Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

light-stereo	0.05 58	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 561	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

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

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

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

CoDeX	0.15 211	0.70 392	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 596	0.02 21	0.69 580	0.75 607	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

SFCPSM	0.17 231	0.78 409	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 636	0.02 21	0.75 593	0.76 609	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CMRA-Stereo	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

AANet	0.07 69	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 212	0.04 96	0.03 58	0.58 513	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

GASNet	0.05 58	0.04 52	0.12 158	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 110	0.12 204	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

FADNet-RVC-Resample	0.12 148	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 765	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 137	0.04 103	0.06 139

FADNet-RVC	0.13 159	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.71 786	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

FADNet	0.12 148	0.05 68	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.66 772	0.06 89	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light2-Stereo	0.05 58	0.04 52	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.04 95	0.05 134	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.06 135	0.05 123

UHP(ZeroShot)	0.07 69	0.41 293	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 112	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP(FT)	0.07 69	0.40 280	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 112	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

mmmmmm	0.07 69	0.40 280	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 112	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP	0.07 69	0.41 293	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 112	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

RT-IGEV	0.07 69	0.05 68	0.03 39	0.05 61	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 564	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

IINet	0.06 63	0.05 68	0.02 15	0.05 61	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 561	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 644	0.06 135	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 82	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.05 73	0.03 45	0.06 141	0.03 63	0.04 103	0.03 52

FADNet_RVC	0.12 148	0.04 52	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.65 769	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

arf4	0.14 191	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.08 674	0.52 540	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.15 245	0.14 254

arf3	0.14 191	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.13 679	0.44 474	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.16 257	0.15 268

arf2	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.07 671	0.16 251	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 254

arf1	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.11 677	0.15 232	0.04 109	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 254

AROF3	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.99 655	0.15 232	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.27 378

AROF2	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.93 651	0.15 232	0.04 109	0.06 135	0.15 283	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.15 268

valid	0.11 133	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.85 638	0.15 232	0.04 109	0.06 135	0.18 309	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 254

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 367	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 375	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

2222	0.09 86	0.59 375	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

1111	0.09 86	0.60 380	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

fsdfsdds	0.08 79	0.58 372	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

nnnnnnn	0.08 79	0.58 372	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TestStereooo	0.08 79	0.56 367	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

IGEV_i1	0.26 291	0.05 68	0.04 64	0.06 71	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 120	0.03 62	0.04 102	0.06 155	0.05 112	0.03 58	4.34 810	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

DFGA-Net	0.05 58	0.06 82	0.04 64	0.06 71	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.06 89	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

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

FINET	0.07 69	0.08 89	0.07 101	0.07 87	0.07 157	0.08 149	0.06 158	0.08 165	0.07 169	0.08 164	0.07 171	0.08 163	0.06 155	0.07 159	0.07 161	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.07 164	0.06 135	0.06 139

DispViT+	0.07 69	0.08 89	0.12 158	0.08 89	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 165	0.05 137	0.08 164	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.08 165	0.05 129	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123

DA	0.09 86	0.13 127	0.39 407	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 206	0.05 137	0.06 137	0.05 142	0.06 138	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

GGEV	0.09 86	0.13 127	0.39 407	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 206	0.05 137	0.06 137	0.05 142	0.06 138	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

AASNet	0.06 63	0.08 89	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 129	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

SACVNet	0.06 63	0.08 89	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 129	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

AACVNet	0.06 63	0.08 89	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 129	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

GwcNet	0.12 148	0.07 86	0.05 87	0.08 89	0.05 127	0.08 149	1.20 687	0.07 159	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.08 165	0.03 58	0.07 101	0.05 92	0.06 141	0.05 137	0.07 154	0.05 123

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 98	0.08 108	0.09 96	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 104	0.08 116	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 477	0.09 114	0.09 96	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 98	0.07 101	0.09 96	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 112	0.07 108	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

SepStereo	0.09 86	0.09 98	0.10 118	0.09 96	0.09 173	0.09 157	0.09 175	0.10 172	0.08 177	0.10 176	0.09 182	0.09 172	0.09 181	0.09 171	0.08 169	0.09 112	0.08 116	0.09 167	0.08 172	0.09 164	0.08 153

FADE		0.06 82		0.09 96	0.10 179			0.05 117	0.03 65	0.04 98		0.05 120		0.04 96		0.15 189	0.10 131	0.17 270	0.13 266	0.11 188	0.11 193

ply	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

xbf	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relubot	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relurobot	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

test_sample6	0.09 86	0.97 454	0.10 118	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample5	0.10 105	1.07 491	0.11 146	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 105	1.03 483	0.12 158	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.13 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

CAS++	0.17 231	0.27 238	0.21 274	0.10 101	0.21 332	0.15 232	0.22 319	0.10 172	0.21 330	0.22 297	0.10 187	0.19 277	0.18 315	0.10 175	0.19 314	0.20 260	0.19 289	0.18 281	0.10 186	0.19 283	0.18 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tta	0.09 86	0.95 451	0.09 114	0.10 101	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

DualNet	0.10 105	1.07 491	0.11 146	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

xxx	0.09 86	1.01 477	0.10 118	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

AnonymousM	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

PVD	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SHD	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SAMSARA	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

XQC	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSC	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTS	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSA	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet+	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet++	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 89	0.11 146	0.11 122	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 165	0.05 137	0.08 164	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.08 165	0.05 129	0.11 141	0.10 131	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 79	0.08 89	0.11 146	0.11 122	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 165	0.07 169	0.08 164	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.09 171	0.08 169	0.15 189	0.11 162	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
test_sample7	0.09 86	1.00 465	0.11 146	0.11 122	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample2	0.09 86	1.03 483	0.11 146	0.11 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 86	0.87 427	0.12 158	0.11 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

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

mmm	0.14 191	1.83 634	0.12 158	0.11 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 110	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 129	0.04 103	0.12 147	0.11 162	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

aanetorigin	0.13 159	0.11 120	0.11 146	0.11 122	0.11 209	0.11 178	0.11 208	0.11 193	0.11 215	0.11 196	0.12 249	0.11 197	0.11 212	0.11 197	0.11 204	0.11 141	0.11 162	0.14 217	0.11 211	0.49 517	0.11 193

MatchAttention (ZS)	0.12 148	0.12 125	0.12 158	0.12 130	0.13 259	0.12 190	0.12 249	0.12 203	0.12 255	0.12 204	0.12 249	0.12 208	0.12 254	0.12 205	0.12 247	0.12 147	0.12 177	0.12 193	0.12 246	0.12 197	0.12 234
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
DualNet (step1)	0.10 105	1.05 487	0.12 158	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 487	0.12 158	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 487	0.12 158	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 86	0.87 427	0.10 118	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

ffm	0.25 280	3.83 751	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 280	3.83 751	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 280	3.83 751	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 361	0.10 118	0.12 130	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.11 162	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 58	0.50 341	0.10 118	0.12 130	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.10 131	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

xxxx	0.11 133	1.16 504	0.16 222	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.16 231	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 105	1.09 493	0.13 180	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.14 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

SuperB	0.21 256	0.10 103	2.51 795	0.12 130	0.09 173	0.10 159	0.09 175	0.08 165	0.07 169	0.10 176	0.09 182	0.09 172	0.07 169	0.07 159	0.07 161	0.07 101	0.08 116	0.07 154	0.07 164	0.08 160	0.07 150

AROF-Stereo-S	0.13 159	0.13 127	0.05 87	0.13 143	0.05 127	0.07 144	1.25 736	0.07 159	0.05 137	0.07 161	0.05 142	0.07 161	0.06 155	0.07 159	0.05 129	0.07 101	0.05 92	0.13 197	0.05 137	0.07 154	0.12 234

ACC-I	0.10 105	0.10 103	0.12 158	0.13 143	0.08 166	0.11 178	0.08 172	0.10 172	0.08 177	0.11 196	0.08 180	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.08 169	0.13 163	0.12 177	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

ACC	0.10 105	0.10 103	0.11 146	0.13 143	0.08 166	0.10 159	0.08 172	0.10 172	0.08 177	0.10 176	0.08 180	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.08 169	0.13 163	0.11 162	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

JetBlue	0.11 133	0.11 120	0.12 158	0.13 143	0.14 263	0.11 178	0.11 208	0.11 193	0.11 215	0.11 196	0.11 215	0.11 197	0.11 212	0.12 205	0.12 247	0.11 141	0.11 162	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

11t1	0.17 231	2.16 670	0.13 180	0.13 143	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 129	0.05 129	0.18 241	0.12 177	0.06 141	0.03 63	0.05 121	0.03 52

LRCNet_RVC	0.13 159	0.13 127	0.09 114	0.13 143	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 224	0.10 187	0.23 303	0.10 187	0.20 282	0.10 186	0.24 311	0.11 204	0.11 141	0.09 126	0.12 193	0.14 273	0.12 197	0.09 160

222	0.10 105	0.99 463	0.12 158	0.13 143	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

qqq1	0.25 280	3.70 745	0.14 189	0.14 150	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.06 137	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.13 163	0.12 177	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 280	3.70 745	0.14 189	0.14 150	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.06 137	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.13 163	0.12 177	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

1111x	0.10 105	1.14 499	0.13 180	0.14 150	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.11 162	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

x	0.11 133	1.15 502	0.15 215	0.14 150	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.15 227	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

GMStereo	0.14 191	0.13 127	0.14 189	0.14 150	0.14 263	0.14 208	0.14 263	0.14 224	0.14 270	0.14 225	0.14 276	0.14 226	0.14 274	0.14 224	0.14 265	0.14 174	0.14 217	0.14 217	0.14 273	0.14 218	0.14 254
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.29 303	0.90 437	0.10 118	0.14 150	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.91 611	0.69 616	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.10 184	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.88 604	0.76 625

CCAANet	0.17 231	0.71 394	0.14 189	0.14 150	0.14 263	0.14 208	0.14 263	0.14 224	0.14 270	0.14 225	0.14 276	0.14 226	0.14 274	0.14 224	0.22 330	0.14 174	0.14 217	0.14 217	0.14 273	0.14 218	0.14 254

DRN-Test	0.14 191	0.13 127	0.09 114	0.14 150	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.09 182	0.14 226	0.09 181	0.13 207	0.09 176	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.12 197	0.73 618

StereoDRNet	0.15 211	0.14 150	0.10 118	0.14 150	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 224	0.09 182	0.14 225	0.10 187	0.14 226	0.09 181	0.14 224	0.09 176	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 200	0.82 635

PDISCO_ROB	0.83 580	2.80 723	3.49 819	0.14 150	0.11 209	0.17 260	0.09 175	0.15 254	0.10 187	0.15 247	0.12 249	0.16 259	0.14 274	3.30 817	0.13 259	0.14 174	2.34 795	0.16 259	0.12 246	2.62 797	0.10 169

AROF-Stereo_1	0.16 223	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.33 744	0.10 172	0.07 169	0.10 176	0.07 171	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 254

base_500_lr5e5	0.16 223	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.27 741	0.10 172	0.07 169	0.10 176	0.07 171	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 254

base_1k_lr1e5	0.15 211	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.25 736	0.10 172	0.07 169	0.10 176	0.07 171	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 254

RT-Monster	0.09 86	0.07 86	0.03 39	0.15 162	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 186	0.04 96	0.03 58	0.92 592	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 150

zh-sn7	0.10 105	0.98 455	0.14 189	0.15 162	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 189	0.13 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

xyz-stereo	0.18 240	0.50 341	0.16 222	0.15 162	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.16 260	0.16 292	0.16 257	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 258	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 273

S2M2_L	0.12 148	0.14 150	0.10 118	0.15 162	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 224	0.10 187	0.15 247	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 224	0.10 184	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 200	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qqq	0.16 223	2.01 659	0.12 158	0.15 162	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 129	0.03 58	0.12 147	0.14 217	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

IPLG	0.13 159	0.20 204	0.14 189	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

IPLGR_C	0.14 191	0.20 204	0.12 158	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.15 272	0.14 224	0.11 215	0.15 247	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.16 258	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 234

ACRE	0.13 159	0.21 210	0.14 189	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

ELAS_RVC	0.14 191	0.16 184	0.10 118	0.15 162	0.10 179	0.18 264	0.11 208	0.19 273	0.11 215	0.19 273	0.12 249	0.18 272	0.11 212	0.19 273	0.12 247	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.09 177	0.15 245	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 159	0.16 184	0.11 146	0.15 162	0.09 173	0.18 264	0.11 208	0.18 271	0.11 215	0.17 265	0.11 215	0.18 272	0.11 212	0.18 270	0.11 204	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.08 172	0.14 218	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AROF-StereoT2	0.25 280	0.19 199	0.14 189	0.16 175	0.07 157	0.19 267	2.16 813	0.25 316	0.13 264	0.17 265	0.07 171	0.23 308	0.13 268	0.23 306	0.08 169	0.10 121	0.07 108	0.23 309	0.15 286	0.09 164	0.18 297

arf5	0.27 292	0.17 190	0.07 101	0.16 175	0.07 157	0.20 274	2.56 819	0.20 281	0.13 264	0.21 292	0.18 317	0.11 197	0.18 315	0.19 273	0.13 259	0.09 112	0.07 108	0.24 320	0.12 246	0.17 267	0.19 305

E$^{3}$Stereo	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

LLLLL	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

low	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

300	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

Last	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

DDDD	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

TT111	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

AnonStereo	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

over-6	0.11 133	0.11 120	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 193	0.10 187	0.11 196	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 197	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

over v1	0.11 133	0.11 120	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 193	0.10 187	0.11 196	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 197	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.10 169

over-8	0.11 133	0.14 150	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 193	0.09 182	0.11 196	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 197	0.09 176	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.09 160

over-9	0.11 133	0.11 120	0.16 222	0.16 175	0.10 179	0.12 190	0.10 181	0.11 193	0.10 187	0.11 196	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 197	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

iinet-test	0.08 79	0.16 184	0.02 15	0.16 175	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 303	0.02 26	0.02 27	0.71 548	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 273

xyz-stereo-finetune2	0.18 240	0.48 334	0.16 222	0.16 175	0.15 278	0.15 232	0.16 279	0.16 260	0.16 292	0.16 257	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 258	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 273

xyz-stereo-finetune	0.28 298	0.49 336	0.16 222	0.16 175	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.22 298	0.30 404	0.32 357	0.31 452	0.32 362	0.31 454	0.32 360	0.32 448	0.32 334	0.33 390	0.31 359	0.32 476	0.31 345	0.32 449

GMStereo_Zeroshot	0.16 223	0.16 184	0.16 222	0.16 175	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.16 260	0.16 292	0.16 257	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 258	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 273

ProNet	0.14 191	0.20 204	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.16 251	0.11 208	0.17 267	0.11 215	0.17 265	0.12 249	0.17 268	0.13 268	0.17 267	0.12 247	0.15 189	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.15 245	0.12 234

CIPLG	0.13 159	0.21 210	0.12 158	0.16 175	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.15 247	0.12 249	0.15 255	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

MIPNet	0.14 191	0.21 210	0.17 232	0.16 175	0.11 209	0.15 232	0.12 249	0.14 224	0.11 215	0.16 257	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.14 174	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

IPLGR	0.14 191	0.24 225	0.14 189	0.16 175	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.14 224	0.11 215	0.15 247	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

ICVP	0.15 211	0.53 357	0.11 146	0.16 175	0.11 209	0.16 251	0.11 208	0.16 260	0.11 215	0.16 257	0.11 215	0.16 259	0.11 212	0.16 258	0.11 204	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 252	0.17 198	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 112	0.05 129	0.17 222	0.16 231	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

LLL	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.14 217	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

100	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

EE1	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

S2M2_XL	0.14 191	0.17 190	0.12 158	0.17 198	0.11 209	0.17 260	0.11 208	0.17 267	0.11 215	0.17 265	0.11 215	0.17 268	0.11 212	0.17 267	0.11 204	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HSM	0.14 191	0.16 184	0.12 158	0.17 198	0.12 249	0.17 260	0.11 208	0.17 267	0.11 215	0.17 265	0.12 249	0.17 268	0.12 254	0.17 267	0.12 247	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.12 234

Cross2Single Stereo	0.14 191	0.15 176	0.17 232	0.18 204	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.15 254	0.10 187	0.16 257	0.11 215	0.16 259	0.11 212	0.16 258	0.11 204	0.18 241	0.14 217	0.15 250	0.11 211	0.15 245	0.10 169

FORCE_5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.18 204	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_6	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.18 204	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.10 169

VeloStereo	0.16 223	0.92 444	0.16 222	0.18 204	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 203	0.09 182	0.09 171	0.28 377	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.12 247	0.15 189	0.17 261	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

flow	0.16 223	0.92 444	0.16 222	0.18 204	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 203	0.09 182	0.09 171	0.28 377	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.12 247	0.15 189	0.17 261	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

cf-r	0.66 524	2.17 671	0.12 158	0.18 204	0.12 249	0.18 264	2.70 822	2.60 796	0.12 255	0.18 270	0.12 249	0.18 272	0.12 254	0.18 270	0.12 247	0.15 189	0.11 162	0.15 250	0.11 211	1.81 741	1.74 792

LALA_ROB	0.15 211	0.19 199	0.12 158	0.18 204	0.11 209	0.20 274	0.12 249	0.21 292	0.12 255	0.20 280	0.12 249	0.20 282	0.12 254	0.21 292	0.13 259	0.17 222	0.10 131	0.18 281	0.11 211	0.18 276	0.11 193

SGM_RVC	0.15 211	0.17 190	0.11 146	0.18 204	0.11 209	0.19 267	0.11 208	0.19 273	0.12 255	0.19 273	0.12 249	0.20 282	0.12 254	0.19 273	0.12 247	0.16 202	0.11 162	0.17 270	0.10 186	0.17 267	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GFORCE	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.11 178	0.10 181	0.11 193	0.09 182	0.11 196	0.11 215	0.11 197	0.10 186	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.18 282	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_4.7	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

F4.4	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

F5.5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.12 254	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

F8.5	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_9	0.13 159	0.13 127	0.20 266	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.18 282	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_8	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_4	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

TS12	0.09 86	0.09 98	0.17 232	0.19 212	0.06 148	0.08 149	0.06 158	0.08 165	0.06 157	0.08 164	0.06 160	0.08 163	0.06 155	0.08 165	0.06 153	0.15 189	0.16 231	0.08 159	0.06 156	0.08 160	0.06 139

IGEV-FE	0.35 343	0.37 265	0.17 232	0.19 212	0.17 295	0.20 274	0.17 289	0.19 273	0.17 302	0.19 273	0.17 300	0.19 277	0.17 303	0.37 386	0.36 483	0.19 252	0.17 261	0.19 284	0.17 317	0.38 402	2.84 816

DDVS	0.30 304	3.10 729	0.14 189	0.19 212	0.14 263	0.19 267	0.14 263	0.20 281	0.14 270	0.19 273	0.13 270	0.16 259	0.13 268	0.19 273	0.13 259	0.17 222	0.13 202	0.17 270	0.13 266	0.17 267	0.13 247

DeepPruner_ROB	0.16 223	0.18 196	0.13 180	0.19 212	0.13 259	0.19 267	0.13 261	0.19 273	0.13 264	0.19 273	0.13 270	0.19 277	0.13 268	0.19 273	0.13 259	0.18 241	0.13 202	0.18 281	0.13 266	0.18 276	0.13 247

tt4	0.14 191	0.14 150	0.21 274	0.20 225	0.10 179	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.10 187	0.13 207	0.10 187	0.13 209	0.12 254	0.14 224	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.13 197	0.12 246	0.13 200	0.12 234

tt5	0.14 191	0.13 127	0.22 283	0.20 225	0.12 249	0.15 232	0.11 208	0.13 206	0.12 255	0.15 247	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.20 260	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.14 218	0.10 169

TYNG	0.14 191	0.13 127	0.21 274	0.20 225	0.12 249	0.14 208	0.12 249	0.13 206	0.10 187	0.13 207	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.14 224	0.10 184	0.16 202	0.16 231	0.15 250	0.12 246	0.14 218	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.20 225	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

F7	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.20 225	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

zh-mn7	0.11 133	1.14 499	0.17 232	0.20 225	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 241	0.16 231	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ITSA-stereo	0.15 211	0.17 190	0.13 180	0.20 225	0.13 259	0.19 267	0.13 261	0.18 271	0.13 264	0.19 273	0.13 270	0.18 272	0.14 274	0.18 270	0.14 265	0.16 202	0.11 162	0.15 250	0.14 273	0.18 276	0.11 193

DAS	0.20 246	0.20 204	0.20 266	0.20 225	0.20 321	0.20 274	0.20 308	0.20 281	0.20 325	0.20 280	0.20 331	0.20 282	0.20 331	0.20 279	0.20 322	0.20 260	0.20 291	0.20 290	0.20 327	0.20 284	0.20 309

ASD4	0.20 246	0.20 204	0.20 266	0.20 225	0.20 321	0.20 274	0.20 308	0.20 281	0.20 325	0.20 280	0.20 331	0.20 282	0.20 331	0.20 279	0.20 322	0.20 260	0.20 291	0.20 290	0.20 327	0.20 284	0.20 309

ACVNet	0.20 246	0.19 199	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	0.96 655	0.21 292	0.14 270	0.20 280	0.13 270	0.21 290	0.14 274	0.20 279	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	0.17 267	0.12 234

acv_ft	0.20 246	0.19 199	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	0.96 655	0.21 292	0.14 270	0.20 280	0.13 270	0.21 290	0.14 274	0.20 279	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	0.17 267	0.12 234

hitnet-ft	0.79 563	2.78 722	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.21 286	2.89 823	2.80 811	0.14 270	0.20 280	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.20 279	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.54 796	2.33 809

PSMNet-RSSM	0.77 559	2.76 717	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.66 820	2.79 810	0.14 270	0.21 292	0.14 276	0.21 290	0.14 274	0.20 279	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.52 788	2.31 807

GwcNet-RSSM	0.77 559	2.77 719	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.67 821	2.78 809	0.14 270	0.20 280	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.21 292	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.52 788	2.31 807

CFNet-ft	0.55 499	1.57 588	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.53 816	1.61 731	0.14 270	0.20 280	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.20 279	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	1.56 725	1.24 740

