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	0.14 150	0.00 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

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	0.73 561	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

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

iinet-test	0.08 79	0.16 184	0.02 15	0.16 175	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	0.71 548	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 272

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	0.73 561	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

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

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

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

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	1.01 571	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	0.90 542	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	0.36 483	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 133	0.02 12	0.02 15	1.62 680	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	0.14 191	0.04 52	0.03 39	2.22 706	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

IGEV_i1	0.26 291	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	4.34 810	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

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	0.75 564	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

RT-Monster	0.09 86	0.07 86	0.03 39	0.15 162	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	0.92 592	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 150

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

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

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

BEATNet_4x	0.11 133	0.03 31	0.03 39	1.60 677	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	0.11 133	0.03 31	0.03 39	1.60 677	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

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 64	1.27 646	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

arf4	0.14 191	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.08 674	0.52 540	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.15 245	0.14 253

arf3	0.14 191	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.13 679	0.44 474	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.16 257	0.15 267

arf2	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.07 671	0.16 251	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 253

arf1	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.11 677	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 253

AROF3	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.99 655	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.27 377

AROF2	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.93 651	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.15 282	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.15 267

valid	0.11 133	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.85 638	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.18 308	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 253

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

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	0.58 513	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

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	0.06 138	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

GASNet	0.05 58	0.04 52	0.12 158	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 109	0.12 203	0.04 116	0.06 138	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

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

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 644	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

FADNet-RVC-Resample	0.12 148	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	1.57 765	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 137	0.04 103	0.06 139

FADNet_RVC	0.12 148	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	1.65 769	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 159	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	1.71 786	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

FADNet	0.12 148	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	1.66 772	0.06 89	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 148	0.03 31	0.04 64	1.71 685	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+	0.15 211	0.04 52	0.04 64	2.20 705	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

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
AROF-Stereo-S	0.13 159	0.13 127	0.05 87	0.13 143	0.05 127	0.07 144	1.25 736	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 161	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

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	0.41 293	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	0.40 280	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	0.40 280	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	0.41 293	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

DA	0.09 86	0.13 127	0.39 407	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 138	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	0.13 127	0.39 407	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 138	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

GwcNet	0.12 148	0.07 86	0.05 87	0.08 89	0.05 127	0.08 149	1.20 687	0.07 158	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.08 163	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

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 367	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	0.06 138	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	0.59 375	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	0.06 138	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	0.59 375	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	0.06 138	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	0.60 380	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	0.06 138	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	0.58 372	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	0.06 138	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	0.58 372	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	0.06 138	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	0.56 367	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	0.06 138	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

AROF-Stereo_1	0.16 223	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.33 744	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 176	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

AROF-StereoT2	0.25 280	0.19 199	0.14 189	0.16 175	0.07 157	0.19 267	2.16 813	0.25 315	0.13 263	0.17 264	0.07 171	0.23 308	0.13 268	0.23 305	0.08 169	0.10 121	0.07 108	0.23 309	0.15 286	0.09 164	0.18 296

base_500_lr5e5	0.16 223	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.27 741	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 176	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	0.15 211	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.25 736	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 176	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	0.27 292	0.17 190	0.07 101	0.16 175	0.07 157	0.20 274	2.56 819	0.20 280	0.13 263	0.21 291	0.18 317	0.11 197	0.18 315	0.19 272	0.13 259	0.09 112	0.07 108	0.24 320	0.12 246	0.17 267	0.19 304

DispViT+	0.07 69	0.08 89	0.12 158	0.08 89	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 163	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

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 98	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

FINET	0.07 69	0.08 89	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	0.08 163	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

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 98	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

SepStereo	0.09 86	0.09 98	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	0.09 172	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

AASNet	0.06 63	0.08 89	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 89	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 89	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

BEATNet-Init1	0.19 244	0.08 89	0.08 108	2.23 707	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 163	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

SuperB	0.21 256	0.10 103	2.51 795	0.12 130	0.09 173	0.10 159	0.09 175	0.08 164	0.07 168	0.10 175	0.09 182	0.09 172	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

DeepPrunerF	0.19 244	0.08 89	0.08 108	2.23 707	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 163	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

ELAS_RVC	0.14 191	0.16 184	0.10 118	0.15 162	0.10 179	0.18 264	0.11 208	0.19 272	0.11 214	0.19 272	0.12 249	0.18 272	0.11 212	0.19 272	0.12 247	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.09 177	0.15 245	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 159	0.16 184	0.11 146	0.15 162	0.09 173	0.18 264	0.11 208	0.18 270	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.18 272	0.11 212	0.18 269	0.11 204	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.08 172	0.14 218	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_sample2	0.09 86	1.03 483	0.11 146	0.11 122	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	1.01 477	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

LRCNet_RVC	0.13 159	0.13 127	0.09 114	0.13 143	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.23 302	0.10 187	0.20 282	0.10 186	0.24 310	0.11 204	0.11 141	0.09 126	0.12 193	0.14 273	0.12 197	0.09 160

UNet	0.29 303	0.90 437	0.10 118	0.14 150	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.91 610	0.69 615	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.10 184	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.88 604	0.76 624

DRN-Test	0.14 191	0.13 127	0.09 114	0.14 150	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.10 186	0.14 224	0.09 182	0.14 226	0.09 181	0.13 206	0.09 176	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.12 197	0.73 617

ply	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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

G4	0.22 265	0.18 196	0.10 118	1.73 686	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.27 369	0.15 246	0.10 187	0.15 255	0.10 186	0.15 253	0.17 296	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 291	0.18 276	0.10 169

G3	0.21 256	0.17 190	0.10 118	1.52 669	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.27 369	0.14 224	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.15 286	0.17 267	0.10 169

G2	0.21 256	0.17 190	0.10 118	1.68 683	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.26 364	0.14 224	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.16 291	0.17 267	0.10 169

GOStereo-base	0.20 246	0.18 196	0.10 118	1.53 671	0.10 179	0.16 251	0.10 181	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.15 255	0.10 186	0.15 253	0.16 286	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 291	0.17 267	0.10 169

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 89	0.11 146	0.11 122	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 163	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
S2M2_L	0.12 148	0.14 150	0.10 118	0.15 162	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 223	0.10 184	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 200	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_sample6	0.09 86	0.97 454	0.10 118	0.10 101	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	1.07 491	0.11 146	0.10 101	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_sample3	0.09 86	0.87 427	0.10 118	0.12 130	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

test_sample1	0.09 86	0.87 427	0.12 158	0.11 122	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

tta	0.09 86	0.95 451	0.09 114	0.10 101	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

DualNet	0.10 105	1.07 491	0.11 146	0.10 101	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	1.01 477	0.10 118	0.10 101	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

WZ-Net	0.05 58	0.50 341	0.10 118	0.12 130	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

AnonymousM	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	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

StereoDRNet	0.15 211	0.14 150	0.10 118	0.14 150	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.09 181	0.14 224	0.10 187	0.14 226	0.09 181	0.14 223	0.09 176	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 200	0.82 634

LALA_ROB	0.15 211	0.19 199	0.12 158	0.18 204	0.11 209	0.20 274	0.12 249	0.21 291	0.12 254	0.20 279	0.12 249	0.20 282	0.12 254	0.21 291	0.13 259	0.17 222	0.10 131	0.18 281	0.11 211	0.18 276	0.11 193

FADE		0.06 82		0.09 96	0.10 179							0.05 120				0.15 189	0.10 131	0.17 270	0.13 266	0.11 188

ACC	0.10 105	0.10 103	0.11 146	0.13 143	0.08 166	0.10 159	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.10 175	0.08 180	0.10 176	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.11 162	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

BridgeDepth	0.08 79	0.08 89	0.11 146	0.11 122	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.09 170	0.08 169	0.15 189	0.11 162	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
S2M2_XL	0.14 191	0.17 190	0.12 158	0.17 198	0.11 209	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.17 268	0.11 212	0.17 266	0.11 204	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ITSA-stereo	0.15 211	0.17 190	0.13 180	0.20 225	0.13 259	0.19 267	0.13 261	0.18 270	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.18 272	0.14 274	0.18 269	0.14 265	0.16 202	0.11 162	0.15 250	0.14 273	0.18 276	0.11 193

JetBlue	0.11 133	0.11 120	0.12 158	0.13 143	0.14 263	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.11 215	0.11 197	0.11 212	0.12 204	0.12 247	0.11 141	0.11 162	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

mmm	0.14 191	1.83 634	0.12 158	0.11 122	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	0.11 162	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

1111x	0.10 105	1.14 499	0.13 180	0.14 150	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	0.11 162	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

ProNet	0.14 191	0.20 204	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.16 251	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 268	0.13 268	0.17 266	0.12 247	0.15 189	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.15 245	0.12 233

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 361	0.10 118	0.12 130	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	0.11 162	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

ICVP	0.15 211	0.53 357	0.11 146	0.16 175	0.11 209	0.16 251	0.11 208	0.16 259	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.16 259	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 159	0.11 120	0.11 146	0.11 122	0.11 209	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.12 249	0.11 197	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.11 162	0.14 217	0.11 211	0.49 517	0.11 193

cf-r	0.66 524	2.17 671	0.12 158	0.18 204	0.12 249	0.18 264	2.70 822	2.60 795	0.12 254	0.18 269	0.12 249	0.18 272	0.12 254	0.18 269	0.12 247	0.15 189	0.11 162	0.15 250	0.11 211	1.81 741	1.74 791

PASM	0.39 382	3.06 728	1.36 711	1.58 673	0.09 173	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.09 170	0.09 182	0.11 197	0.09 181	0.09 170	0.09 176	0.11 141	0.11 162	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.11 193

HSM	0.14 191	0.16 184	0.12 158	0.17 198	0.12 249	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 268	0.12 254	0.17 266	0.12 247	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.12 233

SGM_RVC	0.15 211	0.17 190	0.11 146	0.18 204	0.11 209	0.19 267	0.11 208	0.19 272	0.12 254	0.19 272	0.12 249	0.20 282	0.12 254	0.19 272	0.12 247	0.16 202	0.11 162	0.17 270	0.10 186	0.17 267	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACC-I	0.10 105	0.10 103	0.12 158	0.13 143	0.08 166	0.11 178	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.11 195	0.08 180	0.10 176	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.12 177	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

MatchAttention (ZS)	0.12 148	0.12 125	0.12 158	0.12 130	0.13 259	0.12 190	0.12 249	0.12 202	0.12 254	0.12 203	0.12 249	0.12 208	0.12 254	0.12 204	0.12 247	0.12 147	0.12 177	0.12 193	0.12 246	0.12 197	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	1.05 487	0.12 158	0.12 130	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	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 487	0.12 158	0.12 130	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	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 487	0.12 158	0.12 130	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	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 86	1.00 465	0.11 146	0.11 122	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	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

qqq1	0.25 280	3.70 745	0.14 189	0.14 150	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	0.12 177	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 280	3.70 745	0.14 189	0.14 150	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	0.12 177	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

11t1	0.17 231	2.16 670	0.13 180	0.13 143	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 128	0.05 129	0.18 241	0.12 177	0.06 141	0.03 63	0.05 121	0.03 52

ffm	0.25 280	3.83 751	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 280	3.83 751	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 280	3.83 751	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

CIPLG	0.13 159	0.21 210	0.12 158	0.16 175	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.15 255	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

IPLG	0.13 159	0.20 204	0.14 189	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

IPLGR_C	0.14 191	0.20 204	0.12 158	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.15 272	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 233

MIPNet	0.14 191	0.21 210	0.17 232	0.16 175	0.11 209	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.14 174	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

IPLGR	0.14 191	0.24 225	0.14 189	0.16 175	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

ACRE	0.13 159	0.21 210	0.14 189	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

222	0.10 105	0.99 463	0.12 158	0.13 143	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	0.12 177	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

ACVNet	0.20 246	0.19 199	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	0.96 655	0.21 291	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 290	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	0.17 267	0.12 233

acv_ft	0.20 246	0.19 199	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	0.96 655	0.21 291	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 290	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	0.17 267	0.12 233

hitnet-ft	0.79 563	2.78 722	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.21 286	2.89 823	2.80 810	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.54 796	2.33 808

PSMNet-RSSM	0.77 559	2.76 717	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.66 820	2.79 809	0.14 269	0.21 291	0.14 276	0.21 290	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.52 788	2.31 806

GwcNet-RSSM	0.77 559	2.77 719	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.67 821	2.78 808	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.21 291	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.52 788	2.31 806

CFNet-ft	0.55 499	1.57 588	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.53 816	1.61 730	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	1.56 725	1.24 739

E$^{3}$Stereo	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

LLLLL	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

low	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

100	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

300	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

Last	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

DDDD	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

TT111	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

EE1	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

AnonStereo	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

anonymous	0.09 86	0.09 98	0.14 189	0.14 150	0.07 157	0.09 157	0.07 169	0.09 170	0.07 168	0.09 170	0.07 171	0.09 172	0.07 169	0.09 170	0.07 161	0.14 174	0.13 202	0.09 167	0.07 164	0.09 164	0.07 150

zh-sn7	0.10 105	0.98 455	0.14 189	0.15 162	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	0.13 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DDVS	0.30 304	3.10 729	0.14 189	0.19 212	0.14 263	0.19 267	0.14 263	0.20 280	0.14 269	0.19 272	0.13 270	0.16 259	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.17 222	0.13 202	0.17 270	0.13 266	0.17 267	0.13 246

test_sample4	0.10 105	1.03 483	0.12 158	0.10 101	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	0.13 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 223	0.18 196	0.13 180	0.19 212	0.13 259	0.19 267	0.13 261	0.19 272	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.19 277	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.18 241	0.13 202	0.18 281	0.13 266	0.18 276	0.13 246

Cross2Single Stereo	0.14 191	0.15 176	0.17 232	0.18 204	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.15 253	0.10 186	0.16 256	0.11 215	0.16 259	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.18 241	0.14 217	0.15 250	0.11 211	0.15 245	0.10 169

LLL	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.14 217	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

over-6	0.11 133	0.11 120	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

over v1	0.11 133	0.11 120	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.10 169

over-8	0.11 133	0.14 150	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 196	0.09 176	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.09 160

over-9	0.11 133	0.11 120	0.16 222	0.16 175	0.10 179	0.12 190	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

qqq	0.16 223	2.01 659	0.12 158	0.15 162	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 147	0.14 217	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

test_xeample	0.10 105	1.09 493	0.13 180	0.12 130	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	0.14 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

GMStereo	0.14 191	0.13 127	0.14 189	0.14 150	0.14 263	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 226	0.14 274	0.14 223	0.14 265	0.14 174	0.14 217	0.14 217	0.14 273	0.14 218	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	0.17 231	0.71 394	0.14 189	0.14 150	0.14 263	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 226	0.14 274	0.14 223	0.22 330	0.14 174	0.14 217	0.14 217	0.14 273	0.14 218	0.14 253

tt7	0.14 191	0.15 176	0.21 274	0.31 291	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.13 205	0.12 254	0.14 224	0.12 249	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.18 241	0.15 227	0.13 197	0.10 186	0.15 245	0.11 193

DepthFocus	0.18 240	0.22 214	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 297	0.15 282	0.22 296	0.15 286	0.22 300	0.16 291	0.22 297	0.15 277	0.20 260	0.15 227	0.20 290	0.14 273	0.20 284	0.14 253

x	0.11 133	1.15 502	0.15 215	0.14 150	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	0.15 227	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

dd	0.23 273	0.98 455	0.16 222	0.23 248	0.15 278	0.23 300	0.15 272	0.23 304	0.15 282	0.23 302	0.15 286	0.24 315	0.17 303	0.23 305	0.15 277	0.22 271	0.15 227	0.21 295	0.15 286	0.22 296	0.16 272

Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 252	0.17 198	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	0.17 222	0.16 231	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

TYNG	0.14 191	0.13 127	0.21 274	0.20 225	0.12 249	0.14 208	0.12 249	0.13 205	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.14 223	0.10 184	0.16 202	0.16 231	0.15 250	0.12 246	0.14 218	0.11 193

F4.4	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

F5.5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.12 254	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

F7	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.20 225	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_4	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.18 204	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_6	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.18 204	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.10 169

TS12	0.09 86	0.09 98	0.17 232	0.19 212	0.06 148	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.06 156	0.08 163	0.06 160	0.08 163	0.06 155	0.08 164	0.06 153	0.15 189	0.16 231	0.08 159	0.06 156	0.08 160	0.06 139

BStereo	0.22 265	0.23 217	0.20 266	0.24 254	0.20 321	0.23 300	0.33 456	0.39 385	0.17 301	0.23 302	0.17 300	0.23 308	0.16 291	0.24 310	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.20 327	0.22 296	0.16 272

Anonymus123	0.22 265	0.23 217	0.20 266	0.24 254	0.20 321	0.23 300	0.33 456	0.39 385	0.17 301	0.23 302	0.17 300	0.23 308	0.16 291	0.24 310	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.20 327	0.22 296	0.16 272

RAFT-FEzeroshot	0.34 331	0.26 235	0.17 232	0.21 240	0.17 295	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 290	0.16 291	0.27 335	0.24 342	0.19 252	0.16 231	0.19 284	0.16 291	0.26 319	3.08 824

RAFT-FE	0.34 331	0.26 235	0.17 232	0.21 240	0.17 295	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 290	0.16 291	0.27 335	0.24 342	0.19 252	0.16 231	0.19 284	0.16 291	0.26 319	3.08 824

zh-mn7	0.11 133	1.14 499	0.17 232	0.20 225	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	0.18 241	0.16 231	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

xyz-stereo-finetune2	0.18 240	0.48 334	0.16 222	0.16 175	0.15 278	0.15 232	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 272

xyz-stereo	0.18 240	0.50 341	0.16 222	0.15 162	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 272

ACV-stereo	0.30 304	2.08 661	0.25 299	0.25 261	0.18 307	0.24 303	0.17 289	0.24 307	0.18 308	0.24 309	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.24 310	0.17 296	0.22 271	0.16 231	0.22 300	0.16 291	0.22 296	0.16 272

JetRed	0.11 133	0.12 125	0.11 146	0.11 122	0.11 209	0.11 178	0.14 263	0.11 192	0.11 214	0.12 203	0.11 215	0.11 197	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.16 231	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

GMStereo_Zeroshot	0.16 223	0.16 184	0.16 222	0.16 175	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 272

IGEV_Zeroshot_test	0.20 246	0.19 199	0.40 440	0.30 281	0.17 295	0.22 291	0.17 289	0.21 291	0.17 301	0.20 279	0.17 300	0.21 290	0.18 315	0.21 291	0.17 296	0.20 260	0.16 231	0.20 290	0.16 291	0.20 284	0.17 290

MSKI-zero shot	0.24 277	0.21 210	0.49 494	0.65 492	0.18 307	0.22 291	0.17 289	0.23 304	0.18 308	0.21 291	0.17 300	0.23 308	0.28 380	0.23 305	0.18 310	0.21 269	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.21 294	0.16 272

MIM_Stereo	0.25 280	0.23 217	0.66 551	0.80 529	0.17 295	0.22 291	0.17 289	0.23 304	0.18 308	0.26 326	0.17 300	0.21 290	0.17 303	0.25 319	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.21 295	0.17 317	0.22 296	0.17 290

dad	0.23 273	1.03 483	0.16 222	0.23 248	0.15 278	0.24 303	0.15 272	0.24 307	0.16 291	0.23 302	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.23 305	0.15 277	0.22 271	0.16 231	0.22 300	0.16 291	0.22 296	0.16 272

xxxx	0.11 133	1.16 504	0.16 222	0.12 130	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	0.16 231	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

MMNet	0.44 427	1.24 563	0.17 232	0.25 261	0.17 295	0.25 313	0.18 298	1.26 706	0.93 661	0.25 317	0.17 300	0.25 322	0.18 315	0.25 319	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.23 309	0.16 291	1.20 659	0.99 658

delet	0.43 414	1.21 555	0.17 232	0.25 261	0.17 295	0.25 313	0.18 298	1.26 706	0.95 664	0.25 317	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 319	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.16 291	1.18 655	0.98 657

ac_64	0.22 265	0.13 127	0.19 252	0.23 248	0.10 179	0.26 322	1.02 668	0.14 223	0.10 186	0.28 332	0.14 276	0.17 268	0.19 323	0.28 340	0.09 176	0.22 271	0.16 231	0.23 309	0.17 317	0.11 188	0.12 233

iResNetv2_ROB	0.20 246	0.23 217	0.18 243	0.24 254	0.20 321	0.24 303	0.18 298	0.24 307	0.18 308	0.24 309	0.18 317	0.23 308	0.19 323	0.24 310	0.18 310	0.21 269	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.22 296	0.16 272

iResNet	0.20 246	0.23 217	0.18 243	0.24 254	0.18 307	0.24 303	0.20 308	0.24 307	0.18 308	0.23 302	0.17 300	0.23 308	0.18 315	0.23 305	0.18 310	0.22 271	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.21 294	0.16 272

AROF-Stereo	0.27 292	0.16 184	0.07 101	0.21 240	0.08 166	0.11 178	2.55 817	0.11 192	0.13 263	0.18 269	0.18 317	0.11 197	0.07 169	0.22 297	0.07 161	0.17 222	0.17 261	0.24 320	0.13 266	0.17 267	0.19 304

WiStereo	0.15 211	0.14 150	0.21 274	0.26 269	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 233

tt4	0.14 191	0.14 150	0.21 274	0.20 225	0.10 179	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.10 186	0.13 206	0.10 187	0.13 209	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.13 197	0.12 246	0.13 200	0.12 233

tt5	0.14 191	0.13 127	0.22 283	0.20 225	0.12 249	0.15 232	0.11 208	0.13 205	0.12 254	0.15 246	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.20 260	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.14 218	0.10 169

tt6	0.15 211	0.14 150	0.21 274	0.26 269	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 233

tt8	0.14 191	0.15 176	0.20 266	0.28 276	0.11 209	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.13 209	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.14 217	0.10 186	0.15 245	0.12 233

tt9	0.15 211	0.15 176	0.21 274	0.40 346	0.10 179	0.15 232	0.12 249	0.13 205	0.11 214	0.14 224	0.10 187	0.15 255	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.14 218	0.11 193

FORCE_4.7	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.20 225	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

F8.5	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_8	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

VeloStereo	0.16 223	0.92 444	0.16 222	0.18 204	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 377	0.10 176	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 261	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

flow	0.16 223	0.92 444	0.16 222	0.18 204	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 377	0.10 176	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 261	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

