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	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

TADF							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

RSGM							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

AHVO							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

MCPF							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

DSFM							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

RAFTStereoReplicaGSO							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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	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
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
s12784h	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

TANstereo	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

XX-TBD	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

CREStereo	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
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 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

MEDIAN_ROB	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

AVERAGE_ROB	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

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10
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
NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

PWC_ROB	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

PWCDC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.02 15	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

FACV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CoDeX	0.15 210	0.70 390	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 594	0.02 21	0.69 577	0.75 605	0.01 15	0.02 27	0.02 20

coex-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

fast-acv-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

iinet-f	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

SFCPSM	0.17 230	0.78 407	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 633	0.02 21	0.75 590	0.76 607	0.02 27	0.02 27	0.02 20

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCMid	0.08 79	0.02 12	0.02 15	1.01 569	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 176	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 86	0.02 12	0.04 64	0.90 540	0.06 148	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 223	0.36 481	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 132	0.02 12	0.02 15	1.62 677	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 190	0.04 52	0.03 39	2.22 703	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 158	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.03 59	0.03 49	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

PipStereo	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PSi22b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PSi22a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PSi22	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1c-attn	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i16pc	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i16pb	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i16pa	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i1pa	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

G2L-ROB	0.03 29	0.06 82	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

G2L-Stereo_test	0.03 29	0.04 52	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

coex_refinement	0.03 29	0.03 31	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

G2L-Stereo	0.03 29	0.03 31	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

YMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.02 26	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

YMNet_1	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.02 26	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

BEATNet_4x	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 674	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 674	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

CMRA-Stereo	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GASNet	0.05 58	0.04 52	0.12 157	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 109	0.12 203	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC-Resample	0.12 147	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 762	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 137	0.04 103	0.06 139

FADNet-RVC	0.13 158	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.71 783	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

ADCRef	0.12 147	0.03 31	0.04 64	1.71 682	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 210	0.04 52	0.04 64	2.20 702	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.04 106	0.08 164	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 64	1.27 643	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 164	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
arf4	0.14 190	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.08 671	0.52 539	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.15 244	0.14 253

arf3	0.14 190	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.13 676	0.44 473	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.16 256	0.15 267

arf2	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.07 668	0.16 251	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

arf1	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.11 674	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

AROF3	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.99 652	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.27 376

AROF2	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.93 648	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.15 282	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.15 267

valid	0.11 132	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.85 635	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.18 308	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

Light2-Stereo	0.05 58	0.04 52	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.04 95	0.05 134	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.06 135	0.05 123

UHP(ZeroShot)	0.07 69	0.41 292	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP(FT)	0.07 69	0.40 279	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

mmmmmm	0.07 69	0.40 279	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP	0.07 69	0.41 292	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 641	0.06 134	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 82	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.03 45	0.06 141	0.03 63	0.04 103	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 68	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.05 73	0.03 45	0.05 115	0.03 63	0.04 103	0.03 52

FADNet_RVC	0.12 147	0.04 52	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.65 766	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 366	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 374	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

2222	0.09 86	0.59 374	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

1111	0.09 86	0.60 378	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

fsdfsdds	0.08 79	0.58 371	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

nnnnnnn	0.08 79	0.58 371	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TestStereooo	0.08 79	0.56 366	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

DA	0.09 86	0.13 126	0.39 404	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

GGEV	0.09 86	0.13 126	0.39 404	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

DFGA-Net	0.05 58	0.06 82	0.04 64	0.06 71	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.06 89	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 68	0.04 64	0.07 87	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.06 89	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

FADNet	0.12 147	0.05 68	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.66 769	0.06 89	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

AROF-Stereo-S	0.13 158	0.13 126	0.05 87	0.13 142	0.05 127	0.07 144	1.25 733	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 160	0.06 155	0.07 158	0.05 129	0.07 101	0.05 92	0.13 197	0.05 137	0.07 154	0.12 233

GwcNet	0.12 147	0.07 85	0.05 87	0.08 89	0.05 127	0.08 149	1.20 684	0.07 158	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.03 58	0.07 101	0.05 92	0.06 141	0.05 137	0.07 154	0.05 123

SuperB	0.21 254	0.10 102	2.51 790	0.12 129	0.09 173	0.10 159	0.09 175	0.08 164	0.07 168	0.10 175	0.09 182	0.09 171	0.07 169	0.07 158	0.07 161	0.07 101	0.08 116	0.07 154	0.07 164	0.08 160	0.07 150

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 97	0.08 108	0.09 96	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 104	0.08 116	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

DispViT+	0.07 69	0.08 88	0.12 157	0.08 89	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.05 129	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123

AASNet	0.06 63	0.08 88	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 128	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

SACVNet	0.06 63	0.08 88	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 128	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

AACVNet	0.06 63	0.08 88	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 128	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

FINET	0.07 69	0.08 88	0.07 101	0.07 87	0.07 157	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.06 155	0.07 158	0.07 161	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.07 164	0.06 135	0.06 139

BEATNet-Init1	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 704	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

DeepPrunerF	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 704	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

AROF-Stereo_1	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.33 741	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

base_500_lr5e5	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.27 738	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

base_1k_lr1e5	0.15 210	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.25 733	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

arf5	0.27 290	0.17 189	0.07 101	0.16 174	0.07 157	0.20 274	2.56 816	0.20 280	0.13 263	0.21 290	0.18 317	0.11 196	0.18 315	0.19 272	0.13 259	0.09 112	0.07 108	0.24 318	0.12 246	0.17 266	0.19 304

test_sample2	0.09 86	1.03 481	0.11 145	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 475	0.09 114	0.09 96	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 86	0.95 449	0.09 114	0.10 100	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 97	0.07 101	0.09 96	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 112	0.07 108	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

SepStereo	0.09 86	0.09 97	0.10 118	0.09 96	0.09 173	0.09 157	0.09 175	0.10 171	0.08 176	0.10 175	0.09 182	0.09 171	0.09 181	0.09 170	0.08 169	0.09 112	0.08 116	0.09 167	0.08 172	0.09 164	0.08 153

AROF-StereoT2	0.25 278	0.19 198	0.14 188	0.16 174	0.07 157	0.19 267	2.16 810	0.25 314	0.13 263	0.17 264	0.07 171	0.23 306	0.13 268	0.23 304	0.08 169	0.10 121	0.07 108	0.23 307	0.15 285	0.09 164	0.18 296

ply	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

xbf	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relubot	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relurobot		0.10 102		0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

test_sample6	0.09 86	0.97 452	0.10 118	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample5	0.10 105	1.07 489	0.11 145	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample1	0.09 86	0.87 425	0.12 157	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

DualNet	0.10 105	1.07 489	0.11 145	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

xxx	0.09 86	1.01 475	0.10 118	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

AnonymousM	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

PVD	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SHD	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SAMSARA	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

XQC	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSC	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTS	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSA	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet+	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet++	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.05 129	0.11 141	0.10 131	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
JetRed	0.11 132	0.12 124	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.14 263	0.11 192	0.11 214	0.12 203	0.11 215	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.16 230	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

JetBlue	0.11 132	0.11 119	0.12 157	0.13 142	0.14 262	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.11 215	0.11 196	0.11 212	0.12 204	0.12 247	0.11 141	0.11 161	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

LRCNet_RVC	0.13 158	0.13 126	0.09 114	0.13 142	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.23 301	0.10 187	0.20 281	0.10 186	0.24 309	0.11 204	0.11 141	0.09 126	0.12 193	0.14 272	0.12 196	0.09 160

aanetorigin	0.13 158	0.11 119	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.12 249	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.11 161	0.14 217	0.11 211	0.49 515	0.11 193

PASM	0.39 380	3.06 725	1.36 706	1.58 670	0.09 173	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.09 170	0.09 182	0.11 196	0.09 181	0.09 170	0.09 176	0.11 141	0.11 161	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.11 193

MatchAttention (ZS)	0.12 147	0.12 124	0.12 157	0.12 129	0.13 258	0.12 190	0.12 249	0.12 202	0.12 254	0.12 203	0.12 249	0.12 207	0.12 254	0.12 204	0.12 247	0.12 147	0.12 176	0.12 193	0.12 246	0.12 196	0.12 233
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
DualNet (step1)	0.10 105	1.05 485	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 485	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 485	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 86	1.00 463	0.11 145	0.11 121	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 86	0.87 425	0.10 118	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 190	1.83 631	0.12 157	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.12 147	0.11 161	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

ffm	0.25 278	3.83 748	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 176	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 278	3.83 748	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 176	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 278	3.83 748	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 176	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

qqq	0.16 222	2.01 656	0.12 157	0.15 161	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 147	0.14 216	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 360	0.10 118	0.12 129	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.11 161	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 58	0.50 340	0.10 118	0.12 129	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.10 131	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

222	0.10 105	0.99 461	0.12 157	0.13 142	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 176	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

UNet	0.29 301	0.90 435	0.10 118	0.14 149	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.91 609	0.69 612	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.10 184	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.88 602	0.76 620

DRN-Test	0.14 190	0.13 126	0.09 114	0.14 149	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.10 186	0.14 224	0.09 182	0.14 225	0.09 181	0.13 206	0.09 176	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.12 196	0.73 613

G3	0.21 254	0.17 189	0.10 118	1.52 666	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.27 368	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.15 285	0.17 266	0.10 169

G2	0.21 254	0.17 189	0.10 118	1.68 680	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.26 363	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.16 290	0.17 266	0.10 169

ACC-I	0.10 105	0.10 102	0.12 157	0.13 142	0.08 166	0.11 178	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.11 195	0.08 180	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.12 176	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

ACC	0.10 105	0.10 102	0.11 145	0.13 142	0.08 166	0.10 159	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.10 175	0.08 180	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.11 161	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

S2M2_L	0.12 147	0.14 149	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.10 184	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 199	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample4	0.10 105	1.03 481	0.12 157	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.13 201	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

qqq1	0.25 278	3.70 742	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 176	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 278	3.70 742	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 176	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

1111x	0.10 105	1.14 497	0.13 179	0.14 149	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.11 161	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxxx	0.11 132	1.16 502	0.16 221	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.16 230	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

StereoDRNet	0.15 210	0.14 149	0.10 118	0.14 149	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.09 181	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.09 181	0.14 223	0.09 176	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 199	0.82 630

G4	0.22 263	0.18 195	0.10 118	1.73 683	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.27 368	0.15 246	0.10 187	0.15 254	0.10 186	0.15 253	0.17 296	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 290	0.18 275	0.10 169

GOStereo-base	0.20 245	0.18 195	0.10 118	1.53 668	0.10 179	0.16 251	0.10 181	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.15 254	0.10 186	0.15 253	0.16 286	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 290	0.17 266	0.10 169

over-6	0.11 132	0.11 119	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 216	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

over v1	0.11 132	0.11 119	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 216	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.10 169

over-8	0.11 132	0.14 149	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.09 176	0.14 174	0.14 216	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.09 160

over-9	0.11 132	0.11 119	0.16 221	0.16 174	0.10 179	0.12 190	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 216	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

anonymous	0.09 86	0.09 97	0.14 188	0.14 149	0.07 157	0.09 157	0.07 169	0.09 170	0.07 168	0.09 170	0.07 171	0.09 171	0.07 169	0.09 170	0.07 161	0.14 174	0.13 201	0.09 167	0.07 164	0.09 164	0.07 150

x	0.11 132	1.15 500	0.15 214	0.14 149	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.15 226	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

MIPNet	0.14 190	0.21 209	0.17 231	0.16 174	0.11 208	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.14 174	0.12 176	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

test_xeample	0.10 105	1.09 491	0.13 179	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.14 216	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

GMStereo	0.14 190	0.13 126	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.14 265	0.14 174	0.14 216	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 230	0.71 392	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.22 329	0.14 174	0.14 216	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253

PDISCO_ROB	0.83 575	2.80 720	3.49 814	0.14 149	0.11 208	0.17 260	0.09 175	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.12 249	0.16 258	0.14 274	3.30 814	0.13 259	0.14 174	2.34 792	0.16 259	0.12 246	2.62 794	0.10 169

ELAS_RVC	0.14 190	0.16 183	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.18 264	0.11 208	0.19 272	0.11 214	0.19 272	0.12 249	0.18 271	0.11 212	0.19 272	0.12 247	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.09 177	0.15 244	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 158	0.16 183	0.11 145	0.15 161	0.09 173	0.18 264	0.11 208	0.18 270	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.18 271	0.11 212	0.18 269	0.11 204	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.08 172	0.14 217	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
VeloStereo	0.16 222	0.92 442	0.16 221	0.18 203	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 376	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 260	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

flow	0.16 222	0.92 442	0.16 221	0.18 203	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 376	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 260	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

TS12	0.09 86	0.09 97	0.17 231	0.19 211	0.06 148	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.06 156	0.08 163	0.06 160	0.08 162	0.06 155	0.08 164	0.06 153	0.15 189	0.16 230	0.08 159	0.06 156	0.08 160	0.06 139

BridgeDepth	0.08 79	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.09 170	0.08 169	0.15 189	0.11 161	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
zh-sn7	0.10 105	0.98 453	0.14 188	0.15 161	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 189	0.13 201	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ProNet	0.14 190	0.20 203	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 267	0.13 268	0.17 266	0.12 247	0.15 189	0.11 161	0.16 259	0.11 211	0.15 244	0.12 233

CIPLG	0.13 158	0.21 209	0.12 157	0.16 174	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.15 254	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 176	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

IPLG	0.13 158	0.20 203	0.14 188	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 176	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

IPLGR_C	0.14 190	0.20 203	0.12 157	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.15 272	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.15 189	0.12 176	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

IPLGR	0.14 190	0.24 224	0.14 188	0.16 174	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 176	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

ACRE	0.13 158	0.21 209	0.14 188	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 176	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

cf-r	0.66 520	2.17 668	0.12 157	0.18 203	0.12 248	0.18 264	2.70 819	2.60 793	0.12 254	0.18 269	0.12 249	0.18 271	0.12 254	0.18 269	0.12 247	0.15 189	0.11 161	0.15 250	0.11 211	1.81 738	1.74 787

TYNG	0.14 190	0.13 126	0.21 272	0.20 224	0.12 248	0.14 208	0.12 249	0.13 205	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.14 223	0.10 184	0.16 201	0.16 230	0.15 250	0.12 246	0.14 217	0.11 193

E$^{3}$Stereo	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

LLLLL	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

LLL	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.17 197	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.14 216	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

low	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

100	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.17 197	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

300	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

Last	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

DDDD	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

TT111	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

EE1	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.17 197	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

AnonStereo	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 201	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

S2M2_XL	0.14 190	0.17 189	0.12 157	0.17 197	0.11 208	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.17 267	0.11 212	0.17 266	0.11 204	0.16 201	0.11 161	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.18 239	0.48 333	0.16 221	0.16 174	0.15 277	0.15 232	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 230	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

xyz-stereo	0.18 239	0.50 340	0.16 221	0.15 161	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 230	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

ITSA-stereo	0.15 210	0.17 189	0.13 179	0.20 224	0.13 258	0.19 267	0.13 261	0.18 270	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.18 271	0.14 274	0.18 269	0.14 265	0.16 201	0.11 161	0.15 250	0.14 272	0.18 275	0.11 193

GMStereo_Zeroshot	0.16 222	0.16 183	0.16 221	0.16 174	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 230	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

ICVP	0.15 210	0.53 356	0.11 145	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.16 259	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.16 258	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.16 201	0.11 161	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 190	0.16 183	0.12 157	0.17 197	0.12 248	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 267	0.12 254	0.17 266	0.12 247	0.16 201	0.11 161	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.12 233

SGM_RVC	0.15 210	0.17 189	0.11 145	0.18 203	0.11 208	0.19 267	0.11 208	0.19 272	0.12 254	0.19 272	0.12 249	0.20 281	0.12 254	0.19 272	0.12 247	0.16 201	0.11 161	0.17 270	0.10 186	0.17 266	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AROF-Stereo	0.27 290	0.16 183	0.07 101	0.21 238	0.08 166	0.11 178	2.55 814	0.11 192	0.13 263	0.18 269	0.18 317	0.11 196	0.07 169	0.22 296	0.07 161	0.17 221	0.17 260	0.24 318	0.13 266	0.17 266	0.19 304

Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 251	0.17 197	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.17 221	0.16 230	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

GFORCE	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.11 215	0.11 196	0.10 186	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.18 281	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

F4.4	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

F5.5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.12 254	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_9	0.13 158	0.13 126	0.20 265	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.18 281	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

F7	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.20 224	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_4	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

FORCE_5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.18 203	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_6	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.18 203	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 230	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.10 169

DDVS	0.30 302	3.10 726	0.14 188	0.19 211	0.14 262	0.19 267	0.14 263	0.20 280	0.14 269	0.19 272	0.13 270	0.16 258	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.17 221	0.13 201	0.17 270	0.13 266	0.17 266	0.13 246

ACVNet	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 652	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

acv_ft	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 652	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

hitnet-ft	0.79 559	2.78 719	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.21 285	2.89 820	2.80 808	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	2.54 793	2.33 804

PSMNet-RSSM	0.77 555	2.76 714	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.66 817	2.79 807	0.14 269	0.21 290	0.14 276	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	2.52 785	2.31 802

GwcNet-RSSM	0.77 555	2.77 716	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.67 818	2.78 806	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.21 290	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	2.52 785	2.31 802

CFNet-ft	0.55 496	1.57 586	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.53 813	1.61 728	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 176	0.17 270	0.12 246	1.56 722	1.24 735

LALA_ROB	0.15 210	0.19 198	0.12 157	0.18 203	0.11 208	0.20 274	0.12 249	0.21 290	0.12 254	0.20 279	0.12 249	0.20 281	0.12 254	0.21 290	0.13 259	0.17 221	0.10 131	0.18 280	0.11 211	0.18 275	0.11 193

Cross2Single Stereo	0.14 190	0.15 175	0.17 231	0.18 203	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.15 253	0.10 186	0.16 256	0.11 215	0.16 258	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.18 240	0.14 216	0.15 250	0.11 211	0.15 244	0.10 169

tt7	0.14 190	0.15 175	0.21 272	0.31 289	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.13 205	0.12 254	0.14 224	0.12 249	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.18 240	0.15 226	0.13 197	0.10 186	0.15 244	0.11 193

tt8	0.14 190	0.15 175	0.20 265	0.28 274	0.11 208	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.13 208	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.18 240	0.17 260	0.14 217	0.10 186	0.15 244	0.12 233

FORCE_4.7	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 260	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.20 224	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 260	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

F8.5	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 260	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

FORCE_8	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 260	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

zh-mn7	0.11 132	1.14 497	0.17 231	0.20 224	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 240	0.16 230	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

11t1	0.17 230	2.16 667	0.13 179	0.13 142	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 129	0.18 240	0.12 176	0.06 141	0.03 63	0.05 121	0.03 52

GANet-RSSM	0.75 548	1.91 646	0.14 188	0.47 392	0.14 262	0.21 285	3.21 836	2.30 779	0.14 269	0.46 489	0.14 276	0.23 306	0.18 315	0.21 290	0.14 265	0.18 240	0.27 331	0.37 407	0.13 266	2.13 762	2.12 797

DeepPruner_ROB	0.16 222	0.18 195	0.13 179	0.19 211	0.13 258	0.19 267	0.13 261	0.19 272	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.19 276	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.18 240	0.13 201	0.18 280	0.13 266	0.18 275	0.13 246

WiStereo	0.15 210	0.14 149	0.21 272	0.26 267	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 251	0.17 260	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

tt3	0.15 210	0.15 175	0.21 272	0.34 307	0.12 248	0.14 208	0.11 208	0.15 253	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.19 251	0.18 281	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.11 193

tt4	0.14 190	0.14 149	0.21 272	0.20 224	0.10 179	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.10 186	0.13 206	0.10 187	0.13 208	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 251	0.17 260	0.13 197	0.12 246	0.13 199	0.12 233

tt6	0.15 210	0.14 149	0.21 272	0.26 267	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 251	0.17 260	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

tt9	0.15 210	0.15 175	0.21 272	0.40 344	0.10 179	0.15 232	0.12 249	0.13 205	0.11 214	0.14 224	0.10 187	0.15 254	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 251	0.17 260	0.14 217	0.12 246	0.14 217	0.11 193

RAFT-FEzeroshot	0.34 329	0.26 234	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 230	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 820

RAFT-FE	0.34 329	0.26 234	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 230	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 820

IGEV-FE	0.35 341	0.37 264	0.17 231	0.19 211	0.17 294	0.20 274	0.17 289	0.19 272	0.17 301	0.19 272	0.17 300	0.19 276	0.17 303	0.37 384	0.36 481	0.19 251	0.17 260	0.19 283	0.17 316	0.38 400	2.84 811

tt5	0.14 190	0.13 126	0.22 281	0.20 224	0.12 248	0.15 232	0.11 208	0.13 205	0.12 254	0.15 246	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.20 259	0.17 260	0.14 217	0.12 246	0.14 217	0.10 169

DepthFocus	0.18 239	0.22 213	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.22 295	0.15 286	0.22 298	0.16 291	0.22 296	0.15 277	0.20 259	0.15 226	0.20 289	0.14 272	0.20 283	0.14 253

RSGM-EC	0.24 275	0.24 224	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 689	0.20 259	0.17 260	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

acva	0.24 275	0.24 224	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 689	0.20 259	0.17 260	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