AROF-Stereo	0.27 292	0.16 184	0.07 101	0.21 240	0.08 166	0.11 178	2.55 817	0.11 193	0.13 264	0.18 270	0.18 317	0.11 197	0.07 169	0.22 298	0.07 161	0.17 222	0.17 261	0.24 320	0.13 266	0.17 267	0.19 305

RAFT-FEzeroshot	0.34 331	0.26 235	0.17 232	0.21 240	0.17 295	0.20 274	0.16 279	0.20 281	0.16 292	0.20 280	0.17 300	0.21 290	0.16 291	0.27 336	0.24 342	0.19 252	0.16 231	0.19 284	0.16 291	0.26 319	3.08 825

RAFT-FE	0.34 331	0.26 235	0.17 232	0.21 240	0.17 295	0.20 274	0.16 279	0.20 281	0.16 292	0.20 280	0.17 300	0.21 290	0.16 291	0.27 336	0.24 342	0.19 252	0.16 231	0.19 284	0.16 291	0.26 319	3.08 825

DepthFocus	0.18 240	0.22 214	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 298	0.15 283	0.22 297	0.15 286	0.22 300	0.16 291	0.22 298	0.15 277	0.20 260	0.15 227	0.20 290	0.14 273	0.20 284	0.14 254

RSGM-EC	0.24 277	0.24 225	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 298	0.15 283	0.24 310	0.15 286	0.22 300	0.15 287	0.22 298	1.19 692	0.20 260	0.17 261	0.24 320	0.14 273	0.20 284	0.14 254

acva	0.24 277	0.24 225	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 298	0.15 283	0.24 310	0.15 286	0.22 300	0.15 287	0.22 298	1.19 692	0.20 260	0.17 261	0.24 320	0.14 273	0.20 284	0.14 254

IMH-64-1	0.22 265	0.23 217	0.23 289	0.22 243	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 298	0.22 334	0.22 297	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 298	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.23 309	0.22 336	0.22 296	0.23 319

IMH-64	0.22 265	0.23 217	0.23 289	0.22 243	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 298	0.22 334	0.22 297	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 298	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.23 309	0.22 336	0.22 296	0.23 319

GIO	0.10 105	0.22 214	0.22 283	0.23 248	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.07 159	0.05 137	0.07 161	0.05 142	0.07 161	0.05 132	0.07 159	0.05 129	0.23 283	0.22 303	0.06 141	0.05 137	0.06 135	0.05 123

WAO-6	0.22 265	0.23 217	0.22 283	0.23 248	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 298	0.22 334	0.22 297	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 298	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.22 300	0.22 336	0.22 296	0.22 317

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 225	0.20 266	0.23 248	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 283	0.21 296	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

dd	0.23 273	0.98 455	0.16 222	0.23 248	0.15 278	0.23 300	0.15 272	0.23 305	0.15 283	0.23 303	0.15 286	0.24 315	0.17 303	0.23 306	0.15 277	0.22 271	0.15 227	0.21 295	0.15 286	0.22 296	0.16 273

dad	0.23 273	1.03 483	0.16 222	0.23 248	0.15 278	0.24 303	0.15 272	0.24 308	0.16 292	0.23 303	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.23 306	0.15 277	0.22 271	0.16 231	0.22 300	0.16 291	0.22 296	0.16 273

ac_64	0.22 265	0.13 127	0.19 252	0.23 248	0.10 179	0.26 322	1.02 668	0.14 224	0.10 187	0.28 333	0.14 276	0.17 268	0.19 323	0.28 341	0.09 176	0.22 271	0.16 231	0.23 309	0.17 317	0.11 188	0.12 234

BStereo	0.22 265	0.23 217	0.20 266	0.24 254	0.20 321	0.23 300	0.33 456	0.39 386	0.17 302	0.23 303	0.17 300	0.23 308	0.16 291	0.24 311	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.20 327	0.22 296	0.16 273

Anonymus123	0.22 265	0.23 217	0.20 266	0.24 254	0.20 321	0.23 300	0.33 456	0.39 386	0.17 302	0.23 303	0.17 300	0.23 308	0.16 291	0.24 311	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.20 327	0.22 296	0.16 273

ISRNet	0.11 133	0.05 68	0.36 388	0.24 254	0.07 157	0.13 193	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.13 209	0.05 132	0.05 112	0.09 176	0.24 293	0.20 291	0.10 169	0.05 137	0.06 135	0.13 247

Pointernet	0.21 256	0.22 214	0.19 252	0.24 254	0.19 313	0.24 303	0.19 304	0.24 308	0.19 318	0.24 310	0.19 322	0.24 315	0.19 323	0.24 311	0.19 314	0.22 271	0.17 261	0.22 300	0.17 317	0.22 296	0.17 291

UPFNet	0.42 411	1.20 509	0.17 232	0.24 254	0.17 295	0.25 313	0.17 289	1.19 653	0.90 652	0.25 318	0.17 300	0.24 315	0.17 303	0.25 320	0.17 296	0.22 271	0.17 261	0.22 300	0.16 291	1.15 645	0.93 650

iResNetv2_ROB	0.20 246	0.23 217	0.18 243	0.24 254	0.20 321	0.24 303	0.18 298	0.24 308	0.18 309	0.24 310	0.18 317	0.23 308	0.19 323	0.24 311	0.18 310	0.21 269	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.22 296	0.16 273

iResNet	0.20 246	0.23 217	0.18 243	0.24 254	0.18 307	0.24 303	0.20 308	0.24 308	0.18 309	0.23 303	0.17 300	0.23 308	0.18 315	0.23 306	0.18 310	0.22 271	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.21 294	0.16 273

SCION-MonSter	0.21 256	0.76 405	0.22 283	0.25 261	0.15 278	0.19 267	0.15 272	0.19 273	0.15 283	0.19 273	0.15 286	0.19 277	0.15 287	0.19 273	0.14 265	0.22 271	0.21 296	0.16 259	0.14 273	0.16 257	0.15 268

ACV-stereo	0.30 304	2.08 661	0.25 299	0.25 261	0.18 307	0.24 303	0.17 289	0.24 308	0.18 309	0.24 310	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.24 311	0.17 296	0.22 271	0.16 231	0.22 300	0.16 291	0.22 296	0.16 273

LoS_RVC	0.30 304	1.14 499	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.26 322	0.25 340	0.25 316	0.25 351	0.25 318	0.25 359	0.26 334	0.26 364	0.26 332	0.25 350	0.26 302	0.26 320	0.25 327	0.25 357	0.26 319	0.26 338

CAS	0.30 304	1.17 505	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.26 322	0.25 340	0.25 316	0.26 365	0.25 318	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.25 320	0.25 350	0.26 302	0.26 320	0.26 332	0.25 357	0.26 319	0.25 332

LoS	0.25 280	0.27 238	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.25 313	0.25 340	0.26 323	0.25 351	0.25 318	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.25 320	0.25 350	0.26 302	0.25 316	0.25 327	0.26 363	0.26 319	0.25 332
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MMNet	0.44 427	1.24 563	0.17 232	0.25 261	0.17 295	0.25 313	0.18 298	1.26 707	0.93 662	0.25 318	0.17 300	0.25 322	0.18 315	0.25 320	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.23 309	0.16 291	1.20 659	0.99 659

delet	0.43 414	1.21 555	0.17 232	0.25 261	0.17 295	0.25 313	0.18 298	1.26 707	0.95 665	0.25 318	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 320	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.16 291	1.18 655	0.98 658

psm_up	0.43 414	1.19 508	0.17 232	0.25 261	0.18 307	0.25 313	0.19 304	1.26 707	0.91 655	0.26 327	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 320	0.17 296	0.22 271	0.17 261	0.23 309	0.16 291	1.18 655	0.99 659

WiStereo	0.15 211	0.14 150	0.21 274	0.26 269	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.15 254	0.10 187	0.13 207	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.15 254	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 234

tt6	0.15 211	0.14 150	0.21 274	0.26 269	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.15 254	0.10 187	0.13 207	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.15 254	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 234

Select-FE	0.41 396	0.44 310	0.23 289	0.26 269	0.22 335	0.26 322	0.22 319	0.26 323	0.23 341	0.26 327	0.23 345	0.26 334	0.23 346	0.45 493	0.42 530	0.25 300	0.22 303	0.25 327	0.22 336	0.45 491	2.90 817

tg	0.21 256	0.25 232	0.21 274	0.26 269	0.17 295	0.24 303	0.17 289	0.24 308	0.17 302	0.24 310	0.17 300	0.24 315	0.17 303	0.24 311	0.17 296	0.24 293	0.17 261	0.23 309	0.16 291	0.23 308	0.16 273

UNDER WATER-64	0.25 280	0.26 235	0.25 299	0.26 269	0.25 349	0.25 313	0.25 340	0.25 316	0.25 351	0.25 318	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.26 332	0.25 350	0.25 300	0.25 316	0.25 327	0.25 357	0.25 316	0.25 332

small-0shot	0.35 343	1.92 655	0.27 310	0.27 274	0.27 357	0.27 327	0.27 351	0.27 327	0.27 370	0.27 332	0.27 369	0.26 334	0.27 371	0.27 336	0.26 355	0.27 306	0.26 320	0.26 332	0.26 363	0.26 319	0.27 378

GEStereo_RVC	0.86 592	4.45 767	0.20 266	0.27 274	0.20 321	0.27 327	0.20 308	0.26 323	0.18 309	5.03 847	0.20 331	0.27 337	0.19 323	0.27 336	0.21 326	0.20 260	0.19 289	0.19 284	4.02 851	0.20 284	0.18 297

tt8	0.14 191	0.15 176	0.20 266	0.28 276	0.11 209	0.14 208	0.10 181	0.14 224	0.12 255	0.15 247	0.12 249	0.13 209	0.12 254	0.14 224	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.14 217	0.10 186	0.15 245	0.12 234

SQANet	0.28 298	0.28 241	0.28 319	0.28 276	0.28 365	0.28 329	0.28 362	0.28 328	0.28 378	0.28 333	0.28 377	0.28 338	0.28 380	0.28 341	0.28 366	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.28 331	0.28 408

MGE	0.32 324	1.81 623	0.19 252	0.29 278	0.19 313	0.29 332	0.23 330	0.30 338	0.19 318	0.30 341	0.19 322	0.30 351	0.19 323	0.30 349	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 297

GEAR-Net	0.22 265	0.46 323	0.27 310	0.29 278	0.17 295	0.21 286	0.17 289	0.21 292	0.17 302	0.21 292	0.17 300	0.21 290	0.17 303	0.21 292	0.17 296	0.28 312	0.26 320	0.20 290	0.16 291	0.20 284	0.16 273

ssnet_v2	0.68 532	1.96 657	1.25 699	0.29 278	0.20 321	0.30 338	0.20 308	0.29 333	0.22 334	1.50 731	0.20 331	0.31 358	0.20 331	0.27 336	0.22 330	0.24 293	1.49 731	0.26 332	0.18 324	3.90 807	0.19 305

ww3	0.31 313	1.61 592	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.29 377	0.30 338	0.19 318	0.30 341	0.19 322	0.30 351	0.19 323	0.30 349	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 297

ww2	0.30 304	1.56 587	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.22 319	0.29 333	0.19 318	0.29 338	0.19 322	0.29 344	0.19 323	0.29 345	0.19 314	0.27 306	0.18 282	0.27 337	0.21 332	0.27 325	0.18 297

MGW-Stereo-1	0.34 331	0.52 351	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.38 496	0.29 333	0.19 318	0.30 341	0.19 322	0.29 344	0.37 497	0.57 559	0.19 314	0.49 477	0.33 390	0.49 544	0.33 488	0.49 517	0.33 458

MGW-Stereo	0.31 313	1.60 590	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.30 338	0.24 337	0.30 338	0.19 318	0.30 341	0.19 322	0.29 344	0.19 323	0.30 349	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 297

DStereoO	0.31 313	0.31 250	0.31 347	0.30 281	0.40 513	0.31 346	0.30 386	0.30 338	0.34 484	0.29 338	0.31 452	0.29 344	0.30 402	0.31 357	0.31 436	0.31 331	0.29 356	0.31 359	0.30 457	0.31 345	0.31 442

MultiAttention	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 338	0.30 404	0.30 341	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 349	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 432

MSAF-DinoV2	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 338	0.30 404	0.30 341	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 349	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 432

IGEV_Zeroshot_test	0.20 246	0.19 199	0.40 440	0.30 281	0.17 295	0.22 291	0.17 289	0.21 292	0.17 302	0.20 280	0.17 300	0.21 290	0.18 315	0.21 292	0.17 296	0.20 260	0.16 231	0.20 290	0.16 291	0.20 284	0.17 291

GMOStereo	0.37 362	0.45 319	0.23 289	0.30 281	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 414	0.35 489	0.43 434	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 421	0.36 483	0.34 345	0.22 303	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 458

DANet	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 338	0.30 404	0.30 341	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 349	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 432
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
tt7	0.14 191	0.15 176	0.21 274	0.31 291	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.13 206	0.12 255	0.14 225	0.12 249	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.12 247	0.18 241	0.15 227	0.13 197	0.10 186	0.15 245	0.11 193

LACA2	0.21 256	0.24 225	0.26 306	0.31 291	0.16 289	0.24 303	0.16 279	0.24 308	0.16 292	0.24 310	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.24 311	0.16 286	0.27 306	0.23 310	0.24 320	0.16 291	0.23 308	0.16 273

LACA1	0.21 256	0.24 225	0.26 306	0.31 291	0.16 289	0.24 303	0.16 279	0.24 308	0.16 292	0.24 310	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.24 311	0.16 286	0.27 306	0.22 303	0.23 309	0.16 291	0.23 308	0.16 273

DStereoSA	0.32 324	0.52 351	0.34 375	0.31 291	0.31 439	0.30 338	0.30 386	0.31 347	0.30 404	0.31 351	0.31 452	0.31 358	0.30 402	0.31 357	0.31 436	0.30 325	0.32 377	0.31 359	0.31 468	0.31 345	0.31 442

xxxxx1	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 354	0.25 351	0.31 351	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 360	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 378

tt_ll	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 354	0.25 351	0.31 351	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 360	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 378

ff	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 354	0.25 351	0.31 351	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 360	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 378

w-ln-seven-2	0.14 191	1.22 561	0.28 319	0.32 298	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 334	0.27 333	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

WCG-NET（raft）	0.32 324	1.24 563	0.24 296	0.32 298	0.24 346	0.32 355	0.23 330	0.32 350	0.24 346	0.32 357	0.24 353	0.32 362	0.24 350	0.32 360	0.24 342	0.30 325	0.23 310	0.30 352	0.23 344	0.30 339	0.23 319

CASnet	0.35 343	0.51 349	0.44 463	0.32 298	0.31 439	0.24 303	0.34 471	0.36 364	0.25 351	0.31 351	0.37 501	0.30 351	0.33 474	0.25 320	0.45 539	0.37 361	0.37 439	0.33 369	0.35 507	0.34 360	0.37 487
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	0.28 298	0.32 252	0.24 296	0.32 298	0.25 349	0.32 355	0.24 337	0.32 350	0.24 346	0.33 362	0.24 353	0.35 374	0.24 350	0.33 368	0.24 342	0.31 331	0.24 315	0.32 362	0.24 354	0.32 348	0.24 330

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 292	0.29 243	0.27 310	0.33 302	0.21 332	0.33 358	0.22 319	0.31 347	0.23 341	0.30 341	0.21 337	0.32 362	0.24 350	0.29 345	0.22 330	0.33 340	0.23 310	0.30 352	0.22 336	0.30 339	0.21 313

Codiref-stereo	0.34 331	0.79 411	0.30 329	0.33 302	0.28 365	0.40 392	0.28 362	0.40 395	0.28 378	0.40 396	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.40 401	0.28 366	0.23 283	0.21 296	0.35 395	0.27 402	0.35 373	0.27 378

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 331	0.98 455	0.30 329	0.33 302	0.18 307	0.21 286	0.28 362	0.40 395	0.28 378	0.40 396	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.40 401	0.28 366	0.37 361	0.29 356	0.35 395	0.27 402	0.35 373	0.27 378

SMOE	0.23 273	0.25 232	0.30 329	0.33 302	0.18 307	0.26 322	0.18 298	0.26 323	0.18 309	0.26 327	0.18 317	0.25 322	0.18 315	0.25 320	0.18 310	0.31 331	0.27 333	0.23 309	0.17 317	0.23 308	0.17 291

DStereoFS	0.32 324	0.33 253	0.32 356	0.33 302	0.30 390	0.32 355	0.32 445	0.32 350	0.31 451	0.30 341	0.31 452	0.31 358	0.30 402	0.32 360	0.32 448	0.32 334	0.31 371	0.30 352	0.47 570	0.32 348	0.34 467

model_zeroshot	0.27 292	0.20 204	0.27 310	0.33 302	0.21 332	0.37 376	0.22 319	0.37 372	0.24 346	0.26 327	0.27 369	0.33 367	0.21 339	0.25 320	0.27 357	0.32 334	0.20 291	0.34 379	0.23 344	0.25 316	0.26 338

tt1	0.31 313	0.93 448	0.24 296	0.33 302	0.23 341	0.31 346	0.24 337	0.32 350	0.24 346	0.32 357	0.23 345	0.32 362	0.25 354	0.32 360	0.24 342	0.27 306	0.26 320	0.27 337	0.26 363	0.27 325	0.27 378

tt3	0.15 211	0.15 176	0.21 274	0.34 309	0.12 249	0.14 208	0.11 208	0.15 254	0.12 255	0.15 247	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.13 207	0.12 247	0.19 252	0.18 282	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.11 193

depth_test_26	0.20 246	0.34 254	0.25 299	0.34 309	0.14 263	0.21 286	0.14 263	0.21 292	0.14 270	0.21 292	0.14 276	0.21 290	0.14 274	0.21 292	0.14 265	0.26 302	0.26 320	0.22 300	0.15 286	0.22 296	0.14 254

DLNR-FE	0.28 298	0.89 433	0.30 329	0.34 309	0.19 313	0.28 329	0.19 304	0.28 328	0.20 325	0.28 333	0.20 331	0.28 338	0.20 331	0.28 341	0.20 322	0.33 340	0.28 341	0.25 327	0.19 325	0.24 313	0.19 305

H2IRNET	0.34 331	0.34 254	0.34 375	0.34 309	0.34 478	0.34 359	0.34 471	0.34 357	0.34 484	0.34 365	0.34 480	0.34 372	0.34 481	0.34 369	0.34 475	0.34 345	0.34 421	0.34 379	0.34 494	0.34 360	0.34 467

DMCA	0.36 352	0.38 269	0.37 393	0.35 313	0.35 482	0.36 367	0.36 483	0.36 364	0.35 489	0.35 369	0.37 501	0.36 379	0.36 492	0.35 372	0.36 483	0.36 358	0.36 434	0.35 395	0.36 513	0.36 384	0.36 481

MLCV	0.31 313	0.35 256	0.27 310	0.35 313	0.28 365	0.35 363	0.27 351	0.35 360	0.28 378	0.36 373	0.27 369	0.35 374	0.27 371	0.35 372	0.27 357	0.34 345	0.27 333	0.34 379	0.27 402	0.34 360	0.27 378

ETE_ROB	0.35 343	0.35 256	0.35 386	0.35 313	0.35 482	0.35 363	0.35 476	0.35 360	0.35 489	0.35 369	0.35 489	0.35 374	0.35 488	0.35 372	0.35 479	0.35 353	0.35 428	0.35 395	0.35 507	0.35 373	0.35 478

DN-CSS_ROB	0.31 313	0.35 256	0.28 319	0.35 313	0.28 365	0.34 359	0.27 351	0.34 357	0.25 351	0.35 369	0.27 369	0.36 379	0.26 364	0.34 369	0.28 366	0.35 353	0.28 341	0.34 379	0.28 423	0.34 360	0.27 378

Any-RAFT	0.32 324	0.36 262	0.27 310	0.36 317	0.27 357	0.36 367	0.27 351	0.36 364	0.27 370	0.36 373	0.27 369	0.36 379	0.27 371	0.36 378	0.28 366	0.36 358	0.28 341	0.36 405	0.28 423	0.36 384	0.28 408

CES	0.39 382	0.47 328	0.36 388	0.36 317	0.37 493	0.45 489	0.35 476	0.35 360	0.40 523	0.36 373	0.44 543	0.47 507	0.36 492	0.44 473	0.36 483	0.37 361	0.39 454	0.44 511	0.35 507	0.37 389	0.36 481

HGLStereo	0.28 298	0.29 243	0.22 283	0.36 317	0.22 335	0.36 367	0.21 314	0.36 364	0.21 330	0.42 427	0.21 337	0.36 379	0.22 340	0.36 378	0.21 326	0.34 345	0.21 296	0.34 379	0.21 332	0.34 360	0.21 313

PAM	0.39 382	1.88 645	0.34 375	0.37 320	0.41 523	0.45 489	0.22 319	0.28 328	0.23 341	0.28 333	0.24 353	0.29 344	0.23 346	0.29 345	0.23 338	0.38 375	0.32 377	0.38 417	0.37 516	0.32 348	0.22 317

RSM	0.36 352	0.36 262	0.43 461	0.37 320	0.42 533	0.49 515	0.42 529	0.37 372	0.28 378	0.36 373	0.29 392	0.36 379	0.30 402	0.37 386	0.28 366	0.34 345	0.31 371	0.34 379	0.35 507	0.40 465	0.29 417

XPNet_ROB	0.37 362	0.37 265	0.37 393	0.37 320	0.37 493	0.37 376	0.37 489	0.37 372	0.37 502	0.37 380	0.37 501	0.37 390	0.37 497	0.37 386	0.37 493	0.37 361	0.37 439	0.37 409	0.37 516	0.37 389	0.37 487

Cross2Single-S	0.30 304	0.35 256	0.26 306	0.38 323	0.27 357	0.36 367	0.23 330	0.41 414	0.23 341	0.36 373	0.23 345	0.36 379	0.23 346	0.36 378	0.23 338	0.37 361	0.25 316	0.35 395	0.22 336	0.35 373	0.23 319

NBS	0.39 382	0.68 388	0.36 388	0.38 323	0.36 488	0.38 383	0.39 512	0.39 386	0.39 520	0.37 380	0.35 489	0.37 390	0.38 503	0.37 386	0.38 497	0.39 388	0.36 434	0.36 405	0.39 534	0.38 402	0.38 494

