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.

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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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 21	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 64	0.07 67	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 70	0.04 66	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.03 53	0.03 43	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

PipStereo	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 89	0.08 82	0.09 76	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.08 77	0.08 84	0.03 41	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.03 53	0.02 20	0.01 10	0.73 428	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 67	0.08 80	0.07 80	0.07 67	0.07 136	0.08 127	0.06 132	0.08 130	0.07 137	0.08 129	0.07 137	0.08 129	0.06 129	0.07 127	0.07 127	0.08 77	0.07 81	0.07 121	0.07 130	0.06 118	0.06 126

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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 72	0.02 12	0.02 15	1.01 444	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 90	0.09 134	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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xxx	0.09 75	1.01 347	0.10 92	0.10 81	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

SepStereo	0.09 75	0.09 89	0.10 92	0.09 76	0.09 140	0.09 135	0.09 139	0.10 137	0.08 141	0.10 138	0.09 141	0.09 137	0.09 139	0.09 136	0.08 129	0.09 85	0.08 84	0.09 132	0.08 134	0.09 137	0.08 132

APVNet	0.09 75	0.05 66	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.90 503	0.06 117	0.04 104	0.05 113	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 104	0.04 97	0.05 66	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 113	0.05 117

ADCS	0.09 75	0.02 12	0.04 64	0.90 419	0.06 134	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 157	0.36 353	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

zh-sn7	0.10 90	0.98 329	0.14 148	0.15 133	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.15 141	0.13 159	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 90	1.05 357	0.12 123	0.12 106	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 90	1.05 357	0.12 123	0.12 106	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 90	1.05 357	0.12 123	0.12 106	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample5	0.10 90	1.07 361	0.11 112	0.10 81	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

test_sample4	0.10 90	1.03 353	0.12 123	0.10 81	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.13 159	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet	0.10 90	1.07 361	0.11 112	0.10 81	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

1111x	0.10 90	1.14 369	0.13 143	0.14 122	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.11 122	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

AnonymousM	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 138	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 140	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

222	0.10 90	0.99 336	0.12 123	0.13 118	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

test_xeample	0.10 90	1.09 363	0.13 143	0.12 106	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 133	0.14 163	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PVD	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 138	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 140	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

SHD	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 138	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 140	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

SAMSARA	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 138	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 140	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

XQC	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 138	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 140	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

RTSC	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 138	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 140	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

RTS	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 138	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 140	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

RTSA	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 138	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 140	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

MADNet+	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 138	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 140	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

MADNet++	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 138	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 140	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

ADCPNet	0.10 90	0.03 31	0.04 64	1.27 519	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 130	0.04 97	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ISRNet	0.11 111	0.05 66	0.36 283	0.24 183	0.07 136	0.13 152	0.05 115	0.06 117	0.05 120	0.05 113	0.05 122	0.13 154	0.05 112	0.05 104	0.09 134	0.24 203	0.20 201	0.10 133	0.05 118	0.06 118	0.13 174

JetRed	0.11 111	0.12 106	0.11 112	0.11 98	0.11 163	0.11 148	0.14 176	0.11 149	0.11 160	0.12 152	0.11 159	0.11 150	0.11 156	0.11 151	0.11 152	0.11 105	0.16 170	0.11 144	0.11 155	0.11 148	0.11 153

JetBlue	0.11 111	0.11 104	0.12 123	0.13 118	0.14 182	0.11 148	0.11 157	0.11 149	0.11 160	0.11 150	0.11 159	0.11 150	0.11 156	0.12 155	0.12 164	0.11 105	0.11 122	0.11 144	0.11 155	0.11 148	0.11 153

x	0.11 111	1.15 372	0.15 165	0.14 122	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 133	0.15 167	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 111	0.44 216	0.33 260	0.39 239	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.39 283	0.36 324	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

xxxx	0.11 111	1.16 374	0.16 169	0.12 106	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.16 170	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 111	0.03 31	0.03 39	1.60 546	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 111	0.03 31	0.03 39	1.60 546	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 111	0.02 12	0.02 15	1.62 549	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.06 111	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

zh-mn7	0.12 120	1.14 369	0.17 176	0.20 161	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.18 168	0.16 170	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_L	0.12 120	0.14 114	0.10 92	0.15 133	0.10 147	0.14 153	0.10 144	0.14 155	0.10 145	0.15 161	0.10 145	0.14 155	0.10 143	0.14 157	0.10 140	0.13 126	0.10 99	0.13 151	0.09 136	0.13 156	0.09 135
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 120	0.07 78	0.05 79	0.08 69	0.05 121	0.08 127	1.20 533	0.07 127	0.05 120	0.05 113	0.05 122	0.08 129	0.05 112	0.08 130	0.03 52	0.07 75	0.05 78	0.06 116	0.05 118	0.07 128	0.05 117

FADNet-RVC-Resample	0.12 120	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	1.57 603	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 118	0.04 97	0.06 126

FADNet_RVC	0.12 120	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 112	0.04 90	1.65 607	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet	0.12 120	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 112	0.04 90	1.66 609	0.06 70	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCRef	0.12 120	0.03 31	0.04 64	1.71 552	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 111	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

CIPLG	0.13 127	0.21 135	0.12 123	0.16 143	0.11 163	0.15 161	0.11 157	0.14 155	0.11 160	0.15 161	0.12 167	0.15 166	0.11 156	0.14 157	0.11 152	0.15 141	0.12 136	0.14 153	0.11 155	0.14 158	0.11 153

IPLG	0.13 127	0.20 129	0.14 148	0.15 133	0.11 163	0.14 153	0.11 157	0.14 155	0.11 160	0.14 154	0.11 159	0.14 155	0.11 156	0.14 157	0.11 152	0.15 141	0.12 136	0.14 153	0.11 155	0.14 158	0.11 153

ACRE	0.13 127	0.21 135	0.14 148	0.15 133	0.11 163	0.14 153	0.11 157	0.14 155	0.11 160	0.14 154	0.12 167	0.14 155	0.11 156	0.14 157	0.11 152	0.15 141	0.12 136	0.14 153	0.11 155	0.14 158	0.11 153

LRCNet_RVC	0.13 127	0.13 108	0.09 88	0.13 118	0.10 147	0.14 153	0.10 144	0.14 155	0.10 145	0.23 204	0.10 145	0.20 186	0.10 143	0.24 211	0.11 152	0.11 105	0.09 94	0.12 147	0.14 185	0.12 154	0.09 135

aanetorigin	0.13 127	0.11 104	0.11 112	0.11 98	0.11 163	0.11 148	0.11 157	0.11 149	0.11 160	0.11 150	0.12 167	0.11 150	0.11 156	0.11 151	0.11 152	0.11 105	0.11 122	0.14 153	0.11 155	0.49 387	0.11 153

FADNet-RVC	0.13 127	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 115	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 122	0.04 96	0.05 112	0.04 90	1.71 612	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 128	0.04 96

ELAS	0.13 127	0.16 116	0.11 112	0.15 133	0.09 140	0.18 179	0.11 157	0.18 178	0.11 160	0.17 173	0.11 159	0.18 179	0.11 156	0.18 178	0.11 152	0.14 133	0.08 84	0.14 153	0.08 134	0.14 158	0.09 135
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	0.14 134	1.22 431	0.28 227	0.32 215	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.32 235	0.27 233	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_XL	0.14 134	0.17 121	0.12 123	0.17 152	0.11 163	0.17 175	0.11 157	0.17 175	0.11 160	0.17 173	0.11 159	0.17 175	0.11 156	0.17 175	0.11 152	0.16 152	0.11 122	0.16 170	0.11 155	0.16 171	0.11 153
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 134	1.83 491	0.12 123	0.11 98	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 104	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 111	0.04 97	0.12 111	0.11 122	0.05 108	0.04 99	0.05 113	0.04 96

ProNet	0.14 134	0.20 129	0.14 148	0.16 143	0.11 163	0.16 168	0.11 157	0.17 175	0.11 160	0.17 173	0.12 167	0.17 175	0.13 177	0.17 175	0.12 164	0.15 141	0.11 122	0.16 170	0.11 155	0.15 166	0.12 167

IPLGR_C	0.14 134	0.20 129	0.12 123	0.15 133	0.11 163	0.14 153	0.15 182	0.14 155	0.11 160	0.15 161	0.12 167	0.14 155	0.11 156	0.16 168	0.11 152	0.15 141	0.12 136	0.14 153	0.12 170	0.15 166	0.12 167

MIPNet	0.14 134	0.21 135	0.17 176	0.16 143	0.11 163	0.15 161	0.12 170	0.14 155	0.11 160	0.16 166	0.11 159	0.14 155	0.11 156	0.14 157	0.11 152	0.14 133	0.12 136	0.14 153	0.11 155	0.14 158	0.11 153

IPLGR	0.14 134	0.24 149	0.14 148	0.16 143	0.12 176	0.15 161	0.12 170	0.14 155	0.11 160	0.15 161	0.12 167	0.14 155	0.11 156	0.14 157	0.11 152	0.15 141	0.12 136	0.14 153	0.11 155	0.14 158	0.11 153

GMStereo	0.14 134	0.13 108	0.14 148	0.14 122	0.14 182	0.14 153	0.14 176	0.14 155	0.14 182	0.14 154	0.14 185	0.14 155	0.14 181	0.14 157	0.14 175	0.14 133	0.14 163	0.14 153	0.14 185	0.14 158	0.14 179
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 134	0.04 52	0.03 39	2.22 568	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.04 96	0.02 21	0.07 127	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

HSM	0.14 134	0.16 116	0.12 123	0.17 152	0.12 176	0.17 175	0.11 157	0.17 175	0.11 160	0.17 173	0.12 167	0.17 175	0.12 171	0.17 175	0.12 164	0.16 152	0.11 122	0.16 170	0.11 155	0.16 171	0.12 167

DRN-Test	0.14 134	0.13 108	0.09 88	0.14 122	0.09 140	0.15 161	0.09 139	0.14 155	0.10 145	0.14 154	0.09 141	0.14 155	0.09 139	0.13 156	0.09 134	0.12 111	0.09 94	0.12 147	0.09 136	0.12 154	0.73 476

ELAS_RVC	0.14 134	0.16 116	0.10 92	0.15 133	0.10 147	0.18 179	0.11 157	0.19 180	0.11 160	0.19 179	0.12 167	0.18 179	0.11 156	0.19 181	0.12 164	0.14 133	0.08 84	0.14 153	0.09 136	0.15 166	0.09 135
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ITSA-stereo	0.15 146	0.17 121	0.13 143	0.20 161	0.13 180	0.19 182	0.13 174	0.18 178	0.13 180	0.19 179	0.13 180	0.18 179	0.14 181	0.18 178	0.14 175	0.16 152	0.11 122	0.15 166	0.14 185	0.18 181	0.11 153

CoDeX	0.15 146	0.70 279	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.67 453	0.02 15	0.69 446	0.75 461	0.01 9	0.02 21	0.02 20

ICVP	0.15 146	0.53 258	0.11 112	0.16 143	0.11 163	0.16 168	0.11 157	0.16 169	0.11 160	0.16 166	0.11 159	0.16 167	0.11 156	0.16 168	0.11 152	0.16 152	0.11 122	0.16 170	0.11 155	0.16 171	0.11 153
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 146	0.04 52	0.04 64	2.20 567	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 122	0.04 96	0.04 100	0.08 130	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

StereoDRNet	0.15 146	0.14 114	0.10 92	0.14 122	0.09 140	0.15 161	0.09 139	0.14 155	0.09 144	0.14 154	0.10 145	0.14 155	0.09 139	0.14 157	0.09 134	0.13 126	0.10 99	0.13 151	0.09 136	0.13 156	0.82 492

LALA_ROB	0.15 146	0.19 125	0.12 123	0.18 154	0.11 163	0.20 187	0.12 170	0.21 195	0.12 176	0.20 185	0.12 167	0.20 186	0.12 171	0.21 196	0.13 171	0.17 160	0.10 99	0.18 188	0.11 155	0.18 181	0.11 153

SGM_RVC	0.15 146	0.17 121	0.11 112	0.18 154	0.11 163	0.19 182	0.11 157	0.19 180	0.12 176	0.19 179	0.12 167	0.20 186	0.12 171	0.19 181	0.12 164	0.16 152	0.11 122	0.17 178	0.10 143	0.17 177	0.10 140
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	0.16 153	1.21 425	0.33 260	0.41 264	0.04 101	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.35 252	0.31 267	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 153	0.16 116	0.16 169	0.16 143	0.16 204	0.16 168	0.16 188	0.16 169	0.16 198	0.16 166	0.16 198	0.16 167	0.16 194	0.16 168	0.16 193	0.16 152	0.16 170	0.16 170	0.16 195	0.16 171	0.16 185

qqq	0.16 153	2.01 515	0.12 123	0.15 133	0.04 101	0.06 114	0.05 115	0.06 117	0.04 104	0.06 119	0.03 56	0.06 120	0.03 53	0.06 111	0.03 52	0.12 111	0.14 163	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 153	0.18 124	0.13 143	0.19 157	0.13 180	0.19 182	0.13 174	0.19 180	0.13 180	0.19 179	0.13 180	0.19 183	0.13 177	0.19 181	0.13 171	0.18 168	0.13 159	0.18 188	0.13 179	0.18 181	0.13 174

CAS++	0.17 157	0.27 160	0.21 197	0.10 81	0.21 237	0.15 161	0.22 224	0.10 137	0.21 226	0.22 199	0.10 145	0.19 183	0.18 216	0.10 140	0.19 214	0.20 175	0.19 199	0.18 188	0.10 143	0.19 187	0.18 207
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 157	2.16 524	0.13 143	0.13 118	0.04 101	0.06 114	0.04 103	0.06 117	0.04 104	0.06 119	0.03 56	0.06 120	0.03 53	0.06 111	0.05 110	0.18 168	0.12 136	0.06 116	0.03 57	0.05 113	0.03 52

SFCPSM	0.17 157	0.78 291	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.01 10	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.79 489	0.02 15	0.75 457	0.76 463	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CCAANet	0.17 157	0.72 281	0.14 148	0.14 122	0.14 182	0.14 153	0.14 176	0.14 155	0.14 182	0.14 154	0.14 185	0.14 155	0.14 181	0.14 157	0.14 175	0.14 133	0.14 163	0.14 153	0.14 185	0.14 158	0.14 179

DepthFocus	0.18 161	0.22 139	0.15 165	0.22 173	0.15 194	0.22 200	0.15 182	0.22 199	0.15 193	0.22 199	0.15 194	0.22 202	0.16 194	0.22 200	0.15 186	0.20 175	0.15 167	0.20 195	0.14 185	0.20 188	0.14 179

w-ln-seven	0.18 161	1.47 449	0.33 260	0.40 252	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.38 270	0.32 271	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 161	0.48 238	0.16 169	0.16 143	0.15 194	0.15 161	0.16 188	0.16 169	0.16 198	0.16 166	0.16 198	0.16 167	0.16 194	0.16 168	0.16 193	0.16 152	0.16 170	0.16 170	0.16 195	0.16 171	0.16 185

xyz-stereo	0.18 161	0.50 244	0.16 169	0.15 133	0.16 204	0.16 168	0.16 188	0.16 169	0.16 198	0.16 166	0.16 198	0.16 167	0.16 194	0.16 168	0.16 193	0.16 152	0.16 170	0.16 170	0.16 195	0.16 171	0.16 185

BEATNet-Init1	0.19 165	0.08 80	0.08 82	2.23 569	0.08 138	0.08 127	0.07 136	0.07 127	0.08 141	0.08 129	0.07 137	0.08 129	0.07 135	0.11 151	0.08 129	0.08 77	0.08 84	0.08 126	0.07 130	0.08 133	0.08 132

DeepPrunerF	0.19 165	0.08 80	0.08 82	2.23 569	0.08 138	0.08 127	0.07 136	0.07 127	0.08 141	0.08 129	0.07 137	0.08 129	0.07 135	0.11 151	0.08 129	0.08 77	0.08 84	0.08 126	0.07 130	0.08 133	0.08 132

IGEV_Zeroshot_test	0.20 167	0.19 125	0.40 332	0.30 203	0.17 210	0.22 200	0.17 198	0.21 195	0.17 208	0.20 185	0.17 205	0.21 194	0.18 216	0.21 196	0.17 199	0.20 175	0.16 170	0.20 195	0.16 195	0.20 188	0.17 202

DAS	0.20 167	0.20 129	0.20 191	0.20 161	0.20 228	0.20 187	0.20 214	0.20 186	0.20 222	0.20 185	0.20 227	0.20 186	0.20 225	0.20 185	0.20 217	0.20 175	0.20 201	0.20 195	0.20 225	0.20 188	0.20 211

ASD4	0.20 167	0.20 129	0.20 191	0.20 161	0.20 228	0.20 187	0.20 214	0.20 186	0.20 222	0.20 185	0.20 227	0.20 186	0.20 225	0.20 185	0.20 217	0.20 175	0.20 201	0.20 195	0.20 225	0.20 188	0.20 211

ACVNet	0.20 167	0.19 125	0.14 148	0.20 161	0.14 182	0.20 187	0.96 510	0.21 195	0.14 182	0.20 185	0.13 180	0.21 194	0.14 181	0.20 185	0.14 175	0.17 160	0.12 136	0.17 178	0.12 170	0.17 177	0.12 167

acv_ft	0.20 167	0.19 125	0.14 148	0.20 161	0.14 182	0.20 187	0.96 510	0.21 195	0.14 182	0.20 185	0.13 180	0.21 194	0.14 181	0.20 185	0.14 175	0.17 160	0.12 136	0.17 178	0.12 170	0.17 177	0.12 167

iResNetv2_ROB	0.20 167	0.23 141	0.18 186	0.24 183	0.20 228	0.24 212	0.18 206	0.24 209	0.18 214	0.24 211	0.18 221	0.23 209	0.19 221	0.24 211	0.18 211	0.21 183	0.16 170	0.21 199	0.16 195	0.22 197	0.16 185

iResNet	0.20 167	0.23 141	0.18 186	0.24 183	0.18 221	0.24 212	0.20 214	0.24 209	0.18 214	0.23 204	0.17 205	0.23 209	0.18 216	0.23 207	0.18 211	0.22 185	0.16 170	0.21 199	0.16 195	0.21 195	0.16 185

LACA2	0.21 174	0.24 149	0.26 218	0.31 209	0.16 204	0.24 212	0.16 188	0.24 209	0.16 198	0.24 211	0.16 198	0.24 215	0.16 194	0.24 211	0.16 193	0.27 214	0.23 215	0.24 221	0.16 195	0.23 208	0.16 185

