Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSGM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AHVO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MCPF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFTStereoReplicaGSO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 223	0.20 265	0.23 246	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 281	0.21 293	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 359	0.10 118	0.12 129	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.11 160	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 58	0.50 339	0.10 118	0.12 129	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.10 131	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.10 105	1.05 484	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 175	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 484	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 175	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample2	0.09 86	1.03 480	0.11 145	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 86	0.87 424	0.12 157	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 474	0.09 114	0.09 96	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 86	0.95 448	0.09 114	0.10 100	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

CoDeX	0.15 210	0.70 389	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 594	0.02 21	0.69 576	0.75 605	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 132	0.44 308	0.33 359	0.39 331	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 386	0.36 431	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

psmg	0.43 411	1.91 645	0.92 601	1.91 688	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 735	1.44 724	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

CSP-Net	0.34 329	1.29 562	1.19 638	1.36 658	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 683	1.21 700	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

SFCPSM	0.17 230	0.78 406	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 633	0.02 21	0.75 589	0.76 607	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 278	1.31 566	0.74 575	0.92 545	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 585	0.75 589	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-sn7	0.10 105	0.98 452	0.14 188	0.15 161	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 189	0.13 200	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.11 132	1.14 496	0.17 231	0.20 224	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 240	0.16 229	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 190	1.22 558	0.28 317	0.32 296	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 332	0.27 330	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

test_sample8	0.10 105	1.05 484	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 175	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 86	1.00 462	0.11 145	0.11 121	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 175	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 86	0.97 451	0.10 118	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample5	0.10 105	1.07 488	0.11 145	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 105	1.03 480	0.12 157	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.13 200	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 86	0.87 424	0.10 118	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 190	1.83 630	0.12 157	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.12 147	0.11 160	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

11t1	0.17 230	2.16 666	0.13 179	0.13 142	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 129	0.18 240	0.12 175	0.06 141	0.03 63	0.05 121	0.03 52

DualNet	0.10 105	1.07 488	0.11 145	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

ffm	0.25 278	3.83 747	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 175	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 278	3.83 747	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 175	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 278	3.83 747	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 175	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

1111x	0.10 105	1.14 496	0.13 179	0.14 149	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.11 160	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 86	1.01 474	0.10 118	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

qqq	0.16 222	2.01 655	0.12 157	0.15 161	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 147	0.14 215	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

x	0.11 132	1.15 499	0.15 214	0.14 149	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.15 225	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

BUS	0.83 575	1.91 645	0.92 601	4.48 785	0.02 22	0.40 391	0.04 109	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.05 132	0.03 49	0.05 129	1.97 735	4.19 823	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

BSDual-CNN	0.81 567	1.91 645	0.92 601	4.48 785	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 735	4.19 823	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

hknet	1.10 630	1.85 636	3.49 814	4.48 785	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.03 59	0.42 433	0.03 58	4.39 810	4.19 823	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

222	0.10 105	0.99 460	0.12 157	0.13 142	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 175	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 132	1.16 501	0.16 221	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.16 229	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 105	1.09 490	0.13 179	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.14 215	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

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

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

arf4	0.14 190	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.08 671	0.52 539	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.15 244	0.14 253

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

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

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

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

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

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

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

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

ManiGeoR	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.73 516	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 541	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLF11	0.17 230	0.05 68	0.63 538	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 546	0.59 547	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.73 516	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 541	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf8	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 541	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 230	0.05 68	0.65 545	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 546	0.59 547	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

z-mn7	0.16 222	1.21 552	0.33 359	0.41 359	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 351	0.31 368	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 254	1.40 577	0.53 511	0.56 469	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.05 129	0.57 510	0.44 488	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 239	1.47 579	0.33 359	0.40 344	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 373	0.32 374	0.05 115	0.04 105	0.04 103	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	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.06 89	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

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

NINENet	0.69 531	3.87 750	1.20 641	1.98 694	0.05 127	0.40 391	0.04 109	0.40 393	0.05 136	0.41 411	0.04 116	0.41 421	0.05 132	0.40 399	0.05 129	1.79 721	1.56 733	0.34 377	0.22 334	0.34 358	0.23 317

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AROF-Stereo-S	0.13 158	0.13 126	0.05 87	0.13 142	0.05 127	0.07 144	1.25 733	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 160	0.06 155	0.07 158	0.05 129	0.07 101	0.05 92	0.13 197	0.05 137	0.07 154	0.12 233

Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 251	0.17 197	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.17 221	0.16 229	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

GIO	0.10 105	0.22 212	0.22 281	0.23 246	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 160	0.05 132	0.07 158	0.05 129	0.23 281	0.22 300	0.06 141	0.05 137	0.06 135	0.05 123

UHP(ZeroShot)	0.07 69	0.41 291	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP(FT)	0.07 69	0.40 278	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

mmmmmm	0.07 69	0.40 278	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP	0.07 69	0.41 291	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

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

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.05 129	0.11 141	0.10 131	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 79	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.09 170	0.08 169	0.15 189	0.11 160	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
DA	0.09 86	0.13 126	0.39 404	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

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

ISRNet	0.11 132	0.05 68	0.36 385	0.24 252	0.07 157	0.13 193	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.13 208	0.05 132	0.05 111	0.09 176	0.24 291	0.20 289	0.10 169	0.05 137	0.06 135	0.13 246

qqq1	0.25 278	3.70 741	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 175	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 278	3.70 741	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 175	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

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

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

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

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 365	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 373	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

2222	0.09 86	0.59 373	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

1111	0.09 86	0.60 377	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

fsdfsdds	0.08 79	0.58 370	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

nnnnnnn	0.08 79	0.58 370	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TestStereooo	0.08 79	0.56 365	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TS12	0.09 86	0.09 97	0.17 231	0.19 211	0.06 148	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.06 156	0.08 163	0.06 160	0.08 162	0.06 155	0.08 164	0.06 153	0.15 189	0.16 229	0.08 159	0.06 156	0.08 160	0.06 139

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

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

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

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

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

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

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

CR-RVC	0.42 408	0.14 149	1.89 757	1.91 688	0.13 258	0.12 190	0.08 172	0.07 158	0.07 168	0.07 160	0.07 171	0.08 162	0.14 274	0.07 158	0.07 161	0.96 597	1.91 773	0.14 217	0.14 272	0.20 283	0.13 246

anonymous	0.09 86	0.09 97	0.14 188	0.14 149	0.07 157	0.09 157	0.07 169	0.09 170	0.07 168	0.09 170	0.07 171	0.09 171	0.07 169	0.09 170	0.07 161	0.14 174	0.13 200	0.09 167	0.07 164	0.09 164	0.07 150

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

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

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

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

ACC	0.10 105	0.10 102	0.11 145	0.13 142	0.08 166	0.10 159	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.10 175	0.08 180	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.11 160	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

test_c	0.35 341	0.07 85	1.00 608	0.96 557	0.07 157	0.07 144	0.09 175	0.14 223	0.14 269	0.09 170	0.09 182	0.09 171	0.09 181	0.13 206	0.09 176	1.71 718	1.71 749	0.16 259	0.08 172	0.13 199	0.09 160

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

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

PASM	0.39 380	3.06 724	1.36 706	1.58 670	0.09 173	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.09 170	0.09 182	0.11 196	0.09 181	0.09 170	0.09 176	0.11 141	0.11 160	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.11 193

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt4	0.14 190	0.14 149	0.21 272	0.20 224	0.10 179	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.10 186	0.13 206	0.10 187	0.13 208	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 251	0.17 259	0.13 197	0.12 246	0.13 199	0.12 233

tt9	0.15 210	0.15 175	0.21 272	0.40 344	0.10 179	0.15 232	0.12 249	0.13 205	0.11 214	0.14 224	0.10 187	0.15 254	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 251	0.17 259	0.14 217	0.12 246	0.14 217	0.11 193

over-6	0.11 132	0.11 119	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 215	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

over v1	0.11 132	0.11 119	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 215	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.10 169

over-8	0.11 132	0.14 149	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.09 176	0.14 174	0.14 215	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.09 160

over-9	0.11 132	0.11 119	0.16 221	0.16 174	0.10 179	0.12 190	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 215	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

S2M2_L	0.12 147	0.14 149	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.10 184	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 199	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CAS++	0.17 230	0.27 236	0.21 272	0.10 100	0.21 330	0.15 232	0.22 318	0.10 171	0.21 328	0.22 295	0.10 187	0.19 276	0.18 315	0.10 174	0.19 314	0.20 259	0.19 287	0.18 280	0.10 186	0.19 282	0.18 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AnonymousM	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GFORCE	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.11 215	0.11 196	0.10 186	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.18 280	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

E$^{3}$Stereo	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

LLLLL	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

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

low	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

100	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.17 197	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

300	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

Last	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

DDDD	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

FORCE_4.7	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 259	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

F4.4	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.20 224	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 259	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

F5.5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.12 254	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

F8.5	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 259	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

FORCE_9	0.13 158	0.13 126	0.20 265	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.18 280	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_8	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 259	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

F7	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.20 224	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

TT111	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

FORCE_4	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

FORCE_5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.18 203	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_6	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.18 203	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.10 169

EE1	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.17 197	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

AnonStereo	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

S2M2_XL	0.14 190	0.17 189	0.12 157	0.17 197	0.11 208	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.17 267	0.11 212	0.17 266	0.11 204	0.16 201	0.11 160	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetRed	0.11 132	0.12 124	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.14 263	0.11 192	0.11 214	0.12 203	0.11 215	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.16 229	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

JetBlue	0.11 132	0.11 119	0.12 157	0.13 142	0.14 262	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.11 215	0.11 196	0.11 212	0.12 204	0.12 247	0.11 141	0.11 160	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

IPLG	0.13 158	0.20 203	0.14 188	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 175	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

MIPNet	0.14 190	0.21 208	0.17 231	0.16 174	0.11 208	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.14 174	0.12 175	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

ICVP	0.15 210	0.53 355	0.11 145	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.16 259	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.16 258	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.16 201	0.11 160	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UNet	0.29 301	0.90 434	0.10 118	0.14 149	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.91 609	0.69 612	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.10 184	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.88 602	0.76 620

ELAS	0.13 158	0.16 183	0.11 145	0.15 161	0.09 173	0.18 264	0.11 208	0.18 270	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.18 271	0.11 212	0.18 269	0.11 204	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.08 172	0.14 217	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 210	0.14 149	0.21 272	0.26 267	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 251	0.17 259	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

tt3	0.15 210	0.15 175	0.21 272	0.34 307	0.12 248	0.14 208	0.11 208	0.15 253	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.19 251	0.18 280	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.11 193

tt6	0.15 210	0.14 149	0.21 272	0.26 267	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 251	0.17 259	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

tt7	0.14 190	0.15 175	0.21 272	0.31 289	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.13 205	0.12 254	0.14 224	0.12 249	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.18 240	0.15 225	0.13 197	0.10 186	0.15 244	0.11 193

tt8	0.14 190	0.15 175	0.20 265	0.28 274	0.11 208	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.13 208	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.18 240	0.17 259	0.14 217	0.10 186	0.15 244	0.12 233

TYNG	0.14 190	0.13 126	0.21 272	0.20 224	0.12 248	0.14 208	0.12 249	0.13 205	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.14 223	0.10 184	0.16 201	0.16 229	0.15 250	0.12 246	0.14 217	0.11 193

LACA_dic	0.45 447	0.13 126	1.78 739	1.70 681	0.12 248	0.13 193	0.12 249	0.16 259	0.15 282	0.13 206	0.12 249	0.13 208	0.11 212	0.16 257	0.13 259	1.73 719	1.69 747	0.16 259	0.11 211	0.13 199	0.13 246

DF	0.39 380	1.37 573	1.02 621	1.14 581	0.12 248	0.16 251	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 256	0.12 249	0.16 258	0.12 254	0.16 257	0.12 247	1.12 625	1.00 616	0.15 250	0.12 246	0.15 244	0.12 233

MatchAttention (ZS)	0.12 147	0.12 124	0.12 157	0.12 129	0.13 258	0.12 190	0.12 249	0.12 202	0.12 254	0.12 203	0.12 249	0.12 207	0.12 254	0.12 204	0.12 247	0.12 147	0.12 175	0.12 193	0.12 246	0.12 196	0.12 233
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
ProNet	0.14 190	0.20 203	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 267	0.13 268	0.17 266	0.12 247	0.15 189	0.11 160	0.16 259	0.11 211	0.15 244	0.12 233

CIPLG	0.13 158	0.21 208	0.12 157	0.16 174	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.15 254	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 175	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

IPLGR_C	0.14 190	0.20 203	0.12 157	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.15 272	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.15 189	0.12 175	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

IPLGR	0.14 190	0.24 223	0.14 188	0.16 174	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 175	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

ACRE	0.13 158	0.21 208	0.14 188	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 175	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

aanetorigin	0.13 158	0.11 119	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.12 249	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.11 160	0.14 217	0.11 211	0.49 515	0.11 193

cf-r	0.66 520	2.17 667	0.12 157	0.18 203	0.12 248	0.18 264	2.70 819	2.60 793	0.12 254	0.18 269	0.12 249	0.18 271	0.12 254	0.18 269	0.12 247	0.15 189	0.11 160	0.15 250	0.11 211	1.81 738	1.74 787

HSM	0.14 190	0.16 183	0.12 157	0.17 197	0.12 248	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 267	0.12 254	0.17 266	0.12 247	0.16 201	0.11 160	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.12 233

PDISCO_ROB	0.83 575	2.80 719	3.49 814	0.14 149	0.11 208	0.17 260	0.09 175	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.12 249	0.16 258	0.14 274	3.30 814	0.13 259	0.14 174	2.34 791	0.16 259	0.12 246	2.62 794	0.10 169

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

ELAS_RVC	0.14 190	0.16 183	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.18 264	0.11 208	0.19 272	0.11 214	0.19 272	0.12 249	0.18 271	0.11 212	0.19 272	0.12 247	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.09 177	0.15 244	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 210	0.17 189	0.11 145	0.18 203	0.11 208	0.19 267	0.11 208	0.19 272	0.12 254	0.19 272	0.12 249	0.20 281	0.12 254	0.19 272	0.12 247	0.16 201	0.11 160	0.17 270	0.10 186	0.17 266	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CR-Stereo	0.51 485	0.14 149	1.94 772	1.87 685	0.14 262	0.13 193	0.14 263	0.19 272	0.18 308	0.13 206	0.13 270	0.18 271	0.17 303	0.14 223	0.15 277	1.89 729	1.93 774	0.19 283	0.14 272	0.20 283	0.15 267

DDVS	0.30 302	3.10 725	0.14 188	0.19 211	0.14 262	0.19 267	0.14 263	0.20 280	0.14 269	0.19 272	0.13 270	0.16 258	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.17 221	0.13 200	0.17 270	0.13 266	0.17 266	0.13 246

ITSA-stereo	0.15 210	0.17 189	0.13 179	0.20 224	0.13 258	0.19 267	0.13 261	0.18 270	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.18 271	0.14 274	0.18 269	0.14 265	0.16 201	0.11 160	0.15 250	0.14 272	0.18 275	0.11 193

ACVNet	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 652	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

acv_ft	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 652	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

DeepPruner_ROB	0.16 222	0.18 195	0.13 179	0.19 211	0.13 258	0.19 267	0.13 261	0.19 272	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.19 276	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.18 240	0.13 200	0.18 280	0.13 266	0.18 275	0.13 246

depth_test_26	0.20 245	0.34 252	0.25 297	0.34 307	0.14 262	0.21 285	0.14 263	0.21 290	0.14 269	0.21 290	0.14 276	0.21 288	0.14 274	0.21 290	0.14 265	0.26 300	0.26 317	0.22 298	0.15 285	0.22 294	0.14 253

castereo++	0.54 492	3.59 738	1.15 632	1.31 652	0.14 262	0.16 251	0.14 263	0.16 259	0.14 269	0.16 256	0.14 276	0.16 258	0.13 268	0.16 257	0.14 265	1.45 700	1.16 648	0.15 250	0.14 272	0.15 244	0.13 246

GMStereo	0.14 190	0.13 126	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.14 265	0.14 174	0.14 215	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.22 263	0.13 126	0.19 251	0.23 246	0.10 179	0.26 321	1.02 665	0.14 223	0.10 186	0.28 331	0.14 276	0.17 267	0.19 323	0.28 339	0.09 176	0.22 269	0.16 229	0.23 307	0.17 316	0.11 188	0.12 233

hitnet-ft	0.79 559	2.78 718	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.21 285	2.89 820	2.80 808	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	2.54 793	2.33 804

GANet-RSSM	0.75 548	1.91 645	0.14 188	0.47 392	0.14 262	0.21 285	3.21 836	2.30 779	0.14 269	0.46 489	0.14 276	0.23 306	0.18 315	0.21 290	0.14 265	0.18 240	0.27 330	0.37 407	0.13 266	2.13 762	2.12 797

PSMNet-RSSM	0.77 555	2.76 713	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.66 817	2.79 807	0.14 269	0.21 290	0.14 276	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	2.52 785	2.31 802

GwcNet-RSSM	0.77 555	2.77 715	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.67 818	2.78 806	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.21 290	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	2.52 785	2.31 802

CFNet-ft	0.55 496	1.57 585	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.53 813	1.61 728	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	1.56 722	1.24 735

CCAANet	0.17 230	0.71 391	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.22 329	0.14 174	0.14 215	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253

SCION-MonSter(vits)	0.25 278	0.79 408	0.31 345	0.42 369	0.28 363	0.40 391	0.28 361	0.20 280	0.15 282	0.40 394	0.15 286	0.19 276	0.15 287	0.20 278	0.15 277	0.23 281	0.21 293	0.17 270	0.14 272	0.16 256	0.14 253

SCION-MonSter	0.21 254	0.76 402	0.22 281	0.25 259	0.15 277	0.19 267	0.15 272	0.19 272	0.15 282	0.19 272	0.15 286	0.19 276	0.15 287	0.19 272	0.14 265	0.22 269	0.21 293	0.16 259	0.14 272	0.16 256	0.15 267

DepthFocus	0.18 239	0.22 212	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.22 295	0.15 286	0.22 298	0.16 291	0.22 296	0.15 277	0.20 259	0.15 225	0.20 289	0.14 272	0.20 283	0.14 253

RSGM-EC	0.24 275	0.24 223	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 689	0.20 259	0.17 259	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

acva	0.24 275	0.24 223	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 689	0.20 259	0.17 259	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

dd	0.23 271	0.98 452	0.16 221	0.23 246	0.15 277	0.23 299	0.15 272	0.23 303	0.15 282	0.23 301	0.15 286	0.24 313	0.17 303	0.23 304	0.15 277	0.22 269	0.15 225	0.21 293	0.15 285	0.22 294	0.16 272