RSGM-EC	0.24 277	0.24 225	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 297	0.15 282	0.24 309	0.15 286	0.22 300	0.15 287	0.22 297	1.19 692	0.20 260	0.17 261	0.24 320	0.14 273	0.20 284	0.14 253

acva	0.24 277	0.24 225	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 297	0.15 282	0.24 309	0.15 286	0.22 300	0.15 287	0.22 297	1.19 692	0.20 260	0.17 261	0.24 320	0.14 273	0.20 284	0.14 253

IGEV-FE	0.35 343	0.37 265	0.17 232	0.19 212	0.17 295	0.20 274	0.17 289	0.19 272	0.17 301	0.19 272	0.17 300	0.19 277	0.17 303	0.37 385	0.36 483	0.19 252	0.17 261	0.19 284	0.17 317	0.38 402	2.84 815

tg	0.21 256	0.25 232	0.21 274	0.26 269	0.17 295	0.24 303	0.17 289	0.24 307	0.17 301	0.24 309	0.17 300	0.24 315	0.17 303	0.24 310	0.17 296	0.24 293	0.17 261	0.23 309	0.16 291	0.23 308	0.16 272

Pointernet	0.21 256	0.22 214	0.19 252	0.24 254	0.19 313	0.24 303	0.19 304	0.24 307	0.19 317	0.24 309	0.19 322	0.24 315	0.19 323	0.24 310	0.19 314	0.22 271	0.17 261	0.22 300	0.17 317	0.22 296	0.17 290

psm_up	0.43 414	1.19 508	0.17 232	0.25 261	0.18 307	0.25 313	0.19 304	1.26 706	0.91 654	0.26 326	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 319	0.17 296	0.22 271	0.17 261	0.23 309	0.16 291	1.18 655	0.99 658

UPFNet	0.42 411	1.20 509	0.17 232	0.24 254	0.17 295	0.25 313	0.17 289	1.19 652	0.90 651	0.25 317	0.17 300	0.24 315	0.17 303	0.25 319	0.17 296	0.22 271	0.17 261	0.22 300	0.16 291	1.15 645	0.93 649

CFNet	1.37 700	5.27 794	0.19 252	5.49 818	0.19 313	0.28 329	0.19 304	0.28 327	0.19 317	0.28 332	0.19 322	0.28 338	4.35 844	0.28 340	0.19 314	0.23 283	0.17 261	0.23 309	4.21 853	4.81 830	0.17 290

ww3	0.31 313	1.61 592	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.29 377	0.30 337	0.19 317	0.30 340	0.19 322	0.30 351	0.19 323	0.30 348	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 296

ww2	0.30 304	1.56 587	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.22 319	0.29 332	0.19 317	0.29 337	0.19 322	0.29 344	0.19 323	0.29 344	0.19 314	0.27 306	0.18 282	0.27 337	0.21 332	0.27 325	0.18 296

MGE	0.32 324	1.81 623	0.19 252	0.29 278	0.19 313	0.29 332	0.23 330	0.30 337	0.19 317	0.30 340	0.19 322	0.30 351	0.19 323	0.30 348	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 296

tt3	0.15 211	0.15 176	0.21 274	0.34 309	0.12 249	0.14 208	0.11 208	0.15 253	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.19 252	0.18 282	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.11 193

MGW-Stereo	0.31 313	1.60 590	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.30 338	0.24 337	0.30 337	0.19 317	0.30 340	0.19 322	0.29 344	0.19 323	0.30 348	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 296

GFORCE	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.11 215	0.11 197	0.10 186	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.18 282	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_9	0.13 159	0.13 127	0.20 266	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.18 282	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

CAS++	0.17 231	0.27 238	0.21 274	0.10 101	0.21 332	0.15 232	0.22 319	0.10 171	0.21 329	0.22 296	0.10 187	0.19 277	0.18 315	0.10 174	0.19 314	0.20 260	0.19 289	0.18 281	0.10 186	0.19 283	0.18 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GEStereo_RVC	0.86 592	4.45 767	0.20 266	0.27 274	0.20 321	0.27 327	0.20 308	0.26 322	0.18 308	5.03 846	0.20 331	0.27 337	0.19 323	0.27 335	0.21 326	0.20 260	0.19 289	0.19 284	4.02 851	0.20 284	0.18 296

Weightmod_eth	0.20 246	0.24 225	0.28 319	0.47 394	0.14 263	0.24 303	0.14 263	0.17 266	0.13 263	0.22 296	0.16 292	0.22 300	0.13 268	0.20 278	0.16 286	0.24 293	0.20 291	0.19 284	0.14 273	0.16 257	0.24 329

ISRNet	0.11 133	0.05 68	0.36 388	0.24 254	0.07 157	0.13 193	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.13 209	0.05 132	0.05 111	0.09 176	0.24 293	0.20 291	0.10 169	0.05 137	0.06 135	0.13 246

model_zeroshot	0.27 292	0.20 204	0.27 310	0.33 302	0.21 332	0.37 376	0.22 319	0.37 371	0.24 345	0.26 326	0.27 369	0.33 367	0.21 339	0.25 319	0.27 357	0.32 334	0.20 291	0.34 379	0.23 344	0.25 316	0.26 337

DAS	0.20 246	0.20 204	0.20 266	0.20 225	0.20 321	0.20 274	0.20 308	0.20 280	0.20 324	0.20 279	0.20 331	0.20 282	0.20 331	0.20 278	0.20 322	0.20 260	0.20 291	0.20 290	0.20 327	0.20 284	0.20 308

ASD4	0.20 246	0.20 204	0.20 266	0.20 225	0.20 321	0.20 274	0.20 308	0.20 280	0.20 324	0.20 279	0.20 331	0.20 282	0.20 331	0.20 278	0.20 322	0.20 260	0.20 291	0.20 290	0.20 327	0.20 284	0.20 308

Codiref-stereo	0.34 331	0.79 411	0.30 329	0.33 302	0.28 365	0.40 392	0.28 362	0.40 394	0.28 377	0.40 395	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.40 400	0.28 366	0.23 283	0.21 296	0.35 395	0.27 402	0.35 373	0.27 377

SCION-MonSter(vits)	0.25 280	0.79 411	0.31 347	0.42 371	0.28 365	0.40 392	0.28 362	0.20 280	0.15 282	0.40 395	0.15 286	0.19 277	0.15 287	0.20 278	0.15 277	0.23 283	0.21 296	0.17 270	0.14 273	0.16 257	0.14 253

SCION-MonSter	0.21 256	0.76 405	0.22 283	0.25 261	0.15 278	0.19 267	0.15 272	0.19 272	0.15 282	0.19 272	0.15 286	0.19 277	0.15 287	0.19 272	0.14 265	0.22 271	0.21 296	0.16 259	0.14 273	0.16 257	0.15 267

DCVSM-stereo	0.36 352	1.89 646	0.22 283	0.40 346	0.22 335	0.40 392	0.22 319	0.40 394	0.22 333	0.40 395	0.22 340	0.40 408	0.22 340	0.40 400	0.22 330	0.28 312	0.21 296	0.28 345	0.21 332	0.28 331	0.20 308

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 225	0.20 266	0.23 248	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	0.23 283	0.21 296	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

HGLStereo	0.28 298	0.29 243	0.22 283	0.36 317	0.22 335	0.36 367	0.21 314	0.36 363	0.21 329	0.42 426	0.21 337	0.36 379	0.22 340	0.36 377	0.21 326	0.34 345	0.21 296	0.34 379	0.21 332	0.34 360	0.21 312

DISCO	1.11 637	0.39 276	5.28 833	0.39 333	0.20 321	0.39 390	0.27 351	0.39 385	0.22 333	0.38 381	0.20 331	0.38 393	0.20 331	6.95 857	0.22 330	0.30 325	0.21 296	0.27 337	0.21 332	5.25 839	0.21 312

GIO	0.10 105	0.22 214	0.22 283	0.23 248	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 161	0.05 132	0.07 158	0.05 129	0.23 283	0.22 303	0.06 141	0.05 137	0.06 135	0.05 123

LACA1	0.21 256	0.24 225	0.26 306	0.31 291	0.16 289	0.24 303	0.16 279	0.24 307	0.16 291	0.24 309	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.24 310	0.16 286	0.27 306	0.22 303	0.23 309	0.16 291	0.23 308	0.16 272

Select-FE	0.41 396	0.44 310	0.23 289	0.26 269	0.22 335	0.26 322	0.22 319	0.26 322	0.23 340	0.26 326	0.23 345	0.26 334	0.23 346	0.45 492	0.42 530	0.25 300	0.22 303	0.25 327	0.22 336	0.45 491	2.90 816

WAO-6	0.22 265	0.23 217	0.22 283	0.23 248	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 297	0.22 333	0.22 296	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 297	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.22 300	0.22 336	0.22 296	0.22 316

IMH-64-1	0.22 265	0.23 217	0.23 289	0.22 243	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 297	0.22 333	0.22 296	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 297	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.23 309	0.22 336	0.22 296	0.23 318

IMH-64	0.22 265	0.23 217	0.23 289	0.22 243	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 297	0.22 333	0.22 296	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 297	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.23 309	0.22 336	0.22 296	0.23 318

GMOStereo	0.37 362	0.45 319	0.23 289	0.30 281	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 413	0.35 488	0.43 433	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 420	0.36 483	0.34 345	0.22 303	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 457

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 292	0.29 243	0.27 310	0.33 302	0.21 332	0.33 358	0.22 319	0.31 346	0.23 340	0.30 340	0.21 337	0.32 362	0.24 350	0.29 344	0.22 330	0.33 340	0.23 310	0.30 352	0.22 336	0.30 339	0.21 312

LACA3	0.23 273	0.25 232	0.27 310	0.54 463	0.17 295	0.25 313	0.17 289	0.25 315	0.17 301	0.25 317	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 319	0.17 296	0.28 312	0.23 310	0.24 320	0.17 317	0.24 313	0.17 290

LACA2	0.21 256	0.24 225	0.26 306	0.31 291	0.16 289	0.24 303	0.16 279	0.24 307	0.16 291	0.24 309	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.24 310	0.16 286	0.27 306	0.23 310	0.24 320	0.16 291	0.23 308	0.16 272

WCG-NET（raft）	0.32 324	1.24 563	0.24 296	0.32 298	0.24 346	0.32 355	0.23 330	0.32 349	0.24 345	0.32 356	0.24 353	0.32 362	0.24 350	0.32 359	0.24 342	0.30 325	0.23 310	0.30 352	0.23 344	0.30 339	0.23 318

FCDSN-DC	0.41 396	0.59 375	0.64 545	0.54 463	0.33 466	0.50 524	0.37 489	0.42 432	0.40 522	0.61 566	0.43 541	0.50 535	0.49 565	0.38 389	0.32 448	0.28 312	0.23 310	0.26 332	0.22 336	0.35 373	0.28 407
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet_ROB	0.28 298	0.32 252	0.24 296	0.32 298	0.25 349	0.32 355	0.24 337	0.32 349	0.24 345	0.33 361	0.24 353	0.35 374	0.24 350	0.33 367	0.24 342	0.31 331	0.24 315	0.32 362	0.24 354	0.32 348	0.24 329

Cross2Single-S	0.30 304	0.35 256	0.26 306	0.38 323	0.27 357	0.36 367	0.23 330	0.41 413	0.23 340	0.36 372	0.23 345	0.36 379	0.23 346	0.36 377	0.23 338	0.37 361	0.25 316	0.35 395	0.22 336	0.35 373	0.23 318

UNDER WATER-64	0.25 280	0.26 235	0.25 299	0.26 269	0.25 349	0.25 313	0.25 340	0.25 315	0.25 350	0.25 317	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.26 331	0.25 350	0.25 300	0.25 316	0.25 327	0.25 357	0.25 316	0.25 331

LoS	0.25 280	0.27 238	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.25 313	0.25 340	0.26 322	0.25 350	0.25 317	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.25 319	0.25 350	0.26 302	0.25 316	0.25 327	0.26 363	0.26 319	0.25 331
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
StereoDRNet-Refined	0.33 330	0.39 276	0.26 306	0.39 333	0.26 356	0.40 392	0.26 347	0.40 394	0.26 364	0.39 388	0.26 364	0.39 398	0.26 364	0.39 397	0.26 355	0.37 361	0.25 316	0.37 409	0.25 357	0.37 389	0.37 486
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GEAR-Net	0.22 265	0.46 323	0.27 310	0.29 278	0.17 295	0.21 286	0.17 289	0.21 291	0.17 301	0.21 291	0.17 300	0.21 290	0.17 303	0.21 291	0.17 296	0.28 312	0.26 320	0.20 290	0.16 291	0.20 284	0.16 272

small-0shot	0.35 343	1.92 655	0.27 310	0.27 274	0.27 357	0.27 327	0.27 351	0.27 326	0.27 369	0.27 331	0.27 369	0.26 334	0.27 371	0.27 335	0.26 355	0.27 306	0.26 320	0.26 332	0.26 363	0.26 319	0.27 377

depth_test_26	0.20 246	0.34 254	0.25 299	0.34 309	0.14 263	0.21 286	0.14 263	0.21 291	0.14 269	0.21 291	0.14 276	0.21 290	0.14 274	0.21 291	0.14 265	0.26 302	0.26 320	0.22 300	0.15 286	0.22 296	0.14 253

GeoVLM	0.36 352	0.38 269	0.27 310	0.46 387	0.28 365	0.35 363	0.28 362	0.37 371	0.27 369	0.35 368	0.28 377	0.36 379	0.38 503	0.35 371	0.28 366	1.08 619	0.26 320	0.33 369	0.27 402	0.34 360	0.33 457

gcap_with_dpt	0.35 343	0.39 276	0.30 329	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.31 450	0.44 472	0.30 407	0.44 486	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.38 375	0.26 320	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.27 377

Zero-FE251	0.36 352	0.40 280	0.28 319	0.41 361	0.28 365	0.41 411	0.28 362	0.41 413	0.28 377	0.41 412	0.28 377	0.41 423	0.28 380	0.42 434	0.30 394	0.37 361	0.26 320	0.37 409	0.27 402	0.45 491	0.56 576

Monster-pub-mixall	0.44 427	0.56 367	0.60 530	0.38 323	0.27 357	0.37 376	0.27 351	0.37 371	0.29 387	0.38 381	0.27 369	0.38 393	0.29 392	0.85 611	0.27 357	1.46 704	0.26 320	0.34 379	0.26 363	0.36 384	0.53 562

test_for_model	0.35 343	0.39 276	0.30 329	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.31 436	0.38 375	0.26 320	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

tt1	0.31 313	0.93 448	0.24 296	0.33 302	0.23 341	0.31 346	0.24 337	0.32 349	0.24 345	0.32 356	0.23 345	0.32 362	0.25 354	0.32 359	0.24 342	0.27 306	0.26 320	0.27 337	0.26 363	0.27 325	0.27 377

DLNR_Zeroshot_test	0.31 313	0.28 241	0.47 479	0.79 525	0.24 346	0.30 338	0.26 347	0.30 337	0.24 345	0.32 356	0.23 345	0.31 358	0.24 350	0.30 348	0.23 338	0.29 324	0.26 320	0.29 350	0.24 354	0.33 355	0.23 318

LoS_RVC	0.30 304	1.14 499	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.26 322	0.25 340	0.25 315	0.25 350	0.25 317	0.25 359	0.26 334	0.26 364	0.26 331	0.25 350	0.26 302	0.26 320	0.25 327	0.25 357	0.26 319	0.26 337

CAS	0.30 304	1.17 505	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.26 322	0.25 340	0.25 315	0.26 364	0.25 317	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.25 319	0.25 350	0.26 302	0.26 320	0.26 332	0.25 357	0.26 319	0.25 331

CroCo-Stereo	0.73 548	1.22 561	0.25 299	1.22 641	0.25 349	1.22 701	0.25 340	1.22 702	0.25 350	1.22 711	0.25 359	1.22 714	0.25 354	1.22 713	0.25 350	1.22 684	0.26 320	1.21 725	0.25 357	1.22 707	0.25 331
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
SMOE	0.23 273	0.25 232	0.30 329	0.33 302	0.18 307	0.26 322	0.18 298	0.26 322	0.18 308	0.26 326	0.18 317	0.25 322	0.18 315	0.25 319	0.18 310	0.31 331	0.27 333	0.23 309	0.17 317	0.23 308	0.17 290

PStereo	0.32 324	0.36 262	0.28 319	0.38 323	0.29 378	0.36 367	0.27 351	0.38 380	0.27 369	0.38 381	0.28 377	0.36 379	0.27 371	0.36 377	0.28 366	0.32 334	0.27 333	0.33 369	0.27 402	0.33 355	0.27 377

w-ln-seven-2	0.14 191	1.22 561	0.28 319	0.32 298	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	0.32 334	0.27 333	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

CroCo-Stereo Lap2	0.77 559	1.29 565	0.29 325	1.27 646	0.29 378	1.27 705	0.26 347	1.26 706	0.26 364	1.26 712	0.26 364	1.27 718	0.26 364	1.26 715	0.27 357	1.27 687	0.27 333	1.27 731	0.27 402	1.27 712	0.27 377

iRaft-Stereo_5w	0.34 331	0.42 305	0.31 347	0.39 333	0.30 390	0.38 383	0.30 386	0.40 394	0.29 387	0.40 395	0.37 501	0.41 423	0.34 481	0.38 389	0.30 394	0.34 345	0.27 333	0.34 379	0.26 363	0.34 360	0.26 337

iRaft-Stereo_20w	0.34 331	0.41 293	0.31 347	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.32 445	0.41 413	0.32 462	0.38 381	0.30 407	0.39 398	0.30 402	0.38 389	0.32 448	0.35 353	0.27 333	0.34 379	0.27 402	0.34 360	0.29 416

GANet-RSSM	0.75 552	1.91 649	0.14 189	0.47 394	0.14 263	0.21 286	3.21 839	2.30 781	0.14 269	0.46 490	0.14 276	0.23 308	0.18 315	0.21 291	0.14 265	0.18 241	0.27 333	0.37 409	0.13 266	2.13 765	2.12 801

MLCV	0.31 313	0.35 256	0.27 310	0.35 313	0.28 365	0.35 363	0.27 351	0.35 359	0.28 377	0.36 372	0.27 369	0.35 374	0.27 371	0.35 371	0.27 357	0.34 345	0.27 333	0.34 379	0.27 402	0.34 360	0.27 377

base	0.56 502	2.58 702	1.43 719	0.48 400	0.27 357	0.54 548	0.31 434	0.53 541	0.30 403	0.54 549	0.26 364	0.46 500	0.31 454	0.52 541	0.28 366	0.49 477	0.28 341	0.45 516	0.32 476	0.57 546	0.26 337

DLNR-FE	0.28 298	0.89 433	0.30 329	0.34 309	0.19 313	0.28 329	0.19 304	0.28 327	0.20 324	0.28 332	0.20 331	0.28 338	0.20 331	0.28 340	0.20 322	0.33 340	0.28 341	0.25 327	0.19 325	0.24 313	0.19 304

Monster-pub-eth3d	0.45 450	0.57 370	0.60 530	0.39 333	0.28 365	0.37 376	0.28 362	0.37 371	0.30 403	0.39 388	0.29 392	0.39 398	0.30 402	0.92 623	0.27 357	1.42 701	0.28 341	0.34 379	0.28 423	0.37 389	0.53 562

gcap-zeroshot	0.36 352	0.40 280	0.34 375	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.32 462	0.44 472	0.32 463	0.44 486	0.32 462	0.44 472	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.27 377

xxxxx1	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 353	0.25 350	0.31 350	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 359	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 377

EKT-Stereo	0.37 362	0.40 280	0.44 463	1.07 576	0.29 378	0.34 359	0.31 434	0.36 363	0.29 387	0.38 381	0.31 452	0.37 390	0.30 402	0.36 377	0.29 384	0.34 345	0.28 341	0.39 461	0.30 457	0.37 389	0.30 431

SQANet	0.28 298	0.28 241	0.28 319	0.28 276	0.28 365	0.28 329	0.28 362	0.28 327	0.28 377	0.28 332	0.28 377	0.28 338	0.28 380	0.28 340	0.28 366	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.28 331	0.28 407

testlalala	0.36 352	0.40 280	0.34 375	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.32 462	0.44 472	0.32 463	0.44 486	0.32 462	0.44 472	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.27 377

GCAPDPT-zeroshot	0.36 352	0.40 280	0.30 329	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.31 450	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.26 337

Any-RAFT	0.32 324	0.36 262	0.27 310	0.36 317	0.27 357	0.36 367	0.27 351	0.36 363	0.27 369	0.36 372	0.27 369	0.36 379	0.27 371	0.36 377	0.28 366	0.36 358	0.28 341	0.36 405	0.28 423	0.36 384	0.28 407

tt_ll	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 353	0.25 350	0.31 350	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 359	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 377

ff	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 353	0.25 350	0.31 350	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 359	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 377

IER	0.88 597	7.04 813	2.23 788	2.75 738	0.28 365	0.43 439	0.25 340	0.39 385	0.25 350	0.41 412	0.27 369	0.39 398	0.25 354	0.40 400	0.28 366	0.37 361	0.28 341	0.37 409	0.25 357	0.37 389	0.25 331

Gwc-CoAtRS	0.41 396	1.49 583	0.32 356	0.42 371	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 413	0.33 472	0.41 412	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.41 420	0.32 448	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.40 465	0.28 407

DN-CSS_ROB	0.31 313	0.35 256	0.28 319	0.35 313	0.28 365	0.34 359	0.27 351	0.34 356	0.25 350	0.35 368	0.27 369	0.36 379	0.26 364	0.34 368	0.28 366	0.35 353	0.28 341	0.34 379	0.28 423	0.34 360	0.27 377

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 331	0.98 455	0.30 329	0.33 302	0.18 307	0.21 286	0.28 362	0.40 394	0.28 377	0.40 395	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.40 400	0.28 366	0.37 361	0.29 356	0.35 395	0.27 402	0.35 373	0.27 377

DStereoO	0.31 313	0.31 250	0.31 347	0.30 281	0.40 513	0.31 346	0.30 386	0.30 337	0.34 483	0.29 337	0.31 452	0.29 344	0.30 402	0.31 356	0.31 436	0.31 331	0.29 356	0.31 359	0.30 457	0.31 345	0.31 441

IGEV++	0.34 331	0.43 307	0.30 329	0.40 346	0.29 378	0.40 392	0.29 377	0.40 394	0.29 387	0.40 395	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.40 400	0.30 394	0.38 375	0.29 356	0.37 409	0.29 438	0.37 389	0.29 416