LACA1	0.21 174	0.24 149	0.26 218	0.31 209	0.16 204	0.24 212	0.16 188	0.24 209	0.16 198	0.24 211	0.16 198	0.24 215	0.16 194	0.24 211	0.16 193	0.27 214	0.22 209	0.23 212	0.16 195	0.23 208	0.16 185

z-ln-s-r	0.21 174	1.40 447	0.53 401	0.56 367	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.05 120	0.05 113	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 104	0.05 110	0.57 395	0.44 375	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

tg	0.21 174	0.25 155	0.21 197	0.26 197	0.17 210	0.24 212	0.17 198	0.24 209	0.17 208	0.24 211	0.17 205	0.24 215	0.17 206	0.24 211	0.17 199	0.24 203	0.17 191	0.23 212	0.16 195	0.23 208	0.16 185

Pointernet	0.21 174	0.22 139	0.19 188	0.24 183	0.19 225	0.24 212	0.19 210	0.24 209	0.19 220	0.24 211	0.19 223	0.24 215	0.19 221	0.24 211	0.19 214	0.22 185	0.17 191	0.22 204	0.17 217	0.22 197	0.17 202

SuperB	0.21 174	0.10 93	2.51 634	0.12 106	0.09 140	0.10 137	0.09 139	0.08 130	0.07 137	0.10 138	0.09 141	0.09 137	0.07 135	0.07 127	0.07 127	0.07 75	0.08 84	0.07 121	0.07 130	0.08 133	0.07 130

BStereo	0.22 180	0.23 141	0.20 191	0.24 183	0.20 228	0.23 209	0.33 335	0.39 273	0.17 208	0.23 204	0.17 205	0.23 209	0.16 194	0.24 211	0.17 199	0.23 196	0.16 170	0.22 204	0.20 225	0.22 197	0.16 185

Wave_Phase_stereo	0.22 180	0.23 141	0.20 191	0.24 183	0.20 228	0.23 209	0.33 335	0.39 273	0.17 208	0.23 204	0.17 205	0.23 209	0.16 194	0.24 211	0.17 199	0.23 196	0.16 170	0.22 204	0.20 225	0.22 197	0.16 185

WAO-6	0.22 180	0.23 141	0.22 199	0.23 178	0.22 239	0.22 200	0.22 224	0.22 199	0.22 229	0.22 199	0.22 234	0.22 202	0.22 232	0.22 200	0.22 223	0.22 185	0.22 209	0.22 204	0.22 232	0.22 197	0.22 216

IMH-64-1	0.22 180	0.23 141	0.23 202	0.22 173	0.22 239	0.22 200	0.22 224	0.22 199	0.22 229	0.22 199	0.22 234	0.22 202	0.22 232	0.22 200	0.22 223	0.22 185	0.22 209	0.23 212	0.22 232	0.22 197	0.23 218

IMH-64	0.22 180	0.23 141	0.23 202	0.22 173	0.22 239	0.22 200	0.22 224	0.22 199	0.22 229	0.22 199	0.22 234	0.22 202	0.22 232	0.22 200	0.22 223	0.22 185	0.22 209	0.23 212	0.22 232	0.22 197	0.23 218

ac_64	0.22 180	0.13 108	0.19 188	0.23 178	0.10 147	0.26 230	1.02 519	0.14 155	0.10 145	0.28 232	0.14 185	0.17 175	0.19 221	0.28 239	0.09 134	0.22 185	0.16 170	0.23 212	0.17 217	0.11 148	0.12 167

LACA3	0.23 186	0.25 155	0.27 221	0.54 360	0.17 210	0.25 221	0.17 198	0.25 217	0.17 208	0.25 219	0.17 205	0.25 222	0.17 206	0.25 220	0.17 199	0.28 218	0.23 215	0.24 221	0.17 217	0.24 212	0.17 202

dd	0.23 186	0.98 329	0.16 169	0.23 178	0.15 194	0.23 209	0.15 182	0.23 206	0.15 193	0.23 204	0.15 194	0.24 215	0.17 206	0.23 207	0.15 186	0.22 185	0.15 167	0.21 199	0.15 193	0.22 197	0.16 185

dad	0.23 186	1.03 353	0.16 169	0.23 178	0.15 194	0.24 212	0.15 182	0.24 209	0.16 198	0.23 204	0.16 198	0.24 215	0.16 194	0.23 207	0.15 186	0.22 185	0.16 170	0.22 204	0.16 195	0.22 197	0.16 185

RSGM-EC	0.24 189	0.24 149	0.15 165	0.22 173	0.15 194	0.22 200	0.15 182	0.22 199	0.15 193	0.24 211	0.15 194	0.22 202	0.15 192	0.22 200	1.19 533	0.20 175	0.17 191	0.24 221	0.14 185	0.20 188	0.14 179

acva	0.24 189	0.24 149	0.15 165	0.22 173	0.15 194	0.22 200	0.15 182	0.22 199	0.15 193	0.24 211	0.15 194	0.22 202	0.15 192	0.22 200	1.19 533	0.20 175	0.17 191	0.24 221	0.14 185	0.20 188	0.14 179

MSKI-zero shot	0.24 189	0.21 135	0.49 382	0.65 384	0.18 221	0.22 200	0.17 198	0.23 206	0.18 214	0.21 197	0.17 205	0.23 209	0.28 267	0.23 207	0.18 211	0.21 183	0.16 170	0.21 199	0.16 195	0.21 195	0.16 185

qqq1	0.25 192	3.70 593	0.14 148	0.14 122	0.04 101	0.06 114	0.05 115	0.06 117	0.05 120	0.06 119	0.05 122	0.04 96	0.05 112	0.06 111	0.05 110	0.13 126	0.12 136	0.06 116	0.05 118	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 192	3.70 593	0.14 148	0.14 122	0.04 101	0.06 114	0.05 115	0.06 117	0.05 120	0.06 119	0.05 122	0.04 96	0.05 112	0.06 111	0.05 110	0.13 126	0.12 136	0.06 116	0.05 118	0.03 47	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 192	0.26 157	0.25 212	0.26 197	0.25 252	0.25 221	0.25 239	0.25 217	0.25 243	0.25 219	0.25 251	0.25 222	0.25 244	0.26 231	0.25 240	0.25 209	0.25 220	0.25 226	0.25 248	0.25 215	0.25 229

ffm	0.25 192	3.83 599	0.12 123	0.12 106	0.05 121	0.06 114	0.05 115	0.06 117	0.05 120	0.03 44	0.03 56	0.06 120	0.05 112	0.06 111	0.05 110	0.12 111	0.12 136	0.05 108	0.04 99	0.06 118	0.04 96

ff1	0.25 192	3.83 599	0.12 123	0.12 106	0.05 121	0.06 114	0.05 115	0.06 117	0.05 120	0.03 44	0.03 56	0.06 120	0.05 112	0.06 111	0.05 110	0.12 111	0.12 136	0.05 108	0.04 99	0.06 118	0.04 96

mmx	0.25 192	3.83 599	0.12 123	0.12 106	0.05 121	0.06 114	0.05 115	0.06 117	0.05 120	0.03 44	0.03 56	0.06 120	0.05 112	0.06 111	0.05 110	0.12 111	0.12 136	0.05 108	0.04 99	0.06 118	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 192	0.23 141	0.66 427	0.80 406	0.17 210	0.22 200	0.17 198	0.23 206	0.18 214	0.26 228	0.17 205	0.21 194	0.17 206	0.25 220	0.17 199	0.23 196	0.16 170	0.21 199	0.17 217	0.22 197	0.17 202

LoS	0.25 192	0.27 160	0.25 212	0.25 190	0.25 252	0.25 221	0.25 239	0.26 223	0.25 243	0.25 219	0.25 251	0.25 222	0.25 244	0.25 220	0.25 240	0.26 211	0.25 220	0.25 226	0.26 254	0.26 217	0.25 229
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 192	1.31 439	0.74 453	0.92 424	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.87 451	0.75 457	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV_i1	0.26 201	0.05 66	0.04 64	0.06 65	0.03 52	0.05 110	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 113	0.03 56	0.04 96	0.06 129	0.05 104	0.03 52	4.34 640	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 113	0.04 96

model_zeroshot	0.27 202	0.20 129	0.27 221	0.33 219	0.21 237	0.37 270	0.22 224	0.37 260	0.24 238	0.26 228	0.27 260	0.33 257	0.21 231	0.25 220	0.27 246	0.32 235	0.20 201	0.34 269	0.23 238	0.25 215	0.26 235

DLNR-FE	0.28 203	0.89 310	0.30 235	0.34 222	0.19 225	0.28 235	0.19 210	0.28 226	0.20 222	0.28 232	0.20 227	0.28 236	0.20 225	0.28 239	0.20 217	0.33 240	0.28 239	0.25 226	0.19 224	0.24 212	0.19 209

xyz-stereo-finetune	0.28 203	0.49 240	0.16 169	0.16 143	0.16 204	0.16 168	0.16 188	0.22 199	0.30 281	0.32 249	0.31 327	0.32 254	0.31 329	0.32 252	0.32 321	0.32 235	0.33 283	0.31 250	0.32 349	0.31 235	0.32 328

SQANet	0.28 203	0.28 163	0.28 227	0.28 201	0.28 265	0.28 235	0.28 257	0.28 226	0.28 264	0.28 232	0.28 267	0.28 236	0.28 267	0.28 239	0.28 255	0.28 218	0.28 239	0.28 237	0.28 304	0.28 224	0.28 293

HGLStereo	0.28 203	0.29 165	0.22 199	0.36 228	0.22 239	0.36 265	0.21 220	0.36 254	0.21 226	0.42 309	0.21 233	0.36 268	0.22 232	0.36 269	0.21 221	0.34 244	0.21 205	0.34 269	0.21 229	0.34 249	0.21 214

iResNet_ROB	0.28 203	0.32 171	0.24 209	0.32 215	0.25 252	0.32 254	0.24 237	0.32 240	0.24 238	0.33 253	0.24 245	0.35 263	0.24 241	0.33 259	0.24 232	0.31 233	0.24 219	0.32 253	0.24 245	0.32 238	0.24 228

UNet	0.29 208	0.90 313	0.10 92	0.14 122	0.10 147	0.14 153	0.10 144	0.91 466	0.69 471	0.14 154	0.11 159	0.14 155	0.11 156	0.14 157	0.10 140	0.12 111	0.09 94	0.12 147	0.09 136	0.88 456	0.76 483

MultiAttention	0.30 209	0.30 166	0.30 235	0.30 203	0.30 285	0.30 239	0.30 272	0.30 233	0.30 281	0.30 238	0.30 285	0.30 246	0.30 280	0.30 245	0.30 273	0.30 227	0.30 262	0.30 244	0.30 331	0.30 230	0.30 312

MSAF-DinoV2	0.30 209	0.30 166	0.30 235	0.30 203	0.30 285	0.30 239	0.30 272	0.30 233	0.30 281	0.30 238	0.30 285	0.30 246	0.30 280	0.30 245	0.30 273	0.30 227	0.30 262	0.30 244	0.30 331	0.30 230	0.30 312

DDVS	0.30 209	3.10 579	0.14 148	0.19 157	0.14 182	0.19 182	0.14 176	0.20 186	0.14 182	0.19 179	0.13 180	0.16 167	0.13 177	0.19 181	0.13 171	0.17 160	0.13 159	0.17 178	0.13 179	0.17 177	0.13 174

ACV-stereo	0.30 209	2.08 517	0.25 212	0.25 190	0.18 221	0.24 212	0.17 198	0.24 209	0.18 214	0.24 211	0.17 205	0.25 222	0.17 206	0.24 211	0.17 199	0.22 185	0.16 170	0.22 204	0.16 195	0.22 197	0.16 185

LoS_RVC	0.30 209	1.14 369	0.25 212	0.25 190	0.25 252	0.26 230	0.25 239	0.25 217	0.25 243	0.25 219	0.25 251	0.26 233	0.26 253	0.26 231	0.25 240	0.26 211	0.26 223	0.25 226	0.25 248	0.26 217	0.26 235

CAS	0.30 209	1.17 375	0.25 212	0.25 190	0.25 252	0.26 230	0.25 239	0.25 217	0.26 256	0.25 219	0.25 251	0.25 222	0.25 244	0.25 220	0.25 240	0.26 211	0.26 223	0.26 231	0.25 248	0.26 217	0.25 229

DANet	0.30 209	0.30 166	0.30 235	0.30 203	0.30 285	0.30 239	0.30 272	0.30 233	0.30 281	0.30 238	0.30 285	0.30 246	0.30 280	0.30 245	0.30 273	0.30 227	0.30 262	0.30 244	0.30 331	0.30 230	0.30 312
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 216	0.31 169	0.31 250	0.30 203	0.40 391	0.31 245	0.30 272	0.30 233	0.34 353	0.29 237	0.31 327	0.29 242	0.30 280	0.31 249	0.31 311	0.31 233	0.29 253	0.31 250	0.30 331	0.31 235	0.31 321

tt1	0.31 216	0.93 322	0.24 209	0.33 219	0.23 245	0.31 245	0.24 237	0.32 240	0.24 238	0.32 249	0.23 238	0.32 254	0.25 244	0.32 252	0.24 232	0.27 214	0.26 223	0.27 235	0.26 254	0.27 222	0.27 273

xxxxx1	0.31 216	0.91 315	0.23 202	0.31 209	0.23 245	0.31 245	0.23 232	0.33 244	0.25 243	0.31 243	0.24 245	0.33 257	0.25 244	0.32 252	0.24 232	0.28 218	0.28 239	0.28 237	0.28 304	0.29 227	0.27 273

DLNR_Zeroshot_test	0.31 216	0.28 163	0.47 367	0.79 403	0.24 250	0.30 239	0.26 246	0.30 233	0.24 238	0.32 249	0.23 238	0.31 250	0.24 241	0.30 245	0.23 229	0.29 226	0.26 223	0.29 242	0.24 245	0.33 245	0.23 218

tt_ll	0.31 216	0.91 315	0.23 202	0.31 209	0.23 245	0.31 245	0.23 232	0.33 244	0.25 243	0.31 243	0.24 245	0.33 257	0.25 244	0.32 252	0.24 232	0.28 218	0.28 239	0.28 237	0.28 304	0.29 227	0.27 273

ff	0.31 216	0.91 315	0.23 202	0.31 209	0.23 245	0.31 245	0.23 232	0.33 244	0.25 243	0.31 243	0.24 245	0.33 257	0.25 244	0.32 252	0.24 232	0.28 218	0.28 239	0.28 237	0.28 304	0.29 227	0.27 273

RAFT + AFF	0.31 216	0.45 224	0.34 270	0.39 239	0.28 265	0.38 277	0.33 335	0.29 231	0.31 324	0.30 238	0.30 285	0.29 242	0.27 260	0.29 243	0.30 273	0.28 218	0.29 253	0.29 242	0.29 317	0.27 222	0.32 328

MLCV	0.31 216	0.35 174	0.27 221	0.35 224	0.28 265	0.35 261	0.27 249	0.35 250	0.28 264	0.36 263	0.27 260	0.35 263	0.27 260	0.35 263	0.27 246	0.34 244	0.27 233	0.34 269	0.27 291	0.34 249	0.27 273

DN-CSS_ROB	0.31 216	0.35 174	0.28 227	0.35 224	0.28 265	0.34 257	0.27 249	0.34 247	0.25 243	0.35 259	0.27 260	0.36 268	0.26 253	0.34 260	0.28 255	0.35 252	0.28 239	0.34 269	0.28 304	0.34 249	0.27 273

DStereoFS	0.32 225	0.33 172	0.32 255	0.33 219	0.30 285	0.32 254	0.32 324	0.32 240	0.31 324	0.30 238	0.31 327	0.31 250	0.30 280	0.32 252	0.32 321	0.32 235	0.31 267	0.30 244	0.47 430	0.32 238	0.34 342

DStereoSA	0.32 225	0.52 254	0.34 270	0.31 209	0.31 328	0.30 239	0.30 272	0.31 238	0.30 281	0.31 243	0.31 327	0.31 250	0.30 280	0.31 249	0.31 311	0.30 227	0.32 271	0.31 250	0.31 342	0.31 235	0.31 321

WCG-NET（raft）	0.32 225	1.24 433	0.24 209	0.32 215	0.24 250	0.32 254	0.23 232	0.32 240	0.24 238	0.32 249	0.24 245	0.32 254	0.24 241	0.32 252	0.24 232	0.30 227	0.23 215	0.30 244	0.23 238	0.30 230	0.23 218

Any-RAFT	0.32 225	0.36 177	0.27 221	0.36 228	0.27 260	0.36 265	0.27 249	0.36 254	0.27 260	0.36 263	0.27 260	0.36 268	0.27 260	0.36 269	0.28 255	0.36 256	0.28 239	0.36 290	0.28 304	0.36 269	0.28 293

StereoDRNet-Refined	0.33 229	0.39 190	0.26 218	0.39 239	0.26 259	0.40 285	0.26 246	0.40 280	0.26 256	0.39 275	0.26 256	0.39 282	0.26 253	0.39 284	0.26 245	0.37 259	0.25 220	0.37 293	0.25 248	0.37 273	0.37 359
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-FEzeroshot	0.34 230	0.26 157	0.17 176	0.21 171	0.17 210	0.20 187	0.16 188	0.20 186	0.16 198	0.20 185	0.17 205	0.21 194	0.16 194	0.27 235	0.24 232	0.19 172	0.16 170	0.19 191	0.16 195	0.26 217	3.08 654

RAFT-FE	0.34 230	0.26 157	0.17 176	0.21 171	0.17 210	0.20 187	0.16 188	0.20 186	0.16 198	0.20 185	0.17 205	0.21 194	0.16 194	0.27 235	0.24 232	0.19 172	0.16 170	0.19 191	0.16 195	0.26 217	3.08 654

LG-Stereo_L2	0.34 230	0.37 179	0.38 289	0.47 295	0.28 265	0.39 283	0.28 257	0.39 273	0.28 264	0.39 275	0.28 267	0.39 282	0.28 267	0.38 276	0.28 255	0.42 312	0.35 318	0.36 290	0.26 254	0.35 262	0.26 235

H2IRNET	0.34 230	0.34 173	0.34 270	0.34 222	0.34 360	0.34 257	0.34 348	0.34 247	0.34 353	0.34 255	0.34 354	0.34 261	0.34 350	0.34 260	0.34 345	0.34 244	0.34 312	0.34 269	0.34 363	0.34 249	0.34 342

IGEV++	0.34 230	0.43 213	0.30 235	0.40 252	0.29 275	0.40 285	0.29 267	0.40 280	0.29 270	0.40 281	0.29 273	0.40 290	0.29 274	0.40 287	0.30 273	0.38 270	0.29 253	0.37 293	0.29 317	0.37 273	0.29 299

iRaft-Stereo_5w	0.34 230	0.42 212	0.31 250	0.39 239	0.30 285	0.38 277	0.30 272	0.40 280	0.29 270	0.40 281	0.37 373	0.41 303	0.34 350	0.38 276	0.30 273	0.34 244	0.27 233	0.34 269	0.26 254	0.34 249	0.26 235