Weightmod	0.27 292	0.29 243	0.33 361	0.38 323	0.20 321	0.30 338	0.21 314	0.29 333	0.21 330	0.29 338	0.22 340	0.30 351	0.20 331	0.30 349	0.21 326	0.37 361	0.31 371	0.27 337	0.20 327	0.28 331	0.21 313

SME	0.27 292	0.29 243	0.31 347	0.38 323	0.20 321	0.29 332	0.18 298	0.30 338	0.20 325	0.32 357	0.21 337	0.32 362	0.20 331	0.32 360	0.21 326	0.35 353	0.32 377	0.27 337	0.19 325	0.29 335	0.20 309

PStereo	0.32 324	0.36 262	0.28 319	0.38 323	0.29 378	0.36 367	0.27 351	0.38 381	0.27 370	0.38 382	0.28 377	0.36 379	0.27 371	0.36 378	0.28 366	0.32 334	0.27 333	0.33 369	0.27 402	0.33 355	0.27 378

Monster-pub-mixall	0.44 427	0.56 367	0.60 530	0.38 323	0.27 357	0.37 376	0.27 351	0.37 372	0.29 388	0.38 382	0.27 369	0.38 393	0.29 392	0.85 612	0.27 357	1.46 704	0.26 320	0.34 379	0.26 363	0.36 384	0.53 563

WAO-8	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 381	0.38 507	0.38 382	0.38 506	0.38 393	0.38 503	0.38 390	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.38 402	0.38 494

WAO-7	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 381	0.38 507	0.38 382	0.38 506	0.38 393	0.38 503	0.38 390	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.38 530	0.38 402	0.38 494

Venus	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.37 376	0.38 496	0.37 372	0.37 502	0.41 413	0.37 501	0.39 398	0.37 497	0.38 390	0.38 497	0.37 361	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.37 389	0.38 494

IMH	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 381	0.38 507	0.42 427	0.38 506	0.40 408	0.38 503	0.38 390	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.39 461	0.38 530	0.38 402	0.38 494

Monster-pub-eth3d	0.45 450	0.57 370	0.60 530	0.39 333	0.28 365	0.37 376	0.28 362	0.37 372	0.30 404	0.39 389	0.29 392	0.39 398	0.30 402	0.92 624	0.27 357	1.42 701	0.28 341	0.34 379	0.28 423	0.37 389	0.53 563

1test111	0.37 362	1.02 481	0.30 329	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.28 362	0.39 386	0.29 388	0.39 389	0.29 392	0.39 398	0.28 380	0.40 401	0.29 384	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.31 468	0.32 348	0.31 442

cc1	0.37 362	1.02 481	0.30 329	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.28 362	0.39 386	0.29 388	0.39 389	0.29 392	0.39 398	0.28 380	0.40 401	0.29 384	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.31 468	0.32 348	0.31 442

HanzoNet	0.39 382	0.38 269	0.40 440	0.39 333	0.41 523	0.38 383	0.38 496	0.38 381	0.38 507	0.39 389	0.39 516	0.38 393	0.38 503	0.39 398	0.40 514	0.38 375	0.38 447	0.40 474	0.38 530	0.38 402	0.40 504

gwcnet-sp	0.82 576	1.72 600	1.48 724	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 281	0.25 351	1.61 735	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 279	0.15 277	0.24 293	1.33 715	0.32 362	0.16 291	6.75 846	0.23 319

scenet	0.82 576	1.72 600	1.48 724	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 281	0.25 351	1.61 735	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 279	0.15 277	0.24 293	1.33 715	0.32 362	0.16 291	6.75 846	0.23 319

ssnet	0.82 576	1.72 600	1.48 724	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 281	0.25 351	1.61 735	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 279	0.15 277	0.24 293	1.33 715	0.32 362	0.16 291	6.75 846	0.23 319

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 133	0.44 310	0.33 361	0.39 333	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 388	0.36 434	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

iRaft-Stereo_5w	0.34 331	0.42 305	0.31 347	0.39 333	0.30 390	0.38 383	0.30 386	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.37 501	0.41 423	0.34 481	0.38 390	0.30 394	0.34 345	0.27 333	0.34 379	0.26 363	0.34 360	0.26 338

iRaft-Stereo_20w	0.34 331	0.41 293	0.31 347	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.32 445	0.41 414	0.32 463	0.38 382	0.30 407	0.39 398	0.30 402	0.38 390	0.32 448	0.35 353	0.27 333	0.34 379	0.27 402	0.34 360	0.29 417

RAFT + AFF	0.31 313	0.45 319	0.34 375	0.39 333	0.28 365	0.38 383	0.33 456	0.29 333	0.31 451	0.30 341	0.30 407	0.29 344	0.27 371	0.29 345	0.30 394	0.28 312	0.29 356	0.29 350	0.29 438	0.27 325	0.32 449

StereoDRNet-Refined	0.33 330	0.39 276	0.26 306	0.39 333	0.26 356	0.40 392	0.26 347	0.40 395	0.26 365	0.39 389	0.26 364	0.39 398	0.26 364	0.39 398	0.26 355	0.37 361	0.25 316	0.37 409	0.25 357	0.37 389	0.37 487
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.11 637	0.39 276	5.28 833	0.39 333	0.20 321	0.39 390	0.27 351	0.39 386	0.22 334	0.38 382	0.20 331	0.38 393	0.20 331	6.95 858	0.22 330	0.30 325	0.21 296	0.27 337	0.21 332	5.25 839	0.21 313

tt9	0.15 211	0.15 176	0.21 274	0.40 346	0.10 179	0.15 232	0.12 249	0.13 206	0.11 215	0.14 225	0.10 187	0.15 255	0.12 254	0.14 224	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.14 218	0.11 193

test410_97500	0.41 396	0.89 433	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.40 392	0.31 434	0.40 395	0.31 451	0.61 567	0.53 581	0.40 408	0.31 454	0.40 401	0.31 436	0.58 513	0.47 502	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.29 417

test410	0.66 524	5.69 805	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.41 411	0.31 434	0.40 395	0.31 451	0.62 571	0.55 584	0.40 408	0.31 454	0.40 401	0.31 436	0.59 516	0.47 502	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.30 432

Replicate-Monster	0.45 450	0.57 370	0.60 530	0.40 346	0.29 378	0.37 376	0.27 351	0.37 372	0.30 404	0.40 396	0.31 452	0.40 408	0.30 402	0.99 632	0.27 357	1.36 697	0.31 371	0.34 379	0.30 457	0.36 384	0.54 566

w-ln-seven	0.18 240	1.47 582	0.33 361	0.40 346	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 375	0.32 377	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

DCVSM-stereo	0.36 352	1.89 646	0.22 283	0.40 346	0.22 335	0.40 392	0.22 319	0.40 395	0.22 334	0.40 396	0.22 340	0.40 408	0.22 340	0.40 401	0.22 330	0.28 312	0.21 296	0.28 345	0.21 332	0.28 331	0.20 309

IGEV++	0.34 331	0.43 307	0.30 329	0.40 346	0.29 378	0.40 392	0.29 377	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.40 401	0.30 394	0.38 375	0.29 356	0.37 409	0.29 438	0.37 389	0.29 417

ACVNet-DCA	0.37 362	1.00 465	0.30 329	0.40 346	0.29 378	0.40 392	0.29 377	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.39 398	0.28 366	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.32 476	0.33 355	0.32 449

xx1	0.38 368	1.03 483	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.41 411	0.28 362	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.40 401	0.29 384	0.34 345	0.33 390	0.34 379	0.32 476	0.34 360	0.32 449

knoymous	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

anonymousa	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

riskmin	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

Anonymous_2	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

Anonymous_1	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

AdaStereo	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504
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.
Zero-FE251	0.36 352	0.40 280	0.28 319	0.41 361	0.28 365	0.41 411	0.28 362	0.41 414	0.28 378	0.41 413	0.28 377	0.41 423	0.28 380	0.42 435	0.30 394	0.37 361	0.26 320	0.37 409	0.27 402	0.45 491	0.56 577

z-mn7	0.16 223	1.21 555	0.33 361	0.41 361	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 353	0.31 371	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

RAFT-Test	0.36 352	0.37 265	0.33 361	0.41 361	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 414	0.32 463	0.41 413	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.41 421	0.33 460	0.37 361	0.29 356	0.37 409	0.29 438	0.38 402	0.31 442

GwcNet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 421	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

PSMNet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 421	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

GANet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 421	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

ADLNet2	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 421	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

ADLNet	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 421	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

GES	0.66 524	2.34 687	0.29 325	0.41 361	0.29 378	0.41 411	0.29 377	0.42 433	0.29 388	0.40 396	0.41 527	0.41 423	0.30 402	0.51 537	0.29 384	0.32 334	0.29 356	0.32 362	2.46 822	2.49 784	0.30 432

DGSMNet	0.34 331	0.41 293	0.27 310	0.41 361	0.28 365	0.41 411	0.28 362	0.41 414	0.27 370	0.41 413	0.27 369	0.42 441	0.27 371	0.41 421	0.28 366	0.40 396	0.29 356	0.40 474	0.28 423	0.40 465	0.27 378

SCION-MonSter(vits)	0.25 280	0.79 411	0.31 347	0.42 371	0.28 365	0.40 392	0.28 362	0.20 281	0.15 283	0.40 396	0.15 286	0.19 277	0.15 287	0.20 279	0.15 277	0.23 283	0.21 296	0.17 270	0.14 273	0.16 257	0.14 254

HiDET	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.42 433	0.30 404	0.44 473	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 435	0.68 604	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.29 417

LCMNet	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.42 433	0.30 404	0.45 485	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 435	0.69 612	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.29 417

CSFM-Stereo	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.44 473	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 435	0.73 626	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.30 432

HART	0.38 368	0.45 319	0.34 375	0.42 371	0.33 466	0.41 411	0.34 471	0.42 433	0.33 473	0.43 434	0.34 480	0.42 441	0.34 481	0.41 421	0.38 497	0.40 396	0.32 377	0.42 508	0.32 476	0.40 465	0.32 449

RAFT-Stereo-weight	0.45 450	1.90 648	0.34 375	0.42 371	0.36 488	0.43 439	0.35 476	0.42 433	0.34 484	0.42 427	0.34 480	0.44 486	0.34 481	0.41 421	0.34 475	0.38 375	0.32 377	0.38 417	0.32 476	0.38 402	0.33 458

Gwc-CoAtRS	0.41 396	1.49 583	0.32 356	0.42 371	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 414	0.33 473	0.41 413	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.41 421	0.32 448	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.40 465	0.28 408

Anonymus	0.47 467	0.73 397	0.46 471	0.43 378	0.54 577	0.53 543	0.27 351	0.39 386	0.35 489	0.33 362	0.40 519	0.33 367	0.38 503	0.53 546	0.54 574	0.56 510	0.36 434	0.49 544	0.53 586	0.66 557	0.54 566

MonSter++	0.38 368	0.44 310	0.31 347	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.31 434	0.43 441	0.31 451	0.45 485	0.31 452	0.43 450	0.31 454	0.43 442	0.69 612	0.38 375	0.33 390	0.40 474	0.30 457	0.38 402	0.30 432

test_for_model	0.35 343	0.39 276	0.30 329	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.31 436	0.38 375	0.26 320	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAPDPT-zeroshot	0.36 352	0.40 280	0.30 329	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.31 451	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.26 338

gcap_with_dpt	0.35 343	0.39 276	0.30 329	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.30 407	0.44 486	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.38 375	0.26 320	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.27 378

gcap-zeroshot	0.36 352	0.40 280	0.34 375	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.32 463	0.44 473	0.32 463	0.44 486	0.32 462	0.44 473	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.27 378

testlalala	0.36 352	0.40 280	0.34 375	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.32 463	0.44 473	0.32 463	0.44 486	0.32 462	0.44 473	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.27 378

RCA-Stereo	0.51 488	3.22 734	0.34 375	0.44 382	0.34 478	0.44 474	0.34 471	0.43 441	0.34 484	0.43 434	0.34 480	0.44 486	0.33 474	0.43 442	0.33 460	0.38 375	0.29 356	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.29 417

CFNet-RSSM	0.91 600	4.89 773	0.34 375	0.44 382	1.07 671	1.62 734	1.40 756	0.91 611	0.35 489	1.60 732	1.39 760	0.64 577	0.34 481	0.44 473	0.33 460	0.41 404	0.35 428	0.75 607	0.30 457	0.41 476	0.29 417

GeoVLM	0.36 352	0.38 269	0.27 310	0.46 387	0.28 365	0.35 363	0.28 362	0.37 372	0.27 370	0.35 369	0.28 377	0.36 379	0.38 503	0.35 372	0.28 366	1.08 619	0.26 320	0.33 369	0.27 402	0.34 360	0.33 458

fffy	0.38 368	0.43 307	0.33 361	0.46 387	0.33 466	0.45 489	0.32 445	0.45 489	0.32 463	0.45 485	0.32 463	0.45 496	0.33 474	0.45 493	0.32 448	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.37 389	0.36 481

otaku	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 493	0.46 551	0.46 491	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 498	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

Ntro	0.47 467	0.47 328	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.47 501	0.47 549	0.46 493	0.47 557	0.46 491	0.46 552	0.47 507	0.46 549	0.47 502	0.47 551	0.47 469	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

Dean	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 493	0.46 551	0.47 497	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 498	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

ACVNet_1	0.46 459	0.47 328	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 493	0.47 557	0.46 491	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 498	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.47 531	0.46 563	0.46 496	0.46 532

ACVNet-4b	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 493	0.46 551	0.46 491	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.47 502	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

Weightmod_eth	0.20 246	0.24 225	0.28 319	0.47 394	0.14 263	0.24 303	0.14 263	0.17 267	0.13 264	0.22 297	0.16 292	0.22 300	0.13 268	0.20 279	0.16 286	0.24 293	0.20 291	0.19 284	0.14 273	0.16 257	0.24 330

FE-Mocha	0.35 343	0.71 394	0.40 440	0.47 394	0.27 357	0.34 359	0.27 351	0.34 357	0.26 365	0.34 365	0.26 364	0.34 372	0.27 371	0.34 369	0.27 357	0.44 420	0.41 468	0.33 369	0.29 438	0.32 348	0.29 417

LG-Stereo_L2	0.34 331	0.37 265	0.38 395	0.47 394	0.28 365	0.39 390	0.28 362	0.39 386	0.28 378	0.39 389	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.38 390	0.28 366	0.42 418	0.35 428	0.36 405	0.26 363	0.35 373	0.26 338

UNDER WATER	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.47 394	0.47 552	0.47 501	0.47 549	0.47 499	0.47 557	0.47 497	0.47 561	0.47 507	0.46 549	0.47 502	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.47 531	0.46 563	0.47 510	0.47 540

LVE	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.47 394	0.49 560	0.47 501	0.47 549	0.47 499	0.49 566	0.47 497	0.47 561	0.47 507	0.46 549	0.47 502	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.48 539	0.47 570	0.47 510	0.47 540

GANet-RSSM	0.75 552	1.91 649	0.14 189	0.47 394	0.14 263	0.21 286	3.21 839	2.30 782	0.14 270	0.46 491	0.14 276	0.23 308	0.18 315	0.21 292	0.14 265	0.18 241	0.27 333	0.37 409	0.13 266	2.13 765	2.12 802

base	0.56 502	2.58 702	1.43 719	0.48 400	0.27 357	0.54 548	0.31 434	0.53 542	0.30 404	0.54 550	0.26 364	0.46 500	0.31 454	0.52 542	0.28 366	0.49 477	0.28 341	0.45 516	0.32 476	0.57 546	0.26 338

GREAT-IGEV	0.38 368	0.43 307	0.36 388	0.48 400	0.32 453	0.45 489	0.32 445	0.45 489	0.32 463	0.45 485	0.32 463	0.45 496	0.32 462	0.45 493	0.32 448	0.44 420	0.33 390	0.41 492	0.29 438	0.41 476	0.29 417
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GIP-stereo	0.36 352	0.49 336	0.39 407	0.48 400	0.32 453	0.41 411	0.28 362	0.40 395	0.30 404	0.41 413	0.28 377	0.40 408	0.28 380	0.42 435	0.28 366	0.45 450	0.32 377	0.38 417	0.30 457	0.37 389	0.27 378

mms	0.40 388	0.45 319	0.35 386	0.48 400	0.36 488	0.47 501	0.34 471	0.45 489	0.38 507	0.47 497	0.33 472	0.45 496	0.32 462	0.45 493	0.32 448	0.39 388	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.39 451	0.39 501

ccccc	0.41 396	0.44 310	0.34 375	0.48 400	0.35 482	0.48 506	0.35 476	0.51 535	0.35 489	0.47 497	0.35 489	0.47 507	0.34 481	0.47 502	0.35 479	0.41 404	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.41 476	0.39 501

RainbowNet	0.48 474	0.48 334	0.48 487	0.48 400	0.48 556	0.48 506	0.48 558	0.48 504	0.48 564	0.48 504	0.48 565	0.48 514	0.48 559	0.48 512	0.48 558	0.48 474	0.48 508	0.48 539	0.48 574	0.48 514	0.48 542

notaker	0.48 474	0.49 336	0.48 487	0.48 400	0.48 556	0.48 506	0.48 558	0.48 504	0.49 566	0.48 504	0.48 565	0.48 514	0.48 559	0.48 512	0.48 558	0.48 474	0.48 508	0.48 539	0.48 574	0.48 514	0.49 548

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 506	5.10 781	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.44 420	0.37 439	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

canet-new	0.44 427	1.82 631	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

bcnet-new	0.44 427	1.81 623	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

LWStereo	0.44 427	1.82 631	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

LMStereo	0.44 427	1.80 618	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

ARStereo	0.44 427	1.80 618	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

ARStereo-new	0.44 427	1.80 618	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

BARStereo	0.44 427	1.78 612	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.44 480	0.30 404	0.44 473	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.45 450	0.34 421	0.39 461	0.26 363	0.38 402	0.26 338

FCBStereo	0.44 427	1.79 617	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

PSGStereo	0.44 427	1.78 612	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

MUNStereo	0.44 427	1.81 623	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.44 480	0.30 404	0.44 473	0.30 407	0.44 486	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 414	1.76 607	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.31 436	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.26 338

CHEStereo	0.44 427	1.78 612	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

TOTStereo	0.44 427	1.81 623	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 427	1.83 634	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

ACMStereo	0.60 506	5.12 782	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.44 420	0.37 439	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

KABStereo	0.43 414	1.76 607	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

KMOStereo	0.43 414	1.80 618	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 427	1.81 623	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 414	1.77 609	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 414	1.78 612	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 427	1.85 640	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 414	1.77 609	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 427	1.86 643	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 427	1.80 618	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 427	1.82 631	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 414	1.77 609	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 427	1.83 634	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.36 434	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

Pro-Stereo	0.79 563	0.53 357	0.38 395	0.49 407	0.38 501	0.49 515	0.37 489	0.49 512	0.67 605	0.50 527	0.38 506	1.10 657	0.38 503	0.49 519	0.38 497	0.71 548	0.88 609	5.98 855	0.36 513	0.46 496	0.36 481

GCAP-BAT	0.41 396	1.30 567	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.44 473	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.34 421	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 388	1.09 493	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.44 480	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.45 450	0.34 421	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.27 378

MyStereo07	0.60 506	3.72 748	0.48 487	0.49 407	0.41 523	0.36 367	0.32 445	0.49 512	0.43 543	0.51 537	0.42 538	0.49 521	0.43 539	0.51 537	0.64 589	0.49 477	0.45 492	0.34 379	0.32 476	0.35 373	0.43 523

MyStereo04	0.55 499	3.72 748	0.59 526	0.49 407	0.41 523	0.36 367	0.32 445	0.37 372	0.31 451	0.34 365	0.46 552	0.35 374	0.32 462	0.35 372	0.33 460	0.49 477	0.45 492	0.34 379	0.32 476	0.35 373	0.43 523

HaxPig	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.49 407	0.47 552	0.47 501	0.47 549	0.47 499	0.47 557	0.47 497	0.47 561	0.47 507	0.47 558	0.47 502	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.47 531	0.47 570	0.47 510	0.48 542

ACVNet_2	0.49 480	0.49 336	0.49 494	0.49 407	0.49 560	0.49 515	0.49 560	0.49 512	0.49 566	0.49 514	0.49 568	0.49 521	0.49 565	0.49 519	0.49 560	0.49 477	0.49 512	0.49 544	0.49 578	0.49 517	0.49 548

IGEV-Stereo	0.35 343	0.44 310	0.45 465	0.49 407	0.30 390	0.37 376	0.30 386	0.36 364	0.30 404	0.36 373	0.29 392	0.36 379	0.29 392	0.36 378	0.30 394	0.46 462	0.39 454	0.32 362	0.24 354	0.32 348	0.25 332
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	0.41 396	0.46 323	0.33 361	0.49 407	0.33 466	0.49 515	0.33 456	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.33 472	0.49 521	0.33 474	0.51 537	0.33 460	0.41 404	0.30 366	0.41 492	0.30 457	0.79 587	0.29 417

CR7Stereo	0.44 427	1.81 623	0.39 407	0.50 444	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

RMAStereo	0.45 450	1.81 623	0.40 440	0.50 444	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.31 452	0.44 486	0.32 462	0.44 473	0.31 436	0.46 462	0.35 428	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.27 378

252Zero-FE	0.45 450	0.50 341	0.36 388	0.50 444	0.36 488	0.50 524	0.36 483	0.50 521	0.36 500	0.49 514	0.36 494	0.49 521	0.36 492	0.54 549	0.41 522	0.45 450	0.34 421	0.45 516	0.34 494	0.55 540	0.75 622

water-stereo	0.41 396	0.84 421	0.46 471	0.50 444	0.33 466	0.45 489	0.33 456	0.45 489	0.32 463	0.45 485	0.32 463	0.45 496	0.32 462	0.45 493	0.32 448	0.44 420	0.41 468	0.39 461	0.31 468	0.39 451	0.32 449