TorneroNet-64	0.45 450	0.27 238	0.30 329	0.58 475	0.27 357	0.70 577	0.30 386	0.28 327	0.73 634	0.73 590	0.28 377	0.71 589	0.66 600	0.75 592	0.27 357	0.27 306	0.29 356	0.37 409	0.75 641	0.28 331	0.30 431

RAFT-Test	0.36 352	0.37 265	0.33 361	0.41 361	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 413	0.32 462	0.41 412	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.41 420	0.33 460	0.37 361	0.29 356	0.37 409	0.29 438	0.38 402	0.31 441

RCA-Stereo	0.51 488	3.22 734	0.34 375	0.44 382	0.34 478	0.44 474	0.34 471	0.43 440	0.34 483	0.43 433	0.34 480	0.44 486	0.33 474	0.43 441	0.33 460	0.38 375	0.29 356	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.29 416

GES	0.66 524	2.34 687	0.29 325	0.41 361	0.29 378	0.41 411	0.29 377	0.42 432	0.29 387	0.40 395	0.41 527	0.41 423	0.30 402	0.51 536	0.29 384	0.32 334	0.29 356	0.32 362	2.46 822	2.49 784	0.30 431

DGSMNet	0.34 331	0.41 293	0.27 310	0.41 361	0.28 365	0.41 411	0.28 362	0.41 413	0.27 369	0.41 412	0.27 369	0.42 441	0.27 371	0.41 420	0.28 366	0.40 396	0.29 356	0.40 474	0.28 423	0.40 465	0.27 377

RAFT + AFF	0.31 313	0.45 319	0.34 375	0.39 333	0.28 365	0.38 383	0.33 456	0.29 332	0.31 450	0.30 340	0.30 407	0.29 344	0.27 371	0.29 344	0.30 394	0.28 312	0.29 356	0.29 350	0.29 438	0.27 325	0.32 448

ccnet	0.80 566	2.28 679	0.33 361	0.50 444	0.33 466	0.50 524	0.33 456	0.50 520	0.33 472	0.49 513	0.33 472	0.49 521	1.56 751	2.38 785	0.33 460	0.41 404	0.29 356	0.42 508	1.57 769	2.28 771	0.29 416

MultiAttention	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 337	0.30 403	0.30 340	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 348	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 431

MSAF-DinoV2	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 337	0.30 403	0.30 340	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 348	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 431

PML	0.46 459	1.36 574	0.29 325	0.58 475	0.30 390	0.57 558	0.29 377	0.57 552	0.29 387	0.57 559	0.29 392	0.57 565	0.29 392	0.56 553	0.29 384	0.52 495	0.30 366	0.53 563	0.31 468	0.53 538	0.30 431

psmorigin	0.41 396	0.46 323	0.33 361	0.49 407	0.33 466	0.49 515	0.33 456	0.49 511	0.33 472	0.49 513	0.33 472	0.49 521	0.33 474	0.51 536	0.33 460	0.41 404	0.30 366	0.41 492	0.30 457	0.79 587	0.29 416

DANet	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 337	0.30 403	0.30 340	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 348	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GeoMambaStereo_RVC	0.56 502	2.49 698	1.46 722	0.55 470	0.30 390	0.53 543	0.26 347	0.47 498	0.29 387	0.50 526	0.31 452	0.51 546	0.29 392	0.44 472	0.28 366	0.53 498	0.31 371	0.57 571	0.29 438	0.51 530	0.27 377

Weightmod	0.27 292	0.29 243	0.33 361	0.38 323	0.20 321	0.30 338	0.21 314	0.29 332	0.21 329	0.29 337	0.22 340	0.30 351	0.20 331	0.30 348	0.21 326	0.37 361	0.31 371	0.27 337	0.20 327	0.28 331	0.21 312

DStereoFS	0.32 324	0.33 253	0.32 356	0.33 302	0.30 390	0.32 355	0.32 445	0.32 349	0.31 450	0.30 340	0.31 452	0.31 358	0.30 402	0.32 359	0.32 448	0.32 334	0.31 371	0.30 352	0.47 570	0.32 348	0.34 466

Replicate-Monster	0.45 450	0.57 370	0.60 530	0.40 346	0.29 378	0.37 376	0.27 351	0.37 371	0.30 403	0.40 395	0.31 452	0.40 408	0.30 402	0.99 631	0.27 357	1.36 697	0.31 371	0.34 379	0.30 457	0.36 384	0.54 565

z-mn7	0.16 223	1.21 555	0.33 361	0.41 361	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	0.35 353	0.31 371	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

RSM	0.36 352	0.36 262	0.43 461	0.37 320	0.42 533	0.49 515	0.42 529	0.37 371	0.28 377	0.36 372	0.29 392	0.36 379	0.30 402	0.37 385	0.28 366	0.34 345	0.31 371	0.34 379	0.35 507	0.40 465	0.29 416

SME	0.27 292	0.29 243	0.31 347	0.38 323	0.20 321	0.29 332	0.18 298	0.30 337	0.20 324	0.32 356	0.21 337	0.32 362	0.20 331	0.32 359	0.21 326	0.35 353	0.32 377	0.27 337	0.19 325	0.29 335	0.20 308

DStereoSA	0.32 324	0.52 351	0.34 375	0.31 291	0.31 439	0.30 338	0.30 386	0.31 346	0.30 403	0.31 350	0.31 452	0.31 358	0.30 402	0.31 356	0.31 436	0.30 325	0.32 377	0.31 359	0.31 468	0.31 345	0.31 441

HiDET	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.42 432	0.30 403	0.44 472	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 434	0.68 604	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.29 416

LCMNet	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.42 432	0.30 403	0.45 484	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 434	0.69 612	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.29 416

CSFM-Stereo	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.44 472	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 434	0.73 626	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.30 431

w-ln-seven	0.18 240	1.47 582	0.33 361	0.40 346	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	0.38 375	0.32 377	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HART	0.38 368	0.45 319	0.34 375	0.42 371	0.33 466	0.41 411	0.34 471	0.42 432	0.33 472	0.43 433	0.34 480	0.42 441	0.34 481	0.41 420	0.38 497	0.40 396	0.32 377	0.42 508	0.32 476	0.40 465	0.32 448

GIP-stereo	0.36 352	0.49 336	0.39 407	0.48 400	0.32 453	0.41 411	0.28 362	0.40 394	0.30 403	0.41 412	0.28 377	0.40 408	0.28 380	0.42 434	0.28 366	0.45 450	0.32 377	0.38 417	0.30 457	0.37 389	0.27 377

PAM	0.39 382	1.88 645	0.34 375	0.37 320	0.41 523	0.45 489	0.22 319	0.28 327	0.23 340	0.28 332	0.24 353	0.29 344	0.23 346	0.29 344	0.23 338	0.38 375	0.32 377	0.38 417	0.37 516	0.32 348	0.22 316

RAFT-Stereo-weight	0.45 450	1.90 648	0.34 375	0.42 371	0.36 488	0.43 439	0.35 476	0.42 432	0.34 483	0.42 426	0.34 480	0.44 486	0.34 481	0.41 420	0.34 475	0.38 375	0.32 377	0.38 417	0.32 476	0.38 402	0.33 457

ACVNet-DCA	0.37 362	1.00 465	0.30 329	0.40 346	0.29 378	0.40 392	0.29 377	0.40 394	0.29 387	0.40 395	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.39 397	0.28 366	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.32 476	0.33 355	0.32 448

1test111	0.37 362	1.02 481	0.30 329	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.28 362	0.39 385	0.29 387	0.39 388	0.29 392	0.39 398	0.28 380	0.40 400	0.29 384	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.31 468	0.32 348	0.31 441

cc1	0.37 362	1.02 481	0.30 329	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.28 362	0.39 385	0.29 387	0.39 388	0.29 392	0.39 398	0.28 380	0.40 400	0.29 384	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.31 468	0.32 348	0.31 441

ww	0.47 467	0.52 351	0.38 395	0.56 471	0.37 493	0.56 551	0.38 496	0.56 548	0.37 501	0.56 555	0.77 638	0.56 561	0.37 497	0.57 558	0.37 493	0.49 477	0.33 390	0.49 544	0.33 488	0.49 517	0.33 457

MGW-Stereo-1	0.34 331	0.52 351	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.38 496	0.29 332	0.19 317	0.30 340	0.19 322	0.29 344	0.37 497	0.57 558	0.19 314	0.49 477	0.33 390	0.49 544	0.33 488	0.49 517	0.33 457

canet-new	0.44 427	1.82 631	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

bcnet-new	0.44 427	1.81 623	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

LWStereo	0.44 427	1.82 631	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

LMStereo	0.44 427	1.80 618	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

CR7Stereo	0.44 427	1.81 623	0.39 407	0.50 444	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

ARStereo	0.44 427	1.80 618	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

ARStereo-new	0.44 427	1.80 618	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

FCBStereo	0.44 427	1.79 617	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

PSGStereo	0.44 427	1.78 612	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

MUNStereo	0.44 427	1.81 623	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.44 479	0.30 403	0.44 472	0.30 407	0.44 486	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 414	1.76 607	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.31 436	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.26 337

CHEStereo	0.44 427	1.78 612	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

TOTStereo	0.44 427	1.81 623	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 427	1.83 634	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

KABStereo	0.43 414	1.76 607	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

KMOStereo	0.43 414	1.80 618	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 427	1.81 623	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 414	1.77 609	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 414	1.78 612	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 427	1.85 640	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 414	1.77 609	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 427	1.86 643	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 427	1.80 618	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 427	1.82 631	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 414	1.77 609	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

MonSter++	0.38 368	0.44 310	0.31 347	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.31 434	0.43 440	0.31 450	0.45 484	0.31 452	0.43 450	0.31 454	0.43 441	0.69 612	0.38 375	0.33 390	0.40 474	0.30 457	0.38 402	0.30 431

xyz-stereo-finetune	0.28 298	0.49 336	0.16 222	0.16 175	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.22 297	0.30 403	0.32 356	0.31 452	0.32 362	0.31 454	0.32 359	0.32 448	0.32 334	0.33 390	0.31 359	0.32 476	0.31 345	0.32 448

GREAT-IGEV	0.38 368	0.43 307	0.36 388	0.48 400	0.32 453	0.45 489	0.32 445	0.45 488	0.32 462	0.45 484	0.32 463	0.45 496	0.32 462	0.45 492	0.32 448	0.44 420	0.33 390	0.41 492	0.29 438	0.41 476	0.29 416
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
xx1	0.38 368	1.03 483	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.41 411	0.28 362	0.40 394	0.29 387	0.40 395	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.40 400	0.29 384	0.34 345	0.33 390	0.34 379	0.32 476	0.34 360	0.32 448

quiztm	0.43 414	0.49 336	0.40 440	0.51 455	0.40 513	0.51 536	0.40 513	0.50 520	0.40 522	0.50 526	0.40 519	0.51 546	0.40 516	0.50 526	0.40 514	0.44 420	0.34 421	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 466

BARStereo	0.44 427	1.78 612	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.44 479	0.30 403	0.44 472	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.45 450	0.34 421	0.39 461	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 396	1.06 490	0.40 440	0.51 455	0.31 439	0.44 474	0.30 386	0.43 440	0.32 462	0.44 472	0.30 407	0.56 561	0.30 402	0.44 472	0.31 436	0.45 450	0.34 421	0.39 461	0.27 402	0.40 465	0.27 377

252Zero-FE	0.45 450	0.50 341	0.36 388	0.50 444	0.36 488	0.50 524	0.36 483	0.50 520	0.36 499	0.49 513	0.36 494	0.49 521	0.36 492	0.54 548	0.41 522	0.45 450	0.34 421	0.45 516	0.34 494	0.55 540	0.75 621

GCAP-BAT	0.41 396	1.30 567	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.44 472	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.34 421	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 388	1.09 493	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.44 479	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.45 450	0.34 421	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.27 377

H2IRNET	0.34 331	0.34 254	0.34 375	0.34 309	0.34 478	0.34 359	0.34 471	0.34 356	0.34 483	0.34 364	0.34 480	0.34 372	0.34 481	0.34 368	0.34 475	0.34 345	0.34 421	0.34 379	0.34 494	0.34 360	0.34 466

RMAStereo	0.45 450	1.81 623	0.40 440	0.50 444	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.31 450	0.44 472	0.31 452	0.44 486	0.32 462	0.44 472	0.31 436	0.46 462	0.35 428	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.27 377

ATMStereo	0.46 459	1.99 658	0.40 440	0.51 455	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.31 450	0.44 472	0.31 452	0.44 486	0.31 454	0.44 472	0.32 448	0.47 469	0.35 428	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.27 377

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 396	1.09 493	0.40 440	0.52 458	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.31 450	0.44 472	0.31 452	0.44 486	0.31 454	0.44 472	0.31 436	0.46 462	0.35 428	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.28 407

LG-Stereo_L2	0.34 331	0.37 265	0.38 395	0.47 394	0.28 365	0.39 390	0.28 362	0.39 385	0.28 377	0.39 388	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.38 389	0.28 366	0.42 418	0.35 428	0.36 405	0.26 363	0.35 373	0.26 337

CFNet-RSSM	0.91 600	4.89 773	0.34 375	0.44 382	1.07 671	1.62 734	1.40 756	0.91 610	0.35 488	1.60 731	1.39 760	0.64 577	0.34 481	0.44 472	0.33 460	0.41 404	0.35 428	0.75 607	0.30 457	0.41 476	0.29 416

ETE_ROB	0.35 343	0.35 256	0.35 386	0.35 313	0.35 482	0.35 363	0.35 476	0.35 359	0.35 488	0.35 368	0.35 489	0.35 374	0.35 488	0.35 371	0.35 479	0.35 353	0.35 428	0.35 395	0.35 507	0.35 373	0.35 477

NBS	0.39 382	0.68 388	0.36 388	0.38 323	0.36 488	0.38 383	0.39 512	0.39 385	0.39 519	0.37 379	0.35 489	0.37 390	0.38 503	0.37 385	0.38 497	0.39 388	0.36 434	0.36 405	0.39 534	0.38 402	0.38 493

Anonymus	0.47 467	0.73 397	0.46 471	0.43 378	0.54 577	0.53 543	0.27 351	0.39 385	0.35 488	0.33 361	0.40 519	0.33 367	0.38 503	0.53 545	0.54 574	0.56 510	0.36 434	0.49 544	0.53 586	0.66 557	0.54 565

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 427	1.83 634	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.36 434	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 133	0.44 310	0.33 361	0.39 333	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	0.39 388	0.36 434	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

DMCA	0.36 352	0.38 269	0.37 393	0.35 313	0.35 482	0.36 367	0.36 483	0.36 363	0.35 488	0.35 368	0.37 501	0.36 379	0.36 492	0.35 371	0.36 483	0.36 358	0.36 434	0.35 395	0.36 513	0.36 384	0.36 480

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 506	5.10 781	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.44 420	0.37 439	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

ACMStereo	0.60 506	5.12 782	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.44 420	0.37 439	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

UGAM-zero	0.51 488	2.17 671	0.39 407	0.53 460	0.36 488	0.50 524	0.36 483	0.50 520	0.36 499	0.49 513	0.36 494	0.50 535	0.35 488	0.50 526	0.36 483	0.49 477	0.37 439	0.47 531	0.35 507	0.46 496	0.34 466

UGAM	0.51 488	2.23 676	0.39 407	0.54 463	0.35 482	0.50 524	0.35 476	0.49 511	0.35 488	0.49 513	0.35 489	0.49 521	0.36 492	0.50 526	0.36 483	0.49 477	0.37 439	0.45 516	0.34 494	0.45 491	0.34 466

GCST	0.50 483	2.08 661	0.38 395	0.53 460	0.35 482	0.49 515	0.35 476	0.50 520	0.35 488	0.49 513	0.35 489	0.49 521	0.35 488	0.49 518	0.35 479	0.48 474	0.37 439	0.45 516	0.33 488	0.44 486	0.33 457

CASnet	0.35 343	0.51 349	0.44 463	0.32 298	0.31 439	0.24 303	0.34 471	0.36 363	0.25 350	0.31 350	0.37 501	0.30 351	0.33 474	0.25 319	0.45 539	0.37 361	0.37 439	0.33 369	0.35 507	0.34 360	0.37 486
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_RVC	2.38 789	8.71 825	0.38 395	9.33 840	0.42 533	0.56 551	0.42 529	0.60 560	0.38 506	0.62 570	0.42 538	0.56 561	7.29 856	0.62 566	0.42 530	0.53 498	0.37 439	0.49 544	0.34 494	8.30 853	6.87 853

XPNet_ROB	0.37 362	0.37 265	0.37 393	0.37 320	0.37 493	0.37 376	0.37 489	0.37 371	0.37 501	0.37 379	0.37 501	0.37 390	0.37 497	0.37 385	0.37 493	0.37 361	0.37 439	0.37 409	0.37 516	0.37 389	0.37 486

mms	0.40 388	0.45 319	0.35 386	0.48 400	0.36 488	0.47 501	0.34 471	0.45 488	0.38 506	0.47 496	0.33 472	0.45 496	0.32 462	0.45 492	0.32 448	0.39 388	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.39 451	0.39 500

fffy	0.38 368	0.43 307	0.33 361	0.46 387	0.33 466	0.45 489	0.32 445	0.45 488	0.32 462	0.45 484	0.32 463	0.45 496	0.33 474	0.45 492	0.32 448	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.37 389	0.36 480

WAO-8	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 380	0.38 506	0.38 381	0.38 506	0.38 393	0.38 503	0.38 389	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.38 402	0.38 493

WAO-7	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 380	0.38 506	0.38 381	0.38 506	0.38 393	0.38 503	0.38 389	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.38 530	0.38 402	0.38 493

HanzoNet	0.39 382	0.38 269	0.40 440	0.39 333	0.41 523	0.38 383	0.38 496	0.38 380	0.38 506	0.39 388	0.39 516	0.38 393	0.38 503	0.39 397	0.40 514	0.38 375	0.38 447	0.40 474	0.38 530	0.38 402	0.40 503

Venus	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.37 376	0.38 496	0.37 371	0.37 501	0.41 412	0.37 501	0.39 398	0.37 497	0.38 389	0.38 497	0.37 361	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.37 389	0.38 493

IMH	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 380	0.38 506	0.42 426	0.38 506	0.40 408	0.38 503	0.38 389	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.39 461	0.38 530	0.38 402	0.38 493

S0	0.42 411	0.44 310	0.54 516	0.59 478	0.34 478	0.48 506	0.22 319	0.51 534	0.25 350	0.51 536	0.34 480	0.53 550	0.35 488	0.47 501	0.36 483	0.55 506	0.39 454	0.49 544	0.27 402	0.46 496	0.34 466

GCAP-Stereo	0.75 552	4.15 762	0.42 459	0.75 522	0.35 482	0.78 588	0.40 513	0.79 591	0.38 506	0.78 600	0.36 494	0.78 602	0.36 492	0.79 595	0.39 511	0.75 564	0.39 454	0.76 609	0.39 534	0.75 578	0.39 500

CES	0.39 382	0.47 328	0.36 388	0.36 317	0.37 493	0.45 489	0.35 476	0.35 359	0.40 522	0.36 372	0.44 543	0.47 507	0.36 492	0.44 472	0.36 483	0.37 361	0.39 454	0.44 511	0.35 507	0.37 389	0.36 480

IGEV-Stereo	0.35 343	0.44 310	0.45 465	0.49 407	0.30 390	0.37 376	0.30 386	0.36 363	0.30 403	0.36 372	0.29 392	0.36 379	0.29 392	0.36 377	0.30 394	0.46 462	0.39 454	0.32 362	0.24 354	0.32 348	0.25 331
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PointNet	0.60 506	0.75 402	0.49 494	0.79 525	0.50 564	0.79 591	0.49 560	0.79 591	0.49 565	0.80 603	0.49 568	0.79 604	0.49 565	0.80 597	0.49 560	0.63 531	0.40 458	0.63 580	0.40 536	0.63 554	0.40 503

ccccc	0.41 396	0.44 310	0.34 375	0.48 400	0.35 482	0.48 506	0.35 476	0.51 534	0.35 488	0.47 496	0.35 489	0.47 507	0.34 481	0.47 501	0.35 479	0.41 404	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.41 476	0.39 500

HH	0.71 541	2.54 699	0.74 580	1.10 578	0.32 453	0.41 411	0.37 489	0.69 575	0.78 638	0.73 590	0.90 651	0.75 599	1.00 654	0.84 607	0.69 612	0.69 541	0.40 458	0.35 395	0.26 363	0.35 373	0.26 337

HanStereo	0.71 541	2.54 699	0.74 580	1.10 578	0.32 453	0.41 411	0.37 489	0.69 575	0.78 638	0.73 590	0.90 651	0.75 599	1.00 654	0.84 607	0.69 612	0.69 541	0.40 458	0.35 395	0.26 363	0.35 373	0.26 337

knoymous	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503

anonymousa	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503

riskmin	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503

Anonymous_2	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503

Anonymous_1	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503

AdaStereo	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503
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.
MWDA-net	0.67 530	0.66 386	0.45 465	2.84 744	0.46 544	0.73 583	0.45 539	0.71 580	0.44 545	0.72 586	0.45 548	0.70 588	0.45 545	0.70 581	0.44 536	0.61 522	0.41 468	0.61 577	0.43 557	0.61 552	0.42 519

FE-Mocha	0.35 343	0.71 394	0.40 440	0.47 394	0.27 357	0.34 359	0.27 351	0.34 356	0.26 364	0.34 364	0.26 364	0.34 372	0.27 371	0.34 368	0.27 357	0.44 420	0.41 468	0.33 369	0.29 438	0.32 348	0.29 416

water-stereo	0.41 396	0.84 421	0.46 471	0.50 444	0.33 466	0.45 489	0.33 456	0.45 488	0.32 462	0.45 484	0.32 463	0.45 496	0.32 462	0.45 492	0.32 448	0.44 420	0.41 468	0.39 461	0.31 468	0.39 451	0.32 448

SCV_C0	0.45 450	0.88 430	0.49 494	0.54 463	0.37 493	0.48 506	0.37 489	0.48 503	0.37 501	0.48 503	0.36 494	0.48 514	0.37 497	0.49 518	0.37 493	0.50 487	0.41 468	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 466

fffft	0.48 474	0.51 349	0.45 465	0.52 458	0.45 542	0.52 540	0.45 539	0.52 539	0.48 563	0.53 543	0.45 548	0.52 548	0.45 545	0.52 541	0.46 543	0.51 493	0.41 468	0.50 552	0.41 546	0.50 524	0.41 512
1: 1. 1
GwcNet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 413	0.41 532	0.41 412	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 420	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 512