CSP-Net	0.34 230	1.29 435	1.19 505	1.36 534	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	1.26 545	1.21 556	0.03 41	0.09 136	0.02 21	0.09 135

iRaft-Stereo_20w	0.34 230	0.41 205	0.31 250	0.39 239	0.29 275	0.40 285	0.32 324	0.41 295	0.32 334	0.38 269	0.30 285	0.39 282	0.30 280	0.38 276	0.32 321	0.35 252	0.27 233	0.34 269	0.27 291	0.34 249	0.29 299

DGSMNet	0.34 230	0.41 205	0.27 221	0.41 264	0.28 265	0.41 301	0.28 257	0.41 295	0.27 260	0.41 295	0.27 260	0.42 321	0.27 260	0.41 302	0.28 255	0.40 290	0.29 253	0.40 355	0.28 304	0.40 339	0.27 273

gcap_with_dpt	0.35 239	0.39 190	0.30 235	0.44 283	0.31 328	0.44 361	0.31 316	0.44 353	0.31 324	0.44 348	0.30 285	0.44 360	0.30 280	0.44 350	0.30 273	0.38 270	0.26 223	0.38 301	0.27 291	0.38 286	0.27 273

FE-Mocha	0.35 239	0.71 280	0.40 332	0.47 295	0.27 260	0.34 257	0.27 249	0.34 247	0.26 256	0.34 255	0.26 256	0.34 261	0.27 260	0.34 260	0.27 246	0.44 314	0.41 354	0.33 260	0.29 317	0.32 238	0.29 299

IGEV-FE	0.35 239	0.37 179	0.17 176	0.19 157	0.17 210	0.20 187	0.17 198	0.19 180	0.17 208	0.19 179	0.17 205	0.19 183	0.17 206	0.37 273	0.36 353	0.19 172	0.17 191	0.19 191	0.17 217	0.38 286	2.84 645

test_for_model	0.35 239	0.39 190	0.30 235	0.43 280	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.44 350	0.31 311	0.38 270	0.26 223	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

CASnet	0.35 239	0.51 252	0.44 353	0.32 215	0.31 328	0.24 212	0.34 348	0.36 254	0.25 243	0.31 243	0.37 373	0.30 246	0.33 345	0.25 220	0.45 401	0.37 259	0.37 327	0.33 260	0.35 375	0.34 249	0.37 359
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 239	0.44 216	0.45 355	0.49 306	0.30 285	0.37 270	0.30 272	0.36 254	0.30 281	0.36 263	0.29 273	0.36 268	0.29 274	0.36 269	0.30 273	0.46 352	0.39 341	0.32 253	0.24 245	0.32 238	0.25 229
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 239	0.35 174	0.35 281	0.35 224	0.35 363	0.35 261	0.35 353	0.35 250	0.35 357	0.35 259	0.35 362	0.35 263	0.35 357	0.35 263	0.35 349	0.35 252	0.35 318	0.35 285	0.35 375	0.35 262	0.35 351

GeoVLM	0.36 246	0.38 183	0.27 221	0.46 288	0.28 265	0.35 261	0.28 257	0.37 260	0.27 260	0.35 259	0.28 267	0.36 268	0.38 369	0.35 263	0.28 255	1.08 479	0.26 223	0.33 260	0.27 291	0.34 249	0.33 335

Zero-FE251	0.36 246	0.40 194	0.28 227	0.41 264	0.28 265	0.41 301	0.28 257	0.41 295	0.28 264	0.41 295	0.28 267	0.41 303	0.28 267	0.42 315	0.30 273	0.37 259	0.26 223	0.37 293	0.27 291	0.45 364	0.56 439

GIP-stereo	0.36 246	0.49 240	0.39 300	0.48 300	0.32 338	0.41 301	0.28 257	0.40 280	0.30 281	0.41 295	0.28 267	0.40 290	0.28 267	0.42 315	0.28 255	0.45 342	0.32 271	0.38 301	0.30 331	0.37 273	0.27 273

DCVSM-stereo	0.36 246	1.89 503	0.22 199	0.40 252	0.22 239	0.40 285	0.22 224	0.40 280	0.22 229	0.40 281	0.22 234	0.40 290	0.22 232	0.40 287	0.22 223	0.28 218	0.21 205	0.28 237	0.21 229	0.28 224	0.20 211

RSM	0.36 246	0.36 177	0.43 351	0.37 231	0.42 410	0.49 392	0.42 400	0.37 260	0.28 264	0.36 263	0.29 273	0.36 268	0.30 280	0.37 273	0.28 255	0.34 244	0.31 267	0.34 269	0.35 375	0.40 339	0.29 299

gcap-zeroshot	0.36 246	0.40 194	0.34 270	0.44 283	0.31 328	0.44 361	0.31 316	0.44 353	0.32 334	0.44 348	0.32 337	0.44 360	0.32 334	0.44 350	0.31 311	0.39 283	0.28 239	0.39 342	0.28 304	0.39 327	0.27 273

testlalala	0.36 246	0.40 194	0.34 270	0.44 283	0.31 328	0.44 361	0.31 316	0.44 353	0.32 334	0.44 348	0.32 337	0.44 360	0.32 334	0.44 350	0.31 311	0.39 283	0.28 239	0.39 342	0.28 304	0.39 327	0.27 273

GCAPDPT-zeroshot	0.36 246	0.40 194	0.30 235	0.43 280	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.31 324	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.44 350	0.31 311	0.39 283	0.28 239	0.39 342	0.27 291	0.39 327	0.26 235

RAFT-Test	0.36 246	0.37 179	0.33 260	0.41 264	0.32 338	0.41 301	0.32 324	0.41 295	0.32 334	0.41 295	0.32 337	0.41 303	0.32 334	0.41 302	0.33 332	0.37 259	0.29 253	0.37 293	0.29 317	0.38 286	0.31 321

DMCA	0.36 246	0.38 183	0.37 287	0.35 224	0.35 363	0.36 265	0.36 360	0.36 254	0.35 357	0.35 259	0.37 373	0.36 268	0.36 360	0.35 263	0.36 353	0.36 256	0.36 324	0.35 285	0.36 381	0.36 269	0.36 354

ACVNet-DCA	0.37 256	1.00 338	0.30 235	0.40 252	0.29 275	0.40 285	0.29 267	0.40 280	0.29 270	0.40 281	0.29 273	0.40 290	0.29 274	0.39 284	0.28 255	0.33 240	0.32 271	0.33 260	0.32 349	0.33 245	0.32 328

1test111	0.37 256	1.02 351	0.30 235	0.39 239	0.29 275	0.40 285	0.28 257	0.39 273	0.29 270	0.39 275	0.29 273	0.39 282	0.28 267	0.40 287	0.29 266	0.33 240	0.32 271	0.33 260	0.31 342	0.32 238	0.31 321

cc1	0.37 256	1.02 351	0.30 235	0.39 239	0.29 275	0.40 285	0.28 257	0.39 273	0.29 270	0.39 275	0.29 273	0.39 282	0.28 267	0.40 287	0.29 266	0.33 240	0.32 271	0.33 260	0.31 342	0.32 238	0.31 321

EKT-Stereo	0.37 256	0.40 194	0.44 353	1.07 449	0.29 275	0.34 257	0.31 316	0.36 254	0.29 270	0.38 269	0.31 327	0.37 275	0.30 280	0.36 269	0.29 266	0.34 244	0.28 239	0.39 342	0.30 331	0.37 273	0.30 312

GMOStereo	0.37 256	0.45 224	0.23 202	0.30 203	0.37 373	0.41 301	0.36 360	0.41 295	0.35 357	0.43 314	0.36 366	0.41 303	0.40 380	0.41 302	0.36 353	0.34 244	0.22 209	0.47 403	0.37 384	0.39 327	0.33 335

XPNet_ROB	0.37 256	0.37 179	0.37 287	0.37 231	0.37 373	0.37 270	0.37 366	0.37 260	0.37 369	0.37 268	0.37 373	0.37 275	0.37 365	0.37 273	0.37 362	0.37 259	0.37 327	0.37 293	0.37 384	0.37 273	0.37 359

MonSter++	0.38 262	0.44 216	0.31 250	0.43 280	0.30 285	0.43 328	0.31 316	0.43 319	0.31 324	0.45 360	0.31 327	0.43 328	0.31 329	0.43 321	0.69 469	0.38 270	0.33 283	0.40 355	0.30 331	0.38 286	0.30 312

HiDET	0.38 262	0.44 216	0.30 235	0.42 274	0.30 285	0.42 321	0.30 272	0.42 313	0.30 281	0.44 348	0.30 285	0.42 321	0.30 280	0.42 315	0.68 461	0.37 259	0.32 271	0.40 355	0.29 317	0.37 273	0.29 299

LCMNet	0.38 262	0.44 216	0.30 235	0.42 274	0.30 285	0.42 321	0.30 272	0.42 313	0.30 281	0.45 360	0.30 285	0.42 321	0.30 280	0.42 315	0.69 469	0.37 259	0.32 271	0.40 355	0.29 317	0.37 273	0.29 299

CSFM-Stereo	0.38 262	0.44 216	0.30 235	0.42 274	0.30 285	0.42 321	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.44 348	0.30 285	0.42 321	0.30 280	0.42 315	0.73 479	0.37 259	0.32 271	0.40 355	0.29 317	0.37 273	0.30 312

HART	0.38 262	0.45 224	0.34 270	0.42 274	0.33 350	0.41 301	0.34 348	0.42 313	0.33 344	0.43 314	0.34 354	0.42 321	0.34 350	0.41 302	0.38 365	0.40 290	0.32 271	0.42 383	0.32 349	0.40 339	0.32 328

GREAT-IGEV	0.38 262	0.43 213	0.36 283	0.48 300	0.32 338	0.45 371	0.32 324	0.45 362	0.32 334	0.45 360	0.32 337	0.45 369	0.32 334	0.45 366	0.32 321	0.44 314	0.33 283	0.41 372	0.29 317	0.41 350	0.29 299
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 262	0.43 213	0.33 260	0.46 288	0.33 350	0.45 371	0.32 324	0.45 362	0.32 334	0.45 360	0.32 337	0.45 369	0.33 345	0.45 366	0.32 321	0.38 270	0.38 334	0.38 301	0.37 384	0.37 273	0.36 354

WAO-8	0.38 262	0.38 183	0.38 289	0.38 234	0.38 380	0.38 277	0.38 373	0.38 269	0.38 373	0.38 269	0.38 378	0.38 277	0.38 369	0.38 276	0.38 365	0.38 270	0.38 334	0.38 301	0.37 384	0.38 286	0.38 366

WAO-7	0.38 262	0.38 183	0.38 289	0.38 234	0.38 380	0.38 277	0.38 373	0.38 269	0.38 373	0.38 269	0.38 378	0.38 277	0.38 369	0.38 276	0.38 365	0.38 270	0.38 334	0.38 301	0.38 397	0.38 286	0.38 366

xx1	0.38 262	1.03 353	0.31 250	0.40 252	0.31 328	0.41 301	0.28 257	0.40 280	0.29 270	0.40 281	0.29 273	0.40 290	0.29 274	0.40 287	0.29 266	0.34 244	0.33 283	0.34 269	0.32 349	0.34 249	0.32 328

Venus	0.38 262	0.38 183	0.38 289	0.38 234	0.38 380	0.37 270	0.38 373	0.37 260	0.37 369	0.41 295	0.37 373	0.39 282	0.37 365	0.38 276	0.38 365	0.37 259	0.38 334	0.38 301	0.37 384	0.37 273	0.38 366

IMH	0.38 262	0.38 183	0.38 289	0.38 234	0.38 380	0.38 277	0.38 373	0.38 269	0.38 373	0.42 309	0.38 378	0.40 290	0.38 369	0.38 276	0.38 365	0.38 270	0.38 334	0.39 342	0.38 397	0.38 286	0.38 366

DF	0.39 274	1.37 445	1.02 490	1.14 457	0.12 176	0.16 168	0.12 170	0.16 169	0.12 176	0.16 166	0.12 167	0.16 167	0.12 171	0.16 168	0.12 164	1.12 488	1.00 480	0.15 166	0.12 170	0.15 166	0.12 167

PAM	0.39 274	1.88 502	0.34 270	0.37 231	0.41 400	0.45 371	0.22 224	0.28 226	0.23 235	0.28 232	0.24 245	0.29 242	0.23 238	0.29 243	0.23 229	0.38 270	0.32 271	0.38 301	0.37 384	0.32 238	0.22 216

HanzoNet	0.39 274	0.38 183	0.40 332	0.39 239	0.41 400	0.38 277	0.38 373	0.38 269	0.38 373	0.39 275	0.39 388	0.38 277	0.38 369	0.39 284	0.40 380	0.38 270	0.38 334	0.40 355	0.38 397	0.38 286	0.40 375

CES	0.39 274	0.47 232	0.36 283	0.36 228	0.37 373	0.45 371	0.35 353	0.35 250	0.40 387	0.36 263	0.44 411	0.47 379	0.36 360	0.44 350	0.36 353	0.37 259	0.39 341	0.44 386	0.35 375	0.37 273	0.36 354

PASM	0.39 274	3.06 578	1.36 571	1.58 542	0.09 140	0.11 148	0.11 157	0.11 149	0.11 160	0.09 136	0.09 141	0.11 150	0.09 139	0.09 136	0.09 134	0.11 105	0.11 122	0.11 144	0.09 136	0.11 148	0.11 153

mms	0.40 279	0.45 224	0.35 281	0.48 300	0.36 369	0.47 382	0.34 348	0.45 362	0.38 373	0.47 372	0.33 346	0.45 369	0.32 334	0.45 366	0.32 321	0.39 283	0.38 334	0.38 301	0.37 384	0.39 327	0.39 372

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 279	1.09 363	0.39 300	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.44 353	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.30 273	0.45 342	0.34 312	0.38 301	0.27 291	0.38 286	0.27 273

knoymous	0.40 279	0.40 194	0.40 332	0.40 252	0.40 391	0.40 285	0.40 387	0.40 280	0.40 387	0.40 281	0.40 391	0.40 290	0.40 380	0.40 287	0.40 380	0.40 290	0.40 344	0.40 355	0.40 401	0.40 339	0.40 375

anonymousa	0.40 279	0.40 194	0.40 332	0.40 252	0.40 391	0.40 285	0.40 387	0.40 280	0.40 387	0.40 281	0.40 391	0.40 290	0.40 380	0.40 287	0.40 380	0.40 290	0.40 344	0.40 355	0.40 401	0.40 339	0.40 375

riskmin	0.40 279	0.40 194	0.40 332	0.40 252	0.40 391	0.40 285	0.40 387	0.40 280	0.40 387	0.40 281	0.40 391	0.40 290	0.40 380	0.40 287	0.40 380	0.40 290	0.40 344	0.40 355	0.40 401	0.40 339	0.40 375

Anonymous_2	0.40 279	0.40 194	0.40 332	0.40 252	0.40 391	0.40 285	0.40 387	0.40 280	0.40 387	0.40 281	0.40 391	0.40 290	0.40 380	0.40 287	0.40 380	0.40 290	0.40 344	0.40 355	0.40 401	0.40 339	0.40 375

Anonymous_1	0.40 279	0.40 194	0.40 332	0.40 252	0.40 391	0.40 285	0.40 387	0.40 280	0.40 387	0.40 281	0.40 391	0.40 290	0.40 380	0.40 287	0.40 380	0.40 290	0.40 344	0.40 355	0.40 401	0.40 339	0.40 375

AdaStereo	0.40 279	0.40 194	0.40 332	0.40 252	0.40 391	0.40 285	0.40 387	0.40 280	0.40 387	0.40 281	0.40 391	0.40 290	0.40 380	0.40 287	0.40 380	0.40 290	0.40 344	0.40 355	0.40 401	0.40 339	0.40 375
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.
GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 287	1.09 363	0.40 332	0.52 355	0.31 328	0.44 361	0.31 316	0.44 353	0.31 324	0.44 348	0.31 327	0.44 360	0.31 329	0.44 350	0.31 311	0.46 352	0.35 318	0.39 342	0.28 304	0.39 327	0.28 293

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 287	1.06 360	0.40 332	0.51 353	0.31 328	0.44 361	0.30 272	0.43 319	0.32 334	0.44 348	0.30 285	0.56 426	0.30 280	0.44 350	0.31 311	0.45 342	0.34 312	0.39 342	0.27 291	0.40 339	0.27 273

Select-FE	0.41 287	0.44 216	0.23 202	0.26 197	0.22 239	0.26 230	0.22 224	0.26 223	0.23 235	0.26 228	0.23 238	0.26 233	0.23 238	0.45 366	0.42 395	0.25 209	0.22 209	0.25 226	0.22 232	0.45 364	2.90 646

water-stereo	0.41 287	0.84 299	0.46 360	0.50 342	0.33 350	0.45 371	0.33 335	0.45 362	0.32 334	0.45 360	0.32 337	0.45 369	0.32 334	0.45 366	0.32 321	0.44 314	0.41 354	0.39 342	0.31 342	0.39 327	0.32 328

ccccc	0.41 287	0.44 216	0.34 270	0.48 300	0.35 363	0.48 387	0.35 353	0.51 402	0.35 357	0.47 372	0.35 362	0.47 379	0.34 350	0.47 375	0.35 349	0.41 298	0.40 344	0.40 355	0.40 401	0.41 350	0.39 372

GCAP-BAT	0.41 287	1.30 437	0.39 300	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.44 348	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.30 273	0.44 314	0.34 312	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

GwcNet-ADL	0.41 287	0.41 205	0.41 345	0.41 264	0.41 400	0.41 301	0.41 395	0.41 295	0.41 396	0.41 295	0.41 397	0.41 303	0.41 391	0.41 302	0.41 387	0.41 298	0.41 354	0.41 372	0.41 409	0.41 350	0.41 383

PSMNet-ADL	0.41 287	0.41 205	0.41 345	0.41 264	0.41 400	0.41 301	0.41 395	0.41 295	0.41 396	0.41 295	0.41 397	0.41 303	0.41 391	0.41 302	0.41 387	0.41 298	0.41 354	0.41 372	0.41 409	0.41 350	0.41 383

GANet-ADL	0.41 287	0.41 205	0.41 345	0.41 264	0.41 400	0.41 301	0.41 395	0.41 295	0.41 396	0.41 295	0.41 397	0.41 303	0.41 391	0.41 302	0.41 387	0.41 298	0.41 354	0.41 372	0.41 409	0.41 350	0.41 383

ADLNet2	0.41 287	0.41 205	0.41 345	0.41 264	0.41 400	0.41 301	0.41 395	0.41 295	0.41 396	0.41 295	0.41 397	0.41 303	0.41 391	0.41 302	0.41 387	0.41 298	0.41 354	0.41 372	0.41 409	0.41 350	0.41 383

ADLNet	0.41 287	0.41 205	0.41 345	0.41 264	0.41 400	0.41 301	0.41 395	0.41 295	0.41 396	0.41 295	0.41 397	0.41 303	0.41 391	0.41 302	0.41 387	0.41 298	0.41 354	0.41 372	0.41 409	0.41 350	0.41 383