Weightmod_eth	0.20 245	0.24 223	0.28 317	0.47 392	0.14 262	0.24 302	0.14 263	0.17 266	0.13 263	0.22 295	0.16 292	0.22 298	0.13 268	0.20 278	0.16 286	0.24 291	0.20 289	0.19 283	0.14 272	0.16 256	0.24 328

LACA2	0.21 254	0.24 223	0.26 304	0.31 289	0.16 288	0.24 302	0.16 279	0.24 306	0.16 291	0.24 308	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.24 309	0.16 286	0.27 304	0.23 307	0.24 318	0.16 290	0.23 306	0.16 272

LACA1	0.21 254	0.24 223	0.26 304	0.31 289	0.16 288	0.24 302	0.16 279	0.24 306	0.16 291	0.24 308	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.24 309	0.16 286	0.27 304	0.22 300	0.23 307	0.16 290	0.23 306	0.16 272

xyz-stereo-finetune2	0.18 239	0.48 332	0.16 221	0.16 174	0.15 277	0.15 232	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 229	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

xyz-stereo	0.18 239	0.50 339	0.16 221	0.15 161	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 229	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

castereo	0.61 510	3.79 746	1.35 698	1.52 666	0.15 277	0.17 260	0.16 279	0.20 280	0.21 328	0.18 269	0.16 292	0.21 288	0.12 254	0.26 330	0.17 296	1.43 699	1.38 720	0.17 270	0.16 290	0.18 275	0.16 272

GMStereo_Zeroshot	0.16 222	0.16 183	0.16 221	0.16 174	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 229	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

dad	0.23 271	1.03 480	0.16 221	0.23 246	0.15 277	0.24 302	0.15 272	0.24 306	0.16 291	0.23 301	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.23 304	0.15 277	0.22 269	0.16 229	0.22 298	0.16 290	0.22 294	0.16 272

GEAR-Net	0.22 263	0.46 321	0.27 308	0.29 276	0.17 294	0.21 285	0.17 289	0.21 290	0.17 301	0.21 290	0.17 300	0.21 288	0.17 303	0.21 290	0.17 296	0.28 310	0.26 317	0.20 289	0.16 290	0.20 283	0.16 272

LACA3	0.23 271	0.25 230	0.27 308	0.54 461	0.17 294	0.25 312	0.17 289	0.25 314	0.17 301	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.28 310	0.23 307	0.24 318	0.17 316	0.24 311	0.17 290

BStereo	0.22 263	0.23 215	0.20 265	0.24 252	0.20 320	0.23 299	0.33 455	0.39 384	0.17 301	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.16 291	0.24 309	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.22 298	0.20 326	0.22 294	0.16 272

Anonymus123	0.22 263	0.23 215	0.20 265	0.24 252	0.20 320	0.23 299	0.33 455	0.39 384	0.17 301	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.16 291	0.24 309	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.22 298	0.20 326	0.22 294	0.16 272

RAFT-FEzeroshot	0.34 329	0.26 233	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 229	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 820

RAFT-FE	0.34 329	0.26 233	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 229	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 820

IGEV-FE	0.35 341	0.37 263	0.17 231	0.19 211	0.17 294	0.20 274	0.17 289	0.19 272	0.17 301	0.19 272	0.17 300	0.19 276	0.17 303	0.37 384	0.36 481	0.19 251	0.17 259	0.19 283	0.17 316	0.38 400	2.84 811

tg	0.21 254	0.25 230	0.21 272	0.26 267	0.17 294	0.24 302	0.17 289	0.24 306	0.17 301	0.24 308	0.17 300	0.24 313	0.17 303	0.24 309	0.17 296	0.24 291	0.17 259	0.23 307	0.16 290	0.23 306	0.16 272

ACV-stereo	0.30 302	2.08 657	0.25 297	0.25 259	0.18 306	0.24 302	0.17 289	0.24 306	0.18 308	0.24 308	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.24 309	0.17 296	0.22 269	0.16 229	0.22 298	0.16 290	0.22 294	0.16 272

IGEV_Zeroshot_test	0.20 245	0.19 198	0.40 437	0.30 279	0.17 294	0.22 290	0.17 289	0.21 290	0.17 301	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.18 315	0.21 290	0.17 296	0.20 259	0.16 229	0.20 289	0.16 290	0.20 283	0.17 290

MSKI-zero shot	0.24 275	0.21 208	0.49 491	0.65 490	0.18 306	0.22 290	0.17 289	0.23 303	0.18 308	0.21 290	0.17 300	0.23 306	0.28 379	0.23 304	0.18 310	0.21 267	0.16 229	0.21 293	0.16 290	0.21 292	0.16 272

MIM_Stereo	0.25 278	0.23 215	0.66 547	0.80 527	0.17 294	0.22 290	0.17 289	0.23 303	0.18 308	0.26 325	0.17 300	0.21 288	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.21 293	0.17 316	0.22 294	0.17 290

MMNet	0.44 424	1.24 560	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.93 658	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.18 315	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.23 307	0.16 290	1.20 656	0.99 654

delet	0.43 411	1.21 552	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.95 661	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.22 298	0.16 290	1.18 652	0.98 653

psm_up	0.43 411	1.19 505	0.17 231	0.25 259	0.18 306	0.25 312	0.19 304	1.26 704	0.91 651	0.26 325	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 259	0.23 307	0.16 290	1.18 652	0.99 654

UPFNet	0.42 408	1.20 506	0.17 231	0.24 252	0.17 294	0.25 312	0.17 289	1.19 650	0.90 648	0.25 316	0.17 300	0.24 313	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 259	0.22 298	0.16 290	1.15 642	0.93 645

iResNet	0.20 245	0.23 215	0.18 242	0.24 252	0.18 306	0.24 302	0.20 308	0.24 306	0.18 308	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.18 315	0.23 304	0.18 310	0.22 269	0.16 229	0.21 293	0.16 290	0.21 292	0.16 272

AROF-Stereo	0.27 290	0.16 183	0.07 101	0.21 238	0.08 166	0.11 178	2.55 814	0.11 192	0.13 263	0.18 269	0.18 317	0.11 196	0.07 169	0.22 296	0.07 161	0.17 221	0.17 259	0.24 318	0.13 266	0.17 266	0.19 304

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

SMOE	0.23 271	0.25 230	0.30 327	0.33 300	0.18 306	0.26 321	0.18 298	0.26 321	0.18 308	0.26 325	0.18 317	0.25 320	0.18 315	0.25 318	0.18 310	0.31 329	0.27 330	0.23 307	0.17 316	0.23 306	0.17 290

VIP-Stereo	0.70 534	2.97 722	2.43 789	2.49 729	0.16 288	0.25 312	0.16 279	0.25 314	0.16 291	0.25 316	0.18 317	0.25 320	0.16 291	0.26 330	0.16 286	1.86 723	1.26 702	0.23 307	0.15 285	0.23 306	0.15 267

iResNetv2_ROB	0.20 245	0.23 215	0.18 242	0.24 252	0.20 320	0.24 302	0.18 298	0.24 306	0.18 308	0.24 308	0.18 317	0.23 306	0.19 323	0.24 309	0.18 310	0.21 267	0.16 229	0.21 293	0.16 290	0.22 294	0.16 272

ww3	0.31 311	1.61 588	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.29 376	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 280	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

ww2	0.30 302	1.56 584	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.22 318	0.29 331	0.19 317	0.29 336	0.19 322	0.29 342	0.19 323	0.29 343	0.19 314	0.27 304	0.18 280	0.27 335	0.21 330	0.27 323	0.18 296

MGE	0.32 322	1.81 619	0.19 251	0.29 276	0.19 312	0.29 331	0.23 329	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 280	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

MGW-Stereo-1	0.34 329	0.52 349	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.38 494	0.29 331	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.29 342	0.37 495	0.57 557	0.19 314	0.49 475	0.33 387	0.49 542	0.33 486	0.49 515	0.33 456

MGW-Stereo	0.31 311	1.60 587	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.30 337	0.24 336	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.29 342	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 280	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 575	5.18 781	1.98 777	2.19 701	0.17 294	0.19 267	0.18 298	0.19 272	0.16 291	0.20 279	0.19 322	0.22 298	0.22 339	0.20 278	0.15 277	2.28 766	2.13 786	0.24 318	0.17 316	0.18 275	0.16 272

Pointernet	0.21 254	0.22 212	0.19 251	0.24 252	0.19 312	0.24 302	0.19 304	0.24 306	0.19 317	0.24 308	0.19 322	0.24 313	0.19 323	0.24 309	0.19 314	0.22 269	0.17 259	0.22 298	0.17 316	0.22 294	0.17 290

CFNet	1.37 695	5.27 790	0.19 251	5.49 814	0.19 312	0.28 328	0.19 304	0.28 326	0.19 317	0.28 331	0.19 322	0.28 336	4.35 841	0.28 339	0.19 314	0.23 281	0.17 259	0.23 307	4.21 850	4.81 827	0.17 290

AANet_RVC	1.26 688	0.31 248	4.99 826	5.93 817	0.20 320	0.25 312	0.20 308	0.25 314	0.20 324	0.23 301	0.19 322	0.25 320	0.20 331	0.25 318	0.20 322	5.66 834	4.76 827	0.26 330	0.30 455	0.24 311	0.27 376

DLNR-FE	0.28 296	0.89 430	0.30 327	0.34 307	0.19 312	0.28 328	0.19 304	0.28 326	0.20 324	0.28 331	0.20 331	0.28 336	0.20 331	0.28 339	0.20 322	0.33 338	0.28 338	0.25 325	0.19 324	0.24 311	0.19 304

ssnet_v2	0.68 528	1.96 653	1.25 694	0.29 276	0.20 320	0.30 337	0.20 308	0.29 331	0.22 332	1.50 728	0.20 331	0.31 356	0.20 331	0.27 334	0.22 329	0.24 291	1.49 727	0.26 330	0.18 323	3.90 804	0.19 304

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

GEStereo_RVC	0.86 587	4.45 763	0.20 265	0.27 272	0.20 320	0.27 326	0.20 308	0.26 321	0.18 308	5.03 844	0.20 331	0.27 335	0.19 323	0.27 334	0.21 325	0.20 259	0.19 287	0.19 283	4.02 848	0.20 283	0.18 296

DISCO	1.11 632	0.39 274	5.28 828	0.39 331	0.20 320	0.39 389	0.27 350	0.39 384	0.22 332	0.38 380	0.20 331	0.38 391	0.20 331	6.95 855	0.22 329	0.30 323	0.21 293	0.27 335	0.21 330	5.25 836	0.21 311

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 290	0.29 241	0.27 308	0.33 300	0.21 330	0.33 357	0.22 318	0.31 345	0.23 339	0.30 339	0.21 336	0.32 360	0.24 349	0.29 343	0.22 329	0.33 338	0.23 307	0.30 350	0.22 334	0.30 337	0.21 311

SME	0.27 290	0.29 241	0.31 345	0.38 321	0.20 320	0.29 331	0.18 298	0.30 336	0.20 324	0.32 355	0.21 336	0.32 360	0.20 331	0.32 358	0.21 325	0.35 351	0.32 374	0.27 335	0.19 324	0.29 333	0.20 308

HGLStereo	0.28 296	0.29 241	0.22 281	0.36 315	0.22 333	0.36 366	0.21 313	0.36 362	0.21 328	0.42 425	0.21 336	0.36 377	0.22 339	0.36 376	0.21 325	0.34 343	0.21 293	0.34 377	0.21 330	0.34 358	0.21 311

Weightmod	0.27 290	0.29 241	0.33 359	0.38 321	0.20 320	0.30 337	0.21 313	0.29 331	0.21 328	0.29 336	0.22 339	0.30 349	0.20 331	0.30 347	0.21 325	0.37 359	0.31 368	0.27 335	0.20 326	0.28 329	0.21 311

DCVSM-stereo	0.36 350	1.89 642	0.22 281	0.40 344	0.22 333	0.40 391	0.22 318	0.40 393	0.22 332	0.40 394	0.22 339	0.40 406	0.22 339	0.40 399	0.22 329	0.28 310	0.21 293	0.28 343	0.21 330	0.28 329	0.20 308

WAO-6	0.22 263	0.23 215	0.22 281	0.23 246	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 300	0.22 298	0.22 334	0.22 294	0.22 315

IMH-64-1	0.22 263	0.23 215	0.23 287	0.22 241	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 300	0.23 307	0.22 334	0.22 294	0.23 317

IMH-64	0.22 263	0.23 215	0.23 287	0.22 241	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 300	0.23 307	0.22 334	0.22 294	0.23 317

Cross2Single-S	0.30 302	0.35 254	0.26 304	0.38 321	0.27 355	0.36 366	0.23 329	0.41 412	0.23 339	0.36 371	0.23 344	0.36 377	0.23 345	0.36 376	0.23 337	0.37 359	0.25 313	0.35 393	0.22 334	0.35 371	0.23 317

Select-FE	0.41 394	0.44 308	0.23 287	0.26 267	0.22 333	0.26 321	0.22 318	0.26 321	0.23 339	0.26 325	0.23 344	0.26 332	0.23 345	0.45 491	0.42 528	0.25 298	0.22 300	0.25 325	0.22 334	0.45 489	2.90 812

tt1	0.31 311	0.93 445	0.24 294	0.33 300	0.23 339	0.31 345	0.24 336	0.32 348	0.24 344	0.32 355	0.23 344	0.32 360	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.27 304	0.26 317	0.27 335	0.26 361	0.27 323	0.27 376

DLNR_Zeroshot_test	0.31 311	0.28 239	0.47 476	0.79 523	0.24 344	0.30 337	0.26 346	0.30 336	0.24 344	0.32 355	0.23 344	0.31 356	0.24 349	0.30 347	0.23 337	0.29 322	0.26 317	0.29 348	0.24 352	0.33 353	0.23 317

gwcnet-sp	0.82 572	1.72 596	1.48 719	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 732	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 711	0.32 360	0.16 290	6.75 843	0.23 317

scenet	0.82 572	1.72 596	1.48 719	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 732	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 711	0.32 360	0.16 290	6.75 843	0.23 317

ssnet	0.82 572	1.72 596	1.48 719	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 732	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 711	0.32 360	0.16 290	6.75 843	0.23 317

FENet	0.54 492	1.52 581	1.19 638	1.41 662	0.23 339	0.35 362	0.23 329	0.35 358	0.23 339	0.34 363	0.23 344	0.35 372	0.23 345	0.35 370	0.23 337	1.40 697	1.07 630	0.32 360	0.23 342	0.33 353	0.23 317

PAM	0.39 380	1.88 641	0.34 373	0.37 318	0.41 521	0.45 488	0.22 318	0.28 326	0.23 339	0.28 331	0.24 352	0.29 342	0.23 345	0.29 343	0.23 337	0.38 373	0.32 374	0.38 415	0.37 514	0.32 346	0.22 315

WCG-NET（raft）	0.32 322	1.24 560	0.24 294	0.32 296	0.24 344	0.32 354	0.23 329	0.32 348	0.24 344	0.32 355	0.24 352	0.32 360	0.24 349	0.32 358	0.24 341	0.30 323	0.23 307	0.30 350	0.23 342	0.30 337	0.23 317

xxxxx1	0.31 311	0.91 436	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 338	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

tt_ll	0.31 311	0.91 436	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 338	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

ff	0.31 311	0.91 436	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 338	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

iResNet_ROB	0.28 296	0.32 250	0.24 294	0.32 296	0.25 347	0.32 354	0.24 336	0.32 348	0.24 344	0.33 360	0.24 352	0.35 372	0.24 349	0.33 366	0.24 341	0.31 329	0.24 312	0.32 360	0.24 352	0.32 346	0.24 328

UNDER WATER-64	0.25 278	0.26 233	0.25 297	0.26 267	0.25 347	0.25 312	0.25 339	0.25 314	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.26 330	0.25 349	0.25 298	0.25 313	0.25 325	0.25 355	0.25 314	0.25 330

LoS_RVC	0.30 302	1.14 496	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.26 321	0.25 339	0.25 314	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.26 332	0.26 363	0.26 330	0.25 349	0.26 300	0.26 317	0.25 325	0.25 355	0.26 317	0.26 336

CAS	0.30 302	1.17 502	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.26 321	0.25 339	0.25 314	0.26 363	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.25 318	0.25 349	0.26 300	0.26 317	0.26 330	0.25 355	0.26 317	0.25 330

LoS	0.25 278	0.27 236	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.25 312	0.25 339	0.26 321	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.25 318	0.25 349	0.26 300	0.25 313	0.25 325	0.26 361	0.26 317	0.25 330
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.73 544	1.22 558	0.25 297	1.22 638	0.25 347	1.22 699	0.25 339	1.22 700	0.25 349	1.22 709	0.25 358	1.22 711	0.25 353	1.22 711	0.25 349	1.22 681	0.26 317	1.21 722	0.25 355	1.22 704	0.25 330
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
base	0.56 499	2.58 698	1.43 714	0.48 398	0.27 355	0.54 547	0.31 433	0.53 540	0.30 402	0.54 548	0.26 363	0.46 498	0.31 453	0.52 540	0.28 365	0.49 475	0.28 338	0.45 514	0.32 474	0.57 544	0.26 336

FE-Mocha	0.35 341	0.71 391	0.40 437	0.47 392	0.27 355	0.34 358	0.27 350	0.34 355	0.26 363	0.34 363	0.26 363	0.34 370	0.27 370	0.34 367	0.27 356	0.44 418	0.41 465	0.33 367	0.29 436	0.32 346	0.29 415

CroCo-Stereo Lap2	0.77 555	1.29 562	0.29 323	1.27 643	0.29 376	1.27 703	0.26 346	1.26 704	0.26 363	1.26 710	0.26 363	1.27 715	0.26 363	1.26 713	0.27 356	1.27 684	0.27 330	1.27 728	0.27 400	1.27 709	0.27 376

CRFU-Net	0.65 518	1.67 593	1.22 690	1.96 693	0.27 355	0.41 410	0.27 350	0.41 412	0.27 368	0.40 394	0.26 363	0.41 421	0.27 370	0.40 399	0.27 356	1.80 722	1.62 741	0.34 377	0.23 342	0.33 353	0.23 317

StereoDRNet-Refined	0.33 328	0.39 274	0.26 304	0.39 331	0.26 354	0.40 391	0.26 346	0.40 393	0.26 363	0.39 387	0.26 363	0.39 396	0.26 363	0.39 396	0.26 354	0.37 359	0.25 313	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.37 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
small-0shot	0.35 341	1.92 651	0.27 308	0.27 272	0.27 355	0.27 326	0.27 350	0.27 325	0.27 368	0.27 330	0.27 368	0.26 332	0.27 370	0.27 334	0.26 354	0.27 304	0.26 317	0.26 330	0.26 361	0.26 317	0.27 376