DVStereo	0.43 414	0.86 425	0.48 487	0.50 444	0.33 466	0.46 496	0.33 456	0.46 493	0.33 473	0.46 491	0.33 472	0.47 507	0.33 474	0.47 502	0.34 475	0.45 450	0.42 478	0.40 474	0.33 488	0.47 510	0.38 494

FoundationStereo	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 527	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

StereoAnything_RVC	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 527	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

dual_stereo	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 527	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

TorneroNet	0.66 524	0.53 357	0.50 500	0.50 444	0.64 595	1.06 639	0.70 615	0.50 521	0.51 578	0.49 514	0.69 617	0.49 521	0.50 570	0.48 512	1.15 683	0.71 548	0.49 512	1.14 664	1.08 684	0.49 517	0.49 548

ccnet	0.80 566	2.28 679	0.33 361	0.50 444	0.33 466	0.50 524	0.33 456	0.50 521	0.33 473	0.49 514	0.33 472	0.49 521	1.56 751	2.38 786	0.33 460	0.41 404	0.29 356	0.42 508	1.57 769	2.28 771	0.29 417

SANet	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 527	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

quiztm	0.43 414	0.49 336	0.40 440	0.51 455	0.40 513	0.51 536	0.40 513	0.50 521	0.40 523	0.50 527	0.40 519	0.51 546	0.40 516	0.50 527	0.40 514	0.44 420	0.34 421	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 467

ATMStereo	0.46 459	1.99 658	0.40 440	0.51 455	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.31 452	0.44 486	0.31 454	0.44 473	0.32 448	0.47 469	0.35 428	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.27 378

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 396	1.06 490	0.40 440	0.51 455	0.31 439	0.44 474	0.30 386	0.43 441	0.32 463	0.44 473	0.30 407	0.56 561	0.30 402	0.44 473	0.31 436	0.45 450	0.34 421	0.39 461	0.27 402	0.40 465	0.27 378

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 396	1.09 493	0.40 440	0.52 458	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.31 452	0.44 486	0.31 454	0.44 473	0.31 436	0.46 462	0.35 428	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.28 408

fffft	0.48 474	0.51 349	0.45 465	0.52 458	0.45 542	0.52 540	0.45 539	0.52 540	0.48 564	0.53 544	0.45 548	0.52 548	0.45 545	0.52 542	0.46 543	0.51 493	0.41 468	0.50 552	0.41 546	0.50 524	0.41 513
1: 1. 1
DDF-Stereo	0.43 414	1.15 502	0.57 524	0.53 460	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 414	0.32 463	0.41 413	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.40 401	0.32 448	0.52 495	0.50 520	0.38 417	0.31 468	0.39 451	0.31 442

UGAM-zero	0.51 488	2.17 671	0.39 407	0.53 460	0.36 488	0.50 524	0.36 483	0.50 521	0.36 500	0.49 514	0.36 494	0.50 535	0.35 488	0.50 527	0.36 483	0.49 477	0.37 439	0.47 531	0.35 507	0.46 496	0.34 467

GCST	0.50 483	2.08 661	0.38 395	0.53 460	0.35 482	0.49 515	0.35 476	0.50 521	0.35 489	0.49 514	0.35 489	0.49 521	0.35 488	0.49 519	0.35 479	0.48 474	0.37 439	0.45 516	0.33 488	0.44 486	0.33 458

LACA3	0.23 273	0.25 232	0.27 310	0.54 463	0.17 295	0.25 313	0.17 289	0.25 316	0.17 302	0.25 318	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 320	0.17 296	0.28 312	0.23 310	0.24 320	0.17 317	0.24 313	0.17 291

depthmonostereo	0.44 427	0.85 423	0.46 471	0.54 463	0.40 513	0.52 540	0.38 496	0.52 540	0.35 489	0.47 497	0.34 480	0.46 500	0.34 481	0.47 502	0.34 475	0.45 450	0.43 483	0.41 492	0.33 488	0.41 476	0.32 449

SCV_C0	0.45 450	0.88 430	0.49 494	0.54 463	0.37 493	0.48 506	0.37 489	0.48 504	0.37 502	0.48 504	0.36 494	0.48 514	0.37 497	0.49 519	0.37 493	0.50 487	0.41 468	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 467

SCV	0.46 459	0.94 450	0.45 465	0.54 463	0.37 493	0.48 506	0.38 496	0.48 504	0.37 502	0.48 504	0.39 516	0.48 514	0.37 497	0.49 519	0.37 493	0.50 487	0.46 494	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 467

UGAM	0.51 488	2.23 676	0.39 407	0.54 463	0.35 482	0.50 524	0.35 476	0.49 512	0.35 489	0.49 514	0.35 489	0.49 521	0.36 492	0.50 527	0.36 483	0.49 477	0.37 439	0.45 516	0.34 494	0.45 491	0.34 467

FCDSN-DC	0.41 396	0.59 375	0.64 545	0.54 463	0.33 466	0.50 524	0.37 489	0.42 433	0.40 523	0.61 567	0.43 541	0.50 535	0.49 565	0.38 390	0.32 448	0.28 312	0.23 310	0.26 332	0.22 336	0.35 373	0.28 408
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet_ROB	0.54 495	0.54 361	0.54 516	0.54 463	0.53 574	0.54 548	0.54 574	0.53 542	0.54 582	0.54 550	0.54 583	0.54 554	0.53 577	0.54 549	0.54 574	0.54 500	0.53 533	0.54 566	0.54 588	0.54 539	0.54 566

GeoMambaStereo_RVC	0.56 502	2.49 698	1.46 722	0.55 470	0.30 390	0.53 543	0.26 347	0.47 499	0.29 388	0.50 527	0.31 452	0.51 546	0.29 392	0.44 473	0.28 366	0.53 498	0.31 371	0.57 571	0.29 438	0.51 530	0.27 378

ww	0.47 467	0.52 351	0.38 395	0.56 471	0.37 493	0.56 551	0.38 496	0.56 549	0.37 502	0.56 556	0.77 638	0.56 561	0.37 497	0.57 559	0.37 493	0.49 477	0.33 390	0.49 544	0.33 488	0.49 517	0.33 458

z-ln-s-r	0.21 256	1.40 580	0.53 515	0.56 471	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.05 129	0.57 512	0.44 491	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GASTEREO	0.48 474	1.21 555	0.47 479	0.57 473	0.38 501	0.50 524	0.38 496	0.50 521	0.38 507	0.50 527	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.50 527	0.38 497	0.52 495	0.42 478	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 467

CASS	0.57 505	0.89 433	0.56 520	0.57 473	0.56 578	0.56 551	0.56 576	0.56 549	0.53 580	0.57 560	0.57 587	0.59 569	0.48 559	0.56 554	0.57 578	0.55 506	0.56 538	0.47 531	0.56 594	0.62 553	0.56 577
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MSCF	0.51 488	1.40 580	0.49 494	0.58 475	0.38 501	0.50 524	0.38 496	0.54 545	0.41 533	0.52 541	0.41 527	0.53 550	0.42 534	0.53 546	0.41 522	0.60 518	0.47 502	0.48 539	0.37 516	0.48 514	0.38 494

TorneroNet-64	0.45 450	0.27 238	0.30 329	0.58 475	0.27 357	0.70 577	0.30 386	0.28 328	0.73 635	0.73 591	0.28 377	0.71 589	0.66 600	0.75 593	0.27 357	0.27 306	0.29 356	0.37 409	0.75 641	0.28 331	0.30 432

PML	0.46 459	1.36 574	0.29 325	0.58 475	0.30 390	0.57 558	0.29 377	0.57 553	0.29 388	0.57 560	0.29 392	0.57 565	0.29 392	0.56 554	0.29 384	0.52 495	0.30 366	0.53 563	0.31 468	0.53 538	0.30 432

S0	0.42 411	0.44 310	0.54 516	0.59 478	0.34 478	0.48 506	0.22 319	0.51 535	0.25 351	0.51 537	0.34 480	0.53 550	0.35 488	0.47 502	0.36 483	0.55 506	0.39 454	0.49 544	0.27 402	0.46 496	0.34 467

GSStereo	0.81 571	4.28 765	0.50 500	0.59 478	0.40 513	0.51 536	0.38 496	0.50 521	0.38 507	0.50 527	0.38 506	0.50 535	3.79 836	0.50 527	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.35 478

MyStereo8	0.71 541	3.92 757	0.52 511	0.59 478	0.52 571	0.57 558	0.53 571	0.59 559	0.50 571	0.59 564	0.51 578	0.57 565	0.50 570	0.56 554	0.52 570	0.54 500	0.49 512	0.54 566	0.49 578	0.55 540	0.50 551

LL-Strereo2	0.48 474	1.73 605	0.51 507	0.59 478	0.34 478	0.42 432	0.33 456	0.40 395	0.31 451	0.42 427	0.33 472	0.42 441	0.31 454	0.44 473	0.39 511	0.60 518	0.51 525	0.44 511	0.33 488	0.44 486	0.33 458

PA-Net	11.80 854	223.51 886	0.62 538	0.59 478	0.71 612	0.59 560	0.73 622	0.67 574	0.73 635	0.55 554	0.61 597	0.60 570	0.74 626	0.63 572	0.73 626	0.66 537	0.60 553	0.69 592	0.66 618	0.72 573	0.65 595
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCG-NET	0.61 513	1.21 555	0.54 516	0.61 483	0.53 574	0.67 572	0.53 571	0.66 573	0.53 580	0.64 575	0.53 581	0.65 581	0.53 577	0.59 563	0.52 570	0.65 535	0.48 508	0.64 582	0.52 584	0.58 549	0.50 551

LG-Stereo_L1	0.47 467	0.52 351	0.47 479	0.62 484	0.39 511	0.53 543	0.40 513	0.53 542	0.39 520	0.53 544	0.39 516	0.53 550	0.39 515	0.53 546	0.39 511	0.55 506	0.46 494	0.49 544	0.37 516	0.49 517	0.37 487

MonSter	0.60 506	0.64 385	0.52 511	0.62 484	0.44 538	2.07 754	0.44 533	0.62 566	0.44 546	0.62 571	0.44 543	0.62 575	0.44 541	0.62 567	0.44 536	0.58 513	0.42 478	0.62 578	0.46 563	0.58 549	0.42 520

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 368	0.35 256	0.56 520	0.63 486	0.29 378	0.36 367	0.29 377	0.36 364	0.29 388	0.39 389	0.29 392	0.36 379	0.29 392	0.36 378	0.29 384	0.62 527	0.57 540	0.35 395	0.29 438	0.36 384	0.29 417

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 368	0.35 256	0.56 520	0.63 486	0.28 365	0.36 367	0.28 362	0.36 364	0.28 378	0.36 373	0.28 377	0.36 379	0.28 380	0.36 378	0.28 366	0.62 527	0.57 540	0.35 395	0.28 423	0.35 373	0.28 408

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 474	0.55 364	0.47 479	0.63 486	0.41 523	0.56 551	0.44 533	0.56 549	0.41 533	0.56 556	0.41 527	0.57 565	0.42 534	0.56 554	0.41 522	0.55 506	0.43 483	0.51 557	0.37 516	0.51 530	0.37 487

MyStereo06	0.75 552	4.12 759	0.60 530	0.63 486	0.61 589	0.62 566	0.66 591	0.56 549	0.45 550	0.55 554	0.48 565	0.54 554	0.46 549	0.57 559	0.45 539	0.60 518	0.57 540	0.64 582	0.55 590	0.72 573	0.55 574

MyStereo05	0.80 566	4.12 759	0.63 542	0.63 486	0.61 589	0.62 566	0.66 591	0.65 570	0.62 596	0.67 581	0.61 597	0.65 581	0.58 586	0.67 577	0.55 577	0.60 518	0.57 540	0.64 582	0.55 590	0.72 573	0.55 574

LG-Stereo	0.60 506	0.58 372	0.47 479	0.64 491	0.74 617	1.00 620	0.69 608	0.57 553	0.41 533	0.57 560	0.41 527	0.57 565	0.41 528	1.00 634	0.75 631	0.91 589	0.51 525	0.52 560	0.37 516	0.52 534	0.37 487

DN	0.53 494	0.85 423	0.45 465	0.65 492	0.44 538	0.60 561	0.44 533	0.60 561	0.44 546	0.60 565	0.45 548	0.60 570	0.44 541	0.60 565	0.44 536	0.56 510	0.42 478	0.56 570	0.42 554	0.56 543	0.42 520

MSKI-zero shot	0.24 277	0.21 210	0.49 494	0.65 492	0.18 307	0.22 291	0.17 289	0.23 305	0.18 309	0.21 292	0.17 300	0.23 308	0.28 380	0.23 306	0.18 310	0.21 269	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.21 294	0.16 273

LMCR-Stereo	0.65 522	0.63 383	0.65 549	0.65 492	0.65 597	0.66 571	0.63 587	0.58 556	0.65 601	0.63 574	0.64 601	0.65 581	0.65 597	0.66 575	0.66 595	0.66 537	0.64 563	0.65 586	0.67 622	0.68 562	0.73 618

DSFCA	0.66 524	0.73 397	0.78 587	0.65 492	0.65 597	0.64 568	0.64 588	0.65 570	0.63 599	0.64 575	0.64 601	0.64 577	0.64 595	0.65 574	0.65 592	0.65 535	0.65 565	0.65 586	0.65 615	0.66 557	0.64 593

AIO-test1	0.54 495	0.60 380	0.52 511	0.66 496	0.47 552	0.61 563	0.47 549	0.58 556	0.46 551	0.61 567	0.46 552	0.61 573	0.45 545	0.62 567	0.45 539	0.61 522	0.52 529	0.57 571	0.48 574	0.57 546	0.48 542

rgla	0.45 450	0.54 361	0.33 361	0.67 497	0.32 453	0.48 506	0.33 456	0.48 504	0.33 473	0.48 504	0.94 661	0.48 514	0.33 474	0.47 502	0.33 460	0.45 450	0.52 529	0.53 563	0.31 468	0.45 491	0.32 449

416test1013	0.49 480	0.80 414	0.33 361	0.67 497	0.33 466	0.48 506	0.41 522	0.48 504	0.39 520	0.48 504	0.93 660	0.52 548	0.32 462	0.52 542	0.38 497	0.49 477	0.51 525	0.53 563	0.37 516	0.51 530	0.36 481

416test	0.46 459	0.55 364	0.33 361	0.67 497	0.33 466	0.48 506	0.33 456	0.48 504	0.33 473	0.48 504	0.99 667	0.48 514	0.33 474	0.48 512	0.33 460	0.45 450	0.52 529	0.54 566	0.32 476	0.45 491	0.32 449

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 530	0.78 409	0.67 555	0.67 497	0.66 600	0.67 572	0.67 595	0.65 570	0.66 603	0.66 579	0.67 606	0.66 584	0.67 602	0.67 577	0.72 625	0.66 537	0.67 568	0.67 588	0.67 622	0.67 560	0.67 600

AIO-test2	0.55 499	0.59 375	0.52 511	0.67 497	0.47 552	0.61 563	0.47 549	0.61 565	0.47 557	0.61 567	0.47 561	0.61 573	0.48 559	0.62 567	0.47 551	0.64 533	0.53 533	0.58 573	0.47 570	0.58 549	0.48 542

S	0.56 502	0.61 382	0.54 516	0.68 502	0.48 556	0.65 569	0.49 560	0.63 567	0.49 566	0.64 575	0.49 568	0.64 577	0.48 559	0.62 567	0.49 560	0.63 531	0.62 559	0.59 576	0.48 574	0.57 546	0.48 542

GStereo	0.75 552	2.98 727	1.68 737	0.69 503	0.39 511	0.72 581	0.41 522	0.72 585	0.34 484	0.73 591	0.41 527	0.72 592	0.49 565	0.74 591	0.47 551	0.69 541	0.48 508	0.74 605	0.40 536	0.69 566	0.44 526

mm2	0.69 535	0.69 389	0.69 565	0.69 503	0.69 606	0.69 574	0.69 608	0.69 576	0.69 616	0.69 584	0.69 617	0.69 585	0.69 614	0.69 580	0.69 612	0.69 541	0.69 580	0.69 592	0.69 628	0.69 566	0.69 604

mm1	0.69 535	0.69 389	0.69 565	0.69 503	0.69 606	0.69 574	0.69 608	0.69 576	0.69 616	0.69 584	0.69 617	0.69 585	0.69 614	0.69 580	0.69 612	0.69 541	0.69 580	0.69 592	0.69 628	0.69 566	0.69 604

GEAStereo	0.62 516	3.91 755	0.48 487	0.69 503	0.38 501	0.51 536	0.38 496	0.51 535	0.38 507	0.53 544	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.51 537	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 467

gasm-f	0.62 516	3.91 755	0.48 487	0.69 503	0.38 501	0.51 536	0.38 496	0.51 535	0.38 507	0.53 544	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.51 537	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 467

4D-IteraStereo	0.78 562	3.13 731	0.89 599	0.69 503	0.32 453	0.40 392	0.32 445	0.76 589	0.97 668	0.52 541	0.65 603	0.89 619	0.32 462	0.76 594	0.98 658	0.83 582	0.94 618	0.35 395	0.27 402	0.70 571	0.89 643

Selective-IGEV	0.51 488	0.55 364	0.45 465	0.69 503	0.45 542	0.61 563	0.45 539	0.50 521	0.40 523	0.56 556	0.44 543	0.55 558	0.40 516	0.72 586	0.67 596	0.59 516	0.46 494	0.45 516	0.34 494	0.46 496	0.37 487

LL-Strereo	1.01 625	5.06 780	1.63 733	0.70 510	1.43 753	0.56 551	0.46 543	0.57 553	0.50 571	0.57 560	0.50 572	1.58 735	0.49 565	0.59 563	0.50 563	1.64 719	0.52 529	0.51 557	1.37 756	0.52 534	0.45 529

DMCA-RVC	0.70 538	0.80 414	0.70 568	0.70 510	0.70 610	0.70 577	0.70 615	0.71 581	0.70 624	0.70 586	0.71 627	0.71 589	0.70 618	0.70 582	0.69 612	0.69 541	0.70 583	0.69 592	0.70 632	0.69 566	0.70 607

DStereoRT	0.73 548	0.81 418	0.73 579	0.71 512	0.74 617	0.73 583	0.75 624	0.71 581	0.71 629	0.74 597	0.72 630	0.73 596	0.80 635	0.71 584	0.73 626	0.76 567	0.71 587	0.73 600	0.72 637	0.70 571	0.76 625

anonymity	0.63 518	0.69 389	0.56 520	0.71 512	0.56 578	0.71 579	0.56 576	0.71 581	0.56 583	0.72 587	0.56 586	0.71 589	0.56 581	0.71 584	0.58 580	0.68 540	0.55 536	0.68 589	0.55 590	0.68 562	0.54 566

HLF11	0.17 231	0.05 68	0.63 542	0.72 514	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.71 548	0.59 550	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf8	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.72 514	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 231	0.05 68	0.65 549	0.72 514	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.71 548	0.59 550	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

iGMRVC	0.84 583	2.85 724	0.72 575	0.72 514	0.73 615	0.77 586	0.79 629	0.73 586	0.74 637	0.73 591	0.72 630	0.73 596	0.76 629	0.73 589	0.73 626	0.72 556	0.73 590	0.73 600	0.72 637	0.73 576	0.72 614

ManiGeoR	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.73 518	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf10	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.73 518	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

SMoEStereo_RVC	0.63 518	0.75 402	0.51 507	0.73 518	0.53 574	0.71 579	0.47 549	0.67 574	0.58 586	0.74 597	0.60 593	0.72 592	0.53 577	0.74 591	0.51 568	0.61 522	0.62 559	0.62 578	0.61 604	0.63 554	0.61 583

ARAFT	0.68 532	0.81 418	0.63 542	0.74 521	0.60 583	0.78 588	0.62 586	0.77 591	0.66 603	0.74 597	0.63 599	0.75 599	0.62 594	0.83 607	0.60 585	0.70 547	0.55 536	0.70 597	0.60 602	0.78 585	0.55 574

GeoAtt-L (ZS)	0.60 506	0.70 392	0.51 507	0.75 522	0.46 544	0.72 581	0.46 543	0.76 589	0.46 551	0.72 587	0.46 552	0.72 592	0.46 549	0.72 586	0.46 543	0.75 564	0.51 525	0.70 597	0.45 560	0.69 566	0.45 529

GCAP-Stereo	0.75 552	4.15 762	0.42 459	0.75 522	0.35 482	0.78 588	0.40 513	0.79 592	0.38 507	0.78 601	0.36 494	0.78 602	0.36 492	0.79 596	0.39 511	0.75 564	0.39 454	0.76 609	0.39 534	0.75 578	0.39 501

AFF-stereo	0.73 548	0.88 430	0.67 555	0.75 522	0.68 605	0.75 585	0.64 588	0.80 595	0.72 632	0.83 612	0.70 621	0.82 610	0.64 595	0.84 608	0.67 596	0.77 570	0.63 561	0.81 618	0.63 606	0.78 585	0.62 586

SE	0.64 520	0.73 397	0.77 585	0.79 525	0.59 581	0.78 588	0.54 574	0.58 556	0.58 586	0.78 601	0.59 591	0.63 576	0.18 315	0.78 595	0.52 570	0.80 573	0.65 565	0.69 592	0.57 597	0.75 578	0.52 560

PointNet	0.60 506	0.75 402	0.49 494	0.79 525	0.50 564	0.79 591	0.49 560	0.79 592	0.49 566	0.80 604	0.49 568	0.79 604	0.49 565	0.80 598	0.49 560	0.63 531	0.40 458	0.63 580	0.40 536	0.63 554	0.40 504

DLNR_Zeroshot_test	0.31 313	0.28 241	0.47 479	0.79 525	0.24 346	0.30 338	0.26 347	0.30 338	0.24 346	0.32 357	0.23 345	0.31 358	0.24 350	0.30 349	0.23 338	0.29 324	0.26 320	0.29 350	0.24 354	0.33 355	0.23 319

G-Net	0.79 563	0.79 411	0.79 590	0.79 525	0.79 630	0.79 591	0.79 629	0.79 592	0.79 643	0.79 603	0.79 643	0.79 604	0.79 634	0.79 596	0.79 636	0.79 571	0.79 600	0.79 613	0.79 648	0.79 587	0.79 630