FCDSN-DC	0.41 287	0.59 270	0.64 422	0.54 360	0.33 350	0.50 401	0.37 366	0.42 313	0.40 387	0.61 432	0.43 409	0.50 404	0.49 423	0.38 276	0.32 321	0.28 218	0.23 215	0.26 231	0.22 232	0.35 262	0.28 293
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 287	0.46 228	0.33 260	0.49 306	0.33 350	0.49 392	0.33 335	0.49 380	0.33 344	0.49 386	0.33 346	0.49 390	0.33 345	0.51 406	0.33 332	0.41 298	0.30 262	0.41 372	0.30 331	0.79 440	0.29 299

Gwc-CoAtRS	0.41 287	1.49 450	0.32 255	0.42 274	0.32 338	0.41 301	0.32 324	0.41 295	0.33 344	0.41 295	0.32 337	0.41 303	0.32 334	0.41 302	0.32 321	0.39 283	0.28 239	0.39 342	0.28 304	0.40 339	0.28 293

UPFNet	0.42 301	1.20 379	0.17 176	0.24 183	0.17 210	0.25 221	0.17 198	1.19 505	0.90 505	0.25 219	0.17 205	0.24 215	0.17 206	0.25 220	0.17 199	0.22 185	0.17 191	0.22 204	0.16 195	1.15 493	0.93 502

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 302	1.76 466	0.39 300	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.31 311	0.44 314	0.33 283	0.38 301	0.27 291	0.38 286	0.26 235

aanet-new-8k	0.43 302	1.76 466	0.39 300	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.30 273	0.44 314	0.33 283	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

aanet-new	0.43 302	1.80 476	0.38 289	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.30 273	0.44 314	0.33 283	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 302	1.77 468	0.39 300	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.30 273	0.44 314	0.33 283	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 302	1.78 471	0.39 300	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.30 273	0.44 314	0.33 283	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 302	1.77 468	0.39 300	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.30 273	0.44 314	0.33 283	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 302	1.77 468	0.39 300	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.30 273	0.44 314	0.33 283	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

DDF-Stereo	0.43 302	1.15 372	0.57 406	0.53 357	0.32 338	0.41 301	0.32 324	0.41 295	0.32 334	0.41 295	0.32 337	0.41 303	0.32 334	0.40 287	0.32 321	0.52 381	0.50 401	0.38 301	0.31 342	0.39 327	0.31 321

DilatedVolume-Stereo	0.43 302	0.86 303	0.48 375	0.50 342	0.33 350	0.46 377	0.33 335	0.46 366	0.33 344	0.46 366	0.33 346	0.47 379	0.33 345	0.47 375	0.34 345	0.45 342	0.42 363	0.40 355	0.33 359	0.47 380	0.38 366

psmg	0.43 302	1.91 506	0.92 478	1.91 556	0.02 22	0.02 20	0.03 54	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 585	1.44 579	0.04 93	0.03 57	0.02 21	0.03 52

delet	0.43 302	1.21 425	0.17 176	0.25 190	0.17 210	0.25 221	0.18 206	1.26 557	0.95 513	0.25 219	0.17 205	0.25 222	0.17 206	0.25 220	0.17 199	0.23 196	0.16 170	0.22 204	0.16 195	1.18 501	0.98 506

psm_up	0.43 302	1.19 378	0.17 176	0.25 190	0.18 221	0.25 221	0.19 210	1.26 557	0.91 506	0.26 228	0.17 205	0.25 222	0.17 206	0.25 220	0.17 199	0.22 185	0.17 191	0.23 212	0.16 195	1.18 501	0.99 507

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aanet-new-60k	0.44 314	1.81 481	0.39 300	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.30 273	0.44 314	0.33 283	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

aanet-new-70k	0.44 314	1.82 488	0.38 289	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.30 273	0.44 314	0.33 283	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

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aanet-new-32k	0.44 314	1.79 475	0.39 300	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.43 321	0.30 273	0.44 314	0.33 283	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

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PML	0.46 344	1.36 443	0.29 231	0.58 370	0.30 285	0.57 429	0.29 267	0.57 417	0.29 270	0.57 426	0.29 273	0.57 429	0.29 274	0.56 420	0.29 266	0.52 381	0.30 262	0.53 431	0.31 342	0.53 404	0.30 312

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Ntro	0.47 351	0.47 232	0.46 360	0.46 288	0.46 419	0.47 382	0.47 416	0.46 366	0.47 416	0.46 366	0.46 418	0.47 379	0.46 409	0.47 375	0.47 412	0.47 359	0.46 378	0.46 394	0.46 423	0.46 367	0.46 398

HaxPig	0.47 351	0.47 232	0.47 367	0.49 306	0.47 425	0.47 382	0.47 416	0.47 372	0.47 416	0.47 372	0.47 426	0.47 379	0.47 417	0.47 375	0.47 412	0.47 359	0.47 386	0.47 403	0.47 430	0.47 380	0.48 407

UNDER WATER	0.47 351	0.47 232	0.47 367	0.47 295	0.47 425	0.47 382	0.47 416	0.47 372	0.47 416	0.47 372	0.47 426	0.47 379	0.46 409	0.47 375	0.47 412	0.47 359	0.47 386	0.47 403	0.46 423	0.47 380	0.47 405

LVE	0.47 351	0.47 232	0.47 367	0.47 295	0.49 431	0.47 382	0.47 416	0.47 372	0.49 425	0.47 372	0.47 426	0.47 379	0.46 409	0.47 375	0.47 412	0.47 359	0.47 386	0.48 411	0.47 430	0.47 380	0.47 405

GASTEREO	0.48 356	1.21 425	0.47 367	0.57 368	0.38 380	0.50 401	0.38 373	0.50 389	0.38 373	0.50 399	0.38 378	0.50 404	0.38 369	0.50 397	0.38 365	0.52 381	0.42 363	0.46 394	0.34 363	0.46 367	0.34 342

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fffft	0.48 356	0.51 252	0.45 355	0.52 355	0.45 417	0.52 416	0.45 409	0.52 406	0.48 423	0.53 413	0.45 415	0.52 415	0.45 406	0.52 411	0.46 405	0.51 379	0.41 354	0.50 420	0.41 409	0.50 392	0.41 383
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 356	0.48 238	0.48 375	0.48 300	0.48 429	0.48 387	0.48 425	0.48 376	0.48 423	0.48 379	0.48 430	0.48 386	0.48 418	0.48 383	0.48 418	0.48 364	0.48 390	0.48 411	0.48 434	0.48 384	0.48 407

notaker	0.48 356	0.49 240	0.48 375	0.48 300	0.48 429	0.48 387	0.48 425	0.48 376	0.49 425	0.48 379	0.48 430	0.48 386	0.48 418	0.48 383	0.48 418	0.48 364	0.48 390	0.48 411	0.48 434	0.48 384	0.49 412

LL-Strereo2	0.48 356	1.73 464	0.51 394	0.59 373	0.34 360	0.42 321	0.33 335	0.40 280	0.31 324	0.42 309	0.33 346	0.42 321	0.31 329	0.44 350	0.39 377	0.60 399	0.51 406	0.44 386	0.33 359	0.44 360	0.33 335

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 362	0.98 329	0.64 422	0.84 411	0.46 419	0.45 371	0.35 353	0.47 372	0.47 416	0.45 360	0.34 354	0.46 373	0.48 418	0.46 371	0.35 349	0.39 283	0.71 451	0.39 342	0.35 375	0.41 350	0.41 383

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FoundationStereo	0.50 364	0.50 244	0.50 387	0.50 342	0.50 435	0.50 401	0.50 430	0.50 389	0.50 429	0.50 399	0.50 436	0.50 404	0.50 427	0.50 397	0.50 422	0.50 373	0.50 401	0.50 420	0.50 439	0.50 392	0.50 415

StereoAnything_RVC	0.50 364	0.50 244	0.50 387	0.50 342	0.50 435	0.50 401	0.50 430	0.50 389	0.50 429	0.50 399	0.50 436	0.50 404	0.50 427	0.50 397	0.50 422	0.50 373	0.50 401	0.50 420	0.50 439	0.50 392	0.50 415

dual_stereo	0.50 364	0.50 244	0.50 387	0.50 342	0.50 435	0.50 401	0.50 430	0.50 389	0.50 429	0.50 399	0.50 436	0.50 404	0.50 427	0.50 397	0.50 422	0.50 373	0.50 401	0.50 420	0.50 439	0.50 392	0.50 415

GCST	0.50 364	2.08 517	0.38 289	0.53 357	0.35 363	0.49 392	0.35 353	0.50 389	0.35 357	0.49 386	0.35 362	0.49 390	0.35 357	0.49 389	0.35 349	0.48 364	0.37 327	0.45 390	0.33 359	0.44 360	0.33 335

SANet	0.50 364	0.50 244	0.50 387	0.50 342	0.50 435	0.50 401	0.50 430	0.50 389	0.50 429	0.50 399	0.50 436	0.50 404	0.50 427	0.50 397	0.50 422	0.50 373	0.50 401	0.50 420	0.50 439	0.50 392	0.50 415

MSCF	0.51 369	1.40 447	0.49 382	0.58 370	0.38 380	0.50 401	0.38 373	0.54 410	0.41 396	0.52 410	0.41 397	0.53 416	0.42 397	0.53 413	0.41 387	0.60 399	0.47 386	0.48 411	0.37 384	0.48 384	0.38 366

UGAM-zero	0.51 369	2.17 525	0.39 300	0.53 357	0.36 369	0.50 401	0.36 360	0.50 389	0.36 367	0.49 386	0.36 366	0.50 404	0.35 357	0.50 397	0.36 353	0.49 367	0.37 327	0.47 403	0.35 375	0.46 367	0.34 342

UGAM	0.51 369	2.23 530	0.39 300	0.54 360	0.35 363	0.50 401	0.35 353	0.49 380	0.35 357	0.49 386	0.35 362	0.49 390	0.36 360	0.50 397	0.36 353	0.49 367	0.37 327	0.45 390	0.34 363	0.45 364	0.34 342

Selective-IGEV	0.51 369	0.55 264	0.45 355	0.69 390	0.45 417	0.61 433	0.45 409	0.50 389	0.40 387	0.56 423	0.44 411	0.55 423	0.40 380	0.72 444	0.67 453	0.59 398	0.46 378	0.45 390	0.34 363	0.46 367	0.37 359

RCA-Stereo	0.51 369	3.22 584	0.34 270	0.44 283	0.34 360	0.44 361	0.34 348	0.43 319	0.34 353	0.43 314	0.34 354	0.44 360	0.33 345	0.43 321	0.33 332	0.38 270	0.29 253	0.38 301	0.29 317	0.38 286	0.29 299

DN	0.53 374	0.85 301	0.45 355	0.65 384	0.44 413	0.60 432	0.44 403	0.60 424	0.44 407	0.60 431	0.45 415	0.60 434	0.44 402	0.60 429	0.44 399	0.56 394	0.42 363	0.56 434	0.42 417	0.56 408	0.42 390

MatchStereo	0.54 375	0.12 106	2.38 632	2.32 575	0.09 140	0.09 135	0.08 138	0.09 136	0.07 137	0.09 136	0.07 137	0.09 137	0.07 135	0.09 136	0.08 129	2.34 608	2.34 627	0.12 147	0.11 155	0.11 148	0.10 140
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AIO-test1	0.54 375	0.60 273	0.52 397	0.66 388	0.47 425	0.61 433	0.47 416	0.58 420	0.46 411	0.61 432	0.46 418	0.61 436	0.45 406	0.62 430	0.45 401	0.61 403	0.52 408	0.57 435	0.48 434	0.57 411	0.48 407

castereo++	0.54 375	3.59 590	1.15 499	1.31 528	0.14 182	0.16 168	0.14 176	0.16 169	0.14 182	0.16 166	0.14 185	0.16 167	0.13 177	0.16 168	0.14 175	1.45 560	1.16 505	0.15 166	0.14 185	0.15 166	0.13 174

FENet	0.54 375	1.52 451	1.19 505	1.41 537	0.23 245	0.35 261	0.23 232	0.35 250	0.23 235	0.34 255	0.23 238	0.35 263	0.23 238	0.35 263	0.23 229	1.40 557	1.07 489	0.32 253	0.23 238	0.33 245	0.23 218

PSMNet_ROB	0.54 375	0.54 262	0.54 402	0.54 360	0.53 445	0.54 421	0.54 438	0.53 408	0.54 439	0.54 418	0.54 446	0.54 419	0.53 434	0.54 415	0.54 432	0.54 385	0.53 410	0.54 432	0.54 446	0.54 405	0.54 429

AIO-test2	0.55 380	0.59 270	0.52 397	0.67 389	0.47 425	0.61 433	0.47 416	0.61 427	0.47 416	0.61 432	0.47 426	0.61 436	0.48 418	0.62 430	0.47 412	0.64 410	0.53 410	0.58 436	0.47 430	0.58 412	0.48 407

CFNet-ft	0.55 380	1.57 452	0.14 148	0.20 161	0.14 182	0.20 187	2.53 641	1.61 574	0.14 182	0.20 185	0.14 185	0.20 186	0.14 181	0.20 185	0.14 175	0.17 160	0.12 136	0.17 178	0.12 170	1.56 567	1.24 584

MyStereo04	0.56 382	3.72 596	0.59 408	0.49 306	0.41 400	0.36 265	0.32 324	0.37 260	0.31 324	0.34 255	0.46 418	0.35 263	0.32 334	0.35 263	0.33 332	0.49 367	0.45 376	0.34 269	0.32 349	0.35 262	0.43 392

CASS	0.57 383	0.89 310	0.56 404	0.57 368	0.56 448	0.56 423	0.56 439	0.56 414	0.53 437	0.57 426	0.57 449	0.59 433	0.48 418	0.56 420	0.57 435	0.55 391	0.56 415	0.47 403	0.56 452	0.62 415	0.56 439
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PointNet	0.60 384	0.75 286	0.49 382	0.79 403	0.50 435	0.79 453	0.49 427	0.79 447	0.49 425	0.80 459	0.49 433	0.79 459	0.49 423	0.80 453	0.49 420	0.63 409	0.40 344	0.63 441	0.40 401	0.63 416	0.40 375

aanet-new-14k	0.60 384	5.12 623	0.39 300	0.49 306	0.30 285	0.43 328	0.30 272	0.43 319	0.30 281	0.43 314	0.30 285	0.43 328	0.30 280	0.44 350	0.30 273	0.44 314	0.37 327	0.38 301	0.26 254	0.38 286	0.26 235

LG-Stereo	0.60 384	0.58 269	0.47 367	0.64 383	0.74 483	1.00 481	0.69 470	0.57 417	0.41 396	0.57 426	0.41 397	0.57 429	0.41 391	1.00 488	0.75 484	0.91 453	0.51 406	0.52 428	0.37 384	0.52 400	0.37 359

MonSter	0.60 384	0.64 276	0.52 397	0.62 378	0.44 413	2.07 599	0.44 403	0.62 428	0.44 407	0.62 435	0.44 411	0.62 438	0.44 402	0.62 430	0.44 399	0.58 396	0.42 363	0.62 439	0.46 423	0.58 412	0.42 390

MyStereo07	0.60 384	3.72 596	0.48 375	0.49 306	0.41 400	0.36 265	0.32 324	0.49 380	0.43 404	0.51 407	0.42 407	0.49 390	0.43 400	0.51 406	0.64 446	0.49 367	0.45 376	0.34 269	0.32 349	0.35 262	0.43 392

FSD	0.61 389	0.59 270	0.50 387	2.58 586	0.44 413	0.56 423	0.44 403	0.55 413	0.44 407	0.56 423	0.44 411	0.56 426	0.44 402	0.56 420	0.46 405	0.61 403	0.42 363	0.52 428	0.42 417	0.52 400	0.51 422

castereo	0.61 389	3.79 598	1.35 563	1.52 541	0.15 194	0.17 175	0.16 188	0.20 186	0.21 226	0.18 177	0.16 198	0.21 194	0.12 171	0.26 231	0.17 199	1.43 559	1.38 575	0.17 178	0.16 195	0.18 181	0.16 185

WCG-NET	0.61 389	1.21 425	0.54 402	0.61 377	0.53 445	0.67 441	0.53 436	0.66 433	0.53 437	0.64 438	0.53 445	0.65 442	0.53 434	0.59 427	0.52 429	0.65 411	0.48 390	0.64 443	0.52 443	0.58 412	0.50 415

GEAStereo	0.62 392	3.91 603	0.48 375	0.69 390	0.38 380	0.51 413	0.38 373	0.51 402	0.38 373	0.53 413	0.38 378	0.50 404	0.38 369	0.51 406	0.38 365	0.54 385	0.43 368	0.46 394	0.34 363	0.46 367	0.34 342

gasm-f	0.62 392	3.91 603	0.48 375	0.69 390	0.38 380	0.51 413	0.38 373	0.51 402	0.38 373	0.53 413	0.38 378	0.50 404	0.38 369	0.51 406	0.38 365	0.54 385	0.43 368	0.46 394	0.34 363	0.46 367	0.34 342

SMoEStereo_RVC	0.63 394	0.75 286	0.51 394	0.73 399	0.53 445	0.71 445	0.47 416	0.67 434	0.58 443	0.74 453	0.60 454	0.72 449	0.53 434	0.74 448	0.51 427	0.61 403	0.62 428	0.62 439	0.61 460	0.63 416	0.61 445

anonymity	0.63 394	0.69 278	0.56 404	0.71 396	0.56 448	0.71 445	0.56 439	0.71 439	0.56 440	0.72 446	0.56 448	0.71 446	0.56 438	0.71 442	0.58 437	0.68 415	0.55 413	0.68 448	0.55 448	0.68 421	0.54 429

PAM_32	0.64 396	2.38 545	0.51 394	0.92 424	0.43 412	0.53 418	0.44 403	0.87 459	0.43 404	0.52 410	0.45 415	0.53 416	0.40 380	0.54 415	0.46 405	0.62 407	0.56 415	0.48 411	0.45 421	0.76 434	0.44 395

CRFU-Net	0.65 397	1.67 456	1.22 555	1.96 560	0.27 260	0.41 301	0.27 249	0.41 295	0.27 260	0.40 281	0.26 256	0.41 303	0.27 260	0.40 287	0.27 246	1.80 574	1.62 595	0.34 269	0.23 238	0.33 245	0.23 218

LMCR-Stereo	0.65 397	0.63 274	0.65 426	0.65 384	0.65 466	0.66 440	0.63 450	0.58 420	0.65 457	0.63 437	0.64 462	0.65 442	0.65 453	0.66 437	0.66 452	0.66 413	0.64 431	0.65 446	0.67 477	0.68 421	0.73 476

KSHMR	0.66 399	0.50 244	0.48 375	1.15 460	0.52 442	0.49 392	0.51 434	0.49 380	0.71 482	0.67 442	0.50 436	1.16 516	1.11 514	0.66 437	0.52 429	0.49 367	0.49 393	0.51 425	0.66 473	0.50 392	1.14 525