PSMNet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 413	0.41 532	0.41 412	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 420	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 512

GANet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 413	0.41 532	0.41 412	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 420	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 512

ADLNet2	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 413	0.41 532	0.41 412	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 420	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 512

ADLNet	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 413	0.41 532	0.41 412	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 420	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 512

DN	0.53 494	0.85 423	0.45 465	0.65 492	0.44 538	0.60 561	0.44 533	0.60 560	0.44 545	0.60 564	0.45 548	0.60 570	0.44 541	0.60 564	0.44 536	0.56 510	0.42 478	0.56 570	0.42 554	0.56 543	0.42 519

FSD	0.61 513	0.59 375	0.50 500	2.58 736	0.44 538	0.56 551	0.44 533	0.55 547	0.44 545	0.56 555	0.44 543	0.56 561	0.44 541	0.56 553	0.46 543	0.61 522	0.42 478	0.52 560	0.42 554	0.52 534	0.51 557

GASTEREO	0.48 474	1.21 555	0.47 479	0.57 473	0.38 501	0.50 524	0.38 496	0.50 520	0.38 506	0.50 526	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.50 526	0.38 497	0.52 495	0.42 478	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 466

DVStereo	0.43 414	0.86 425	0.48 487	0.50 444	0.33 466	0.46 496	0.33 456	0.46 492	0.33 472	0.46 490	0.33 472	0.47 507	0.33 474	0.47 501	0.34 475	0.45 450	0.42 478	0.40 474	0.33 488	0.47 510	0.38 493

MonSter	0.60 506	0.64 385	0.52 511	0.62 484	0.44 538	2.07 754	0.44 533	0.62 565	0.44 545	0.62 570	0.44 543	0.62 575	0.44 541	0.62 566	0.44 536	0.58 513	0.42 478	0.62 578	0.46 563	0.58 549	0.42 519

FAST (zero-shot)	0.87 596	1.55 586	0.42 459	1.57 672	0.42 533	1.62 734	0.45 539	1.59 728	0.42 540	1.66 739	0.44 543	1.62 740	0.42 534	1.59 733	0.42 530	0.64 533	0.43 483	0.64 582	0.42 554	0.67 560	0.46 531

GEAStereo	0.62 516	3.91 755	0.48 487	0.69 503	0.38 501	0.51 536	0.38 496	0.51 534	0.38 506	0.53 543	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.51 536	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 466

GSStereo	0.81 571	4.28 765	0.50 500	0.59 478	0.40 513	0.51 536	0.38 496	0.50 520	0.38 506	0.50 526	0.38 506	0.50 535	3.79 836	0.50 526	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.35 477

GS-Stereo							0.38 496	0.50 520	0.38 506	0.50 526	0.38 506	0.50 535	3.79 836	0.50 526	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.35 477

gasm-f	0.62 516	3.91 755	0.48 487	0.69 503	0.38 501	0.51 536	0.38 496	0.51 534	0.38 506	0.53 543	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.51 536	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 466

depthmonostereo	0.44 427	0.85 423	0.46 471	0.54 463	0.40 513	0.52 540	0.38 496	0.52 539	0.35 488	0.47 496	0.34 480	0.46 500	0.34 481	0.47 501	0.34 475	0.45 450	0.43 483	0.41 492	0.33 488	0.41 476	0.32 448

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 474	0.55 364	0.47 479	0.63 486	0.41 523	0.56 551	0.44 533	0.56 548	0.41 532	0.56 555	0.41 527	0.57 565	0.42 534	0.56 553	0.41 522	0.55 506	0.43 483	0.51 557	0.37 516	0.51 530	0.37 486

DispNO	1.00 615	0.63 383	0.43 461	3.45 767	0.44 538	0.65 569	0.43 532	0.64 568	0.43 542	0.64 574	0.43 541	0.64 577	3.03 814	0.64 572	0.43 535	4.55 816	0.43 483	0.63 580	0.43 557	0.63 554	0.43 522

z-ln-s-r	0.21 256	1.40 580	0.53 515	0.56 471	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	0.57 512	0.44 491	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

MyStereo07	0.60 506	3.72 748	0.48 487	0.49 407	0.41 523	0.36 367	0.32 445	0.49 511	0.43 542	0.51 536	0.42 538	0.49 521	0.43 539	0.51 536	0.64 589	0.49 477	0.45 492	0.34 379	0.32 476	0.35 373	0.43 522

MyStereo04	0.55 499	3.72 748	0.59 526	0.49 407	0.41 523	0.36 367	0.32 445	0.37 371	0.31 450	0.34 364	0.46 552	0.35 374	0.32 462	0.35 371	0.33 460	0.49 477	0.45 492	0.34 379	0.32 476	0.35 373	0.43 522

LG-Stereo_L1	0.47 467	0.52 351	0.47 479	0.62 484	0.39 511	0.53 543	0.40 513	0.53 541	0.39 519	0.53 543	0.39 516	0.53 550	0.39 515	0.53 545	0.39 511	0.55 506	0.46 494	0.49 544	0.37 516	0.49 517	0.37 486

SCV	0.46 459	0.94 450	0.45 465	0.54 463	0.37 493	0.48 506	0.38 496	0.48 503	0.37 501	0.48 503	0.39 516	0.48 514	0.37 497	0.49 518	0.37 493	0.50 487	0.46 494	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 466

otaku	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 492	0.46 550	0.46 490	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 497	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 531

Ntro	0.47 467	0.47 328	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.47 501	0.47 549	0.46 492	0.47 556	0.46 490	0.46 552	0.47 507	0.46 549	0.47 501	0.47 551	0.47 469	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 531

Dean	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 492	0.46 550	0.47 496	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 497	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 531

ACVNet_1	0.46 459	0.47 328	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 492	0.47 556	0.46 490	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 497	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.47 531	0.46 563	0.46 496	0.46 531

ACVNet-4b	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 492	0.46 550	0.46 490	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.47 501	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 531

Selective-IGEV	0.51 488	0.55 364	0.45 465	0.69 503	0.45 542	0.61 563	0.45 539	0.50 520	0.40 522	0.56 555	0.44 543	0.55 558	0.40 516	0.72 585	0.67 596	0.59 516	0.46 494	0.45 516	0.34 494	0.46 496	0.37 486

test410_97500	0.41 396	0.89 433	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.40 392	0.31 434	0.40 394	0.31 450	0.61 566	0.53 581	0.40 408	0.31 454	0.40 400	0.31 436	0.58 513	0.47 502	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.29 416

test410	0.66 524	5.69 805	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.41 411	0.31 434	0.40 394	0.31 450	0.62 570	0.55 584	0.40 408	0.31 454	0.40 400	0.31 436	0.59 516	0.47 502	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.30 431

MSCF	0.51 488	1.40 580	0.49 494	0.58 475	0.38 501	0.50 524	0.38 496	0.54 544	0.41 532	0.52 540	0.41 527	0.53 550	0.42 534	0.53 545	0.41 522	0.60 518	0.47 502	0.48 539	0.37 516	0.48 514	0.38 493

HaxPig	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.49 407	0.47 552	0.47 501	0.47 549	0.47 498	0.47 556	0.47 496	0.47 561	0.47 507	0.47 558	0.47 501	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.47 531	0.47 570	0.47 510	0.48 541

UNDER WATER	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.47 394	0.47 552	0.47 501	0.47 549	0.47 498	0.47 556	0.47 496	0.47 561	0.47 507	0.46 549	0.47 501	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.47 531	0.46 563	0.47 510	0.47 539

LVE	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.47 394	0.49 560	0.47 501	0.47 549	0.47 498	0.49 565	0.47 496	0.47 561	0.47 507	0.46 549	0.47 501	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.48 539	0.47 570	0.47 510	0.47 539

GStereo	0.75 552	2.98 727	1.68 737	0.69 503	0.39 511	0.72 581	0.41 522	0.72 584	0.34 483	0.73 590	0.41 527	0.72 592	0.49 565	0.74 590	0.47 551	0.69 541	0.48 508	0.74 605	0.40 536	0.69 566	0.44 525

WCG-NET	0.61 513	1.21 555	0.54 516	0.61 483	0.53 574	0.67 572	0.53 571	0.66 572	0.53 579	0.64 574	0.53 581	0.65 581	0.53 577	0.59 562	0.52 570	0.65 535	0.48 508	0.64 582	0.52 584	0.58 549	0.50 550

RainbowNet	0.48 474	0.48 334	0.48 487	0.48 400	0.48 556	0.48 506	0.48 558	0.48 503	0.48 563	0.48 503	0.48 565	0.48 514	0.48 559	0.48 511	0.48 558	0.48 474	0.48 508	0.48 539	0.48 574	0.48 514	0.48 541

notaker	0.48 474	0.49 336	0.48 487	0.48 400	0.48 556	0.48 506	0.48 558	0.48 503	0.49 565	0.48 503	0.48 565	0.48 514	0.48 559	0.48 511	0.48 558	0.48 474	0.48 508	0.48 539	0.48 574	0.48 514	0.49 547

CAR	0.72 544	0.76 405	0.59 526	0.84 534	1.19 691	0.81 596	0.58 579	0.81 597	0.58 585	0.81 606	0.58 589	0.83 611	0.59 588	0.82 601	0.59 583	0.71 548	0.49 512	0.73 600	0.68 624	0.87 601	0.52 559

MSE-Stereo	0.72 544	0.76 405	0.59 526	0.84 534	1.19 691	0.81 596	0.58 579	0.81 597	0.58 585	0.81 606	0.58 589	0.83 611	0.59 588	0.82 601	0.59 583	0.71 548	0.49 512	0.73 600	0.68 624	0.87 601	0.52 559

MLG-Stereo	0.92 602	0.90 437	0.84 597	1.27 646	0.49 560	1.38 719	0.88 642	1.41 723	0.97 667	0.73 590	1.09 681	1.26 715	0.43 539	0.72 585	1.05 671	1.13 629	0.49 512	1.18 676	0.66 618	1.01 633	0.46 531

MyStereo8	0.71 541	3.92 757	0.52 511	0.59 478	0.52 571	0.57 558	0.53 571	0.59 558	0.50 570	0.59 563	0.51 578	0.57 565	0.50 570	0.56 553	0.52 570	0.54 500	0.49 512	0.54 566	0.49 578	0.55 540	0.50 550

ktn	0.72 544	0.53 357	1.08 631	1.14 584	0.51 570	1.22 701	1.36 749	0.51 534	0.59 590	0.51 536	0.51 578	0.69 585	1.20 685	0.67 576	0.51 568	0.51 493	0.49 512	0.58 573	0.66 618	0.52 534	0.53 562

KSHMR	0.66 524	0.50 341	0.48 487	1.15 587	0.52 571	0.49 515	0.51 568	0.49 511	0.71 628	0.67 580	0.50 572	1.16 665	1.11 673	0.66 574	0.52 570	0.49 477	0.49 512	0.51 557	0.66 618	0.50 524	1.14 680

TorneroNet	0.66 524	0.53 357	0.50 500	0.50 444	0.64 595	1.06 639	0.70 615	0.50 520	0.51 577	0.49 513	0.69 617	0.49 521	0.50 570	0.48 511	1.15 683	0.71 548	0.49 512	1.14 664	1.08 684	0.49 517	0.49 547

ACVNet_2	0.49 480	0.49 336	0.49 494	0.49 407	0.49 560	0.49 515	0.49 560	0.49 511	0.49 565	0.49 513	0.49 568	0.49 521	0.49 565	0.49 518	0.49 560	0.49 477	0.49 512	0.49 544	0.49 578	0.49 517	0.49 547

DDF-Stereo	0.43 414	1.15 502	0.57 524	0.53 460	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 413	0.32 462	0.41 412	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.40 400	0.32 448	0.52 495	0.50 520	0.38 417	0.31 468	0.39 451	0.31 441

FoundationStereo	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 520	0.50 570	0.50 526	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 526	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 550

StereoAnything_RVC	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 520	0.50 570	0.50 526	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 526	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 550

dual_stereo	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 520	0.50 570	0.50 526	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 526	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 550

SANet	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 520	0.50 570	0.50 526	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 526	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 550

GeoAtt-L (ZS)	0.60 506	0.70 392	0.51 507	0.75 522	0.46 544	0.72 581	0.46 543	0.76 588	0.46 550	0.72 586	0.46 552	0.72 592	0.46 549	0.72 585	0.46 543	0.75 564	0.51 525	0.70 597	0.45 560	0.69 566	0.45 528

416test1013	0.49 480	0.80 414	0.33 361	0.67 497	0.33 466	0.48 506	0.41 522	0.48 503	0.39 519	0.48 503	0.93 660	0.52 548	0.32 462	0.52 541	0.38 497	0.49 477	0.51 525	0.53 563	0.37 516	0.51 530	0.36 480

LG-Stereo	0.60 506	0.58 372	0.47 479	0.64 491	0.74 617	1.00 620	0.69 608	0.57 552	0.41 532	0.57 559	0.41 527	0.57 565	0.41 528	1.00 633	0.75 631	0.91 589	0.51 525	0.52 560	0.37 516	0.52 534	0.37 486

LL-Strereo2	0.48 474	1.73 605	0.51 507	0.59 478	0.34 478	0.42 432	0.33 456	0.40 394	0.31 450	0.42 426	0.33 472	0.42 441	0.31 454	0.44 472	0.39 511	0.60 518	0.51 525	0.44 511	0.33 488	0.44 486	0.33 457

rgla	0.45 450	0.54 361	0.33 361	0.67 497	0.32 453	0.48 506	0.33 456	0.48 503	0.33 472	0.48 503	0.94 661	0.48 514	0.33 474	0.47 501	0.33 460	0.45 450	0.52 529	0.53 563	0.31 468	0.45 491	0.32 448

416test	0.46 459	0.55 364	0.33 361	0.67 497	0.33 466	0.48 506	0.33 456	0.48 503	0.33 472	0.48 503	0.99 667	0.48 514	0.33 474	0.48 511	0.33 460	0.45 450	0.52 529	0.54 566	0.32 476	0.45 491	0.32 448

AIO-test1	0.54 495	0.60 380	0.52 511	0.66 496	0.47 552	0.61 563	0.47 549	0.58 555	0.46 550	0.61 566	0.46 552	0.61 573	0.45 545	0.62 566	0.45 539	0.61 522	0.52 529	0.57 571	0.48 574	0.57 546	0.48 541

LL-Strereo	1.01 625	5.06 780	1.63 733	0.70 510	1.43 753	0.56 551	0.46 543	0.57 552	0.50 570	0.57 559	0.50 572	1.58 735	0.49 565	0.59 562	0.50 563	1.64 719	0.52 529	0.51 557	1.37 756	0.52 534	0.45 528

MGA	0.73 548	0.76 405	0.60 530	0.92 547	1.17 687	0.81 596	0.59 583	0.84 601	0.62 595	0.81 606	0.59 591	0.84 613	0.60 590	0.81 600	0.61 587	0.71 548	0.53 533	0.89 628	0.53 586	0.75 578	0.54 565

AIO-test2	0.55 499	0.59 375	0.52 511	0.67 497	0.47 552	0.61 563	0.47 549	0.61 564	0.47 556	0.61 566	0.47 561	0.61 573	0.48 559	0.62 566	0.47 551	0.64 533	0.53 533	0.58 573	0.47 570	0.58 549	0.48 541

PSMNet_ROB	0.54 495	0.54 361	0.54 516	0.54 463	0.53 574	0.54 548	0.54 574	0.53 541	0.54 581	0.54 549	0.54 583	0.54 554	0.53 577	0.54 548	0.54 574	0.54 500	0.53 533	0.54 566	0.54 588	0.54 539	0.54 565

anonymity	0.63 518	0.69 389	0.56 520	0.71 512	0.56 578	0.71 579	0.56 576	0.71 580	0.56 582	0.72 586	0.56 586	0.71 589	0.56 581	0.71 583	0.58 580	0.68 540	0.55 536	0.68 589	0.55 590	0.68 562	0.54 565

ARAFT	0.68 532	0.81 418	0.63 542	0.74 521	0.60 583	0.78 588	0.62 586	0.77 590	0.66 602	0.74 596	0.63 599	0.75 599	0.62 594	0.83 606	0.60 585	0.70 547	0.55 536	0.70 597	0.60 602	0.78 585	0.55 573

PAM_32	0.64 520	2.38 691	0.51 507	0.92 547	0.43 537	0.53 543	0.44 533	0.87 603	0.43 542	0.52 540	0.45 548	0.53 550	0.40 516	0.54 548	0.46 543	0.62 527	0.56 538	0.48 539	0.45 560	0.76 581	0.44 525

CASS	0.57 505	0.89 433	0.56 520	0.57 473	0.56 578	0.56 551	0.56 576	0.56 548	0.53 579	0.57 559	0.57 587	0.59 569	0.48 559	0.56 553	0.57 578	0.55 506	0.56 538	0.47 531	0.56 594	0.62 553	0.56 576
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GREATEN-IGEV_RVC	0.38 368	0.35 256	0.56 520	0.63 486	0.29 378	0.36 367	0.29 377	0.36 363	0.29 387	0.39 388	0.29 392	0.36 379	0.29 392	0.36 377	0.29 384	0.62 527	0.57 540	0.35 395	0.29 438	0.36 384	0.29 416

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 368	0.35 256	0.56 520	0.63 486	0.28 365	0.36 367	0.28 362	0.36 363	0.28 377	0.36 372	0.28 377	0.36 379	0.28 380	0.36 377	0.28 366	0.62 527	0.57 540	0.35 395	0.28 423	0.35 373	0.28 407

MyStereo06	0.75 552	4.12 759	0.60 530	0.63 486	0.61 589	0.62 566	0.66 591	0.56 548	0.45 549	0.55 553	0.48 565	0.54 554	0.46 549	0.57 558	0.45 539	0.60 518	0.57 540	0.64 582	0.55 590	0.72 573	0.55 573

MyStereo05	0.80 566	4.12 759	0.63 542	0.63 486	0.61 589	0.62 566	0.66 591	0.65 569	0.62 595	0.67 580	0.61 597	0.65 581	0.58 586	0.67 576	0.55 577	0.60 518	0.57 540	0.64 582	0.55 590	0.72 573	0.55 573

ManiGeoR	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.73 518	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	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf10	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.73 518	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	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf8	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.72 514	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	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

monster-pro	0.75 552	1.67 597	0.64 545	0.89 540	0.57 580	0.86 605	0.56 576	0.87 603	0.56 582	0.87 612	0.57 587	0.88 616	0.57 583	0.87 612	0.57 578	0.79 571	0.58 544	0.76 609	0.54 588	0.77 583	0.54 565

FlowAnything_test	1.02 627	1.72 600	0.71 572	1.59 674	0.70 610	1.61 732	0.69 608	1.61 730	0.70 623	1.60 731	0.70 621	1.61 739	0.69 614	1.61 736	0.70 621	0.81 577	0.58 544	0.81 618	0.55 590	0.81 593	0.56 576

FlowAnything	1.02 627	1.71 599	0.72 575	1.59 674	0.69 606	1.60 731	0.69 608	1.61 730	0.70 623	1.60 731	0.69 617	1.60 736	0.69 614	1.61 736	0.69 612	0.81 577	0.58 544	0.81 618	0.56 594	0.82 595	0.56 576

HLF11	0.17 231	0.05 68	0.63 542	0.72 514	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	0.71 548	0.59 550	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 231	0.05 68	0.65 549	0.72 514	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	0.71 548	0.59 550	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

zero-FE	0.72 544	1.31 569	0.66 551	0.92 547	0.60 583	0.82 599	0.58 579	0.82 600	0.58 585	0.81 606	0.60 593	0.81 609	0.60 590	0.82 601	0.58 580	0.74 563	0.59 550	0.73 600	0.52 584	0.76 581	0.51 557

MWSP-net	0.96 611	0.75 402	0.49 494	4.84 809	0.48 556	1.28 707	0.52 569	1.20 655	0.51 577	1.14 660	0.70 621	1.00 633	0.56 581	0.90 617	0.69 612	0.76 567	0.60 553	0.95 645	0.56 594	0.73 576	0.45 528

DDUNet	0.81 571	2.45 696	0.57 524	0.90 542	0.60 583	0.88 607	0.59 583	0.90 608	0.60 591	0.88 614	0.60 593	0.90 620	0.58 586	0.88 614	0.60 585	0.84 584	0.60 553	0.86 626	0.57 597	0.86 600	0.60 581

UDG	0.80 566	2.21 675	0.60 530	0.91 544	0.60 583	0.90 610	0.58 579	0.88 607	0.60 591	0.90 615	0.60 593	0.88 616	0.60 590	0.90 617	0.58 580	0.86 586	0.60 553	0.84 624	0.59 601	0.84 598	0.61 582

PA-Net	11.80 854	223.51 886	0.62 538	0.59 478	0.71 612	0.59 560	0.73 622	0.67 573	0.73 634	0.55 553	0.61 597	0.60 570	0.74 626	0.63 571	0.73 626	0.66 537	0.60 553	0.69 592	0.66 618	0.72 573	0.65 594
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	1.07 632	1.09 493	0.98 611	0.89 540	0.52 571	1.41 723	0.91 646	1.21 701	1.24 747	1.96 749	2.05 820	1.91 751	1.30 739	1.27 718	1.08 673	0.80 573	0.60 553	0.58 573	0.41 546	0.68 562	0.54 565

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 538	0.72 396	0.71 572	0.80 529	0.62 594	0.82 599	0.61 585	0.81 597	0.62 595	0.81 606	0.63 599	0.80 606	0.70 618	0.73 588	0.61 587	0.76 567	0.61 558	0.74 605	0.61 604	0.77 583	0.61 582

S	0.56 502	0.61 382	0.54 516	0.68 502	0.48 556	0.65 569	0.49 560	0.63 566	0.49 565	0.64 574	0.49 568	0.64 577	0.48 559	0.62 566	0.49 560	0.63 531	0.62 559	0.59 576	0.48 574	0.57 546	0.48 541

SMoEStereo_RVC	0.63 518	0.75 402	0.51 507	0.73 518	0.53 574	0.71 579	0.47 549	0.67 573	0.58 585	0.74 596	0.60 593	0.72 592	0.53 577	0.74 590	0.51 568	0.61 522	0.62 559	0.62 578	0.61 604	0.63 554	0.61 582

AFF-stereo	0.73 548	0.88 430	0.67 555	0.75 522	0.68 605	0.75 585	0.64 588	0.80 594	0.72 631	0.83 611	0.70 621	0.82 610	0.64 595	0.84 607	0.67 596	0.77 570	0.63 561	0.81 618	0.63 606	0.78 585	0.62 585