CAS++	0.17 230	0.27 237	0.21 272	0.10 100	0.21 330	0.15 232	0.22 318	0.10 171	0.21 328	0.22 295	0.10 187	0.19 276	0.18 315	0.10 174	0.19 314	0.20 259	0.19 288	0.18 280	0.10 186	0.19 282	0.18 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV_Zeroshot_test	0.20 245	0.19 198	0.40 437	0.30 279	0.17 294	0.22 290	0.17 289	0.21 290	0.17 301	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.18 315	0.21 290	0.17 296	0.20 259	0.16 230	0.20 289	0.16 290	0.20 283	0.17 290

DAS	0.20 245	0.20 203	0.20 265	0.20 224	0.20 320	0.20 274	0.20 308	0.20 280	0.20 324	0.20 279	0.20 331	0.20 281	0.20 331	0.20 278	0.20 322	0.20 259	0.20 290	0.20 289	0.20 326	0.20 283	0.20 308

GEStereo_RVC	0.86 587	4.45 764	0.20 265	0.27 272	0.20 320	0.27 326	0.20 308	0.26 321	0.18 308	5.03 844	0.20 331	0.27 335	0.19 323	0.27 334	0.21 325	0.20 259	0.19 288	0.19 283	4.02 848	0.20 283	0.18 296

MSKI-zero shot	0.24 275	0.21 209	0.49 491	0.65 490	0.18 306	0.22 290	0.17 289	0.23 303	0.18 308	0.21 290	0.17 300	0.23 306	0.28 379	0.23 304	0.18 310	0.21 267	0.16 230	0.21 293	0.16 290	0.21 292	0.16 272

iResNetv2_ROB	0.20 245	0.23 216	0.18 242	0.24 252	0.20 320	0.24 302	0.18 298	0.24 306	0.18 308	0.24 308	0.18 317	0.23 306	0.19 323	0.24 309	0.18 310	0.21 267	0.16 230	0.21 293	0.16 290	0.22 294	0.16 272

SCION-MonSter	0.21 254	0.76 403	0.22 281	0.25 259	0.15 277	0.19 267	0.15 272	0.19 272	0.15 282	0.19 272	0.15 286	0.19 276	0.15 287	0.19 272	0.14 265	0.22 269	0.21 294	0.16 259	0.14 272	0.16 256	0.15 267

ACV-stereo	0.30 302	2.08 658	0.25 297	0.25 259	0.18 306	0.24 302	0.17 289	0.24 306	0.18 308	0.24 308	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.24 309	0.17 296	0.22 269	0.16 230	0.22 298	0.16 290	0.22 294	0.16 272

Pointernet	0.21 254	0.22 213	0.19 251	0.24 252	0.19 312	0.24 302	0.19 304	0.24 306	0.19 317	0.24 308	0.19 322	0.24 313	0.19 323	0.24 309	0.19 314	0.22 269	0.17 260	0.22 298	0.17 316	0.22 294	0.17 290

WAO-6	0.22 263	0.23 216	0.22 281	0.23 246	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 301	0.22 298	0.22 334	0.22 294	0.22 315

IMH-64-1	0.22 263	0.23 216	0.23 287	0.22 241	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 301	0.23 307	0.22 334	0.22 294	0.23 317

IMH-64	0.22 263	0.23 216	0.23 287	0.22 241	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 301	0.23 307	0.22 334	0.22 294	0.23 317

dd	0.23 271	0.98 453	0.16 221	0.23 246	0.15 277	0.23 299	0.15 272	0.23 303	0.15 282	0.23 301	0.15 286	0.24 313	0.17 303	0.23 304	0.15 277	0.22 269	0.15 226	0.21 293	0.15 285	0.22 294	0.16 272

dad	0.23 271	1.03 481	0.16 221	0.23 246	0.15 277	0.24 302	0.15 272	0.24 306	0.16 291	0.23 301	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.23 304	0.15 277	0.22 269	0.16 230	0.22 298	0.16 290	0.22 294	0.16 272

psm_up	0.43 411	1.19 506	0.17 231	0.25 259	0.18 306	0.25 312	0.19 304	1.26 704	0.91 651	0.26 325	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 260	0.23 307	0.16 290	1.18 652	0.99 654

UPFNet	0.42 408	1.20 507	0.17 231	0.24 252	0.17 294	0.25 312	0.17 289	1.19 650	0.90 648	0.25 316	0.17 300	0.24 313	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 260	0.22 298	0.16 290	1.15 642	0.93 645

ac_64	0.22 263	0.13 126	0.19 251	0.23 246	0.10 179	0.26 321	1.02 665	0.14 223	0.10 186	0.28 331	0.14 276	0.17 267	0.19 323	0.28 339	0.09 176	0.22 269	0.16 230	0.23 307	0.17 316	0.11 188	0.12 233

iResNet	0.20 245	0.23 216	0.18 242	0.24 252	0.18 306	0.24 302	0.20 308	0.24 306	0.18 308	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.18 315	0.23 304	0.18 310	0.22 269	0.16 230	0.21 293	0.16 290	0.21 292	0.16 272

GIO	0.10 105	0.22 213	0.22 281	0.23 246	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 160	0.05 132	0.07 158	0.05 129	0.23 281	0.22 301	0.06 141	0.05 137	0.06 135	0.05 123

Codiref-stereo	0.34 329	0.79 409	0.30 327	0.33 300	0.28 363	0.40 391	0.28 361	0.40 393	0.28 376	0.40 394	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.28 365	0.23 281	0.21 294	0.35 393	0.27 400	0.35 371	0.27 376

SCION-MonSter(vits)	0.25 278	0.79 409	0.31 345	0.42 369	0.28 363	0.40 391	0.28 361	0.20 280	0.15 282	0.40 394	0.15 286	0.19 276	0.15 287	0.20 278	0.15 277	0.23 281	0.21 294	0.17 270	0.14 272	0.16 256	0.14 253

BStereo	0.22 263	0.23 216	0.20 265	0.24 252	0.20 320	0.23 299	0.33 455	0.39 384	0.17 301	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.16 291	0.24 309	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.22 298	0.20 326	0.22 294	0.16 272

Anonymus123	0.22 263	0.23 216	0.20 265	0.24 252	0.20 320	0.23 299	0.33 455	0.39 384	0.17 301	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.16 291	0.24 309	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.22 298	0.20 326	0.22 294	0.16 272

MIM_Stereo	0.25 278	0.23 216	0.66 547	0.80 527	0.17 294	0.22 290	0.17 289	0.23 303	0.18 308	0.26 325	0.17 300	0.21 288	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.21 293	0.17 316	0.22 294	0.17 290

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 224	0.20 265	0.23 246	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 281	0.21 294	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

MMNet	0.44 424	1.24 561	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.93 658	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.18 315	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.23 307	0.16 290	1.20 656	0.99 654

delet	0.43 411	1.21 553	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.95 661	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 230	0.22 298	0.16 290	1.18 652	0.98 653

CFNet	1.37 695	5.27 791	0.19 251	5.49 814	0.19 312	0.28 328	0.19 304	0.28 326	0.19 317	0.28 331	0.19 322	0.28 336	4.35 841	0.28 339	0.19 314	0.23 281	0.17 260	0.23 307	4.21 850	4.81 827	0.17 290

Weightmod_eth	0.20 245	0.24 224	0.28 317	0.47 392	0.14 262	0.24 302	0.14 263	0.17 266	0.13 263	0.22 295	0.16 292	0.22 298	0.13 268	0.20 278	0.16 286	0.24 291	0.20 290	0.19 283	0.14 272	0.16 256	0.24 328

ISRNet	0.11 132	0.05 68	0.36 385	0.24 252	0.07 157	0.13 193	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.13 208	0.05 132	0.05 111	0.09 176	0.24 291	0.20 290	0.10 169	0.05 137	0.06 135	0.13 246

tg	0.21 254	0.25 231	0.21 272	0.26 267	0.17 294	0.24 302	0.17 289	0.24 306	0.17 301	0.24 308	0.17 300	0.24 313	0.17 303	0.24 309	0.17 296	0.24 291	0.17 260	0.23 307	0.16 290	0.23 306	0.16 272

gwcnet-sp	0.82 572	1.72 597	1.48 719	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 732	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 712	0.32 360	0.16 290	6.75 843	0.23 317

scenet	0.82 572	1.72 597	1.48 719	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 732	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 712	0.32 360	0.16 290	6.75 843	0.23 317

ssnet_v2	0.68 528	1.96 654	1.25 694	0.29 276	0.20 320	0.30 337	0.20 308	0.29 331	0.22 332	1.50 728	0.20 331	0.31 356	0.20 331	0.27 334	0.22 329	0.24 291	1.49 728	0.26 330	0.18 323	3.90 804	0.19 304

ssnet	0.82 572	1.72 597	1.48 719	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 732	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 712	0.32 360	0.16 290	6.75 843	0.23 317

Select-FE	0.41 394	0.44 309	0.23 287	0.26 267	0.22 333	0.26 321	0.22 318	0.26 321	0.23 339	0.26 325	0.23 344	0.26 332	0.23 345	0.45 491	0.42 528	0.25 298	0.22 301	0.25 325	0.22 334	0.45 489	2.90 812

UNDER WATER-64	0.25 278	0.26 234	0.25 297	0.26 267	0.25 347	0.25 312	0.25 339	0.25 314	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.26 330	0.25 349	0.25 298	0.25 314	0.25 325	0.25 355	0.25 314	0.25 330

depth_test_26	0.20 245	0.34 253	0.25 297	0.34 307	0.14 262	0.21 285	0.14 263	0.21 290	0.14 269	0.21 290	0.14 276	0.21 288	0.14 274	0.21 290	0.14 265	0.26 300	0.26 318	0.22 298	0.15 285	0.22 294	0.14 253

LoS_RVC	0.30 302	1.14 497	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.26 321	0.25 339	0.25 314	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.26 332	0.26 363	0.26 330	0.25 349	0.26 300	0.26 318	0.25 325	0.25 355	0.26 317	0.26 336

CAS	0.30 302	1.17 503	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.26 321	0.25 339	0.25 314	0.26 363	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.25 318	0.25 349	0.26 300	0.26 318	0.26 330	0.25 355	0.26 317	0.25 330

LoS	0.25 278	0.27 237	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.25 312	0.25 339	0.26 321	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.25 318	0.25 349	0.26 300	0.25 314	0.25 325	0.26 361	0.26 317	0.25 330
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ww2	0.30 302	1.56 585	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.22 318	0.29 331	0.19 317	0.29 336	0.19 322	0.29 342	0.19 323	0.29 343	0.19 314	0.27 304	0.18 281	0.27 335	0.21 330	0.27 323	0.18 296

small-0shot	0.35 341	1.92 652	0.27 308	0.27 272	0.27 355	0.27 326	0.27 350	0.27 325	0.27 368	0.27 330	0.27 368	0.26 332	0.27 370	0.27 334	0.26 354	0.27 304	0.26 318	0.26 330	0.26 361	0.26 317	0.27 376

LACA2	0.21 254	0.24 224	0.26 304	0.31 289	0.16 288	0.24 302	0.16 279	0.24 306	0.16 291	0.24 308	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.24 309	0.16 286	0.27 304	0.23 308	0.24 318	0.16 290	0.23 306	0.16 272

LACA1	0.21 254	0.24 224	0.26 304	0.31 289	0.16 288	0.24 302	0.16 279	0.24 306	0.16 291	0.24 308	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.24 309	0.16 286	0.27 304	0.22 301	0.23 307	0.16 290	0.23 306	0.16 272

TorneroNet-64	0.45 447	0.27 237	0.30 327	0.58 473	0.27 355	0.70 576	0.30 385	0.28 326	0.73 631	0.73 588	0.28 376	0.71 587	0.66 598	0.75 591	0.27 356	0.27 304	0.29 354	0.37 407	0.75 638	0.28 329	0.30 430

tt1	0.31 311	0.93 446	0.24 294	0.33 300	0.23 339	0.31 345	0.24 336	0.32 348	0.24 344	0.32 355	0.23 344	0.32 360	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.27 304	0.26 318	0.27 335	0.26 361	0.27 323	0.27 376

ww3	0.31 311	1.61 589	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.29 376	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 281	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

MGE	0.32 322	1.81 620	0.19 251	0.29 276	0.19 312	0.29 331	0.23 329	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 281	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

MGW-Stereo	0.31 311	1.60 588	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.30 337	0.24 336	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.29 342	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 281	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

GEAR-Net	0.22 263	0.46 322	0.27 308	0.29 276	0.17 294	0.21 285	0.17 289	0.21 290	0.17 301	0.21 290	0.17 300	0.21 288	0.17 303	0.21 290	0.17 296	0.28 310	0.26 318	0.20 289	0.16 290	0.20 283	0.16 272

LACA3	0.23 271	0.25 231	0.27 308	0.54 461	0.17 294	0.25 312	0.17 289	0.25 314	0.17 301	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.28 310	0.23 308	0.24 318	0.17 316	0.24 311	0.17 290

DCVSM-stereo	0.36 350	1.89 643	0.22 281	0.40 344	0.22 333	0.40 391	0.22 318	0.40 393	0.22 332	0.40 394	0.22 339	0.40 406	0.22 339	0.40 399	0.22 329	0.28 310	0.21 294	0.28 343	0.21 330	0.28 329	0.20 308

xxxxx1	0.31 311	0.91 437	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 339	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

SQANet	0.28 296	0.28 240	0.28 317	0.28 274	0.28 363	0.28 328	0.28 361	0.28 326	0.28 376	0.28 331	0.28 376	0.28 336	0.28 379	0.28 339	0.28 365	0.28 310	0.28 339	0.28 343	0.28 421	0.28 329	0.28 406

tt_ll	0.31 311	0.91 437	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 339	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

ff	0.31 311	0.91 437	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 339	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

RAFT + AFF	0.31 311	0.45 318	0.34 373	0.39 331	0.28 363	0.38 382	0.33 455	0.29 331	0.31 449	0.30 339	0.30 406	0.29 342	0.27 370	0.29 343	0.30 393	0.28 310	0.29 354	0.29 348	0.29 436	0.27 323	0.32 447

FCDSN-DC	0.41 394	0.59 374	0.64 541	0.54 461	0.33 464	0.50 523	0.37 487	0.42 431	0.40 520	0.61 565	0.43 539	0.50 533	0.49 563	0.38 388	0.32 447	0.28 310	0.23 308	0.26 330	0.22 334	0.35 371	0.28 406
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DLNR_Zeroshot_test	0.31 311	0.28 240	0.47 476	0.79 523	0.24 344	0.30 337	0.26 346	0.30 336	0.24 344	0.32 355	0.23 344	0.31 356	0.24 349	0.30 347	0.23 337	0.29 322	0.26 318	0.29 348	0.24 352	0.33 353	0.23 317

DStereoSA	0.32 322	0.52 350	0.34 373	0.31 289	0.31 437	0.30 337	0.30 385	0.31 345	0.30 402	0.31 349	0.31 451	0.31 356	0.30 401	0.31 355	0.31 435	0.30 323	0.32 375	0.31 357	0.31 466	0.31 343	0.31 440

MultiAttention	0.30 302	0.30 246	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 364	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430

MSAF-DinoV2	0.30 302	0.30 246	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 364	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430

WCG-NET（raft）	0.32 322	1.24 561	0.24 294	0.32 296	0.24 344	0.32 354	0.23 329	0.32 348	0.24 344	0.32 355	0.24 352	0.32 360	0.24 349	0.32 358	0.24 341	0.30 323	0.23 308	0.30 350	0.23 342	0.30 337	0.23 317

DANet	0.30 302	0.30 246	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 364	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	1.11 632	0.39 275	5.28 828	0.39 331	0.20 320	0.39 389	0.27 350	0.39 384	0.22 332	0.38 380	0.20 331	0.38 391	0.20 331	6.95 855	0.22 329	0.30 323	0.21 294	0.27 335	0.21 330	5.25 836	0.21 311

SMOE	0.23 271	0.25 231	0.30 327	0.33 300	0.18 306	0.26 321	0.18 298	0.26 321	0.18 308	0.26 325	0.18 317	0.25 320	0.18 315	0.25 318	0.18 310	0.31 329	0.27 331	0.23 307	0.17 316	0.23 306	0.17 290

DStereoO	0.31 311	0.31 249	0.31 345	0.30 279	0.40 511	0.31 345	0.30 385	0.30 336	0.34 482	0.29 336	0.31 451	0.29 342	0.30 401	0.31 355	0.31 435	0.31 329	0.29 354	0.31 357	0.30 455	0.31 343	0.31 440

iResNet_ROB	0.28 296	0.32 251	0.24 294	0.32 296	0.25 347	0.32 354	0.24 336	0.32 348	0.24 344	0.33 360	0.24 352	0.35 372	0.24 349	0.33 366	0.24 341	0.31 329	0.24 313	0.32 360	0.24 352	0.32 346	0.24 328

PStereo	0.32 322	0.36 261	0.28 317	0.38 321	0.29 376	0.36 366	0.27 350	0.38 379	0.27 368	0.38 380	0.28 376	0.36 377	0.27 370	0.36 376	0.28 365	0.32 332	0.27 331	0.33 367	0.27 400	0.33 353	0.27 376

DStereoFS	0.32 322	0.33 252	0.32 354	0.33 300	0.30 388	0.32 354	0.32 444	0.32 348	0.31 449	0.30 339	0.31 451	0.31 356	0.30 401	0.32 358	0.32 447	0.32 332	0.31 369	0.30 350	0.47 568	0.32 346	0.34 465

w-ln-seven-2	0.14 190	1.22 559	0.28 317	0.32 296	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 332	0.27 331	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

xyz-stereo-finetune	0.28 296	0.49 335	0.16 221	0.16 174	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.22 296	0.30 402	0.32 355	0.31 451	0.32 360	0.31 453	0.32 358	0.32 447	0.32 332	0.33 388	0.31 357	0.32 474	0.31 343	0.32 447

model_zeroshot	0.27 290	0.20 203	0.27 308	0.33 300	0.21 330	0.37 375	0.22 318	0.37 370	0.24 344	0.26 325	0.27 368	0.33 365	0.21 338	0.25 318	0.27 356	0.32 332	0.20 290	0.34 377	0.23 342	0.25 314	0.26 336

GES	0.66 520	2.34 684	0.29 323	0.41 359	0.29 376	0.41 410	0.29 376	0.42 431	0.29 386	0.40 394	0.41 525	0.41 421	0.30 401	0.51 535	0.29 383	0.32 332	0.29 354	0.32 360	2.46 819	2.49 781	0.30 430

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 290	0.29 242	0.27 308	0.33 300	0.21 330	0.33 357	0.22 318	0.31 345	0.23 339	0.30 339	0.21 336	0.32 360	0.24 349	0.29 343	0.22 329	0.33 338	0.23 308	0.30 350	0.22 334	0.30 337	0.21 311

DLNR-FE	0.28 296	0.89 431	0.30 327	0.34 307	0.19 312	0.28 328	0.19 304	0.28 326	0.20 324	0.28 331	0.20 331	0.28 336	0.20 331	0.28 339	0.20 322	0.33 338	0.28 339	0.25 325	0.19 324	0.24 311	0.19 304

ACVNet-DCA	0.37 360	1.00 463	0.30 327	0.40 344	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.39 396	0.28 365	0.33 338	0.32 375	0.33 367	0.32 474	0.33 353	0.32 447

1test111	0.37 360	1.02 479	0.30 327	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.28 361	0.39 384	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.29 383	0.33 338	0.32 375	0.33 367	0.31 466	0.32 346	0.31 440

cc1	0.37 360	1.02 479	0.30 327	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.28 361	0.39 384	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.29 383	0.33 338	0.32 375	0.33 367	0.31 466	0.32 346	0.31 440

RSM	0.36 350	0.36 261	0.43 458	0.37 318	0.42 531	0.49 514	0.42 527	0.37 370	0.28 376	0.36 371	0.29 391	0.36 377	0.30 401	0.37 384	0.28 365	0.34 343	0.31 369	0.34 377	0.35 505	0.40 463	0.29 415

H2IRNET	0.34 329	0.34 253	0.34 373	0.34 307	0.34 476	0.34 358	0.34 470	0.34 355	0.34 482	0.34 363	0.34 479	0.34 370	0.34 480	0.34 367	0.34 474	0.34 343	0.34 419	0.34 377	0.34 492	0.34 358	0.34 465

xx1	0.38 366	1.03 481	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.41 410	0.28 361	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.40 399	0.29 383	0.34 343	0.33 388	0.34 377	0.32 474	0.34 358	0.32 447

EKT-Stereo	0.37 360	0.40 279	0.44 460	1.07 573	0.29 376	0.34 358	0.31 433	0.36 362	0.29 386	0.38 380	0.31 451	0.37 388	0.30 401	0.36 376	0.29 383	0.34 343	0.28 339	0.39 459	0.30 455	0.37 387	0.30 430

iRaft-Stereo_5w	0.34 329	0.42 304	0.31 345	0.39 331	0.30 388	0.38 382	0.30 385	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.37 499	0.41 421	0.34 480	0.38 388	0.30 393	0.34 343	0.27 331	0.34 377	0.26 361	0.34 358	0.26 336

GMOStereo	0.37 360	0.45 318	0.23 287	0.30 279	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	0.34 343	0.22 301	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

HGLStereo	0.28 296	0.29 242	0.22 281	0.36 315	0.22 333	0.36 366	0.21 313	0.36 362	0.21 328	0.42 425	0.21 336	0.36 377	0.22 339	0.36 376	0.21 325	0.34 343	0.21 294	0.34 377	0.21 330	0.34 358	0.21 311

MLCV	0.31 311	0.35 255	0.27 308	0.35 311	0.28 363	0.35 362	0.27 350	0.35 358	0.28 376	0.36 371	0.27 368	0.35 372	0.27 370	0.35 370	0.27 356	0.34 343	0.27 331	0.34 377	0.27 400	0.34 358	0.27 376