TorneroNet	0.66 399	0.53 258	0.50 387	0.50 342	0.64 464	1.06 497	0.70 475	0.50 389	0.51 436	0.49 386	0.69 477	0.49 390	0.50 427	0.48 383	1.15 526	0.71 420	0.49 393	1.14 514	1.08 524	0.49 387	0.49 412

GES	0.66 399	2.34 541	0.29 231	0.41 264	0.29 275	0.41 301	0.29 267	0.42 313	0.29 270	0.40 281	0.41 397	0.41 303	0.30 280	0.51 406	0.29 266	0.32 235	0.29 253	0.32 253	2.46 645	2.49 607	0.30 312

cf-r	0.66 399	2.17 525	0.12 123	0.18 154	0.12 176	0.18 179	2.70 645	2.60 620	0.12 176	0.18 177	0.12 167	0.18 179	0.12 171	0.18 178	0.12 164	0.15 141	0.11 122	0.15 166	0.11 155	1.81 579	1.74 621

DSFCA	0.66 399	0.73 283	0.78 459	0.65 384	0.65 466	0.64 438	0.64 451	0.65 431	0.63 455	0.64 438	0.64 462	0.64 439	0.64 451	0.65 436	0.65 449	0.65 411	0.65 433	0.65 446	0.65 471	0.66 419	0.64 455

DEFOM-Stereo	0.68 404	3.11 580	1.40 577	1.63 550	0.25 252	0.31 245	0.25 239	0.31 238	0.28 264	0.31 243	0.29 273	0.29 242	0.27 260	0.31 249	0.28 255	1.59 567	1.47 581	0.30 244	0.29 317	0.30 230	0.28 293

ssnet_v2	0.68 404	1.96 513	1.25 559	0.29 202	0.20 228	0.30 239	0.20 214	0.29 231	0.22 229	1.50 576	0.20 227	0.31 250	0.20 225	0.27 235	0.22 223	0.24 203	1.49 582	0.26 231	0.18 223	3.90 630	0.19 209

ARAFT	0.68 404	0.81 296	0.63 420	0.74 400	0.60 452	0.78 451	0.62 449	0.77 446	0.66 459	0.74 453	0.63 460	0.75 454	0.62 450	0.83 462	0.60 442	0.70 419	0.55 413	0.70 453	0.60 458	0.78 438	0.55 436

NINENet	0.69 407	3.87 602	1.20 508	1.98 561	0.05 121	0.40 285	0.04 103	0.40 280	0.05 120	0.41 295	0.04 110	0.41 303	0.05 112	0.40 287	0.05 110	1.79 573	1.56 588	0.34 269	0.22 232	0.34 249	0.23 218

VIP-Stereo	0.70 408	2.97 577	2.43 633	2.49 582	0.16 204	0.25 221	0.16 188	0.25 217	0.16 198	0.25 219	0.18 221	0.25 222	0.16 194	0.26 231	0.16 193	1.86 575	1.26 558	0.23 212	0.15 193	0.23 208	0.15 184

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 408	0.72 281	0.71 445	0.80 406	0.62 463	0.82 460	0.61 448	0.81 453	0.62 452	0.81 462	0.63 460	0.80 461	0.70 471	0.73 446	0.61 444	0.76 433	0.61 427	0.74 460	0.61 460	0.77 436	0.61 445

DMCA-RVC	0.70 408	0.80 293	0.70 441	0.70 394	0.70 476	0.70 443	0.70 475	0.71 439	0.70 477	0.70 445	0.71 484	0.71 446	0.70 471	0.70 441	0.69 469	0.69 416	0.70 447	0.69 451	0.70 484	0.69 425	0.70 466

MyStereo8	0.71 411	3.92 605	0.52 397	0.59 373	0.52 442	0.57 429	0.53 436	0.59 422	0.50 429	0.59 430	0.51 442	0.57 429	0.50 427	0.56 420	0.52 429	0.54 385	0.49 393	0.54 432	0.49 437	0.55 406	0.50 415

HH	0.71 411	2.54 551	0.74 453	1.10 451	0.32 338	0.41 301	0.37 366	0.69 436	0.78 492	0.73 448	0.90 507	0.75 454	1.00 502	0.84 463	0.69 469	0.69 416	0.40 344	0.35 285	0.26 254	0.35 262	0.26 235

HanStereo	0.71 411	2.54 551	0.74 453	1.10 451	0.32 338	0.41 301	0.37 366	0.69 436	0.78 492	0.73 448	0.90 507	0.75 454	1.00 502	0.84 463	0.69 469	0.69 416	0.40 344	0.35 285	0.26 254	0.35 262	0.26 235

CAR	0.72 414	0.76 288	0.59 408	0.84 411	1.19 539	0.81 457	0.58 442	0.81 453	0.58 443	0.81 462	0.58 451	0.83 466	0.59 444	0.82 457	0.59 440	0.71 420	0.49 393	0.73 455	0.68 478	0.87 453	0.52 424

MSE-Stereo	0.72 414	0.76 288	0.59 408	0.84 411	1.19 539	0.81 457	0.58 442	0.81 453	0.58 443	0.81 462	0.58 451	0.83 466	0.59 444	0.82 457	0.59 440	0.71 420	0.49 393	0.73 455	0.68 478	0.87 453	0.52 424

zero-FE	0.72 414	1.31 439	0.66 427	0.92 424	0.60 452	0.82 460	0.58 442	0.82 456	0.58 443	0.81 462	0.60 454	0.81 464	0.60 446	0.82 457	0.58 437	0.74 430	0.59 422	0.73 455	0.52 443	0.76 434	0.51 422

ktn	0.72 414	0.53 258	1.08 494	1.14 457	0.51 441	1.22 559	1.36 591	0.51 402	0.59 447	0.51 407	0.51 442	0.69 445	1.20 525	0.67 439	0.51 427	0.51 379	0.49 393	0.58 436	0.66 473	0.52 400	0.53 426

MGA	0.73 418	0.76 288	0.60 412	0.92 424	1.17 535	0.81 457	0.59 446	0.84 457	0.62 452	0.81 462	0.59 453	0.84 468	0.60 446	0.81 456	0.61 444	0.71 420	0.53 410	0.89 482	0.53 445	0.75 432	0.54 429

DStereoRT	0.73 418	0.81 296	0.73 452	0.71 396	0.74 483	0.73 447	0.75 483	0.71 439	0.71 482	0.74 453	0.72 487	0.73 451	0.80 487	0.71 442	0.73 479	0.76 433	0.71 451	0.73 455	0.72 489	0.70 426	0.76 483

CroCo-Stereo	0.73 418	1.22 431	0.25 212	1.22 514	0.25 252	1.22 559	0.25 239	1.22 554	0.25 243	1.22 562	0.25 251	1.22 565	0.25 244	1.22 565	0.25 240	1.22 544	0.26 223	1.21 573	0.25 248	1.22 553	0.25 229
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
AFF-stereo	0.73 418	0.88 307	0.67 431	0.75 401	0.68 473	0.75 448	0.64 451	0.80 450	0.72 485	0.83 467	0.70 479	0.82 465	0.64 451	0.84 463	0.67 453	0.77 435	0.63 429	0.81 472	0.63 462	0.78 438	0.62 448

monster-pro	0.75 422	1.67 456	0.64 422	0.89 417	0.57 450	0.86 466	0.56 439	0.87 459	0.56 440	0.87 468	0.57 449	0.88 471	0.57 439	0.87 468	0.57 435	0.79 436	0.58 419	0.76 463	0.54 446	0.77 436	0.54 429

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 422	0.92 320	0.85 470	0.96 436	0.59 451	1.27 563	0.44 403	0.59 422	0.69 471	0.91 473	0.68 472	0.55 423	0.61 449	1.06 503	0.83 497	0.62 407	0.70 447	0.90 483	0.41 409	0.89 457	0.56 439

MyStereo06	0.75 422	4.12 607	0.60 412	0.63 380	0.61 458	0.62 436	0.66 454	0.56 414	0.45 410	0.55 421	0.48 430	0.54 419	0.46 409	0.57 425	0.45 401	0.60 399	0.57 417	0.64 443	0.55 448	0.72 428	0.55 436

GCAP-Stereo	0.75 422	4.15 610	0.42 350	0.75 401	0.35 363	0.78 451	0.40 387	0.79 447	0.38 373	0.78 457	0.36 366	0.78 457	0.36 360	0.79 451	0.39 377	0.75 431	0.39 341	0.76 463	0.39 400	0.75 432	0.39 372

GANet-RSSM	0.75 422	1.91 506	0.14 148	0.47 295	0.14 182	0.21 198	3.21 662	2.30 606	0.14 182	0.46 366	0.14 185	0.23 209	0.18 216	0.21 196	0.14 175	0.18 168	0.27 233	0.37 293	0.13 179	2.13 589	2.12 631

RSM++	0.76 427	0.82 298	0.66 427	0.85 415	0.64 464	0.85 464	0.71 478	0.94 473	0.64 456	0.87 468	0.67 467	0.87 470	0.65 453	0.84 463	0.65 449	0.81 441	0.70 447	0.79 467	0.71 487	0.83 450	0.70 466

CroCo-Stereo Lap2	0.77 428	1.29 435	0.29 231	1.27 519	0.29 275	1.27 563	0.26 246	1.26 557	0.26 256	1.26 563	0.26 256	1.27 569	0.26 253	1.26 566	0.27 246	1.27 546	0.27 233	1.27 576	0.27 291	1.27 556	0.27 273

PSMNet-RSSM	0.77 428	2.76 568	0.14 148	0.20 161	0.14 182	0.20 187	2.66 643	2.79 633	0.14 182	0.21 197	0.14 185	0.21 194	0.14 181	0.20 185	0.14 175	0.17 160	0.12 136	0.17 178	0.12 170	2.52 611	2.31 636

GwcNet-RSSM	0.77 428	2.77 570	0.14 148	0.20 161	0.14 182	0.20 187	2.67 644	2.78 632	0.14 182	0.20 185	0.14 185	0.20 186	0.14 181	0.21 196	0.14 175	0.17 160	0.12 136	0.17 178	0.12 170	2.52 611	2.31 636

4D-IteraStereo	0.78 431	3.13 581	0.89 471	0.69 390	0.32 338	0.40 285	0.32 324	0.76 445	0.97 516	0.52 410	0.65 464	0.89 474	0.32 334	0.76 450	0.98 509	0.83 446	0.94 479	0.35 285	0.27 291	0.70 426	0.89 498

Pro-Stereo	0.79 432	0.53 258	0.38 289	0.49 306	0.38 380	0.49 392	0.37 366	0.49 380	0.67 460	0.50 399	0.38 378	1.10 508	0.38 369	0.49 389	0.38 365	0.71 420	0.88 473	5.98 678	0.36 381	0.46 367	0.36 354

hitnet-ft	0.79 432	2.78 573	0.14 148	0.20 161	0.14 182	0.21 198	2.89 646	2.80 634	0.14 182	0.20 185	0.14 185	0.20 186	0.14 181	0.20 185	0.14 175	0.17 160	0.12 136	0.17 178	0.12 170	2.54 619	2.33 638

G-Net	0.79 432	0.79 292	0.79 462	0.79 403	0.79 496	0.79 453	0.79 488	0.79 447	0.79 496	0.79 458	0.79 499	0.79 459	0.79 486	0.79 451	0.79 489	0.79 436	0.79 464	0.79 467	0.79 500	0.79 440	0.79 488

MyStereo05	0.80 435	4.12 607	0.63 420	0.63 380	0.61 458	0.62 436	0.66 454	0.65 431	0.62 452	0.67 442	0.61 458	0.65 442	0.58 442	0.67 439	0.55 434	0.60 399	0.57 417	0.64 443	0.55 448	0.72 428	0.55 436

UDG	0.80 435	2.21 529	0.60 412	0.91 421	0.60 452	0.90 471	0.58 442	0.88 463	0.60 448	0.90 471	0.60 454	0.88 471	0.60 446	0.90 473	0.58 437	0.86 450	0.60 423	0.84 478	0.59 457	0.84 451	0.61 445

ccnet	0.80 435	2.28 533	0.33 260	0.50 342	0.33 350	0.50 401	0.33 335	0.50 389	0.33 344	0.49 386	0.33 346	0.49 390	1.56 590	2.38 610	0.33 332	0.41 298	0.29 253	0.42 383	1.57 605	2.28 595	0.29 299

NaN_ROB	0.80 435	0.80 293	0.80 463	0.80 406	0.80 499	0.80 455	0.80 491	0.80 450	0.80 498	0.80 459	0.80 501	0.80 461	0.80 487	0.80 453	0.80 492	0.80 438	0.80 467	0.80 470	0.80 502	0.80 443	0.80 489

CSAN	0.80 435	0.80 293	0.80 463	0.80 406	0.80 499	0.80 455	0.80 491	0.80 450	0.80 498	0.80 459	0.80 501	0.80 461	0.80 487	0.80 453	0.80 492	0.80 438	0.80 467	0.80 470	0.80 502	0.80 443	0.80 489

GSStereo	0.81 440	4.28 613	0.50 387	0.59 373	0.40 391	0.51 413	0.38 373	0.50 389	0.38 373	0.50 399	0.38 378	0.50 404	3.79 659	0.50 397	0.38 365	0.54 385	0.43 368	0.46 394	0.34 363	0.46 367	0.35 351

BSDual-CNN	0.81 440	1.91 506	0.92 478	4.48 632	0.02 22	0.42 321	0.06 132	0.41 295	0.02 22	0.48 379	0.03 56	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 585	4.19 657	0.33 260	0.23 238	0.34 249	0.27 273

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R-Stereo Train	0.81 440	0.96 326	0.67 431	0.95 433	0.67 470	0.95 476	0.68 462	0.95 475	0.68 466	0.95 481	0.68 472	0.96 485	0.68 462	0.96 484	0.68 461	0.94 462	0.68 440	0.94 497	0.68 478	0.94 473	0.68 463

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
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Test_v1	1.00 481	1.00 338	1.00 485	1.00 440	1.00 516	1.00 481	1.00 513	1.00 477	1.00 520	1.00 483	1.00 517	1.00 488	1.00 502	1.00 488	1.00 511	1.00 471	1.00 480	1.00 504	1.00 516	1.00 478	1.00 509

Wavelet-MonSter	1.00 481	1.21 425	0.76 456	1.94 557	1.01 521	1.11 507	0.76 485	1.15 497	0.76 491	1.11 508	0.76 493	1.14 514	0.76 481	1.11 511	0.76 486	1.21 542	0.90 474	1.02 509	0.71 487	1.02 484	0.71 472

999	1.00 481	1.12 368	0.59 408	1.10 451	1.21 587	1.09 503	0.52 435	1.08 492	1.43 601	1.18 514	1.35 592	0.98 487	0.52 433	0.91 474	0.85 498	0.72 426	1.46 580	0.83 477	0.98 514	0.68 421	1.41 597

DispNO	1.00 481	0.63 274	0.43 351	3.45 616	0.44 413	0.65 439	0.43 402	0.64 430	0.43 404	0.64 438	0.43 409	0.64 439	3.03 637	0.64 435	0.43 398	4.55 646	0.43 368	0.63 441	0.43 419	0.63 416	0.43 392

GANet	1.00 481	1.00 338	1.00 485	1.00 440	1.00 516	1.00 481	1.00 513	1.00 477	1.00 520	1.00 483	1.00 517	1.00 488	1.00 502	1.00 488	1.00 511	1.00 471	1.00 480	1.00 504	1.00 516	1.00 478	1.00 509

TDLM	1.00 481	1.00 338	1.00 485	1.00 440	1.00 516	1.00 481	1.00 513	1.00 477	1.00 520	1.00 483	1.00 517	1.00 488	1.00 502	1.00 488	1.00 511	1.00 471	1.00 480	1.00 504	1.00 516	1.00 478	1.00 509

CVANet_RVC	1.00 481	1.00 338	1.00 485	1.00 440	1.00 516	1.00 481	1.00 513	1.00 477	1.00 520	1.00 483	1.00 517	1.00 488	1.00 502	1.00 488	1.00 511	1.00 471	1.00 480	1.00 504	1.00 516	1.00 478	1.00 509

trnet	1.01 488	1.01 347	1.01 489	1.01 444	1.01 521	1.01 488	1.01 517	1.01 485	1.01 524	1.01 493	1.01 521	1.01 495	1.01 509	1.01 495	1.01 515	1.01 475	1.01 485	1.01 508	1.01 522	1.01 482	1.01 514

LL-Strereo	1.01 488	5.06 622	1.63 590	0.70 394	1.43 598	0.56 423	0.46 411	0.57 417	0.50 429	0.57 426	0.50 436	1.58 580	0.49 423	0.59 427	0.50 422	1.64 570	0.52 408	0.51 425	1.37 593	0.52 400	0.45 397

FlowAnything_test	1.02 490	1.72 459	0.71 445	1.59 543	0.70 476	1.61 582	0.69 470	1.61 574	0.70 477	1.60 577	0.70 479	1.61 584	0.69 469	1.61 581	0.70 475	0.81 441	0.58 419	0.81 472	0.55 448	0.81 446	0.56 439

FlowAnything	1.02 490	1.71 458	0.72 448	1.59 543	0.69 474	1.60 581	0.69 470	1.61 574	0.70 477	1.60 577	0.69 477	1.60 581	0.69 469	1.61 581	0.69 469	0.81 441	0.58 419	0.81 472	0.56 452	0.82 448	0.56 439

Hybrid-DGEV	1.03 492	1.75 465	0.80 463	1.28 523	0.78 494	1.26 562	0.80 491	1.26 557	0.78 492	1.26 563	0.78 497	1.26 566	0.78 485	1.26 566	0.78 488	1.15 492	0.75 457	1.14 514	0.74 491	1.14 490	0.75 480

tt45	1.04 493	0.88 307	1.36 571	0.92 424	1.03 524	1.51 580	0.79 488	0.70 438	0.88 504	0.74 453	0.90 507	1.60 581	0.72 476	1.60 579	0.75 484	0.91 453	0.78 462	1.52 589	0.79 500	1.14 490	1.32 589

Hybrid-DGEV-2	1.05 494	1.83 491	0.83 467	1.33 530	0.82 502	1.30 565	0.81 495	1.26 557	0.79 496	1.29 565	0.79 499	1.26 566	0.80 487	1.26 566	0.79 489	1.20 496	0.78 462	1.18 524	0.77 496	1.20 505	0.77 485

Hybrid-DGEV-03	1.07 495	1.83 491	0.83 467	1.34 531	0.81 501	1.32 567	0.81 495	1.31 564	0.81 501	1.31 566	0.82 503	1.32 571	0.82 491	1.32 571	0.81 495	1.19 494	0.77 460	1.19 526	0.76 494	1.19 503	0.77 485

GLC_STEREO	1.07 495	1.01 347	1.06 492	1.07 449	1.05 525	1.06 497	1.08 522	1.08 492	1.05 528	1.07 501	1.06 523	1.08 504	1.05 511	1.06 503	1.10 521	1.07 478	1.09 495	1.05 512	1.05 523	1.06 486	1.12 521