STTRV1_RVC	0.82 576	1.60 590	0.70 568	1.01 571	0.60 583	1.07 642	0.69 608	1.01 632	0.60 591	0.72 586	0.55 584	1.02 648	0.68 607	1.03 649	0.67 596	0.89 588	0.63 561	0.92 635	0.57 597	0.90 608	0.65 594

AdaDepth	0.86 592	0.93 448	0.71 572	1.01 571	1.07 671	1.02 636	0.71 618	1.00 621	0.71 628	1.01 640	0.71 627	1.00 633	0.72 624	1.14 662	0.71 623	0.92 592	0.64 563	0.90 629	0.64 611	0.89 605	0.69 603

LMCR-Stereo	0.65 522	0.63 383	0.65 549	0.65 492	0.65 597	0.66 571	0.63 587	0.58 555	0.65 600	0.63 573	0.64 601	0.65 581	0.65 597	0.66 574	0.66 595	0.66 537	0.64 563	0.65 586	0.67 622	0.68 562	0.73 617

SE	0.64 520	0.73 397	0.77 585	0.79 525	0.59 581	0.78 588	0.54 574	0.58 555	0.58 585	0.78 600	0.59 591	0.63 576	0.18 315	0.78 594	0.52 570	0.80 573	0.65 565	0.69 592	0.57 597	0.75 578	0.52 559

plain	1.88 724	3.16 732	0.64 545	3.10 749	0.65 597	3.10 808	0.64 588	3.12 813	0.65 600	3.10 814	0.65 603	3.11 815	0.65 597	3.12 813	0.65 592	3.12 798	0.65 565	3.13 813	0.65 615	3.13 801	0.65 594

DSFCA	0.66 524	0.73 397	0.78 587	0.65 492	0.65 597	0.64 568	0.64 588	0.65 569	0.63 598	0.64 574	0.64 601	0.64 577	0.64 595	0.65 573	0.65 592	0.65 535	0.65 565	0.65 586	0.65 615	0.66 557	0.64 592

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 530	0.78 409	0.67 555	0.67 497	0.66 600	0.67 572	0.67 595	0.65 569	0.66 602	0.66 578	0.67 606	0.66 584	0.67 602	0.67 576	0.72 625	0.66 537	0.67 568	0.67 588	0.67 622	0.67 560	0.67 599

WQFJA1++	0.84 583	0.98 455	0.67 555	1.26 645	0.75 619	1.00 620	0.67 595	1.00 621	0.67 604	1.00 627	0.67 606	1.00 633	0.67 602	1.00 633	0.67 596	0.96 600	0.67 568	0.91 632	0.63 606	0.92 612	0.63 586

WQFJA1	0.85 589	0.98 455	0.67 555	1.29 651	0.76 624	1.01 630	0.67 595	1.02 637	0.67 604	1.02 644	0.67 606	1.01 644	0.67 602	1.01 643	0.68 604	0.99 607	0.67 568	0.93 639	0.64 611	0.92 612	0.65 594

WQFJX1	0.84 583	0.98 455	0.67 555	1.30 653	0.75 619	1.01 630	0.67 595	1.01 632	0.67 604	1.01 640	0.67 606	1.01 644	0.68 607	1.00 633	0.68 604	0.98 606	0.67 568	0.92 635	0.64 611	0.92 612	0.64 592

WQFJX	0.85 589	1.00 465	0.68 563	1.30 653	0.75 619	1.01 630	0.68 600	1.01 632	0.68 610	1.01 640	0.68 612	1.03 650	0.68 607	1.02 647	0.67 596	0.97 602	0.67 568	0.93 639	0.63 606	0.94 621	0.63 586

NLMM	0.84 583	1.00 465	0.67 555	1.27 646	0.75 619	1.00 620	0.68 600	1.00 621	0.67 604	1.00 627	0.67 606	1.02 648	0.67 602	1.02 647	0.67 596	0.97 602	0.67 568	0.93 639	0.63 606	0.92 612	0.63 586

NLMM1	0.86 592	0.98 455	0.69 565	1.48 668	0.75 619	1.01 630	0.69 608	1.00 621	0.69 615	1.00 627	0.70 621	1.00 633	0.68 607	1.01 643	0.67 596	0.97 602	0.68 574	0.92 635	0.63 606	0.93 617	0.63 586

NLSM3	0.85 589	0.99 463	0.68 563	1.29 651	0.76 624	1.01 630	0.68 600	1.01 632	0.68 610	1.02 644	0.68 612	1.01 644	0.68 607	1.01 643	0.68 604	0.97 602	0.68 574	0.93 639	0.64 611	0.93 617	0.63 586

UniTT-Stereo	2.03 745	3.43 741	0.72 575	3.42 766	0.73 615	3.27 811	0.68 600	3.38 818	0.69 615	3.29 817	0.72 630	3.28 818	0.70 618	3.35 819	0.68 604	3.39 803	0.68 574	3.31 816	0.69 628	3.37 802	0.73 617

DCRE	0.84 583	1.89 646	0.77 585	0.94 554	0.72 614	0.88 607	0.73 622	0.87 603	0.78 638	0.90 615	0.71 627	0.88 616	0.67 602	0.88 614	0.73 626	0.81 577	0.68 574	0.81 618	0.70 632	0.82 595	0.70 606

R-Stereo Train	0.81 571	0.96 452	0.67 555	0.95 556	0.67 602	0.95 615	0.68 600	0.95 619	0.68 610	0.95 625	0.68 612	0.96 630	0.68 607	0.96 629	0.68 604	0.94 598	0.68 574	0.94 643	0.68 624	0.94 621	0.68 601

RAFT-Stereo	0.81 571	0.96 452	0.67 555	0.95 556	0.67 602	0.95 615	0.68 600	0.95 619	0.68 610	0.95 625	0.68 612	0.96 630	0.68 607	0.96 629	0.68 604	0.94 598	0.68 574	0.94 643	0.68 624	0.94 621	0.68 601
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 535	0.69 389	0.69 565	0.69 503	0.69 606	0.69 574	0.69 608	0.69 575	0.69 615	0.69 583	0.69 617	0.69 585	0.69 614	0.69 579	0.69 612	0.69 541	0.69 580	0.69 592	0.69 628	0.69 566	0.69 603

mm1	0.69 535	0.69 389	0.69 565	0.69 503	0.69 606	0.69 574	0.69 608	0.69 575	0.69 615	0.69 583	0.69 617	0.69 585	0.69 614	0.69 579	0.69 612	0.69 541	0.69 580	0.69 592	0.69 628	0.69 566	0.69 603

CoDeX	0.15 211	0.70 392	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	0.67 596	0.02 21	0.69 580	0.75 607	0.01 15	0.02 27	0.02 20

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 552	0.92 444	0.85 598	0.96 559	0.59 581	1.27 705	0.44 533	0.59 558	0.69 615	0.91 617	0.68 612	0.55 558	0.61 593	1.06 651	0.83 644	0.62 527	0.70 583	0.90 629	0.41 546	0.89 605	0.56 576

RSM++	0.76 558	0.82 420	0.66 551	0.85 538	0.64 595	0.85 603	0.71 618	0.94 617	0.64 599	0.87 612	0.67 606	0.87 615	0.65 597	0.84 607	0.65 592	0.81 577	0.70 583	0.79 613	0.71 635	0.83 597	0.70 606

DMCA-RVC	0.70 538	0.80 414	0.70 568	0.70 510	0.70 610	0.70 577	0.70 615	0.71 580	0.70 623	0.70 585	0.71 627	0.71 589	0.70 618	0.70 581	0.69 612	0.69 541	0.70 583	0.69 592	0.70 632	0.69 566	0.70 606

MSMD_ROB	1.19 642	1.10 497	0.70 568	1.10 578	0.60 583	1.10 646	0.70 615	1.10 642	0.70 623	1.10 650	0.70 621	1.10 657	0.70 618	7.00 858	0.70 621	1.10 622	0.70 583	1.10 663	0.70 632	1.10 639	0.70 606

DStereoRT	0.73 548	0.81 418	0.73 579	0.71 512	0.74 617	0.73 583	0.75 624	0.71 580	0.71 628	0.74 596	0.72 630	0.73 596	0.80 635	0.71 583	0.73 626	0.76 567	0.71 587	0.73 600	0.72 637	0.70 571	0.76 624

MoCha-V2	2.11 763	26.97 858	0.78 587	0.92 547	0.77 627	0.96 617	0.72 621	0.90 608	0.72 631	0.94 623	0.70 621	0.90 620	0.71 623	0.91 619	0.71 623	0.85 585	0.71 587	0.88 627	0.69 628	0.87 601	0.67 599

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 480	0.98 455	0.64 545	0.84 534	0.46 544	0.45 489	0.35 476	0.47 498	0.47 556	0.45 484	0.34 480	0.46 500	0.48 559	0.46 497	0.35 479	0.39 388	0.71 587	0.39 461	0.35 507	0.41 476	0.41 512

AIO-Stereo	0.84 583	0.66 386	0.70 568	0.83 533	0.67 602	0.98 618	0.82 639	1.14 643	0.72 631	1.03 646	0.74 634	1.03 650	1.09 672	0.99 631	0.45 539	1.04 616	0.73 590	0.95 645	0.74 639	0.94 621	0.46 531

iGMRVC	0.84 583	2.85 724	0.72 575	0.72 514	0.73 615	0.77 586	0.79 629	0.73 585	0.74 636	0.73 590	0.72 630	0.73 596	0.76 629	0.73 588	0.73 626	0.72 556	0.73 590	0.73 600	0.72 637	0.73 576	0.72 613

HSM-Net_RVC	0.95 610	1.17 505	0.78 587	1.18 594	0.71 612	1.16 654	0.75 624	1.09 641	0.80 644	1.10 650	0.75 635	1.17 666	0.74 626	1.17 665	0.80 639	1.13 629	0.73 590	1.17 671	0.77 644	1.16 647	0.72 613
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Hybrid-DGEV	1.03 629	1.75 606	0.80 591	1.28 650	0.78 628	1.26 704	0.80 632	1.26 706	0.78 638	1.26 712	0.78 641	1.26 715	0.78 633	1.26 715	0.78 635	1.15 632	0.75 593	1.14 664	0.74 639	1.14 642	0.75 621

SFCPSM	0.17 231	0.78 409	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	0.79 636	0.02 21	0.75 593	0.76 609	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 280	1.31 569	0.74 580	0.92 547	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	0.87 587	0.75 593	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Hybrid-DGEV-03	1.07 632	1.83 634	0.83 595	1.34 658	0.81 635	1.32 712	0.81 636	1.31 713	0.81 647	1.31 715	0.82 647	1.32 722	0.82 639	1.32 721	0.81 642	1.19 634	0.77 596	1.19 678	0.76 642	1.19 657	0.77 626

RAStereo	2.23 779	3.64 744	0.76 583	3.65 777	0.86 639	3.66 816	0.76 626	3.67 822	0.81 647	3.66 819	0.76 636	3.66 821	0.77 631	3.68 821	0.77 634	3.68 806	0.77 596	3.69 821	0.77 644	3.70 805	0.77 626

Hybrid-DGEV-2	1.05 631	1.83 634	0.83 595	1.33 657	0.82 636	1.30 708	0.81 636	1.26 706	0.79 642	1.29 714	0.79 643	1.26 715	0.80 635	1.26 715	0.79 636	1.20 636	0.78 598	1.18 676	0.77 644	1.20 659	0.77 626

tt45	1.04 630	0.88 430	1.36 711	0.92 547	1.03 667	1.51 729	0.79 629	0.70 579	0.88 650	0.74 596	0.90 651	1.60 736	0.72 624	1.60 734	0.75 631	0.91 589	0.78 598	1.52 746	0.79 648	1.14 642	1.32 745

ToySt	0.92 602	2.11 665	0.90 602	0.95 556	0.79 630	0.99 619	0.78 628	0.94 617	0.81 647	0.94 623	0.78 641	0.95 629	0.77 631	0.94 625	0.86 646	0.91 589	0.79 600	0.85 625	0.77 644	0.89 605	0.73 617

HBP-ISP	1.24 692	1.72 600	1.65 734	1.15 587	0.76 624	1.40 721	0.88 642	1.67 736	1.02 679	1.69 741	1.38 758	1.69 742	1.21 731	1.87 751	1.21 739	1.05 617	0.79 600	0.97 649	0.80 650	1.19 657	0.75 621

G-Net	0.79 563	0.79 411	0.79 590	0.79 525	0.79 630	0.79 591	0.79 629	0.79 591	0.79 642	0.79 602	0.79 643	0.79 604	0.79 634	0.79 595	0.79 636	0.79 571	0.79 600	0.79 613	0.79 648	0.79 587	0.79 629

NaN_ROB	0.80 566	0.80 414	0.80 591	0.80 529	0.80 633	0.80 593	0.80 632	0.80 594	0.80 644	0.80 603	0.80 645	0.80 606	0.80 635	0.80 597	0.80 639	0.80 573	0.80 603	0.80 616	0.80 650	0.80 590	0.80 630

CSAN	0.80 566	0.80 414	0.80 591	0.80 529	0.80 633	0.80 593	0.80 632	0.80 594	0.80 644	0.80 603	0.80 645	0.80 606	0.80 635	0.80 597	0.80 639	0.80 573	0.80 603	0.80 616	0.80 650	0.80 590	0.80 630

DPSimNet_ROB	0.97 612	1.18 507	0.81 594	1.10 578	0.91 645	1.02 636	0.82 639	1.04 638	0.91 654	1.03 646	0.86 650	1.28 719	0.82 639	1.03 649	0.89 647	1.17 633	0.81 605	1.02 659	0.82 655	1.08 638	0.81 633

Selective-RAFT-Error	0.88 597	0.84 421	0.98 611	0.86 539	0.97 654	0.88 607	0.95 653	0.84 601	0.99 670	0.92 619	0.82 647	0.84 613	0.98 653	0.87 612	0.97 657	0.81 577	0.83 606	0.79 613	0.82 655	0.79 587	0.85 637

Selective-RAFT	0.89 599	0.89 433	0.72 575	1.16 592	0.78 628	1.06 639	0.82 639	0.87 603	0.97 667	1.00 627	0.91 656	0.90 620	1.00 654	0.89 616	0.93 654	0.83 582	0.83 606	0.82 622	0.82 655	0.81 593	0.82 634

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 600	0.86 425	0.89 599	1.25 644	0.69 606	1.05 638	0.81 636	1.16 647	0.50 570	1.12 656	0.97 664	0.72 592	0.82 639	1.06 651	0.95 655	0.61 522	0.87 608	1.03 661	0.85 658	1.04 636	1.01 668

Pro-Stereo	0.79 563	0.53 357	0.38 395	0.49 407	0.38 501	0.49 515	0.37 489	0.49 511	0.67 604	0.50 526	0.38 506	1.10 657	0.38 503	0.49 518	0.38 497	0.71 548	0.88 609	5.98 855	0.36 513	0.46 496	0.36 480

L500	1.30 697	1.33 571	1.01 623	4.69 803	0.84 637	1.35 714	0.95 653	1.38 720	0.94 663	1.33 718	0.98 665	1.36 724	0.91 646	1.40 726	1.08 673	1.28 689	0.90 610	1.21 725	0.99 670	1.23 708	0.90 645

Wavelet-MonSter	1.00 615	1.21 555	0.76 583	1.94 693	1.01 664	1.11 649	0.76 626	1.15 644	0.76 637	1.11 655	0.76 636	1.14 663	0.76 629	1.11 659	0.76 633	1.21 682	0.90 610	1.02 659	0.71 635	1.02 635	0.71 612

DPSM_ROB	0.92 602	0.91 439	0.91 604	0.91 544	0.92 648	0.92 612	0.92 648	0.92 613	0.91 654	0.93 621	0.91 656	0.92 623	0.90 642	0.91 619	0.92 650	0.92 592	0.91 612	0.91 632	0.92 660	0.93 617	0.93 649

DPSM	0.92 602	0.91 439	0.91 604	0.91 544	0.92 648	0.92 612	0.92 648	0.92 613	0.91 654	0.93 621	0.91 656	0.92 623	0.90 642	0.91 619	0.92 650	0.92 592	0.91 612	0.91 632	0.92 660	0.93 617	0.93 649

L400	1.29 696	1.38 577	1.00 613	4.01 784	1.03 667	1.42 725	0.92 648	1.42 725	0.91 654	1.33 718	1.01 675	1.39 727	0.92 647	1.40 726	1.09 675	1.31 690	0.92 614	1.21 725	0.95 667	1.30 715	0.88 638

DGTPSM_ROB	0.93 607	1.00 465	0.92 606	0.94 554	0.96 653	0.91 611	0.92 648	0.91 610	0.96 666	0.91 617	0.96 662	0.93 626	0.92 647	0.94 625	0.92 650	0.92 592	0.92 614	0.90 629	0.92 660	0.94 621	0.91 646

pmcnn	0.92 602	0.92 444	0.92 606	0.92 547	0.92 648	0.92 612	0.92 648	0.92 613	0.92 659	0.92 619	0.92 659	0.92 623	0.92 647	0.92 623	0.92 650	0.92 592	0.92 614	0.92 635	0.92 660	0.92 612	0.92 647

HNOStereo	1.51 704	1.78 612	1.20 646	4.42 788	1.08 674	1.78 738	1.12 677	1.76 740	1.10 686	1.74 745	1.02 677	1.78 746	1.07 669	1.68 738	1.22 740	1.49 706	0.93 617	1.50 745	0.93 665	1.56 725	1.12 675

4D-IteraStereo	0.78 562	3.13 731	0.89 599	0.69 503	0.32 453	0.40 392	0.32 445	0.76 588	0.97 667	0.52 540	0.65 603	0.89 619	0.32 462	0.76 593	0.98 658	0.83 582	0.94 618	0.35 395	0.27 402	0.70 571	0.89 642

qqai	1.22 690	1.38 577	1.12 632	1.39 664	1.14 680	1.40 721	1.14 678	1.41 723	1.12 687	1.40 725	1.11 684	1.40 730	1.13 674	1.41 728	1.15 683	1.25 685	0.97 619	1.24 729	1.01 680	1.24 709	0.96 653

StereoNetSlim22	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 621	1.00 671	1.00 627	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 633	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 660

StereoNetSlim	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 621	1.00 671	1.00 627	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 633	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 660

LGCAT	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 621	1.00 671	1.00 627	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 633	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 660

DF	0.39 382	1.37 576	1.02 626	1.14 584	0.12 249	0.16 251	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 256	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 257	0.12 247	1.12 628	1.00 620	0.15 250	0.12 246	0.15 245	0.12 233

Test_v1	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 621	1.00 671	1.00 627	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 633	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 660

GANet	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 621	1.00 671	1.00 627	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 633	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 660

TDLM	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 621	1.00 671	1.00 627	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 633	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 660

CVANet_RVC	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 621	1.00 671	1.00 627	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 633	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 660

trnet	1.01 625	1.01 477	1.01 623	1.01 571	1.01 664	1.01 630	1.01 666	1.01 632	1.01 678	1.01 640	1.01 675	1.01 644	1.01 664	1.01 643	1.01 667	1.01 615	1.01 628	1.01 658	1.01 680	1.01 633	1.01 668

11t	1.27 694	2.70 709	1.34 701	1.32 656	0.89 641	1.30 708	1.34 746	1.64 733	0.57 584	1.45 729	0.72 630	1.05 652	1.29 738	1.07 654	1.29 750	1.49 706	1.02 629	0.97 649	1.15 690	1.48 721	1.31 743

ours_stereo	1.20 644	1.21 555	0.90 602	1.64 682	1.11 677	1.35 714	0.67 595	1.76 740	0.93 661	1.70 743	1.10 682	1.39 727	0.75 628	1.41 728	0.81 642	1.60 718	1.03 630	1.33 734	1.00 671	1.61 729	0.72 613

FETCStereo	1.51 704	1.66 596	1.05 627	4.56 799	1.06 670	1.79 739	1.15 680	1.75 739	1.16 691	1.73 744	1.10 682	1.74 745	1.06 668	1.74 741	1.22 740	1.47 705	1.04 631	1.54 747	0.92 660	1.56 725	0.96 653

L4000	1.46 702	1.52 584	1.21 693	4.04 785	1.10 676	1.51 729	1.07 671	1.57 727	1.09 685	1.64 738	1.20 693	1.56 734	1.21 731	1.76 742	1.14 681	1.58 715	1.06 632	1.41 741	1.08 684	1.51 724	0.97 655

MM-Stereo_test2	1.19 642	1.85 640	1.05 627	1.46 667	0.94 652	1.36 717	0.99 657	1.36 717	0.95 664	1.41 726	0.98 665	1.40 730	0.96 650	1.37 724	0.95 655	1.37 699	1.06 632	1.33 734	0.93 665	1.29 714	0.89 642

ff7	1.68 715	2.68 706	1.35 703	0.97 561	0.89 641	1.84 740	2.15 810	2.12 755	1.80 796	2.05 759	1.56 766	2.33 781	2.12 804	2.23 776	2.25 816	1.31 690	1.07 634	1.48 742	1.41 759	0.90 608	1.04 670

ffff	1.68 715	2.68 706	1.35 703	0.97 561	0.89 641	1.84 740	2.15 810	2.12 755	1.80 796	2.05 759	1.56 766	2.33 781	2.12 804	2.23 776	2.25 816	1.31 690	1.07 634	1.48 742	1.41 759	0.90 608	1.04 670

ccc-4	1.68 715	2.68 706	1.35 703	0.97 561	0.89 641	1.84 740	2.15 810	2.12 755	1.80 796	2.05 759	1.56 766	2.33 781	2.12 804	2.23 776	2.25 816	1.31 690	1.07 634	1.48 742	1.41 759	0.90 608	1.04 670

FENet	0.54 495	1.52 584	1.19 643	1.41 665	0.23 341	0.35 363	0.23 330	0.35 359	0.23 340	0.34 364	0.23 345	0.35 374	0.23 346	0.35 371	0.23 338	1.40 700	1.07 634	0.32 362	0.23 344	0.33 355	0.23 318

sAnonymous2	3.31 812	2.63 704	1.38 715	3.71 779	1.86 793	4.70 836	1.11 674	4.82 845	2.72 823	5.45 850	1.98 815	4.59 836	2.64 810	2.65 799	6.21 856	4.37 811	1.08 638	5.16 848	2.24 818	4.52 817	2.39 810

CroCo_RVC	3.31 812	2.63 704	1.38 715	3.71 779	1.86 793	4.70 836	1.11 674	4.82 845	2.72 823	5.45 850	1.98 815	4.59 836	2.64 810	2.65 799	6.21 856	4.37 811	1.08 638	5.16 848	2.24 818	4.52 817	2.39 810