SME	0.27 290	0.29 242	0.31 345	0.38 321	0.20 320	0.29 331	0.18 298	0.30 336	0.20 324	0.32 355	0.21 336	0.32 360	0.20 331	0.32 358	0.21 325	0.35 351	0.32 375	0.27 335	0.19 324	0.29 333	0.20 308

z-mn7	0.16 222	1.21 553	0.33 359	0.41 359	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 351	0.31 369	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

iRaft-Stereo_20w	0.34 329	0.41 292	0.31 345	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.38 380	0.30 406	0.39 396	0.30 401	0.38 388	0.32 447	0.35 351	0.27 331	0.34 377	0.27 400	0.34 358	0.29 415

ETE_ROB	0.35 341	0.35 255	0.35 383	0.35 311	0.35 480	0.35 362	0.35 475	0.35 358	0.35 487	0.35 367	0.35 488	0.35 372	0.35 486	0.35 370	0.35 478	0.35 351	0.35 426	0.35 393	0.35 505	0.35 371	0.35 476

DN-CSS_ROB	0.31 311	0.35 255	0.28 317	0.35 311	0.28 363	0.34 358	0.27 350	0.34 355	0.25 349	0.35 367	0.27 368	0.36 377	0.26 363	0.34 367	0.28 365	0.35 351	0.28 339	0.34 377	0.28 421	0.34 358	0.27 376

Any-RAFT	0.32 322	0.36 261	0.27 308	0.36 315	0.27 355	0.36 366	0.27 350	0.36 362	0.27 368	0.36 371	0.27 368	0.36 377	0.27 370	0.36 376	0.28 365	0.36 356	0.28 339	0.36 403	0.28 421	0.36 382	0.28 406

DMCA	0.36 350	0.38 268	0.37 390	0.35 311	0.35 480	0.36 366	0.36 481	0.36 362	0.35 487	0.35 367	0.37 499	0.36 377	0.36 490	0.35 370	0.36 481	0.36 356	0.36 432	0.35 393	0.36 511	0.36 382	0.36 479

UCFNet_RVC	2.75 798	10.06 832	0.29 323	10.31 845	0.29 376	0.42 431	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.42 425	0.29 391	0.42 439	9.87 858	0.43 440	0.29 383	0.36 356	9.84 854	0.36 403	0.26 361	9.77 857	0.26 336

Cross2Single-S	0.30 302	0.35 255	0.26 304	0.38 321	0.27 355	0.36 366	0.23 329	0.41 412	0.23 339	0.36 371	0.23 344	0.36 377	0.23 345	0.36 376	0.23 337	0.37 359	0.25 314	0.35 393	0.22 334	0.35 371	0.23 317

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 329	0.98 453	0.30 327	0.33 300	0.18 306	0.21 285	0.28 361	0.40 393	0.28 376	0.40 394	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.28 365	0.37 359	0.29 354	0.35 393	0.27 400	0.35 371	0.27 376

Weightmod	0.27 290	0.29 242	0.33 359	0.38 321	0.20 320	0.30 337	0.21 313	0.29 331	0.21 328	0.29 336	0.22 339	0.30 349	0.20 331	0.30 347	0.21 325	0.37 359	0.31 369	0.27 335	0.20 326	0.28 329	0.21 311

HiDET	0.38 366	0.44 309	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.68 601	0.37 359	0.32 375	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.29 415

LCMNet	0.38 366	0.44 309	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.45 483	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.69 609	0.37 359	0.32 375	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.29 415

CSFM-Stereo	0.38 366	0.44 309	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.73 623	0.37 359	0.32 375	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.30 430

Zero-FE251	0.36 350	0.40 279	0.28 317	0.41 359	0.28 363	0.41 410	0.28 361	0.41 412	0.28 376	0.41 411	0.28 376	0.41 421	0.28 379	0.42 433	0.30 393	0.37 359	0.26 318	0.37 407	0.27 400	0.45 489	0.56 573

Venus	0.38 366	0.38 268	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.37 375	0.38 494	0.37 370	0.37 499	0.41 411	0.37 499	0.39 396	0.37 495	0.38 388	0.38 495	0.37 359	0.38 445	0.38 415	0.37 514	0.37 387	0.38 492

CASnet	0.35 341	0.51 348	0.44 460	0.32 296	0.31 437	0.24 302	0.34 470	0.36 362	0.25 349	0.31 349	0.37 499	0.30 349	0.33 473	0.25 318	0.45 537	0.37 359	0.37 437	0.33 367	0.35 505	0.34 358	0.37 485
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.36 350	0.37 264	0.33 359	0.41 359	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.41 419	0.33 459	0.37 359	0.29 354	0.37 407	0.29 436	0.38 400	0.31 440

CES	0.39 380	0.47 327	0.36 385	0.36 315	0.37 491	0.45 488	0.35 475	0.35 358	0.40 520	0.36 371	0.44 541	0.47 505	0.36 490	0.44 471	0.36 481	0.37 359	0.39 452	0.44 509	0.35 505	0.37 387	0.36 479

IER	0.88 592	7.04 810	2.23 783	2.75 734	0.28 363	0.43 438	0.25 339	0.39 384	0.25 349	0.41 411	0.27 368	0.39 396	0.25 353	0.40 399	0.28 365	0.37 359	0.28 339	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.25 330

StereoDRNet-Refined	0.33 328	0.39 275	0.26 304	0.39 331	0.26 354	0.40 391	0.26 346	0.40 393	0.26 363	0.39 387	0.26 363	0.39 396	0.26 363	0.39 396	0.26 354	0.37 359	0.25 314	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.37 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.37 360	0.37 264	0.37 390	0.37 318	0.37 491	0.37 375	0.37 487	0.37 370	0.37 499	0.37 378	0.37 499	0.37 388	0.37 495	0.37 384	0.37 491	0.37 359	0.37 437	0.37 407	0.37 514	0.37 387	0.37 485

gcap_with_dpt	0.35 341	0.39 275	0.30 327	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.30 406	0.44 484	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.38 373	0.26 318	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.27 376

MonSter++	0.38 366	0.44 309	0.31 345	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.31 433	0.43 439	0.31 449	0.45 483	0.31 451	0.43 448	0.31 453	0.43 440	0.69 609	0.38 373	0.33 388	0.40 472	0.30 455	0.38 400	0.30 430

w-ln-seven	0.18 239	1.47 580	0.33 359	0.40 344	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 373	0.32 375	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

fffy	0.38 366	0.43 306	0.33 359	0.46 385	0.33 464	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.33 473	0.45 491	0.32 447	0.38 373	0.38 445	0.38 415	0.37 514	0.37 387	0.36 479

PAM	0.39 380	1.88 642	0.34 373	0.37 318	0.41 521	0.45 488	0.22 318	0.28 326	0.23 339	0.28 331	0.24 352	0.29 342	0.23 345	0.29 343	0.23 337	0.38 373	0.32 375	0.38 415	0.37 514	0.32 346	0.22 315

RAFT-Stereo-weight	0.45 447	1.90 645	0.34 373	0.42 369	0.36 486	0.43 438	0.35 475	0.42 431	0.34 482	0.42 425	0.34 479	0.44 484	0.34 480	0.41 419	0.34 474	0.38 373	0.32 375	0.38 415	0.32 474	0.38 400	0.33 456

test_for_model	0.35 341	0.39 275	0.30 327	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.38 373	0.26 318	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

IGEV++	0.34 329	0.43 306	0.30 327	0.40 344	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.40 399	0.30 393	0.38 373	0.29 354	0.37 407	0.29 436	0.37 387	0.29 415

WAO-8	0.38 366	0.38 268	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.38 380	0.38 504	0.38 391	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 445	0.38 415	0.37 514	0.38 400	0.38 492

WAO-7	0.38 366	0.38 268	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.38 380	0.38 504	0.38 391	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 445	0.38 415	0.38 528	0.38 400	0.38 492

HanzoNet	0.39 380	0.38 268	0.40 437	0.39 331	0.41 521	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.39 387	0.39 514	0.38 391	0.38 501	0.39 396	0.40 512	0.38 373	0.38 445	0.40 472	0.38 528	0.38 400	0.40 501

IMH	0.38 366	0.38 268	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.42 425	0.38 504	0.40 406	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 445	0.39 459	0.38 528	0.38 400	0.38 492

RCA-Stereo	0.51 485	3.22 731	0.34 373	0.44 380	0.34 476	0.44 473	0.34 470	0.43 439	0.34 482	0.43 432	0.34 479	0.44 484	0.33 473	0.43 440	0.33 459	0.38 373	0.29 354	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.29 415

NBS	0.39 380	0.68 386	0.36 385	0.38 321	0.36 486	0.38 382	0.39 510	0.39 384	0.39 517	0.37 378	0.35 488	0.37 388	0.38 501	0.37 384	0.38 495	0.39 386	0.36 432	0.36 403	0.39 532	0.38 400	0.38 492

mms	0.40 386	0.45 318	0.35 383	0.48 398	0.36 486	0.47 500	0.34 470	0.45 487	0.38 504	0.47 495	0.33 471	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.39 386	0.38 445	0.38 415	0.37 514	0.39 449	0.39 499

gcap-zeroshot	0.36 350	0.40 279	0.34 373	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.32 461	0.44 471	0.32 462	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 339	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.27 376

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 477	0.98 453	0.64 541	0.84 532	0.46 542	0.45 488	0.35 475	0.47 497	0.47 554	0.45 483	0.34 479	0.46 498	0.48 557	0.46 496	0.35 478	0.39 386	0.71 584	0.39 459	0.35 505	0.41 474	0.41 510

testlalala	0.36 350	0.40 279	0.34 373	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.32 461	0.44 471	0.32 462	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 339	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.27 376

GCAPDPT-zeroshot	0.36 350	0.40 279	0.30 327	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.31 449	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 339	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.26 336

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 132	0.44 309	0.33 359	0.39 331	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 386	0.36 432	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Gwc-CoAtRS	0.41 394	1.49 581	0.32 354	0.42 369	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.33 471	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.41 419	0.32 447	0.39 386	0.28 339	0.39 459	0.28 421	0.40 463	0.28 406

HART	0.38 366	0.45 318	0.34 373	0.42 369	0.33 464	0.41 410	0.34 470	0.42 431	0.33 471	0.43 432	0.34 479	0.42 439	0.34 480	0.41 419	0.38 495	0.40 394	0.32 375	0.42 506	0.32 474	0.40 463	0.32 447

knoymous	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

anonymousa	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

riskmin	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

Anonymous_2	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

Anonymous_1	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

DGSMNet	0.34 329	0.41 292	0.27 308	0.41 359	0.28 363	0.41 410	0.28 361	0.41 412	0.27 368	0.41 411	0.27 368	0.42 439	0.27 370	0.41 419	0.28 365	0.40 394	0.29 354	0.40 472	0.28 421	0.40 463	0.27 376

AdaStereo	0.40 386	0.40 279	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
ccccc		0.44 309		0.48 398	0.35 480	0.48 505		0.51 533		0.47 495		0.47 505		0.47 500		0.41 402	0.40 456	0.40 472	0.40 534	0.41 474

PCWNet_CMD	2.80 803	9.82 830	0.32 354	10.09 844	0.32 451	0.49 514	0.33 455	3.34 815	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.73 854	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.22 849	0.42 506	0.29 436	9.55 856	0.31 440

CFNet_ucs	2.73 796	9.64 829	0.33 359	9.92 842	0.32 451	0.49 514	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.98 856	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.96 855	0.40 472	0.29 436	10.12 859	0.54 562

GwcNet-ADL	0.41 394	0.41 292	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 466	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

PSMNet-ADL	0.41 394	0.41 292	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 466	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

GANet-ADL	0.41 394	0.41 292	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 466	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

ADLNet2	0.41 394	0.41 292	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 466	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

CFNet_pseudo	2.67 795	9.36 827	0.32 354	10.99 846	0.33 464	0.85 602	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.32 462	0.49 519	7.26 852	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.62 852	0.41 490	0.29 436	10.03 858	0.29 415

pcwnet_v2	2.66 794	9.89 831	0.33 359	9.89 841	0.32 451	0.50 523	0.32 444	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.34 479	0.49 519	8.76 855	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.58 851	0.40 472	0.29 436	9.01 854	0.63 583

ADLNet	0.41 394	0.41 292	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 466	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

ccnet	0.80 562	2.28 676	0.33 359	0.50 442	0.33 464	0.50 523	0.33 455	0.50 519	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	1.56 748	2.38 783	0.33 459	0.41 402	0.29 354	0.42 506	1.57 766	2.28 768	0.29 415

CFNet-RSSM	0.91 595	4.89 770	0.34 373	0.44 380	1.07 668	1.62 732	1.40 753	0.91 609	0.35 487	1.60 729	1.39 757	0.64 575	0.34 480	0.44 471	0.33 459	0.41 402	0.35 426	0.75 605	0.30 455	0.41 474	0.29 415

psmorigin	0.41 394	0.46 322	0.33 359	0.49 405	0.33 464	0.49 514	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	0.33 473	0.51 535	0.33 459	0.41 402	0.30 364	0.41 490	0.30 455	0.79 585	0.29 415

ccs_rob	2.79 802	10.17 834	0.32 354	10.00 843	0.33 464	0.49 514	0.33 455	1.90 743	0.32 461	0.51 535	0.33 471	0.49 519	9.24 857	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.82 853	0.41 490	0.28 421	9.34 855	0.29 415

LG-Stereo_L2	0.34 329	0.37 264	0.38 392	0.47 392	0.28 363	0.39 389	0.28 361	0.39 384	0.28 376	0.39 387	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.38 388	0.28 365	0.42 416	0.35 426	0.36 403	0.26 361	0.35 371	0.26 336

MSMDNet	2.65 793	10.14 833	0.33 359	9.74 840	0.32 451	0.87 605	0.33 455	2.95 810	0.68 607	0.49 512	0.34 479	0.49 519	5.70 848	0.49 517	0.33 459	0.42 416	9.57 850	0.41 490	0.31 466	8.36 851	0.65 591

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 503	5.10 778	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 437	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

quiztm	0.43 411	0.49 335	0.40 437	0.51 453	0.40 511	0.51 535	0.40 511	0.50 519	0.40 520	0.50 525	0.40 517	0.51 544	0.40 514	0.50 525	0.40 512	0.44 418	0.34 419	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

canet-new	0.44 424	1.82 628	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

bcnet-new	0.44 424	1.81 620	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

LWStereo	0.44 424	1.82 628	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo	0.44 424	1.80 615	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo-new	0.44 424	1.80 615	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

FCBStereo	0.44 424	1.79 614	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

PSGStereo	0.44 424	1.78 609	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 411	1.76 604	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.31 435	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.26 336

CHEStereo	0.44 424	1.78 609	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

TOTStereo	0.44 424	1.81 620	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 424	1.83 631	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ACMStereo	0.60 503	5.12 779	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 437	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

KABStereo	0.43 411	1.76 604	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

KMOStereo	0.43 411	1.80 615	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 424	1.81 620	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 411	1.77 606	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 411	1.78 609	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 424	1.85 637	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 411	1.77 606	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 424	1.86 640	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 424	1.80 615	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 424	1.82 628	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 411	1.77 606	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 424	1.83 631	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.36 432	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

FE-Mocha	0.35 341	0.71 392	0.40 437	0.47 392	0.27 355	0.34 358	0.27 350	0.34 355	0.26 363	0.34 363	0.26 363	0.34 370	0.27 370	0.34 367	0.27 356	0.44 418	0.41 466	0.33 367	0.29 436	0.32 346	0.29 415

water-stereo	0.41 394	0.84 419	0.46 468	0.50 442	0.33 464	0.45 488	0.33 455	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.44 418	0.41 466	0.39 459	0.31 466	0.39 449	0.32 447

GREAT-IGEV	0.38 366	0.43 306	0.36 385	0.48 398	0.32 451	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.44 418	0.33 388	0.41 490	0.29 436	0.41 474	0.29 415
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GCAP-BAT	0.41 394	1.30 565	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.34 419	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

rgla	0.45 447	0.54 360	0.33 359	0.67 495	0.32 451	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.94 658	0.48 512	0.33 473	0.47 500	0.33 459	0.45 448	0.52 527	0.53 561	0.31 466	0.45 489	0.32 447

416test	0.46 456	0.55 363	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.99 664	0.48 512	0.33 473	0.48 510	0.33 459	0.45 448	0.52 527	0.54 564	0.32 474	0.45 489	0.32 447

LMStereo	0.44 424	1.80 615	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

CR7Stereo	0.44 424	1.81 620	0.39 404	0.50 442	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

BARStereo	0.44 424	1.78 609	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.34 419	0.39 459	0.26 361	0.38 400	0.26 336

MUNStereo	0.44 424	1.81 620	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.44 484	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.45 448	0.33 388	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 394	1.06 488	0.40 437	0.51 453	0.31 437	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.32 461	0.44 471	0.30 406	0.56 559	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.45 448	0.34 419	0.39 459	0.27 400	0.40 463	0.27 376

252Zero-FE	0.45 447	0.50 340	0.36 385	0.50 442	0.36 486	0.50 523	0.36 481	0.50 519	0.36 497	0.49 512	0.36 492	0.49 519	0.36 490	0.54 547	0.41 520	0.45 448	0.34 419	0.45 514	0.34 492	0.55 538	0.75 617

depthmonostereo	0.44 424	0.85 421	0.46 468	0.54 461	0.40 511	0.52 539	0.38 494	0.52 538	0.35 487	0.47 495	0.34 479	0.46 498	0.34 480	0.47 500	0.34 474	0.45 448	0.43 481	0.41 490	0.33 486	0.41 474	0.32 447

DVStereo	0.43 411	0.86 423	0.48 484	0.50 442	0.33 464	0.46 495	0.33 455	0.46 491	0.33 471	0.46 489	0.33 471	0.47 505	0.33 473	0.47 500	0.34 474	0.45 448	0.42 476	0.40 472	0.33 486	0.47 508	0.38 492

GIP-stereo	0.36 350	0.49 335	0.39 404	0.48 398	0.32 451	0.41 410	0.28 361	0.40 393	0.30 402	0.41 411	0.28 376	0.40 406	0.28 379	0.42 433	0.28 365	0.45 448	0.32 375	0.38 415	0.30 455	0.37 387	0.27 376

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 386	1.09 491	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.34 419	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.27 376

RMAStereo	0.45 447	1.81 620	0.40 437	0.50 442	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.46 460	0.35 426	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 394	1.09 491	0.40 437	0.52 456	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.31 453	0.44 471	0.31 435	0.46 460	0.35 426	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.28 406

otaku	0.46 456	0.46 322	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 492	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

Dean	0.46 456	0.46 322	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.47 495	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 492	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

ACVNet_1	0.46 456	0.47 327	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.47 554	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 492	0.47 529	0.46 561	0.46 494	0.46 529

ACVNet-4b	0.46 456	0.46 322	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.47 500	0.46 541	0.46 460	0.46 492	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

IGEV-Stereo	0.35 341	0.44 309	0.45 462	0.49 405	0.30 388	0.37 375	0.30 385	0.36 362	0.30 402	0.36 371	0.29 391	0.36 377	0.29 391	0.36 376	0.30 393	0.46 460	0.39 452	0.32 360	0.24 352	0.32 346	0.25 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ATMStereo	0.46 456	1.99 655	0.40 437	0.51 453	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.31 453	0.44 471	0.32 447	0.47 467	0.35 426	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

Ntro	0.47 464	0.47 327	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.47 500	0.47 547	0.46 491	0.47 554	0.46 489	0.46 550	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.46 492	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

HaxPig	0.47 464	0.47 327	0.47 476	0.49 405	0.47 550	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.47 554	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.47 556	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 500	0.47 529	0.47 568	0.47 508	0.48 539

UNDER WATER	0.47 464	0.47 327	0.47 476	0.47 392	0.47 550	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.47 554	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 500	0.47 529	0.46 561	0.47 508	0.47 537

LVE	0.47 464	0.47 327	0.47 476	0.47 392	0.49 558	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.49 563	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 500	0.48 537	0.47 568	0.47 508	0.47 537

GCST	0.50 480	2.08 658	0.38 392	0.53 458	0.35 480	0.49 514	0.35 475	0.50 519	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.35 486	0.49 517	0.35 478	0.48 472	0.37 437	0.45 514	0.33 486	0.44 484	0.33 456

RainbowNet	0.48 471	0.48 333	0.48 484	0.48 398	0.48 554	0.48 505	0.48 556	0.48 502	0.48 561	0.48 502	0.48 563	0.48 512	0.48 557	0.48 510	0.48 556	0.48 472	0.48 506	0.48 537	0.48 572	0.48 512	0.48 539

notaker	0.48 471	0.49 335	0.48 484	0.48 398	0.48 554	0.48 505	0.48 556	0.48 502	0.49 563	0.48 502	0.48 563	0.48 512	0.48 557	0.48 510	0.48 556	0.48 472	0.48 506	0.48 537	0.48 572	0.48 512	0.49 545

ww	0.47 464	0.52 350	0.38 392	0.56 469	0.37 491	0.56 550	0.38 494	0.56 547	0.37 499	0.56 554	0.77 635	0.56 559	0.37 495	0.57 557	0.37 491	0.49 475	0.33 388	0.49 542	0.33 486	0.49 515	0.33 456

base	0.56 499	2.58 699	1.43 714	0.48 398	0.27 355	0.54 547	0.31 433	0.53 540	0.30 402	0.54 548	0.26 363	0.46 498	0.31 453	0.52 540	0.28 365	0.49 475	0.28 339	0.45 514	0.32 474	0.57 544	0.26 336