FC-DCNN	1.07 495	1.09 363	0.98 483	0.89 417	0.52 442	1.41 576	0.91 504	1.21 553	1.24 587	1.96 589	2.05 643	1.91 590	1.30 578	1.27 569	1.08 520	0.80 438	0.60 423	0.58 436	0.41 409	0.68 421	0.54 429

hknet	1.10 498	1.85 497	3.49 655	4.48 632	0.02 22	0.42 321	0.06 132	0.41 295	0.02 22	0.48 379	0.03 56	0.41 303	0.03 53	0.42 315	0.03 52	4.39 643	4.19 657	0.33 260	0.23 238	0.34 249	0.27 273

test_xeample3	1.10 498	1.81 481	0.61 418	0.84 411	0.49 431	0.77 449	0.66 454	0.92 469	1.40 599	0.68 444	0.46 418	0.78 457	0.54 437	1.72 584	1.48 600	1.34 551	1.52 584	1.35 582	1.67 618	1.33 559	1.55 602

DISCO	1.11 500	0.39 190	5.28 668	0.39 239	0.20 228	0.39 283	0.27 249	0.39 273	0.22 229	0.38 269	0.20 227	0.38 277	0.20 225	6.95 681	0.22 223	0.30 227	0.21 205	0.27 235	0.21 229	5.25 662	0.21 214

Occ-G	1.12 501	0.52 254	3.72 660	3.50 620	0.50 435	0.56 423	0.47 416	0.54 410	0.46 411	0.54 418	0.41 397	0.54 419	0.42 397	0.52 411	0.42 395	3.42 635	4.02 656	0.52 428	0.45 421	0.51 398	0.44 395

AEACV	1.12 501	0.52 254	3.12 651	3.24 605	0.86 503	0.53 418	0.49 427	0.60 424	0.47 416	0.53 413	0.49 433	0.55 423	0.45 406	0.55 419	0.47 412	3.01 630	3.88 654	0.71 454	0.60 458	0.80 443	0.48 407

LiteMatch	1.13 503	0.73 283	2.80 637	3.23 603	0.61 458	0.83 462	0.68 462	0.73 442	0.69 471	1.00 483	0.77 495	0.94 482	0.57 439	0.82 457	0.64 446	2.97 628	2.43 630	0.68 448	0.32 349	0.56 408	0.70 466

Lsterematch	1.13 503	0.73 283	2.80 637	3.23 603	0.61 458	0.83 462	0.68 462	0.73 442	0.69 471	1.00 483	0.77 495	0.94 482	0.57 439	0.82 457	0.64 446	2.97 628	2.43 630	0.68 448	0.32 349	0.56 408	0.70 466

MSMD_ROB	1.19 505	1.10 367	0.70 441	1.10 451	0.60 452	1.10 504	0.70 475	1.10 495	0.70 477	1.10 503	0.70 479	1.10 508	0.70 471	7.00 682	0.70 475	1.10 482	0.70 447	1.10 513	0.70 484	1.10 488	0.70 466

MM-Stereo_test2	1.20 506	1.85 497	1.05 491	1.46 539	0.94 513	1.36 571	0.99 512	1.36 566	0.95 513	1.41 572	0.98 516	1.40 577	0.96 498	1.37 573	0.95 506	1.37 556	1.06 488	1.33 579	0.93 513	1.29 558	0.89 498

ours_stereo	1.20 506	1.21 425	0.90 474	1.64 551	1.11 528	1.35 569	0.67 458	1.76 581	0.93 511	1.70 585	1.10 526	1.39 575	0.75 480	1.41 575	0.81 495	1.60 569	1.03 487	1.33 579	1.00 516	1.61 569	0.72 473

DisPM	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

CrosDoStereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

PFNet+	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

LCNet	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

HHNet	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

Patchmatch Stereo++	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535
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	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

STrans-v2	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

TransformOpticalFlow	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

OMP-Stereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

IIG-Stereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

NF-Stereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

OCTAStereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

PSM-softLoss	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

KMStereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

NRIStereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

PSM-adaLoss	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

PSM-AAD	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

FTStereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

ROB_FTStereo_v2	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

ROB_FTStereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

Consistency-Raft	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

KYRaft	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

HUI-Stereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

ASMatch	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

DeepStereo_LL	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

DEmStereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

SST-Stereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

THIR-Stereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

RAFT_R40	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

DRaft	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

PFNet	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

GrayStereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

RE-Stereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

Pruner-Stereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

TVStereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

DeepStereo_RVC	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

RAFT-RH_RVC	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

IRAFT_RVC	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

RAFT-345	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

iRAFT	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

CRE-IMP	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

GMM-Stereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

RAFT-IKP	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

Prome-Stereo	1.20 506	1.20 379	1.20 508	1.20 469	1.20 541	1.20 513	1.20 533	1.20 508	1.20 539	1.20 516	1.20 535	1.20 519	1.20 525	1.20 519	1.20 535	1.20 496	1.20 510	1.20 528	1.20 535	1.20 505	1.20 535

HCRNet	1.22 553	7.11 645	3.00 639	3.55 621	0.33 350	0.29 238	0.14 176	0.19 180	0.15 193	0.33 253	0.29 273	0.25 222	0.14 181	0.22 200	0.33 332	3.64 636	3.00 634	0.76 463	0.32 349	0.18 181	0.13 174

HBP-ISP	1.24 554	1.72 459	1.65 591	1.15 460	0.76 490	1.40 575	0.88 501	1.67 580	1.02 525	1.69 584	1.38 597	1.69 585	1.21 571	1.87 591	1.21 580	1.05 477	0.79 464	0.97 502	0.80 502	1.19 503	0.75 480

AANet_RVC	1.26 555	0.31 169	4.99 666	5.93 658	0.20 228	0.25 221	0.20 214	0.25 217	0.20 222	0.23 204	0.19 223	0.25 222	0.20 225	0.25 220	0.20 217	5.66 667	4.76 660	0.26 231	0.30 331	0.24 212	0.27 273

MM-Stereo_test3	1.27 556	2.07 516	1.18 503	1.60 546	1.02 523	1.45 578	1.01 517	1.40 570	1.04 527	1.44 574	1.03 522	1.46 579	1.02 510	1.44 577	1.02 516	1.51 565	1.12 502	1.32 578	0.98 514	1.38 562	0.97 505

11t	1.27 556	2.70 560	1.34 561	1.32 529	0.89 505	1.30 565	1.34 588	1.64 577	0.57 442	1.45 575	0.72 487	1.05 503	1.29 577	1.07 506	1.29 589	1.49 562	1.02 486	0.97 502	1.15 528	1.48 564	1.31 588

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 558	1.35 442	1.35 563	1.35 533	1.35 592	1.35 569	1.35 589	1.36 566	1.35 595	1.36 570	1.35 592	1.36 573	1.36 583	1.36 572	1.35 593	1.35 552	1.35 571	1.35 582	1.35 590	1.35 560	1.35 593

CC-Net-ROB	1.36 559	1.33 441	1.33 560	1.36 534	1.38 595	1.36 571	1.33 587	1.37 568	1.34 592	1.35 569	1.36 594	1.38 574	1.34 581	1.38 574	1.38 596	1.35 552	1.38 575	1.33 579	1.35 590	1.43 563	1.34 592

CFNet	1.37 560	5.27 628	0.19 188	5.49 655	0.19 225	0.28 235	0.19 210	0.28 226	0.19 220	0.28 232	0.19 223	0.28 236	4.35 667	0.28 239	0.19 214	0.23 196	0.17 191	0.23 212	4.21 676	4.81 653	0.17 202

PS-NSSS	1.38 561	1.39 446	1.34 561	1.34 531	1.35 592	1.38 573	1.37 596	1.35 565	1.38 598	1.34 568	1.34 591	1.39 575	1.38 586	1.70 583	1.40 597	1.36 554	1.36 572	1.36 584	1.37 593	1.37 561	1.36 594

RASNet	1.49 562	1.65 455	1.45 579	1.38 536	1.43 598	1.47 579	1.36 591	1.38 569	1.36 596	1.39 571	1.60 608	1.45 578	1.45 589	1.51 578	2.21 638	1.53 566	1.36 572	1.36 584	1.36 592	1.66 572	1.36 594

BLMT-Stereo	1.53 563	1.36 443	1.06 492	1.42 538	1.23 591	1.41 576	1.07 521	1.43 572	1.12 529	1.42 573	1.06 523	1.83 587	1.07 512	1.42 576	1.07 519	1.27 546	1.38 575	6.80 679	1.00 516	1.26 555	1.00 509

GANetREF_RVC	1.55 564	1.94 512	1.22 555	1.88 554	1.21 587	1.88 588	1.22 579	1.88 583	1.22 585	1.88 586	1.22 581	1.88 588	1.22 572	1.89 592	1.22 581	1.87 577	1.22 557	1.88 603	1.22 581	1.88 581	1.22 581
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
SPS-STEREO	1.59 565	1.91 506	1.21 554	1.94 557	1.20 541	2.00 596	1.23 580	1.99 588	1.24 587	2.00 594	1.25 584	2.03 598	1.26 574	2.00 596	1.29 589	1.90 581	1.18 509	1.89 604	1.21 580	1.89 582	1.20 535
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 566	1.59 453	1.70 593	1.59 543	1.59 604	1.61 582	1.61 607	1.60 573	1.60 605	1.62 583	1.59 607	1.60 581	1.60 592	1.60 579	1.59 604	1.59 567	1.60 594	1.59 590	1.59 610	1.59 568	1.59 607

ff7	1.68 567	2.68 557	1.35 563	0.97 437	0.89 505	1.84 585	2.15 636	2.12 594	1.80 622	2.05 599	1.56 604	2.33 605	2.12 627	2.23 602	2.25 639	1.31 548	1.07 489	1.48 586	1.41 596	0.90 460	1.04 516

ffff	1.68 567	2.68 557	1.35 563	0.97 437	0.89 505	1.84 585	2.15 636	2.12 594	1.80 622	2.05 599	1.56 604	2.33 605	2.12 627	2.23 602	2.25 639	1.31 548	1.07 489	1.48 586	1.41 596	0.90 460	1.04 516

ccc-4	1.68 567	2.68 557	1.35 563	0.97 437	0.89 505	1.84 585	2.15 636	2.12 594	1.80 622	2.05 599	1.56 604	2.33 605	2.12 627	2.23 602	2.25 639	1.31 548	1.07 489	1.48 586	1.41 596	0.90 460	1.04 516

MC-Stereo	1.76 570	2.96 576	1.37 573	2.14 565	1.37 594	2.14 602	1.36 591	2.14 597	1.37 597	2.14 603	1.37 595	2.14 600	1.37 585	2.14 601	1.37 595	1.97 585	1.32 559	1.97 606	1.32 589	1.98 583	1.33 590

IGEVStereo-DCA	1.77 571	4.21 611	1.84 608	2.49 582	2.11 637	2.54 622	1.36 591	1.65 578	1.17 536	2.75 632	1.90 626	2.54 618	1.15 518	0.94 480	1.11 522	1.50 563	1.32 559	0.96 500	1.46 602	1.49 565	0.88 495

rrr	1.77 571	4.21 611	1.84 608	2.49 582	2.11 637	2.54 622	1.36 591	1.65 578	1.17 536	2.75 632	1.90 626	2.54 618	1.15 518	0.94 480	1.11 522	1.50 563	1.32 559	0.96 500	1.46 602	1.49 565	0.88 495

MM-Stereo_test1	1.80 573	3.41 588	1.52 586	2.12 564	1.41 597	2.04 597	1.41 599	2.05 592	1.46 602	2.04 598	1.41 599	2.05 599	1.42 588	2.05 597	1.43 599	2.04 589	1.54 587	1.94 605	1.38 595	1.99 584	1.33 590

MFMNet_re	1.81 574	1.91 506	1.71 595	1.95 559	1.70 615	1.95 593	1.70 612	1.96 586	1.74 618	1.97 591	1.72 616	1.95 591	1.71 600	1.97 595	1.71 612	1.86 575	1.62 595	1.85 596	1.66 617	1.86 580	1.64 613

plain	1.88 575	3.16 582	0.64 422	3.10 598	0.65 466	3.10 637	0.64 451	3.12 637	0.65 457	3.10 638	0.65 464	3.11 638	0.65 453	3.12 637	0.65 449	3.12 631	0.65 433	3.13 636	0.65 471	3.13 624	0.65 457

RAFT_CTSACE	1.92 576	3.71 595	1.72 596	1.88 554	1.72 616	2.04 597	1.42 601	2.18 599	1.89 633	2.02 596	1.97 632	1.95 591	2.06 626	1.93 593	1.62 605	1.76 572	1.66 598	2.02 607	1.73 626	1.73 575	1.43 599

MonStereo1	1.94 577	2.77 570	1.52 586	3.73 628	1.51 601	2.13 601	1.42 601	2.32 607	1.52 603	2.31 611	1.50 602	2.53 615	1.59 591	2.34 609	1.56 602	1.91 582	1.36 572	1.86 599	1.31 588	2.07 585	1.53 600

4.25w-stereo	1.98 578	2.72 564	1.46 580	3.47 617	1.43 598	2.07 599	1.98 627	2.53 619	1.52 603	2.71 625	1.98 638	1.81 586	1.62 594	1.96 594	1.36 594	1.88 580	2.00 612	2.53 630	1.61 612	1.74 576	1.15 526

4.5w-stereo	1.99 579	2.33 537	1.81 599	3.28 607	1.68 611	1.94 590	1.99 630	2.72 622	1.70 610	2.72 626	1.99 641	1.97 593	1.68 596	1.76 585	1.29 589	1.91 582	2.02 618	2.53 630	1.61 612	1.75 577	1.16 529

2.75w_new	1.99 579	2.34 541	1.81 599	3.14 599	1.62 606	1.94 590	1.99 630	2.72 622	1.71 611	2.72 626	1.99 641	1.90 589	1.73 602	1.82 590	1.29 589	2.37 610	2.01 614	2.31 617	1.42 599	1.77 578	1.22 581

3.75w	1.99 579	2.31 535	1.83 607	3.16 601	1.65 608	1.93 589	1.98 627	2.72 622	1.68 607	2.73 631	1.97 632	2.00 595	1.72 601	1.81 589	1.25 585	2.27 601	2.01 614	2.38 622	1.42 599	1.71 574	1.24 584

2w_stereo	1.99 579	2.36 544	1.81 599	3.24 605	1.67 609	1.94 590	1.98 627	2.72 622	1.68 607	2.72 626	1.94 629	1.98 594	1.74 604	1.79 588	1.27 586	1.95 584	2.00 612	2.53 630	1.60 611	1.68 573	1.15 526

2.25w	2.00 583	1.86 500	1.98 621	2.95 596	2.17 641	2.26 603	1.35 589	2.42 613	2.00 640	2.07 602	1.27 586	2.53 615	1.99 622	2.29 606	1.49 601	2.21 596	1.32 559	1.85 596	1.87 630	2.52 611	1.62 611

4.25_new	2.00 583	2.33 537	1.82 604	3.32 610	1.69 612	1.95 593	1.99 630	2.72 622	1.71 611	2.72 626	1.97 632	2.01 596	1.74 604	1.77 586	1.28 587	2.18 593	2.01 614	2.48 628	1.58 608	1.65 570	1.17 530

4.5w_new	2.00 583	2.33 537	1.82 604	3.32 610	1.69 612	1.95 593	1.99 630	2.72 622	1.71 611	2.72 626	1.97 632	2.01 596	1.74 604	1.77 586	1.28 587	2.18 593	2.01 614	2.48 628	1.58 608	1.65 570	1.17 530

4.5_new	2.00 583	1.84 496	1.98 621	2.77 590	2.16 639	2.27 604	1.28 586	2.09 593	1.98 637	2.01 595	1.28 587	2.71 627	1.98 620	2.51 618	1.65 607	2.26 598	1.33 566	1.87 600	1.87 630	2.49 607	1.60 608

TRStereo	2.00 583	2.13 521	1.85 610	2.27 571	1.84 620	2.28 606	1.84 616	2.29 602	1.86 627	2.30 608	1.87 621	2.30 602	1.87 610	2.08 598	1.72 614	2.08 590	1.72 601	2.08 609	1.72 623	2.08 586	1.72 618

XX-Stereo	2.00 583	2.13 521	1.85 610	2.27 571	1.84 620	2.28 606	1.84 616	2.29 602	1.86 627	2.30 608	1.87 621	2.30 602	1.87 610	2.08 598	1.72 614	2.08 590	1.72 601	2.08 609	1.72 623	2.08 586	1.72 618

EAI-Stereo	2.00 583	2.13 521	1.85 610	2.27 571	1.84 620	2.28 606	1.84 616	2.29 602	1.86 627	2.30 608	1.87 621	2.30 602	1.87 610	2.08 598	1.72 614	2.08 590	1.72 601	2.08 609	1.72 623	2.08 586	1.72 618

2.5w	2.01 590	2.40 546	1.37 573	3.28 607	2.01 631	2.71 627	1.43 604	1.82 582	1.83 625	1.90 588	1.41 599	2.71 627	1.35 582	2.71 627	1.85 625	2.66 622	1.53 585	1.64 591	1.23 582	2.53 614	1.87 627

4w-stereo	2.02 591	2.72 564	1.44 578	3.36 613	1.59 604	2.48 615	1.72 613	2.28 600	1.24 587	2.24 606	1.65 612	2.56 620	1.32 580	2.39 612	1.98 635	2.67 624	1.51 583	1.66 592	1.24 583	2.53 614	1.88 630

IGEV	2.02 591	2.20 527	1.82 604	2.90 595	2.16 639	2.41 612	1.25 582	2.00 589	1.98 637	1.99 593	1.31 589	2.72 631	1.93 616	2.67 626	1.69 611	2.26 598	1.32 559	1.83 595	1.87 630	2.53 614	1.61 610

3.25w_new	2.03 593	2.72 564	1.35 563	3.33 612	1.57 602	2.72 628	1.53 606	2.15 598	1.33 591	2.15 604	1.60 608	2.63 624	1.30 578	2.72 629	1.99 636	2.67 624	1.53 585	1.75 594	1.25 585	2.53 614	1.87 627

3.5w_stereo	2.03 593	2.72 564	1.35 563	3.41 614	1.57 602	2.72 628	1.49 605	2.01 590	1.34 592	2.15 604	1.61 610	2.63 624	1.36 583	2.72 629	1.99 636	2.66 622	1.58 590	1.68 593	1.24 583	2.53 614	1.87 627

UniTT-Stereo	2.03 593	3.43 589	0.72 448	3.42 615	0.73 481	3.27 640	0.68 462	3.38 642	0.69 471	3.29 641	0.72 487	3.28 641	0.70 471	3.35 643	0.68 461	3.39 634	0.68 440	3.31 639	0.69 482	3.37 625	0.73 476