StereoVision	3.15 810	5.00 778	0.89 599	4.83 808	1.00 656	3.93 817	1.27 741	6.37 852	1.34 752	5.67 852	1.26 746	5.84 854	1.27 736	5.03 849	1.24 743	5.10 834	1.09 640	4.61 834	0.57 597	5.62 842	1.12 675

GLC_STEREO	1.07 632	1.01 477	1.06 629	1.07 576	1.05 669	1.06 639	1.08 673	1.08 639	1.05 683	1.07 648	1.06 679	1.08 653	1.05 667	1.06 651	1.10 676	1.07 618	1.09 640	1.05 662	1.05 683	1.06 637	1.12 675

RP	2.33 783	25.00 851	1.13 634	1.15 587	1.15 682	1.10 646	1.15 680	1.15 644	1.15 690	1.12 656	1.15 685	1.09 655	1.13 674	1.10 657	1.15 683	1.11 627	1.09 640	1.16 667	1.12 687	1.16 647	1.17 685

AF-Net	2.37 787	25.71 854	1.17 639	1.13 583	1.15 682	1.15 653	1.18 685	1.19 652	1.16 691	1.10 650	1.15 685	1.10 657	1.18 683	1.12 661	1.15 683	1.10 622	1.10 643	1.17 671	1.15 690	1.16 647	1.12 675

NCC-stereo	2.36 785	25.52 853	1.17 639	1.15 587	1.17 687	1.11 649	1.11 674	1.15 644	1.16 691	1.10 650	1.16 688	1.10 657	1.15 678	1.14 662	1.13 680	1.09 620	1.11 644	1.15 666	1.16 692	1.17 652	1.17 685

edge stereo	2.43 790	27.07 859	1.14 635	1.06 575	1.14 680	1.08 643	1.17 684	1.16 647	1.14 689	1.10 650	1.16 688	1.09 655	1.16 682	1.10 657	1.16 687	1.10 622	1.11 644	1.16 667	1.19 694	1.13 641	1.11 673

Nwc_Net	2.37 787	25.95 855	1.15 637	1.14 584	1.15 682	1.08 643	1.14 678	1.17 649	1.16 691	1.14 660	1.15 685	1.08 653	1.15 678	1.11 659	1.14 681	1.10 622	1.11 644	1.16 667	1.09 686	1.16 647	1.15 681

MM-Stereo_test3	1.27 694	2.07 660	1.18 641	1.60 677	1.02 666	1.45 726	1.01 666	1.40 722	1.04 681	1.44 728	1.03 678	1.46 733	1.02 665	1.44 731	1.02 668	1.51 711	1.12 647	1.32 733	0.98 668	1.38 719	0.97 655

FETStereo	1.53 706	1.64 594	1.01 623	4.86 810	1.22 741	1.73 736	1.00 658	1.74 738	1.06 684	1.67 740	1.22 740	1.71 744	1.02 665	1.78 746	1.11 677	1.51 711	1.13 648	1.60 750	1.03 682	1.71 734	0.92 647

CGFBStereo	1.54 708	1.61 592	1.00 613	4.82 807	1.22 741	1.75 737	1.06 670	1.71 737	1.04 681	1.69 741	1.22 740	1.68 741	1.08 671	1.81 748	1.04 669	1.50 708	1.13 648	1.70 754	1.13 689	1.72 736	0.89 642

stereogan	2.33 783	24.38 849	1.18 641	1.18 594	1.18 690	1.14 652	1.18 685	1.19 652	1.19 698	1.14 660	1.18 692	1.14 663	1.18 683	1.14 662	1.18 690	1.14 631	1.14 650	1.19 678	1.19 694	1.15 645	1.19 689

RGC	2.36 785	25.48 852	1.19 643	1.15 587	1.15 682	1.10 646	1.16 683	1.17 649	1.16 691	1.12 656	1.16 688	1.11 661	1.13 674	1.09 655	1.18 690	1.10 622	1.15 651	1.16 667	1.12 687	1.14 642	1.12 675

castereo++	0.54 495	3.59 742	1.15 637	1.31 655	0.14 263	0.16 251	0.14 263	0.16 259	0.14 269	0.16 256	0.14 276	0.16 259	0.13 268	0.16 257	0.14 265	1.45 703	1.16 652	0.15 250	0.14 273	0.15 245	0.13 246

MaDis-Stereo	3.19 811	6.02 811	1.12 632	5.61 820	1.16 686	5.43 844	1.02 668	5.15 849	0.70 623	5.43 849	1.21 739	5.03 851	0.97 651	4.85 843	0.99 659	4.53 815	1.16 652	5.53 850	1.25 747	5.37 840	1.30 742

Abc-Net	2.32 782	24.75 850	1.14 635	1.17 593	1.17 687	1.11 649	1.15 680	1.17 649	1.21 744	1.08 649	1.16 688	1.12 662	1.14 677	1.09 655	1.17 689	1.09 620	1.16 652	1.17 671	1.17 693	1.16 647	1.11 673
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	2.46 792	26.05 856	1.23 697	1.23 643	1.22 741	1.20 655	1.24 735	1.23 704	1.23 746	1.19 664	1.22 740	1.21 713	1.24 734	1.20 667	1.24 743	1.21 682	1.17 655	1.22 728	1.25 747	1.20 659	1.24 739

SPS-STEREO	1.59 712	1.91 649	1.21 693	1.94 693	1.20 693	2.00 751	1.23 734	1.99 748	1.24 747	2.00 754	1.25 745	2.03 759	1.26 735	2.00 756	1.29 750	1.90 733	1.18 656	1.89 766	1.21 742	1.89 745	1.20 690
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MEA-ACV	1.66 714	0.87 427	0.61 536	11.81 851	1.35 746	1.50 728	0.71 618	1.23 704	0.92 659	1.13 659	0.96 662	1.69 742	0.70 618	1.23 714	1.16 687	1.54 714	1.20 657	1.58 748	0.85 658	1.12 640	0.95 652

DisPM	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

CrosDoStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

PFNet+	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

LCNet	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

HHNet	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

Patchmatch Stereo++	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690
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	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

STrans-v2	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

TransformOpticalFlow	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

OMP-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

IIG-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

NF-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

OCTAStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

PSM-softLoss	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

KMStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

NRIStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

PSM-adaLoss	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

PSM-AAD	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

FTStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

ROB_FTStereo_v2	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

ROB_FTStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

Consistency-Raft	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

KYRaft	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

HUI-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

ASMatch	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

DeepStereo_LL	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

DEmStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

SST-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

THIR-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

RAFT_R40	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

DRaft	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

PFNet	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

GrayStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

RE-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

Pruner-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

TVStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

DeepStereo_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

RAFT-RH_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

IRAFT_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

RAFT-345	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

iRAFT	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

CRE-IMP	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

GMM-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

RAFT-IKP	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

Prome-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 655	1.20 699	1.20 665	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 667	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 690

S-Stereo	2.51 794	26.86 857	1.23 697	1.22 641	1.22 741	1.24 703	1.25 736	1.22 702	1.24 747	1.21 710	1.24 744	1.19 667	1.27 736	1.19 666	1.24 743	1.19 634	1.20 657	1.25 730	1.19 694	1.24 709	1.23 738

CSP-Net	0.34 331	1.29 565	1.19 643	1.36 661	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	1.26 686	1.21 704	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

GANetREF_RVC	1.55 709	1.94 656	1.22 695	1.88 689	1.21 739	1.88 743	1.22 733	1.88 743	1.22 745	1.88 746	1.22 740	1.88 749	1.22 733	1.89 752	1.22 740	1.87 728	1.22 705	1.88 765	1.22 743	1.88 744	1.22 736
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
VIP-Stereo	0.70 538	2.97 726	2.43 794	2.49 732	0.16 289	0.25 313	0.16 279	0.25 315	0.16 291	0.25 317	0.18 317	0.25 322	0.16 291	0.26 331	0.16 286	1.86 726	1.26 706	0.23 309	0.15 286	0.23 308	0.15 267

CEFStereo	1.90 725	2.10 664	1.41 718	5.22 815	1.44 756	2.21 766	1.43 762	2.09 753	1.45 762	2.23 780	1.38 758	2.23 774	1.57 752	2.22 773	1.36 755	1.97 738	1.29 707	2.01 770	1.28 750	1.87 743	1.31 743

2.25w	2.00 738	1.86 643	1.98 782	2.95 747	2.17 812	2.26 773	1.35 747	2.42 788	2.00 816	2.07 762	1.27 747	2.53 791	1.99 799	2.29 781	1.49 763	2.21 760	1.32 708	1.85 758	1.87 807	2.52 788	1.62 777

3.25w	2.04 748	2.20 673	1.48 724	3.03 748	2.17 812	2.63 796	1.39 755	1.96 746	1.95 812	1.96 749	1.37 756	2.71 804	1.96 796	2.71 803	1.73 794	2.26 765	1.32 708	1.87 762	1.87 807	2.51 787	1.63 780

1w_stereo	2.05 750	2.32 682	1.35 703	3.74 782	2.01 802	2.73 801	1.42 759	1.88 743	1.93 811	2.03 757	1.28 748	2.71 804	1.99 799	2.72 805	1.72 789	2.20 759	1.32 708	1.87 762	1.86 806	2.45 780	1.54 757

IGEV	2.02 743	2.20 673	1.82 751	2.90 746	2.16 810	2.41 782	1.25 736	2.00 749	1.98 813	1.99 753	1.31 750	2.72 808	1.93 793	2.67 802	1.69 784	2.26 765	1.32 708	1.83 757	1.87 807	2.53 791	1.61 771

IGEVStereo-DCA	1.77 720	4.21 763	1.84 755	2.49 732	2.11 808	2.54 792	1.36 749	1.65 734	1.17 696	2.75 808	1.90 803	2.54 794	1.15 678	0.94 625	1.11 677	1.50 708	1.32 708	0.96 647	1.46 765	1.49 722	0.88 638

rrr	1.77 720	4.21 763	1.84 755	2.49 732	2.11 808	2.54 792	1.36 749	1.65 734	1.17 696	2.75 808	1.90 803	2.54 794	1.15 678	0.94 625	1.11 677	1.50 708	1.32 708	0.96 647	1.46 765	1.49 722	0.88 638

MC-Stereo	1.76 719	2.96 725	1.37 713	2.14 702	1.37 749	2.14 757	1.36 749	2.14 758	1.37 757	2.14 763	1.37 756	2.14 761	1.37 746	2.14 761	1.37 757	1.97 738	1.32 708	1.97 769	1.32 752	1.98 747	1.33 746

4.5_new	2.00 738	1.84 639	1.98 782	2.77 740	2.16 810	2.27 774	1.28 743	2.09 753	1.98 813	2.01 755	1.28 748	2.71 804	1.98 797	2.51 793	1.65 769	2.26 765	1.33 715	1.87 762	1.87 807	2.49 784	1.60 766

3w_stereo	2.04 748	2.24 677	1.70 738	3.15 751	2.18 814	2.49 786	1.26 740	2.03 751	1.98 813	1.98 752	1.33 751	2.72 808	1.99 799	2.59 796	1.72 789	2.22 761	1.33 715	1.85 758	1.88 812	2.50 786	1.58 763

gwcnet-sp	0.82 576	1.72 600	1.48 724	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 280	0.25 350	1.61 734	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 278	0.15 277	0.24 293	1.33 715	0.32 362	0.16 291	6.75 846	0.23 318

scenet	0.82 576	1.72 600	1.48 724	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 280	0.25 350	1.61 734	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 278	0.15 277	0.24 293	1.33 715	0.32 362	0.16 291	6.75 846	0.23 318

ssnet	0.82 576	1.72 600	1.48 724	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 280	0.25 350	1.61 734	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 278	0.15 277	0.24 293	1.33 715	0.32 362	0.16 291	6.75 846	0.23 318

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 698	1.35 573	1.35 703	1.35 660	1.35 746	1.35 714	1.35 747	1.36 717	1.35 755	1.36 723	1.35 753	1.36 724	1.36 744	1.36 723	1.35 754	1.35 695	1.35 720	1.35 737	1.35 753	1.35 717	1.35 749

MonStereo1	1.94 729	2.77 719	1.52 729	3.73 781	1.51 757	2.13 756	1.42 759	2.32 782	1.52 764	2.31 786	1.50 764	2.53 791	1.59 753	2.34 784	1.56 764	1.91 734	1.36 721	1.86 761	1.31 751	2.07 758	1.53 756

RASNet	1.49 703	1.65 595	1.45 721	1.38 663	1.43 753	1.47 727	1.36 749	1.38 720	1.36 756	1.39 724	1.60 770	1.45 732	1.45 750	1.51 732	2.21 815	1.53 713	1.36 721	1.36 739	1.36 755	1.66 732	1.36 750

PS-NSSS	1.38 701	1.39 579	1.34 701	1.34 658	1.35 746	1.38 719	1.37 754	1.35 716	1.38 758	1.34 721	1.34 752	1.39 727	1.38 747	1.70 739	1.40 759	1.36 697	1.36 721	1.36 739	1.37 756	1.37 718	1.36 750

BLMT-Stereo	1.53 706	1.36 574	1.06 629	1.42 666	1.23 745	1.41 723	1.07 671	1.43 726	1.12 687	1.42 727	1.06 679	1.83 748	1.07 669	1.42 730	1.07 672	1.27 687	1.38 724	6.80 856	1.00 671	1.26 711	1.00 660

castereo	0.61 513	3.79 750	1.35 703	1.52 669	0.15 278	0.17 260	0.16 279	0.20 280	0.21 329	0.18 269	0.16 292	0.21 290	0.12 254	0.26 331	0.17 296	1.43 702	1.38 724	0.17 270	0.16 291	0.18 276	0.16 272

CC-Net-ROB	1.36 699	1.33 571	1.33 700	1.36 661	1.38 750	1.36 717	1.33 744	1.37 719	1.34 752	1.35 722	1.36 755	1.38 726	1.34 742	1.38 725	1.38 758	1.35 695	1.38 724	1.33 734	1.35 753	1.43 720	1.34 748

sCroCo_RVC	2.10 759	2.76 717	1.92 766	2.78 743	1.39 751	2.73 801	1.41 757	2.73 804	1.40 759	2.77 813	1.41 761	2.74 810	1.40 748	2.74 808	1.40 759	2.72 793	1.42 727	2.72 811	1.44 764	2.79 798	1.42 754

psmg	0.43 414	1.91 649	0.92 606	1.91 691	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	1.97 738	1.44 728	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

999	1.00 615	1.12 498	0.59 526	1.10 578	1.21 739	1.09 645	0.52 569	1.08 639	1.43 761	1.18 663	1.35 753	0.98 632	0.52 576	0.91 619	0.85 645	0.72 556	1.46 729	0.83 623	0.98 668	0.68 562	1.41 753

DEFOM-Stereo	0.68 532	3.11 730	1.40 717	1.63 681	0.25 349	0.31 346	0.25 340	0.31 346	0.28 377	0.31 350	0.29 392	0.29 344	0.27 371	0.31 356	0.28 366	1.59 716	1.47 730	0.30 352	0.29 438	0.30 339	0.28 407

ssnet_v2	0.68 532	1.96 657	1.25 699	0.29 278	0.20 321	0.30 338	0.20 308	0.29 332	0.22 333	1.50 730	0.20 331	0.31 358	0.20 331	0.27 335	0.22 330	0.24 293	1.49 731	0.26 332	0.18 324	3.90 807	0.19 304

4w-stereo	2.02 743	2.72 713	1.44 720	3.36 764	1.59 760	2.48 785	1.72 785	2.28 775	1.24 747	2.24 781	1.65 774	2.56 796	1.32 741	2.39 787	1.98 812	2.67 791	1.51 732	1.66 752	1.24 745	2.53 791	1.88 800

test_xeample3	1.10 635	1.81 623	0.61 536	0.84 534	0.49 560	0.77 586	0.66 591	0.92 613	1.40 759	0.68 582	0.46 552	0.78 602	0.54 580	1.72 740	1.48 762	1.34 694	1.52 733	1.35 737	1.67 794	1.33 716	1.55 758

2.5w	2.01 742	2.40 692	1.37 713	3.28 758	2.01 802	2.71 798	1.43 762	1.82 742	1.83 800	1.90 748	1.41 761	2.71 804	1.35 743	2.71 803	1.85 801	2.66 789	1.53 734	1.64 751	1.23 744	2.53 791	1.87 797

3.25w_new	2.03 745	2.72 713	1.35 703	3.33 763	1.57 758	2.72 799	1.53 765	2.15 759	1.33 751	2.15 764	1.60 770	2.63 800	1.30 739	2.72 805	1.99 813	2.67 791	1.53 734	1.75 756	1.25 747	2.53 791	1.87 797

MM-Stereo_test1	1.80 722	3.41 740	1.52 729	2.12 701	1.41 752	2.04 752	1.41 757	2.05 752	1.46 763	2.04 758	1.41 761	2.05 760	1.42 749	2.05 757	1.43 761	2.04 744	1.54 736	1.94 767	1.38 758	1.99 748	1.33 746

derf	1.91 726	2.15 669	1.78 744	2.16 703	1.75 786	2.21 766	1.80 787	2.22 772	1.80 796	2.21 774	1.76 792	2.17 762	1.81 784	2.24 779	1.74 795	1.93 736	1.56 737	1.96 768	1.53 767	1.95 746	1.56 759

NINENet	0.69 535	3.87 754	1.20 646	1.98 697	0.05 127	0.40 392	0.04 109	0.40 394	0.05 136	0.41 412	0.04 116	0.41 423	0.05 132	0.40 400	0.05 129	1.79 724	1.56 737	0.34 379	0.22 336	0.34 360	0.23 318

monsters	2.18 769	2.41 693	1.96 781	3.47 768	2.03 806	2.53 790	1.64 768	2.48 790	1.73 790	2.40 790	1.50 764	2.62 799	1.94 794	2.59 796	1.94 809	2.44 781	1.57 739	2.28 791	1.87 807	2.42 777	1.86 795

3.5w_stereo	2.03 745	2.72 713	1.35 703	3.41 765	1.57 758	2.72 799	1.49 764	2.01 750	1.34 752	2.15 764	1.61 772	2.63 800	1.36 744	2.72 805	1.99 813	2.66 789	1.58 740	1.68 753	1.24 745	2.53 791	1.87 797

LG-G_1	2.22 776	2.71 711	1.89 762	2.77 740	1.87 797	2.75 803	1.87 796	2.76 806	1.87 806	2.75 808	1.87 798	2.76 811	1.87 787	2.75 809	1.86 802	2.47 783	1.58 740	2.45 802	1.57 769	2.45 780	1.57 761

LG-G	2.22 776	2.71 711	1.89 762	2.77 740	1.87 797	2.75 803	1.87 796	2.76 806	1.87 806	2.75 808	1.87 798	2.76 811	1.87 787	2.75 809	1.86 802	2.47 783	1.58 740	2.45 802	1.57 769	2.45 780	1.57 761

LGtest1	2.22 776	2.70 709	1.89 762	2.76 739	1.86 793	2.75 803	1.86 793	2.75 805	1.86 802	2.75 808	1.86 796	2.77 813	1.87 787	2.75 809	1.86 802	2.46 782	1.58 740	2.45 802	1.56 768	2.45 780	1.56 759

DPSMNet_ROB	1.60 713	1.59 589	1.70 738	1.59 674	1.59 760	1.61 732	1.61 766	1.60 729	1.60 766	1.62 737	1.59 769	1.60 736	1.60 754	1.60 734	1.59 766	1.59 716	1.60 744	1.59 749	1.59 774	1.59 728	1.59 764

CRFU-Net	0.65 522	1.67 597	1.22 695	1.96 696	0.27 357	0.41 411	0.27 351	0.41 413	0.27 369	0.40 395	0.26 364	0.41 423	0.27 371	0.40 400	0.27 357	1.80 725	1.62 745	0.34 379	0.23 344	0.33 355	0.23 318

MFMNet_re	1.81 723	1.91 649	1.71 740	1.95 695	1.70 783	1.95 748	1.70 783	1.96 746	1.74 792	1.97 751	1.72 791	1.95 752	1.71 775	1.97 755	1.71 786	1.86 726	1.62 745	1.85 758	1.66 793	1.86 742	1.64 782

DNS	0.86 592	2.43 695	1.66 736	2.03 700	0.42 533	0.60 561	0.42 529	0.60 560	0.42 540	0.60 564	0.42 538	0.60 570	0.42 534	0.60 564	0.42 530	1.97 738	1.63 747	0.55 569	0.40 536	0.55 540	0.40 503

Anonymous3	2.55 795	3.26 736	1.65 734	3.28 758	1.63 763	3.24 810	1.68 777	3.27 815	1.66 767	3.28 816	1.67 779	3.25 817	1.66 757	3.27 815	1.64 768	3.26 799	1.65 748	3.30 815	1.65 792	4.95 835	1.65 784

monsterstereo	2.20 775	2.33 683	1.95 779	3.65 777	2.07 807	2.49 786	1.61 766	2.48 790	1.83 800	2.45 792	1.61 772	2.67 803	1.86 785	2.64 798	1.94 809	2.48 785	1.66 749	2.34 795	1.68 796	2.40 776	1.86 795

RAFT_CTSACE	1.92 727	3.71 747	1.72 741	1.88 689	1.72 785	2.04 752	1.42 759	2.18 761	1.89 809	2.02 756	1.97 809	1.95 752	2.06 803	1.93 753	1.62 767	1.76 723	1.66 749	2.02 771	1.73 802	1.73 737	1.43 755

LACA_dic	0.45 450	0.13 127	1.78 744	1.70 684	0.12 249	0.13 193	0.12 249	0.16 259	0.15 282	0.13 206	0.12 249	0.13 209	0.11 212	0.16 257	0.13 259	1.73 722	1.69 751	0.16 259	0.11 211	0.13 200	0.13 246

UDGNet	2.23 779	5.40 800	1.72 741	2.48 731	1.69 778	2.51 789	1.69 781	2.51 793	1.72 789	2.50 795	1.69 788	2.52 790	1.69 772	2.50 792	1.68 781	2.41 780	1.70 752	2.42 800	1.69 798	2.42 777	1.64 782

test_c	0.35 343	0.07 86	1.00 613	0.96 559	0.07 157	0.07 144	0.09 175	0.14 223	0.14 269	0.09 170	0.09 182	0.09 172	0.09 181	0.13 206	0.09 176	1.71 721	1.71 753	0.16 259	0.08 172	0.13 200	0.09 160