Monster-pub-mixall	0.44 424	0.56 365	0.60 526	0.38 321	0.27 355	0.37 375	0.27 350	0.37 370	0.29 386	0.38 380	0.27 368	0.38 391	0.29 391	0.85 610	0.27 356	1.46 701	0.26 317	0.34 377	0.26 361	0.36 382	0.53 559

model_zeroshot	0.27 290	0.20 203	0.27 308	0.33 300	0.21 330	0.37 375	0.22 318	0.37 370	0.24 344	0.26 325	0.27 368	0.33 365	0.21 338	0.25 318	0.27 356	0.32 332	0.20 289	0.34 377	0.23 342	0.25 314	0.26 336

Any-RAFT	0.32 322	0.36 260	0.27 308	0.36 315	0.27 355	0.36 366	0.27 350	0.36 362	0.27 368	0.36 371	0.27 368	0.36 377	0.27 370	0.36 376	0.28 365	0.36 356	0.28 338	0.36 403	0.28 421	0.36 382	0.28 406

IER	0.88 592	7.04 809	2.23 783	2.75 734	0.28 363	0.43 438	0.25 339	0.39 384	0.25 349	0.41 411	0.27 368	0.39 396	0.25 353	0.40 399	0.28 365	0.37 359	0.28 338	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.25 330

DGSMNet	0.34 329	0.41 291	0.27 308	0.41 359	0.28 363	0.41 410	0.28 361	0.41 412	0.27 368	0.41 411	0.27 368	0.42 439	0.27 370	0.41 419	0.28 365	0.40 394	0.29 353	0.40 472	0.28 421	0.40 463	0.27 376

MLCV	0.31 311	0.35 254	0.27 308	0.35 311	0.28 363	0.35 362	0.27 350	0.35 358	0.28 376	0.36 371	0.27 368	0.35 372	0.27 370	0.35 370	0.27 356	0.34 343	0.27 330	0.34 377	0.27 400	0.34 358	0.27 376

DN-CSS_ROB	0.31 311	0.35 254	0.28 317	0.35 311	0.28 363	0.34 358	0.27 350	0.34 355	0.25 349	0.35 367	0.27 368	0.36 377	0.26 363	0.34 367	0.28 365	0.35 351	0.28 338	0.34 377	0.28 421	0.34 358	0.27 376

Codiref-stereo	0.34 329	0.79 408	0.30 327	0.33 300	0.28 363	0.40 391	0.28 361	0.40 393	0.28 376	0.40 394	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.28 365	0.23 281	0.21 293	0.35 393	0.27 400	0.35 371	0.27 376

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 329	0.98 452	0.30 327	0.33 300	0.18 306	0.21 285	0.28 361	0.40 393	0.28 376	0.40 394	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.28 365	0.37 359	0.29 353	0.35 393	0.27 400	0.35 371	0.27 376

VeloStereo	0.16 222	0.92 441	0.16 221	0.18 203	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 376	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 259	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

flow	0.16 222	0.92 441	0.16 221	0.18 203	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 376	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 259	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 366	0.35 254	0.56 516	0.63 484	0.28 363	0.36 366	0.28 361	0.36 362	0.28 376	0.36 371	0.28 376	0.36 377	0.28 379	0.36 376	0.28 365	0.62 525	0.57 537	0.35 393	0.28 421	0.35 371	0.28 406

PStereo	0.32 322	0.36 260	0.28 317	0.38 321	0.29 376	0.36 366	0.27 350	0.38 379	0.27 368	0.38 380	0.28 376	0.36 377	0.27 370	0.36 376	0.28 365	0.32 332	0.27 330	0.33 367	0.27 400	0.33 353	0.27 376

PhaseNet	1.74 713	6.34 808	4.81 824	6.77 823	0.24 344	0.80 592	0.53 569	0.48 502	0.22 332	0.53 542	0.28 376	0.48 512	0.25 353	0.40 399	0.32 447	6.39 840	4.61 826	0.46 519	0.38 528	0.25 314	0.18 296

TestStereo_HL2	2.73 796	0.41 291	11.06 846	14.13 849	0.30 388	0.44 473	0.28 361	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.29 391	0.43 440	0.28 365	13.51 857	10.37 856	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

GGDA	2.76 799	0.41 291	11.34 848	14.28 850	0.30 388	0.44 473	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.28 379	0.43 440	0.29 383	13.45 856	10.57 857	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

GeoVLM	0.36 350	0.38 267	0.27 308	0.46 385	0.28 363	0.35 362	0.28 361	0.37 370	0.27 368	0.35 367	0.28 376	0.36 377	0.38 501	0.35 370	0.28 365	1.08 616	0.26 317	0.33 367	0.27 400	0.34 358	0.33 456

Zero-FE251	0.36 350	0.40 278	0.28 317	0.41 359	0.28 363	0.41 410	0.28 361	0.41 412	0.28 376	0.41 411	0.28 376	0.41 421	0.28 379	0.42 433	0.30 393	0.37 359	0.26 317	0.37 407	0.27 400	0.45 489	0.56 573

LG-Stereo_L2	0.34 329	0.37 263	0.38 392	0.47 392	0.28 363	0.39 389	0.28 361	0.39 384	0.28 376	0.39 387	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.38 388	0.28 365	0.42 416	0.35 425	0.36 403	0.26 361	0.35 371	0.26 336

GIP-stereo	0.36 350	0.49 334	0.39 404	0.48 398	0.32 451	0.41 410	0.28 361	0.40 393	0.30 402	0.41 411	0.28 376	0.40 406	0.28 379	0.42 433	0.28 365	0.45 448	0.32 374	0.38 415	0.30 455	0.37 387	0.27 376

TorneroNet-64	0.45 447	0.27 236	0.30 327	0.58 473	0.27 355	0.70 576	0.30 385	0.28 326	0.73 631	0.73 588	0.28 376	0.71 587	0.66 598	0.75 591	0.27 356	0.27 304	0.29 353	0.37 407	0.75 638	0.28 329	0.30 430

SQANet	0.28 296	0.28 239	0.28 317	0.28 274	0.28 363	0.28 328	0.28 361	0.28 326	0.28 376	0.28 331	0.28 376	0.28 336	0.28 379	0.28 339	0.28 365	0.28 310	0.28 338	0.28 343	0.28 421	0.28 329	0.28 406

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 366	0.35 254	0.56 516	0.63 484	0.29 376	0.36 366	0.29 376	0.36 362	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.36 377	0.29 391	0.36 376	0.29 383	0.62 525	0.57 537	0.35 393	0.29 436	0.36 382	0.29 415

TestStereo_HL3	2.76 799	0.41 291	11.46 849	14.11 848	0.30 388	0.45 488	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.29 391	0.43 448	0.28 379	0.44 471	0.30 393	13.57 858	10.32 855	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

TestStereo-Hl	2.78 801	0.42 303	11.23 847	14.38 851	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.28 376	0.43 432	0.29 391	0.44 484	0.29 391	0.44 471	0.29 383	13.64 859	10.73 858	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

Monster-pub-eth3d	0.45 447	0.57 368	0.60 526	0.39 331	0.28 363	0.37 375	0.28 361	0.37 370	0.30 402	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.30 401	0.92 622	0.27 356	1.42 698	0.28 338	0.34 377	0.28 421	0.37 387	0.53 559

DEFOM-Stereo	0.68 528	3.11 726	1.40 712	1.63 678	0.25 347	0.31 345	0.25 339	0.31 345	0.28 376	0.31 349	0.29 391	0.29 342	0.27 370	0.31 355	0.28 365	1.59 713	1.47 726	0.30 350	0.29 436	0.30 337	0.28 406

RSM	0.36 350	0.36 260	0.43 458	0.37 318	0.42 531	0.49 514	0.42 527	0.37 370	0.28 376	0.36 371	0.29 391	0.36 377	0.30 401	0.37 384	0.28 365	0.34 343	0.31 368	0.34 377	0.35 505	0.40 463	0.29 415

IGEV++	0.34 329	0.43 305	0.30 327	0.40 344	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.40 399	0.30 393	0.38 373	0.29 353	0.37 407	0.29 436	0.37 387	0.29 415

ACVNet-DCA	0.37 360	1.00 462	0.30 327	0.40 344	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.39 396	0.28 365	0.33 338	0.32 374	0.33 367	0.32 474	0.33 353	0.32 447

xx1	0.38 366	1.03 480	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.41 410	0.28 361	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.40 399	0.29 383	0.34 343	0.33 387	0.34 377	0.32 474	0.34 358	0.32 447

1test111	0.37 360	1.02 478	0.30 327	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.28 361	0.39 384	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.29 383	0.33 338	0.32 374	0.33 367	0.31 466	0.32 346	0.31 440

cc1	0.37 360	1.02 478	0.30 327	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.28 361	0.39 384	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.29 383	0.33 338	0.32 374	0.33 367	0.31 466	0.32 346	0.31 440

IGEV-Stereo	0.35 341	0.44 308	0.45 462	0.49 405	0.30 388	0.37 375	0.30 385	0.36 362	0.30 402	0.36 371	0.29 391	0.36 377	0.29 391	0.36 376	0.30 393	0.46 460	0.39 451	0.32 360	0.24 352	0.32 346	0.25 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PML	0.46 456	1.36 571	0.29 323	0.58 473	0.30 388	0.57 557	0.29 376	0.57 551	0.29 386	0.57 558	0.29 391	0.57 563	0.29 391	0.56 552	0.29 383	0.52 493	0.30 363	0.53 561	0.31 466	0.53 536	0.30 430

HCRNet	1.22 685	7.11 810	3.00 797	3.55 769	0.33 464	0.29 331	0.14 263	0.19 272	0.15 282	0.33 360	0.29 391	0.25 320	0.14 274	0.22 296	0.33 459	3.64 802	3.00 800	0.76 607	0.32 474	0.18 275	0.13 246

UCFNet_RVC	2.75 798	10.06 831	0.29 323	10.31 845	0.29 376	0.42 431	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.42 425	0.29 391	0.42 439	9.87 858	0.43 440	0.29 383	0.36 356	9.84 853	0.36 403	0.26 361	9.77 857	0.26 336

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 503	5.10 777	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 436	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

testmc14	2.43 785	10.48 834	8.02 843	8.93 835	0.31 437	0.44 473	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.30 393	8.88 853	6.99 842	0.41 490	0.28 421	0.39 449	0.28 406

MCSU-Stereo	2.48 788	10.56 835	8.50 845	9.47 839	0.31 437	0.43 438	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.41 419	0.30 393	8.86 852	6.93 841	0.40 472	0.29 436	0.39 449	0.28 406

canet-new	0.44 424	1.82 627	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

bcnet-new	0.44 424	1.81 619	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

LWStereo	0.44 424	1.82 627	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

LMStereo	0.44 424	1.80 614	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

CR7Stereo	0.44 424	1.81 619	0.39 404	0.50 442	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo	0.44 424	1.80 614	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo-new	0.44 424	1.80 614	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

BARStereo	0.44 424	1.78 608	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.34 418	0.39 459	0.26 361	0.38 400	0.26 336

FCBStereo	0.44 424	1.79 613	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

PSGStereo	0.44 424	1.78 608	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

MUNStereo	0.44 424	1.81 619	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.44 484	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.45 448	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 411	1.76 603	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.31 435	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.26 336

CHEStereo	0.44 424	1.78 608	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

TOTStereo	0.44 424	1.81 619	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 424	1.83 630	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ACMStereo	0.60 503	5.12 778	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 436	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

KABStereo	0.43 411	1.76 603	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

KMOStereo	0.43 411	1.80 614	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 424	1.81 619	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 411	1.77 605	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 411	1.78 608	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 424	1.85 636	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 411	1.77 605	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 424	1.86 639	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 424	1.80 614	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 424	1.82 627	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 411	1.77 605	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 424	1.83 630	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.36 431	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 394	1.06 487	0.40 437	0.51 453	0.31 437	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.32 461	0.44 471	0.30 406	0.56 559	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.45 448	0.34 418	0.39 459	0.27 400	0.40 463	0.27 376

gcap_with_dpt	0.35 341	0.39 274	0.30 327	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.30 406	0.44 484	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.38 373	0.26 317	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.27 376

HiDET	0.38 366	0.44 308	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.68 601	0.37 359	0.32 374	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.29 415

LCMNet	0.38 366	0.44 308	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.45 483	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.69 609	0.37 359	0.32 374	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.29 415

CSFM-Stereo	0.38 366	0.44 308	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.73 623	0.37 359	0.32 374	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.30 430

MultiAttention	0.30 302	0.30 245	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 363	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430

MSAF-DinoV2	0.30 302	0.30 245	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 363	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430

GCAP-BAT	0.41 394	1.30 564	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.34 418	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

test_for_model	0.35 341	0.39 274	0.30 327	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.38 373	0.26 317	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 386	1.09 490	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.34 418	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.27 376

GCAPDPT-zeroshot	0.36 350	0.40 278	0.30 327	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.31 449	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 338	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.26 336

iRaft-Stereo_20w	0.34 329	0.41 291	0.31 345	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.38 380	0.30 406	0.39 396	0.30 401	0.38 388	0.32 447	0.35 351	0.27 330	0.34 377	0.27 400	0.34 358	0.29 415

RAFT + AFF	0.31 311	0.45 317	0.34 373	0.39 331	0.28 363	0.38 382	0.33 455	0.29 331	0.31 449	0.30 339	0.30 406	0.29 342	0.27 370	0.29 343	0.30 393	0.28 310	0.29 353	0.29 348	0.29 436	0.27 323	0.32 447

DANet	0.30 302	0.30 245	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 363	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GeoMambaStereo_RVC	0.56 499	2.49 694	1.46 717	0.55 468	0.30 388	0.53 542	0.26 346	0.47 497	0.29 386	0.50 525	0.31 451	0.51 544	0.29 391	0.44 471	0.28 365	0.53 496	0.31 368	0.57 569	0.29 436	0.51 528	0.27 376

RMAStereo	0.45 447	1.81 619	0.40 437	0.50 442	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.46 460	0.35 425	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

ATMStereo	0.46 456	1.99 654	0.40 437	0.51 453	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.31 453	0.44 471	0.32 447	0.47 467	0.35 425	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 394	1.09 490	0.40 437	0.52 456	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.31 453	0.44 471	0.31 435	0.46 460	0.35 425	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.28 406

DStereoFS	0.32 322	0.33 251	0.32 354	0.33 300	0.30 388	0.32 354	0.32 444	0.32 348	0.31 449	0.30 339	0.31 451	0.31 356	0.30 401	0.32 358	0.32 447	0.32 332	0.31 368	0.30 350	0.47 568	0.32 346	0.34 465

DStereoO	0.31 311	0.31 248	0.31 345	0.30 279	0.40 511	0.31 345	0.30 385	0.30 336	0.34 482	0.29 336	0.31 451	0.29 342	0.30 401	0.31 355	0.31 435	0.31 329	0.29 353	0.31 357	0.30 455	0.31 343	0.31 440

DStereoSA	0.32 322	0.52 349	0.34 373	0.31 289	0.31 437	0.30 337	0.30 385	0.31 345	0.30 402	0.31 349	0.31 451	0.31 356	0.30 401	0.31 355	0.31 435	0.30 323	0.32 374	0.31 357	0.31 466	0.31 343	0.31 440

MonSter++	0.38 366	0.44 308	0.31 345	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.31 433	0.43 439	0.31 449	0.45 483	0.31 451	0.43 448	0.31 453	0.43 440	0.69 609	0.38 373	0.33 387	0.40 472	0.30 455	0.38 400	0.30 430

Replicate-Monster	0.45 447	0.57 368	0.60 526	0.40 344	0.29 376	0.37 375	0.27 350	0.37 370	0.30 402	0.40 394	0.31 451	0.40 406	0.30 401	0.99 630	0.27 356	1.36 694	0.31 368	0.34 377	0.30 455	0.36 382	0.54 562

xyz-stereo-finetune	0.28 296	0.49 334	0.16 221	0.16 174	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.22 296	0.30 402	0.32 355	0.31 451	0.32 360	0.31 453	0.32 358	0.32 447	0.32 332	0.33 387	0.31 357	0.32 474	0.31 343	0.32 447

EKT-Stereo	0.37 360	0.40 278	0.44 460	1.07 573	0.29 376	0.34 358	0.31 433	0.36 362	0.29 386	0.38 380	0.31 451	0.37 388	0.30 401	0.36 376	0.29 383	0.34 343	0.28 338	0.39 459	0.30 455	0.37 387	0.30 430

DDF-Stereo	0.43 411	1.15 499	0.57 520	0.53 458	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.40 399	0.32 447	0.52 493	0.50 517	0.38 415	0.31 466	0.39 449	0.31 440

water-stereo	0.41 394	0.84 418	0.46 468	0.50 442	0.33 464	0.45 488	0.33 455	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.44 418	0.41 465	0.39 459	0.31 466	0.39 449	0.32 447

GREAT-IGEV	0.38 366	0.43 305	0.36 385	0.48 398	0.32 451	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.44 418	0.33 387	0.41 490	0.29 436	0.41 474	0.29 415
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 366	0.43 305	0.33 359	0.46 385	0.33 464	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.33 473	0.45 491	0.32 447	0.38 373	0.38 444	0.38 415	0.37 514	0.37 387	0.36 479

gcap-zeroshot	0.36 350	0.40 278	0.34 373	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.32 461	0.44 471	0.32 462	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 338	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.27 376

testlalala	0.36 350	0.40 278	0.34 373	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.32 461	0.44 471	0.32 462	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 338	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.27 376

RAFT-Test	0.36 350	0.37 263	0.33 359	0.41 359	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.41 419	0.33 459	0.37 359	0.29 353	0.37 407	0.29 436	0.38 400	0.31 440

CFNet_pseudo	2.67 795	9.36 826	0.32 354	10.99 846	0.33 464	0.85 602	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.32 462	0.49 519	7.26 852	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.62 851	0.41 490	0.29 436	10.03 858	0.29 415

Gwc-CoAtRS	0.41 394	1.49 580	0.32 354	0.42 369	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.33 471	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.41 419	0.32 447	0.39 386	0.28 338	0.39 459	0.28 421	0.40 463	0.28 406

DVStereo	0.43 411	0.86 422	0.48 484	0.50 442	0.33 464	0.46 495	0.33 455	0.46 491	0.33 471	0.46 489	0.33 471	0.47 505	0.33 473	0.47 500	0.34 474	0.45 448	0.42 475	0.40 472	0.33 486	0.47 508	0.38 492

mms	0.40 386	0.45 317	0.35 383	0.48 398	0.36 486	0.47 500	0.34 470	0.45 487	0.38 504	0.47 495	0.33 471	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.39 386	0.38 444	0.38 415	0.37 514	0.39 449	0.39 499