MGW-Stereo-1	0.34 329	0.52 350	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.38 494	0.29 331	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.29 342	0.37 495	0.57 557	0.19 314	0.49 475	0.33 388	0.49 542	0.33 486	0.49 515	0.33 456

416test1013	0.49 477	0.80 412	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.41 520	0.48 502	0.39 517	0.48 502	0.93 657	0.52 546	0.32 461	0.52 540	0.38 495	0.49 475	0.51 523	0.53 561	0.37 514	0.51 528	0.36 479

UGAM-zero	0.51 485	2.17 668	0.39 404	0.53 458	0.36 486	0.50 523	0.36 481	0.50 519	0.36 497	0.49 512	0.36 492	0.50 533	0.35 486	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 437	0.47 529	0.35 505	0.46 494	0.34 465

UGAM	0.51 485	2.23 673	0.39 404	0.54 461	0.35 480	0.50 523	0.35 475	0.49 510	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.36 490	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 437	0.45 514	0.34 492	0.45 489	0.34 465

MyStereo07	0.60 503	3.72 745	0.48 484	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.49 510	0.43 540	0.51 535	0.42 536	0.49 519	0.43 537	0.51 535	0.64 587	0.49 475	0.45 490	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

MyStereo04	0.55 496	3.72 745	0.59 522	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.37 370	0.31 449	0.34 363	0.46 550	0.35 372	0.32 461	0.35 370	0.33 459	0.49 475	0.45 490	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

KSHMR	0.66 520	0.50 340	0.48 484	1.15 584	0.52 569	0.49 514	0.51 566	0.49 510	0.71 625	0.67 579	0.50 570	1.16 662	1.11 670	0.66 573	0.52 568	0.49 475	0.49 510	0.51 555	0.66 615	0.50 522	1.14 676

ACVNet_2	0.49 477	0.49 335	0.49 491	0.49 405	0.49 558	0.49 514	0.49 558	0.49 510	0.49 563	0.49 512	0.49 566	0.49 519	0.49 563	0.49 517	0.49 558	0.49 475	0.49 510	0.49 542	0.49 576	0.49 515	0.49 545

SCV_C0	0.45 447	0.88 428	0.49 491	0.54 461	0.37 491	0.48 505	0.37 487	0.48 502	0.37 499	0.48 502	0.36 492	0.48 512	0.37 495	0.49 517	0.37 491	0.50 485	0.41 466	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

SCV	0.46 456	0.94 448	0.45 462	0.54 461	0.37 491	0.48 505	0.38 494	0.48 502	0.37 499	0.48 502	0.39 514	0.48 512	0.37 495	0.49 517	0.37 491	0.50 485	0.46 492	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

FoundationStereo	0.50 480	0.50 340	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 518	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

StereoAnything_RVC	0.50 480	0.50 340	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 518	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

dual_stereo	0.50 480	0.50 340	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 518	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

SANet	0.50 480	0.50 340	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 518	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

fffft	0.48 471	0.51 348	0.45 462	0.52 456	0.45 540	0.52 539	0.45 537	0.52 538	0.48 561	0.53 542	0.45 546	0.52 546	0.45 543	0.52 540	0.46 541	0.51 491	0.41 466	0.50 550	0.41 544	0.50 522	0.41 510
1: 1. 1
ktn	0.72 540	0.53 356	1.08 626	1.14 581	0.51 568	1.22 699	1.36 746	0.51 533	0.59 588	0.51 535	0.51 576	0.69 583	1.20 682	0.67 575	0.51 566	0.51 491	0.49 510	0.58 571	0.66 615	0.52 532	0.53 559

DDF-Stereo	0.43 411	1.15 500	0.57 520	0.53 458	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.40 399	0.32 447	0.52 493	0.50 518	0.38 415	0.31 466	0.39 449	0.31 440

GASTEREO	0.48 471	1.21 553	0.47 476	0.57 471	0.38 499	0.50 523	0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.50 525	0.38 495	0.52 493	0.42 476	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

PML	0.46 456	1.36 572	0.29 323	0.58 473	0.30 388	0.57 557	0.29 376	0.57 551	0.29 386	0.57 558	0.29 391	0.57 563	0.29 391	0.56 552	0.29 383	0.52 493	0.30 364	0.53 561	0.31 466	0.53 536	0.30 430

GeoMambaStereo_RVC	0.56 499	2.49 695	1.46 717	0.55 468	0.30 388	0.53 542	0.26 346	0.47 497	0.29 386	0.50 525	0.31 451	0.51 544	0.29 391	0.44 471	0.28 365	0.53 496	0.31 369	0.57 569	0.29 436	0.51 528	0.27 376

CFNet_RVC	2.38 784	8.71 822	0.38 392	9.33 836	0.42 531	0.56 550	0.42 527	0.60 559	0.38 504	0.62 569	0.42 536	0.56 559	7.29 853	0.62 565	0.42 528	0.53 496	0.37 437	0.49 542	0.34 492	8.30 850	6.87 849

GEAStereo	0.62 512	3.91 752	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

GSStereo	0.81 567	4.28 762	0.50 497	0.59 476	0.40 511	0.51 535	0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 833	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

GS-Stereo							0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 833	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

gasm-f	0.62 512	3.91 752	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 481	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

MyStereo8	0.71 537	3.92 754	0.52 507	0.59 476	0.52 569	0.57 557	0.53 569	0.59 557	0.50 568	0.59 562	0.51 576	0.57 563	0.50 568	0.56 552	0.52 568	0.54 498	0.49 510	0.54 564	0.49 576	0.55 538	0.50 548

PSMNet_ROB	0.54 492	0.54 360	0.54 512	0.54 461	0.53 572	0.54 547	0.54 572	0.53 540	0.54 579	0.54 548	0.54 581	0.54 552	0.53 575	0.54 547	0.54 572	0.54 498	0.53 531	0.54 564	0.54 586	0.54 537	0.54 562

S0	0.42 408	0.44 309	0.54 512	0.59 476	0.34 476	0.48 505	0.22 318	0.51 533	0.25 349	0.51 535	0.34 479	0.53 548	0.35 486	0.47 500	0.36 481	0.55 504	0.39 452	0.49 542	0.27 400	0.46 494	0.34 465

LG-Stereo_L1	0.47 464	0.52 350	0.47 476	0.62 482	0.39 509	0.53 542	0.40 511	0.53 540	0.39 517	0.53 542	0.39 514	0.53 548	0.39 513	0.53 544	0.39 509	0.55 504	0.46 492	0.49 542	0.37 514	0.49 515	0.37 485

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 471	0.55 363	0.47 476	0.63 484	0.41 521	0.56 550	0.44 531	0.56 547	0.41 530	0.56 554	0.41 525	0.57 563	0.42 532	0.56 552	0.41 520	0.55 504	0.43 481	0.51 555	0.37 514	0.51 528	0.37 485

CASS	0.57 502	0.89 431	0.56 516	0.57 471	0.56 576	0.56 550	0.56 574	0.56 547	0.53 577	0.57 558	0.57 584	0.59 567	0.48 557	0.56 552	0.57 576	0.55 504	0.56 536	0.47 529	0.56 592	0.62 551	0.56 573
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymus	0.47 464	0.73 395	0.46 468	0.43 376	0.54 575	0.53 542	0.27 350	0.39 384	0.35 487	0.33 360	0.40 517	0.33 365	0.38 501	0.53 544	0.54 572	0.56 508	0.36 432	0.49 542	0.53 584	0.66 555	0.54 562

DN	0.53 491	0.85 421	0.45 462	0.65 490	0.44 536	0.60 560	0.44 531	0.60 559	0.44 543	0.60 563	0.45 546	0.60 568	0.44 539	0.60 563	0.44 534	0.56 508	0.42 476	0.56 568	0.42 552	0.56 541	0.42 517

z-ln-s-r	0.21 254	1.40 578	0.53 511	0.56 469	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.05 129	0.57 510	0.44 489	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test410_97500	0.41 394	0.89 431	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.40 391	0.31 433	0.40 393	0.31 449	0.61 565	0.53 579	0.40 406	0.31 453	0.40 399	0.31 435	0.58 511	0.47 500	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.29 415

AANet	0.07 69	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 212	0.04 96	0.03 58	0.58 511	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

MonSter	0.60 503	0.64 383	0.52 507	0.62 482	0.44 536	2.07 752	0.44 531	0.62 564	0.44 543	0.62 569	0.44 541	0.62 573	0.44 539	0.62 565	0.44 534	0.58 511	0.42 476	0.62 576	0.46 561	0.58 547	0.42 517

test410	0.66 520	5.69 802	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.41 410	0.31 433	0.40 393	0.31 449	0.62 569	0.55 582	0.40 406	0.31 453	0.40 399	0.31 435	0.59 514	0.47 500	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.30 430

Selective-IGEV	0.51 485	0.55 363	0.45 462	0.69 501	0.45 540	0.61 562	0.45 537	0.50 519	0.40 520	0.56 554	0.44 541	0.55 556	0.40 514	0.72 584	0.67 594	0.59 514	0.46 492	0.45 514	0.34 492	0.46 494	0.37 485

MSCF	0.51 485	1.40 578	0.49 491	0.58 473	0.38 499	0.50 523	0.38 494	0.54 543	0.41 530	0.52 539	0.41 525	0.53 548	0.42 532	0.53 544	0.41 520	0.60 516	0.47 500	0.48 537	0.37 514	0.48 512	0.38 492

MyStereo06	0.75 548	4.12 756	0.60 526	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.56 547	0.45 547	0.55 552	0.48 563	0.54 552	0.46 547	0.57 557	0.45 537	0.60 516	0.57 538	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

MyStereo05	0.80 562	4.12 756	0.63 538	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.65 568	0.62 592	0.67 579	0.61 594	0.65 579	0.58 584	0.67 575	0.55 575	0.60 516	0.57 538	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

LL-Strereo2	0.48 471	1.73 602	0.51 503	0.59 476	0.34 476	0.42 431	0.33 455	0.40 393	0.31 449	0.42 425	0.33 471	0.42 439	0.31 453	0.44 471	0.39 509	0.60 516	0.51 523	0.44 509	0.33 486	0.44 484	0.33 456

MWDA-net	0.67 526	0.66 384	0.45 462	2.84 740	0.46 542	0.73 582	0.45 537	0.71 579	0.44 543	0.72 585	0.45 546	0.70 586	0.45 543	0.70 580	0.44 534	0.61 520	0.41 466	0.61 575	0.43 555	0.61 550	0.42 517

FSD					0.44 536	0.56 550	0.44 531	0.55 546	0.44 543	0.56 554	0.44 541	0.56 559	0.44 539	0.56 552	0.46 541	0.61 520	0.42 476	0.52 558	0.42 552	0.52 532

AIO-test1	0.54 492	0.60 378	0.52 507	0.66 494	0.47 550	0.61 562	0.47 547	0.58 554	0.46 548	0.61 565	0.46 550	0.61 571	0.45 543	0.62 565	0.45 537	0.61 520	0.52 527	0.57 569	0.48 572	0.57 544	0.48 539

SMoEStereo_RVC	0.63 514	0.75 400	0.51 503	0.73 516	0.53 572	0.71 578	0.47 547	0.67 572	0.58 583	0.74 594	0.60 590	0.72 590	0.53 575	0.74 589	0.51 566	0.61 520	0.62 557	0.62 576	0.61 601	0.63 552	0.61 579

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 595	0.86 423	0.89 594	1.25 641	0.69 603	1.05 637	0.81 633	1.16 645	0.50 568	1.12 654	0.97 661	0.72 590	0.82 636	1.06 649	0.95 652	0.61 520	0.87 605	1.03 658	0.85 655	1.04 633	1.01 664

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 366	0.35 255	0.56 516	0.63 484	0.29 376	0.36 366	0.29 376	0.36 362	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.36 377	0.29 391	0.36 376	0.29 383	0.62 525	0.57 538	0.35 393	0.29 436	0.36 382	0.29 415

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 366	0.35 255	0.56 516	0.63 484	0.28 363	0.36 366	0.28 361	0.36 362	0.28 376	0.36 371	0.28 376	0.36 377	0.28 379	0.36 376	0.28 365	0.62 525	0.57 538	0.35 393	0.28 421	0.35 371	0.28 406

PAM_32	0.64 516	2.38 688	0.51 503	0.92 545	0.43 535	0.53 542	0.44 531	0.87 602	0.43 540	0.52 539	0.45 546	0.53 548	0.40 514	0.54 547	0.46 541	0.62 525	0.56 536	0.48 537	0.45 558	0.76 579	0.44 523

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 548	0.92 442	0.85 593	0.96 557	0.59 579	1.27 703	0.44 531	0.59 557	0.69 612	0.91 615	0.68 609	0.55 556	0.61 591	1.06 649	0.83 641	0.62 525	0.70 580	0.90 627	0.41 544	0.89 603	0.56 573

S	0.56 499	0.61 380	0.54 512	0.68 500	0.48 554	0.65 568	0.49 558	0.63 565	0.49 563	0.64 573	0.49 566	0.64 575	0.48 557	0.62 565	0.49 558	0.63 529	0.62 557	0.59 574	0.48 572	0.57 544	0.48 539

PointNet	0.60 503	0.75 400	0.49 491	0.79 523	0.50 562	0.79 590	0.49 558	0.79 590	0.49 563	0.80 601	0.49 566	0.79 602	0.49 563	0.80 596	0.49 558	0.63 529	0.40 456	0.63 578	0.40 534	0.63 552	0.40 501

FAST (zero-shot)	0.87 591	1.55 584	0.42 456	1.57 669	0.42 531	1.62 732	0.45 537	1.59 726	0.42 538	1.66 737	0.44 541	1.62 737	0.42 532	1.59 731	0.42 528	0.64 531	0.43 481	0.64 580	0.42 552	0.67 558	0.46 529

AIO-test2	0.55 496	0.59 374	0.52 507	0.67 495	0.47 550	0.61 562	0.47 547	0.61 563	0.47 554	0.61 565	0.47 559	0.61 571	0.48 557	0.62 565	0.47 549	0.64 531	0.53 531	0.58 571	0.47 568	0.58 547	0.48 539

WCG-NET	0.61 510	1.21 553	0.54 512	0.61 481	0.53 572	0.67 571	0.53 569	0.66 571	0.53 577	0.64 573	0.53 579	0.65 579	0.53 575	0.59 561	0.52 568	0.65 533	0.48 506	0.64 580	0.52 582	0.58 547	0.50 548

DSFCA	0.66 520	0.73 395	0.78 582	0.65 490	0.65 594	0.64 567	0.64 586	0.65 568	0.63 595	0.64 573	0.64 598	0.64 575	0.64 593	0.65 572	0.65 590	0.65 533	0.65 562	0.65 584	0.65 612	0.66 555	0.64 589

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 526	0.78 407	0.67 551	0.67 495	0.66 597	0.67 571	0.67 593	0.65 568	0.66 599	0.66 577	0.67 603	0.66 582	0.67 600	0.67 575	0.72 622	0.66 535	0.67 565	0.67 586	0.67 619	0.67 558	0.67 595

LMCR-Stereo	0.65 518	0.63 381	0.65 545	0.65 490	0.65 594	0.66 570	0.63 585	0.58 554	0.65 597	0.63 572	0.64 598	0.65 579	0.65 595	0.66 573	0.66 593	0.66 535	0.64 560	0.65 584	0.67 619	0.68 560	0.73 613

PA-Net	11.80 849	223.51 883	0.62 534	0.59 476	0.71 609	0.59 559	0.73 619	0.67 572	0.73 631	0.55 552	0.61 594	0.60 568	0.74 623	0.63 570	0.73 623	0.66 535	0.60 551	0.69 590	0.66 615	0.72 571	0.65 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.63 514	0.69 387	0.56 516	0.71 510	0.56 576	0.71 578	0.56 574	0.71 579	0.56 580	0.72 585	0.56 583	0.71 587	0.56 579	0.71 582	0.58 578	0.68 538	0.55 534	0.68 587	0.55 588	0.68 560	0.54 562

GStereo	0.75 548	2.98 724	1.68 732	0.69 501	0.39 509	0.72 580	0.41 520	0.72 583	0.34 482	0.73 588	0.41 525	0.72 590	0.49 563	0.74 589	0.47 549	0.69 539	0.48 506	0.74 603	0.40 534	0.69 564	0.44 523

mm2	0.69 531	0.69 387	0.69 561	0.69 501	0.69 603	0.69 573	0.69 606	0.69 574	0.69 612	0.69 582	0.69 614	0.69 583	0.69 611	0.69 578	0.69 609	0.69 539	0.69 577	0.69 590	0.69 625	0.69 564	0.69 599

mm1	0.69 531	0.69 387	0.69 561	0.69 501	0.69 603	0.69 573	0.69 606	0.69 574	0.69 612	0.69 582	0.69 614	0.69 583	0.69 611	0.69 578	0.69 609	0.69 539	0.69 577	0.69 590	0.69 625	0.69 564	0.69 599

HH	0.71 537	2.54 696	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 648	0.75 597	1.00 651	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 456	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

HanStereo	0.71 537	2.54 696	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 648	0.75 597	1.00 651	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 456	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

DMCA-RVC	0.70 534	0.80 412	0.70 564	0.70 508	0.70 607	0.70 576	0.70 612	0.71 579	0.70 620	0.70 584	0.71 624	0.71 587	0.70 615	0.70 580	0.69 609	0.69 539	0.70 580	0.69 590	0.70 629	0.69 564	0.70 602

ARAFT	0.68 528	0.81 416	0.63 538	0.74 519	0.60 581	0.78 587	0.62 584	0.77 589	0.66 599	0.74 594	0.63 596	0.75 597	0.62 592	0.83 605	0.60 583	0.70 545	0.55 534	0.70 595	0.60 599	0.78 583	0.55 570

HLF11	0.17 230	0.05 68	0.63 538	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 546	0.59 548	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 230	0.05 68	0.65 545	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 546	0.59 548	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

MGA	0.73 544	0.76 403	0.60 526	0.92 545	1.17 684	0.81 595	0.59 581	0.84 600	0.62 592	0.81 604	0.59 588	0.84 611	0.60 588	0.81 599	0.61 585	0.71 546	0.53 531	0.89 626	0.53 584	0.75 576	0.54 562

CAR	0.72 540	0.76 403	0.59 522	0.84 532	1.19 688	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 510	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

MSE-Stereo	0.72 540	0.76 403	0.59 522	0.84 532	1.19 688	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 510	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

iinet-test	0.08 79	0.16 183	0.02 15	0.16 174	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 303	0.02 26	0.02 27	0.71 546	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 272

Pro-Stereo	0.79 559	0.53 356	0.38 392	0.49 405	0.38 499	0.49 514	0.37 487	0.49 510	0.67 601	0.50 525	0.38 504	1.10 654	0.38 501	0.49 517	0.38 495	0.71 546	0.88 606	5.98 852	0.36 511	0.46 494	0.36 479

TorneroNet	0.66 520	0.53 356	0.50 497	0.50 442	0.64 592	1.06 638	0.70 612	0.50 519	0.51 575	0.49 512	0.69 614	0.49 519	0.50 568	0.48 510	1.15 680	0.71 546	0.49 510	1.14 661	1.08 681	0.49 515	0.49 545

ManiGeoR	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.73 516	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 542	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf10	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.73 516	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 542	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf8	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 542	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

999	1.00 610	1.12 496	0.59 522	1.10 575	1.21 736	1.09 643	0.52 567	1.08 637	1.43 758	1.18 661	1.35 750	0.98 630	0.52 574	0.91 618	0.85 642	0.72 554	1.46 726	0.83 621	0.98 665	0.68 560	1.41 749

iGMRVC	0.84 578	2.85 721	0.72 570	0.72 512	0.73 612	0.77 585	0.79 626	0.73 584	0.74 633	0.73 588	0.72 627	0.73 594	0.76 626	0.73 587	0.73 623	0.72 554	0.73 587	0.73 598	0.72 634	0.73 574	0.72 609

light-stereo	0.05 58	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 559	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

IINet	0.06 63	0.05 68	0.02 15	0.05 61	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 559	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

zero-FE	0.72 540	1.31 567	0.66 547	0.92 545	0.60 581	0.82 598	0.58 577	0.82 599	0.58 583	0.81 604	0.60 590	0.81 607	0.60 588	0.82 600	0.58 578	0.74 561	0.59 548	0.73 598	0.52 582	0.76 579	0.51 555

GeoAtt-L (ZS)	0.60 503	0.70 390	0.51 503	0.75 520	0.46 542	0.72 580	0.46 541	0.76 587	0.46 548	0.72 585	0.46 550	0.72 590	0.46 547	0.72 584	0.46 541	0.75 562	0.51 523	0.70 595	0.45 558	0.69 564	0.45 526

RT-IGEV	0.07 69	0.05 68	0.03 39	0.05 61	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 562	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

GCAP-Stereo	0.75 548	4.15 759	0.42 456	0.75 520	0.35 480	0.78 587	0.40 511	0.79 590	0.38 504	0.78 598	0.36 492	0.78 600	0.36 490	0.79 594	0.39 509	0.75 562	0.39 452	0.76 607	0.39 532	0.75 576	0.39 499

MWSP-net	0.96 606	0.75 400	0.49 491	4.84 805	0.48 554	1.28 705	0.52 567	1.20 653	0.51 575	1.14 658	0.70 618	1.00 631	0.56 579	0.90 616	0.69 609	0.76 565	0.60 551	0.95 642	0.56 592	0.73 574	0.45 526

DStereoRT	0.73 544	0.81 416	0.73 574	0.71 510	0.74 614	0.73 582	0.75 621	0.71 579	0.71 625	0.74 594	0.72 627	0.73 594	0.80 632	0.71 582	0.73 623	0.76 565	0.71 584	0.73 598	0.72 634	0.70 569	0.76 620