MIM_Stereo	0.25 280	0.23 217	0.66 551	0.80 529	0.17 295	0.22 291	0.17 289	0.23 305	0.18 309	0.26 327	0.17 300	0.21 290	0.17 303	0.25 320	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.21 295	0.17 317	0.22 296	0.17 291

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 538	0.72 396	0.71 572	0.80 529	0.62 594	0.82 599	0.61 585	0.81 598	0.62 596	0.81 607	0.63 599	0.80 606	0.70 618	0.73 589	0.61 587	0.76 567	0.61 558	0.74 605	0.61 604	0.77 583	0.61 583

NaN_ROB	0.80 566	0.80 414	0.80 591	0.80 529	0.80 633	0.80 593	0.80 632	0.80 595	0.80 645	0.80 604	0.80 645	0.80 606	0.80 635	0.80 598	0.80 639	0.80 573	0.80 603	0.80 616	0.80 650	0.80 590	0.80 631

CSAN	0.80 566	0.80 414	0.80 591	0.80 529	0.80 633	0.80 593	0.80 632	0.80 595	0.80 645	0.80 604	0.80 645	0.80 606	0.80 635	0.80 598	0.80 639	0.80 573	0.80 603	0.80 616	0.80 650	0.80 590	0.80 631

AIO-Stereo	0.84 583	0.66 386	0.70 568	0.83 533	0.67 602	0.98 618	0.82 639	1.14 644	0.72 632	1.03 647	0.74 634	1.03 650	1.09 672	0.99 632	0.45 539	1.04 616	0.73 590	0.95 645	0.74 639	0.94 621	0.46 532

CAR	0.72 544	0.76 405	0.59 526	0.84 534	1.19 691	0.81 596	0.58 579	0.81 598	0.58 586	0.81 607	0.58 589	0.83 611	0.59 588	0.82 602	0.59 583	0.71 548	0.49 512	0.73 600	0.68 624	0.87 601	0.52 560

MSE-Stereo	0.72 544	0.76 405	0.59 526	0.84 534	1.19 691	0.81 596	0.58 579	0.81 598	0.58 586	0.81 607	0.58 589	0.83 611	0.59 588	0.82 602	0.59 583	0.71 548	0.49 512	0.73 600	0.68 624	0.87 601	0.52 560

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 480	0.98 455	0.64 545	0.84 534	0.46 544	0.45 489	0.35 476	0.47 499	0.47 557	0.45 485	0.34 480	0.46 500	0.48 559	0.46 498	0.35 479	0.39 388	0.71 587	0.39 461	0.35 507	0.41 476	0.41 513

test_xeample3	1.10 635	1.81 623	0.61 536	0.84 534	0.49 560	0.77 586	0.66 591	0.92 614	1.40 760	0.68 583	0.46 552	0.78 602	0.54 580	1.72 741	1.48 762	1.34 694	1.52 733	1.35 737	1.67 794	1.33 716	1.55 759

RSM++	0.76 558	0.82 420	0.66 551	0.85 538	0.64 595	0.85 603	0.71 618	0.94 618	0.64 600	0.87 613	0.67 606	0.87 615	0.65 597	0.84 608	0.65 592	0.81 577	0.70 583	0.79 613	0.71 635	0.83 597	0.70 607

Selective-RAFT-Error	0.88 597	0.84 421	0.98 611	0.86 539	0.97 654	0.88 607	0.95 653	0.84 602	0.99 671	0.92 620	0.82 647	0.84 613	0.98 653	0.87 613	0.97 657	0.81 577	0.83 606	0.79 613	0.82 655	0.79 587	0.85 638

monster-pro	0.75 552	1.67 597	0.64 545	0.89 540	0.57 580	0.86 605	0.56 576	0.87 604	0.56 583	0.87 613	0.57 587	0.88 616	0.57 583	0.87 613	0.57 578	0.79 571	0.58 544	0.76 609	0.54 588	0.77 583	0.54 566

FC-DCNN	1.07 632	1.09 493	0.98 611	0.89 540	0.52 571	1.41 723	0.91 646	1.21 702	1.24 748	1.96 750	2.05 820	1.91 751	1.30 739	1.27 719	1.08 673	0.80 573	0.60 553	0.58 573	0.41 546	0.68 562	0.54 566

DDUNet	0.81 571	2.45 696	0.57 524	0.90 542	0.60 583	0.88 607	0.59 583	0.90 609	0.60 592	0.88 615	0.60 593	0.90 620	0.58 586	0.88 615	0.60 585	0.84 584	0.60 553	0.86 626	0.57 597	0.86 600	0.60 582

ADCS	0.09 86	0.02 12	0.04 64	0.90 542	0.06 148	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 224	0.36 483	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

UDG	0.80 566	2.21 675	0.60 530	0.91 544	0.60 583	0.90 610	0.58 579	0.88 608	0.60 592	0.90 616	0.60 593	0.88 616	0.60 590	0.90 618	0.58 580	0.86 586	0.60 553	0.84 624	0.59 601	0.84 598	0.61 583

DPSM_ROB	0.92 602	0.91 439	0.91 604	0.91 544	0.92 648	0.92 612	0.92 648	0.92 614	0.91 655	0.93 622	0.91 656	0.92 623	0.90 642	0.91 620	0.92 650	0.92 592	0.91 612	0.91 632	0.92 660	0.93 617	0.93 650

DPSM	0.92 602	0.91 439	0.91 604	0.91 544	0.92 648	0.92 612	0.92 648	0.92 614	0.91 655	0.93 622	0.91 656	0.92 623	0.90 642	0.91 620	0.92 650	0.92 592	0.91 612	0.91 632	0.92 660	0.93 617	0.93 650

MGA	0.73 548	0.76 405	0.60 530	0.92 547	1.17 687	0.81 596	0.59 583	0.84 602	0.62 596	0.81 607	0.59 591	0.84 613	0.60 590	0.81 601	0.61 587	0.71 548	0.53 533	0.89 628	0.53 586	0.75 578	0.54 566

zero-FE	0.72 544	1.31 569	0.66 551	0.92 547	0.60 583	0.82 599	0.58 579	0.82 601	0.58 586	0.81 607	0.60 593	0.81 609	0.60 590	0.82 602	0.58 580	0.74 563	0.59 550	0.73 600	0.52 584	0.76 581	0.51 558

tt45	1.04 630	0.88 430	1.36 711	0.92 547	1.03 667	1.51 729	0.79 629	0.70 580	0.88 651	0.74 597	0.90 651	1.60 736	0.72 624	1.60 735	0.75 631	0.91 589	0.78 598	1.52 746	0.79 648	1.14 642	1.32 746

PAM_32	0.64 520	2.38 691	0.51 507	0.92 547	0.43 537	0.53 543	0.44 533	0.87 604	0.43 543	0.52 541	0.45 548	0.53 550	0.40 516	0.54 549	0.46 543	0.62 527	0.56 538	0.48 539	0.45 560	0.76 581	0.44 526

MoCha-V2	2.11 763	26.97 858	0.78 587	0.92 547	0.77 627	0.96 617	0.72 621	0.90 609	0.72 632	0.94 624	0.70 621	0.90 620	0.71 623	0.91 620	0.71 623	0.85 585	0.71 587	0.88 627	0.69 628	0.87 601	0.67 600

Syn2CoEx	0.25 280	1.31 569	0.74 580	0.92 547	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 587	0.75 593	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

pmcnn	0.92 602	0.92 444	0.92 606	0.92 547	0.92 648	0.92 612	0.92 648	0.92 614	0.92 660	0.92 620	0.92 659	0.92 623	0.92 647	0.92 624	0.92 650	0.92 592	0.92 614	0.92 635	0.92 660	0.92 612	0.92 648

DCRE	0.84 583	1.89 646	0.77 585	0.94 554	0.72 614	0.88 607	0.73 622	0.87 604	0.78 639	0.90 616	0.71 627	0.88 616	0.67 602	0.88 615	0.73 626	0.81 577	0.68 574	0.81 618	0.70 632	0.82 595	0.70 607

DGTPSM_ROB	0.93 607	1.00 465	0.92 606	0.94 554	0.96 653	0.91 611	0.92 648	0.91 611	0.96 667	0.91 618	0.96 662	0.93 626	0.92 647	0.94 626	0.92 650	0.92 592	0.92 614	0.90 629	0.92 660	0.94 621	0.91 647

ToySt	0.92 602	2.11 665	0.90 602	0.95 556	0.79 630	0.99 619	0.78 628	0.94 618	0.81 648	0.94 624	0.78 641	0.95 629	0.77 631	0.94 626	0.86 646	0.91 589	0.79 600	0.85 625	0.77 644	0.89 605	0.73 618

R-Stereo Train	0.81 571	0.96 452	0.67 555	0.95 556	0.67 602	0.95 615	0.68 600	0.95 620	0.68 611	0.95 626	0.68 612	0.96 630	0.68 607	0.96 630	0.68 604	0.94 598	0.68 574	0.94 643	0.68 624	0.94 621	0.68 602

RAFT-Stereo	0.81 571	0.96 452	0.67 555	0.95 556	0.67 602	0.95 615	0.68 600	0.95 620	0.68 611	0.95 626	0.68 612	0.96 630	0.68 607	0.96 630	0.68 604	0.94 598	0.68 574	0.94 643	0.68 624	0.94 621	0.68 602
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_c	0.35 343	0.07 86	1.00 613	0.96 559	0.07 157	0.07 144	0.09 175	0.14 224	0.14 270	0.09 171	0.09 182	0.09 172	0.09 181	0.13 207	0.09 176	1.71 721	1.71 753	0.16 259	0.08 172	0.13 200	0.09 160

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 552	0.92 444	0.85 598	0.96 559	0.59 581	1.27 705	0.44 533	0.59 559	0.69 616	0.91 618	0.68 612	0.55 558	0.61 593	1.06 652	0.83 644	0.62 527	0.70 583	0.90 629	0.41 546	0.89 605	0.56 577

ff7	1.68 715	2.68 706	1.35 703	0.97 561	0.89 641	1.84 740	2.15 810	2.12 756	1.80 797	2.05 760	1.56 766	2.33 781	2.12 804	2.23 777	2.25 816	1.31 690	1.07 634	1.48 742	1.41 759	0.90 608	1.04 671

ffff	1.68 715	2.68 706	1.35 703	0.97 561	0.89 641	1.84 740	2.15 810	2.12 756	1.80 797	2.05 760	1.56 766	2.33 781	2.12 804	2.23 777	2.25 816	1.31 690	1.07 634	1.48 742	1.41 759	0.90 608	1.04 671

ccc-4	1.68 715	2.68 706	1.35 703	0.97 561	0.89 641	1.84 740	2.15 810	2.12 756	1.80 797	2.05 760	1.56 766	2.33 781	2.12 804	2.23 777	2.25 816	1.31 690	1.07 634	1.48 742	1.41 759	0.90 608	1.04 671

StereoNetSlim22	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 622	1.00 672	1.00 628	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 634	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 661

StereoNetSlim	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 622	1.00 672	1.00 628	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 634	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 661

LGCAT	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 622	1.00 672	1.00 628	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 634	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 661

Test_v1	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 622	1.00 672	1.00 628	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 634	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 661

GANet	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 622	1.00 672	1.00 628	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 634	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 661

TDLM	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 622	1.00 672	1.00 628	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 634	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 661

CVANet_RVC	1.00 615	1.00 465	1.00 613	1.00 564	1.00 656	1.00 620	1.00 658	1.00 622	1.00 672	1.00 628	1.00 668	1.00 633	1.00 654	1.00 634	1.00 660	1.00 608	1.00 620	1.00 651	1.00 671	1.00 626	1.00 661

AdaDepth	0.86 592	0.93 448	0.71 572	1.01 571	1.07 671	1.02 636	0.71 618	1.00 622	0.71 629	1.01 641	0.71 627	1.00 633	0.72 624	1.14 663	0.71 623	0.92 592	0.64 563	0.90 629	0.64 611	0.89 605	0.69 604

trnet	1.01 625	1.01 477	1.01 623	1.01 571	1.01 664	1.01 630	1.01 666	1.01 633	1.01 679	1.01 641	1.01 675	1.01 644	1.01 664	1.01 644	1.01 667	1.01 615	1.01 628	1.01 658	1.01 680	1.01 633	1.01 669

ADCMid	0.08 79	0.02 12	0.02 15	1.01 571	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 176	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

STTRV1_RVC	0.82 576	1.60 590	0.70 568	1.01 571	0.60 583	1.07 642	0.69 608	1.01 633	0.60 592	0.72 587	0.55 584	1.02 648	0.68 607	1.03 650	0.67 596	0.89 588	0.63 561	0.92 635	0.57 597	0.90 608	0.65 595

edge stereo	2.43 790	27.07 859	1.14 635	1.06 575	1.14 680	1.08 643	1.17 684	1.16 648	1.14 690	1.10 651	1.16 688	1.09 655	1.16 682	1.10 658	1.16 687	1.10 622	1.11 644	1.16 667	1.19 694	1.13 641	1.11 674

EKT-Stereo	0.37 362	0.40 280	0.44 463	1.07 576	0.29 378	0.34 359	0.31 434	0.36 364	0.29 388	0.38 382	0.31 452	0.37 390	0.30 402	0.36 378	0.29 384	0.34 345	0.28 341	0.39 461	0.30 457	0.37 389	0.30 432

GLC_STEREO	1.07 632	1.01 477	1.06 629	1.07 576	1.05 669	1.06 639	1.08 673	1.08 640	1.05 684	1.07 649	1.06 679	1.08 653	1.05 667	1.06 652	1.10 676	1.07 618	1.09 640	1.05 662	1.05 683	1.06 637	1.12 676

999	1.00 615	1.12 498	0.59 526	1.10 578	1.21 739	1.09 645	0.52 569	1.08 640	1.43 762	1.18 664	1.35 753	0.98 632	0.52 576	0.91 620	0.85 645	0.72 556	1.46 729	0.83 623	0.98 668	0.68 562	1.41 754

HH	0.71 541	2.54 699	0.74 580	1.10 578	0.32 453	0.41 411	0.37 489	0.69 576	0.78 639	0.73 591	0.90 651	0.75 599	1.00 654	0.84 608	0.69 612	0.69 541	0.40 458	0.35 395	0.26 363	0.35 373	0.26 338

HanStereo	0.71 541	2.54 699	0.74 580	1.10 578	0.32 453	0.41 411	0.37 489	0.69 576	0.78 639	0.73 591	0.90 651	0.75 599	1.00 654	0.84 608	0.69 612	0.69 541	0.40 458	0.35 395	0.26 363	0.35 373	0.26 338

DPSimNet_ROB	0.97 612	1.18 507	0.81 594	1.10 578	0.91 645	1.02 636	0.82 639	1.04 639	0.91 655	1.03 647	0.86 650	1.28 719	0.82 639	1.03 650	0.89 647	1.17 633	0.81 605	1.02 659	0.82 655	1.08 638	0.81 634

MSMD_ROB	1.19 642	1.10 497	0.70 568	1.10 578	0.60 583	1.10 646	0.70 615	1.10 643	0.70 624	1.10 651	0.70 621	1.10 657	0.70 618	7.00 859	0.70 621	1.10 622	0.70 583	1.10 663	0.70 632	1.10 639	0.70 607

AF-Net	2.37 787	25.71 854	1.17 639	1.13 583	1.15 682	1.15 653	1.18 685	1.19 653	1.16 692	1.10 651	1.15 685	1.10 657	1.18 683	1.12 662	1.15 683	1.10 622	1.10 643	1.17 671	1.15 690	1.16 647	1.12 676

DF	0.39 382	1.37 576	1.02 626	1.14 584	0.12 249	0.16 251	0.12 249	0.16 260	0.12 255	0.16 257	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 258	0.12 247	1.12 628	1.00 620	0.15 250	0.12 246	0.15 245	0.12 234

ktn	0.72 544	0.53 357	1.08 631	1.14 584	0.51 570	1.22 701	1.36 749	0.51 535	0.59 591	0.51 537	0.51 578	0.69 585	1.20 685	0.67 577	0.51 568	0.51 493	0.49 512	0.58 573	0.66 618	0.52 534	0.53 563

Nwc_Net	2.37 787	25.95 855	1.15 637	1.14 584	1.15 682	1.08 643	1.14 678	1.17 650	1.16 692	1.14 661	1.15 685	1.08 653	1.15 678	1.11 660	1.14 681	1.10 622	1.11 644	1.16 667	1.09 686	1.16 647	1.15 682

KSHMR	0.66 524	0.50 341	0.48 487	1.15 587	0.52 571	0.49 515	0.51 568	0.49 512	0.71 629	0.67 581	0.50 572	1.16 665	1.11 673	0.66 575	0.52 570	0.49 477	0.49 512	0.51 557	0.66 618	0.50 524	1.14 681

HBP-ISP	1.24 692	1.72 600	1.65 734	1.15 587	0.76 624	1.40 721	0.88 642	1.67 737	1.02 680	1.69 742	1.38 758	1.69 742	1.21 731	1.87 752	1.21 739	1.05 617	0.79 600	0.97 649	0.80 650	1.19 657	0.75 622

RP	2.33 783	25.00 851	1.13 634	1.15 587	1.15 682	1.10 646	1.15 680	1.15 645	1.15 691	1.12 657	1.15 685	1.09 655	1.13 674	1.10 658	1.15 683	1.11 627	1.09 640	1.16 667	1.12 687	1.16 647	1.17 686

RGC	2.36 785	25.48 852	1.19 643	1.15 587	1.15 682	1.10 646	1.16 683	1.17 650	1.16 692	1.12 657	1.16 688	1.11 661	1.13 674	1.09 656	1.18 690	1.10 622	1.15 651	1.16 667	1.12 687	1.14 642	1.12 676

NCC-stereo	2.36 785	25.52 853	1.17 639	1.15 587	1.17 687	1.11 649	1.11 674	1.15 645	1.16 692	1.10 651	1.16 688	1.10 657	1.15 678	1.14 663	1.13 680	1.09 620	1.11 644	1.15 666	1.16 692	1.17 652	1.17 686

Selective-RAFT	0.89 599	0.89 433	0.72 575	1.16 592	0.78 628	1.06 639	0.82 639	0.87 604	0.97 668	1.00 628	0.91 656	0.90 620	1.00 654	0.89 617	0.93 654	0.83 582	0.83 606	0.82 622	0.82 655	0.81 593	0.82 635

Abc-Net	2.32 782	24.75 850	1.14 635	1.17 593	1.17 687	1.11 649	1.15 680	1.17 650	1.21 745	1.08 650	1.16 688	1.12 662	1.14 677	1.09 656	1.17 689	1.09 620	1.16 652	1.17 671	1.17 693	1.16 647	1.11 674
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.33 783	24.38 849	1.18 641	1.18 594	1.18 690	1.14 652	1.18 685	1.19 653	1.19 699	1.14 661	1.18 692	1.14 663	1.18 683	1.14 663	1.18 690	1.14 631	1.14 650	1.19 678	1.19 694	1.15 645	1.19 690

HSM-Net_RVC	0.95 610	1.17 505	0.78 587	1.18 594	0.71 612	1.16 654	0.75 624	1.09 642	0.80 645	1.10 651	0.75 635	1.17 666	0.74 626	1.17 666	0.80 639	1.13 629	0.73 590	1.17 671	0.77 644	1.16 647	0.72 614
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DisPM	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

CrosDoStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

PFNet+	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

LCNet	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

HHNet	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

Patchmatch Stereo++	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

STrans-v2	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

TransformOpticalFlow	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

OMP-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

IIG-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

NF-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

OCTAStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

PSM-softLoss	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

KMStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

NRIStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

PSM-adaLoss	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

PSM-AAD	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

FTStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

ROB_FTStereo_v2	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

ROB_FTStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

Consistency-Raft	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

KYRaft	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

HUI-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

ASMatch	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

DeepStereo_LL	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

DEmStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

SST-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

THIR-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

RAFT_R40	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

DRaft	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

PFNet	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

GrayStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

RE-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

Pruner-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

TVStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

DeepStereo_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

RAFT-RH_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

IRAFT_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

RAFT-345	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

iRAFT	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

CRE-IMP	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

GMM-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

RAFT-IKP	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

Prome-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 646	1.20 596	1.20 693	1.20 655	1.20 687	1.20 656	1.20 700	1.20 666	1.20 693	1.20 668	1.20 685	1.20 668	1.20 694	1.20 636	1.20 657	1.20 680	1.20 697	1.20 659	1.20 691

CroCo-Stereo	0.73 548	1.22 561	0.25 299	1.22 641	0.25 349	1.22 701	0.25 340	1.22 703	0.25 351	1.22 712	0.25 359	1.22 714	0.25 354	1.22 714	0.25 350	1.22 684	0.26 320	1.21 725	0.25 357	1.22 707	0.25 332
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
S-Stereo	2.51 794	26.86 857	1.23 697	1.22 641	1.22 741	1.24 703	1.25 736	1.22 703	1.24 748	1.21 711	1.24 744	1.19 667	1.27 736	1.19 667	1.24 743	1.19 634	1.20 657	1.25 730	1.19 694	1.24 709	1.23 739

FAT-Stereo	2.46 792	26.05 856	1.23 697	1.23 643	1.22 741	1.20 655	1.24 735	1.23 705	1.23 747	1.19 665	1.22 740	1.21 713	1.24 734	1.20 668	1.24 743	1.21 682	1.17 655	1.22 728	1.25 747	1.20 659	1.24 740

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 600	0.86 425	0.89 599	1.25 644	0.69 606	1.05 638	0.81 636	1.16 648	0.50 571	1.12 657	0.97 664	0.72 592	0.82 639	1.06 652	0.95 655	0.61 522	0.87 608	1.03 661	0.85 658	1.04 636	1.01 669

WQFJA1++	0.84 583	0.98 455	0.67 555	1.26 645	0.75 619	1.00 620	0.67 595	1.00 622	0.67 605	1.00 628	0.67 606	1.00 633	0.67 602	1.00 634	0.67 596	0.96 600	0.67 568	0.91 632	0.63 606	0.92 612	0.63 587

NLMM	0.84 583	1.00 465	0.67 555	1.27 646	0.75 619	1.00 620	0.68 600	1.00 622	0.67 605	1.00 628	0.67 606	1.02 648	0.67 602	1.02 648	0.67 596	0.97 602	0.67 568	0.93 639	0.63 606	0.92 612	0.63 587