TRStereo	1.99 731	2.13 666	1.85 757	2.27 709	1.84 790	2.28 776	1.84 789	2.29 777	1.86 802	2.30 783	1.87 798	2.30 778	1.87 787	2.08 758	1.72 789	2.08 745	1.72 754	2.08 782	1.72 799	2.08 760	1.72 787

XX-Stereo	1.99 731	2.13 666	1.85 757	2.27 709	1.84 790	2.28 776	1.84 789	2.29 777	1.86 802	2.30 783	1.87 798	2.30 778	1.87 787	2.08 758	1.72 789	2.08 745	1.72 754	2.08 782	1.72 799	2.08 760	1.72 787

EAI-Stereo	1.99 731	2.13 666	1.85 757	2.27 709	1.84 790	2.28 776	1.84 789	2.29 777	1.86 802	2.30 783	1.87 798	2.30 778	1.87 787	2.08 758	1.72 789	2.08 745	1.72 754	2.08 782	1.72 799	2.08 760	1.72 787

MonStereo	2.17 767	2.41 693	1.49 728	2.67 737	1.67 769	2.60 795	2.04 808	2.32 782	1.76 793	2.44 791	1.68 784	2.50 789	1.69 772	2.38 785	1.80 798	2.28 769	1.78 757	2.63 810	2.14 815	3.47 803	1.68 785

U	5.15 846	8.49 824	1.81 746	8.49 836	1.77 787	8.49 853	1.77 786	8.51 860	1.77 794	8.49 860	1.77 793	8.50 861	1.78 782	8.58 860	1.77 796	8.54 853	1.78 757	8.55 861	1.78 804	8.55 855	1.84 793

MIF-Stereo (partial)	2.58 797	3.31 737	0.66 551	3.18 753	0.66 600	3.18 809	0.66 591	3.21 814	0.67 604	3.19 815	0.66 605	3.19 816	0.66 600	3.31 817	0.68 604	5.09 833	1.79 759	8.23 860	1.67 794	6.18 844	1.38 752

test-3	0.98 614	4.13 761	1.85 757	1.85 687	0.61 589	0.69 574	0.37 489	0.63 566	0.61 594	0.66 578	0.51 578	0.73 596	0.44 541	0.57 558	0.54 574	1.68 720	1.81 760	0.40 474	0.43 557	0.66 557	0.50 550

GELT-Stereo	2.10 759	5.33 796	1.94 777	2.37 724	1.68 773	2.21 766	1.69 781	2.19 764	1.67 770	2.18 766	1.67 779	2.19 766	1.66 757	2.19 766	1.66 772	2.23 762	1.83 761	2.07 778	1.61 781	2.04 749	1.61 771

zzzz4	2.08 754	5.22 789	1.93 769	2.27 709	1.66 765	2.19 760	1.66 769	2.18 761	1.67 770	2.18 766	1.66 777	2.18 763	1.66 757	2.18 763	1.66 772	2.15 748	1.84 762	2.05 772	1.60 777	2.05 750	1.60 766

zzzz2	2.08 754	4.92 774	1.93 769	2.30 717	1.67 769	2.19 760	1.66 769	2.20 767	1.67 770	2.20 772	1.68 784	2.21 770	1.66 757	2.20 768	1.68 781	2.17 754	1.84 762	2.07 778	1.62 787	2.05 750	1.61 771

noway4	2.11 763	5.14 783	1.93 769	2.37 724	1.69 778	2.20 763	1.68 777	2.22 772	1.68 775	2.21 774	1.69 788	2.23 774	1.68 765	2.22 773	1.66 772	2.24 763	1.84 762	2.09 787	1.63 790	2.09 763	1.62 777

noway1	2.10 759	5.26 793	1.93 769	2.31 720	1.69 778	2.21 766	1.67 775	2.19 764	1.68 775	2.21 774	1.68 784	2.21 770	1.67 763	2.20 768	1.66 772	2.15 748	1.84 762	2.07 778	1.61 781	2.07 758	1.61 771

asda	2.17 767	2.54 699	1.81 746	3.47 768	1.78 788	2.50 788	1.86 793	2.61 796	1.68 775	2.61 798	1.83 794	2.37 785	1.73 777	2.44 791	1.88 807	2.51 786	1.84 762	2.34 795	1.62 787	2.23 767	1.77 792

noway7	2.08 754	5.18 785	1.92 766	2.27 709	1.66 765	2.18 758	1.66 769	2.17 760	1.66 767	2.18 766	1.65 774	2.18 763	1.66 757	2.17 762	1.66 772	2.15 748	1.85 767	2.05 772	1.60 777	2.05 750	1.60 766

zzzzzz3	2.07 751	5.00 778	1.93 769	2.28 714	1.66 765	2.19 760	1.66 769	2.18 761	1.67 770	2.19 769	1.66 777	2.18 763	1.67 763	2.18 763	1.66 772	2.15 748	1.85 767	2.05 772	1.59 774	2.05 750	1.59 764

zzz1	2.09 757	4.97 776	1.93 769	2.30 717	1.68 773	2.21 766	1.68 777	2.21 770	1.68 775	2.21 774	1.67 779	2.21 770	1.68 765	2.21 771	1.69 784	2.17 754	1.85 767	2.08 782	1.61 781	2.06 754	1.61 771

FBW_ROB	2.12 765	2.46 697	1.77 743	2.49 732	1.79 789	2.38 780	1.83 788	2.46 789	1.78 795	2.48 794	1.97 809	2.40 786	1.78 782	2.42 790	1.83 799	2.31 774	1.85 767	2.38 798	1.82 805	2.35 774	1.84 793

zzzzzzz1	2.10 759	5.20 787	1.93 769	2.38 726	1.68 773	2.20 763	1.67 775	2.20 767	1.68 775	2.20 772	1.67 779	2.20 769	1.68 765	2.20 768	1.67 780	2.24 763	1.86 771	2.06 776	1.61 781	2.06 754	1.62 777

monster_256*512	2.09 757	5.21 788	1.98 782	2.30 717	1.67 769	2.18 758	1.66 769	2.20 767	1.67 770	2.19 769	1.67 779	2.19 766	1.66 757	2.19 766	1.66 772	2.15 748	1.86 771	2.05 772	1.60 777	2.06 754	1.61 771

noway3	2.12 765	5.22 789	1.93 769	2.39 727	1.70 783	2.23 772	1.70 783	2.22 772	1.70 783	2.22 778	1.70 790	2.23 774	1.69 772	2.22 773	1.71 786	2.28 769	1.86 771	2.08 782	1.63 790	2.09 763	1.63 780

noway2	2.07 751	4.96 775	1.92 766	2.28 714	1.66 765	2.20 763	1.66 769	2.19 764	1.66 767	2.19 769	1.65 774	2.19 766	1.68 765	2.18 763	1.65 769	2.15 748	1.86 771	2.06 776	1.59 774	2.06 754	1.60 766

noway5	1.92 727	4.97 776	1.95 779	2.31 720	1.68 773	2.21 766	1.68 777	2.21 770	1.69 782	2.22 778	1.68 784	2.21 770	1.68 765	2.21 771	1.68 781	2.18 756	1.87 775	1.71 755	0.65 615	0.85 599	0.72 613

qwe	2.18 769	2.60 703	1.58 731	3.83 783	1.90 799	2.53 790	1.90 799	2.48 790	1.73 790	2.37 789	1.92 805	2.53 791	1.68 765	2.56 794	1.83 799	2.52 788	1.87 775	2.07 778	1.68 796	2.32 773	1.71 786

CR-RVC	0.42 411	0.14 150	1.89 762	1.91 691	0.13 259	0.12 190	0.08 172	0.07 158	0.07 168	0.07 160	0.07 171	0.08 163	0.14 274	0.07 158	0.07 161	0.96 600	1.91 777	0.14 217	0.14 273	0.20 284	0.13 246

CR-Stereo	0.51 488	0.14 150	1.94 777	1.87 688	0.14 263	0.13 193	0.14 263	0.19 272	0.18 308	0.13 206	0.13 270	0.18 272	0.17 303	0.14 223	0.15 277	1.89 732	1.93 778	0.19 284	0.14 273	0.20 284	0.15 267

asd	2.18 769	2.77 719	1.58 731	3.59 774	2.00 801	2.58 794	1.85 792	2.39 787	1.71 785	2.47 793	1.97 809	2.59 798	1.61 755	2.56 794	1.79 797	2.51 786	1.99 779	2.11 788	1.62 787	2.36 775	1.60 766

4.25w-stereo	1.98 730	2.72 713	1.46 722	3.47 768	1.43 753	2.07 754	1.98 801	2.53 794	1.52 764	2.71 801	1.98 815	1.81 747	1.62 756	1.96 754	1.36 755	1.88 731	2.00 780	2.53 807	1.61 781	1.74 738	1.15 681

2w_stereo	1.99 731	2.36 690	1.81 746	3.24 756	1.67 769	1.94 745	1.98 801	2.72 798	1.68 775	2.72 802	1.94 806	1.98 755	1.74 779	1.79 747	1.27 747	1.95 737	2.00 780	2.53 807	1.60 777	1.68 733	1.15 681

4.25_new	2.00 738	2.33 683	1.82 751	3.32 761	1.69 778	1.95 748	1.99 804	2.72 798	1.71 785	2.72 802	1.97 809	2.01 757	1.74 779	1.77 744	1.28 748	2.18 756	2.01 782	2.48 805	1.58 772	1.65 730	1.17 685

4.5w_new	2.00 738	2.33 683	1.82 751	3.32 761	1.69 778	1.95 748	1.99 804	2.72 798	1.71 785	2.72 802	1.97 809	2.01 757	1.74 779	1.77 744	1.28 748	2.18 756	2.01 782	2.48 805	1.58 772	1.65 730	1.17 685

2.75w_new	1.99 731	2.34 687	1.81 746	3.14 750	1.62 762	1.94 745	1.99 804	2.72 798	1.71 785	2.72 802	1.99 818	1.90 750	1.73 777	1.82 750	1.29 750	2.37 777	2.01 782	2.31 793	1.42 762	1.77 740	1.22 736

3.75w	1.99 731	2.31 681	1.83 754	3.16 752	1.65 764	1.93 744	1.98 801	2.72 798	1.68 775	2.73 807	1.97 809	2.00 756	1.72 776	1.81 748	1.25 746	2.27 768	2.01 782	2.38 798	1.42 762	1.71 734	1.24 739

4.5w-stereo	1.99 731	2.33 683	1.81 746	3.28 758	1.68 773	1.94 745	1.99 804	2.72 798	1.70 783	2.72 802	1.99 818	1.97 754	1.68 765	1.76 742	1.29 750	1.91 734	2.02 786	2.53 807	1.61 781	1.75 739	1.16 684

HUF	2.18 769	2.30 680	1.99 786	2.34 723	2.02 805	2.41 782	2.06 809	2.38 786	1.89 809	2.36 788	1.85 795	2.56 796	1.98 797	2.31 783	1.97 811	2.30 773	2.03 787	2.30 792	2.11 814	2.23 767	2.16 802

AIO_rvc	2.18 769	2.34 687	1.87 761	2.32 722	1.94 800	2.40 781	1.89 798	2.37 785	2.07 818	2.52 796	1.95 808	2.44 788	1.99 799	2.41 788	1.89 808	2.32 775	2.09 788	2.24 789	2.18 816	2.21 766	2.23 804

AIO_test	2.18 769	2.09 663	2.04 787	2.42 729	2.01 802	2.47 784	1.94 800	2.34 784	2.03 817	2.56 797	1.94 806	2.43 787	1.94 794	2.41 788	1.87 805	2.39 779	2.10 789	2.35 797	1.91 813	2.25 769	2.19 803

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 580	5.18 785	1.98 782	2.19 704	0.17 295	0.19 267	0.18 298	0.19 272	0.16 291	0.20 279	0.19 322	0.22 300	0.22 340	0.20 278	0.15 277	2.28 769	2.13 790	0.24 320	0.17 317	0.18 276	0.16 272

error version	0.93 607	4.47 768	2.35 791	1.99 698	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 413	0.35 488	0.43 433	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 420	0.36 483	1.87 728	2.16 791	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 457

test_1	0.93 607	4.47 768	2.35 791	1.99 698	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 413	0.35 488	0.43 433	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 420	0.36 483	1.87 728	2.16 791	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 457

STTStereo	3.73 816	30.40 863	2.37 793	2.39 727	2.31 817	2.35 779	2.33 815	2.29 777	2.42 820	2.32 787	2.34 822	2.33 781	2.36 808	2.30 782	2.27 819	2.35 776	2.22 793	2.31 793	2.22 817	2.29 772	2.34 809

NCCL2	2.28 781	2.27 678	2.28 789	2.28 714	2.28 815	2.27 774	2.29 814	2.28 775	2.28 819	2.27 782	2.28 821	2.28 777	2.27 807	2.27 780	2.28 820	2.28 769	2.28 794	2.27 790	2.29 820	2.27 770	2.29 805

iRaftStereo_RVC	0.97 612	3.17 733	2.30 790	2.42 729	0.38 501	0.54 548	0.38 496	0.54 544	0.38 506	0.54 549	0.38 506	0.54 554	0.38 503	0.54 548	0.38 497	2.38 778	2.34 795	0.49 544	0.36 513	0.49 517	0.36 480

PDISCO_ROB	0.83 580	2.80 723	3.49 819	0.14 150	0.11 209	0.17 260	0.09 175	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.12 249	0.16 259	0.14 274	3.30 816	0.13 259	0.14 174	2.34 795	0.16 259	0.12 246	2.62 797	0.10 169

test12345	1.57 711	3.40 739	2.65 797	3.62 775	0.91 645	1.31 710	0.90 644	1.31 713	0.90 651	1.31 715	0.90 651	1.31 720	0.90 642	1.31 720	0.90 648	3.27 801	2.43 797	1.17 671	0.80 650	1.17 652	0.82 634

LiteMatch	1.13 640	0.73 397	2.80 800	3.23 754	0.61 589	0.83 601	0.68 600	0.73 585	0.69 615	1.00 627	0.77 638	0.94 627	0.57 583	0.82 601	0.64 589	2.97 795	2.43 797	0.68 589	0.32 476	0.56 543	0.70 606

Lsterematch	1.13 640	0.73 397	2.80 800	3.23 754	0.61 589	0.83 601	0.68 600	0.73 585	0.69 615	1.00 627	0.77 638	0.94 627	0.57 583	0.82 601	0.64 589	2.97 795	2.43 797	0.68 589	0.32 476	0.56 543	0.70 606

vfmstereo	1.56 710	3.35 738	2.69 798	3.52 772	0.91 645	1.31 710	0.91 646	1.31 713	0.90 651	1.31 715	0.90 651	1.31 720	0.90 642	1.32 721	0.91 649	3.30 802	2.44 800	1.17 671	0.80 650	1.17 652	0.80 630

NLSM1	2.93 809	3.24 735	2.57 796	4.04 785	2.66 818	3.30 812	2.55 817	3.29 816	2.55 821	3.35 818	2.48 823	3.28 818	2.47 809	3.34 818	2.49 821	3.26 799	2.55 801	3.13 813	2.57 823	3.00 800	2.46 812

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 844	50.87 879	2.78 799	2.87 745	2.71 819	2.78 806	0.47 549	2.88 811	2.86 825	1.89 747	2.67 824	2.79 814	2.79 813	2.78 812	2.83 822	2.82 794	2.82 802	2.83 812	2.77 824	2.83 799	2.76 814
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DNSM	2.56 796	4.43 766	3.08 813	4.09 787	1.86 793	2.66 797	1.86 793	2.66 797	1.87 806	2.66 800	1.86 796	2.66 802	1.86 785	2.66 801	1.87 805	3.82 808	2.94 803	2.42 800	1.73 802	2.42 777	1.73 790

HCRNet	1.22 690	7.11 814	3.00 802	3.55 773	0.33 466	0.29 332	0.14 263	0.19 272	0.15 282	0.33 361	0.29 392	0.25 322	0.14 274	0.22 297	0.33 460	3.64 805	3.00 804	0.76 609	0.32 476	0.18 276	0.13 246

rvit_0105_6	3.87 821	5.73 808	3.10 814	4.69 803	3.12 831	4.54 826	3.02 826	4.56 832	3.04 826	4.54 833	3.03 827	4.54 832	3.04 817	4.56 832	3.05 825	4.58 820	3.05 805	4.58 831	3.05 828	4.58 820	3.05 819

rvit_105_1	3.83 817	5.22 789	3.01 803	4.53 792	3.01 821	4.51 824	3.01 825	4.56 832	3.04 826	4.53 831	3.03 827	4.55 834	3.03 814	4.56 832	3.04 823	4.57 817	3.05 805	4.57 829	3.05 828	4.57 819	3.05 819

rvit_stereo_0081	3.83 817	5.23 792	3.01 803	4.53 792	3.03 823	4.55 830	3.02 826	4.56 832	3.04 826	4.52 829	3.02 825	4.54 832	3.03 814	4.56 832	3.04 823	4.57 817	3.05 805	4.57 829	3.05 828	4.58 820	3.05 819

rvit_stereo_0082	3.86 819	5.82 809	3.01 803	4.53 792	3.03 823	4.54 826	3.02 826	4.56 832	3.04 826	4.53 831	3.02 825	4.55 834	3.04 817	4.57 835	3.05 825	4.57 817	3.05 805	4.58 831	3.05 828	4.58 820	3.06 822

rvit_stereo_0081_aga	3.86 819	5.33 796	3.02 806	4.55 798	3.04 827	4.54 826	3.02 826	4.64 839	3.06 830	4.54 833	3.04 829	4.62 841	3.08 821	4.62 838	3.07 828	4.58 820	3.06 809	4.60 833	3.08 832	4.63 823	3.07 823

rvit_stereo_0080	3.89 822	5.70 806	3.04 808	4.54 795	3.03 823	4.56 831	3.05 832	4.60 836	3.07 831	4.58 836	3.06 830	4.59 836	3.06 819	4.61 836	3.08 829	4.63 822	3.09 810	4.64 835	3.10 833	4.65 824	3.10 826

whm_eth	3.89 822	5.70 806	3.04 808	4.54 795	3.03 823	4.56 831	3.05 832	4.60 836	3.07 831	4.58 836	3.06 830	4.59 836	3.06 819	4.61 836	3.08 829	4.63 822	3.09 810	4.64 835	3.10 833	4.65 824	3.10 826

NLCSM	3.67 815	4.08 758	3.19 818	4.80 806	3.26 833	3.99 820	3.24 840	4.25 828	3.18 838	4.09 824	3.27 838	4.14 827	3.18 826	4.13 826	3.28 836	4.06 809	3.10 812	3.85 825	3.14 837	3.91 810	3.27 834

rvit_0105_4	3.91 824	5.47 804	3.02 806	4.54 795	3.02 822	4.54 826	3.03 830	4.75 842	3.17 837	4.57 835	3.06 830	4.61 840	3.16 825	4.65 839	3.09 831	4.66 824	3.11 813	4.68 838	3.18 839	4.81 830	3.16 831

rvit_0105_3	3.91 824	5.33 796	3.06 811	4.60 801	3.07 829	4.60 833	3.06 834	4.62 838	3.08 834	4.60 838	3.07 833	4.62 841	3.08 821	4.67 840	3.10 832	4.70 825	3.11 813	4.77 842	3.19 840	4.77 829	3.14 830

rvit_stereo_ft	3.93 827	5.44 802	3.05 810	4.59 800	3.06 828	4.61 834	3.08 835	4.67 841	3.12 836	4.63 840	3.10 835	4.65 843	3.11 823	4.69 842	3.13 833	4.70 825	3.14 815	4.71 840	3.15 838	4.74 827	3.16 831

rvit_stereo_0083	3.92 826	5.30 795	3.06 811	4.61 802	3.09 830	4.67 835	3.08 835	4.66 840	3.09 835	4.62 839	3.10 835	4.66 844	3.11 823	4.67 840	3.16 834	4.72 827	3.16 816	4.77 842	3.11 835	4.66 826	3.11 828

FC-DCNN v2	5.10 845	5.15 784	4.49 827	5.07 814	3.37 835	6.87 848	4.75 854	5.04 848	6.34 858	7.84 858	5.06 855	6.72 859	4.09 843	4.99 847	5.44 855	5.03 831	3.16 816	4.67 837	4.86 855	5.15 838	3.89 843

MLG-Stereo_test1	4.25 829	5.34 799	3.61 821	5.31 816	3.63 839	5.23 842	3.57 843	5.38 850	3.65 841	5.23 847	3.47 840	4.76 845	3.74 834	4.85 843	3.71 841	4.96 829	3.18 818	4.71 840	2.92 825	4.86 833	2.90 816

MLG-Stereo_test3	4.26 830	4.85 772	3.95 825	5.35 817	3.60 838	4.75 839	3.76 846	5.49 851	3.71 843	5.39 848	3.69 844	4.82 847	3.66 831	4.85 843	3.73 844	4.93 828	3.19 819	4.69 839	2.99 827	4.84 832	2.98 818

MLG-Stereo_test2	4.28 831	5.46 803	3.69 823	4.86 810	3.72 841	5.58 845	3.42 841	4.81 844	3.77 847	4.85 843	3.72 845	5.55 853	3.63 830	5.58 850	3.53 839	4.41 814	3.28 820	4.99 846	2.95 826	4.75 828	3.13 829

rvit_0105_5	4.10 828	5.40 800	3.13 817	4.71 805	3.15 832	4.72 838	3.10 837	4.90 847	3.27 839	4.69 841	3.16 837	4.84 848	3.25 827	4.96 846	3.34 837	5.05 832	3.39 821	5.10 847	3.40 841	5.11 837	3.42 835

DPSNet	3.66 814	3.60 743	3.62 822	3.63 776	3.64 840	3.65 815	3.65 845	3.66 821	3.67 842	3.67 820	3.65 843	3.67 822	3.66 831	3.66 820	3.68 840	3.68 806	3.66 822	3.67 820	3.68 846	3.67 804	3.67 838

DispFullNet	4.61 837	4.84 771	3.12 815	5.00 813	3.57 837	4.75 839	3.03 830	7.75 858	4.17 851	4.91 845	3.09 834	6.20 855	3.95 840	6.71 854	3.51 838	5.30 835	3.67 823	5.86 854	3.63 843	5.61 841	3.46 836

AEACV	1.12 638	0.52 351	3.12 815	3.24 756	0.86 639	0.53 543	0.49 560	0.60 560	0.47 556	0.53 543	0.49 568	0.55 558	0.45 545	0.55 552	0.47 551	3.01 797	3.88 824	0.71 599	0.60 602	0.80 590	0.48 541