3.25w	2.04 596	2.20 527	1.48 581	3.03 597	2.17 641	2.63 626	1.39 597	1.96 586	1.95 636	1.96 589	1.37 595	2.71 627	1.96 619	2.71 627	1.73 619	2.26 598	1.32 559	1.87 600	1.87 630	2.51 610	1.63 612

3w_stereo	2.04 596	2.24 531	1.70 593	3.15 600	2.18 643	2.49 616	1.26 584	2.03 591	1.98 637	1.98 592	1.33 590	2.72 631	1.99 622	2.59 621	1.72 614	2.22 597	1.33 566	1.85 596	1.88 635	2.50 609	1.58 606

1w_stereo	2.05 598	2.32 536	1.35 563	3.74 629	2.01 631	2.73 630	1.42 601	1.88 583	1.93 635	2.03 597	1.28 587	2.71 627	1.99 622	2.72 629	1.72 614	2.20 595	1.32 559	1.87 600	1.86 629	2.45 603	1.54 601

LiteMatch*	2.07 599	1.30 437	5.73 671	6.28 661	0.79 496	1.33 568	0.80 491	1.30 563	1.02 525	1.33 567	0.84 505	1.33 572	0.97 499	1.28 570	1.04 517	6.05 671	5.89 666	1.28 577	0.76 494	1.28 557	0.88 495

sCroCo_RVC	2.10 600	2.76 568	1.92 618	2.78 593	1.39 596	2.73 630	1.41 599	2.73 628	1.40 599	2.77 637	1.41 599	2.74 633	1.40 587	2.74 632	1.40 597	2.72 626	1.42 578	2.72 634	1.44 601	2.79 621	1.42 598

MoCha-V2	2.11 601	26.97 687	0.78 459	0.92 424	0.77 493	0.96 478	0.72 480	0.90 464	0.72 485	0.94 479	0.70 479	0.90 475	0.71 475	0.91 474	0.71 477	0.85 449	0.71 451	0.88 481	0.69 482	0.87 453	0.67 462

FBW_ROB	2.12 602	2.46 550	1.77 598	2.49 582	1.79 619	2.38 610	1.83 615	2.46 614	1.78 621	2.48 619	1.97 632	2.40 610	1.78 607	2.42 615	1.83 623	2.31 606	1.85 609	2.38 622	1.82 628	2.35 598	1.84 623

MonStereo	2.17 603	2.41 547	1.49 585	2.67 587	1.67 609	2.60 625	2.04 634	2.32 607	1.76 619	2.44 616	1.68 614	2.50 613	1.69 598	2.38 610	1.80 622	2.28 602	1.78 604	2.63 633	2.14 638	3.47 626	1.68 616

asda	2.17 603	2.54 551	1.81 599	3.47 617	1.78 618	2.50 618	1.86 620	2.61 621	1.68 607	2.61 623	1.83 618	2.37 609	1.73 602	2.44 616	1.88 630	2.51 619	1.84 608	2.34 619	1.62 614	2.23 591	1.77 622

asd	2.18 605	2.77 570	1.58 588	3.59 622	2.00 630	2.58 624	1.85 619	2.39 612	1.71 611	2.47 618	1.97 632	2.59 622	1.61 593	2.56 619	1.79 621	2.51 619	1.99 611	2.11 612	1.62 614	2.36 599	1.60 608

qwe	2.18 605	2.60 554	1.58 588	3.83 630	1.90 628	2.53 620	1.90 625	2.48 615	1.73 616	2.37 614	1.92 628	2.53 615	1.68 596	2.56 619	1.83 623	2.52 621	1.87 610	2.07 608	1.68 620	2.32 597	1.71 617

monsters	2.18 605	2.41 547	1.96 620	3.47 617	2.03 635	2.53 620	1.64 609	2.48 615	1.73 616	2.40 615	1.50 602	2.62 623	1.94 617	2.59 621	1.94 632	2.44 614	1.57 589	2.28 615	1.87 630	2.42 601	1.86 625

AIO_rvc	2.18 605	2.34 541	1.87 614	2.32 575	1.94 629	2.40 611	1.89 624	2.37 610	2.07 642	2.52 621	1.95 631	2.44 612	1.99 622	2.41 613	1.89 631	2.32 607	2.09 620	2.24 613	2.18 639	2.21 590	2.23 634

HUF	2.18 605	2.30 534	1.99 624	2.34 577	2.02 634	2.41 612	2.06 635	2.38 611	1.89 633	2.36 613	1.85 619	2.56 620	1.98 620	2.31 608	1.97 634	2.30 605	2.03 619	2.30 616	2.11 637	2.23 591	2.16 632

AIO_test	2.18 605	2.09 519	2.04 625	2.42 579	2.01 631	2.47 614	1.94 626	2.34 609	2.03 641	2.56 622	1.94 629	2.43 611	1.94 617	2.41 613	1.87 629	2.39 612	2.10 621	2.35 621	1.91 636	2.25 593	2.19 633

monsterstereo	2.20 611	2.33 537	1.95 619	3.65 624	2.07 636	2.49 616	1.61 607	2.48 615	1.83 625	2.45 617	1.61 610	2.67 626	1.86 609	2.64 623	1.94 632	2.48 618	1.66 598	2.34 619	1.68 620	2.40 600	1.86 625

LG-G_1	2.22 612	2.71 562	1.89 615	2.77 590	1.87 626	2.75 632	1.87 622	2.76 630	1.87 631	2.75 632	1.87 621	2.76 634	1.87 610	2.75 633	1.86 626	2.47 616	1.58 590	2.45 625	1.57 605	2.45 603	1.57 604

LG-G	2.22 612	2.71 562	1.89 615	2.77 590	1.87 626	2.75 632	1.87 622	2.76 630	1.87 631	2.75 632	1.87 621	2.76 634	1.87 610	2.75 633	1.86 626	2.47 616	1.58 590	2.45 625	1.57 605	2.45 603	1.57 604

LGtest1	2.22 612	2.70 560	1.89 615	2.76 589	1.86 623	2.75 632	1.86 620	2.75 629	1.86 627	2.75 632	1.86 620	2.77 636	1.87 610	2.75 633	1.86 626	2.46 615	1.58 590	2.45 625	1.56 604	2.45 603	1.56 603

RAStereo	2.23 615	3.64 592	0.76 456	3.65 624	0.86 503	3.66 645	0.76 485	3.67 646	0.81 501	3.66 643	0.76 493	3.66 644	0.77 483	3.68 645	0.77 487	3.68 637	0.77 460	3.69 644	0.77 496	3.70 628	0.77 485

UDGNet	2.23 615	5.40 633	1.72 596	2.48 581	1.69 612	2.51 619	1.69 611	2.51 618	1.72 615	2.50 620	1.69 615	2.52 614	1.69 598	2.50 617	1.68 610	2.41 613	1.70 600	2.42 624	1.69 622	2.42 601	1.64 613

NCCL2	2.28 617	2.27 532	2.28 627	2.28 574	2.28 644	2.27 604	2.29 639	2.28 600	2.28 643	2.27 607	2.28 644	2.28 601	2.27 630	2.27 605	2.28 643	2.28 602	2.28 626	2.27 614	2.29 643	2.27 594	2.29 635

Abc-Net	2.32 618	24.75 679	1.14 497	1.17 466	1.17 535	1.11 507	1.15 527	1.17 502	1.21 584	1.08 502	1.16 530	1.12 513	1.14 517	1.09 507	1.17 530	1.09 480	1.16 505	1.17 521	1.17 531	1.16 495	1.11 519
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 619	25.00 680	1.13 496	1.15 460	1.15 530	1.10 504	1.15 527	1.15 497	1.15 531	1.12 509	1.15 527	1.09 506	1.13 515	1.10 509	1.15 526	1.11 487	1.09 495	1.16 517	1.12 526	1.16 495	1.17 530

stereogan	2.33 619	24.38 678	1.18 503	1.18 467	1.18 538	1.14 510	1.18 531	1.19 505	1.19 538	1.14 512	1.18 534	1.14 514	1.18 523	1.14 514	1.18 531	1.14 491	1.14 503	1.19 526	1.19 532	1.15 493	1.19 534

RGC	2.36 621	25.48 681	1.19 505	1.15 460	1.15 530	1.10 504	1.16 529	1.17 502	1.16 532	1.12 509	1.16 530	1.11 512	1.13 515	1.09 507	1.18 531	1.10 482	1.15 504	1.16 517	1.12 526	1.14 490	1.12 521

NCC-stereo	2.36 621	25.52 682	1.17 501	1.15 460	1.17 535	1.11 507	1.11 523	1.15 497	1.16 532	1.10 503	1.16 530	1.10 508	1.15 518	1.14 514	1.13 524	1.09 480	1.11 499	1.15 516	1.16 530	1.17 500	1.17 530

AF-Net	2.37 623	25.71 683	1.17 501	1.13 456	1.15 530	1.15 511	1.18 531	1.19 505	1.16 532	1.10 503	1.15 527	1.10 508	1.18 523	1.12 513	1.15 526	1.10 482	1.10 498	1.17 521	1.15 528	1.16 495	1.12 521

Nwc_Net	2.37 623	25.95 684	1.15 499	1.14 457	1.15 530	1.08 501	1.14 526	1.17 502	1.16 532	1.14 512	1.15 527	1.08 504	1.15 518	1.11 511	1.14 525	1.10 482	1.11 499	1.16 517	1.09 525	1.16 495	1.15 526

CFNet_RVC	2.38 625	8.71 656	0.38 289	9.33 675	0.42 410	0.56 423	0.42 400	0.60 424	0.38 373	0.62 435	0.42 407	0.56 426	7.29 679	0.62 430	0.42 395	0.53 384	0.37 327	0.49 416	0.34 363	8.30 676	6.87 683

edge stereo	2.43 626	27.07 688	1.14 497	1.06 448	1.14 529	1.08 501	1.17 530	1.16 500	1.14 530	1.10 503	1.16 530	1.09 506	1.16 522	1.10 509	1.16 529	1.10 482	1.11 499	1.16 517	1.19 532	1.13 489	1.11 519

FAT-Stereo	2.46 627	26.05 685	1.23 557	1.23 516	1.22 589	1.20 513	1.24 581	1.23 556	1.23 586	1.19 515	1.22 581	1.21 564	1.24 573	1.20 519	1.24 582	1.21 542	1.17 508	1.22 574	1.25 585	1.20 505	1.24 584

S-Stereo	2.51 628	26.86 686	1.23 557	1.22 514	1.22 589	1.24 561	1.25 582	1.22 554	1.24 587	1.21 561	1.24 583	1.19 518	1.27 575	1.19 518	1.24 582	1.19 494	1.20 510	1.25 575	1.19 532	1.24 554	1.23 583

Anonymous3	2.55 629	3.26 586	1.65 591	3.28 607	1.63 607	3.24 639	1.68 610	3.27 639	1.66 606	3.28 640	1.67 613	3.25 640	1.66 595	3.27 639	1.64 606	3.26 632	1.65 597	3.30 638	1.65 616	4.95 658	1.65 615

MIF-Stereo (partial)	2.58 630	3.31 587	0.66 427	3.18 602	0.66 469	3.18 638	0.66 454	3.21 638	0.67 460	3.19 639	0.66 466	3.19 639	0.66 456	3.31 641	0.68 461	5.09 663	1.79 606	8.23 683	1.67 618	6.18 667	1.38 596

MSMDNet	2.65 631	10.14 667	0.33 260	9.74 678	0.32 338	0.87 467	0.33 335	2.95 636	0.68 466	0.49 386	0.34 354	0.49 390	5.70 674	0.49 389	0.33 332	0.42 312	9.57 680	0.41 372	0.31 342	8.36 677	0.65 457

pcwnet_v2	2.66 632	9.89 665	0.33 260	9.89 679	0.32 338	0.50 401	0.32 324	0.49 380	0.33 344	0.49 386	0.34 354	0.49 390	8.76 681	0.48 383	0.33 332	0.41 298	9.58 681	0.40 355	0.29 317	9.01 680	0.63 449

CFNet_pseudo	2.67 633	9.36 661	0.32 255	10.99 684	0.33 350	0.85 464	0.33 335	0.49 380	0.33 344	0.49 386	0.32 337	0.49 390	7.26 678	0.49 389	0.33 332	0.41 298	9.62 682	0.41 372	0.29 317	10.03 684	0.29 299

CFNet_ucs	2.73 634	9.64 663	0.33 260	9.92 680	0.32 338	0.49 392	0.33 335	0.49 380	0.33 344	0.49 386	0.33 346	0.49 390	8.98 682	0.48 383	0.33 332	0.41 298	9.96 685	0.40 355	0.29 317	10.12 685	0.54 429

UCFNet_RVC	2.75 635	10.06 666	0.29 231	10.31 683	0.29 275	0.42 321	0.29 267	0.43 319	0.29 270	0.42 309	0.29 273	0.42 321	9.87 684	0.43 321	0.29 266	0.36 256	9.84 684	0.36 290	0.26 254	9.77 683	0.26 235

ccs_rob	2.79 636	10.17 668	0.32 255	10.00 681	0.33 350	0.49 392	0.33 335	1.90 585	0.32 334	0.51 407	0.33 346	0.49 390	9.24 683	0.49 389	0.33 332	0.41 298	9.82 683	0.41 372	0.28 304	9.34 681	0.29 299

PCWNet_CMD	2.80 637	9.82 664	0.32 255	10.09 682	0.32 338	0.49 392	0.33 335	3.34 641	0.33 344	0.49 386	0.33 346	0.49 390	8.73 680	0.48 383	0.33 332	0.41 298	9.22 679	0.42 383	0.29 317	9.55 682	0.31 321

NLSM1	2.93 638	3.24 585	2.57 635	4.04 631	2.66 647	3.30 641	2.55 642	3.29 640	2.55 645	3.35 642	2.48 646	3.28 641	2.47 632	3.34 642	2.49 644	3.26 632	2.55 632	3.13 636	2.57 646	3.00 623	2.46 642

StereoVision	3.15 639	5.00 621	0.89 471	4.83 648	1.00 516	3.93 646	1.27 585	6.37 676	1.34 592	5.67 676	1.26 585	5.84 677	1.27 575	5.03 673	1.24 582	5.10 664	1.09 495	4.61 657	0.57 454	5.62 665	1.12 521

MaDis-Stereo	3.19 640	6.02 643	1.12 495	5.61 657	1.16 534	5.43 673	1.02 519	5.15 673	0.70 477	5.43 673	1.21 580	5.03 674	0.97 499	4.85 667	0.99 510	4.53 645	1.16 505	5.53 673	1.25 585	5.37 663	1.30 587

sAnonymous2	3.31 641	2.63 555	1.38 575	3.71 626	1.86 623	4.70 665	1.11 523	4.82 669	2.72 647	5.45 674	1.98 638	4.59 659	2.64 633	2.65 624	6.21 679	4.37 641	1.08 493	5.16 671	2.24 641	4.52 640	2.39 640

CroCo_RVC	3.31 641	2.63 555	1.38 575	3.71 626	1.86 623	4.70 665	1.11 523	4.82 669	2.72 647	5.45 674	1.98 638	4.59 659	2.64 633	2.65 624	6.21 679	4.37 641	1.08 493	5.16 671	2.24 641	4.52 640	2.39 640

DPSNet	3.66 643	3.60 591	3.62 658	3.63 623	3.64 669	3.65 644	3.65 668	3.66 645	3.67 666	3.67 644	3.65 666	3.67 645	3.66 654	3.66 644	3.68 663	3.68 637	3.66 652	3.67 643	3.68 669	3.67 627	3.67 668

NLCSM	3.67 644	4.08 606	3.19 654	4.80 647	3.26 662	3.99 649	3.24 663	4.25 652	3.18 662	4.09 648	3.27 661	4.14 650	3.18 649	4.13 650	3.28 659	4.06 639	3.10 642	3.85 648	3.14 660	3.91 633	3.27 664

STTStereo	3.73 645	30.40 692	2.37 631	2.39 578	2.31 646	2.35 609	2.33 640	2.29 602	2.42 644	2.32 612	2.34 645	2.33 605	2.36 631	2.30 607	2.27 642	2.35 609	2.22 625	2.31 617	2.22 640	2.29 596	2.34 639

rvit_105_1	3.83 646	5.22 626	3.01 640	4.53 635	3.01 650	4.51 653	3.01 648	4.56 656	3.04 650	4.53 655	3.03 650	4.55 657	3.03 637	4.56 656	3.04 646	4.57 647	3.05 635	4.57 652	3.05 651	4.57 642	3.05 649

rvit_stereo_0081	3.83 646	5.23 627	3.01 640	4.53 635	3.03 652	4.55 659	3.02 649	4.56 656	3.04 650	4.52 653	3.02 648	4.54 655	3.03 637	4.56 656	3.04 646	4.57 647	3.05 635	4.57 652	3.05 651	4.58 643	3.05 649

rvit_stereo_0081_aga	3.86 648	5.33 630	3.02 643	4.55 641	3.04 656	4.54 655	3.02 649	4.64 663	3.06 654	4.54 657	3.04 652	4.62 664	3.08 644	4.62 662	3.07 651	4.58 650	3.06 639	4.60 656	3.08 655	4.63 646	3.07 653

rvit_stereo_0082	3.86 648	5.82 641	3.01 640	4.53 635	3.03 652	4.54 655	3.02 649	4.56 656	3.04 650	4.53 655	3.02 648	4.55 657	3.04 640	4.57 659	3.05 648	4.57 647	3.05 635	4.58 654	3.05 651	4.58 643	3.06 652

rvit_0105_6	3.87 650	5.73 640	3.10 650	4.69 645	3.12 660	4.54 655	3.02 649	4.56 656	3.04 650	4.54 657	3.03 650	4.54 655	3.04 640	4.56 656	3.05 648	4.58 650	3.05 635	4.58 654	3.05 651	4.58 643	3.05 649

rvit_stereo_0080	3.89 651	5.70 638	3.04 645	4.54 638	3.03 652	4.56 660	3.05 655	4.60 660	3.07 655	4.58 660	3.06 653	4.59 659	3.06 642	4.61 660	3.08 652	4.63 652	3.09 640	4.64 658	3.10 656	4.65 647	3.10 656

whm_eth	3.89 651	5.70 638	3.04 645	4.54 638	3.03 652	4.56 660	3.05 655	4.60 660	3.07 655	4.58 660	3.06 653	4.59 659	3.06 642	4.61 660	3.08 652	4.63 652	3.09 640	4.64 658	3.10 656	4.65 647	3.10 656

rvit_0105_4	3.91 653	5.47 637	3.02 643	4.54 638	3.02 651	4.54 655	3.03 653	4.75 666	3.17 661	4.57 659	3.06 653	4.61 663	3.16 648	4.65 663	3.09 654	4.66 654	3.11 643	4.68 661	3.18 662	4.81 653	3.16 661

rvit_0105_3	3.91 653	5.33 630	3.06 648	4.60 643	3.07 658	4.60 662	3.06 657	4.62 662	3.08 658	4.60 662	3.07 656	4.62 664	3.08 644	4.67 664	3.10 655	4.70 655	3.11 643	4.77 665	3.19 663	4.77 652	3.14 660

rvit_stereo_0083	3.92 655	5.30 629	3.06 648	4.61 644	3.09 659	4.67 664	3.08 658	4.66 664	3.09 659	4.62 663	3.10 658	4.66 667	3.11 646	4.67 664	3.16 657	4.72 657	3.16 646	4.77 665	3.11 658	4.66 649	3.11 658

rvit_stereo_ft	3.93 656	5.44 635	3.05 647	4.59 642	3.06 657	4.61 663	3.08 658	4.67 665	3.12 660	4.63 664	3.10 658	4.65 666	3.11 646	4.69 666	3.13 656	4.70 655	3.14 645	4.71 663	3.15 661	4.74 650	3.16 661

rvit_0105_5	4.10 657	5.40 633	3.13 653	4.71 646	3.15 661	4.72 667	3.10 660	4.90 671	3.27 663	4.69 665	3.16 660	4.84 671	3.25 650	4.96 670	3.34 660	5.05 662	3.39 651	5.10 670	3.40 664	5.11 660	3.42 665