MLG-Stereo	0.92 602	0.90 437	0.84 597	1.27 646	0.49 560	1.38 719	0.88 642	1.41 724	0.97 668	0.73 591	1.09 681	1.26 715	0.43 539	0.72 586	1.05 671	1.13 629	0.49 512	1.18 676	0.66 618	1.01 633	0.46 532

CroCo-Stereo Lap2	0.77 559	1.29 565	0.29 325	1.27 646	0.29 378	1.27 705	0.26 347	1.26 707	0.26 365	1.26 713	0.26 364	1.27 718	0.26 364	1.26 716	0.27 357	1.27 687	0.27 333	1.27 731	0.27 402	1.27 712	0.27 378

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 64	1.27 646	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 165	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Hybrid-DGEV	1.03 629	1.75 606	0.80 591	1.28 650	0.78 628	1.26 704	0.80 632	1.26 707	0.78 639	1.26 713	0.78 641	1.26 715	0.78 633	1.26 716	0.78 635	1.15 632	0.75 593	1.14 664	0.74 639	1.14 642	0.75 622

WQFJA1	0.85 589	0.98 455	0.67 555	1.29 651	0.76 624	1.01 630	0.67 595	1.02 638	0.67 605	1.02 645	0.67 606	1.01 644	0.67 602	1.01 644	0.68 604	0.99 607	0.67 568	0.93 639	0.64 611	0.92 612	0.65 595

NLSM3	0.85 589	0.99 463	0.68 563	1.29 651	0.76 624	1.01 630	0.68 600	1.01 633	0.68 611	1.02 645	0.68 612	1.01 644	0.68 607	1.01 644	0.68 604	0.97 602	0.68 574	0.93 639	0.64 611	0.93 617	0.63 587

WQFJX1	0.84 583	0.98 455	0.67 555	1.30 653	0.75 619	1.01 630	0.67 595	1.01 633	0.67 605	1.01 641	0.67 606	1.01 644	0.68 607	1.00 634	0.68 604	0.98 606	0.67 568	0.92 635	0.64 611	0.92 612	0.64 593

WQFJX	0.85 589	1.00 465	0.68 563	1.30 653	0.75 619	1.01 630	0.68 600	1.01 633	0.68 611	1.01 641	0.68 612	1.03 650	0.68 607	1.02 648	0.67 596	0.97 602	0.67 568	0.93 639	0.63 606	0.94 621	0.63 587

castereo++	0.54 495	3.59 742	1.15 637	1.31 655	0.14 263	0.16 251	0.14 263	0.16 260	0.14 270	0.16 257	0.14 276	0.16 259	0.13 268	0.16 258	0.14 265	1.45 703	1.16 652	0.15 250	0.14 273	0.15 245	0.13 247

11t	1.27 694	2.70 709	1.34 701	1.32 656	0.89 641	1.30 708	1.34 746	1.64 734	0.57 585	1.45 730	0.72 630	1.05 652	1.29 738	1.07 655	1.29 750	1.49 706	1.02 629	0.97 649	1.15 690	1.48 721	1.31 744

Hybrid-DGEV-2	1.05 631	1.83 634	0.83 595	1.33 657	0.82 636	1.30 708	0.81 636	1.26 707	0.79 643	1.29 715	0.79 643	1.26 715	0.80 635	1.26 716	0.79 636	1.20 636	0.78 598	1.18 676	0.77 644	1.20 659	0.77 627

Hybrid-DGEV-03	1.07 632	1.83 634	0.83 595	1.34 658	0.81 635	1.32 712	0.81 636	1.31 714	0.81 648	1.31 716	0.82 647	1.32 722	0.82 639	1.32 722	0.81 642	1.19 634	0.77 596	1.19 678	0.76 642	1.19 657	0.77 627

PS-NSSS	1.38 701	1.39 579	1.34 701	1.34 658	1.35 746	1.38 719	1.37 754	1.35 717	1.38 759	1.34 722	1.34 752	1.39 727	1.38 747	1.70 740	1.40 759	1.36 697	1.36 721	1.36 739	1.37 756	1.37 718	1.36 751

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 698	1.35 573	1.35 703	1.35 660	1.35 746	1.35 714	1.35 747	1.36 718	1.35 756	1.36 724	1.35 753	1.36 724	1.36 744	1.36 724	1.35 754	1.35 695	1.35 720	1.35 737	1.35 753	1.35 717	1.35 750

CSP-Net	0.34 331	1.29 565	1.19 643	1.36 661	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 686	1.21 704	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

CC-Net-ROB	1.36 699	1.33 571	1.33 700	1.36 661	1.38 750	1.36 717	1.33 744	1.37 720	1.34 753	1.35 723	1.36 755	1.38 726	1.34 742	1.38 726	1.38 758	1.35 695	1.38 724	1.33 734	1.35 753	1.43 720	1.34 749

RASNet	1.49 703	1.65 595	1.45 721	1.38 663	1.43 753	1.47 727	1.36 749	1.38 721	1.36 757	1.39 725	1.60 770	1.45 732	1.45 750	1.51 733	2.21 815	1.53 713	1.36 721	1.36 739	1.36 755	1.66 732	1.36 751

qqai	1.22 690	1.38 577	1.12 632	1.39 664	1.14 680	1.40 721	1.14 678	1.41 724	1.12 688	1.40 726	1.11 684	1.40 730	1.13 674	1.41 729	1.15 683	1.25 685	0.97 619	1.24 729	1.01 680	1.24 709	0.96 654

FENet	0.54 495	1.52 584	1.19 643	1.41 665	0.23 341	0.35 363	0.23 330	0.35 360	0.23 341	0.34 365	0.23 345	0.35 374	0.23 346	0.35 372	0.23 338	1.40 700	1.07 634	0.32 362	0.23 344	0.33 355	0.23 319

BLMT-Stereo	1.53 706	1.36 574	1.06 629	1.42 666	1.23 745	1.41 723	1.07 671	1.43 727	1.12 688	1.42 728	1.06 679	1.83 748	1.07 669	1.42 731	1.07 672	1.27 687	1.38 724	6.80 856	1.00 671	1.26 711	1.00 661

MM-Stereo_test2	1.19 642	1.85 640	1.05 627	1.46 667	0.94 652	1.36 717	0.99 657	1.36 718	0.95 665	1.41 727	0.98 665	1.40 730	0.96 650	1.37 725	0.95 655	1.37 699	1.06 632	1.33 734	0.93 665	1.29 714	0.89 643

NLMM1	0.86 592	0.98 455	0.69 565	1.48 668	0.75 619	1.01 630	0.69 608	1.00 622	0.69 616	1.00 628	0.70 621	1.00 633	0.68 607	1.01 644	0.67 596	0.97 602	0.68 574	0.92 635	0.63 606	0.93 617	0.63 587

G3	0.21 256	0.17 190	0.10 118	1.52 669	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 224	0.27 370	0.14 225	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 224	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.15 286	0.17 267	0.10 169

castereo	0.61 513	3.79 750	1.35 703	1.52 669	0.15 278	0.17 260	0.16 279	0.20 281	0.21 330	0.18 270	0.16 292	0.21 290	0.12 254	0.26 332	0.17 296	1.43 702	1.38 724	0.17 270	0.16 291	0.18 276	0.16 273

GOStereo-base	0.20 246	0.18 196	0.10 118	1.53 671	0.10 179	0.16 251	0.10 181	0.15 254	0.10 187	0.15 247	0.10 187	0.15 255	0.10 186	0.15 254	0.16 286	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 291	0.17 267	0.10 169

FAST (zero-shot)	0.87 596	1.55 586	0.42 459	1.57 672	0.42 533	1.62 734	0.45 539	1.59 729	0.42 541	1.66 740	0.44 543	1.62 740	0.42 534	1.59 734	0.42 530	0.64 533	0.43 483	0.64 582	0.42 554	0.67 560	0.46 532

PASM	0.39 382	3.06 728	1.36 711	1.58 673	0.09 173	0.11 178	0.11 208	0.11 193	0.11 215	0.09 171	0.09 182	0.11 197	0.09 181	0.09 171	0.09 176	0.11 141	0.11 162	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.11 193

FlowAnything_test	1.02 627	1.72 600	0.71 572	1.59 674	0.70 610	1.61 732	0.69 608	1.61 731	0.70 624	1.60 732	0.70 621	1.61 739	0.69 614	1.61 737	0.70 621	0.81 577	0.58 544	0.81 618	0.55 590	0.81 593	0.56 577

FlowAnything	1.02 627	1.71 599	0.72 575	1.59 674	0.69 606	1.60 731	0.69 608	1.61 731	0.70 624	1.60 732	0.69 617	1.60 736	0.69 614	1.61 737	0.69 612	0.81 577	0.58 544	0.81 618	0.56 594	0.82 595	0.56 577

DPSMNet_ROB	1.60 713	1.59 589	1.70 738	1.59 674	1.59 760	1.61 732	1.61 766	1.60 730	1.60 767	1.62 738	1.59 769	1.60 736	1.60 754	1.60 735	1.59 766	1.59 716	1.60 744	1.59 749	1.59 774	1.59 728	1.59 765

MM-Stereo_test3	1.27 694	2.07 660	1.18 641	1.60 677	1.02 666	1.45 726	1.01 666	1.40 723	1.04 682	1.44 729	1.03 678	1.46 733	1.02 665	1.44 732	1.02 668	1.51 711	1.12 647	1.32 733	0.98 668	1.38 719	0.97 656

BEATNet_4x	0.11 133	0.03 31	0.03 39	1.60 677	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 112	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 133	0.03 31	0.03 39	1.60 677	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 112	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 133	0.02 12	0.02 15	1.62 680	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 129	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

DEFOM-Stereo	0.68 532	3.11 730	1.40 717	1.63 681	0.25 349	0.31 346	0.25 340	0.31 347	0.28 378	0.31 351	0.29 392	0.29 344	0.27 371	0.31 357	0.28 366	1.59 716	1.47 730	0.30 352	0.29 438	0.30 339	0.28 408

ours_stereo	1.20 644	1.21 555	0.90 602	1.64 682	1.11 677	1.35 714	0.67 595	1.76 741	0.93 662	1.70 744	1.10 682	1.39 727	0.75 628	1.41 729	0.81 642	1.60 718	1.03 630	1.33 734	1.00 671	1.61 729	0.72 614

G2	0.21 256	0.17 190	0.10 118	1.68 683	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 224	0.26 365	0.14 225	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 224	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.16 291	0.17 267	0.10 169

LACA_dic	0.45 450	0.13 127	1.78 744	1.70 684	0.12 249	0.13 193	0.12 249	0.16 260	0.15 283	0.13 207	0.12 249	0.13 209	0.11 212	0.16 258	0.13 259	1.73 722	1.69 751	0.16 259	0.11 211	0.13 200	0.13 247

ADCRef	0.12 148	0.03 31	0.04 64	1.71 685	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 129	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

G4	0.22 265	0.18 196	0.10 118	1.73 686	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 224	0.27 370	0.15 247	0.10 187	0.15 255	0.10 186	0.15 254	0.17 296	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 291	0.18 276	0.10 169

test-3	0.98 614	4.13 761	1.85 757	1.85 687	0.61 589	0.69 574	0.37 489	0.63 567	0.61 595	0.66 579	0.51 578	0.73 596	0.44 541	0.57 559	0.54 574	1.68 720	1.81 760	0.40 474	0.43 557	0.66 557	0.50 551

CR-Stereo	0.51 488	0.14 150	1.94 777	1.87 688	0.14 263	0.13 193	0.14 263	0.19 273	0.18 309	0.13 207	0.13 270	0.18 272	0.17 303	0.14 224	0.15 277	1.89 732	1.93 778	0.19 284	0.14 273	0.20 284	0.15 268

RAFT_CTSACE	1.92 727	3.71 747	1.72 741	1.88 689	1.72 785	2.04 752	1.42 759	2.18 762	1.89 810	2.02 757	1.97 809	1.95 752	2.06 803	1.93 754	1.62 767	1.76 723	1.66 749	2.02 771	1.73 802	1.73 737	1.43 756

GANetREF_RVC	1.55 709	1.94 656	1.22 695	1.88 689	1.21 739	1.88 743	1.22 733	1.88 744	1.22 746	1.88 747	1.22 740	1.88 749	1.22 733	1.89 753	1.22 740	1.87 728	1.22 705	1.88 765	1.22 743	1.88 744	1.22 737
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
CR-RVC	0.42 411	0.14 150	1.89 762	1.91 691	0.13 259	0.12 190	0.08 172	0.07 159	0.07 169	0.07 161	0.07 171	0.08 163	0.14 274	0.07 159	0.07 161	0.96 600	1.91 777	0.14 217	0.14 273	0.20 284	0.13 247

psmg	0.43 414	1.91 649	0.92 606	1.91 691	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 738	1.44 728	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

Wavelet-MonSter	1.00 615	1.21 555	0.76 583	1.94 693	1.01 664	1.11 649	0.76 626	1.15 645	0.76 638	1.11 656	0.76 636	1.14 663	0.76 629	1.11 660	0.76 633	1.21 682	0.90 610	1.02 659	0.71 635	1.02 635	0.71 613

SPS-STEREO	1.59 712	1.91 649	1.21 693	1.94 693	1.20 693	2.00 751	1.23 734	1.99 749	1.24 748	2.00 755	1.25 745	2.03 759	1.26 735	2.00 757	1.29 750	1.90 733	1.18 656	1.89 766	1.21 742	1.89 745	1.20 691
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	1.81 723	1.91 649	1.71 740	1.95 695	1.70 783	1.95 748	1.70 783	1.96 747	1.74 793	1.97 752	1.72 791	1.95 752	1.71 775	1.97 756	1.71 786	1.86 726	1.62 745	1.85 758	1.66 793	1.86 742	1.64 783

CRFU-Net	0.65 522	1.67 597	1.22 695	1.96 696	0.27 357	0.41 411	0.27 351	0.41 414	0.27 370	0.40 396	0.26 364	0.41 423	0.27 371	0.40 401	0.27 357	1.80 725	1.62 745	0.34 379	0.23 344	0.33 355	0.23 319

NINENet	0.69 535	3.87 754	1.20 646	1.98 697	0.05 127	0.40 392	0.04 109	0.40 395	0.05 137	0.41 413	0.04 116	0.41 423	0.05 132	0.40 401	0.05 129	1.79 724	1.56 737	0.34 379	0.22 336	0.34 360	0.23 319

error version	0.93 607	4.47 768	2.35 791	1.99 698	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 414	0.35 489	0.43 434	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 421	0.36 483	1.87 728	2.16 791	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 458

test_1	0.93 607	4.47 768	2.35 791	1.99 698	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 414	0.35 489	0.43 434	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 421	0.36 483	1.87 728	2.16 791	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 458

DNS	0.86 592	2.43 695	1.66 736	2.03 700	0.42 533	0.60 561	0.42 529	0.60 561	0.42 541	0.60 565	0.42 538	0.60 570	0.42 534	0.60 565	0.42 530	1.97 738	1.63 747	0.55 569	0.40 536	0.55 540	0.40 504

MM-Stereo_test1	1.80 722	3.41 740	1.52 729	2.12 701	1.41 752	2.04 752	1.41 757	2.05 753	1.46 764	2.04 759	1.41 761	2.05 760	1.42 749	2.05 758	1.43 761	2.04 744	1.54 736	1.94 767	1.38 758	1.99 748	1.33 747

MC-Stereo	1.76 719	2.96 725	1.37 713	2.14 702	1.37 749	2.14 757	1.36 749	2.14 759	1.37 758	2.14 764	1.37 756	2.14 761	1.37 746	2.14 762	1.37 757	1.97 738	1.32 708	1.97 769	1.32 752	1.98 747	1.33 747

derf	1.91 726	2.15 669	1.78 744	2.16 703	1.75 786	2.21 766	1.80 787	2.22 773	1.80 797	2.21 775	1.76 792	2.17 762	1.81 784	2.24 780	1.74 795	1.93 736	1.56 737	1.96 768	1.53 767	1.95 746	1.56 760

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 580	5.18 785	1.98 782	2.19 704	0.17 295	0.19 267	0.18 298	0.19 273	0.16 292	0.20 280	0.19 322	0.22 300	0.22 340	0.20 279	0.15 277	2.28 769	2.13 790	0.24 320	0.17 317	0.18 276	0.16 273

ADCP+	0.15 211	0.04 52	0.04 64	2.20 705	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.04 106	0.08 165	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

AnyNet_C32	0.14 191	0.04 52	0.03 39	2.22 706	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 159	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

BEATNet-Init1	0.19 244	0.08 89	0.08 108	2.23 707	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 159	0.08 177	0.08 164	0.07 171	0.08 163	0.07 169	0.11 197	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

DeepPrunerF	0.19 244	0.08 89	0.08 108	2.23 707	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 159	0.08 177	0.08 164	0.07 171	0.08 163	0.07 169	0.11 197	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

noway7	2.08 754	5.18 785	1.92 766	2.27 709	1.66 765	2.18 758	1.66 769	2.17 761	1.66 768	2.18 767	1.65 774	2.18 763	1.66 757	2.17 763	1.66 772	2.15 748	1.85 767	2.05 772	1.60 777	2.05 750	1.60 767

zzzz4	2.08 754	5.22 789	1.93 769	2.27 709	1.66 765	2.19 760	1.66 769	2.18 762	1.67 771	2.18 767	1.66 777	2.18 763	1.66 757	2.18 764	1.66 772	2.15 748	1.84 762	2.05 772	1.60 777	2.05 750	1.60 767

TRStereo	1.99 731	2.13 666	1.85 757	2.27 709	1.84 790	2.28 776	1.84 789	2.29 778	1.86 803	2.30 784	1.87 798	2.30 778	1.87 787	2.08 759	1.72 789	2.08 745	1.72 754	2.08 782	1.72 799	2.08 760	1.72 788

XX-Stereo	1.99 731	2.13 666	1.85 757	2.27 709	1.84 790	2.28 776	1.84 789	2.29 778	1.86 803	2.30 784	1.87 798	2.30 778	1.87 787	2.08 759	1.72 789	2.08 745	1.72 754	2.08 782	1.72 799	2.08 760	1.72 788

EAI-Stereo	1.99 731	2.13 666	1.85 757	2.27 709	1.84 790	2.28 776	1.84 789	2.29 778	1.86 803	2.30 784	1.87 798	2.30 778	1.87 787	2.08 759	1.72 789	2.08 745	1.72 754	2.08 782	1.72 799	2.08 760	1.72 788

zzzzzz3	2.07 751	5.00 778	1.93 769	2.28 714	1.66 765	2.19 760	1.66 769	2.18 762	1.67 771	2.19 770	1.66 777	2.18 763	1.67 763	2.18 764	1.66 772	2.15 748	1.85 767	2.05 772	1.59 774	2.05 750	1.59 765

noway2	2.07 751	4.96 775	1.92 766	2.28 714	1.66 765	2.20 763	1.66 769	2.19 765	1.66 768	2.19 770	1.65 774	2.19 766	1.68 765	2.18 764	1.65 769	2.15 748	1.86 771	2.06 776	1.59 774	2.06 754	1.60 767

NCCL2	2.28 781	2.27 678	2.28 789	2.28 714	2.28 815	2.27 774	2.29 814	2.28 776	2.28 820	2.27 783	2.28 821	2.28 777	2.27 807	2.27 781	2.28 820	2.28 769	2.28 794	2.27 790	2.29 820	2.27 770	2.29 806

monster_256*512	2.09 757	5.21 788	1.98 782	2.30 717	1.67 769	2.18 758	1.66 769	2.20 768	1.67 771	2.19 770	1.67 779	2.19 766	1.66 757	2.19 767	1.66 772	2.15 748	1.86 771	2.05 772	1.60 777	2.06 754	1.61 772

zzzz2	2.08 754	4.92 774	1.93 769	2.30 717	1.67 769	2.19 760	1.66 769	2.20 768	1.67 771	2.20 773	1.68 784	2.21 770	1.66 757	2.20 769	1.68 781	2.17 754	1.84 762	2.07 778	1.62 787	2.05 750	1.61 772

zzz1	2.09 757	4.97 776	1.93 769	2.30 717	1.68 773	2.21 766	1.68 777	2.21 771	1.68 776	2.21 775	1.67 779	2.21 770	1.68 765	2.21 772	1.69 784	2.17 754	1.85 767	2.08 782	1.61 781	2.06 754	1.61 772

noway5	1.92 727	4.97 776	1.95 779	2.31 720	1.68 773	2.21 766	1.68 777	2.21 771	1.69 783	2.22 779	1.68 784	2.21 770	1.68 765	2.21 772	1.68 781	2.18 756	1.87 775	1.71 755	0.65 615	0.85 599	0.72 614

noway1	2.10 759	5.26 793	1.93 769	2.31 720	1.69 778	2.21 766	1.67 775	2.19 765	1.68 776	2.21 775	1.68 784	2.21 770	1.67 763	2.20 769	1.66 772	2.15 748	1.84 762	2.07 778	1.61 781	2.07 758	1.61 772

AIO_rvc	2.18 769	2.34 687	1.87 761	2.32 722	1.94 800	2.40 781	1.89 798	2.37 786	2.07 819	2.52 797	1.95 808	2.44 788	1.99 799	2.41 789	1.89 808	2.32 775	2.09 788	2.24 789	2.18 816	2.21 766	2.23 805

HUF	2.18 769	2.30 680	1.99 786	2.34 723	2.02 805	2.41 782	2.06 809	2.38 787	1.89 810	2.36 789	1.85 795	2.56 796	1.98 797	2.31 784	1.97 811	2.30 773	2.03 787	2.30 792	2.11 814	2.23 767	2.16 803