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 534	0.72 394	0.71 567	0.80 527	0.62 591	0.82 598	0.61 583	0.81 596	0.62 592	0.81 604	0.63 596	0.80 604	0.70 615	0.73 587	0.61 585	0.76 565	0.61 556	0.74 603	0.61 601	0.77 581	0.61 579

AFF-stereo	0.73 544	0.88 428	0.67 551	0.75 520	0.68 602	0.75 584	0.64 586	0.80 593	0.72 628	0.83 609	0.70 618	0.82 608	0.64 593	0.84 606	0.67 594	0.77 568	0.63 559	0.81 616	0.63 603	0.78 583	0.62 582

monster-pro	0.75 548	1.67 594	0.64 541	0.89 538	0.57 578	0.86 604	0.56 574	0.87 602	0.56 580	0.87 610	0.57 584	0.88 614	0.57 581	0.87 611	0.57 576	0.79 569	0.58 542	0.76 607	0.54 586	0.77 581	0.54 562

G-Net	0.79 559	0.79 409	0.79 585	0.79 523	0.79 627	0.79 590	0.79 626	0.79 590	0.79 639	0.79 600	0.79 640	0.79 602	0.79 631	0.79 594	0.79 633	0.79 569	0.79 597	0.79 611	0.79 645	0.79 585	0.79 625

SE	0.64 516	0.73 395	0.77 580	0.79 523	0.59 579	0.78 587	0.54 572	0.58 554	0.58 583	0.78 598	0.59 588	0.63 574	0.18 315	0.78 593	0.52 568	0.80 571	0.65 562	0.69 590	0.57 595	0.75 576	0.52 556

FC-DCNN	1.07 627	1.09 491	0.98 606	0.89 538	0.52 569	1.41 721	0.91 643	1.21 699	1.24 744	1.96 747	2.05 817	1.91 748	1.30 736	1.27 716	1.08 670	0.80 571	0.60 551	0.58 571	0.41 544	0.68 560	0.54 562

NaN_ROB	0.80 562	0.80 412	0.80 586	0.80 527	0.80 630	0.80 592	0.80 629	0.80 593	0.80 641	0.80 601	0.80 642	0.80 604	0.80 632	0.80 596	0.80 636	0.80 571	0.80 600	0.80 614	0.80 647	0.80 588	0.80 626

CSAN	0.80 562	0.80 412	0.80 586	0.80 527	0.80 630	0.80 592	0.80 629	0.80 593	0.80 641	0.80 601	0.80 642	0.80 604	0.80 632	0.80 596	0.80 636	0.80 571	0.80 600	0.80 614	0.80 647	0.80 588	0.80 626

FlowAnything_test	1.02 622	1.72 597	0.71 567	1.59 671	0.70 607	1.61 730	0.69 606	1.61 728	0.70 620	1.60 729	0.70 618	1.61 736	0.69 611	1.61 734	0.70 618	0.81 575	0.58 542	0.81 616	0.55 588	0.81 591	0.56 573

FlowAnything	1.02 622	1.71 596	0.72 570	1.59 671	0.69 603	1.60 729	0.69 606	1.61 728	0.70 620	1.60 729	0.69 614	1.60 733	0.69 611	1.61 734	0.69 609	0.81 575	0.58 542	0.81 616	0.56 592	0.82 593	0.56 573

RSM++	0.76 554	0.82 418	0.66 547	0.85 536	0.64 592	0.85 602	0.71 615	0.94 616	0.64 596	0.87 610	0.67 603	0.87 613	0.65 595	0.84 606	0.65 590	0.81 575	0.70 580	0.79 611	0.71 632	0.83 595	0.70 602

Selective-RAFT-Error	0.88 592	0.84 419	0.98 606	0.86 537	0.97 651	0.88 606	0.95 650	0.84 600	0.99 667	0.92 617	0.82 644	0.84 611	0.98 650	0.87 611	0.97 654	0.81 575	0.83 603	0.79 611	0.82 652	0.79 585	0.85 633

DCRE	0.84 578	1.89 643	0.77 580	0.94 552	0.72 611	0.88 606	0.73 619	0.87 602	0.78 635	0.90 613	0.71 624	0.88 614	0.67 600	0.88 613	0.73 623	0.81 575	0.68 571	0.81 616	0.70 629	0.82 593	0.70 602

4D-IteraStereo	0.78 558	3.13 728	0.89 594	0.69 501	0.32 451	0.40 391	0.32 444	0.76 587	0.97 664	0.52 539	0.65 600	0.89 617	0.32 461	0.76 592	0.98 655	0.83 580	0.94 615	0.35 393	0.27 400	0.70 569	0.89 638

Selective-RAFT	0.89 594	0.89 431	0.72 570	1.16 589	0.78 625	1.06 638	0.82 636	0.87 602	0.97 664	1.00 625	0.91 653	0.90 618	1.00 651	0.89 615	0.93 651	0.83 580	0.83 603	0.82 620	0.82 652	0.81 591	0.82 630

DDUNet	0.81 567	2.45 693	0.57 520	0.90 540	0.60 581	0.88 606	0.59 581	0.90 607	0.60 589	0.88 612	0.60 590	0.90 618	0.58 584	0.88 613	0.60 583	0.84 582	0.60 551	0.86 624	0.57 595	0.86 598	0.60 578

MoCha-V2	2.11 758	26.97 855	0.78 582	0.92 545	0.77 624	0.96 616	0.72 618	0.90 607	0.72 628	0.94 621	0.70 618	0.90 618	0.71 620	0.91 618	0.71 620	0.85 583	0.71 584	0.88 625	0.69 625	0.87 599	0.67 595

UDG	0.80 562	2.21 672	0.60 526	0.91 542	0.60 581	0.90 609	0.58 577	0.88 606	0.60 589	0.90 613	0.60 590	0.88 614	0.60 588	0.90 616	0.58 578	0.86 584	0.60 551	0.84 622	0.59 598	0.84 596	0.61 579

Syn2CoEx	0.25 278	1.31 567	0.74 575	0.92 545	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 585	0.75 590	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

LG-Stereo	0.60 503	0.58 371	0.47 476	0.64 489	0.74 614	1.00 619	0.69 606	0.57 551	0.41 530	0.57 558	0.41 525	0.57 563	0.41 526	1.00 632	0.75 628	0.91 586	0.51 523	0.52 558	0.37 514	0.52 532	0.37 485

tt45	1.04 625	0.88 428	1.36 706	0.92 545	1.03 664	1.51 727	0.79 626	0.70 578	0.88 647	0.74 594	0.90 648	1.60 733	0.72 621	1.60 732	0.75 628	0.91 586	0.78 595	1.52 743	0.79 645	1.14 639	1.32 741

ToySt	0.92 597	2.11 662	0.90 597	0.95 554	0.79 627	0.99 618	0.78 625	0.94 616	0.81 644	0.94 621	0.78 638	0.95 627	0.77 628	0.94 624	0.86 643	0.91 586	0.79 597	0.85 623	0.77 641	0.89 603	0.73 613

RT-Monster	0.09 86	0.07 85	0.03 39	0.15 161	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 186	0.04 96	0.03 58	0.92 589	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 150

AdaDepth	0.86 587	0.93 446	0.71 567	1.01 569	1.07 668	1.02 635	0.71 615	1.00 620	0.71 625	1.01 638	0.71 624	1.00 631	0.72 621	1.14 660	0.71 620	0.92 589	0.64 560	0.90 627	0.64 608	0.89 603	0.69 599

DGTPSM_ROB	0.93 602	1.00 463	0.92 601	0.94 552	0.96 650	0.91 610	0.92 645	0.91 609	0.96 663	0.91 615	0.96 659	0.93 624	0.92 644	0.94 624	0.92 647	0.92 589	0.92 611	0.90 627	0.92 657	0.94 618	0.91 642

DPSM_ROB	0.92 597	0.91 437	0.91 599	0.91 542	0.92 645	0.92 611	0.92 645	0.92 612	0.91 651	0.93 619	0.91 653	0.92 621	0.90 639	0.91 618	0.92 647	0.92 589	0.91 609	0.91 630	0.92 657	0.93 614	0.93 645

DPSM	0.92 597	0.91 437	0.91 599	0.91 542	0.92 645	0.92 611	0.92 645	0.92 612	0.91 651	0.93 619	0.91 653	0.92 621	0.90 639	0.91 618	0.92 647	0.92 589	0.91 609	0.91 630	0.92 657	0.93 614	0.93 645

pmcnn	0.92 597	0.92 442	0.92 601	0.92 545	0.92 645	0.92 611	0.92 645	0.92 612	0.92 656	0.92 617	0.92 656	0.92 621	0.92 644	0.92 622	0.92 647	0.92 589	0.92 611	0.92 633	0.92 657	0.92 609	0.92 643

R-Stereo Train	0.81 567	0.96 450	0.67 551	0.95 554	0.67 599	0.95 614	0.68 598	0.95 618	0.68 607	0.95 623	0.68 609	0.96 628	0.68 605	0.96 628	0.68 601	0.94 595	0.68 571	0.94 640	0.68 621	0.94 618	0.68 597

RAFT-Stereo	0.81 567	0.96 450	0.67 551	0.95 554	0.67 599	0.95 614	0.68 598	0.95 618	0.68 607	0.95 623	0.68 609	0.96 628	0.68 605	0.96 628	0.68 601	0.94 595	0.68 571	0.94 640	0.68 621	0.94 618	0.68 597
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CR-RVC	0.42 408	0.14 149	1.89 757	1.91 688	0.13 258	0.12 190	0.08 172	0.07 158	0.07 168	0.07 160	0.07 171	0.08 162	0.14 274	0.07 158	0.07 161	0.96 597	1.91 774	0.14 217	0.14 272	0.20 283	0.13 246

WQFJA1++	0.84 578	0.98 453	0.67 551	1.26 642	0.75 616	1.00 619	0.67 593	1.00 620	0.67 601	1.00 625	0.67 603	1.00 631	0.67 600	1.00 632	0.67 594	0.96 597	0.67 565	0.91 630	0.63 603	0.92 609	0.63 583

WQFJX	0.85 584	1.00 463	0.68 559	1.30 650	0.75 616	1.01 629	0.68 598	1.01 631	0.68 607	1.01 638	0.68 609	1.03 647	0.68 605	1.02 646	0.67 594	0.97 599	0.67 565	0.93 636	0.63 603	0.94 618	0.63 583

NLMM1	0.86 587	0.98 453	0.69 561	1.48 665	0.75 616	1.01 629	0.69 606	1.00 620	0.69 612	1.00 625	0.70 618	1.00 631	0.68 605	1.01 642	0.67 594	0.97 599	0.68 571	0.92 633	0.63 603	0.93 614	0.63 583

NLMM	0.84 578	1.00 463	0.67 551	1.27 643	0.75 616	1.00 619	0.68 598	1.00 620	0.67 601	1.00 625	0.67 603	1.02 646	0.67 600	1.02 646	0.67 594	0.97 599	0.67 565	0.93 636	0.63 603	0.92 609	0.63 583

NLSM3	0.85 584	0.99 461	0.68 559	1.29 648	0.76 621	1.01 629	0.68 598	1.01 631	0.68 607	1.02 642	0.68 609	1.01 642	0.68 605	1.01 642	0.68 601	0.97 599	0.68 571	0.93 636	0.64 608	0.93 614	0.63 583

WQFJX1	0.84 578	0.98 453	0.67 551	1.30 650	0.75 616	1.01 629	0.67 593	1.01 631	0.67 601	1.01 638	0.67 603	1.01 642	0.68 605	1.00 632	0.68 601	0.98 603	0.67 565	0.92 633	0.64 608	0.92 609	0.64 589

WQFJA1	0.85 584	0.98 453	0.67 551	1.29 648	0.76 621	1.01 629	0.67 593	1.02 635	0.67 601	1.02 642	0.67 603	1.01 642	0.67 600	1.01 642	0.68 601	0.99 604	0.67 565	0.93 636	0.64 608	0.92 609	0.65 591

StereoNetSlim22	1.00 610	1.00 463	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

StereoNetSlim	1.00 610	1.00 463	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

LGCAT	1.00 610	1.00 463	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

Test_v1	1.00 610	1.00 463	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

GANet	1.00 610	1.00 463	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

TDLM	1.00 610	1.00 463	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

CVANet_RVC	1.00 610	1.00 463	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 617	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

trnet	1.01 620	1.01 475	1.01 618	1.01 569	1.01 661	1.01 629	1.01 663	1.01 631	1.01 675	1.01 638	1.01 672	1.01 642	1.01 661	1.01 642	1.01 664	1.01 612	1.01 625	1.01 655	1.01 677	1.01 630	1.01 664

AIO-Stereo	0.84 578	0.66 384	0.70 564	0.83 531	0.67 599	0.98 617	0.82 636	1.14 641	0.72 628	1.03 644	0.74 631	1.03 647	1.09 669	0.99 630	0.45 537	1.04 613	0.73 587	0.95 642	0.74 636	0.94 618	0.46 529

HBP-ISP	1.24 687	1.72 597	1.65 729	1.15 584	0.76 621	1.40 719	0.88 639	1.67 734	1.02 676	1.69 739	1.38 755	1.69 739	1.21 728	1.87 749	1.21 736	1.05 614	0.79 597	0.97 646	0.80 647	1.19 654	0.75 617

GLC_STEREO	1.07 627	1.01 475	1.06 624	1.07 573	1.05 666	1.06 638	1.08 670	1.08 637	1.05 680	1.07 646	1.06 676	1.08 650	1.05 664	1.06 649	1.10 673	1.07 615	1.09 637	1.05 659	1.05 680	1.06 634	1.12 671

GeoVLM	0.36 350	0.38 268	0.27 308	0.46 385	0.28 363	0.35 362	0.28 361	0.37 370	0.27 368	0.35 367	0.28 376	0.36 377	0.38 501	0.35 370	0.28 365	1.08 616	0.26 318	0.33 367	0.27 400	0.34 358	0.33 456

NCC-stereo	2.36 780	25.52 850	1.17 634	1.15 584	1.17 684	1.11 647	1.11 671	1.15 642	1.16 688	1.10 648	1.16 685	1.10 654	1.15 675	1.14 660	1.13 677	1.09 617	1.11 641	1.15 663	1.16 689	1.17 649	1.17 681

Abc-Net	2.32 777	24.75 847	1.14 630	1.17 590	1.17 684	1.11 647	1.15 677	1.17 647	1.21 741	1.08 647	1.16 685	1.12 659	1.14 674	1.09 653	1.17 686	1.09 617	1.16 649	1.17 668	1.17 690	1.16 644	1.11 669
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AF-Net	2.37 782	25.71 851	1.17 634	1.13 580	1.15 679	1.15 651	1.18 682	1.19 650	1.16 688	1.10 648	1.15 682	1.10 654	1.18 680	1.12 659	1.15 680	1.10 619	1.10 640	1.17 668	1.15 687	1.16 644	1.12 671

RGC	2.36 780	25.48 849	1.19 638	1.15 584	1.15 679	1.10 644	1.16 680	1.17 647	1.16 688	1.12 654	1.16 685	1.11 658	1.13 671	1.09 653	1.18 687	1.10 619	1.15 648	1.16 664	1.12 684	1.14 639	1.12 671

edge stereo	2.43 785	27.07 856	1.14 630	1.06 572	1.14 677	1.08 641	1.17 681	1.16 645	1.14 686	1.10 648	1.16 685	1.09 652	1.16 679	1.10 655	1.16 684	1.10 619	1.11 641	1.16 664	1.19 691	1.13 638	1.11 669

Nwc_Net	2.37 782	25.95 852	1.15 632	1.14 581	1.15 679	1.08 641	1.14 675	1.17 647	1.16 688	1.14 658	1.15 682	1.08 650	1.15 675	1.11 657	1.14 678	1.10 619	1.11 641	1.16 664	1.09 683	1.16 644	1.15 677

MSMD_ROB	1.19 637	1.10 495	0.70 564	1.10 575	0.60 581	1.10 644	0.70 612	1.10 640	0.70 620	1.10 648	0.70 618	1.10 654	0.70 615	7.00 856	0.70 618	1.10 619	0.70 580	1.10 660	0.70 629	1.10 636	0.70 602

RP	2.33 778	25.00 848	1.13 629	1.15 584	1.15 679	1.10 644	1.15 677	1.15 642	1.15 687	1.12 654	1.15 682	1.09 652	1.13 671	1.10 655	1.15 680	1.11 624	1.09 637	1.16 664	1.12 684	1.16 644	1.17 681

DF	0.39 380	1.37 574	1.02 621	1.14 581	0.12 248	0.16 251	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 256	0.12 249	0.16 258	0.12 254	0.16 257	0.12 247	1.12 625	1.00 617	0.15 250	0.12 246	0.15 244	0.12 233

MLG-Stereo	0.92 597	0.90 435	0.84 592	1.27 643	0.49 558	1.38 717	0.88 639	1.41 721	0.97 664	0.73 588	1.09 678	1.26 712	0.43 537	0.72 584	1.05 668	1.13 626	0.49 510	1.18 673	0.66 615	1.01 630	0.46 529

HSM-Net_RVC	0.95 605	1.17 503	0.78 582	1.18 591	0.71 609	1.16 652	0.75 621	1.09 639	0.80 641	1.10 648	0.75 632	1.17 663	0.74 623	1.17 663	0.80 636	1.13 626	0.73 587	1.17 668	0.77 641	1.16 644	0.72 609
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
stereogan	2.33 778	24.38 846	1.18 636	1.18 591	1.18 687	1.14 650	1.18 682	1.19 650	1.19 695	1.14 658	1.18 689	1.14 660	1.18 680	1.14 660	1.18 687	1.14 628	1.14 647	1.19 675	1.19 691	1.15 642	1.19 685

Hybrid-DGEV	1.03 624	1.75 603	0.80 586	1.28 647	0.78 625	1.26 702	0.80 629	1.26 704	0.78 635	1.26 710	0.78 638	1.26 712	0.78 630	1.26 713	0.78 632	1.15 629	0.75 590	1.14 661	0.74 636	1.14 639	0.75 617

DPSimNet_ROB	0.97 607	1.18 505	0.81 589	1.10 575	0.91 642	1.02 635	0.82 636	1.04 636	0.91 651	1.03 644	0.86 647	1.28 716	0.82 636	1.03 648	0.89 644	1.17 630	0.81 602	1.02 656	0.82 652	1.08 635	0.81 629

Hybrid-DGEV-03	1.07 627	1.83 631	0.83 590	1.34 655	0.81 632	1.32 710	0.81 633	1.31 711	0.81 644	1.31 713	0.82 644	1.32 719	0.82 636	1.32 719	0.81 639	1.19 631	0.77 593	1.19 675	0.76 639	1.19 654	0.77 622

S-Stereo	2.51 789	26.86 854	1.23 692	1.22 638	1.22 738	1.24 701	1.25 733	1.22 700	1.24 744	1.21 708	1.24 741	1.19 664	1.27 733	1.19 664	1.24 740	1.19 631	1.20 654	1.25 727	1.19 691	1.24 706	1.23 734

Hybrid-DGEV-2	1.05 626	1.83 631	0.83 590	1.33 654	0.82 633	1.30 706	0.81 633	1.26 704	0.79 639	1.29 712	0.79 640	1.26 712	0.80 632	1.26 713	0.79 633	1.20 633	0.78 595	1.18 673	0.77 641	1.20 656	0.77 622

DisPM	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

CrosDoStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

PFNet+	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

LCNet	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

HHNet	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

Patchmatch Stereo++	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

STrans-v2	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

TransformOpticalFlow	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

OMP-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

IIG-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

NF-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

OCTAStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

PSM-softLoss	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

KMStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

NRIStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

PSM-adaLoss	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

PSM-AAD	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

FTStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

ROB_FTStereo_v2	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

ROB_FTStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

Consistency-Raft	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

KYRaft	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

HUI-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

ASMatch	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

DeepStereo_LL	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

DEmStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

SST-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

THIR-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

RAFT_R40	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

DRaft	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

PFNet	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

GrayStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

RE-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

Pruner-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

TVStereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

DeepStereo_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

RAFT-RH_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

IRAFT_RVC	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

RAFT-345	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

iRAFT	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

CRE-IMP	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

GMM-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

RAFT-IKP	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

Prome-Stereo	1.20 639	1.20 507	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 654	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

Wavelet-MonSter	1.00 610	1.21 553	0.76 578	1.94 690	1.01 661	1.11 647	0.76 623	1.15 642	0.76 634	1.11 653	0.76 633	1.14 660	0.76 626	1.11 657	0.76 630	1.21 679	0.90 607	1.02 656	0.71 632	1.02 632	0.71 608

FAT-Stereo	2.46 787	26.05 853	1.23 692	1.23 640	1.22 738	1.20 653	1.24 732	1.23 702	1.23 743	1.19 662	1.22 737	1.21 710	1.24 731	1.20 665	1.24 740	1.21 679	1.17 652	1.22 725	1.25 744	1.20 656	1.24 735

CroCo-Stereo	0.73 544	1.22 559	0.25 297	1.22 638	0.25 347	1.22 699	0.25 339	1.22 700	0.25 349	1.22 709	0.25 358	1.22 711	0.25 353	1.22 711	0.25 349	1.22 681	0.26 318	1.21 722	0.25 355	1.22 704	0.25 330
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
qqai	1.22 685	1.38 575	1.12 627	1.39 661	1.14 677	1.40 719	1.14 675	1.41 721	1.12 684	1.40 723	1.11 681	1.40 727	1.13 671	1.41 726	1.15 680	1.25 682	0.97 616	1.24 726	1.01 677	1.24 706	0.96 649