MLG-Stereo_test1	4.25 658	5.34 632	3.61 657	5.31 653	3.63 668	5.23 671	3.57 666	5.38 674	3.65 665	5.23 671	3.47 663	4.76 668	3.74 657	4.85 667	3.71 664	4.96 659	3.18 648	4.71 663	2.92 648	4.86 656	2.90 646

MLG-Stereo_test3	4.26 659	4.85 619	3.95 661	5.35 654	3.60 667	4.75 668	3.76 669	5.49 675	3.71 667	5.39 672	3.69 667	4.82 670	3.66 654	4.85 667	3.73 667	4.93 658	3.19 649	4.69 662	2.99 650	4.84 655	2.98 648

MLG-Stereo_test2	4.28 660	5.46 636	3.69 659	4.86 649	3.72 670	5.58 674	3.42 664	4.81 668	3.77 671	4.85 667	3.72 668	5.55 676	3.63 653	5.58 674	3.53 662	4.41 644	3.28 650	4.99 669	2.95 649	4.75 651	3.13 659

RAFT+CT+SA	4.28 660	7.62 649	4.91 665	5.55 656	2.28 644	3.09 636	3.64 667	4.49 654	3.07 655	4.80 666	3.35 662	4.77 669	3.70 656	4.29 653	3.05 648	5.58 666	5.98 668	3.58 642	3.78 671	4.26 636	3.72 669

SA	4.33 662	7.35 646	6.85 677	5.96 659	4.09 674	3.59 643	3.15 661	3.82 647	2.64 646	3.91 645	3.85 669	3.57 643	2.72 635	3.13 638	4.03 670	7.09 678	6.86 673	3.57 641	3.12 659	3.85 629	3.51 667

Sa-1000	4.34 663	8.37 652	6.84 676	6.98 667	4.45 677	3.58 642	3.00 647	3.42 643	3.39 664	2.61 623	4.00 672	3.83 647	4.01 665	3.90 647	3.90 668	5.98 670	5.62 665	3.76 645	2.34 644	4.35 638	2.47 643

TestStereo1	4.60 664	8.41 653	6.44 674	6.86 665	3.79 671	3.97 647	3.78 670	3.99 649	3.74 668	3.97 646	3.52 664	3.94 648	3.58 651	3.98 648	3.72 665	6.82 675	6.50 671	3.76 645	3.66 667	3.90 630	3.74 671

SA-5K	4.60 664	8.41 653	6.44 674	6.86 665	3.79 671	3.97 647	3.78 670	3.99 649	3.74 668	3.97 646	3.52 664	3.94 648	3.58 651	3.98 648	3.72 665	6.82 675	6.50 671	3.76 645	3.66 667	3.90 630	3.74 671

DispFullNet	4.61 666	4.84 618	3.12 651	5.00 651	3.57 666	4.75 668	3.03 653	7.75 682	4.17 675	4.91 669	3.09 657	6.20 678	3.95 663	6.71 678	3.51 661	5.30 665	3.67 653	5.86 677	3.63 666	5.61 664	3.46 666

test_5	4.62 667	7.55 648	6.23 672	6.32 662	3.40 665	5.29 672	3.50 665	3.53 644	4.11 674	4.28 650	4.47 676	4.26 653	4.38 668	3.68 645	3.24 658	5.89 668	5.60 664	4.84 667	3.50 665	4.33 637	3.93 675

raft_robust	4.71 668	7.75 650	5.40 670	6.81 664	3.31 663	4.28 652	4.20 675	4.32 653	4.37 677	4.35 652	4.35 675	4.14 650	3.75 658	4.30 654	4.20 673	6.67 674	6.37 669	3.36 640	4.24 677	4.86 656	3.25 663

cross-raft	4.83 669	7.52 647	6.43 673	6.63 663	3.96 673	4.51 653	3.99 673	4.49 654	3.96 673	4.52 653	3.96 671	4.50 654	3.97 664	4.50 655	3.97 669	6.65 673	6.44 670	4.33 649	3.92 673	4.35 638	3.91 674

test_4	4.88 670	8.13 651	6.98 678	7.46 668	4.44 676	4.25 651	3.85 672	4.04 651	3.92 672	4.13 649	3.91 670	4.18 652	3.84 661	4.14 651	4.06 671	7.01 677	7.13 674	4.53 650	3.72 670	4.09 634	3.72 669

TestStereo	4.88 670	4.75 617	4.79 664	4.87 650	4.92 678	4.81 670	4.90 678	4.78 667	4.77 678	4.87 668	4.89 677	4.90 672	4.91 670	4.99 671	4.79 675	4.98 660	4.87 661	4.87 668	4.92 679	5.00 659	5.00 678

test_3	5.01 672	8.86 658	7.77 680	8.09 670	2.76 649	4.13 650	4.05 674	3.88 648	3.76 670	4.33 651	4.13 673	3.71 646	3.91 662	4.21 652	4.06 671	7.93 679	7.69 676	4.53 650	3.91 672	4.17 635	4.29 677

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 673	50.87 702	2.78 636	2.87 594	2.71 648	2.78 635	0.47 416	2.88 635	2.86 649	1.89 587	2.67 647	2.79 637	2.79 636	2.78 636	2.83 645	2.82 627	2.82 633	2.83 635	2.77 647	2.83 622	2.76 644
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	5.10 674	5.15 624	4.49 663	5.07 652	3.37 664	6.87 677	4.75 677	5.04 672	6.34 682	7.84 682	5.06 678	6.72 682	4.09 666	4.99 671	5.44 678	5.03 661	3.16 646	4.67 660	4.86 678	5.15 661	3.89 673

U	5.15 675	8.49 655	1.81 599	8.49 672	1.77 617	8.49 682	1.77 614	8.51 684	1.77 620	8.49 684	1.77 617	8.50 684	1.78 607	8.58 684	1.77 620	8.54 682	1.78 604	8.55 684	1.78 627	8.55 678	1.84 623

SGM-Forest	5.21 676	5.92 642	4.08 662	6.18 660	4.16 675	6.31 676	4.34 676	6.50 677	4.33 676	6.14 678	4.21 674	6.61 681	4.55 669	6.67 677	4.48 674	5.94 669	3.94 655	5.85 676	4.03 675	5.79 666	4.17 676
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 677	9.16 660	8.03 683	8.09 670	5.62 681	6.11 675	6.35 681	6.85 679	4.94 679	6.08 677	6.29 683	4.98 673	6.43 675	6.22 675	6.36 681	6.16 672	7.47 675	5.82 675	5.44 682	7.11 672	5.68 681

rvit_stereo_0075_2	6.64 678	8.80 657	5.25 667	7.89 669	5.27 680	7.90 681	5.27 679	7.92 683	5.28 680	7.91 683	5.29 680	7.93 683	5.27 671	7.92 683	5.28 676	7.93 679	5.28 663	7.93 682	5.29 681	7.93 675	5.28 680

RAFT	6.73 679	9.36 661	7.40 679	8.51 673	6.55 682	6.88 678	6.60 682	6.79 678	6.60 683	6.80 679	6.72 684	5.31 675	5.50 673	6.61 676	6.61 682	8.42 681	5.89 666	5.73 674	5.45 683	6.61 668	6.24 682

SGM+DAISY	7.06 680	9.15 659	5.38 669	8.84 674	5.18 679	8.80 683	5.31 680	8.79 685	5.28 680	8.89 685	5.20 679	8.93 685	5.33 672	8.95 685	5.36 677	8.70 683	5.21 662	8.74 685	5.20 680	8.89 679	5.15 679

test-v	7.53 681	11.89 669	7.98 681	9.36 676	7.14 683	7.06 679	7.09 683	7.37 680	6.91 684	7.29 680	5.71 681	6.45 679	6.93 676	6.73 679	7.27 683	8.93 684	7.85 677	6.98 680	6.80 684	7.56 673	7.34 684

test-2	7.53 681	11.89 669	7.98 681	9.36 676	7.14 683	7.06 679	7.09 683	7.37 680	6.91 684	7.29 680	5.71 681	6.45 679	6.93 676	6.73 679	7.27 683	8.93 684	7.85 677	6.98 680	6.80 684	7.56 673	7.34 684

PA-Net	11.80 683	223.51 709	0.62 419	0.59 373	0.71 478	0.59 431	0.73 481	0.67 434	0.73 488	0.55 421	0.61 458	0.60 434	0.74 478	0.63 434	0.73 479	0.66 413	0.60 423	0.69 451	0.66 473	0.72 428	0.65 457
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 684	23.00 677	15.00 684	23.00 691	15.00 685	24.00 690	16.00 685	24.00 692	16.00 686	22.00 692	15.00 685	23.00 692	16.00 685	23.00 692	15.00 685	22.00 692	15.00 686	22.00 692	15.00 686	22.00 692	15.00 686

rafts_anoy	20.00 685	20.00 671	20.00 685	20.00 685	20.00 686	20.00 684	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687

raft+_RVC	20.00 685	20.00 671	20.00 685	20.00 685	20.00 686	20.00 684	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687

raftrobust	20.00 685	20.00 671	20.00 685	20.00 685	20.00 686	20.00 684	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687

CasAABBNet	20.00 685	20.00 671	20.00 685	20.00 685	20.00 686	20.00 684	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687

RALCasStereoNet	20.00 685	20.00 671	20.00 685	20.00 685	20.00 686	20.00 684	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687

RALAANet	20.00 685	20.00 671	20.00 685	20.00 685	20.00 686	20.00 684	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687	20.00 686	20.00 687

111	30.40 691	30.94 693	29.72 692	32.61 692	30.02 693	33.57 691	30.47 693	31.50 693	29.39 694	30.98 693	29.11 693	29.78 693	30.39 696	29.45 693	30.76 696	30.08 693	29.02 694	29.92 693	30.32 697	29.86 693	30.17 694

WCMA_ROB	31.10 692	35.43 697	27.12 691	39.51 703	23.10 692	38.78 702	25.30 692	37.49 704	25.39 693	37.29 703	27.02 692	38.52 704	26.48 692	37.80 703	26.44 692	36.28 700	22.65 693	33.90 697	22.30 693	37.10 701	24.18 693

DCANet-4	35.22 693	34.54 694	35.08 698	33.58 696	35.47 700	34.55 692	35.53 700	36.08 699	35.85 698	35.92 699	35.77 699	35.18 699	35.48 698	35.39 699	37.15 702	34.55 699	33.92 698	35.02 700	34.90 699	35.79 697	34.74 701

ADStereo(finetuned)	36.13 694	36.63 698	38.07 702	36.97 697	33.25 697	35.91 696	34.45 697	36.36 700	32.99 695	38.14 704	36.71 700	36.69 700	34.13 697	38.57 704	40.79 703	37.60 704	36.58 701	35.90 701	33.36 698	35.42 696	34.04 698

Reg-Stereo(zero)	37.00 695	37.00 699	37.00 699	37.00 698	37.00 701	37.00 699	37.00 701	37.00 701	37.00 699	37.00 700	37.00 701	37.00 701	37.00 699	37.00 700	37.00 699	37.00 701	37.00 702	37.00 702	37.00 702	37.00 698	37.00 702

HI	37.00 695	37.00 699	37.00 699	37.00 698	37.00 701	37.00 699	37.00 701	37.00 701	37.00 699	37.00 700	37.00 701	37.00 701	37.00 699	37.00 700	37.00 699	37.00 701	37.00 702	37.00 702	37.00 702	37.00 698	37.00 702

CoSv	37.00 695	37.00 699	37.00 699	37.00 698	37.00 701	37.00 699	37.00 701	37.00 701	37.00 699	37.00 700	37.00 701	37.00 701	37.00 699	37.00 700	37.00 699	37.00 701	37.00 702	37.00 702	37.00 702	37.00 698	37.00 702

MDST_ROB	69.83 698	87.70 703	41.95 703	113.75 706	65.62 706	75.05 703	55.25 705	75.64 706	45.04 702	71.61 705	41.75 704	72.81 705	44.06 702	68.38 705	44.63 704	101.89 707	59.57 707	107.10 707	61.05 707	104.38 704	59.38 707

NOSS_ROB	102.95 699	153.00 707	121.00 706	51.00 704	44.00 704	165.00 706	127.00 706	153.00 707	119.00 704	164.00 708	125.00 706	168.00 708	120.00 704	153.00 707	117.00 706	49.00 705	44.00 705	49.00 705	44.00 705	49.00 702	44.00 705

CBMV	128.50 700	1422.70 714	53.10 704	79.50 705	51.30 705	77.30 704	49.70 704	74.00 705	48.20 703	77.20 706	48.80 705	73.90 706	48.00 703	73.80 706	48.80 705	70.40 706	45.10 706	68.90 706	46.10 706	68.20 703	45.00 706
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 701	171.00 708	160.68 709	162.58 707	160.59 707	164.01 705	160.35 707	158.51 708	158.56 705	158.34 707	160.12 707	158.56 707	159.92 705	157.26 708	158.94 707	154.38 708	158.36 708	155.75 708	159.13 709	153.67 705	154.07 708
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AE-Stereo	201.80 702	123.00 704	115.00 705	219.00 708	218.00 709	223.00 707	244.00 709	217.00 709	236.00 707	202.00 709	203.00 708	205.00 709	208.00 706	225.00 709	204.00 708	210.00 709	198.00 709	197.00 709	184.00 710	204.00 706	201.00 709

MGS-Stereo	239.45 703	123.00 704	135.00 707	266.00 709	286.00 710	277.00 708	305.00 710	271.00 710	242.00 708	274.00 710	279.00 710	255.00 710	270.00 708	268.00 710	297.00 710	221.00 710	247.00 711	216.00 710	123.00 708	217.00 707	217.00 711

EGLCR-Stereo	246.90 704	129.00 706	139.00 708	266.00 709	286.00 710	277.00 708	305.00 710	271.00 710	242.00 708	274.00 710	279.00 710	255.00 710	270.00 708	268.00 710	297.00 710	230.00 711	247.00 711	216.00 710	223.00 712	237.00 708	227.00 712

DLCB_ROB	284.23 705	354.61 710	207.27 710	363.24 711	206.46 708	364.72 710	210.41 708	364.72 712	210.41 706	364.81 712	208.64 709	364.81 712	208.64 707	364.72 712	210.41 709	354.70 712	205.53 710	354.70 712	205.53 711	354.70 709	205.53 710

LE_ROB	396.57 706	471.28 711	329.84 711	471.48 712	308.15 712	526.83 711	322.10 712	488.15 713	323.76 710	495.46 713	317.97 712	497.17 713	320.10 710	481.62 713	326.76 712	462.71 713	298.97 713	466.16 713	285.98 713	447.62 710	289.21 713

SGM-ForestM	596.69 707	677.77 712	444.52 712	699.85 713	517.25 713	732.94 712	488.29 713	770.79 714	460.11 711	750.81 714	487.98 713	792.79 714	499.41 711	730.90 714	475.81 713	720.03 714	491.16 714	663.96 714	418.60 714	674.76 711	436.05 714

CBMV_ROB	818.48 708	913.88 713	709.52 713	862.84 714	597.78 714	1073.99 713	700.52 714	1015.66 715	702.59 712	1115.65 715	760.02 714	1130.24 715	721.57 712	1037.41 715	692.65 714	814.05 715	564.29 715	843.28 715	595.31 715	915.51 712	602.92 715

tt	500032.53 709	34.60 695	29.72 692	37.47 701	34.41 698	36.85 697	35.22 698	34.71 697	33.55 696	34.50 694	35.43 697	33.81 697	10000000.00 713	33.57 697	33.13 697	33.68 697	35.00 699	34.03 698	35.26 700	30.96 694	34.63 699

DCANet	500032.53 709	34.60 695	29.72 692	37.47 701	34.41 698	36.85 697	35.22 698	34.71 697	33.55 696	34.50 694	35.43 697	33.81 697	10000000.00 713	33.57 697	33.13 697	33.68 697	35.00 699	34.03 698	35.26 700	30.96 694	34.63 699

fff	1000028.16 711	29.62 689	29.72 692	32.61 692	30.02 693	35.13 693	31.83 694	32.07 694	10000000.00 713	35.27 696	29.82 694	32.45 694	30.15 693	32.35 694	30.09 693	31.04 694	29.55 695	30.64 694	30.14 694	10000000.00 713	30.77 695

csc	1000028.16 711	29.62 689	29.72 692	32.61 692	30.02 693	35.13 693	31.83 694	32.07 694	10000000.00 713	35.27 696	29.82 694	32.45 694	30.15 693	32.35 694	30.09 693	31.04 694	29.55 695	30.64 694	30.14 694	10000000.00 713	30.77 695

cscssc	1000028.16 711	29.62 689	29.72 692	32.61 692	30.02 693	35.13 693	31.83 694	32.07 694	10000000.00 713	35.27 696	29.82 694	32.45 694	30.15 693	32.35 694	30.09 693	31.04 694	29.55 695	30.64 694	30.14 694	10000000.00 713	30.77 695

111111	10000000.00 714	10000000.00 715	10000000.00 714	10000000.00 715	10000000.00 715	10000000.00 714	10000000.00 715	10000000.00 716	10000000.00 713	10000000.00 716	10000000.00 715	10000000.00 716	10000000.00 713	10000000.00 716	10000000.00 715	10000000.00 716	10000000.00 716	10000000.00 716	10000000.00 716	10000000.00 713	10000000.00 716

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Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GS-Stereo							0.38 373	0.50 389	0.38 373	0.50 399	0.38 378	0.50 404	3.79 659	0.50 397	0.38 365	0.54 385	0.43 368	0.46 394	0.34 363	0.46 367	0.35 351

FADE		0.06 74		0.09 76	0.10 147			0.05 110	0.03 59	0.04 92		0.05 113		0.04 90		0.15 141	0.10 99	0.17 178	0.13 179	0.11 148	0.11 153

Low-res two-view benchmark