PCWNet_CMD	2.80 803	9.82 829	0.32 354	10.09 844	0.32 451	0.49 514	0.33 455	3.34 815	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.73 854	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.22 848	0.42 506	0.29 436	9.55 856	0.31 440

CFNet_ucs	2.73 796	9.64 828	0.33 359	9.92 842	0.32 451	0.49 514	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.98 856	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.96 854	0.40 472	0.29 436	10.12 859	0.54 562

LL-Strereo2	0.48 471	1.73 601	0.51 503	0.59 476	0.34 476	0.42 431	0.33 455	0.40 393	0.31 449	0.42 425	0.33 471	0.42 439	0.31 453	0.44 471	0.39 509	0.60 516	0.51 522	0.44 509	0.33 486	0.44 484	0.33 456

ccnet	0.80 562	2.28 675	0.33 359	0.50 442	0.33 464	0.50 523	0.33 455	0.50 519	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	1.56 748	2.38 783	0.33 459	0.41 402	0.29 353	0.42 506	1.57 766	2.28 768	0.29 415

psmorigin	0.41 394	0.46 321	0.33 359	0.49 405	0.33 464	0.49 514	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	0.33 473	0.51 535	0.33 459	0.41 402	0.30 363	0.41 490	0.30 455	0.79 585	0.29 415

ccs_rob	2.79 802	10.17 833	0.32 354	10.00 843	0.33 464	0.49 514	0.33 455	1.90 743	0.32 461	0.51 535	0.33 471	0.49 519	9.24 857	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.82 852	0.41 490	0.28 421	9.34 855	0.29 415

S0	0.42 408	0.44 308	0.54 512	0.59 476	0.34 476	0.48 505	0.22 318	0.51 533	0.25 349	0.51 535	0.34 479	0.53 548	0.35 486	0.47 500	0.36 481	0.55 504	0.39 451	0.49 542	0.27 400	0.46 494	0.34 465

depthmonostereo	0.44 424	0.85 420	0.46 468	0.54 461	0.40 511	0.52 539	0.38 494	0.52 538	0.35 487	0.47 495	0.34 479	0.46 498	0.34 480	0.47 500	0.34 474	0.45 448	0.43 480	0.41 490	0.33 486	0.41 474	0.32 447

HART	0.38 366	0.45 317	0.34 373	0.42 369	0.33 464	0.41 410	0.34 470	0.42 431	0.33 471	0.43 432	0.34 479	0.42 439	0.34 480	0.41 419	0.38 495	0.40 394	0.32 374	0.42 506	0.32 474	0.40 463	0.32 447

RAFT-Stereo-weight	0.45 447	1.90 644	0.34 373	0.42 369	0.36 486	0.43 438	0.35 475	0.42 431	0.34 482	0.42 425	0.34 479	0.44 484	0.34 480	0.41 419	0.34 474	0.38 373	0.32 374	0.38 415	0.32 474	0.38 400	0.33 456

H2IRNET	0.34 329	0.34 252	0.34 373	0.34 307	0.34 476	0.34 358	0.34 470	0.34 355	0.34 482	0.34 363	0.34 479	0.34 370	0.34 480	0.34 367	0.34 474	0.34 343	0.34 418	0.34 377	0.34 492	0.34 358	0.34 465

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 477	0.98 452	0.64 541	0.84 532	0.46 542	0.45 488	0.35 475	0.47 497	0.47 554	0.45 483	0.34 479	0.46 498	0.48 557	0.46 496	0.35 478	0.39 386	0.71 583	0.39 459	0.35 505	0.41 474	0.41 510

RCA-Stereo	0.51 485	3.22 730	0.34 373	0.44 380	0.34 476	0.44 473	0.34 470	0.43 439	0.34 482	0.43 432	0.34 479	0.44 484	0.33 473	0.43 440	0.33 459	0.38 373	0.29 353	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.29 415

pcwnet_v2	2.66 794	9.89 830	0.33 359	9.89 841	0.32 451	0.50 523	0.32 444	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.34 479	0.49 519	8.76 855	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.58 850	0.40 472	0.29 436	9.01 854	0.63 583

MSMDNet	2.65 793	10.14 832	0.33 359	9.74 840	0.32 451	0.87 605	0.33 455	2.95 810	0.68 607	0.49 512	0.34 479	0.49 519	5.70 848	0.49 517	0.33 459	0.42 416	9.57 849	0.41 490	0.31 466	8.36 851	0.65 591

NBS	0.39 380	0.68 385	0.36 385	0.38 321	0.36 486	0.38 382	0.39 510	0.39 384	0.39 517	0.37 378	0.35 488	0.37 388	0.38 501	0.37 384	0.38 495	0.39 386	0.36 431	0.36 403	0.39 532	0.38 400	0.38 492

UGAM	0.51 485	2.23 672	0.39 404	0.54 461	0.35 480	0.50 523	0.35 475	0.49 510	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.36 490	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 436	0.45 514	0.34 492	0.45 489	0.34 465

GCST	0.50 480	2.08 657	0.38 392	0.53 458	0.35 480	0.49 514	0.35 475	0.50 519	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.35 486	0.49 517	0.35 478	0.48 472	0.37 436	0.45 514	0.33 486	0.44 484	0.33 456

ETE_ROB	0.35 341	0.35 254	0.35 383	0.35 311	0.35 480	0.35 362	0.35 475	0.35 358	0.35 487	0.35 367	0.35 488	0.35 372	0.35 486	0.35 370	0.35 478	0.35 351	0.35 425	0.35 393	0.35 505	0.35 371	0.35 476

252Zero-FE	0.45 447	0.50 339	0.36 385	0.50 442	0.36 486	0.50 523	0.36 481	0.50 519	0.36 497	0.49 512	0.36 492	0.49 519	0.36 490	0.54 547	0.41 520	0.45 448	0.34 418	0.45 514	0.34 492	0.55 538	0.75 617

SCV_C0	0.45 447	0.88 427	0.49 491	0.54 461	0.37 491	0.48 505	0.37 487	0.48 502	0.37 499	0.48 502	0.36 492	0.48 512	0.37 495	0.49 517	0.37 491	0.50 485	0.41 465	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

UGAM-zero	0.51 485	2.17 667	0.39 404	0.53 458	0.36 486	0.50 523	0.36 481	0.50 519	0.36 497	0.49 512	0.36 492	0.50 533	0.35 486	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 436	0.47 529	0.35 505	0.46 494	0.34 465

GCAP-Stereo	0.75 548	4.15 758	0.42 456	0.75 520	0.35 480	0.78 587	0.40 511	0.79 590	0.38 504	0.78 598	0.36 492	0.78 600	0.36 490	0.79 594	0.39 509	0.75 562	0.39 451	0.76 607	0.39 532	0.75 576	0.39 499

GMOStereo	0.37 360	0.45 317	0.23 287	0.30 279	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	0.34 343	0.22 300	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

error version	0.93 602	4.47 764	2.35 786	1.99 695	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 725	2.16 787	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

test_1	0.93 602	4.47 764	2.35 786	1.99 695	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 725	2.16 787	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

Venus	0.38 366	0.38 267	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.37 375	0.38 494	0.37 370	0.37 499	0.41 411	0.37 499	0.39 396	0.37 495	0.38 388	0.38 495	0.37 359	0.38 444	0.38 415	0.37 514	0.37 387	0.38 492

CASnet	0.35 341	0.51 347	0.44 460	0.32 296	0.31 437	0.24 302	0.34 470	0.36 362	0.25 349	0.31 349	0.37 499	0.30 349	0.33 473	0.25 318	0.45 537	0.37 359	0.37 436	0.33 367	0.35 505	0.34 358	0.37 485
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iRaft-Stereo_5w	0.34 329	0.42 303	0.31 345	0.39 331	0.30 388	0.38 382	0.30 385	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.37 499	0.41 421	0.34 480	0.38 388	0.30 393	0.34 343	0.27 330	0.34 377	0.26 361	0.34 358	0.26 336

DMCA	0.36 350	0.38 267	0.37 390	0.35 311	0.35 480	0.36 366	0.36 481	0.36 362	0.35 487	0.35 367	0.37 499	0.36 377	0.36 490	0.35 370	0.36 481	0.36 356	0.36 431	0.35 393	0.36 511	0.36 382	0.36 479

XPNet_ROB	0.37 360	0.37 263	0.37 390	0.37 318	0.37 491	0.37 375	0.37 487	0.37 370	0.37 499	0.37 378	0.37 499	0.37 388	0.37 495	0.37 384	0.37 491	0.37 359	0.37 436	0.37 407	0.37 514	0.37 387	0.37 485

Pro-Stereo	0.79 559	0.53 355	0.38 392	0.49 405	0.38 499	0.49 514	0.37 487	0.49 510	0.67 601	0.50 525	0.38 504	1.10 654	0.38 501	0.49 517	0.38 495	0.71 546	0.88 605	5.98 852	0.36 511	0.46 494	0.36 479

GEAStereo	0.62 512	3.91 751	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

GSStereo	0.81 567	4.28 761	0.50 497	0.59 476	0.40 511	0.51 535	0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 833	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

GS-Stereo							0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 833	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

gasm-f	0.62 512	3.91 751	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

GASTEREO	0.48 471	1.21 552	0.47 476	0.57 471	0.38 499	0.50 523	0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.50 525	0.38 495	0.52 493	0.42 475	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

WAO-8	0.38 366	0.38 267	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.38 380	0.38 504	0.38 391	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 444	0.38 415	0.37 514	0.38 400	0.38 492

WAO-7	0.38 366	0.38 267	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.38 380	0.38 504	0.38 391	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 444	0.38 415	0.38 528	0.38 400	0.38 492

IMH	0.38 366	0.38 267	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.42 425	0.38 504	0.40 406	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 444	0.39 459	0.38 528	0.38 400	0.38 492

iRaftStereo_RVC	0.97 607	3.17 729	2.30 785	2.42 726	0.38 499	0.54 547	0.38 494	0.54 543	0.38 504	0.54 548	0.38 504	0.54 552	0.38 501	0.54 547	0.38 495	2.38 775	2.34 791	0.49 542	0.36 511	0.49 515	0.36 479

LG-Stereo_L1	0.47 464	0.52 349	0.47 476	0.62 482	0.39 509	0.53 542	0.40 511	0.53 540	0.39 517	0.53 542	0.39 514	0.53 548	0.39 513	0.53 544	0.39 509	0.55 504	0.46 491	0.49 542	0.37 514	0.49 515	0.37 485

SCV	0.46 456	0.94 447	0.45 462	0.54 461	0.37 491	0.48 505	0.38 494	0.48 502	0.37 499	0.48 502	0.39 514	0.48 512	0.37 495	0.49 517	0.37 491	0.50 485	0.46 491	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

HanzoNet	0.39 380	0.38 267	0.40 437	0.39 331	0.41 521	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.39 387	0.39 514	0.38 391	0.38 501	0.39 396	0.40 512	0.38 373	0.38 444	0.40 472	0.38 528	0.38 400	0.40 501

Anonymus	0.47 464	0.73 394	0.46 468	0.43 376	0.54 575	0.53 542	0.27 350	0.39 384	0.35 487	0.33 360	0.40 517	0.33 365	0.38 501	0.53 544	0.54 572	0.56 508	0.36 431	0.49 542	0.53 584	0.66 555	0.54 562

quiztm	0.43 411	0.49 334	0.40 437	0.51 453	0.40 511	0.51 535	0.40 511	0.50 519	0.40 520	0.50 525	0.40 517	0.51 544	0.40 514	0.50 525	0.40 512	0.44 418	0.34 418	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

knoymous	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

anonymousa	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

riskmin	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

Anonymous_2	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

Anonymous_1	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

AdaStereo	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
GStereo	0.75 548	2.98 723	1.68 732	0.69 501	0.39 509	0.72 580	0.41 520	0.72 583	0.34 482	0.73 588	0.41 525	0.72 590	0.49 563	0.74 589	0.47 549	0.69 539	0.48 505	0.74 603	0.40 534	0.69 564	0.44 523

MSCF	0.51 485	1.40 577	0.49 491	0.58 473	0.38 499	0.50 523	0.38 494	0.54 543	0.41 530	0.52 539	0.41 525	0.53 548	0.42 532	0.53 544	0.41 520	0.60 516	0.47 499	0.48 537	0.37 514	0.48 512	0.38 492

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 471	0.55 362	0.47 476	0.63 484	0.41 521	0.56 550	0.44 531	0.56 547	0.41 530	0.56 554	0.41 525	0.57 563	0.42 532	0.56 552	0.41 520	0.55 504	0.43 480	0.51 555	0.37 514	0.51 528	0.37 485

LG-Stereo	0.60 503	0.58 370	0.47 476	0.64 489	0.74 614	1.00 619	0.69 606	0.57 551	0.41 530	0.57 558	0.41 525	0.57 563	0.41 526	1.00 632	0.75 628	0.91 586	0.51 522	0.52 558	0.37 514	0.52 532	0.37 485

Occ-G	1.12 633	0.52 349	3.72 819	3.50 767	0.50 562	0.56 550	0.47 547	0.54 543	0.46 548	0.54 548	0.41 525	0.54 552	0.42 532	0.52 540	0.42 528	3.42 801	4.02 822	0.52 558	0.45 558	0.51 528	0.44 523

GwcNet-ADL	0.41 394	0.41 291	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 465	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

PSMNet-ADL	0.41 394	0.41 291	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 465	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

GANet-ADL	0.41 394	0.41 291	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 465	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

ADLNet2	0.41 394	0.41 291	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 465	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

ADLNet	0.41 394	0.41 291	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 465	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

GES	0.66 520	2.34 683	0.29 323	0.41 359	0.29 376	0.41 410	0.29 376	0.42 431	0.29 386	0.40 394	0.41 525	0.41 421	0.30 401	0.51 535	0.29 383	0.32 332	0.29 353	0.32 360	2.46 819	2.49 781	0.30 430

DNS	0.86 587	2.43 691	1.66 731	2.03 697	0.42 531	0.60 560	0.42 527	0.60 559	0.42 538	0.60 563	0.42 536	0.60 568	0.42 532	0.60 563	0.42 528	1.97 735	1.63 743	0.55 567	0.40 534	0.55 538	0.40 501

MyStereo07	0.60 503	3.72 744	0.48 484	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.49 510	0.43 540	0.51 535	0.42 536	0.49 519	0.43 537	0.51 535	0.64 587	0.49 475	0.45 489	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

CFNet_RVC	2.38 784	8.71 821	0.38 392	9.33 836	0.42 531	0.56 550	0.42 527	0.60 559	0.38 504	0.62 569	0.42 536	0.56 559	7.29 853	0.62 565	0.42 528	0.53 496	0.37 436	0.49 542	0.34 492	8.30 850	6.87 849

DispNO	1.00 610	0.63 380	0.43 458	3.45 763	0.44 536	0.65 568	0.43 530	0.64 567	0.43 540	0.64 573	0.43 539	0.64 575	3.03 811	0.64 571	0.43 533	4.55 813	0.43 480	0.63 578	0.43 555	0.63 552	0.43 520

FCDSN-DC	0.41 394	0.59 373	0.64 541	0.54 461	0.33 464	0.50 523	0.37 487	0.42 431	0.40 520	0.61 565	0.43 539	0.50 533	0.49 563	0.38 388	0.32 447	0.28 310	0.23 307	0.26 330	0.22 334	0.35 371	0.28 406
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAST (zero-shot)	0.87 591	1.55 583	0.42 456	1.57 669	0.42 531	1.62 732	0.45 537	1.59 726	0.42 538	1.66 737	0.44 541	1.62 737	0.42 532	1.59 731	0.42 528	0.64 531	0.43 480	0.64 580	0.42 552	0.67 558	0.46 529

FSD					0.44 536	0.56 550	0.44 531	0.55 546	0.44 543	0.56 554	0.44 541	0.56 559	0.44 539	0.56 552	0.46 541	0.61 520	0.42 475	0.52 558	0.42 552	0.52 532

MonSter	0.60 503	0.64 382	0.52 507	0.62 482	0.44 536	2.07 752	0.44 531	0.62 564	0.44 543	0.62 569	0.44 541	0.62 573	0.44 539	0.62 565	0.44 534	0.58 511	0.42 475	0.62 576	0.46 561	0.58 547	0.42 517

CES	0.39 380	0.47 326	0.36 385	0.36 315	0.37 491	0.45 488	0.35 475	0.35 358	0.40 520	0.36 371	0.44 541	0.47 505	0.36 490	0.44 471	0.36 481	0.37 359	0.39 451	0.44 509	0.35 505	0.37 387	0.36 479

Selective-IGEV	0.51 485	0.55 362	0.45 462	0.69 501	0.45 540	0.61 562	0.45 537	0.50 519	0.40 520	0.56 554	0.44 541	0.55 556	0.40 514	0.72 584	0.67 594	0.59 514	0.46 491	0.45 514	0.34 492	0.46 494	0.37 485

MWDA-net	0.67 526	0.66 383	0.45 462	2.84 740	0.46 542	0.73 582	0.45 537	0.71 579	0.44 543	0.72 585	0.45 546	0.70 586	0.45 543	0.70 580	0.44 534	0.61 520	0.41 465	0.61 575	0.43 555	0.61 550	0.42 517

DN	0.53 491	0.85 420	0.45 462	0.65 490	0.44 536	0.60 560	0.44 531	0.60 559	0.44 543	0.60 563	0.45 546	0.60 568	0.44 539	0.60 563	0.44 534	0.56 508	0.42 475	0.56 568	0.42 552	0.56 541	0.42 517

fffft	0.48 471	0.51 347	0.45 462	0.52 456	0.45 540	0.52 539	0.45 537	0.52 538	0.48 561	0.53 542	0.45 546	0.52 546	0.45 543	0.52 540	0.46 541	0.51 491	0.41 465	0.50 550	0.41 544	0.50 522	0.41 510
1: 1. 1
PAM_32	0.64 516	2.38 687	0.51 503	0.92 545	0.43 535	0.53 542	0.44 531	0.87 602	0.43 540	0.52 539	0.45 546	0.53 548	0.40 514	0.54 547	0.46 541	0.62 525	0.56 535	0.48 537	0.45 558	0.76 579	0.44 523

GeoAtt-L (ZS)	0.60 503	0.70 389	0.51 503	0.75 520	0.46 542	0.72 580	0.46 541	0.76 587	0.46 548	0.72 585	0.46 550	0.72 590	0.46 547	0.72 584	0.46 541	0.75 562	0.51 522	0.70 595	0.45 558	0.69 564	0.45 526

AIO-test1	0.54 492	0.60 377	0.52 507	0.66 494	0.47 550	0.61 562	0.47 547	0.58 554	0.46 548	0.61 565	0.46 550	0.61 571	0.45 543	0.62 565	0.45 537	0.61 520	0.52 526	0.57 569	0.48 572	0.57 544	0.48 539