GELT-Stereo	2.10 759	5.33 796	1.94 777	2.37 724	1.68 773	2.21 766	1.69 781	2.19 765	1.67 771	2.18 767	1.67 779	2.19 766	1.66 757	2.19 767	1.66 772	2.23 762	1.83 761	2.07 778	1.61 781	2.04 749	1.61 772

noway4	2.11 763	5.14 783	1.93 769	2.37 724	1.69 778	2.20 763	1.68 777	2.22 773	1.68 776	2.21 775	1.69 788	2.23 774	1.68 765	2.22 774	1.66 772	2.24 763	1.84 762	2.09 787	1.63 790	2.09 763	1.62 778

zzzzzzz1	2.10 759	5.20 787	1.93 769	2.38 726	1.68 773	2.20 763	1.67 775	2.20 768	1.68 776	2.20 773	1.67 779	2.20 769	1.68 765	2.20 769	1.67 780	2.24 763	1.86 771	2.06 776	1.61 781	2.06 754	1.62 778

noway3	2.12 765	5.22 789	1.93 769	2.39 727	1.70 783	2.23 772	1.70 783	2.22 773	1.70 784	2.22 779	1.70 790	2.23 774	1.69 772	2.22 774	1.71 786	2.28 769	1.86 771	2.08 782	1.63 790	2.09 763	1.63 781

STTStereo	3.73 816	30.40 863	2.37 793	2.39 727	2.31 817	2.35 779	2.33 815	2.29 778	2.42 821	2.32 788	2.34 822	2.33 781	2.36 808	2.30 783	2.27 819	2.35 776	2.22 793	2.31 793	2.22 817	2.29 772	2.34 810

AIO_test	2.18 769	2.09 663	2.04 787	2.42 729	2.01 802	2.47 784	1.94 800	2.34 785	2.03 818	2.56 798	1.94 806	2.43 787	1.94 794	2.41 789	1.87 805	2.39 779	2.10 789	2.35 797	1.91 813	2.25 769	2.19 804

iRaftStereo_RVC	0.97 612	3.17 733	2.30 790	2.42 729	0.38 501	0.54 548	0.38 496	0.54 545	0.38 507	0.54 550	0.38 506	0.54 554	0.38 503	0.54 549	0.38 497	2.38 778	2.34 795	0.49 544	0.36 513	0.49 517	0.36 481

UDGNet	2.23 779	5.40 800	1.72 741	2.48 731	1.69 778	2.51 789	1.69 781	2.51 794	1.72 790	2.50 796	1.69 788	2.52 790	1.69 772	2.50 793	1.68 781	2.41 780	1.70 752	2.42 800	1.69 798	2.42 777	1.64 783

VIP-Stereo	0.70 538	2.97 726	2.43 794	2.49 732	0.16 289	0.25 313	0.16 279	0.25 316	0.16 292	0.25 318	0.18 317	0.25 322	0.16 291	0.26 332	0.16 286	1.86 726	1.26 706	0.23 309	0.15 286	0.23 308	0.15 268

IGEVStereo-DCA	1.77 720	4.21 763	1.84 755	2.49 732	2.11 808	2.54 792	1.36 749	1.65 735	1.17 697	2.75 809	1.90 803	2.54 794	1.15 678	0.94 626	1.11 677	1.50 708	1.32 708	0.96 647	1.46 765	1.49 722	0.88 639

rrr	1.77 720	4.21 763	1.84 755	2.49 732	2.11 808	2.54 792	1.36 749	1.65 735	1.17 697	2.75 809	1.90 803	2.54 794	1.15 678	0.94 626	1.11 677	1.50 708	1.32 708	0.96 647	1.46 765	1.49 722	0.88 639

FBW_ROB	2.12 765	2.46 697	1.77 743	2.49 732	1.79 789	2.38 780	1.83 788	2.46 790	1.78 796	2.48 795	1.97 809	2.40 786	1.78 782	2.42 791	1.83 799	2.31 774	1.85 767	2.38 798	1.82 805	2.35 774	1.84 794

FSD	0.61 513	0.59 375	0.50 500	2.58 736	0.44 538	0.56 551	0.44 533	0.55 548	0.44 546	0.56 556	0.44 543	0.56 561	0.44 541	0.56 554	0.46 543	0.61 522	0.42 478	0.52 560	0.42 554	0.52 534	0.51 558

MonStereo	2.17 767	2.41 693	1.49 728	2.67 737	1.67 769	2.60 795	2.04 808	2.32 783	1.76 794	2.44 792	1.68 784	2.50 789	1.69 772	2.38 786	1.80 798	2.28 769	1.78 757	2.63 810	2.14 815	3.47 803	1.68 786

IER	0.88 597	7.04 813	2.23 788	2.75 738	0.28 365	0.43 439	0.25 340	0.39 386	0.25 351	0.41 413	0.27 369	0.39 398	0.25 354	0.40 401	0.28 366	0.37 361	0.28 341	0.37 409	0.25 357	0.37 389	0.25 332

LGtest1	2.22 776	2.70 709	1.89 762	2.76 739	1.86 793	2.75 803	1.86 793	2.75 806	1.86 803	2.75 809	1.86 796	2.77 813	1.87 787	2.75 810	1.86 802	2.46 782	1.58 740	2.45 802	1.56 768	2.45 780	1.56 760

4.5_new	2.00 738	1.84 639	1.98 782	2.77 740	2.16 810	2.27 774	1.28 743	2.09 754	1.98 814	2.01 756	1.28 748	2.71 804	1.98 797	2.51 794	1.65 769	2.26 765	1.33 715	1.87 762	1.87 807	2.49 784	1.60 767

LG-G_1	2.22 776	2.71 711	1.89 762	2.77 740	1.87 797	2.75 803	1.87 796	2.76 807	1.87 807	2.75 809	1.87 798	2.76 811	1.87 787	2.75 810	1.86 802	2.47 783	1.58 740	2.45 802	1.57 769	2.45 780	1.57 762

LG-G	2.22 776	2.71 711	1.89 762	2.77 740	1.87 797	2.75 803	1.87 796	2.76 807	1.87 807	2.75 809	1.87 798	2.76 811	1.87 787	2.75 810	1.86 802	2.47 783	1.58 740	2.45 802	1.57 769	2.45 780	1.57 762

sCroCo_RVC	2.10 759	2.76 717	1.92 766	2.78 743	1.39 751	2.73 801	1.41 757	2.73 805	1.40 760	2.77 814	1.41 761	2.74 810	1.40 748	2.74 809	1.40 759	2.72 793	1.42 727	2.72 811	1.44 764	2.79 798	1.42 755

MWDA-net	0.67 530	0.66 386	0.45 465	2.84 744	0.46 544	0.73 583	0.45 539	0.71 581	0.44 546	0.72 587	0.45 548	0.70 588	0.45 545	0.70 582	0.44 536	0.61 522	0.41 468	0.61 577	0.43 557	0.61 552	0.42 520

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 844	50.87 879	2.78 799	2.87 745	2.71 819	2.78 806	0.47 549	2.88 812	2.86 826	1.89 748	2.67 824	2.79 814	2.79 813	2.78 813	2.83 822	2.82 794	2.82 802	2.83 812	2.77 824	2.83 799	2.76 815
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV	2.02 743	2.20 673	1.82 751	2.90 746	2.16 810	2.41 782	1.25 736	2.00 750	1.98 814	1.99 754	1.31 750	2.72 808	1.93 793	2.67 803	1.69 784	2.26 765	1.32 708	1.83 757	1.87 807	2.53 791	1.61 772

2.25w	2.00 738	1.86 643	1.98 782	2.95 747	2.17 812	2.26 773	1.35 747	2.42 789	2.00 817	2.07 763	1.27 747	2.53 791	1.99 799	2.29 782	1.49 763	2.21 760	1.32 708	1.85 758	1.87 807	2.52 788	1.62 778

3.25w	2.04 748	2.20 673	1.48 724	3.03 748	2.17 812	2.63 796	1.39 755	1.96 747	1.95 813	1.96 750	1.37 756	2.71 804	1.96 796	2.71 804	1.73 794	2.26 765	1.32 708	1.87 762	1.87 807	2.51 787	1.63 781

plain	1.88 724	3.16 732	0.64 545	3.10 749	0.65 597	3.10 808	0.64 588	3.12 814	0.65 601	3.10 815	0.65 603	3.11 815	0.65 597	3.12 814	0.65 592	3.12 798	0.65 565	3.13 813	0.65 615	3.13 801	0.65 595

2.75w_new	1.99 731	2.34 687	1.81 746	3.14 750	1.62 762	1.94 745	1.99 804	2.72 799	1.71 786	2.72 803	1.99 818	1.90 750	1.73 777	1.82 751	1.29 750	2.37 777	2.01 782	2.31 793	1.42 762	1.77 740	1.22 737

3w_stereo	2.04 748	2.24 677	1.70 738	3.15 751	2.18 814	2.49 786	1.26 740	2.03 752	1.98 814	1.98 753	1.33 751	2.72 808	1.99 799	2.59 797	1.72 789	2.22 761	1.33 715	1.85 758	1.88 812	2.50 786	1.58 764

3.75w	1.99 731	2.31 681	1.83 754	3.16 752	1.65 764	1.93 744	1.98 801	2.72 799	1.68 776	2.73 808	1.97 809	2.00 756	1.72 776	1.81 749	1.25 746	2.27 768	2.01 782	2.38 798	1.42 762	1.71 734	1.24 740

MIF-Stereo (partial)	2.58 797	3.31 737	0.66 551	3.18 753	0.66 600	3.18 809	0.66 591	3.21 815	0.67 605	3.19 816	0.66 605	3.19 816	0.66 600	3.31 818	0.68 604	5.09 833	1.79 759	8.23 860	1.67 794	6.18 844	1.38 753

LiteMatch	1.13 640	0.73 397	2.80 800	3.23 754	0.61 589	0.83 601	0.68 600	0.73 586	0.69 616	1.00 628	0.77 638	0.94 627	0.57 583	0.82 602	0.64 589	2.97 795	2.43 797	0.68 589	0.32 476	0.56 543	0.70 607

Lsterematch	1.13 640	0.73 397	2.80 800	3.23 754	0.61 589	0.83 601	0.68 600	0.73 586	0.69 616	1.00 628	0.77 638	0.94 627	0.57 583	0.82 602	0.64 589	2.97 795	2.43 797	0.68 589	0.32 476	0.56 543	0.70 607

2w_stereo	1.99 731	2.36 690	1.81 746	3.24 756	1.67 769	1.94 745	1.98 801	2.72 799	1.68 776	2.72 803	1.94 806	1.98 755	1.74 779	1.79 748	1.27 747	1.95 737	2.00 780	2.53 807	1.60 777	1.68 733	1.15 682

AEACV	1.12 638	0.52 351	3.12 815	3.24 756	0.86 639	0.53 543	0.49 560	0.60 561	0.47 557	0.53 544	0.49 568	0.55 558	0.45 545	0.55 553	0.47 551	3.01 797	3.88 824	0.71 599	0.60 602	0.80 590	0.48 542

4.5w-stereo	1.99 731	2.33 683	1.81 746	3.28 758	1.68 773	1.94 745	1.99 804	2.72 799	1.70 784	2.72 803	1.99 818	1.97 754	1.68 765	1.76 743	1.29 750	1.91 734	2.02 786	2.53 807	1.61 781	1.75 739	1.16 685

2.5w	2.01 742	2.40 692	1.37 713	3.28 758	2.01 802	2.71 798	1.43 762	1.82 743	1.83 801	1.90 749	1.41 761	2.71 804	1.35 743	2.71 804	1.85 801	2.66 789	1.53 734	1.64 751	1.23 744	2.53 791	1.87 798

Anonymous3	2.55 795	3.26 736	1.65 734	3.28 758	1.63 763	3.24 810	1.68 777	3.27 816	1.66 768	3.28 817	1.67 779	3.25 817	1.66 757	3.27 816	1.64 768	3.26 799	1.65 748	3.30 815	1.65 792	4.95 835	1.65 785

4.25_new	2.00 738	2.33 683	1.82 751	3.32 761	1.69 778	1.95 748	1.99 804	2.72 799	1.71 786	2.72 803	1.97 809	2.01 757	1.74 779	1.77 745	1.28 748	2.18 756	2.01 782	2.48 805	1.58 772	1.65 730	1.17 686

4.5w_new	2.00 738	2.33 683	1.82 751	3.32 761	1.69 778	1.95 748	1.99 804	2.72 799	1.71 786	2.72 803	1.97 809	2.01 757	1.74 779	1.77 745	1.28 748	2.18 756	2.01 782	2.48 805	1.58 772	1.65 730	1.17 686

3.25w_new	2.03 745	2.72 713	1.35 703	3.33 763	1.57 758	2.72 799	1.53 765	2.15 760	1.33 752	2.15 765	1.60 770	2.63 800	1.30 739	2.72 806	1.99 813	2.67 791	1.53 734	1.75 756	1.25 747	2.53 791	1.87 798

4w-stereo	2.02 743	2.72 713	1.44 720	3.36 764	1.59 760	2.48 785	1.72 785	2.28 776	1.24 748	2.24 782	1.65 774	2.56 796	1.32 741	2.39 788	1.98 812	2.67 791	1.51 732	1.66 752	1.24 745	2.53 791	1.88 801

3.5w_stereo	2.03 745	2.72 713	1.35 703	3.41 765	1.57 758	2.72 799	1.49 764	2.01 751	1.34 753	2.15 765	1.61 772	2.63 800	1.36 744	2.72 806	1.99 813	2.66 789	1.58 740	1.68 753	1.24 745	2.53 791	1.87 798

UniTT-Stereo	2.03 745	3.43 741	0.72 575	3.42 766	0.73 615	3.27 811	0.68 600	3.38 819	0.69 616	3.29 818	0.72 630	3.28 818	0.70 618	3.35 820	0.68 604	3.39 803	0.68 574	3.31 816	0.69 628	3.37 802	0.73 618

DispNO	1.00 615	0.63 383	0.43 461	3.45 767	0.44 538	0.65 569	0.43 532	0.64 569	0.43 543	0.64 575	0.43 541	0.64 577	3.03 814	0.64 573	0.43 535	4.55 816	0.43 483	0.63 580	0.43 557	0.63 554	0.43 523

asda	2.17 767	2.54 699	1.81 746	3.47 768	1.78 788	2.50 788	1.86 793	2.61 797	1.68 776	2.61 799	1.83 794	2.37 785	1.73 777	2.44 792	1.88 807	2.51 786	1.84 762	2.34 795	1.62 787	2.23 767	1.77 793

4.25w-stereo	1.98 730	2.72 713	1.46 722	3.47 768	1.43 753	2.07 754	1.98 801	2.53 795	1.52 765	2.71 802	1.98 815	1.81 747	1.62 756	1.96 755	1.36 755	1.88 731	2.00 780	2.53 807	1.61 781	1.74 738	1.15 682

monsters	2.18 769	2.41 693	1.96 781	3.47 768	2.03 806	2.53 790	1.64 768	2.48 791	1.73 791	2.40 791	1.50 764	2.62 799	1.94 794	2.59 797	1.94 809	2.44 781	1.57 739	2.28 791	1.87 807	2.42 777	1.86 796

Occ-G	1.12 638	0.52 351	3.72 824	3.50 771	0.50 564	0.56 551	0.47 549	0.54 545	0.46 551	0.54 550	0.41 527	0.54 554	0.42 534	0.52 542	0.42 530	3.42 804	4.02 826	0.52 560	0.45 560	0.51 530	0.44 526

vfmstereo	1.56 710	3.35 738	2.69 798	3.52 772	0.91 645	1.31 710	0.91 646	1.31 714	0.90 652	1.31 716	0.90 651	1.31 720	0.90 642	1.32 722	0.91 649	3.30 802	2.44 800	1.17 671	0.80 650	1.17 652	0.80 631

HCRNet	1.22 690	7.11 814	3.00 802	3.55 773	0.33 466	0.29 332	0.14 263	0.19 273	0.15 283	0.33 362	0.29 392	0.25 322	0.14 274	0.22 298	0.33 460	3.64 805	3.00 804	0.76 609	0.32 476	0.18 276	0.13 247

asd	2.18 769	2.77 719	1.58 731	3.59 774	2.00 801	2.58 794	1.85 792	2.39 788	1.71 786	2.47 794	1.97 809	2.59 798	1.61 755	2.56 795	1.79 797	2.51 786	1.99 779	2.11 788	1.62 787	2.36 775	1.60 767

test12345	1.57 711	3.40 739	2.65 797	3.62 775	0.91 645	1.31 710	0.90 644	1.31 714	0.90 652	1.31 716	0.90 651	1.31 720	0.90 642	1.31 721	0.90 648	3.27 801	2.43 797	1.17 671	0.80 650	1.17 652	0.82 635

DPSNet	3.66 814	3.60 743	3.62 822	3.63 776	3.64 840	3.65 815	3.65 845	3.66 822	3.67 843	3.67 821	3.65 843	3.67 822	3.66 831	3.66 821	3.68 840	3.68 806	3.66 822	3.67 820	3.68 846	3.67 804	3.67 839

monsterstereo	2.20 775	2.33 683	1.95 779	3.65 777	2.07 807	2.49 786	1.61 766	2.48 791	1.83 801	2.45 793	1.61 772	2.67 803	1.86 785	2.64 799	1.94 809	2.48 785	1.66 749	2.34 795	1.68 796	2.40 776	1.86 796

RAStereo	2.23 779	3.64 744	0.76 583	3.65 777	0.86 639	3.66 816	0.76 626	3.67 823	0.81 648	3.66 820	0.76 636	3.66 821	0.77 631	3.68 822	0.77 634	3.68 806	0.77 596	3.69 821	0.77 644	3.70 805	0.77 627

sAnonymous2	3.31 812	2.63 704	1.38 715	3.71 779	1.86 793	4.70 836	1.11 674	4.82 846	2.72 824	5.45 851	1.98 815	4.59 836	2.64 810	2.65 800	6.21 856	4.37 811	1.08 638	5.16 848	2.24 818	4.52 817	2.39 811

CroCo_RVC	3.31 812	2.63 704	1.38 715	3.71 779	1.86 793	4.70 836	1.11 674	4.82 846	2.72 824	5.45 851	1.98 815	4.59 836	2.64 810	2.65 800	6.21 856	4.37 811	1.08 638	5.16 848	2.24 818	4.52 817	2.39 811

MonStereo1	1.94 729	2.77 719	1.52 729	3.73 781	1.51 757	2.13 756	1.42 759	2.32 783	1.52 765	2.31 787	1.50 764	2.53 791	1.59 753	2.34 785	1.56 764	1.91 734	1.36 721	1.86 761	1.31 751	2.07 758	1.53 757

1w_stereo	2.05 750	2.32 682	1.35 703	3.74 782	2.01 802	2.73 801	1.42 759	1.88 744	1.93 812	2.03 758	1.28 748	2.71 804	1.99 799	2.72 806	1.72 789	2.20 759	1.32 708	1.87 762	1.86 806	2.45 780	1.54 758

qwe	2.18 769	2.60 703	1.58 731	3.83 783	1.90 799	2.53 790	1.90 799	2.48 791	1.73 791	2.37 790	1.92 805	2.53 791	1.68 765	2.56 795	1.83 799	2.52 788	1.87 775	2.07 778	1.68 796	2.32 773	1.71 787

L400	1.29 696	1.38 577	1.00 613	4.01 784	1.03 667	1.42 725	0.92 648	1.42 726	0.91 655	1.33 719	1.01 675	1.39 727	0.92 647	1.40 727	1.09 675	1.31 690	0.92 614	1.21 725	0.95 667	1.30 715	0.88 639

L4000	1.46 702	1.52 584	1.21 693	4.04 785	1.10 676	1.51 729	1.07 671	1.57 728	1.09 686	1.64 739	1.20 693	1.56 734	1.21 731	1.76 743	1.14 681	1.58 715	1.06 632	1.41 741	1.08 684	1.51 724	0.97 656

NLSM1	2.93 809	3.24 735	2.57 796	4.04 785	2.66 818	3.30 812	2.55 817	3.29 817	2.55 822	3.35 819	2.48 823	3.28 818	2.47 809	3.34 819	2.49 821	3.26 799	2.55 801	3.13 813	2.57 823	3.00 800	2.46 813

DNSM	2.56 796	4.43 766	3.08 813	4.09 787	1.86 793	2.66 797	1.86 793	2.66 798	1.87 807	2.66 801	1.86 796	2.66 802	1.86 785	2.66 802	1.87 805	3.82 808	2.94 803	2.42 800	1.73 802	2.42 777	1.73 791

HNOStereo	1.51 704	1.78 612	1.20 646	4.42 788	1.08 674	1.78 738	1.12 677	1.76 741	1.10 687	1.74 746	1.02 677	1.78 746	1.07 669	1.68 739	1.22 740	1.49 706	0.93 617	1.50 745	0.93 665	1.56 725	1.12 676

BUS	0.83 580	1.91 649	0.92 606	4.48 789	0.02 22	0.40 392	0.04 109	0.41 414	0.02 28	0.48 504	0.03 62	0.41 423	0.05 132	0.03 49	0.05 129	1.97 738	4.19 827	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 378

BSDual-CNN	0.81 571	1.91 649	0.92 606	4.48 789	0.02 22	0.42 432	0.06 158	0.41 414	0.02 28	0.48 504	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 738	4.19 827	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 378

hknet	1.10 635	1.85 640	3.49 819	4.48 789	0.02 22	0.42 432	0.06 158	0.41 414	0.02 28	0.48 504	0.03 62	0.41 423	0.03 59	0.42 435	0.03 58	4.39 813	4.19 827	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 378

rvit_105_1	3.83 817	5.22 789	3.01 803	4.53 792	3.01 821	4.51 824	3.01 825	4.56 833	3.04 827	4.53 832	3.03 827	4.55 834	3.03 814	4.56 833	3.04 823	4.57 817	3.05 805	4.57 829	3.05 828	4.57 819	3.05 820

rvit_stereo_0081	3.83 817	5.23 792	3.01 803	4.53 792	3.03 823	4.55 830	3.02 826	4.56 833	3.04 827	4.52 830	3.02 825	4.54 832	3.03 814	4.56 833	3.04 823	4.57 817	3.05 805	4.57 829	3.05 828	4.58 820	3.05 820

rvit_stereo_0082	3.86 819	5.82 809	3.01 803	4.53 792	3.03 823	4.54 826	3.02 826	4.56 833	3.04 827	4.53 832	3.02 825	4.55 834	3.04 817	4.57 836	3.05 825	4.57 817	3.05 805	4.58 831	3.05 828	4.58 820	3.06 823

rvit_0105_4	3.91 824	5.47 804	3.02 806	4.54 795	3.02 822	4.54 826	3.03 830	4.75 843	3.17 838	4.57 836	3.06 830	4.61 840	3.16 825	4.65 840	3.09 831	4.66 824	3.11 813	4.68 838	3.18 839	4.81 830	3.16 832

rvit_stereo_0080	3.89 822	5.70 806	3.04 808	4.54 795	3.03 823	4.56 831	3.05 832	4.60 837	3.07 832	4.58 837	3.06 830	4.59 836	3.06 819	4.61 837	3.08 829	4.63 822	3.09 810	4.64 835	3.10 833	4.65 824	3.10 827

whm_eth	3.89 822	5.70 806	3.04 808	4.54 795	3.03 823	4.56 831	3.05 832	4.60 837	3.07 832	4.58 837	3.06 830	4.59 836	3.06 819	4.61 837	3.08 829	4.63 822	3.09 810	4.64 835	3.10 833	4.65 824	3.10 827

rvit_stereo_0081_aga	3.86 819	5.33 796	3.02 806	4.55 798	3.04 827	4.54 826	3.02 826	4.64 840	3.06 831	4.54 834	3.04 829	4.62 841	3.08 821	4.62 839	3.07 828	4.58 820	3.06 809	4.60 833	3.08 832	4.63 823	3.07 824