SGM-Forest	5.21 847	5.92 810	4.08 826	6.18 823	4.16 846	6.31 847	4.34 853	6.50 853	4.33 852	6.14 854	4.21 851	6.61 858	4.55 846	6.67 853	4.48 851	5.94 839	3.94 825	5.85 853	4.03 852	5.79 843	4.17 846
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Occ-G	1.12 638	0.52 351	3.72 824	3.50 771	0.50 564	0.56 551	0.47 549	0.54 544	0.46 550	0.54 549	0.41 527	0.54 554	0.42 534	0.52 541	0.42 530	3.42 804	4.02 826	0.52 560	0.45 560	0.51 530	0.44 525

BUS	0.83 580	1.91 649	0.92 606	4.48 789	0.02 22	0.40 392	0.04 109	0.41 413	0.02 28	0.48 503	0.03 62	0.41 423	0.05 132	0.03 49	0.05 129	1.97 738	4.19 827	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 377

BSDual-CNN	0.81 571	1.91 649	0.92 606	4.48 789	0.02 22	0.42 432	0.06 158	0.41 413	0.02 28	0.48 503	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 738	4.19 827	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 377

hknet	1.10 635	1.85 640	3.49 819	4.48 789	0.02 22	0.42 432	0.06 158	0.41 413	0.02 28	0.48 503	0.03 62	0.41 423	0.03 59	0.42 434	0.03 58	4.39 813	4.19 827	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 377

PhaseNet	1.74 718	6.34 812	4.81 829	6.77 827	0.24 346	0.80 593	0.53 571	0.48 503	0.22 333	0.53 543	0.28 377	0.48 514	0.25 354	0.40 400	0.32 448	6.39 843	4.61 830	0.46 521	0.38 530	0.25 316	0.18 296

AANet_RVC	1.26 693	0.31 250	4.99 831	5.93 821	0.20 321	0.25 313	0.20 308	0.25 315	0.20 324	0.23 302	0.19 322	0.25 322	0.20 331	0.25 319	0.20 322	5.66 837	4.76 831	0.26 332	0.30 457	0.24 313	0.27 377

TestStereo	4.88 841	4.75 770	4.79 828	4.87 812	4.92 849	4.81 841	4.90 855	4.78 843	4.77 854	4.87 844	4.89 854	4.90 849	4.91 847	4.99 847	4.79 852	4.98 830	4.87 832	4.87 845	4.92 856	5.00 836	5.00 848

SGM+DAISY	7.06 851	9.15 828	5.38 834	8.84 838	5.18 850	8.80 854	5.31 857	8.79 861	5.28 856	8.89 861	5.20 856	8.93 862	5.33 849	8.95 861	5.36 854	8.70 854	5.21 833	8.74 862	5.20 857	8.89 856	5.15 849

rvit_stereo_0075_2	6.64 849	8.80 826	5.25 832	7.89 833	5.27 851	7.90 852	5.27 856	7.92 859	5.28 856	7.91 859	5.29 857	7.93 860	5.27 848	7.92 859	5.28 853	7.93 850	5.28 834	7.93 859	5.29 858	7.93 852	5.28 850

test_5	4.62 838	7.55 817	6.23 837	6.32 825	3.40 836	5.29 843	3.50 842	3.53 820	4.11 850	4.28 826	4.47 853	4.26 830	4.38 845	3.68 821	3.24 835	5.89 838	5.60 835	4.84 844	3.50 842	4.33 814	3.93 845

Sa-1000	4.34 834	8.37 821	6.84 841	6.98 831	4.45 848	3.58 813	3.00 824	3.42 819	3.39 840	2.61 798	4.00 849	3.83 824	4.01 842	3.90 823	3.90 845	5.98 840	5.62 836	3.76 822	2.34 821	4.35 815	2.47 813

LiteMatch*	2.07 751	1.30 567	5.73 836	6.28 824	0.79 630	1.33 713	0.80 632	1.30 712	1.02 679	1.33 718	0.84 649	1.33 723	0.97 651	1.28 719	1.04 669	6.05 841	5.89 837	1.28 732	0.76 642	1.28 713	0.88 638

RAFT	6.73 850	9.36 830	7.40 844	8.51 837	6.55 853	6.88 849	6.60 859	6.79 854	6.60 859	6.80 855	6.72 861	5.31 852	5.50 850	6.61 852	6.61 859	8.42 852	5.89 837	5.73 851	5.45 860	6.61 845	6.24 852

RAFT+CT+SA	4.28 831	7.62 818	4.91 830	5.55 819	2.28 815	3.09 807	3.64 844	4.49 830	3.07 831	4.80 842	3.35 839	4.77 846	3.70 833	4.29 829	3.05 825	5.58 836	5.98 839	3.58 819	3.78 848	4.26 813	3.72 839

raft_robust	4.71 839	7.75 819	5.40 835	6.81 828	3.31 834	4.28 823	4.20 852	4.32 829	4.37 853	4.35 828	4.35 852	4.14 827	3.75 835	4.30 830	4.20 850	6.67 845	6.37 840	3.36 817	4.24 854	4.86 833	3.25 833

cross-raft	4.83 840	7.52 816	6.43 838	6.63 826	3.96 844	4.51 824	3.99 850	4.49 830	3.96 849	4.52 829	3.96 848	4.50 831	3.97 841	4.50 831	3.97 846	6.65 844	6.44 841	4.33 826	3.92 850	4.35 815	3.91 844

TestStereo1	4.60 835	8.41 822	6.44 839	6.86 829	3.79 842	3.97 818	3.78 847	3.99 825	3.74 844	3.97 822	3.52 841	3.94 825	3.58 828	3.98 824	3.72 842	6.82 846	6.50 842	3.76 822	3.66 844	3.90 807	3.74 841

SA-5K	4.60 835	8.41 822	6.44 839	6.86 829	3.79 842	3.97 818	3.78 847	3.99 825	3.74 844	3.97 822	3.52 841	3.94 825	3.58 828	3.98 824	3.72 842	6.82 846	6.50 842	3.76 822	3.66 844	3.90 807	3.74 841

SA	4.33 833	7.35 815	6.85 842	5.96 822	4.09 845	3.59 814	3.15 838	3.82 823	2.64 822	3.91 821	3.85 846	3.57 820	2.72 812	3.13 814	4.03 847	7.09 849	6.86 844	3.57 818	3.12 836	3.85 806	3.51 837

MCSU-Stereo	2.48 793	10.56 839	8.50 850	9.47 843	0.31 439	0.43 439	0.30 386	0.42 432	0.30 403	0.42 426	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.41 420	0.30 394	8.86 855	6.93 845	0.40 474	0.29 438	0.39 451	0.28 407

testmc14	2.43 790	10.48 838	8.02 848	8.93 839	0.31 439	0.44 474	0.30 386	0.42 432	0.30 403	0.42 426	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 434	0.30 394	8.88 856	6.99 846	0.41 492	0.28 423	0.39 451	0.28 407

test_4	4.88 841	8.13 820	6.98 843	7.46 832	4.44 847	4.25 822	3.85 849	4.04 827	3.92 848	4.13 825	3.91 847	4.18 829	3.84 838	4.14 827	4.06 848	7.01 848	7.13 847	4.53 827	3.72 847	4.09 811	3.72 839

test-1	6.46 848	9.16 829	8.03 849	8.09 834	5.62 852	6.11 846	6.35 858	6.85 855	4.94 855	6.08 853	6.29 860	4.98 850	6.43 852	6.22 851	6.36 858	6.16 842	7.47 848	5.82 852	5.44 859	7.11 849	5.68 851

test_3	5.01 843	8.86 827	7.77 845	8.09 834	2.76 820	4.13 821	4.05 851	3.88 824	3.76 846	4.33 827	4.13 850	3.71 823	3.91 839	4.21 828	4.06 848	7.93 850	7.69 849	4.53 827	3.91 849	4.17 812	4.29 847

test-v	7.53 852	11.89 840	7.98 846	9.36 841	7.14 854	7.06 850	7.09 860	7.37 856	6.91 860	7.29 856	5.71 858	6.45 856	6.93 853	6.73 855	7.27 860	8.93 857	7.85 850	6.98 857	6.80 861	7.56 850	7.34 854

test-2	7.53 852	11.89 840	7.98 846	9.36 841	7.14 854	7.06 850	7.09 860	7.37 856	6.91 860	7.29 856	5.71 858	6.45 856	6.93 853	6.73 855	7.27 860	8.93 857	7.85 850	6.98 857	6.80 861	7.56 850	7.34 854

PCWNet_CMD	2.80 808	9.82 833	0.32 356	10.09 848	0.32 453	0.49 515	0.33 456	3.34 817	0.33 472	0.49 513	0.33 472	0.49 521	8.73 857	0.48 511	0.33 460	0.41 404	9.22 852	0.42 508	0.29 438	9.55 859	0.31 441

MSMDNet	2.65 798	10.14 836	0.33 361	9.74 844	0.32 453	0.87 606	0.33 456	2.95 812	0.68 610	0.49 513	0.34 480	0.49 521	5.70 851	0.49 518	0.33 460	0.42 418	9.57 853	0.41 492	0.31 468	8.36 854	0.65 594

pcwnet_v2	2.66 799	9.89 834	0.33 361	9.89 845	0.32 453	0.50 524	0.32 445	0.49 511	0.33 472	0.49 513	0.34 480	0.49 521	8.76 858	0.48 511	0.33 460	0.41 404	9.58 854	0.40 474	0.29 438	9.01 857	0.63 586

CFNet_pseudo	2.67 800	9.36 830	0.32 356	10.99 850	0.33 466	0.85 603	0.33 456	0.49 511	0.33 472	0.49 513	0.32 463	0.49 521	7.26 855	0.49 518	0.33 460	0.41 404	9.62 855	0.41 492	0.29 438	10.03 861	0.29 416

ccs_rob	2.79 807	10.17 837	0.32 356	10.00 847	0.33 466	0.49 515	0.33 456	1.90 745	0.32 462	0.51 536	0.33 472	0.49 521	9.24 860	0.49 518	0.33 460	0.41 404	9.82 856	0.41 492	0.28 423	9.34 858	0.29 416

UCFNet_RVC	2.75 803	10.06 835	0.29 325	10.31 849	0.29 378	0.42 432	0.29 377	0.43 440	0.29 387	0.42 426	0.29 392	0.42 441	9.87 861	0.43 441	0.29 384	0.36 358	9.84 857	0.36 405	0.26 363	9.77 860	0.26 337

CFNet_ucs	2.73 801	9.64 832	0.33 361	9.92 846	0.32 453	0.49 515	0.33 456	0.49 511	0.33 472	0.49 513	0.33 472	0.49 521	8.98 859	0.48 511	0.33 460	0.41 404	9.96 858	0.40 474	0.29 438	10.12 862	0.54 565

TestStereo_HL3	2.76 804	0.41 293	11.46 854	14.11 852	0.30 390	0.45 489	0.29 377	0.43 440	0.29 387	0.43 433	0.29 392	0.43 450	0.28 380	0.44 472	0.30 394	13.57 861	10.32 859	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 377

TestStereo_HL2	2.73 801	0.41 293	11.06 851	14.13 853	0.30 390	0.44 474	0.28 362	0.43 440	0.29 387	0.43 433	0.28 377	0.43 450	0.29 392	0.43 441	0.28 366	13.51 860	10.37 860	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 377

GGDA	2.76 804	0.41 293	11.34 853	14.28 854	0.30 390	0.44 474	0.29 377	0.43 440	0.29 387	0.43 433	0.28 377	0.43 450	0.28 380	0.43 441	0.29 384	13.45 859	10.57 861	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 377

TestStereo-Hl	2.78 806	0.42 305	11.23 852	14.38 855	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.43 440	0.28 377	0.43 433	0.29 392	0.44 486	0.29 392	0.44 472	0.29 384	13.64 862	10.73 862	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 377

MANE	19.05 855	23.00 848	15.00 855	23.00 862	15.00 856	24.00 861	16.00 862	24.00 868	16.00 862	22.00 868	15.00 862	23.00 869	16.00 862	23.00 868	15.00 862	22.00 869	15.00 863	22.00 869	15.00 863	22.00 869	15.00 856

rafts_anoy	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 857

raft+_RVC	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 857

raftrobust	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 857

CasAABBNet	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 857

RALCasStereoNet	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 857

RALAANet	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 862	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 857

WCMA_ROB	31.10 867	35.43 868	27.12 866	39.51 880	23.10 863	38.78 879	25.30 873	37.49 886	25.39 873	37.29 885	27.02 873	38.52 887	26.48 873	37.80 885	26.44 873	36.28 877	22.65 870	33.90 874	22.30 870	37.10 884	24.18 867

PM Cens cmp D40	30.50 863	37.00 870	24.00 862	37.00 869	24.00 864	37.00 870	24.00 869	37.00 877	24.00 869	37.00 876	24.00 869	37.00 878	24.00 869	37.00 876	24.00 869	37.00 878	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 875	24.00 863

PM Graph cmp D40	30.50 863	37.00 870	24.00 862	37.00 869	24.00 864	37.00 870	24.00 869	37.00 877	24.00 869	37.00 876	24.00 869	37.00 878	24.00 869	37.00 876	24.00 869	37.00 878	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 875	24.00 863

PatchMatch Cens Cmp	30.50 863	37.00 870	24.00 862	37.00 869	24.00 864	37.00 870	24.00 869	37.00 877	24.00 869	37.00 876	24.00 869	37.00 878	24.00 869	37.00 876	24.00 869	37.00 878	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 875	24.00 863

PatchMatch Graph Cmp	30.50 863	37.00 870	24.00 862	37.00 869	24.00 864	37.00 870	24.00 869	37.00 877	24.00 869	37.00 876	24.00 869	37.00 878	24.00 869	37.00 876	24.00 869	37.00 878	24.00 871	37.00 879	24.00 871	37.00 875	24.00 863

111	30.40 862	30.94 864	29.72 867	32.61 863	30.02 868	33.57 862	30.47 874	31.50 869	29.39 874	30.98 869	29.11 874	29.78 870	30.39 877	29.45 869	30.76 877	30.08 870	29.02 875	29.92 870	30.32 878	29.86 870	30.17 868

fff	1000028.16 888	29.62 860	29.72 867	32.61 863	30.02 868	35.13 864	31.83 875	32.07 870	10000000.00 895	35.27 872	29.82 875	32.45 871	30.15 874	32.35 870	30.09 874	31.04 871	29.55 876	30.64 871	30.14 875	10000000.00 897	30.77 869

csc	1000028.16 888	29.62 860	29.72 867	32.61 863	30.02 868	35.13 864	31.83 875	32.07 870	10000000.00 895	35.27 872	29.82 875	32.45 871	30.15 874	32.35 870	30.09 874	31.04 871	29.55 876	30.64 871	30.14 875	10000000.00 897	30.77 869

cscssc	1000028.16 888	29.62 860	29.72 867	32.61 863	30.02 868	35.13 864	31.83 875	32.07 870	10000000.00 895	35.27 872	29.82 875	32.45 871	30.15 874	32.35 870	30.09 874	31.04 871	29.55 876	30.64 871	30.14 875	10000000.00 897	30.77 869

DCANet-4	35.22 868	34.54 865	35.08 873	33.58 867	35.47 875	34.55 863	35.53 881	36.08 875	35.85 878	35.92 875	35.77 880	35.18 876	35.48 879	35.39 875	37.15 884	34.55 876	33.92 879	35.02 877	34.90 880	35.79 874	34.74 875

tt	500032.53 886	34.60 866	29.72 867	37.47 878	34.41 873	36.85 868	35.22 879	34.71 873	33.55 876	34.50 870	35.43 878	33.81 874	10000000.00 896	33.57 873	33.13 878	33.68 874	35.00 880	34.03 875	35.26 881	30.96 871	34.63 873

DCANet	500032.53 886	34.60 866	29.72 867	37.47 878	34.41 873	36.85 868	35.22 879	34.71 873	33.55 876	34.50 870	35.43 878	33.81 874	10000000.00 896	33.57 873	33.13 878	33.68 874	35.00 880	34.03 875	35.26 881	30.96 871	34.63 873

ADStereo(finetuned)	36.13 869	36.63 869	38.07 878	36.97 868	33.25 872	35.91 867	34.45 878	36.36 876	32.99 875	38.14 886	36.71 881	36.69 877	34.13 878	38.57 886	40.79 885	37.60 887	36.58 882	35.90 878	33.36 879	35.42 873	34.04 872

fast-reg	37.00 870	37.00 870	37.00 874	37.00 869	37.00 876	37.00 870	37.00 882	37.00 877	37.00 879	37.00 876	37.00 882	37.00 878	37.00 880	37.00 876	37.00 880	37.00 878	37.00 883	37.00 879	37.00 883	37.00 875	37.00 876

Reg-Stereo(zero)	37.00 870	37.00 870	37.00 874	37.00 869	37.00 876	37.00 870	37.00 882	37.00 877	37.00 879	37.00 876	37.00 882	37.00 878	37.00 880	37.00 876	37.00 880	37.00 878	37.00 883	37.00 879	37.00 883	37.00 875	37.00 876

FLISNet	37.00 870	37.00 870	37.00 874	37.00 869	37.00 876	37.00 870	37.00 882	37.00 877	37.00 879	37.00 876	37.00 882	37.00 878	37.00 880	37.00 876	37.00 880	37.00 878	37.00 883	37.00 879	37.00 883	37.00 875	37.00 876

CoSv	37.00 870	37.00 870	37.00 874	37.00 869	37.00 876	37.00 870	37.00 882	37.00 877	37.00 879	37.00 876	37.00 882	37.00 878	37.00 880	37.00 876	37.00 880	37.00 878	37.00 883	37.00 879	37.00 883	37.00 875	37.00 876

NOSS_ROB	102.95 875	153.00 884	121.00 882	51.00 881	44.00 880	165.00 883	127.00 888	153.00 889	119.00 885	164.00 890	125.00 888	168.00 891	120.00 886	153.00 889	117.00 888	49.00 888	44.00 887	49.00 888	44.00 887	49.00 885	44.00 880

CBMV	128.50 876	1422.70 892	53.10 880	79.50 882	51.30 881	77.30 881	49.70 886	74.00 887	48.20 884	77.20 888	48.80 887	73.90 889	48.00 885	73.80 888	48.80 887	70.40 889	45.10 888	68.90 889	46.10 888	68.20 886	45.00 881
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 874	87.70 880	41.95 879	113.75 883	65.62 882	75.05 880	55.25 887	75.64 888	45.04 883	71.61 887	41.75 886	72.81 888	44.06 884	68.38 887	44.63 886	101.89 890	59.57 889	107.10 890	61.05 889	104.38 887	59.38 882

MeshStereo	159.24 877	171.00 885	160.68 885	162.58 884	160.59 884	164.01 882	160.35 890	158.51 890	158.56 887	158.34 889	160.12 890	158.56 890	159.92 888	157.26 890	158.94 890	154.38 891	158.36 890	155.75 891	159.13 892	153.67 888	154.07 884
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
DF_test	189.29 878	560.34 889	182.58 886	229.00 886	135.68 883	197.79 884	135.52 889	197.80 891	135.44 886	197.75 891	135.49 889	197.90 892	135.51 887	197.84 891	135.75 889	217.37 893	171.11 891	183.74 892	127.67 891	183.56 889	127.88 883

AE-Stereo	201.80 879	123.00 881	115.00 881	219.00 885	218.00 886	223.00 885	244.00 892	217.00 892	236.00 889	202.00 892	203.00 891	205.00 893	208.00 889	225.00 892	204.00 891	210.00 892	198.00 892	197.00 893	184.00 893	204.00 890	201.00 885

DLCB_ROB	284.23 882	354.61 887	207.27 887	363.24 889	206.46 885	364.72 888	210.41 891	364.72 895	210.41 888	364.81 895	208.64 892	364.81 896	208.64 890	364.72 895	210.41 892	354.70 896	205.53 893	354.70 896	205.53 894	354.70 893	205.53 886

MGS-Stereo	239.45 880	123.00 881	135.00 883	266.00 887	286.00 887	277.00 886	305.00 893	271.00 893	242.00 890	274.00 893	279.00 893	255.00 894	270.00 891	268.00 893	297.00 893	221.00 894	247.00 894	216.00 894	123.00 890	217.00 891	217.00 887

EGLCR-Stereo	246.90 881	129.00 883	139.00 884	266.00 887	286.00 887	277.00 886	305.00 893	271.00 893	242.00 890	274.00 893	279.00 893	255.00 894	270.00 891	268.00 893	297.00 893	230.00 895	247.00 894	216.00 894	223.00 895	237.00 892	227.00 888

LE_ROB	396.57 883	471.28 888	329.84 888	471.48 890	308.15 889	526.83 889	322.10 895	488.15 896	323.76 892	495.46 896	317.97 895	497.17 897	320.10 893	481.62 896	326.76 895	462.71 897	298.97 896	466.16 897	285.98 896	447.62 894	289.21 889

SGM-ForestM	596.69 884	677.77 890	444.52 889	699.85 891	517.25 890	732.94 890	488.29 896	770.79 897	460.11 893	750.81 897	487.98 896	792.79 898	499.41 894	730.90 897	475.81 896	720.03 898	491.16 897	663.96 898	418.60 897	674.76 895	436.05 890

CBMV_ROB	818.48 885	913.88 891	709.52 890	862.84 892	597.78 891	1073.99 891	700.52 897	1015.66 898	702.59 894	1115.65 898	760.02 897	1130.24 899	721.57 895	1037.41 898	692.65 897	814.05 899	564.29 898	843.28 899	595.31 898	915.51 896	602.92 891

111111	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 892	10000000.00 892	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 897	10000000.00 892

SGD-Stereo	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 892	10000000.00 892	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 897	10000000.00 892

IGEV-Stereo++	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 892	10000000.00 892	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 897	10000000.00 892

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 892	10000000.00 892	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 897	10000000.00 892

IGEV-Stereo+	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 892	10000000.00 892	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 897	10000000.00 892

SDNR	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 892	10000000.00 892	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 897	10000000.00 892

anonymousdsp2	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 892	10000000.00 892	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 897	10000000.00 892

anonymousdsp	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 892	10000000.00 892	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 897	10000000.00 892

test_example2	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 892	10000000.00 892	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 897	10000000.00 892

DIP-Stereo	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 892	10000000.00 892	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 895	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 899	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 897	10000000.00 892
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 870		37.00 869		37.00 870		37.00 877		37.00 876		37.00 878		37.00 876		37.00 878		37.00 879		37.00 875

Low-res two-view benchmark