CSP-Net	0.34 329	1.29 563	1.19 638	1.36 658	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 683	1.21 701	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

BLMT-Stereo	1.53 701	1.36 572	1.06 624	1.42 663	1.23 742	1.41 721	1.07 668	1.43 724	1.12 684	1.42 725	1.06 676	1.83 745	1.07 666	1.42 728	1.07 669	1.27 684	1.38 721	6.80 853	1.00 668	1.26 708	1.00 656

CroCo-Stereo Lap2	0.77 555	1.29 563	0.29 323	1.27 643	0.29 376	1.27 703	0.26 346	1.26 704	0.26 363	1.26 710	0.26 363	1.27 715	0.26 363	1.26 713	0.27 356	1.27 684	0.27 331	1.27 728	0.27 400	1.27 709	0.27 376

L500	1.30 692	1.33 569	1.01 618	4.69 799	0.84 634	1.35 712	0.95 650	1.38 718	0.94 660	1.33 716	0.98 662	1.36 721	0.91 643	1.40 724	1.08 670	1.28 686	0.90 607	1.21 722	0.99 667	1.23 705	0.90 641

L400	1.29 691	1.38 575	1.00 608	4.01 780	1.03 664	1.42 723	0.92 645	1.42 723	0.91 651	1.33 716	1.01 672	1.39 724	0.92 644	1.40 724	1.09 672	1.31 687	0.92 611	1.21 722	0.95 664	1.30 712	0.88 634

ff7	1.68 710	2.68 703	1.35 698	0.97 559	0.89 638	1.84 738	2.15 807	2.12 753	1.80 793	2.05 757	1.56 763	2.33 778	2.12 801	2.23 774	2.25 813	1.31 687	1.07 631	1.48 739	1.41 756	0.90 606	1.04 666

ffff	1.68 710	2.68 703	1.35 698	0.97 559	0.89 638	1.84 738	2.15 807	2.12 753	1.80 793	2.05 757	1.56 763	2.33 778	2.12 801	2.23 774	2.25 813	1.31 687	1.07 631	1.48 739	1.41 756	0.90 606	1.04 666

ccc-4	1.68 710	2.68 703	1.35 698	0.97 559	0.89 638	1.84 738	2.15 807	2.12 753	1.80 793	2.05 757	1.56 763	2.33 778	2.12 801	2.23 774	2.25 813	1.31 687	1.07 631	1.48 739	1.41 756	0.90 606	1.04 666

test_xeample3	1.10 630	1.81 620	0.61 532	0.84 532	0.49 558	0.77 585	0.66 589	0.92 612	1.40 756	0.68 581	0.46 550	0.78 600	0.54 578	1.72 738	1.48 759	1.34 691	1.52 730	1.35 734	1.67 791	1.33 713	1.55 754

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 693	1.35 571	1.35 698	1.35 657	1.35 743	1.35 712	1.35 744	1.36 715	1.35 752	1.36 721	1.35 750	1.36 721	1.36 741	1.36 721	1.35 751	1.35 692	1.35 717	1.35 734	1.35 750	1.35 714	1.35 745

CC-Net-ROB	1.36 694	1.33 569	1.33 695	1.36 658	1.38 747	1.36 715	1.33 741	1.37 717	1.34 749	1.35 720	1.36 752	1.38 723	1.34 739	1.38 723	1.38 755	1.35 692	1.38 721	1.33 731	1.35 750	1.43 717	1.34 744

Replicate-Monster	0.45 447	0.57 369	0.60 526	0.40 344	0.29 376	0.37 375	0.27 350	0.37 370	0.30 402	0.40 394	0.31 451	0.40 406	0.30 401	0.99 630	0.27 356	1.36 694	0.31 369	0.34 377	0.30 455	0.36 382	0.54 562

PS-NSSS	1.38 696	1.39 577	1.34 696	1.34 655	1.35 743	1.38 717	1.37 751	1.35 714	1.38 755	1.34 719	1.34 749	1.39 724	1.38 744	1.70 737	1.40 756	1.36 694	1.36 718	1.36 736	1.37 753	1.37 715	1.36 746

MM-Stereo_test2	1.19 637	1.85 637	1.05 622	1.46 664	0.94 649	1.36 715	0.99 654	1.36 715	0.95 661	1.41 724	0.98 662	1.40 727	0.96 647	1.37 722	0.95 652	1.37 696	1.06 629	1.33 731	0.93 662	1.29 711	0.89 638

FENet	0.54 492	1.52 582	1.19 638	1.41 662	0.23 339	0.35 362	0.23 329	0.35 358	0.23 339	0.34 363	0.23 344	0.35 372	0.23 345	0.35 370	0.23 337	1.40 697	1.07 631	0.32 360	0.23 342	0.33 353	0.23 317

Monster-pub-eth3d	0.45 447	0.57 369	0.60 526	0.39 331	0.28 363	0.37 375	0.28 361	0.37 370	0.30 402	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.30 401	0.92 622	0.27 356	1.42 698	0.28 339	0.34 377	0.28 421	0.37 387	0.53 559

castereo	0.61 510	3.79 747	1.35 698	1.52 666	0.15 277	0.17 260	0.16 279	0.20 280	0.21 328	0.18 269	0.16 292	0.21 288	0.12 254	0.26 330	0.17 296	1.43 699	1.38 721	0.17 270	0.16 290	0.18 275	0.16 272

castereo++	0.54 492	3.59 739	1.15 632	1.31 652	0.14 262	0.16 251	0.14 263	0.16 259	0.14 269	0.16 256	0.14 276	0.16 258	0.13 268	0.16 257	0.14 265	1.45 700	1.16 649	0.15 250	0.14 272	0.15 244	0.13 246

Monster-pub-mixall	0.44 424	0.56 366	0.60 526	0.38 321	0.27 355	0.37 375	0.27 350	0.37 370	0.29 386	0.38 380	0.27 368	0.38 391	0.29 391	0.85 610	0.27 356	1.46 701	0.26 318	0.34 377	0.26 361	0.36 382	0.53 559

FETCStereo	1.51 699	1.66 593	1.05 622	4.56 795	1.06 667	1.79 737	1.15 677	1.75 737	1.16 688	1.73 742	1.10 679	1.74 742	1.06 665	1.74 739	1.22 737	1.47 702	1.04 628	1.54 744	0.92 657	1.56 722	0.96 649

HNOStereo	1.51 699	1.78 609	1.20 641	4.42 784	1.08 671	1.78 736	1.12 674	1.76 738	1.10 683	1.74 743	1.02 674	1.78 743	1.07 666	1.68 736	1.22 737	1.49 703	0.93 614	1.50 742	0.93 662	1.56 722	1.12 671

11t	1.27 689	2.70 706	1.34 696	1.32 653	0.89 638	1.30 706	1.34 743	1.64 731	0.57 582	1.45 727	0.72 627	1.05 649	1.29 735	1.07 652	1.29 747	1.49 703	1.02 626	0.97 646	1.15 687	1.48 718	1.31 739

CGFBStereo	1.54 703	1.61 589	1.00 608	4.82 803	1.22 738	1.75 735	1.06 667	1.71 735	1.04 678	1.69 739	1.22 737	1.68 738	1.08 668	1.81 746	1.04 666	1.50 705	1.13 645	1.70 751	1.13 686	1.72 733	0.89 638

IGEVStereo-DCA	1.77 715	4.21 760	1.84 750	2.49 729	2.11 805	2.54 790	1.36 746	1.65 732	1.17 693	2.75 806	1.90 800	2.54 791	1.15 675	0.94 624	1.11 674	1.50 705	1.32 705	0.96 644	1.46 762	1.49 719	0.88 634

rrr	1.77 715	4.21 760	1.84 750	2.49 729	2.11 805	2.54 790	1.36 746	1.65 732	1.17 693	2.75 806	1.90 800	2.54 791	1.15 675	0.94 624	1.11 674	1.50 705	1.32 705	0.96 644	1.46 762	1.49 719	0.88 634

FETStereo	1.53 701	1.64 591	1.01 618	4.86 806	1.22 738	1.73 734	1.00 655	1.74 736	1.06 681	1.67 738	1.22 737	1.71 741	1.02 662	1.78 744	1.11 674	1.51 708	1.13 645	1.60 747	1.03 679	1.71 731	0.92 643

MM-Stereo_test3	1.27 689	2.07 657	1.18 636	1.60 674	1.02 663	1.45 724	1.01 663	1.40 720	1.04 678	1.44 726	1.03 675	1.46 730	1.02 662	1.44 729	1.02 665	1.51 708	1.12 644	1.32 730	0.98 665	1.38 716	0.97 651

RASNet	1.49 698	1.65 592	1.45 716	1.38 660	1.43 750	1.47 725	1.36 746	1.38 718	1.36 753	1.39 722	1.60 767	1.45 729	1.45 747	1.51 730	2.21 812	1.53 710	1.36 718	1.36 736	1.36 752	1.66 729	1.36 746

MEA-ACV	1.66 709	0.87 425	0.61 532	11.81 847	1.35 743	1.50 726	0.71 615	1.23 702	0.92 656	1.13 657	0.96 659	1.69 739	0.70 615	1.23 712	1.16 684	1.54 711	1.20 654	1.58 745	0.85 655	1.12 637	0.95 648

L4000	1.46 697	1.52 582	1.21 688	4.04 781	1.10 673	1.51 727	1.07 668	1.57 725	1.09 682	1.64 736	1.20 690	1.56 731	1.21 728	1.76 740	1.14 678	1.58 712	1.06 629	1.41 738	1.08 681	1.51 721	0.97 651

DEFOM-Stereo	0.68 528	3.11 727	1.40 712	1.63 678	0.25 347	0.31 345	0.25 339	0.31 345	0.28 376	0.31 349	0.29 391	0.29 342	0.27 370	0.31 355	0.28 365	1.59 713	1.47 727	0.30 350	0.29 436	0.30 337	0.28 406

DPSMNet_ROB	1.60 708	1.59 587	1.70 733	1.59 671	1.59 757	1.61 730	1.61 763	1.60 727	1.60 763	1.62 735	1.59 766	1.60 733	1.60 751	1.60 732	1.59 763	1.59 713	1.60 741	1.59 746	1.59 771	1.59 725	1.59 760

ours_stereo	1.20 639	1.21 553	0.90 597	1.64 679	1.11 674	1.35 712	0.67 593	1.76 738	0.93 658	1.70 741	1.10 679	1.39 724	0.75 625	1.41 726	0.81 639	1.60 715	1.03 627	1.33 731	1.00 668	1.61 726	0.72 609

LL-Strereo	1.01 620	5.06 777	1.63 728	0.70 508	1.43 750	0.56 550	0.46 541	0.57 551	0.50 568	0.57 558	0.50 570	1.58 732	0.49 563	0.59 561	0.50 561	1.64 716	0.52 527	0.51 555	1.37 753	0.52 532	0.45 526

test-3	0.98 609	4.13 758	1.85 752	1.85 684	0.61 586	0.69 573	0.37 487	0.63 565	0.61 591	0.66 577	0.51 576	0.73 594	0.44 539	0.57 557	0.54 572	1.68 717	1.81 757	0.40 472	0.43 555	0.66 555	0.50 548

test_c	0.35 341	0.07 85	1.00 608	0.96 557	0.07 157	0.07 144	0.09 175	0.14 223	0.14 269	0.09 170	0.09 182	0.09 171	0.09 181	0.13 206	0.09 176	1.71 718	1.71 750	0.16 259	0.08 172	0.13 199	0.09 160

LACA_dic	0.45 447	0.13 126	1.78 739	1.70 681	0.12 248	0.13 193	0.12 249	0.16 259	0.15 282	0.13 206	0.12 249	0.13 208	0.11 212	0.16 257	0.13 259	1.73 719	1.69 748	0.16 259	0.11 211	0.13 199	0.13 246

RAFT_CTSACE	1.92 722	3.71 744	1.72 736	1.88 686	1.72 782	2.04 750	1.42 756	2.18 759	1.89 806	2.02 754	1.97 806	1.95 749	2.06 800	1.93 751	1.62 764	1.76 720	1.66 746	2.02 768	1.73 799	1.73 734	1.43 751

NINENet	0.69 531	3.87 751	1.20 641	1.98 694	0.05 127	0.40 391	0.04 109	0.40 393	0.05 136	0.41 411	0.04 116	0.41 421	0.05 132	0.40 399	0.05 129	1.79 721	1.56 734	0.34 377	0.22 334	0.34 358	0.23 317

CRFU-Net	0.65 518	1.67 594	1.22 690	1.96 693	0.27 355	0.41 410	0.27 350	0.41 412	0.27 368	0.40 394	0.26 363	0.41 421	0.27 370	0.40 399	0.27 356	1.80 722	1.62 742	0.34 377	0.23 342	0.33 353	0.23 317

VIP-Stereo	0.70 534	2.97 723	2.43 789	2.49 729	0.16 288	0.25 312	0.16 279	0.25 314	0.16 291	0.25 316	0.18 317	0.25 320	0.16 291	0.26 330	0.16 286	1.86 723	1.26 703	0.23 307	0.15 285	0.23 306	0.15 267

MFMNet_re	1.81 718	1.91 646	1.71 735	1.95 692	1.70 780	1.95 746	1.70 780	1.96 744	1.74 789	1.97 749	1.72 788	1.95 749	1.71 772	1.97 753	1.71 783	1.86 723	1.62 742	1.85 755	1.66 790	1.86 739	1.64 778

error version	0.93 602	4.47 765	2.35 786	1.99 695	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 725	2.16 788	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

test_1	0.93 602	4.47 765	2.35 786	1.99 695	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 725	2.16 788	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

GANetREF_RVC	1.55 704	1.94 653	1.22 690	1.88 686	1.21 736	1.88 741	1.22 730	1.88 741	1.22 742	1.88 744	1.22 737	1.88 746	1.22 730	1.89 750	1.22 737	1.87 725	1.22 702	1.88 762	1.22 740	1.88 741	1.22 732
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
4.25w-stereo	1.98 725	2.72 710	1.46 717	3.47 764	1.43 750	2.07 752	1.98 798	2.53 792	1.52 761	2.71 799	1.98 812	1.81 744	1.62 753	1.96 752	1.36 752	1.88 728	2.00 777	2.53 804	1.61 778	1.74 735	1.15 677

CR-Stereo	0.51 485	0.14 149	1.94 772	1.87 685	0.14 262	0.13 193	0.14 263	0.19 272	0.18 308	0.13 206	0.13 270	0.18 271	0.17 303	0.14 223	0.15 277	1.89 729	1.93 775	0.19 283	0.14 272	0.20 283	0.15 267

SPS-STEREO	1.59 707	1.91 646	1.21 688	1.94 690	1.20 690	2.00 749	1.23 731	1.99 746	1.24 744	2.00 752	1.25 742	2.03 756	1.26 732	2.00 754	1.29 747	1.90 730	1.18 653	1.89 763	1.21 739	1.89 742	1.20 686
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	1.94 724	2.77 716	1.52 724	3.73 777	1.51 754	2.13 754	1.42 756	2.32 780	1.52 761	2.31 784	1.50 761	2.53 788	1.59 750	2.34 782	1.56 761	1.91 731	1.36 718	1.86 758	1.31 748	2.07 755	1.53 752

4.5w-stereo	1.99 726	2.33 680	1.81 741	3.28 754	1.68 770	1.94 743	1.99 801	2.72 796	1.70 780	2.72 800	1.99 815	1.97 751	1.68 762	1.76 740	1.29 747	1.91 731	2.02 783	2.53 804	1.61 778	1.75 736	1.16 680

derf	1.91 721	2.15 666	1.78 739	2.16 700	1.75 783	2.21 764	1.80 784	2.22 770	1.80 793	2.21 772	1.76 789	2.17 759	1.81 781	2.24 777	1.74 792	1.93 733	1.56 734	1.96 765	1.53 764	1.95 743	1.56 755

2w_stereo	1.99 726	2.36 687	1.81 741	3.24 752	1.67 766	1.94 743	1.98 798	2.72 796	1.68 772	2.72 800	1.94 803	1.98 752	1.74 776	1.79 745	1.27 744	1.95 734	2.00 777	2.53 804	1.60 774	1.68 730	1.15 677

CEFStereo	1.90 720	2.10 661	1.41 713	5.22 811	1.44 753	2.21 764	1.43 759	2.09 751	1.45 759	2.23 778	1.38 755	2.23 771	1.57 749	2.22 771	1.36 752	1.97 735	1.29 704	2.01 767	1.28 747	1.87 740	1.31 739

DNS	0.86 587	2.43 692	1.66 731	2.03 697	0.42 531	0.60 560	0.42 527	0.60 559	0.42 538	0.60 563	0.42 536	0.60 568	0.42 532	0.60 563	0.42 528	1.97 735	1.63 744	0.55 567	0.40 534	0.55 538	0.40 501

MC-Stereo	1.76 714	2.96 722	1.37 708	2.14 699	1.37 746	2.14 755	1.36 746	2.14 756	1.37 754	2.14 761	1.37 753	2.14 758	1.37 743	2.14 759	1.37 754	1.97 735	1.32 705	1.97 766	1.32 749	1.98 744	1.33 742

BUS	0.83 575	1.91 646	0.92 601	4.48 785	0.02 22	0.40 391	0.04 109	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.05 132	0.03 49	0.05 129	1.97 735	4.19 824	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

BSDual-CNN	0.81 567	1.91 646	0.92 601	4.48 785	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 735	4.19 824	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

psmg	0.43 411	1.91 646	0.92 601	1.91 688	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 735	1.44 725	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

MM-Stereo_test1	1.80 717	3.41 737	1.52 724	2.12 698	1.41 749	2.04 750	1.41 754	2.05 750	1.46 760	2.04 756	1.41 758	2.05 757	1.42 746	2.05 755	1.43 758	2.04 741	1.54 733	1.94 764	1.38 755	1.99 745	1.33 742

TRStereo	1.99 726	2.13 663	1.85 752	2.27 706	1.84 787	2.28 774	1.84 786	2.29 775	1.86 799	2.30 781	1.87 795	2.30 775	1.87 784	2.08 756	1.72 786	2.08 742	1.72 751	2.08 779	1.72 796	2.08 757	1.72 783

XX-Stereo	1.99 726	2.13 663	1.85 752	2.27 706	1.84 787	2.28 774	1.84 786	2.29 775	1.86 799	2.30 781	1.87 795	2.30 775	1.87 784	2.08 756	1.72 786	2.08 742	1.72 751	2.08 779	1.72 796	2.08 757	1.72 783

EAI-Stereo	1.99 726	2.13 663	1.85 752	2.27 706	1.84 787	2.28 774	1.84 786	2.29 775	1.86 799	2.30 781	1.87 795	2.30 775	1.87 784	2.08 756	1.72 786	2.08 742	1.72 751	2.08 779	1.72 796	2.08 757	1.72 783

noway7	2.08 749	5.18 782	1.92 761	2.27 706	1.66 762	2.18 756	1.66 766	2.17 758	1.66 764	2.18 764	1.65 771	2.18 760	1.66 754	2.17 760	1.66 769	2.15 745	1.85 764	2.05 769	1.60 774	2.05 747	1.60 762

monster_256*512	2.09 752	5.21 785	1.98 777	2.30 714	1.67 766	2.18 756	1.66 766	2.20 765	1.67 767	2.19 767	1.67 776	2.19 763	1.66 754	2.19 764	1.66 769	2.15 745	1.86 768	2.05 769	1.60 774	2.06 751	1.61 767

zzzz4	2.08 749	5.22 786	1.93 764	2.27 706	1.66 762	2.19 758	1.66 766	2.18 759	1.67 767	2.18 764	1.66 774	2.18 760	1.66 754	2.18 761	1.66 769	2.15 745	1.84 759	2.05 769	1.60 774	2.05 747	1.60 762

zzzzzz3	2.07 746	5.00 775	1.93 764	2.28 711	1.66 762	2.19 758	1.66 766	2.18 759	1.67 767	2.19 767	1.66 774	2.18 760	1.67 760	2.18 761	1.66 769	2.15 745	1.85 764	2.05 769	1.59 771	2.05 747	1.59 760

noway2	2.07 746	4.96 772	1.92 761	2.28 711	1.66 762	2.20 761	1.66 766	2.19 762	1.66 764	2.19 767	1.65 771	2.19 763	1.68 762	2.18 761	1.65 766	2.15 745	1.86 768	2.06 773	1.59 771	2.06 751	1.60 762

noway1	2.10 754	5.26 790	1.93 764	2.31 717	1.69 775	2.21 764	1.67 772	2.19 762	1.68 772	2.21 772	1.68 781	2.21 767	1.67 760	2.20 766	1.66 769	2.15 745	1.84 759	2.07 775	1.61 778	2.07 755	1.61 767

zzzz2	2.08 749	4.92 771	1.93 764	2.30 714	1.67 766	2.19 758	1.66 766	2.20 765	1.67 767	2.20 770	1.68 781	2.21 767	1.66 754	2.20 766	1.68 778	2.17 751	1.84 759	2.07 775	1.62 784	2.05 747	1.61 767

zzz1	2.09 752	4.97 773	1.93 764	2.30 714	1.68 770	2.21 764	1.68 774	2.21 768	1.68 772	2.21 772	1.67 776	2.21 767	1.68 762	2.21 769	1.69 781	2.17 751	1.85 764	2.08 779	1.61 778	2.06 751	1.61 767

noway5	1.92 722	4.97 773	1.95 774	2.31 717	1.68 770	2.21 764	1.68 774	2.21 768	1.69 779	2.22 776	1.68 781	2.21 767	1.68 762	2.21 769	1.68 778	2.18 753	1.87 772	1.71 752	0.65 612	0.85 597	0.72 609