FETCStereo	1.51 704	1.66 596	1.05 627	4.56 799	1.06 670	1.79 739	1.15 680	1.75 740	1.16 692	1.73 745	1.10 682	1.74 745	1.06 668	1.74 742	1.22 740	1.47 705	1.04 631	1.54 747	0.92 660	1.56 725	0.96 654

rvit_stereo_ft	3.93 827	5.44 802	3.05 810	4.59 800	3.06 828	4.61 834	3.08 835	4.67 842	3.12 837	4.63 841	3.10 835	4.65 843	3.11 823	4.69 843	3.13 833	4.70 825	3.14 815	4.71 840	3.15 838	4.74 827	3.16 832

rvit_0105_3	3.91 824	5.33 796	3.06 811	4.60 801	3.07 829	4.60 833	3.06 834	4.62 839	3.08 835	4.60 839	3.07 833	4.62 841	3.08 821	4.67 841	3.10 832	4.70 825	3.11 813	4.77 842	3.19 840	4.77 829	3.14 831

rvit_stereo_0083	3.92 826	5.30 795	3.06 811	4.61 802	3.09 830	4.67 835	3.08 835	4.66 841	3.09 836	4.62 840	3.10 835	4.66 844	3.11 823	4.67 841	3.16 834	4.72 827	3.16 816	4.77 842	3.11 835	4.66 826	3.11 829

L500	1.30 697	1.33 571	1.01 623	4.69 803	0.84 637	1.35 714	0.95 653	1.38 721	0.94 664	1.33 719	0.98 665	1.36 724	0.91 646	1.40 727	1.08 673	1.28 689	0.90 610	1.21 725	0.99 670	1.23 708	0.90 646

rvit_0105_6	3.87 821	5.73 808	3.10 814	4.69 803	3.12 831	4.54 826	3.02 826	4.56 833	3.04 827	4.54 834	3.03 827	4.54 832	3.04 817	4.56 833	3.05 825	4.58 820	3.05 805	4.58 831	3.05 828	4.58 820	3.05 820

rvit_0105_5	4.10 828	5.40 800	3.13 817	4.71 805	3.15 832	4.72 838	3.10 837	4.90 848	3.27 840	4.69 842	3.16 837	4.84 848	3.25 827	4.96 847	3.34 837	5.05 832	3.39 821	5.10 847	3.40 841	5.11 837	3.42 836

NLCSM	3.67 815	4.08 758	3.19 818	4.80 806	3.26 833	3.99 820	3.24 840	4.25 829	3.18 839	4.09 825	3.27 838	4.14 827	3.18 826	4.13 827	3.28 836	4.06 809	3.10 812	3.85 825	3.14 837	3.91 810	3.27 835

CGFBStereo	1.54 708	1.61 592	1.00 613	4.82 807	1.22 741	1.75 737	1.06 670	1.71 738	1.04 682	1.69 742	1.22 740	1.68 741	1.08 671	1.81 749	1.04 669	1.50 708	1.13 648	1.70 754	1.13 689	1.72 736	0.89 643

StereoVision	3.15 810	5.00 778	0.89 599	4.83 808	1.00 656	3.93 817	1.27 741	6.37 853	1.34 753	5.67 853	1.26 746	5.84 854	1.27 736	5.03 850	1.24 743	5.10 834	1.09 640	4.61 834	0.57 597	5.62 842	1.12 676

MWSP-net	0.96 611	0.75 402	0.49 494	4.84 809	0.48 556	1.28 707	0.52 569	1.20 656	0.51 578	1.14 661	0.70 621	1.00 633	0.56 581	0.90 618	0.69 612	0.76 567	0.60 553	0.95 645	0.56 594	0.73 576	0.45 529

FETStereo	1.53 706	1.64 594	1.01 623	4.86 810	1.22 741	1.73 736	1.00 658	1.74 739	1.06 685	1.67 741	1.22 740	1.71 744	1.02 665	1.78 747	1.11 677	1.51 711	1.13 648	1.60 750	1.03 682	1.71 734	0.92 648

MLG-Stereo_test2	4.28 831	5.46 803	3.69 823	4.86 810	3.72 841	5.58 845	3.42 841	4.81 845	3.77 848	4.85 844	3.72 845	5.55 853	3.63 830	5.58 851	3.53 839	4.41 814	3.28 820	4.99 846	2.95 826	4.75 828	3.13 830

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

DispFullNet	4.61 837	4.84 771	3.12 815	5.00 813	3.57 837	4.75 839	3.03 830	7.75 859	4.17 852	4.91 846	3.09 834	6.20 855	3.95 840	6.71 855	3.51 838	5.30 835	3.67 823	5.86 854	3.63 843	5.61 841	3.46 837

FC-DCNN v2	5.10 845	5.15 784	4.49 827	5.07 814	3.37 835	6.87 848	4.75 854	5.04 849	6.34 859	7.84 859	5.06 855	6.72 859	4.09 843	4.99 848	5.44 855	5.03 831	3.16 816	4.67 837	4.86 855	5.15 838	3.89 844

CEFStereo	1.90 725	2.10 664	1.41 718	5.22 815	1.44 756	2.21 766	1.43 762	2.09 754	1.45 763	2.23 781	1.38 758	2.23 774	1.57 752	2.22 774	1.36 755	1.97 738	1.29 707	2.01 770	1.28 750	1.87 743	1.31 744

MLG-Stereo_test1	4.25 829	5.34 799	3.61 821	5.31 816	3.63 839	5.23 842	3.57 843	5.38 851	3.65 842	5.23 848	3.47 840	4.76 845	3.74 834	4.85 844	3.71 841	4.96 829	3.18 818	4.71 840	2.92 825	4.86 833	2.90 817

MLG-Stereo_test3	4.26 830	4.85 772	3.95 825	5.35 817	3.60 838	4.75 839	3.76 846	5.49 852	3.71 844	5.39 849	3.69 844	4.82 847	3.66 831	4.85 844	3.73 844	4.93 828	3.19 819	4.69 839	2.99 827	4.84 832	2.98 819

CFNet	1.37 700	5.27 794	0.19 252	5.49 818	0.19 313	0.28 329	0.19 304	0.28 328	0.19 318	0.28 333	0.19 322	0.28 338	4.35 844	0.28 341	0.19 314	0.23 283	0.17 261	0.23 309	4.21 853	4.81 830	0.17 291

RAFT+CT+SA	4.28 831	7.62 818	4.91 830	5.55 819	2.28 815	3.09 807	3.64 844	4.49 831	3.07 832	4.80 843	3.35 839	4.77 846	3.70 833	4.29 830	3.05 825	5.58 836	5.98 839	3.58 819	3.78 848	4.26 813	3.72 840

MaDis-Stereo	3.19 811	6.02 811	1.12 632	5.61 820	1.16 686	5.43 844	1.02 668	5.15 850	0.70 624	5.43 850	1.21 739	5.03 851	0.97 651	4.85 844	0.99 659	4.53 815	1.16 652	5.53 850	1.25 747	5.37 840	1.30 743

AANet_RVC	1.26 693	0.31 250	4.99 831	5.93 821	0.20 321	0.25 313	0.20 308	0.25 316	0.20 325	0.23 303	0.19 322	0.25 322	0.20 331	0.25 320	0.20 322	5.66 837	4.76 831	0.26 332	0.30 457	0.24 313	0.27 378

SA	4.33 833	7.35 815	6.85 842	5.96 822	4.09 845	3.59 814	3.15 838	3.82 824	2.64 823	3.91 822	3.85 846	3.57 820	2.72 812	3.13 815	4.03 847	7.09 849	6.86 844	3.57 818	3.12 836	3.85 806	3.51 838

SGM-Forest	5.21 847	5.92 810	4.08 826	6.18 823	4.16 846	6.31 847	4.34 853	6.50 854	4.33 853	6.14 855	4.21 851	6.61 858	4.55 846	6.67 854	4.48 851	5.94 839	3.94 825	5.85 853	4.03 852	5.79 843	4.17 847
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LiteMatch*	2.07 751	1.30 567	5.73 836	6.28 824	0.79 630	1.33 713	0.80 632	1.30 713	1.02 680	1.33 719	0.84 649	1.33 723	0.97 651	1.28 720	1.04 669	6.05 841	5.89 837	1.28 732	0.76 642	1.28 713	0.88 639

test_5	4.62 838	7.55 817	6.23 837	6.32 825	3.40 836	5.29 843	3.50 842	3.53 821	4.11 851	4.28 827	4.47 853	4.26 830	4.38 845	3.68 822	3.24 835	5.89 838	5.60 835	4.84 844	3.50 842	4.33 814	3.93 846

cross-raft	4.83 840	7.52 816	6.43 838	6.63 826	3.96 844	4.51 824	3.99 850	4.49 831	3.96 850	4.52 830	3.96 848	4.50 831	3.97 841	4.50 832	3.97 846	6.65 844	6.44 841	4.33 826	3.92 850	4.35 815	3.91 845

PhaseNet	1.74 718	6.34 812	4.81 829	6.77 827	0.24 346	0.80 593	0.53 571	0.48 504	0.22 334	0.53 544	0.28 377	0.48 514	0.25 354	0.40 401	0.32 448	6.39 843	4.61 830	0.46 521	0.38 530	0.25 316	0.18 297

raft_robust	4.71 839	7.75 819	5.40 835	6.81 828	3.31 834	4.28 823	4.20 852	4.32 830	4.37 854	4.35 829	4.35 852	4.14 827	3.75 835	4.30 831	4.20 850	6.67 845	6.37 840	3.36 817	4.24 854	4.86 833	3.25 834

TestStereo1	4.60 835	8.41 822	6.44 839	6.86 829	3.79 842	3.97 818	3.78 847	3.99 826	3.74 845	3.97 823	3.52 841	3.94 825	3.58 828	3.98 825	3.72 842	6.82 846	6.50 842	3.76 822	3.66 844	3.90 807	3.74 842

SA-5K	4.60 835	8.41 822	6.44 839	6.86 829	3.79 842	3.97 818	3.78 847	3.99 826	3.74 845	3.97 823	3.52 841	3.94 825	3.58 828	3.98 825	3.72 842	6.82 846	6.50 842	3.76 822	3.66 844	3.90 807	3.74 842

Sa-1000	4.34 834	8.37 821	6.84 841	6.98 831	4.45 848	3.58 813	3.00 824	3.42 820	3.39 841	2.61 799	4.00 849	3.83 824	4.01 842	3.90 824	3.90 845	5.98 840	5.62 836	3.76 822	2.34 821	4.35 815	2.47 814

test_4	4.88 841	8.13 820	6.98 843	7.46 832	4.44 847	4.25 822	3.85 849	4.04 828	3.92 849	4.13 826	3.91 847	4.18 829	3.84 838	4.14 828	4.06 848	7.01 848	7.13 847	4.53 827	3.72 847	4.09 811	3.72 840

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

test_3	5.01 843	8.86 827	7.77 845	8.09 834	2.76 820	4.13 821	4.05 851	3.88 825	3.76 847	4.33 828	4.13 850	3.71 823	3.91 839	4.21 829	4.06 848	7.93 850	7.69 849	4.53 827	3.91 849	4.17 812	4.29 848

test-1	6.46 848	9.16 829	8.03 849	8.09 834	5.62 852	6.11 846	6.35 858	6.85 856	4.94 856	6.08 854	6.29 860	4.98 850	6.43 852	6.22 852	6.36 858	6.16 842	7.47 848	5.82 852	5.44 859	7.11 849	5.68 852

U	5.15 846	8.49 824	1.81 746	8.49 836	1.77 787	8.49 853	1.77 786	8.51 861	1.77 795	8.49 861	1.77 793	8.50 861	1.78 782	8.58 861	1.77 796	8.54 853	1.78 757	8.55 861	1.78 804	8.55 855	1.84 794

RAFT	6.73 850	9.36 830	7.40 844	8.51 837	6.55 853	6.88 849	6.60 859	6.79 855	6.60 860	6.80 856	6.72 861	5.31 852	5.50 850	6.61 853	6.61 859	8.42 852	5.89 837	5.73 851	5.45 860	6.61 845	6.24 853

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

testmc14	2.43 790	10.48 838	8.02 848	8.93 839	0.31 439	0.44 474	0.30 386	0.42 433	0.30 404	0.42 427	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 435	0.30 394	8.88 856	6.99 846	0.41 492	0.28 423	0.39 451	0.28 408

CFNet_RVC	2.38 789	8.71 825	0.38 395	9.33 840	0.42 533	0.56 551	0.42 529	0.60 561	0.38 507	0.62 571	0.42 538	0.56 561	7.29 856	0.62 567	0.42 530	0.53 498	0.37 439	0.49 544	0.34 494	8.30 853	6.87 854

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

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

MCSU-Stereo	2.48 793	10.56 839	8.50 850	9.47 843	0.31 439	0.43 439	0.30 386	0.42 433	0.30 404	0.42 427	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.41 421	0.30 394	8.86 855	6.93 845	0.40 474	0.29 438	0.39 451	0.28 408

MSMDNet	2.65 798	10.14 836	0.33 361	9.74 844	0.32 453	0.87 606	0.33 456	2.95 813	0.68 611	0.49 514	0.34 480	0.49 521	5.70 851	0.49 519	0.33 460	0.42 418	9.57 853	0.41 492	0.31 468	8.36 854	0.65 595

pcwnet_v2	2.66 799	9.89 834	0.33 361	9.89 845	0.32 453	0.50 524	0.32 445	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.34 480	0.49 521	8.76 858	0.48 512	0.33 460	0.41 404	9.58 854	0.40 474	0.29 438	9.01 857	0.63 587

CFNet_ucs	2.73 801	9.64 832	0.33 361	9.92 846	0.32 453	0.49 515	0.33 456	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.33 472	0.49 521	8.98 859	0.48 512	0.33 460	0.41 404	9.96 858	0.40 474	0.29 438	10.12 862	0.54 566

ccs_rob	2.79 807	10.17 837	0.32 356	10.00 847	0.33 466	0.49 515	0.33 456	1.90 746	0.32 463	0.51 537	0.33 472	0.49 521	9.24 860	0.49 519	0.33 460	0.41 404	9.82 856	0.41 492	0.28 423	9.34 858	0.29 417

PCWNet_CMD	2.80 808	9.82 833	0.32 356	10.09 848	0.32 453	0.49 515	0.33 456	3.34 818	0.33 473	0.49 514	0.33 472	0.49 521	8.73 857	0.48 512	0.33 460	0.41 404	9.22 852	0.42 508	0.29 438	9.55 859	0.31 442

UCFNet_RVC	2.75 803	10.06 835	0.29 325	10.31 849	0.29 378	0.42 432	0.29 377	0.43 441	0.29 388	0.42 427	0.29 392	0.42 441	9.87 861	0.43 442	0.29 384	0.36 358	9.84 857	0.36 405	0.26 363	9.77 860	0.26 338

CFNet_pseudo	2.67 800	9.36 830	0.32 356	10.99 850	0.33 466	0.85 603	0.33 456	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.32 463	0.49 521	7.26 855	0.49 519	0.33 460	0.41 404	9.62 855	0.41 492	0.29 438	10.03 861	0.29 417

MEA-ACV	1.66 714	0.87 427	0.61 536	11.81 851	1.35 746	1.50 728	0.71 618	1.23 705	0.92 660	1.13 660	0.96 662	1.69 742	0.70 618	1.23 715	1.16 687	1.54 714	1.20 657	1.58 748	0.85 658	1.12 640	0.95 653

TestStereo_HL3	2.76 804	0.41 293	11.46 854	14.11 852	0.30 390	0.45 489	0.29 377	0.43 441	0.29 388	0.43 434	0.29 392	0.43 450	0.28 380	0.44 473	0.30 394	13.57 861	10.32 859	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

TestStereo_HL2	2.73 801	0.41 293	11.06 851	14.13 853	0.30 390	0.44 474	0.28 362	0.43 441	0.29 388	0.43 434	0.28 377	0.43 450	0.29 392	0.43 442	0.28 366	13.51 860	10.37 860	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

GGDA	2.76 804	0.41 293	11.34 853	14.28 854	0.30 390	0.44 474	0.29 377	0.43 441	0.29 388	0.43 434	0.28 377	0.43 450	0.28 380	0.43 442	0.29 384	13.45 859	10.57 861	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

TestStereo-Hl	2.78 806	0.42 305	11.23 852	14.38 855	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.43 441	0.28 378	0.43 434	0.29 392	0.44 486	0.29 392	0.44 473	0.29 384	13.64 862	10.73 862	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

rafts_anoy	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 858

raft+_RVC	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 858

raftrobust	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 858

CasAABBNet	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 858

RALCasStereoNet	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 858

RALAANet	20.00 856	20.00 842	20.00 856	20.00 856	20.00 857	20.00 855	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 864	20.00 863	20.00 858

MANE	19.05 855	23.00 848	15.00 855	23.00 862	15.00 856	24.00 861	16.00 862	24.00 869	16.00 863	22.00 869	15.00 862	23.00 869	16.00 862	23.00 869	15.00 862	22.00 869	15.00 863	22.00 869	15.00 863	22.00 869	15.00 857

fff	1000028.16 888	29.62 860	29.72 867	32.61 863	30.02 868	35.13 864	31.83 875	32.07 871	10000000.00 896	35.27 873	29.82 875	32.45 871	30.15 874	32.35 871	30.09 874	31.04 871	29.55 876	30.64 871	30.14 875	10000000.00 897	30.77 870

csc	1000028.16 888	29.62 860	29.72 867	32.61 863	30.02 868	35.13 864	31.83 875	32.07 871	10000000.00 896	35.27 873	29.82 875	32.45 871	30.15 874	32.35 871	30.09 874	31.04 871	29.55 876	30.64 871	30.14 875	10000000.00 897	30.77 870

cscssc	1000028.16 888	29.62 860	29.72 867	32.61 863	30.02 868	35.13 864	31.83 875	32.07 871	10000000.00 896	35.27 873	29.82 875	32.45 871	30.15 874	32.35 871	30.09 874	31.04 871	29.55 876	30.64 871	30.14 875	10000000.00 897	30.77 870

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

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

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

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

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

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

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

PatchMatch		37.00 870		37.00 869		37.00 870		37.00 878		37.00 877		37.00 878		37.00 877		37.00 878		37.00 879		37.00 875

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

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

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

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

tt	500032.53 886	34.60 866	29.72 867	37.47 878	34.41 873	36.85 868	35.22 879	34.71 874	33.55 877	34.50 871	35.43 878	33.81 874	10000000.00 896	33.57 874	33.13 878	33.68 874	35.00 880	34.03 875	35.26 881	30.96 871	34.63 874

DCANet	500032.53 886	34.60 866	29.72 867	37.47 878	34.41 873	36.85 868	35.22 879	34.71 874	33.55 877	34.50 871	35.43 878	33.81 874	10000000.00 896	33.57 874	33.13 878	33.68 874	35.00 880	34.03 875	35.26 881	30.96 871	34.63 874

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

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

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

MeshStereo	159.24 877	171.00 885	160.68 885	162.58 884	160.59 884	164.01 882	160.35 890	158.51 891	158.56 888	158.34 890	160.12 890	158.56 890	159.92 888	157.26 891	158.94 890	154.38 891	158.36 890	155.75 891	159.13 892	153.67 888	154.07 885
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	201.80 879	123.00 881	115.00 881	219.00 885	218.00 886	223.00 885	244.00 892	217.00 893	236.00 890	202.00 893	203.00 891	205.00 893	208.00 889	225.00 893	204.00 891	210.00 892	198.00 892	197.00 893	184.00 893	204.00 890	201.00 886

DF_test	189.29 878	560.34 889	182.58 886	229.00 886	135.68 883	197.79 884	135.52 889	197.80 892	135.44 887	197.75 892	135.49 889	197.90 892	135.51 887	197.84 892	135.75 889	217.37 893	171.11 891	183.74 892	127.67 891	183.56 889	127.88 884

MGS-Stereo	239.45 880	123.00 881	135.00 883	266.00 887	286.00 887	277.00 886	305.00 893	271.00 894	242.00 891	274.00 894	279.00 893	255.00 894	270.00 891	268.00 894	297.00 893	221.00 894	247.00 894	216.00 894	123.00 890	217.00 891	217.00 888

EGLCR-Stereo	246.90 881	129.00 883	139.00 884	266.00 887	286.00 887	277.00 886	305.00 893	271.00 894	242.00 891	274.00 894	279.00 893	255.00 894	270.00 891	268.00 894	297.00 893	230.00 895	247.00 894	216.00 894	223.00 895	237.00 892	227.00 889

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 891	10000000.00 893	10000000.00 892	10000000.00 892	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 896	10000000.00 900	10000000.00 898	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 900	10000000.00 899	10000000.00 897	10000000.00 893
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSGM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AHVO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MCPF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFTStereoReplicaGSO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GS-Stereo							0.38 496	0.50 521	0.38 507	0.50 527	0.38 506	0.50 535	3.79 836	0.50 527	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.35 478

Low-res two-view benchmark