MyStereo04	0.55 496	3.72 744	0.59 522	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.37 370	0.31 449	0.34 363	0.46 550	0.35 372	0.32 461	0.35 370	0.33 459	0.49 475	0.45 489	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

otaku	0.46 456	0.46 321	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 491	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

Ntro	0.47 464	0.47 326	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.47 500	0.47 547	0.46 491	0.47 554	0.46 489	0.46 550	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.46 491	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

Dean	0.46 456	0.46 321	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.47 495	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 491	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

ACVNet_1	0.46 456	0.47 326	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.47 554	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 491	0.47 529	0.46 561	0.46 494	0.46 529

ACVNet-4b	0.46 456	0.46 321	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.47 500	0.46 541	0.46 460	0.46 491	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

test_xeample3	1.10 630	1.81 619	0.61 532	0.84 532	0.49 558	0.77 585	0.66 589	0.92 612	1.40 756	0.68 581	0.46 550	0.78 600	0.54 578	1.72 738	1.48 759	1.34 691	1.52 729	1.35 734	1.67 791	1.33 713	1.55 754

AIO-test2	0.55 496	0.59 373	0.52 507	0.67 495	0.47 550	0.61 562	0.47 547	0.61 563	0.47 554	0.61 565	0.47 559	0.61 571	0.48 557	0.62 565	0.47 549	0.64 531	0.53 530	0.58 571	0.47 568	0.58 547	0.48 539

HaxPig	0.47 464	0.47 326	0.47 476	0.49 405	0.47 550	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.47 554	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.47 556	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 499	0.47 529	0.47 568	0.47 508	0.48 539

UNDER WATER	0.47 464	0.47 326	0.47 476	0.47 392	0.47 550	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.47 554	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 499	0.47 529	0.46 561	0.47 508	0.47 537

LVE	0.47 464	0.47 326	0.47 476	0.47 392	0.49 558	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.49 563	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 499	0.48 537	0.47 568	0.47 508	0.47 537

MyStereo06	0.75 548	4.12 755	0.60 526	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.56 547	0.45 547	0.55 552	0.48 563	0.54 552	0.46 547	0.57 557	0.45 537	0.60 516	0.57 537	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

RainbowNet	0.48 471	0.48 332	0.48 484	0.48 398	0.48 554	0.48 505	0.48 556	0.48 502	0.48 561	0.48 502	0.48 563	0.48 512	0.48 557	0.48 510	0.48 556	0.48 472	0.48 505	0.48 537	0.48 572	0.48 512	0.48 539

notaker	0.48 471	0.49 334	0.48 484	0.48 398	0.48 554	0.48 505	0.48 556	0.48 502	0.49 563	0.48 502	0.48 563	0.48 512	0.48 557	0.48 510	0.48 556	0.48 472	0.48 505	0.48 537	0.48 572	0.48 512	0.49 545

S	0.56 499	0.61 379	0.54 512	0.68 500	0.48 554	0.65 568	0.49 558	0.63 565	0.49 563	0.64 573	0.49 566	0.64 575	0.48 557	0.62 565	0.49 558	0.63 529	0.62 556	0.59 574	0.48 572	0.57 544	0.48 539

PointNet	0.60 503	0.75 399	0.49 491	0.79 523	0.50 562	0.79 590	0.49 558	0.79 590	0.49 563	0.80 601	0.49 566	0.79 602	0.49 563	0.80 596	0.49 558	0.63 529	0.40 455	0.63 578	0.40 534	0.63 552	0.40 501

ACVNet_2	0.49 477	0.49 334	0.49 491	0.49 405	0.49 558	0.49 514	0.49 558	0.49 510	0.49 563	0.49 512	0.49 566	0.49 519	0.49 563	0.49 517	0.49 558	0.49 475	0.49 509	0.49 542	0.49 576	0.49 515	0.49 545

AEACV	1.12 633	0.52 349	3.12 810	3.24 752	0.86 636	0.53 542	0.49 558	0.60 559	0.47 554	0.53 542	0.49 566	0.55 556	0.45 543	0.55 551	0.47 549	3.01 794	3.88 820	0.71 597	0.60 599	0.80 588	0.48 539

FoundationStereo	0.50 480	0.50 339	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 517	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

StereoAnything_RVC	0.50 480	0.50 339	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 517	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

dual_stereo	0.50 480	0.50 339	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 517	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

KSHMR	0.66 520	0.50 339	0.48 484	1.15 584	0.52 569	0.49 514	0.51 566	0.49 510	0.71 625	0.67 579	0.50 570	1.16 662	1.11 670	0.66 573	0.52 568	0.49 475	0.49 509	0.51 555	0.66 615	0.50 522	1.14 676

LL-Strereo	1.01 620	5.06 776	1.63 728	0.70 508	1.43 750	0.56 550	0.46 541	0.57 551	0.50 568	0.57 558	0.50 570	1.58 732	0.49 563	0.59 561	0.50 561	1.64 716	0.52 526	0.51 555	1.37 753	0.52 532	0.45 526

SANet	0.50 480	0.50 339	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 517	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

MyStereo8	0.71 537	3.92 753	0.52 507	0.59 476	0.52 569	0.57 557	0.53 569	0.59 557	0.50 568	0.59 562	0.51 576	0.57 563	0.50 568	0.56 552	0.52 568	0.54 498	0.49 509	0.54 564	0.49 576	0.55 538	0.50 548

ktn	0.72 540	0.53 355	1.08 626	1.14 581	0.51 568	1.22 699	1.36 746	0.51 533	0.59 588	0.51 535	0.51 576	0.69 583	1.20 682	0.67 575	0.51 566	0.51 491	0.49 509	0.58 571	0.66 615	0.52 532	0.53 559

test-3	0.98 609	4.13 757	1.85 752	1.85 684	0.61 586	0.69 573	0.37 487	0.63 565	0.61 591	0.66 577	0.51 576	0.73 594	0.44 539	0.57 557	0.54 572	1.68 717	1.81 756	0.40 472	0.43 555	0.66 555	0.50 548

test410_97500	0.41 394	0.89 430	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.40 391	0.31 433	0.40 393	0.31 449	0.61 565	0.53 579	0.40 406	0.31 453	0.40 399	0.31 435	0.58 511	0.47 499	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.29 415

WCG-NET	0.61 510	1.21 552	0.54 512	0.61 481	0.53 572	0.67 571	0.53 569	0.66 571	0.53 577	0.64 573	0.53 579	0.65 579	0.53 575	0.59 561	0.52 568	0.65 533	0.48 505	0.64 580	0.52 582	0.58 547	0.50 548

PSMNet_ROB	0.54 492	0.54 359	0.54 512	0.54 461	0.53 572	0.54 547	0.54 572	0.53 540	0.54 579	0.54 548	0.54 581	0.54 552	0.53 575	0.54 547	0.54 572	0.54 498	0.53 530	0.54 564	0.54 586	0.54 537	0.54 562

test410	0.66 520	5.69 801	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.41 410	0.31 433	0.40 393	0.31 449	0.62 569	0.55 582	0.40 406	0.31 453	0.40 399	0.31 435	0.59 514	0.47 499	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.30 430

anonymity	0.63 514	0.69 386	0.56 516	0.71 510	0.56 576	0.71 578	0.56 574	0.71 579	0.56 580	0.72 585	0.56 583	0.71 587	0.56 579	0.71 582	0.58 578	0.68 538	0.55 533	0.68 587	0.55 588	0.68 560	0.54 562

monster-pro	0.75 548	1.67 593	0.64 541	0.89 538	0.57 578	0.86 604	0.56 574	0.87 602	0.56 580	0.87 610	0.57 584	0.88 614	0.57 581	0.87 611	0.57 576	0.79 569	0.58 541	0.76 607	0.54 586	0.77 581	0.54 562

CASS	0.57 502	0.89 430	0.56 516	0.57 471	0.56 576	0.56 550	0.56 574	0.56 547	0.53 577	0.57 558	0.57 584	0.59 567	0.48 557	0.56 552	0.57 576	0.55 504	0.56 535	0.47 529	0.56 592	0.62 551	0.56 573
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CAR	0.72 540	0.76 402	0.59 522	0.84 532	1.19 688	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 509	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

MSE-Stereo	0.72 540	0.76 402	0.59 522	0.84 532	1.19 688	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 509	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

SE	0.64 516	0.73 394	0.77 580	0.79 523	0.59 579	0.78 587	0.54 572	0.58 554	0.58 583	0.78 598	0.59 588	0.63 574	0.18 315	0.78 593	0.52 568	0.80 571	0.65 561	0.69 590	0.57 595	0.75 576	0.52 556

MGA	0.73 544	0.76 402	0.60 526	0.92 545	1.17 684	0.81 595	0.59 581	0.84 600	0.62 592	0.81 604	0.59 588	0.84 611	0.60 588	0.81 599	0.61 585	0.71 546	0.53 530	0.89 626	0.53 584	0.75 576	0.54 562

zero-FE	0.72 540	1.31 566	0.66 547	0.92 545	0.60 581	0.82 598	0.58 577	0.82 599	0.58 583	0.81 604	0.60 590	0.81 607	0.60 588	0.82 600	0.58 578	0.74 561	0.59 547	0.73 598	0.52 582	0.76 579	0.51 555

SMoEStereo_RVC	0.63 514	0.75 399	0.51 503	0.73 516	0.53 572	0.71 578	0.47 547	0.67 572	0.58 583	0.74 594	0.60 590	0.72 590	0.53 575	0.74 589	0.51 566	0.61 520	0.62 556	0.62 576	0.61 601	0.63 552	0.61 579

DDUNet	0.81 567	2.45 692	0.57 520	0.90 540	0.60 581	0.88 606	0.59 581	0.90 607	0.60 589	0.88 612	0.60 590	0.90 618	0.58 584	0.88 613	0.60 583	0.84 582	0.60 550	0.86 624	0.57 595	0.86 598	0.60 578

UDG	0.80 562	2.21 671	0.60 526	0.91 542	0.60 581	0.90 609	0.58 577	0.88 606	0.60 589	0.90 613	0.60 590	0.88 614	0.60 588	0.90 616	0.58 578	0.86 584	0.60 550	0.84 622	0.59 598	0.84 596	0.61 579

MyStereo05	0.80 562	4.12 755	0.63 538	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.65 568	0.62 592	0.67 579	0.61 594	0.65 579	0.58 584	0.67 575	0.55 575	0.60 516	0.57 537	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

PA-Net	11.80 849	223.51 882	0.62 534	0.59 476	0.71 609	0.59 559	0.73 619	0.67 572	0.73 631	0.55 552	0.61 594	0.60 568	0.74 623	0.63 570	0.73 623	0.66 535	0.60 550	0.69 590	0.66 615	0.72 571	0.65 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ARAFT	0.68 528	0.81 415	0.63 538	0.74 519	0.60 581	0.78 587	0.62 584	0.77 589	0.66 599	0.74 594	0.63 596	0.75 597	0.62 592	0.83 605	0.60 583	0.70 545	0.55 533	0.70 595	0.60 599	0.78 583	0.55 570

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 534	0.72 393	0.71 567	0.80 527	0.62 591	0.82 598	0.61 583	0.81 596	0.62 592	0.81 604	0.63 596	0.80 604	0.70 615	0.73 587	0.61 585	0.76 565	0.61 555	0.74 603	0.61 601	0.77 581	0.61 579

LMCR-Stereo	0.65 518	0.63 380	0.65 545	0.65 490	0.65 594	0.66 570	0.63 585	0.58 554	0.65 597	0.63 572	0.64 598	0.65 579	0.65 595	0.66 573	0.66 593	0.66 535	0.64 559	0.65 584	0.67 619	0.68 560	0.73 613

DSFCA	0.66 520	0.73 394	0.78 582	0.65 490	0.65 594	0.64 567	0.64 586	0.65 568	0.63 595	0.64 573	0.64 598	0.64 575	0.64 593	0.65 572	0.65 590	0.65 533	0.65 561	0.65 584	0.65 612	0.66 555	0.64 589

plain	1.88 719	3.16 728	0.64 541	3.10 745	0.65 594	3.10 806	0.64 586	3.12 811	0.65 597	3.10 812	0.65 600	3.11 812	0.65 595	3.12 811	0.65 590	3.12 795	0.65 561	3.13 810	0.65 612	3.13 798	0.65 591

4D-IteraStereo	0.78 558	3.13 727	0.89 594	0.69 501	0.32 451	0.40 391	0.32 444	0.76 587	0.97 664	0.52 539	0.65 600	0.89 617	0.32 461	0.76 592	0.98 655	0.83 580	0.94 614	0.35 393	0.27 400	0.70 569	0.89 638

MIF-Stereo (partial)	2.58 792	3.31 733	0.66 547	3.18 749	0.66 597	3.18 807	0.66 589	3.21 812	0.67 601	3.19 813	0.66 602	3.19 813	0.66 598	3.31 815	0.68 601	5.09 830	1.79 755	8.23 857	1.67 791	6.18 841	1.38 748

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 526	0.78 406	0.67 551	0.67 495	0.66 597	0.67 571	0.67 593	0.65 568	0.66 599	0.66 577	0.67 603	0.66 582	0.67 600	0.67 575	0.72 622	0.66 535	0.67 564	0.67 586	0.67 619	0.67 558	0.67 595

WQFJA1++	0.84 578	0.98 452	0.67 551	1.26 642	0.75 616	1.00 619	0.67 593	1.00 620	0.67 601	1.00 625	0.67 603	1.00 631	0.67 600	1.00 632	0.67 594	0.96 597	0.67 564	0.91 630	0.63 603	0.92 609	0.63 583

WQFJA1	0.85 584	0.98 452	0.67 551	1.29 648	0.76 621	1.01 629	0.67 593	1.02 635	0.67 601	1.02 642	0.67 603	1.01 642	0.67 600	1.01 642	0.68 601	0.99 604	0.67 564	0.93 636	0.64 608	0.92 609	0.65 591

WQFJX1	0.84 578	0.98 452	0.67 551	1.30 650	0.75 616	1.01 629	0.67 593	1.01 631	0.67 601	1.01 638	0.67 603	1.01 642	0.68 605	1.00 632	0.68 601	0.98 603	0.67 564	0.92 633	0.64 608	0.92 609	0.64 589

NLMM	0.84 578	1.00 462	0.67 551	1.27 643	0.75 616	1.00 619	0.68 598	1.00 620	0.67 601	1.00 625	0.67 603	1.02 646	0.67 600	1.02 646	0.67 594	0.97 599	0.67 564	0.93 636	0.63 603	0.92 609	0.63 583

RSM++	0.76 554	0.82 417	0.66 547	0.85 536	0.64 592	0.85 602	0.71 615	0.94 616	0.64 596	0.87 610	0.67 603	0.87 613	0.65 595	0.84 606	0.65 590	0.81 575	0.70 579	0.79 611	0.71 632	0.83 595	0.70 602

WQFJX	0.85 584	1.00 462	0.68 559	1.30 650	0.75 616	1.01 629	0.68 598	1.01 631	0.68 607	1.01 638	0.68 609	1.03 647	0.68 605	1.02 646	0.67 594	0.97 599	0.67 564	0.93 636	0.63 603	0.94 618	0.63 583

NLSM3	0.85 584	0.99 460	0.68 559	1.29 648	0.76 621	1.01 629	0.68 598	1.01 631	0.68 607	1.02 642	0.68 609	1.01 642	0.68 605	1.01 642	0.68 601	0.97 599	0.68 570	0.93 636	0.64 608	0.93 614	0.63 583

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 548	0.92 441	0.85 593	0.96 557	0.59 579	1.27 703	0.44 531	0.59 557	0.69 612	0.91 615	0.68 609	0.55 556	0.61 591	1.06 649	0.83 641	0.62 525	0.70 579	0.90 627	0.41 544	0.89 603	0.56 573

R-Stereo Train	0.81 567	0.96 449	0.67 551	0.95 554	0.67 599	0.95 614	0.68 598	0.95 618	0.68 607	0.95 623	0.68 609	0.96 628	0.68 605	0.96 628	0.68 601	0.94 595	0.68 570	0.94 640	0.68 621	0.94 618	0.68 597

RAFT-Stereo	0.81 567	0.96 449	0.67 551	0.95 554	0.67 599	0.95 614	0.68 598	0.95 618	0.68 607	0.95 623	0.68 609	0.96 628	0.68 605	0.96 628	0.68 601	0.94 595	0.68 570	0.94 640	0.68 621	0.94 618	0.68 597
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 531	0.69 386	0.69 561	0.69 501	0.69 603	0.69 573	0.69 606	0.69 574	0.69 612	0.69 582	0.69 614	0.69 583	0.69 611	0.69 578	0.69 609	0.69 539	0.69 576	0.69 590	0.69 625	0.69 564	0.69 599

mm1	0.69 531	0.69 386	0.69 561	0.69 501	0.69 603	0.69 573	0.69 606	0.69 574	0.69 612	0.69 582	0.69 614	0.69 583	0.69 611	0.69 578	0.69 609	0.69 539	0.69 576	0.69 590	0.69 625	0.69 564	0.69 599

FlowAnything	1.02 622	1.71 595	0.72 570	1.59 671	0.69 603	1.60 729	0.69 606	1.61 728	0.70 620	1.60 729	0.69 614	1.60 733	0.69 611	1.61 734	0.69 609	0.81 575	0.58 541	0.81 616	0.56 592	0.82 593	0.56 573

TorneroNet	0.66 520	0.53 355	0.50 497	0.50 442	0.64 592	1.06 638	0.70 612	0.50 519	0.51 575	0.49 512	0.69 614	0.49 519	0.50 568	0.48 510	1.15 680	0.71 546	0.49 509	1.14 661	1.08 681	0.49 515	0.49 545

MWSP-net	0.96 606	0.75 399	0.49 491	4.84 805	0.48 554	1.28 705	0.52 567	1.20 653	0.51 575	1.14 658	0.70 618	1.00 631	0.56 579	0.90 616	0.69 609	0.76 565	0.60 550	0.95 642	0.56 592	0.73 574	0.45 526

NLMM1	0.86 587	0.98 452	0.69 561	1.48 665	0.75 616	1.01 629	0.69 606	1.00 620	0.69 612	1.00 625	0.70 618	1.00 631	0.68 605	1.01 642	0.67 594	0.97 599	0.68 570	0.92 633	0.63 603	0.93 614	0.63 583

FlowAnything_test	1.02 622	1.72 596	0.71 567	1.59 671	0.70 607	1.61 730	0.69 606	1.61 728	0.70 620	1.60 729	0.70 618	1.61 736	0.69 611	1.61 734	0.70 618	0.81 575	0.58 541	0.81 616	0.55 588	0.81 591	0.56 573