4.25_new	2.00 733	2.33 680	1.82 746	3.32 757	1.69 775	1.95 746	1.99 801	2.72 796	1.71 782	2.72 800	1.97 806	2.01 754	1.74 776	1.77 742	1.28 745	2.18 753	2.01 779	2.48 802	1.58 769	1.65 727	1.17 681

4.5w_new	2.00 733	2.33 680	1.82 746	3.32 757	1.69 775	1.95 746	1.99 801	2.72 796	1.71 782	2.72 800	1.97 806	2.01 754	1.74 776	1.77 742	1.28 745	2.18 753	2.01 779	2.48 802	1.58 769	1.65 727	1.17 681

1w_stereo	2.05 745	2.32 679	1.35 698	3.74 778	2.01 799	2.73 799	1.42 756	1.88 741	1.93 808	2.03 755	1.28 745	2.71 801	1.99 796	2.72 803	1.72 786	2.20 756	1.32 705	1.87 759	1.86 803	2.45 777	1.54 753

2.25w	2.00 733	1.86 640	1.98 777	2.95 743	2.17 809	2.26 771	1.35 744	2.42 786	2.00 813	2.07 760	1.27 744	2.53 788	1.99 796	2.29 779	1.49 760	2.21 757	1.32 705	1.85 755	1.87 804	2.52 785	1.62 773

3w_stereo	2.04 743	2.24 674	1.70 733	3.15 747	2.18 811	2.49 784	1.26 737	2.03 749	1.98 810	1.98 750	1.33 748	2.72 805	1.99 796	2.59 794	1.72 786	2.22 758	1.33 712	1.85 755	1.88 809	2.50 783	1.58 759

GELT-Stereo	2.10 754	5.33 793	1.94 772	2.37 721	1.68 770	2.21 764	1.69 778	2.19 762	1.67 767	2.18 764	1.67 776	2.19 763	1.66 754	2.19 764	1.66 769	2.23 759	1.83 758	2.07 775	1.61 778	2.04 746	1.61 767

zzzzzzz1	2.10 754	5.20 784	1.93 764	2.38 723	1.68 770	2.20 761	1.67 772	2.20 765	1.68 772	2.20 770	1.67 776	2.20 766	1.68 762	2.20 766	1.67 777	2.24 760	1.86 768	2.06 773	1.61 778	2.06 751	1.62 773

noway4	2.11 758	5.14 780	1.93 764	2.37 721	1.69 775	2.20 761	1.68 774	2.22 770	1.68 772	2.21 772	1.69 785	2.23 771	1.68 762	2.22 771	1.66 769	2.24 760	1.84 759	2.09 784	1.63 787	2.09 760	1.62 773

4.5_new	2.00 733	1.84 636	1.98 777	2.77 736	2.16 807	2.27 772	1.28 740	2.09 751	1.98 810	2.01 753	1.28 745	2.71 801	1.98 794	2.51 791	1.65 766	2.26 762	1.33 712	1.87 759	1.87 804	2.49 781	1.60 762

3.25w	2.04 743	2.20 670	1.48 719	3.03 744	2.17 809	2.63 794	1.39 752	1.96 744	1.95 809	1.96 747	1.37 753	2.71 801	1.96 793	2.71 801	1.73 791	2.26 762	1.32 705	1.87 759	1.87 804	2.51 784	1.63 776

IGEV	2.02 738	2.20 670	1.82 746	2.90 742	2.16 807	2.41 780	1.25 733	2.00 747	1.98 810	1.99 751	1.31 747	2.72 805	1.93 790	2.67 800	1.69 781	2.26 762	1.32 705	1.83 754	1.87 804	2.53 788	1.61 767

3.75w	1.99 726	2.31 678	1.83 749	3.16 748	1.65 761	1.93 742	1.98 798	2.72 796	1.68 772	2.73 805	1.97 806	2.00 753	1.72 773	1.81 746	1.25 743	2.27 765	2.01 779	2.38 795	1.42 759	1.71 731	1.24 735

noway3	2.12 760	5.22 786	1.93 764	2.39 724	1.70 780	2.23 770	1.70 780	2.22 770	1.70 780	2.22 776	1.70 787	2.23 771	1.69 769	2.22 771	1.71 783	2.28 766	1.86 768	2.08 779	1.63 787	2.09 760	1.63 776

MonStereo	2.17 762	2.41 690	1.49 723	2.67 733	1.67 766	2.60 793	2.04 805	2.32 780	1.76 790	2.44 789	1.68 781	2.50 786	1.69 769	2.38 783	1.80 795	2.28 766	1.78 754	2.63 807	2.14 812	3.47 800	1.68 781

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 575	5.18 782	1.98 777	2.19 701	0.17 294	0.19 267	0.18 298	0.19 272	0.16 291	0.20 279	0.19 322	0.22 298	0.22 339	0.20 278	0.15 277	2.28 766	2.13 787	0.24 318	0.17 316	0.18 275	0.16 272

NCCL2	2.28 776	2.27 675	2.28 784	2.28 711	2.28 812	2.27 772	2.29 811	2.28 773	2.28 816	2.27 780	2.28 818	2.28 774	2.27 804	2.27 778	2.28 817	2.28 766	2.28 791	2.27 787	2.29 817	2.27 767	2.29 801

HUF	2.18 764	2.30 677	1.99 781	2.34 720	2.02 802	2.41 780	2.06 806	2.38 784	1.89 806	2.36 786	1.85 792	2.56 793	1.98 794	2.31 781	1.97 808	2.30 770	2.03 784	2.30 789	2.11 811	2.23 764	2.16 798

FBW_ROB	2.12 760	2.46 694	1.77 738	2.49 729	1.79 786	2.38 778	1.83 785	2.46 787	1.78 792	2.48 792	1.97 806	2.40 783	1.78 779	2.42 788	1.83 796	2.31 771	1.85 764	2.38 795	1.82 802	2.35 771	1.84 789

AIO_rvc	2.18 764	2.34 684	1.87 756	2.32 719	1.94 797	2.40 779	1.89 795	2.37 783	2.07 815	2.52 794	1.95 805	2.44 785	1.99 796	2.41 786	1.89 805	2.32 772	2.09 785	2.24 786	2.18 813	2.21 763	2.23 800

STTStereo	3.73 811	30.40 860	2.37 788	2.39 724	2.31 814	2.35 777	2.33 812	2.29 775	2.42 817	2.32 785	2.34 819	2.33 778	2.36 805	2.30 780	2.27 816	2.35 773	2.22 790	2.31 790	2.22 814	2.29 769	2.34 805

2.75w_new	1.99 726	2.34 684	1.81 741	3.14 746	1.62 759	1.94 743	1.99 801	2.72 796	1.71 782	2.72 800	1.99 815	1.90 747	1.73 774	1.82 748	1.29 747	2.37 774	2.01 779	2.31 790	1.42 759	1.77 737	1.22 732

iRaftStereo_RVC	0.97 607	3.17 730	2.30 785	2.42 726	0.38 499	0.54 547	0.38 494	0.54 543	0.38 504	0.54 548	0.38 504	0.54 552	0.38 501	0.54 547	0.38 495	2.38 775	2.34 792	0.49 542	0.36 511	0.49 515	0.36 479

AIO_test	2.18 764	2.09 660	2.04 782	2.42 726	2.01 799	2.47 782	1.94 797	2.34 782	2.03 814	2.56 795	1.94 803	2.43 784	1.94 791	2.41 786	1.87 802	2.39 776	2.10 786	2.35 794	1.91 810	2.25 766	2.19 799

UDGNet	2.23 774	5.40 797	1.72 736	2.48 728	1.69 775	2.51 787	1.69 778	2.51 791	1.72 786	2.50 793	1.69 785	2.52 787	1.69 769	2.50 790	1.68 778	2.41 777	1.70 749	2.42 797	1.69 795	2.42 774	1.64 778

monsters	2.18 764	2.41 690	1.96 776	3.47 764	2.03 803	2.53 788	1.64 765	2.48 788	1.73 787	2.40 788	1.50 761	2.62 796	1.94 791	2.59 794	1.94 806	2.44 778	1.57 736	2.28 788	1.87 804	2.42 774	1.86 791

LGtest1	2.22 771	2.70 706	1.89 757	2.76 735	1.86 790	2.75 801	1.86 790	2.75 803	1.86 799	2.75 806	1.86 793	2.77 810	1.87 784	2.75 807	1.86 799	2.46 779	1.58 737	2.45 799	1.56 765	2.45 777	1.56 755

LG-G_1	2.22 771	2.71 708	1.89 757	2.77 736	1.87 794	2.75 801	1.87 793	2.76 804	1.87 803	2.75 806	1.87 795	2.76 808	1.87 784	2.75 807	1.86 799	2.47 780	1.58 737	2.45 799	1.57 766	2.45 777	1.57 757

LG-G	2.22 771	2.71 708	1.89 757	2.77 736	1.87 794	2.75 801	1.87 793	2.76 804	1.87 803	2.75 806	1.87 795	2.76 808	1.87 784	2.75 807	1.86 799	2.47 780	1.58 737	2.45 799	1.57 766	2.45 777	1.57 757

monsterstereo	2.20 770	2.33 680	1.95 774	3.65 773	2.07 804	2.49 784	1.61 763	2.48 788	1.83 797	2.45 790	1.61 769	2.67 800	1.86 782	2.64 796	1.94 806	2.48 782	1.66 746	2.34 792	1.68 793	2.40 773	1.86 791

asda	2.17 762	2.54 696	1.81 741	3.47 764	1.78 785	2.50 786	1.86 790	2.61 794	1.68 772	2.61 796	1.83 791	2.37 782	1.73 774	2.44 789	1.88 804	2.51 783	1.84 759	2.34 792	1.62 784	2.23 764	1.77 788

asd	2.18 764	2.77 716	1.58 726	3.59 770	2.00 798	2.58 792	1.85 789	2.39 785	1.71 782	2.47 791	1.97 806	2.59 795	1.61 752	2.56 792	1.79 794	2.51 783	1.99 776	2.11 785	1.62 784	2.36 772	1.60 762

qwe	2.18 764	2.60 700	1.58 726	3.83 779	1.90 796	2.53 788	1.90 796	2.48 788	1.73 787	2.37 787	1.92 802	2.53 788	1.68 762	2.56 792	1.83 796	2.52 785	1.87 772	2.07 775	1.68 793	2.32 770	1.71 782

2.5w	2.01 737	2.40 689	1.37 708	3.28 754	2.01 799	2.71 796	1.43 759	1.82 740	1.83 797	1.90 746	1.41 758	2.71 801	1.35 740	2.71 801	1.85 798	2.66 786	1.53 731	1.64 748	1.23 741	2.53 788	1.87 793

3.5w_stereo	2.03 740	2.72 710	1.35 698	3.41 761	1.57 755	2.72 797	1.49 761	2.01 748	1.34 749	2.15 762	1.61 769	2.63 797	1.36 741	2.72 803	1.99 810	2.66 786	1.58 737	1.68 750	1.24 742	2.53 788	1.87 793

4w-stereo	2.02 738	2.72 710	1.44 715	3.36 760	1.59 757	2.48 783	1.72 782	2.28 773	1.24 744	2.24 779	1.65 771	2.56 793	1.32 738	2.39 785	1.98 809	2.67 788	1.51 729	1.66 749	1.24 742	2.53 788	1.88 796

3.25w_new	2.03 740	2.72 710	1.35 698	3.33 759	1.57 755	2.72 797	1.53 762	2.15 757	1.33 748	2.15 762	1.60 767	2.63 797	1.30 736	2.72 803	1.99 810	2.67 788	1.53 731	1.75 753	1.25 744	2.53 788	1.87 793

sCroCo_RVC	2.10 754	2.76 714	1.92 761	2.78 739	1.39 748	2.73 799	1.41 754	2.73 802	1.40 756	2.77 811	1.41 758	2.74 807	1.40 745	2.74 806	1.40 756	2.72 790	1.42 724	2.72 808	1.44 761	2.79 795	1.42 750

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 839	50.87 876	2.78 794	2.87 741	2.71 816	2.78 804	0.47 547	2.88 809	2.86 822	1.89 745	2.67 821	2.79 811	2.79 810	2.78 810	2.83 819	2.82 791	2.82 799	2.83 809	2.77 821	2.83 796	2.76 810
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LiteMatch	1.13 635	0.73 395	2.80 795	3.23 750	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 792	2.43 794	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

Lsterematch	1.13 635	0.73 395	2.80 795	3.23 750	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 792	2.43 794	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

AEACV	1.12 633	0.52 350	3.12 810	3.24 752	0.86 636	0.53 542	0.49 558	0.60 559	0.47 554	0.53 542	0.49 566	0.55 556	0.45 543	0.55 551	0.47 549	3.01 794	3.88 821	0.71 597	0.60 599	0.80 588	0.48 539

plain	1.88 719	3.16 729	0.64 541	3.10 745	0.65 594	3.10 806	0.64 586	3.12 811	0.65 597	3.10 812	0.65 600	3.11 812	0.65 595	3.12 811	0.65 590	3.12 795	0.65 562	3.13 810	0.65 612	3.13 798	0.65 591

NLSM1	2.93 804	3.24 732	2.57 791	4.04 781	2.66 815	3.30 810	2.55 814	3.29 814	2.55 818	3.35 816	2.48 820	3.28 815	2.47 806	3.34 816	2.49 818	3.26 796	2.55 798	3.13 810	2.57 820	3.00 797	2.46 808

Anonymous3	2.55 790	3.26 733	1.65 729	3.28 754	1.63 760	3.24 808	1.68 774	3.27 813	1.66 764	3.28 814	1.67 776	3.25 814	1.66 754	3.27 813	1.64 765	3.26 796	1.65 745	3.30 812	1.65 789	4.95 832	1.65 780

test12345	1.57 706	3.40 736	2.65 792	3.62 771	0.91 642	1.31 708	0.90 641	1.31 711	0.90 648	1.31 713	0.90 648	1.31 717	0.90 639	1.31 718	0.90 645	3.27 798	2.43 794	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.82 630

vfmstereo	1.56 705	3.35 735	2.69 793	3.52 768	0.91 642	1.31 708	0.91 643	1.31 711	0.90 648	1.31 713	0.90 648	1.31 717	0.90 639	1.32 719	0.91 646	3.30 799	2.44 797	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.80 626

UniTT-Stereo	2.03 740	3.43 738	0.72 570	3.42 762	0.73 612	3.27 809	0.68 598	3.38 816	0.69 612	3.29 815	0.72 627	3.28 815	0.70 615	3.35 817	0.68 601	3.39 800	0.68 571	3.31 813	0.69 625	3.37 799	0.73 613

Occ-G	1.12 633	0.52 350	3.72 819	3.50 767	0.50 562	0.56 550	0.47 547	0.54 543	0.46 548	0.54 548	0.41 525	0.54 552	0.42 532	0.52 540	0.42 528	3.42 801	4.02 823	0.52 558	0.45 558	0.51 528	0.44 523

HCRNet	1.22 685	7.11 811	3.00 797	3.55 769	0.33 464	0.29 331	0.14 263	0.19 272	0.15 282	0.33 360	0.29 391	0.25 320	0.14 274	0.22 296	0.33 459	3.64 802	3.00 801	0.76 607	0.32 474	0.18 275	0.13 246

RAStereo	2.23 774	3.64 741	0.76 578	3.65 773	0.86 636	3.66 814	0.76 623	3.67 820	0.81 644	3.66 817	0.76 633	3.66 818	0.77 628	3.68 819	0.77 631	3.68 803	0.77 593	3.69 818	0.77 641	3.70 802	0.77 622

DPSNet	3.66 809	3.60 740	3.62 817	3.63 772	3.64 837	3.65 813	3.65 842	3.66 819	3.67 839	3.67 818	3.65 840	3.67 819	3.66 828	3.66 818	3.68 837	3.68 803	3.66 819	3.67 817	3.68 843	3.67 801	3.67 834

DNSM	2.56 791	4.43 763	3.08 808	4.09 783	1.86 790	2.66 795	1.86 790	2.66 795	1.87 803	2.66 798	1.86 793	2.66 799	1.86 782	2.66 799	1.87 802	3.82 805	2.94 800	2.42 797	1.73 799	2.42 774	1.73 786

NLCSM	3.67 810	4.08 755	3.19 813	4.80 802	3.26 830	3.99 818	3.24 837	4.25 826	3.18 835	4.09 822	3.27 835	4.14 824	3.18 823	4.13 824	3.28 833	4.06 806	3.10 809	3.85 822	3.14 834	3.91 807	3.27 830

IGEV_i1	0.26 289	0.05 68	0.04 64	0.06 71	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 155	0.05 111	0.03 58	4.34 807	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

sAnonymous2	3.31 807	2.63 701	1.38 710	3.71 775	1.86 790	4.70 834	1.11 671	4.82 843	2.72 820	5.45 848	1.98 812	4.59 833	2.64 807	2.65 797	6.21 853	4.37 808	1.08 635	5.16 845	2.24 815	4.52 814	2.39 806

CroCo_RVC	3.31 807	2.63 701	1.38 710	3.71 775	1.86 790	4.70 834	1.11 671	4.82 843	2.72 820	5.45 848	1.98 812	4.59 833	2.64 807	2.65 797	6.21 853	4.37 808	1.08 635	5.16 845	2.24 815	4.52 814	2.39 806

hknet	1.10 630	1.85 637	3.49 814	4.48 785	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.03 59	0.42 433	0.03 58	4.39 810	4.19 824	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

MLG-Stereo_test2	4.28 826	5.46 800	3.69 818	4.86 806	3.72 838	5.58 843	3.42 838	4.81 842	3.77 844	4.85 841	3.72 842	5.55 850	3.63 827	5.58 848	3.53 836	4.41 811	3.28 817	4.99 843	2.95 823	4.75 825	3.13 825

MaDis-Stereo	3.19 806	6.02 808	1.12 627	5.61 816	1.16 683	5.43 842	1.02 665	5.15 847	0.70 620	5.43 847	1.21 736	5.03 848	0.97 648	4.85 841	0.99 656	4.53 812	1.16 649	5.53 847	1.25 744	5.37 837	1.30 738

DispNO	1.00 610	0.63 381	0.43 458	3.45 763	0.44 536	0.65 568	0.43 530	0.64 567	0.43 540	0.64 573	0.43 539	0.64 575	3.03 811	0.64 571	0.43 533	4.55 813	0.43 481	0.63 578	0.43 555	0.63 552	0.43 520

rvit_105_1	3.83 812	5.22 786	3.01 798	4.53 788	3.01 818	4.51 822	3.01 822	4.56 830	3.04 823	4.53 829	3.03 824	4.55 831	3.03 811	4.56 830	3.04 820	4.57 814	3.05 802	4.57 826	3.05 825	4.57 816	3.05 815

rvit_stereo_0081	3.83 812	5.23 789	3.01 798	4.53 788	3.03 820	4.55 828	3.02 823	4.56 830	3.04 823	4.52 827	3.02 822	4.54 829	3.03 811	4.56 830	3.04 820	4.57 814	3.05 802	4.57 826	3.05 825	4.58 817	3.05 815

rvit_stereo_0082	3.86 814	5.82 806	3.01 798	4.53 788	3.03 820	4.54 824	3.02 823	4.56 830	3.04 823	4.53 829	3.02 822	4.55 831	3.04 814	4.57 833	3.05 822	4.57 814	3.05 802	4.58 828	3.05 825	4.58 817	3.06 818

rvit_0105_6	3.87 816	5.73 805	3.10 809	4.69 799	3.12 828	4.54 824	3.02 823	4.56 830	3.04 823	4.54 831	3.03 824	4.54 829	3.04 814	4.56 830	3.05 822	4.58 817	3.05 802	4.58 828	3.05 825	4.58 817	3.05 815

rvit_stereo_0081_aga	3.86 814	5.33 793	3.02 801	4.55 794	3.04 824	4.54 824	3.02 823	4.64 837	3.06 827	4.54 831	3.04 826	4.62 838	3.08 818	4.62 836	3.07 825	4.58 817	3.06 806	4.60 830	3.08 829	4.63 820	3.07 819

rvit_stereo_0080	3.89 817	5.70 803	3.04 803	4.54 791	3.03 820	4.56 829	3.05 829	4.60 834	3.07 828	4.58 834	3.06 827	4.59 833	3.06 816	4.61 834	3.08 826	4.63 819	3.09 807	4.64 832	3.10 830	4.65 821	3.10 822

whm_eth	3.89 817	5.70 803	3.04 803	4.54 791	3.03 820	4.56 829	3.05 829	4.60 834	3.07 828	4.58 834	3.06 827	4.59 833	3.06 816	4.61 834	3.08 826	4.63 819	3.09 807	4.64 832	3.10 830	4.65 821	3.10 822

rvit_0105_4	3.91 819	5.47 801	3.02 801	4.54 791	3.02 819	4.54 824	3.03 827	4.75 840	3.17 834	4.57 833	3.06 827	4.61 837	3.16 822	4.65 837	3.09 828	4.66 821	3.11 810	4.68 835	3.18 836	4.81 827	3.16 827

rvit_0105_3	3.91 819	5.33 793	3.06 806	4.60 797	3.07 826	4.60 831	3.06 831	4.62 836	3.08 831	4.60 836	3.07 830	4.62 838	3.08 818	4.67 838	3.10 829	4.70 822	3.11 810	4.77 839	3.19 837	4.77 826	3.14 826

rvit_stereo_ft	3.93 822	5.44 799	3.05 805	4.59 796	3.06 825	4.61 832	3.08 832	4.67 839	3.12 833	4.63 838	3.10 832	4.65 840	3.11 820	4.69 840	3.13 830	4.70 822	3.14 812	4.71 837	3.15 835	4.74 824	3.16 827

rvit_stereo_0083	3.92 821	5.30 792	3.06 806	4.61 798	3.09 827	4.67 833	3.08 832	4.66 838	3.09 832	4.62 837	3.10 832	4.66 841	3.11 820	4.67 838	3.16 831	4.72 824	3.16 813	4.77 839	3.11 832	4.66 823	3.11 824