MoCha-V2	2.11 758	26.97 854	0.78 582	0.92 545	0.77 624	0.96 616	0.72 618	0.90 607	0.72 628	0.94 621	0.70 618	0.90 618	0.71 620	0.91 618	0.71 620	0.85 583	0.71 583	0.88 625	0.69 625	0.87 599	0.67 595

AFF-stereo	0.73 544	0.88 427	0.67 551	0.75 520	0.68 602	0.75 584	0.64 586	0.80 593	0.72 628	0.83 609	0.70 618	0.82 608	0.64 593	0.84 606	0.67 594	0.77 568	0.63 558	0.81 616	0.63 603	0.78 583	0.62 582

MSMD_ROB	1.19 637	1.10 494	0.70 564	1.10 575	0.60 581	1.10 644	0.70 612	1.10 640	0.70 620	1.10 648	0.70 618	1.10 654	0.70 615	7.00 856	0.70 618	1.10 619	0.70 579	1.10 660	0.70 629	1.10 636	0.70 602

AdaDepth	0.86 587	0.93 445	0.71 567	1.01 569	1.07 668	1.02 635	0.71 615	1.00 620	0.71 625	1.01 638	0.71 624	1.00 631	0.72 621	1.14 660	0.71 620	0.92 589	0.64 559	0.90 627	0.64 608	0.89 603	0.69 599

DCRE	0.84 578	1.89 642	0.77 580	0.94 552	0.72 611	0.88 606	0.73 619	0.87 602	0.78 635	0.90 613	0.71 624	0.88 614	0.67 600	0.88 613	0.73 623	0.81 575	0.68 570	0.81 616	0.70 629	0.82 593	0.70 602

DMCA-RVC	0.70 534	0.80 411	0.70 564	0.70 508	0.70 607	0.70 576	0.70 612	0.71 579	0.70 620	0.70 584	0.71 624	0.71 587	0.70 615	0.70 580	0.69 609	0.69 539	0.70 579	0.69 590	0.70 629	0.69 564	0.70 602

DStereoRT	0.73 544	0.81 415	0.73 574	0.71 510	0.74 614	0.73 582	0.75 621	0.71 579	0.71 625	0.74 594	0.72 627	0.73 594	0.80 632	0.71 582	0.73 623	0.76 565	0.71 583	0.73 598	0.72 634	0.70 569	0.76 620

11t	1.27 689	2.70 705	1.34 696	1.32 653	0.89 638	1.30 706	1.34 743	1.64 731	0.57 582	1.45 727	0.72 627	1.05 649	1.29 735	1.07 652	1.29 747	1.49 703	1.02 625	0.97 646	1.15 687	1.48 718	1.31 739

UniTT-Stereo	2.03 740	3.43 737	0.72 570	3.42 762	0.73 612	3.27 809	0.68 598	3.38 816	0.69 612	3.29 815	0.72 627	3.28 815	0.70 615	3.35 817	0.68 601	3.39 800	0.68 570	3.31 813	0.69 625	3.37 799	0.73 613

iGMRVC	0.84 578	2.85 720	0.72 570	0.72 512	0.73 612	0.77 585	0.79 626	0.73 584	0.74 633	0.73 588	0.72 627	0.73 594	0.76 626	0.73 587	0.73 623	0.72 554	0.73 586	0.73 598	0.72 634	0.73 574	0.72 609

AIO-Stereo	0.84 578	0.66 383	0.70 564	0.83 531	0.67 599	0.98 617	0.82 636	1.14 641	0.72 628	1.03 644	0.74 631	1.03 647	1.09 669	0.99 630	0.45 537	1.04 613	0.73 586	0.95 642	0.74 636	0.94 618	0.46 529

HSM-Net_RVC	0.95 605	1.17 502	0.78 582	1.18 591	0.71 609	1.16 652	0.75 621	1.09 639	0.80 641	1.10 648	0.75 632	1.17 663	0.74 623	1.17 663	0.80 636	1.13 626	0.73 586	1.17 668	0.77 641	1.16 644	0.72 609
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wavelet-MonSter	1.00 610	1.21 552	0.76 578	1.94 690	1.01 661	1.11 647	0.76 623	1.15 642	0.76 634	1.11 653	0.76 633	1.14 660	0.76 626	1.11 657	0.76 630	1.21 679	0.90 606	1.02 656	0.71 632	1.02 632	0.71 608

RAStereo	2.23 774	3.64 740	0.76 578	3.65 773	0.86 636	3.66 814	0.76 623	3.67 820	0.81 644	3.66 817	0.76 633	3.66 818	0.77 628	3.68 819	0.77 631	3.68 803	0.77 592	3.69 818	0.77 641	3.70 802	0.77 622

ww	0.47 464	0.52 349	0.38 392	0.56 469	0.37 491	0.56 550	0.38 494	0.56 547	0.37 499	0.56 554	0.77 635	0.56 559	0.37 495	0.57 557	0.37 491	0.49 475	0.33 387	0.49 542	0.33 486	0.49 515	0.33 456

LiteMatch	1.13 635	0.73 394	2.80 795	3.23 750	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 792	2.43 793	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

Lsterematch	1.13 635	0.73 394	2.80 795	3.23 750	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 792	2.43 793	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

Hybrid-DGEV	1.03 624	1.75 602	0.80 586	1.28 647	0.78 625	1.26 702	0.80 629	1.26 704	0.78 635	1.26 710	0.78 638	1.26 712	0.78 630	1.26 713	0.78 632	1.15 629	0.75 589	1.14 661	0.74 636	1.14 639	0.75 617

ToySt	0.92 597	2.11 661	0.90 597	0.95 554	0.79 627	0.99 618	0.78 625	0.94 616	0.81 644	0.94 621	0.78 638	0.95 627	0.77 628	0.94 624	0.86 643	0.91 586	0.79 596	0.85 623	0.77 641	0.89 603	0.73 613

Hybrid-DGEV-2	1.05 626	1.83 630	0.83 590	1.33 654	0.82 633	1.30 706	0.81 633	1.26 704	0.79 639	1.29 712	0.79 640	1.26 712	0.80 632	1.26 713	0.79 633	1.20 633	0.78 594	1.18 673	0.77 641	1.20 656	0.77 622

G-Net	0.79 559	0.79 408	0.79 585	0.79 523	0.79 627	0.79 590	0.79 626	0.79 590	0.79 639	0.79 600	0.79 640	0.79 602	0.79 631	0.79 594	0.79 633	0.79 569	0.79 596	0.79 611	0.79 645	0.79 585	0.79 625

NaN_ROB	0.80 562	0.80 411	0.80 586	0.80 527	0.80 630	0.80 592	0.80 629	0.80 593	0.80 641	0.80 601	0.80 642	0.80 604	0.80 632	0.80 596	0.80 636	0.80 571	0.80 599	0.80 614	0.80 647	0.80 588	0.80 626

CSAN	0.80 562	0.80 411	0.80 586	0.80 527	0.80 630	0.80 592	0.80 629	0.80 593	0.80 641	0.80 601	0.80 642	0.80 604	0.80 632	0.80 596	0.80 636	0.80 571	0.80 599	0.80 614	0.80 647	0.80 588	0.80 626

Hybrid-DGEV-03	1.07 627	1.83 630	0.83 590	1.34 655	0.81 632	1.32 710	0.81 633	1.31 711	0.81 644	1.31 713	0.82 644	1.32 719	0.82 636	1.32 719	0.81 639	1.19 631	0.77 592	1.19 675	0.76 639	1.19 654	0.77 622

Selective-RAFT-Error	0.88 592	0.84 418	0.98 606	0.86 537	0.97 651	0.88 606	0.95 650	0.84 600	0.99 667	0.92 617	0.82 644	0.84 611	0.98 650	0.87 611	0.97 654	0.81 575	0.83 602	0.79 611	0.82 652	0.79 585	0.85 633

LiteMatch*	2.07 746	1.30 564	5.73 831	6.28 820	0.79 627	1.33 711	0.80 629	1.30 710	1.02 676	1.33 716	0.84 646	1.33 720	0.97 648	1.28 717	1.04 666	6.05 838	5.89 833	1.28 729	0.76 639	1.28 710	0.88 634

DPSimNet_ROB	0.97 607	1.18 504	0.81 589	1.10 575	0.91 642	1.02 635	0.82 636	1.04 636	0.91 651	1.03 644	0.86 647	1.28 716	0.82 636	1.03 648	0.89 644	1.17 630	0.81 601	1.02 656	0.82 652	1.08 635	0.81 629

test12345	1.57 706	3.40 735	2.65 792	3.62 771	0.91 642	1.31 708	0.90 641	1.31 711	0.90 648	1.31 713	0.90 648	1.31 717	0.90 639	1.31 718	0.90 645	3.27 798	2.43 793	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.82 630

vfmstereo	1.56 705	3.35 734	2.69 793	3.52 768	0.91 642	1.31 708	0.91 643	1.31 711	0.90 648	1.31 713	0.90 648	1.31 717	0.90 639	1.32 719	0.91 646	3.30 799	2.44 796	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.80 626

tt45	1.04 625	0.88 427	1.36 706	0.92 545	1.03 664	1.51 727	0.79 626	0.70 578	0.88 647	0.74 594	0.90 648	1.60 733	0.72 621	1.60 732	0.75 628	0.91 586	0.78 594	1.52 743	0.79 645	1.14 639	1.32 741

HH	0.71 537	2.54 695	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 648	0.75 597	1.00 651	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 455	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

HanStereo	0.71 537	2.54 695	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 648	0.75 597	1.00 651	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 455	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

Selective-RAFT	0.89 594	0.89 430	0.72 570	1.16 589	0.78 625	1.06 638	0.82 636	0.87 602	0.97 664	1.00 625	0.91 653	0.90 618	1.00 651	0.89 615	0.93 651	0.83 580	0.83 602	0.82 620	0.82 652	0.81 591	0.82 630

DPSM_ROB	0.92 597	0.91 436	0.91 599	0.91 542	0.92 645	0.92 611	0.92 645	0.92 612	0.91 651	0.93 619	0.91 653	0.92 621	0.90 639	0.91 618	0.92 647	0.92 589	0.91 608	0.91 630	0.92 657	0.93 614	0.93 645

DPSM	0.92 597	0.91 436	0.91 599	0.91 542	0.92 645	0.92 611	0.92 645	0.92 612	0.91 651	0.93 619	0.91 653	0.92 621	0.90 639	0.91 618	0.92 647	0.92 589	0.91 608	0.91 630	0.92 657	0.93 614	0.93 645

pmcnn	0.92 597	0.92 441	0.92 601	0.92 545	0.92 645	0.92 611	0.92 645	0.92 612	0.92 656	0.92 617	0.92 656	0.92 621	0.92 644	0.92 622	0.92 647	0.92 589	0.92 610	0.92 633	0.92 657	0.92 609	0.92 643

416test1013	0.49 477	0.80 411	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.41 520	0.48 502	0.39 517	0.48 502	0.93 657	0.52 546	0.32 461	0.52 540	0.38 495	0.49 475	0.51 522	0.53 561	0.37 514	0.51 528	0.36 479

rgla	0.45 447	0.54 359	0.33 359	0.67 495	0.32 451	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.94 658	0.48 512	0.33 473	0.47 500	0.33 459	0.45 448	0.52 526	0.53 561	0.31 466	0.45 489	0.32 447

MEA-ACV	1.66 709	0.87 424	0.61 532	11.81 847	1.35 743	1.50 726	0.71 615	1.23 702	0.92 656	1.13 657	0.96 659	1.69 739	0.70 615	1.23 712	1.16 684	1.54 711	1.20 653	1.58 745	0.85 655	1.12 637	0.95 648

DGTPSM_ROB	0.93 602	1.00 462	0.92 601	0.94 552	0.96 650	0.91 610	0.92 645	0.91 609	0.96 663	0.91 615	0.96 659	0.93 624	0.92 644	0.94 624	0.92 647	0.92 589	0.92 610	0.90 627	0.92 657	0.94 618	0.91 642

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 595	0.86 422	0.89 594	1.25 641	0.69 603	1.05 637	0.81 633	1.16 645	0.50 568	1.12 654	0.97 661	0.72 590	0.82 636	1.06 649	0.95 652	0.61 520	0.87 604	1.03 658	0.85 655	1.04 633	1.01 664

L500	1.30 692	1.33 568	1.01 618	4.69 799	0.84 634	1.35 712	0.95 650	1.38 718	0.94 660	1.33 716	0.98 662	1.36 721	0.91 643	1.40 724	1.08 670	1.28 686	0.90 606	1.21 722	0.99 667	1.23 705	0.90 641

MM-Stereo_test2	1.19 637	1.85 636	1.05 622	1.46 664	0.94 649	1.36 715	0.99 654	1.36 715	0.95 661	1.41 724	0.98 662	1.40 727	0.96 647	1.37 722	0.95 652	1.37 696	1.06 628	1.33 731	0.93 662	1.29 711	0.89 638

416test	0.46 456	0.55 362	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.99 664	0.48 512	0.33 473	0.48 510	0.33 459	0.45 448	0.52 526	0.54 564	0.32 474	0.45 489	0.32 447

StereoNetSlim22	1.00 610	1.00 462	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 616	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

StereoNetSlim	1.00 610	1.00 462	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 616	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

LGCAT	1.00 610	1.00 462	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 616	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

Test_v1	1.00 610	1.00 462	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 616	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

GANet	1.00 610	1.00 462	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 616	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

TDLM	1.00 610	1.00 462	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 616	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

CVANet_RVC	1.00 610	1.00 462	1.00 608	1.00 562	1.00 653	1.00 619	1.00 655	1.00 620	1.00 668	1.00 625	1.00 665	1.00 631	1.00 651	1.00 632	1.00 657	1.00 605	1.00 616	1.00 648	1.00 668	1.00 623	1.00 656

L400	1.29 691	1.38 574	1.00 608	4.01 780	1.03 664	1.42 723	0.92 645	1.42 723	0.91 651	1.33 716	1.01 672	1.39 724	0.92 644	1.40 724	1.09 672	1.31 687	0.92 610	1.21 722	0.95 664	1.30 712	0.88 634

trnet	1.01 620	1.01 474	1.01 618	1.01 569	1.01 661	1.01 629	1.01 663	1.01 631	1.01 675	1.01 638	1.01 672	1.01 642	1.01 661	1.01 642	1.01 664	1.01 612	1.01 624	1.01 655	1.01 677	1.01 630	1.01 664

HNOStereo	1.51 699	1.78 608	1.20 641	4.42 784	1.08 671	1.78 736	1.12 674	1.76 738	1.10 683	1.74 743	1.02 674	1.78 743	1.07 666	1.68 736	1.22 737	1.49 703	0.93 613	1.50 742	0.93 662	1.56 722	1.12 671

MM-Stereo_test3	1.27 689	2.07 656	1.18 636	1.60 674	1.02 663	1.45 724	1.01 663	1.40 720	1.04 678	1.44 726	1.03 675	1.46 730	1.02 662	1.44 729	1.02 665	1.51 708	1.12 643	1.32 730	0.98 665	1.38 716	0.97 651

BLMT-Stereo	1.53 701	1.36 571	1.06 624	1.42 663	1.23 742	1.41 721	1.07 668	1.43 724	1.12 684	1.42 725	1.06 676	1.83 745	1.07 666	1.42 728	1.07 669	1.27 684	1.38 720	6.80 853	1.00 668	1.26 708	1.00 656

GLC_STEREO	1.07 627	1.01 474	1.06 624	1.07 573	1.05 666	1.06 638	1.08 670	1.08 637	1.05 680	1.07 646	1.06 676	1.08 650	1.05 664	1.06 649	1.10 673	1.07 615	1.09 636	1.05 659	1.05 680	1.06 634	1.12 671

MLG-Stereo	0.92 597	0.90 434	0.84 592	1.27 643	0.49 558	1.38 717	0.88 639	1.41 721	0.97 664	0.73 588	1.09 678	1.26 712	0.43 537	0.72 584	1.05 668	1.13 626	0.49 509	1.18 673	0.66 615	1.01 630	0.46 529

FETCStereo	1.51 699	1.66 592	1.05 622	4.56 795	1.06 667	1.79 737	1.15 677	1.75 737	1.16 688	1.73 742	1.10 679	1.74 742	1.06 665	1.74 739	1.22 737	1.47 702	1.04 627	1.54 744	0.92 657	1.56 722	0.96 649

ours_stereo	1.20 639	1.21 552	0.90 597	1.64 679	1.11 674	1.35 712	0.67 593	1.76 738	0.93 658	1.70 741	1.10 679	1.39 724	0.75 625	1.41 726	0.81 639	1.60 715	1.03 626	1.33 731	1.00 668	1.61 726	0.72 609

qqai	1.22 685	1.38 574	1.12 627	1.39 661	1.14 677	1.40 719	1.14 675	1.41 721	1.12 684	1.40 723	1.11 681	1.40 727	1.13 671	1.41 726	1.15 680	1.25 682	0.97 615	1.24 726	1.01 677	1.24 706	0.96 649

AF-Net	2.37 782	25.71 850	1.17 634	1.13 580	1.15 679	1.15 651	1.18 682	1.19 650	1.16 688	1.10 648	1.15 682	1.10 654	1.18 680	1.12 659	1.15 680	1.10 619	1.10 639	1.17 668	1.15 687	1.16 644	1.12 671

RP	2.33 778	25.00 847	1.13 629	1.15 584	1.15 679	1.10 644	1.15 677	1.15 642	1.15 687	1.12 654	1.15 682	1.09 652	1.13 671	1.10 655	1.15 680	1.11 624	1.09 636	1.16 664	1.12 684	1.16 644	1.17 681

Nwc_Net	2.37 782	25.95 851	1.15 632	1.14 581	1.15 679	1.08 641	1.14 675	1.17 647	1.16 688	1.14 658	1.15 682	1.08 650	1.15 675	1.11 657	1.14 678	1.10 619	1.11 640	1.16 664	1.09 683	1.16 644	1.15 677

RGC	2.36 780	25.48 848	1.19 638	1.15 584	1.15 679	1.10 644	1.16 680	1.17 647	1.16 688	1.12 654	1.16 685	1.11 658	1.13 671	1.09 653	1.18 687	1.10 619	1.15 647	1.16 664	1.12 684	1.14 639	1.12 671

NCC-stereo	2.36 780	25.52 849	1.17 634	1.15 584	1.17 684	1.11 647	1.11 671	1.15 642	1.16 688	1.10 648	1.16 685	1.10 654	1.15 675	1.14 660	1.13 677	1.09 617	1.11 640	1.15 663	1.16 689	1.17 649	1.17 681

edge stereo	2.43 785	27.07 855	1.14 630	1.06 572	1.14 677	1.08 641	1.17 681	1.16 645	1.14 686	1.10 648	1.16 685	1.09 652	1.16 679	1.10 655	1.16 684	1.10 619	1.11 640	1.16 664	1.19 691	1.13 638	1.11 669

Abc-Net	2.32 777	24.75 846	1.14 630	1.17 590	1.17 684	1.11 647	1.15 677	1.17 647	1.21 741	1.08 647	1.16 685	1.12 659	1.14 674	1.09 653	1.17 686	1.09 617	1.16 648	1.17 668	1.17 690	1.16 644	1.11 669
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.33 778	24.38 845	1.18 636	1.18 591	1.18 687	1.14 650	1.18 682	1.19 650	1.19 695	1.14 658	1.18 689	1.14 660	1.18 680	1.14 660	1.18 687	1.14 628	1.14 646	1.19 675	1.19 691	1.15 642	1.19 685

L4000	1.46 697	1.52 581	1.21 688	4.04 781	1.10 673	1.51 727	1.07 668	1.57 725	1.09 682	1.64 736	1.20 690	1.56 731	1.21 728	1.76 740	1.14 678	1.58 712	1.06 628	1.41 738	1.08 681	1.51 721	0.97 651

DisPM	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

CrosDoStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

PFNet+	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

LCNet	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

HHNet	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

Patchmatch Stereo++	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

STrans-v2	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

TransformOpticalFlow	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

OMP-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

IIG-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

NF-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

OCTAStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

PSM-softLoss	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

KMStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

NRIStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

PSM-adaLoss	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

PSM-AAD	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

FTStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

ROB_FTStereo_v2	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

ROB_FTStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

Consistency-Raft	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

KYRaft	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

HUI-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

ASMatch	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

DeepStereo_LL	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

DEmStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

SST-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

THIR-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

RAFT_R40	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

DRaft	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

PFNet	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

GrayStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

RE-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

Pruner-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

TVStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

DeepStereo_RVC	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

RAFT-RH_RVC	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

IRAFT_RVC	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

RAFT-345	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

iRAFT	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

CRE-IMP	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

GMM-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

RAFT-IKP	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

Prome-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 641	1.20 593	1.20 690	1.20 653	1.20 684	1.20 653	1.20 696	1.20 663	1.20 690	1.20 665	1.20 682	1.20 665	1.20 691	1.20 633	1.20 653	1.20 677	1.20 694	1.20 656	1.20 686

MaDis-Stereo	3.19 806	6.02 807	1.12 627	5.61 816	1.16 683	5.43 842	1.02 665	5.15 847	0.70 620	5.43 847	1.21 736	5.03 848	0.97 648	4.85 841	0.99 656	4.53 812	1.16 648	5.53 847	1.25 744	5.37 837	1.30 738

FETStereo	1.53 701	1.64 590	1.01 618	4.86 806	1.22 738	1.73 734	1.00 655	1.74 736	1.06 681	1.67 738	1.22 737	1.71 741	1.02 662	1.78 744	1.11 674	1.51 708	1.13 644	1.60 747	1.03 679	1.71 731	0.92 643

CGFBStereo	1.54 703	1.61 588	1.00 608	4.82 803	1.22 738	1.75 735	1.06 667	1.71 735	1.04 678	1.69 739	1.22 737	1.68 738	1.08 668	1.81 746	1.04 666	1.50 705	1.13 644	1.70 751	1.13 686	1.72 733	0.89 638

FAT-Stereo	2.46 787	26.05 852	1.23 692	1.23 640	1.22 738	1.20 653	1.24 732	1.23 702	1.23 743	1.19 662	1.22 737	1.21 710	1.24 731	1.20 665	1.24 740	1.21 679	1.17 651	1.22 725	1.25 744	1.20 656	1.24 735

GANetREF_RVC	1.55 704	1.94 652	1.22 690	1.88 686	1.21 736	1.88 741	1.22 730	1.88 741	1.22 742	1.88 744	1.22 737	1.88 746	1.22 730	1.89 750	1.22 737	1.87 725	1.22 701	1.88 762	1.22 740	1.88 741	1.22 732
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
S-Stereo	2.51 789	26.86 853	1.23 692	1.22 638	1.22 738	1.24 701	1.25 733	1.22 700	1.24 744	1.21 708	1.24 741	1.19 664	1.27 733	1.19 664	1.24 740	1.19 631	1.20 653	1.25 727	1.19 691	1.24 706	1.23 734

SPS-STEREO	1.59 707	1.91 645	1.21 688	1.94 690	1.20 690	2.00 749	1.23 731	1.99 746	1.24 744	2.00 752	1.25 742	2.03 756	1.26 732	2.00 754	1.29 747	1.90 730	1.18 652	1.89 763	1.21 739	1.89 742	1.20 686
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
StereoVision	3.15 805	5.00 774	0.89 594	4.83 804	1.00 653	3.93 815	1.27 738	6.37 850	1.34 749	5.67 850	1.26 743	5.84 851	1.27 733	5.03 847	1.24 740	5.10 831	1.09 636	4.61 831	0.57 595	5.62 839	1.12 671

2.25w	2.00 733	1.86 639	1.98 777	2.95 743	2.17 809	2.26 771	1.35 744	2.42 786	2.00 813	2.07 760	1.27 744	2.53 788	1.99 796	2.29 779	1.49 760	2.21 757	1.32 704	1.85 755	1.87 804	2.52 785	1.62 773

4.5_new	2.00 733	1.84 635	1.98 777	2.77 736	2.16 807	2.27 772	1.28 740	2.09 751	1.98 810	2.01 753	1.28 745	2.71 801	1.98 794	2.51 791	1.65 766	2.26 762	1.33 711	1.87 759	1.87 804	2.49 781	1.60 762

1w_stereo	2.05 745	2.32 678	1.35 698	3.74 778	2.01 799	2.73 799	1.42 756	1.88 741	1.93 808	2.03 755	1.28 745	2.71 801	1.99 796	2.72 803	1.72 786	2.20 756	1.32 704	1.87 759	1.86 803	2.45 777	1.54 753

IGEV	2.02 738	2.20 669	1.82 746	2.90 742	2.16 807	2.41 780	1.25 733	2.00 747	1.98 810	1.99 751	1.31 747	2.72 805	1.93 790	2.67 800	1.69 781	2.26 762	1.32 704	1.83 754	1.87 804	2.53 788	1.61 767

3w_stereo	2.04 743	2.24 673	1.70 733	3.15 747	2.18 811	2.49 784	1.26 737	2.03 749	1.98 810	1.98 750	1.33 748	2.72 805	1.99 796	2.59 794	1.72 786	2.22 758	1.33 711	1.85 755	1.88 809	2.50 783	1.58 759

PS-NSSS	1.38 696	1.39 576	1.34 696	1.34 655	1.35 743	1.38 717	1.37 751	1.35 714	1.38 755	1.34 719	1.34 749	1.39 724	1.38 744	1.70 737	1.40 756	1.36 694	1.36 717	1.36 736	1.37 753	1.37 715	1.36 746

999	1.00 610	1.12 495	0.59 522	1.10 575	1.21 736	1.09 643	0.52 567	1.08 637	1.43 758	1.18 661	1.35 750	0.98 630	0.52 574	0.91 618	0.85 642	0.72 554	1.46 725	0.83 621	0.98 665	0.68 560	1.41 749

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 693	1.35 570	1.35 698	1.35 657	1.35 743	1.35 712	1.35 744	1.36 715	1.35 752	1.36 721	1.35 750	1.36 721	1.36 741	1.36 721	1.35 751	1.35 692	1.35 716	1.35 734	1.35 750	1.35 714	1.35 745

CC-Net-ROB	1.36 694	1.33 568	1.33 695	1.36 658	1.38 747	1.36 715	1.33 741	1.37 717	1.34 749	1.35 720	1.36 752	1.38 723	1.34 739	1.38 723	1.38 755	1.35 692	1.38 720	1.33 731	1.35 750	1.43 717	1.34 744

3.25w	2.04 743	2.20 669	1.48 719	3.03 744	2.17 809	2.63 794	1.39 752	1.96 744	1.95 809	1.96 747	1.37 753	2.71 801	1.96 793	2.71 801	1.73 791	2.26 762	1.32 704	1.87 759	1.87 804	2.51 784	1.63 776

MC-Stereo	1.76 714	2.96 721	1.37 708	2.14 699	1.37 746	2.14 755	1.36 746	2.14 756	1.37 754	2.14 761	1.37 753	2.14 758	1.37 743	2.14 759	1.37 754	1.97 735	1.32 704	1.97 766	1.32 749	1.98 744	1.33 742

CEFStereo	1.90 720	2.10 660	1.41 713	5.22 811	1.44 753	2.21 764	1.43 759	2.09 751	1.45 759	2.23 778	1.38 755	2.23 771	1.57 749	2.22 771	1.36 752	1.97 735	1.29 703	2.01 767	1.28 747	1.87 740	1.31 739

HBP-ISP	1.24 687	1.72 596	1.65 729	1.15 584	0.76 621	1.40 719	0.88 639	1.67 734	1.02 676	1.69 739	1.38 755	1.69 739	1.21 728	1.87 749	1.21 736	1.05 614	0.79 596	0.97 646	0.80 647	1.19 654	0.75 617

CFNet-RSSM	0.91 595	4.89 769	0.34 373	0.44 380	1.07 668	1.62 732	1.40 753	0.91 609	0.35 487	1.60 729	1.39 757	0.64 575	0.34 480	0.44 471	0.33 459	0.41 402	0.35 425	0.75 605	0.30 455	0.41 474	0.29 415

2.5w	2.01 737	2.40 688	1.37 708	3.28 754	2.01 799	2.71 796	1.43 759	1.82 740	1.83 797	1.90 746	1.41 758	2.71 801	1.35 740	2.71 801	1.85 798	2.66 786	1.53 730	1.64 748	1.23 741	2.53 788	1.87 793

MM-Stereo_test1	1.80 717	3.41 736	1.52 724	2.12 698	1.41 749	2.04 750	1.41 754	2.05 750	1.46 760	2.04 756	1.41 758	2.05 757	1.42 746	2.05 755	1.43 758	2.04 741	1.54 732	1.94 764	1.38 755	1.99 745	1.33 742

sCroCo_RVC	2.10 754	2.76 713	1.92 761	2.78 739	1.39 748	2.73 799	1.41 754	2.73 802	1.40 756	2.77 811	1.41 758	2.74 807	1.40 745	2.74 806	1.40 756	2.72 790	1.42 723	2.72 808	1.44 761	2.79 795	1.42 750

MonStereo1	1.94 724	2.77 715	1.52 724	3.73 777	1.51 754	2.13 754	1.42 756	2.32 780	1.52 761	2.31 784	1.50 761	2.53 788	1.59 750	2.34 782	1.56 761	1.91 731	1.36 717	1.86 758	1.31 748	2.07 755	1.53 752

monsters	2.18 764	2.41 689	1.96 776	3.47 764	2.03 803	2.53 788	1.64 765	2.48 788	1.73 787	2.40 788	1.50 761	2.62 796	1.94 791	2.59 794	1.94 806	2.44 778	1.57 735	2.28 788	1.87 804	2.42 774	1.86 791

ff7	1.68 710	2.68 702	1.35 698	0.97 559	0.89 638	1.84 738	2.15 807	2.12 753	1.80 793	2.05 757	1.56 763	2.33 778	2.12 801	2.23 774	2.25 813	1.31 687	1.07 630	1.48 739	1.41 756	0.90 606	1.04 666

ffff	1.68 710	2.68 702	1.35 698	0.97 559	0.89 638	1.84 738	2.15 807	2.12 753	1.80 793	2.05 757	1.56 763	2.33 778	2.12 801	2.23 774	2.25 813	1.31 687	1.07 630	1.48 739	1.41 756	0.90 606	1.04 666

ccc-4	1.68 710	2.68 702	1.35 698	0.97 559	0.89 638	1.84 738	2.15 807	2.12 753	1.80 793	2.05 757	1.56 763	2.33 778	2.12 801	2.23 774	2.25 813	1.31 687	1.07 630	1.48 739	1.41 756	0.90 606	1.04 666

DPSMNet_ROB	1.60 708	1.59 586	1.70 733	1.59 671	1.59 757	1.61 730	1.61 763	1.60 727	1.60 763	1.62 735	1.59 766	1.60 733	1.60 751	1.60 732	1.59 763	1.59 713	1.60 740	1.59 746	1.59 771	1.59 725	1.59 760

3.25w_new	2.03 740	2.72 709	1.35 698	3.33 759	1.57 755	2.72 797	1.53 762	2.15 757	1.33 748	2.15 762	1.60 767	2.63 797	1.30 736	2.72 803	1.99 810	2.67 788	1.53 730	1.75 753	1.25 744	2.53 788	1.87 793

RASNet	1.49 698	1.65 591	1.45 716	1.38 660	1.43 750	1.47 725	1.36 746	1.38 718	1.36 753	1.39 722	1.60 767	1.45 729	1.45 747	1.51 730	2.21 812	1.53 710	1.36 717	1.36 736	1.36 752	1.66 729	1.36 746

3.5w_stereo	2.03 740	2.72 709	1.35 698	3.41 761	1.57 755	2.72 797	1.49 761	2.01 748	1.34 749	2.15 762	1.61 769	2.63 797	1.36 741	2.72 803	1.99 810	2.66 786	1.58 736	1.68 750	1.24 742	2.53 788	1.87 793

monsterstereo	2.20 770	2.33 679	1.95 774	3.65 773	2.07 804	2.49 784	1.61 763	2.48 788	1.83 797	2.45 790	1.61 769	2.67 800	1.86 782	2.64 796	1.94 806	2.48 782	1.66 745	2.34 792	1.68 793	2.40 773	1.86 791

noway7	2.08 749	5.18 781	1.92 761	2.27 706	1.66 762	2.18 756	1.66 766	2.17 758	1.66 764	2.18 764	1.65 771	2.18 760	1.66 754	2.17 760	1.66 769	2.15 745	1.85 763	2.05 769	1.60 774	2.05 747	1.60 762

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

4w-stereo	2.02 738	2.72 709	1.44 715	3.36 760	1.59 757	2.48 783	1.72 782	2.28 773	1.24 744	2.24 779	1.65 771	2.56 793	1.32 738	2.39 785	1.98 809	2.67 788	1.51 728	1.66 749	1.24 742	2.53 788	1.88 796

zzzz4	2.08 749	5.22 785	1.93 764	2.27 706	1.66 762	2.19 758	1.66 766	2.18 759	1.67 767	2.18 764	1.66 774	2.18 760	1.66 754	2.18 761	1.66 769	2.15 745	1.84 758	2.05 769	1.60 774	2.05 747	1.60 762

zzzzzz3	2.07 746	5.00 774	1.93 764	2.28 711	1.66 762	2.19 758	1.66 766	2.18 759	1.67 767	2.19 767	1.66 774	2.18 760	1.67 760	2.18 761	1.66 769	2.15 745	1.85 763	2.05 769	1.59 771	2.05 747	1.59 760

zzzzzzz1	2.10 754	5.20 783	1.93 764	2.38 723	1.68 770	2.20 761	1.67 772	2.20 765	1.68 772	2.20 770	1.67 776	2.20 766	1.68 762	2.20 766	1.67 777	2.24 760	1.86 767	2.06 773	1.61 778	2.06 751	1.62 773

GELT-Stereo	2.10 754	5.33 792	1.94 772	2.37 721	1.68 770	2.21 764	1.69 778	2.19 762	1.67 767	2.18 764	1.67 776	2.19 763	1.66 754	2.19 764	1.66 769	2.23 759	1.83 757	2.07 775	1.61 778	2.04 746	1.61 767

monster_256*512	2.09 752	5.21 784	1.98 777	2.30 714	1.67 766	2.18 756	1.66 766	2.20 765	1.67 767	2.19 767	1.67 776	2.19 763	1.66 754	2.19 764	1.66 769	2.15 745	1.86 767	2.05 769	1.60 774	2.06 751	1.61 767

zzz1	2.09 752	4.97 772	1.93 764	2.30 714	1.68 770	2.21 764	1.68 774	2.21 768	1.68 772	2.21 772	1.67 776	2.21 767	1.68 762	2.21 769	1.69 781	2.17 751	1.85 763	2.08 779	1.61 778	2.06 751	1.61 767

Anonymous3	2.55 790	3.26 732	1.65 729	3.28 754	1.63 760	3.24 808	1.68 774	3.27 813	1.66 764	3.28 814	1.67 776	3.25 814	1.66 754	3.27 813	1.64 765	3.26 796	1.65 744	3.30 812	1.65 789	4.95 832	1.65 780

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

noway5	1.92 722	4.97 772	1.95 774	2.31 717	1.68 770	2.21 764	1.68 774	2.21 768	1.69 779	2.22 776	1.68 781	2.21 767	1.68 762	2.21 769	1.68 778	2.18 753	1.87 771	1.71 752	0.65 612	0.85 597	0.72 609

noway1	2.10 754	5.26 789	1.93 764	2.31 717	1.69 775	2.21 764	1.67 772	2.19 762	1.68 772	2.21 772	1.68 781	2.21 767	1.67 760	2.20 766	1.66 769	2.15 745	1.84 758	2.07 775	1.61 778	2.07 755	1.61 767

MonStereo	2.17 762	2.41 689	1.49 723	2.67 733	1.67 766	2.60 793	2.04 805	2.32 780	1.76 790	2.44 789	1.68 781	2.50 786	1.69 769	2.38 783	1.80 795	2.28 766	1.78 753	2.63 807	2.14 812	3.47 800	1.68 781

noway4	2.11 758	5.14 779	1.93 764	2.37 721	1.69 775	2.20 761	1.68 774	2.22 770	1.68 772	2.21 772	1.69 785	2.23 771	1.68 762	2.22 771	1.66 769	2.24 760	1.84 758	2.09 784	1.63 787	2.09 760	1.62 773

UDGNet	2.23 774	5.40 796	1.72 736	2.48 728	1.69 775	2.51 787	1.69 778	2.51 791	1.72 786	2.50 793	1.69 785	2.52 787	1.69 769	2.50 790	1.68 778	2.41 777	1.70 748	2.42 797	1.69 795	2.42 774	1.64 778

noway3	2.12 760	5.22 785	1.93 764	2.39 724	1.70 780	2.23 770	1.70 780	2.22 770	1.70 780	2.22 776	1.70 787	2.23 771	1.69 769	2.22 771	1.71 783	2.28 766	1.86 767	2.08 779	1.63 787	2.09 760	1.63 776