MLG-Stereo_test3	4.26 825	4.85 769	3.95 820	5.35 813	3.60 835	4.75 837	3.76 843	5.49 849	3.71 840	5.39 846	3.69 841	4.82 844	3.66 828	4.85 841	3.73 841	4.93 825	3.19 816	4.69 836	2.99 824	4.84 829	2.98 814

MLG-Stereo_test1	4.25 824	5.34 796	3.61 816	5.31 812	3.63 836	5.23 840	3.57 840	5.38 848	3.65 838	5.23 845	3.47 837	4.76 842	3.74 831	4.85 841	3.71 838	4.96 826	3.18 815	4.71 837	2.92 822	4.86 830	2.90 812

TestStereo	4.88 836	4.75 767	4.79 823	4.87 808	4.92 846	4.81 839	4.90 852	4.78 841	4.77 851	4.87 842	4.89 851	4.90 846	4.91 844	4.99 845	4.79 849	4.98 827	4.87 829	4.87 842	4.92 853	5.00 833	5.00 844

FC-DCNN v2	5.10 840	5.15 781	4.49 822	5.07 810	3.37 832	6.87 846	4.75 851	5.04 846	6.34 855	7.84 856	5.06 852	6.72 856	4.09 840	4.99 845	5.44 852	5.03 828	3.16 813	4.67 834	4.86 852	5.15 835	3.89 839

rvit_0105_5	4.10 823	5.40 797	3.13 812	4.71 801	3.15 829	4.72 836	3.10 834	4.90 845	3.27 836	4.69 839	3.16 834	4.84 845	3.25 824	4.96 844	3.34 834	5.05 829	3.39 818	5.10 844	3.40 838	5.11 834	3.42 831

MIF-Stereo (partial)	2.58 792	3.31 734	0.66 547	3.18 749	0.66 597	3.18 807	0.66 589	3.21 812	0.67 601	3.19 813	0.66 602	3.19 813	0.66 598	3.31 815	0.68 601	5.09 830	1.79 756	8.23 857	1.67 791	6.18 841	1.38 748

StereoVision	3.15 805	5.00 775	0.89 594	4.83 804	1.00 653	3.93 815	1.27 738	6.37 850	1.34 749	5.67 850	1.26 743	5.84 851	1.27 733	5.03 847	1.24 740	5.10 831	1.09 637	4.61 831	0.57 595	5.62 839	1.12 671

DispFullNet	4.61 832	4.84 768	3.12 810	5.00 809	3.57 834	4.75 837	3.03 827	7.75 856	4.17 848	4.91 843	3.09 831	6.20 852	3.95 837	6.71 852	3.51 835	5.30 832	3.67 820	5.86 851	3.63 840	5.61 838	3.46 832

RAFT+CT+SA	4.28 826	7.62 815	4.91 825	5.55 815	2.28 812	3.09 805	3.64 841	4.49 828	3.07 828	4.80 840	3.35 836	4.77 843	3.70 830	4.29 827	3.05 822	5.58 833	5.98 836	3.58 816	3.78 845	4.26 810	3.72 835

AANet_RVC	1.26 688	0.31 249	4.99 826	5.93 817	0.20 320	0.25 312	0.20 308	0.25 314	0.20 324	0.23 301	0.19 322	0.25 320	0.20 331	0.25 318	0.20 322	5.66 834	4.76 828	0.26 330	0.30 455	0.24 311	0.27 376

test_5	4.62 833	7.55 814	6.23 832	6.32 821	3.40 833	5.29 841	3.50 839	3.53 818	4.11 847	4.28 824	4.47 850	4.26 827	4.38 842	3.68 819	3.24 832	5.89 835	5.60 832	4.84 841	3.50 839	4.33 811	3.93 841

SGM-Forest	5.21 842	5.92 807	4.08 821	6.18 819	4.16 843	6.31 845	4.34 850	6.50 851	4.33 849	6.14 852	4.21 848	6.61 855	4.55 843	6.67 851	4.48 848	5.94 836	3.94 822	5.85 850	4.03 849	5.79 840	4.17 842
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Sa-1000	4.34 829	8.37 818	6.84 836	6.98 827	4.45 845	3.58 811	3.00 821	3.42 817	3.39 837	2.61 796	4.00 846	3.83 821	4.01 839	3.90 821	3.90 842	5.98 837	5.62 833	3.76 819	2.34 818	4.35 812	2.47 809

LiteMatch*	2.07 746	1.30 565	5.73 831	6.28 820	0.79 627	1.33 711	0.80 629	1.30 710	1.02 676	1.33 716	0.84 646	1.33 720	0.97 648	1.28 717	1.04 666	6.05 838	5.89 834	1.28 729	0.76 639	1.28 710	0.88 634

test-1	6.46 843	9.16 826	8.03 844	8.09 830	5.62 849	6.11 844	6.35 855	6.85 853	4.94 852	6.08 851	6.29 857	4.98 847	6.43 849	6.22 849	6.36 855	6.16 839	7.47 845	5.82 849	5.44 856	7.11 846	5.68 847

PhaseNet	1.74 713	6.34 809	4.81 824	6.77 823	0.24 344	0.80 592	0.53 569	0.48 502	0.22 332	0.53 542	0.28 376	0.48 512	0.25 353	0.40 399	0.32 447	6.39 840	4.61 827	0.46 519	0.38 528	0.25 314	0.18 296

cross-raft	4.83 835	7.52 813	6.43 833	6.63 822	3.96 841	4.51 822	3.99 847	4.49 828	3.96 846	4.52 827	3.96 845	4.50 828	3.97 838	4.50 829	3.97 843	6.65 841	6.44 838	4.33 823	3.92 847	4.35 812	3.91 840

raft_robust	4.71 834	7.75 816	5.40 830	6.81 824	3.31 831	4.28 821	4.20 849	4.32 827	4.37 850	4.35 826	4.35 849	4.14 824	3.75 832	4.30 828	4.20 847	6.67 842	6.37 837	3.36 814	4.24 851	4.86 830	3.25 829

TestStereo1	4.60 830	8.41 819	6.44 834	6.86 825	3.79 839	3.97 816	3.78 844	3.99 823	3.74 841	3.97 820	3.52 838	3.94 822	3.58 825	3.98 822	3.72 839	6.82 843	6.50 839	3.76 819	3.66 841	3.90 804	3.74 837

SA-5K	4.60 830	8.41 819	6.44 834	6.86 825	3.79 839	3.97 816	3.78 844	3.99 823	3.74 841	3.97 820	3.52 838	3.94 822	3.58 825	3.98 822	3.72 839	6.82 843	6.50 839	3.76 819	3.66 841	3.90 804	3.74 837

test_4	4.88 836	8.13 817	6.98 838	7.46 828	4.44 844	4.25 820	3.85 846	4.04 825	3.92 845	4.13 823	3.91 844	4.18 826	3.84 835	4.14 825	4.06 845	7.01 845	7.13 844	4.53 824	3.72 844	4.09 808	3.72 835

SA	4.33 828	7.35 812	6.85 837	5.96 818	4.09 842	3.59 812	3.15 835	3.82 821	2.64 819	3.91 819	3.85 843	3.57 817	2.72 809	3.13 812	4.03 844	7.09 846	6.86 841	3.57 815	3.12 833	3.85 803	3.51 833

rvit_stereo_0075_2	6.64 844	8.80 823	5.25 827	7.89 829	5.27 848	7.90 850	5.27 853	7.92 857	5.28 853	7.91 857	5.29 854	7.93 857	5.27 845	7.92 857	5.28 850	7.93 847	5.28 831	7.93 856	5.29 855	7.93 849	5.28 846

test_3	5.01 838	8.86 824	7.77 840	8.09 830	2.76 817	4.13 819	4.05 848	3.88 822	3.76 843	4.33 825	4.13 847	3.71 820	3.91 836	4.21 826	4.06 845	7.93 847	7.69 846	4.53 824	3.91 846	4.17 809	4.29 843

RAFT	6.73 845	9.36 827	7.40 839	8.51 833	6.55 850	6.88 847	6.60 856	6.79 852	6.60 856	6.80 853	6.72 858	5.31 849	5.50 847	6.61 850	6.61 856	8.42 849	5.89 834	5.73 848	5.45 857	6.61 842	6.24 848

U	5.15 841	8.49 821	1.81 741	8.49 832	1.77 784	8.49 851	1.77 783	8.51 858	1.77 791	8.49 858	1.77 790	8.50 858	1.78 779	8.58 858	1.77 793	8.54 850	1.78 754	8.55 858	1.78 801	8.55 852	1.84 789

SGM+DAISY	7.06 846	9.15 825	5.38 829	8.84 834	5.18 847	8.80 852	5.31 854	8.79 859	5.28 853	8.89 859	5.20 853	8.93 859	5.33 846	8.95 859	5.36 851	8.70 851	5.21 830	8.74 859	5.20 854	8.89 853	5.15 845

MCSU-Stereo	2.48 788	10.56 836	8.50 845	9.47 839	0.31 437	0.43 438	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.41 419	0.30 393	8.86 852	6.93 842	0.40 472	0.29 436	0.39 449	0.28 406

testmc14	2.43 785	10.48 835	8.02 843	8.93 835	0.31 437	0.44 473	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.30 393	8.88 853	6.99 843	0.41 490	0.28 421	0.39 449	0.28 406

test-v	7.53 847	11.89 837	7.98 841	9.36 837	7.14 851	7.06 848	7.09 857	7.37 854	6.91 857	7.29 854	5.71 855	6.45 853	6.93 850	6.73 853	7.27 857	8.93 854	7.85 847	6.98 854	6.80 858	7.56 847	7.34 850

test-2	7.53 847	11.89 837	7.98 841	9.36 837	7.14 851	7.06 848	7.09 857	7.37 854	6.91 857	7.29 854	5.71 855	6.45 853	6.93 850	6.73 853	7.27 857	8.93 854	7.85 847	6.98 854	6.80 858	7.56 847	7.34 850

GGDA	2.76 799	0.41 292	11.34 848	14.28 850	0.30 388	0.44 473	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.28 379	0.43 440	0.29 383	13.45 856	10.57 858	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

TestStereo_HL2	2.73 796	0.41 292	11.06 846	14.13 849	0.30 388	0.44 473	0.28 361	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.29 391	0.43 440	0.28 365	13.51 857	10.37 857	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

TestStereo_HL3	2.76 799	0.41 292	11.46 849	14.11 848	0.30 388	0.45 488	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.29 391	0.43 448	0.28 379	0.44 471	0.30 393	13.57 858	10.32 856	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

TestStereo-Hl	2.78 801	0.42 304	11.23 847	14.38 851	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.28 376	0.43 432	0.29 391	0.44 484	0.29 391	0.44 471	0.29 383	13.64 859	10.73 859	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

rafts_anoy	20.00 851	20.00 839	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

raft+_RVC	20.00 851	20.00 839	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

raftrobust	20.00 851	20.00 839	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

CasAABBNet	20.00 851	20.00 839	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

RALCasStereoNet	20.00 851	20.00 839	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

RALAANet	20.00 851	20.00 839	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

MANE	19.05 850	23.00 845	15.00 850	23.00 858	15.00 853	24.00 859	16.00 859	24.00 866	16.00 859	22.00 866	15.00 859	23.00 866	16.00 859	23.00 866	15.00 859	22.00 866	15.00 860	22.00 866	15.00 860	22.00 866	15.00 852

111	30.40 857	30.94 861	29.72 862	32.61 859	30.02 865	33.57 860	30.47 871	31.50 867	29.39 871	30.98 867	29.11 871	29.78 867	30.39 874	29.45 867	30.76 874	30.08 867	29.02 872	29.92 867	30.32 875	29.86 867	30.17 864

fff	1000028.16 883	29.62 857	29.72 862	32.61 859	30.02 865	35.13 862	31.83 872	32.07 868	10000000.00 892	35.27 870	29.82 872	32.45 868	30.15 871	32.35 868	30.09 871	31.04 868	29.55 873	30.64 868	30.14 872	10000000.00 894	30.77 865

csc	1000028.16 883	29.62 857	29.72 862	32.61 859	30.02 865	35.13 862	31.83 872	32.07 868	10000000.00 892	35.27 870	29.82 872	32.45 868	30.15 871	32.35 868	30.09 871	31.04 868	29.55 873	30.64 868	30.14 872	10000000.00 894	30.77 865

cscssc	1000028.16 883	29.62 857	29.72 862	32.61 859	30.02 865	35.13 862	31.83 872	32.07 868	10000000.00 892	35.27 870	29.82 872	32.45 868	30.15 871	32.35 868	30.09 871	31.04 868	29.55 873	30.64 868	30.14 872	10000000.00 894	30.77 865

tt	500032.53 881	34.60 863	29.72 862	37.47 874	34.41 870	36.85 866	35.22 876	34.71 871	33.55 873	34.50 868	35.43 875	33.81 871	10000000.00 893	33.57 871	33.13 875	33.68 871	35.00 877	34.03 872	35.26 878	30.96 868	34.63 869

DCANet	500032.53 881	34.60 863	29.72 862	37.47 874	34.41 870	36.85 866	35.22 876	34.71 871	33.55 873	34.50 868	35.43 875	33.81 871	10000000.00 893	33.57 871	33.13 875	33.68 871	35.00 877	34.03 872	35.26 878	30.96 868	34.63 869

DCANet-4	35.22 863	34.54 862	35.08 868	33.58 863	35.47 872	34.55 861	35.53 878	36.08 873	35.85 875	35.92 873	35.77 877	35.18 873	35.48 876	35.39 873	37.15 881	34.55 873	33.92 876	35.02 874	34.90 877	35.79 871	34.74 871

WCMA_ROB	31.10 862	35.43 865	27.12 861	39.51 876	23.10 860	38.78 877	25.30 870	37.49 884	25.39 870	37.29 883	27.02 870	38.52 884	26.48 870	37.80 883	26.44 870	36.28 874	22.65 867	33.90 871	22.30 867	37.10 881	24.18 863

PM Cens cmp D40	30.50 858	37.00 867	24.00 857	37.00 865	24.00 861	37.00 868	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 868	37.00 876	24.00 868	37.00 872	24.00 859

PM Graph cmp D40	30.50 858	37.00 867	24.00 857	37.00 865	24.00 861	37.00 868	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 868	37.00 876	24.00 868	37.00 872	24.00 859

PatchMatch Cens Cmp	30.50 858	37.00 867	24.00 857	37.00 865	24.00 861	37.00 868	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 868	37.00 876	24.00 868	37.00 872	24.00 859

PatchMatch Graph Cmp	30.50 858	37.00 867	24.00 857	37.00 865	24.00 861	37.00 868	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 868	37.00 876	24.00 868	37.00 872	24.00 859

PatchMatch		37.00 867		37.00 865		37.00 868		37.00 875		37.00 874		37.00 875		37.00 874		37.00 875		37.00 876		37.00 872

fast-reg	37.00 865	37.00 867	37.00 869	37.00 865	37.00 873	37.00 868	37.00 879	37.00 875	37.00 876	37.00 874	37.00 879	37.00 875	37.00 877	37.00 874	37.00 877	37.00 875	37.00 880	37.00 876	37.00 880	37.00 872	37.00 872

Reg-Stereo(zero)	37.00 865	37.00 867	37.00 869	37.00 865	37.00 873	37.00 868	37.00 879	37.00 875	37.00 876	37.00 874	37.00 879	37.00 875	37.00 877	37.00 874	37.00 877	37.00 875	37.00 880	37.00 876	37.00 880	37.00 872	37.00 872

FLISNet	37.00 865	37.00 867	37.00 869	37.00 865	37.00 873	37.00 868	37.00 879	37.00 875	37.00 876	37.00 874	37.00 879	37.00 875	37.00 877	37.00 874	37.00 877	37.00 875	37.00 880	37.00 876	37.00 880	37.00 872	37.00 872

CoSv	37.00 865	37.00 867	37.00 869	37.00 865	37.00 873	37.00 868	37.00 879	37.00 875	37.00 876	37.00 874	37.00 879	37.00 875	37.00 877	37.00 874	37.00 877	37.00 875	37.00 880	37.00 876	37.00 880	37.00 872	37.00 872

ADStereo(finetuned)	36.13 864	36.63 866	38.07 873	36.97 864	33.25 869	35.91 865	34.45 875	36.36 874	32.99 872	38.14 884	36.71 878	36.69 874	34.13 875	38.57 884	40.79 882	37.60 884	36.58 879	35.90 875	33.36 876	35.42 870	34.04 868

NOSS_ROB	102.95 870	153.00 881	121.00 877	51.00 877	44.00 877	165.00 881	127.00 885	153.00 887	119.00 882	164.00 888	125.00 885	168.00 888	120.00 883	153.00 887	117.00 885	49.00 885	44.00 884	49.00 885	44.00 884	49.00 882	44.00 876

CBMV	128.50 871	1422.70 889	53.10 875	79.50 878	51.30 878	77.30 879	49.70 883	74.00 885	48.20 881	77.20 886	48.80 884	73.90 886	48.00 882	73.80 886	48.80 884	70.40 886	45.10 885	68.90 886	46.10 885	68.20 883	45.00 877
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 869	87.70 877	41.95 874	113.75 879	65.62 879	75.05 878	55.25 884	75.64 886	45.04 880	71.61 885	41.75 883	72.81 885	44.06 881	68.38 885	44.63 883	101.89 887	59.57 886	107.10 887	61.05 886	104.38 884	59.38 878

MeshStereo	159.24 872	171.00 882	160.68 880	162.58 880	160.59 881	164.01 880	160.35 887	158.51 888	158.56 884	158.34 887	160.12 887	158.56 887	159.92 885	157.26 888	158.94 887	154.38 888	158.36 887	155.75 888	159.13 889	153.67 885	154.07 880
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
AE-Stereo	201.80 874	123.00 878	115.00 876	219.00 881	218.00 883	223.00 883	244.00 889	217.00 890	236.00 886	202.00 890	203.00 888	205.00 890	208.00 886	225.00 890	204.00 888	210.00 889	198.00 889	197.00 890	184.00 890	204.00 887	201.00 881

DF_test	189.29 873	560.34 886	182.58 881	229.00 882	135.68 880	197.79 882	135.52 886	197.80 889	135.44 883	197.75 889	135.49 886	197.90 889	135.51 884	197.84 889	135.75 886	217.37 890	171.11 888	183.74 889	127.67 888	183.56 886	127.88 879

MGS-Stereo	239.45 875	123.00 878	135.00 878	266.00 883	286.00 884	277.00 884	305.00 890	271.00 891	242.00 887	274.00 891	279.00 890	255.00 891	270.00 888	268.00 891	297.00 890	221.00 891	247.00 891	216.00 891	123.00 887	217.00 888	217.00 883

EGLCR-Stereo	246.90 876	129.00 880	139.00 879	266.00 883	286.00 884	277.00 884	305.00 890	271.00 891	242.00 887	274.00 891	279.00 890	255.00 891	270.00 888	268.00 891	297.00 890	230.00 892	247.00 891	216.00 891	223.00 892	237.00 889	227.00 884

DLCB_ROB	284.23 877	354.61 884	207.27 882	363.24 885	206.46 882	364.72 886	210.41 888	364.72 893	210.41 885	364.81 893	208.64 889	364.81 893	208.64 887	364.72 893	210.41 889	354.70 893	205.53 890	354.70 893	205.53 891	354.70 890	205.53 882

LE_ROB	396.57 878	471.28 885	329.84 883	471.48 886	308.15 886	526.83 887	322.10 892	488.15 894	323.76 889	495.46 894	317.97 892	497.17 894	320.10 890	481.62 894	326.76 892	462.71 894	298.97 893	466.16 894	285.98 893	447.62 891	289.21 885

SGM-ForestM	596.69 879	677.77 887	444.52 884	699.85 887	517.25 887	732.94 888	488.29 893	770.79 895	460.11 890	750.81 895	487.98 893	792.79 895	499.41 891	730.90 895	475.81 893	720.03 895	491.16 894	663.96 895	418.60 894	674.76 892	436.05 886

CBMV_ROB	818.48 880	913.88 888	709.52 885	862.84 888	597.78 888	1073.99 889	700.52 894	1015.66 896	702.59 891	1115.65 896	760.02 894	1130.24 896	721.57 892	1037.41 896	692.65 894	814.05 896	564.29 895	843.28 896	595.31 895	915.51 893	602.92 887

111111	10000000.00 886	10000000.00 890	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

SGD-Stereo	10000000.00 886	10000000.00 890	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

IGEV-Stereo++	10000000.00 886	10000000.00 890	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 886	10000000.00 890	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

IGEV-Stereo+	10000000.00 886	10000000.00 890	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

SDNR	10000000.00 886	10000000.00 890	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

anonymousdsp2	10000000.00 886	10000000.00 890	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

anonymousdsp	10000000.00 886	10000000.00 890	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

test_example2	10000000.00 886	10000000.00 890	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

DIP-Stereo	10000000.00 886	10000000.00 890	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ASD4		0.20 203

Low-res two-view benchmark