MFMNet_re	1.81 718	1.91 645	1.71 735	1.95 692	1.70 780	1.95 746	1.70 780	1.96 744	1.74 789	1.97 749	1.72 788	1.95 749	1.71 772	1.97 753	1.71 783	1.86 723	1.62 741	1.85 755	1.66 790	1.86 739	1.64 778

derf	1.91 721	2.15 665	1.78 739	2.16 700	1.75 783	2.21 764	1.80 784	2.22 770	1.80 793	2.21 772	1.76 789	2.17 759	1.81 781	2.24 777	1.74 792	1.93 733	1.56 733	1.96 765	1.53 764	1.95 743	1.56 755

U	5.15 841	8.49 820	1.81 741	8.49 832	1.77 784	8.49 851	1.77 783	8.51 858	1.77 791	8.49 858	1.77 790	8.50 858	1.78 779	8.58 858	1.77 793	8.54 850	1.78 753	8.55 858	1.78 801	8.55 852	1.84 789

asda	2.17 762	2.54 695	1.81 741	3.47 764	1.78 785	2.50 786	1.86 790	2.61 794	1.68 772	2.61 796	1.83 791	2.37 782	1.73 774	2.44 789	1.88 804	2.51 783	1.84 758	2.34 792	1.62 784	2.23 764	1.77 788

HUF	2.18 764	2.30 676	1.99 781	2.34 720	2.02 802	2.41 780	2.06 806	2.38 784	1.89 806	2.36 786	1.85 792	2.56 793	1.98 794	2.31 781	1.97 808	2.30 770	2.03 783	2.30 789	2.11 811	2.23 764	2.16 798

DNSM	2.56 791	4.43 762	3.08 808	4.09 783	1.86 790	2.66 795	1.86 790	2.66 795	1.87 803	2.66 798	1.86 793	2.66 799	1.86 782	2.66 799	1.87 802	3.82 805	2.94 799	2.42 797	1.73 799	2.42 774	1.73 786

LGtest1	2.22 771	2.70 705	1.89 757	2.76 735	1.86 790	2.75 801	1.86 790	2.75 803	1.86 799	2.75 806	1.86 793	2.77 810	1.87 784	2.75 807	1.86 799	2.46 779	1.58 736	2.45 799	1.56 765	2.45 777	1.56 755

LG-G_1	2.22 771	2.71 707	1.89 757	2.77 736	1.87 794	2.75 801	1.87 793	2.76 804	1.87 803	2.75 806	1.87 795	2.76 808	1.87 784	2.75 807	1.86 799	2.47 780	1.58 736	2.45 799	1.57 766	2.45 777	1.57 757

LG-G	2.22 771	2.71 707	1.89 757	2.77 736	1.87 794	2.75 801	1.87 793	2.76 804	1.87 803	2.75 806	1.87 795	2.76 808	1.87 784	2.75 807	1.86 799	2.47 780	1.58 736	2.45 799	1.57 766	2.45 777	1.57 757

TRStereo	1.99 726	2.13 662	1.85 752	2.27 706	1.84 787	2.28 774	1.84 786	2.29 775	1.86 799	2.30 781	1.87 795	2.30 775	1.87 784	2.08 756	1.72 786	2.08 742	1.72 750	2.08 779	1.72 796	2.08 757	1.72 783

XX-Stereo	1.99 726	2.13 662	1.85 752	2.27 706	1.84 787	2.28 774	1.84 786	2.29 775	1.86 799	2.30 781	1.87 795	2.30 775	1.87 784	2.08 756	1.72 786	2.08 742	1.72 750	2.08 779	1.72 796	2.08 757	1.72 783

EAI-Stereo	1.99 726	2.13 662	1.85 752	2.27 706	1.84 787	2.28 774	1.84 786	2.29 775	1.86 799	2.30 781	1.87 795	2.30 775	1.87 784	2.08 756	1.72 786	2.08 742	1.72 750	2.08 779	1.72 796	2.08 757	1.72 783

IGEVStereo-DCA	1.77 715	4.21 759	1.84 750	2.49 729	2.11 805	2.54 790	1.36 746	1.65 732	1.17 693	2.75 806	1.90 800	2.54 791	1.15 675	0.94 624	1.11 674	1.50 705	1.32 704	0.96 644	1.46 762	1.49 719	0.88 634

rrr	1.77 715	4.21 759	1.84 750	2.49 729	2.11 805	2.54 790	1.36 746	1.65 732	1.17 693	2.75 806	1.90 800	2.54 791	1.15 675	0.94 624	1.11 674	1.50 705	1.32 704	0.96 644	1.46 762	1.49 719	0.88 634

qwe	2.18 764	2.60 699	1.58 726	3.83 779	1.90 796	2.53 788	1.90 796	2.48 788	1.73 787	2.37 787	1.92 802	2.53 788	1.68 762	2.56 792	1.83 796	2.52 785	1.87 771	2.07 775	1.68 793	2.32 770	1.71 782

2w_stereo	1.99 726	2.36 686	1.81 741	3.24 752	1.67 766	1.94 743	1.98 798	2.72 796	1.68 772	2.72 800	1.94 803	1.98 752	1.74 776	1.79 745	1.27 744	1.95 734	2.00 776	2.53 804	1.60 774	1.68 730	1.15 677

AIO_test	2.18 764	2.09 659	2.04 782	2.42 726	2.01 799	2.47 782	1.94 797	2.34 782	2.03 814	2.56 795	1.94 803	2.43 784	1.94 791	2.41 786	1.87 802	2.39 776	2.10 785	2.35 794	1.91 810	2.25 766	2.19 799

AIO_rvc	2.18 764	2.34 683	1.87 756	2.32 719	1.94 797	2.40 779	1.89 795	2.37 783	2.07 815	2.52 794	1.95 805	2.44 785	1.99 796	2.41 786	1.89 805	2.32 772	2.09 784	2.24 786	2.18 813	2.21 763	2.23 800

asd	2.18 764	2.77 715	1.58 726	3.59 770	2.00 798	2.58 792	1.85 789	2.39 785	1.71 782	2.47 791	1.97 806	2.59 795	1.61 752	2.56 792	1.79 794	2.51 783	1.99 775	2.11 785	1.62 784	2.36 772	1.60 762

4.25_new	2.00 733	2.33 679	1.82 746	3.32 757	1.69 775	1.95 746	1.99 801	2.72 796	1.71 782	2.72 800	1.97 806	2.01 754	1.74 776	1.77 742	1.28 745	2.18 753	2.01 778	2.48 802	1.58 769	1.65 727	1.17 681

4.5w_new	2.00 733	2.33 679	1.82 746	3.32 757	1.69 775	1.95 746	1.99 801	2.72 796	1.71 782	2.72 800	1.97 806	2.01 754	1.74 776	1.77 742	1.28 745	2.18 753	2.01 778	2.48 802	1.58 769	1.65 727	1.17 681

3.75w	1.99 726	2.31 677	1.83 749	3.16 748	1.65 761	1.93 742	1.98 798	2.72 796	1.68 772	2.73 805	1.97 806	2.00 753	1.72 773	1.81 746	1.25 743	2.27 765	2.01 778	2.38 795	1.42 759	1.71 731	1.24 735

RAFT_CTSACE	1.92 722	3.71 743	1.72 736	1.88 686	1.72 782	2.04 750	1.42 756	2.18 759	1.89 806	2.02 754	1.97 806	1.95 749	2.06 800	1.93 751	1.62 764	1.76 720	1.66 745	2.02 768	1.73 799	1.73 734	1.43 751

FBW_ROB	2.12 760	2.46 693	1.77 738	2.49 729	1.79 786	2.38 778	1.83 785	2.46 787	1.78 792	2.48 792	1.97 806	2.40 783	1.78 779	2.42 788	1.83 796	2.31 771	1.85 763	2.38 795	1.82 802	2.35 771	1.84 789

4.25w-stereo	1.98 725	2.72 709	1.46 717	3.47 764	1.43 750	2.07 752	1.98 798	2.53 792	1.52 761	2.71 799	1.98 812	1.81 744	1.62 753	1.96 752	1.36 752	1.88 728	2.00 776	2.53 804	1.61 778	1.74 735	1.15 677

sAnonymous2	3.31 807	2.63 700	1.38 710	3.71 775	1.86 790	4.70 834	1.11 671	4.82 843	2.72 820	5.45 848	1.98 812	4.59 833	2.64 807	2.65 797	6.21 853	4.37 808	1.08 634	5.16 845	2.24 815	4.52 814	2.39 806

CroCo_RVC	3.31 807	2.63 700	1.38 710	3.71 775	1.86 790	4.70 834	1.11 671	4.82 843	2.72 820	5.45 848	1.98 812	4.59 833	2.64 807	2.65 797	6.21 853	4.37 808	1.08 634	5.16 845	2.24 815	4.52 814	2.39 806

4.5w-stereo	1.99 726	2.33 679	1.81 741	3.28 754	1.68 770	1.94 743	1.99 801	2.72 796	1.70 780	2.72 800	1.99 815	1.97 751	1.68 762	1.76 740	1.29 747	1.91 731	2.02 782	2.53 804	1.61 778	1.75 736	1.16 680

2.75w_new	1.99 726	2.34 683	1.81 741	3.14 746	1.62 759	1.94 743	1.99 801	2.72 796	1.71 782	2.72 800	1.99 815	1.90 747	1.73 774	1.82 748	1.29 747	2.37 774	2.01 778	2.31 790	1.42 759	1.77 737	1.22 732

FC-DCNN	1.07 627	1.09 490	0.98 606	0.89 538	0.52 569	1.41 721	0.91 643	1.21 699	1.24 744	1.96 747	2.05 817	1.91 748	1.30 736	1.27 716	1.08 670	0.80 571	0.60 550	0.58 571	0.41 544	0.68 560	0.54 562

NCCL2	2.28 776	2.27 674	2.28 784	2.28 711	2.28 812	2.27 772	2.29 811	2.28 773	2.28 816	2.27 780	2.28 818	2.28 774	2.27 804	2.27 778	2.28 817	2.28 766	2.28 790	2.27 787	2.29 817	2.27 767	2.29 801

STTStereo	3.73 811	30.40 859	2.37 788	2.39 724	2.31 814	2.35 777	2.33 812	2.29 775	2.42 817	2.32 785	2.34 819	2.33 778	2.36 805	2.30 780	2.27 816	2.35 773	2.22 789	2.31 790	2.22 814	2.29 769	2.34 805

NLSM1	2.93 804	3.24 731	2.57 791	4.04 781	2.66 815	3.30 810	2.55 814	3.29 814	2.55 818	3.35 816	2.48 820	3.28 815	2.47 806	3.34 816	2.49 818	3.26 796	2.55 797	3.13 810	2.57 820	3.00 797	2.46 808

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 839	50.87 875	2.78 794	2.87 741	2.71 816	2.78 804	0.47 547	2.88 809	2.86 822	1.89 745	2.67 821	2.79 811	2.79 810	2.78 810	2.83 819	2.82 791	2.82 798	2.83 809	2.77 821	2.83 796	2.76 810
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
rvit_stereo_0081	3.83 812	5.23 788	3.01 798	4.53 788	3.03 820	4.55 828	3.02 823	4.56 830	3.04 823	4.52 827	3.02 822	4.54 829	3.03 811	4.56 830	3.04 820	4.57 814	3.05 801	4.57 826	3.05 825	4.58 817	3.05 815

rvit_stereo_0082	3.86 814	5.82 805	3.01 798	4.53 788	3.03 820	4.54 824	3.02 823	4.56 830	3.04 823	4.53 829	3.02 822	4.55 831	3.04 814	4.57 833	3.05 822	4.57 814	3.05 801	4.58 828	3.05 825	4.58 817	3.06 818

rvit_0105_6	3.87 816	5.73 804	3.10 809	4.69 799	3.12 828	4.54 824	3.02 823	4.56 830	3.04 823	4.54 831	3.03 824	4.54 829	3.04 814	4.56 830	3.05 822	4.58 817	3.05 801	4.58 828	3.05 825	4.58 817	3.05 815

rvit_105_1	3.83 812	5.22 785	3.01 798	4.53 788	3.01 818	4.51 822	3.01 822	4.56 830	3.04 823	4.53 829	3.03 824	4.55 831	3.03 811	4.56 830	3.04 820	4.57 814	3.05 801	4.57 826	3.05 825	4.57 816	3.05 815

rvit_stereo_0081_aga	3.86 814	5.33 792	3.02 801	4.55 794	3.04 824	4.54 824	3.02 823	4.64 837	3.06 827	4.54 831	3.04 826	4.62 838	3.08 818	4.62 836	3.07 825	4.58 817	3.06 805	4.60 830	3.08 829	4.63 820	3.07 819

rvit_0105_4	3.91 819	5.47 800	3.02 801	4.54 791	3.02 819	4.54 824	3.03 827	4.75 840	3.17 834	4.57 833	3.06 827	4.61 837	3.16 822	4.65 837	3.09 828	4.66 821	3.11 809	4.68 835	3.18 836	4.81 827	3.16 827

rvit_stereo_0080	3.89 817	5.70 802	3.04 803	4.54 791	3.03 820	4.56 829	3.05 829	4.60 834	3.07 828	4.58 834	3.06 827	4.59 833	3.06 816	4.61 834	3.08 826	4.63 819	3.09 806	4.64 832	3.10 830	4.65 821	3.10 822

whm_eth	3.89 817	5.70 802	3.04 803	4.54 791	3.03 820	4.56 829	3.05 829	4.60 834	3.07 828	4.58 834	3.06 827	4.59 833	3.06 816	4.61 834	3.08 826	4.63 819	3.09 806	4.64 832	3.10 830	4.65 821	3.10 822

rvit_0105_3	3.91 819	5.33 792	3.06 806	4.60 797	3.07 826	4.60 831	3.06 831	4.62 836	3.08 831	4.60 836	3.07 830	4.62 838	3.08 818	4.67 838	3.10 829	4.70 822	3.11 809	4.77 839	3.19 837	4.77 826	3.14 826

DispFullNet	4.61 832	4.84 767	3.12 810	5.00 809	3.57 834	4.75 837	3.03 827	7.75 856	4.17 848	4.91 843	3.09 831	6.20 852	3.95 837	6.71 852	3.51 835	5.30 832	3.67 819	5.86 851	3.63 840	5.61 838	3.46 832

rvit_stereo_0083	3.92 821	5.30 791	3.06 806	4.61 798	3.09 827	4.67 833	3.08 832	4.66 838	3.09 832	4.62 837	3.10 832	4.66 841	3.11 820	4.67 838	3.16 831	4.72 824	3.16 812	4.77 839	3.11 832	4.66 823	3.11 824

rvit_stereo_ft	3.93 822	5.44 798	3.05 805	4.59 796	3.06 825	4.61 832	3.08 832	4.67 839	3.12 833	4.63 838	3.10 832	4.65 840	3.11 820	4.69 840	3.13 830	4.70 822	3.14 811	4.71 837	3.15 835	4.74 824	3.16 827

rvit_0105_5	4.10 823	5.40 796	3.13 812	4.71 801	3.15 829	4.72 836	3.10 834	4.90 845	3.27 836	4.69 839	3.16 834	4.84 845	3.25 824	4.96 844	3.34 834	5.05 829	3.39 817	5.10 844	3.40 838	5.11 834	3.42 831

NLCSM	3.67 810	4.08 754	3.19 813	4.80 802	3.26 830	3.99 818	3.24 837	4.25 826	3.18 835	4.09 822	3.27 835	4.14 824	3.18 823	4.13 824	3.28 833	4.06 806	3.10 808	3.85 822	3.14 834	3.91 807	3.27 830

RAFT+CT+SA	4.28 826	7.62 814	4.91 825	5.55 815	2.28 812	3.09 805	3.64 841	4.49 828	3.07 828	4.80 840	3.35 836	4.77 843	3.70 830	4.29 827	3.05 822	5.58 833	5.98 835	3.58 816	3.78 845	4.26 810	3.72 835

MLG-Stereo_test1	4.25 824	5.34 795	3.61 816	5.31 812	3.63 836	5.23 840	3.57 840	5.38 848	3.65 838	5.23 845	3.47 837	4.76 842	3.74 831	4.85 841	3.71 838	4.96 826	3.18 814	4.71 837	2.92 822	4.86 830	2.90 812

TestStereo1	4.60 830	8.41 818	6.44 834	6.86 825	3.79 839	3.97 816	3.78 844	3.99 823	3.74 841	3.97 820	3.52 838	3.94 822	3.58 825	3.98 822	3.72 839	6.82 843	6.50 838	3.76 819	3.66 841	3.90 804	3.74 837

SA-5K	4.60 830	8.41 818	6.44 834	6.86 825	3.79 839	3.97 816	3.78 844	3.99 823	3.74 841	3.97 820	3.52 838	3.94 822	3.58 825	3.98 822	3.72 839	6.82 843	6.50 838	3.76 819	3.66 841	3.90 804	3.74 837

DPSNet	3.66 809	3.60 739	3.62 817	3.63 772	3.64 837	3.65 813	3.65 842	3.66 819	3.67 839	3.67 818	3.65 840	3.67 819	3.66 828	3.66 818	3.68 837	3.68 803	3.66 818	3.67 817	3.68 843	3.67 801	3.67 834

MLG-Stereo_test3	4.26 825	4.85 768	3.95 820	5.35 813	3.60 835	4.75 837	3.76 843	5.49 849	3.71 840	5.39 846	3.69 841	4.82 844	3.66 828	4.85 841	3.73 841	4.93 825	3.19 815	4.69 836	2.99 824	4.84 829	2.98 814

MLG-Stereo_test2	4.28 826	5.46 799	3.69 818	4.86 806	3.72 838	5.58 843	3.42 838	4.81 842	3.77 844	4.85 841	3.72 842	5.55 850	3.63 827	5.58 848	3.53 836	4.41 811	3.28 816	4.99 843	2.95 823	4.75 825	3.13 825

SA	4.33 828	7.35 811	6.85 837	5.96 818	4.09 842	3.59 812	3.15 835	3.82 821	2.64 819	3.91 819	3.85 843	3.57 817	2.72 809	3.13 812	4.03 844	7.09 846	6.86 840	3.57 815	3.12 833	3.85 803	3.51 833

test_4	4.88 836	8.13 816	6.98 838	7.46 828	4.44 844	4.25 820	3.85 846	4.04 825	3.92 845	4.13 823	3.91 844	4.18 826	3.84 835	4.14 825	4.06 845	7.01 845	7.13 843	4.53 824	3.72 844	4.09 808	3.72 835

cross-raft	4.83 835	7.52 812	6.43 833	6.63 822	3.96 841	4.51 822	3.99 847	4.49 828	3.96 846	4.52 827	3.96 845	4.50 828	3.97 838	4.50 829	3.97 843	6.65 841	6.44 837	4.33 823	3.92 847	4.35 812	3.91 840

Sa-1000	4.34 829	8.37 817	6.84 836	6.98 827	4.45 845	3.58 811	3.00 821	3.42 817	3.39 837	2.61 796	4.00 846	3.83 821	4.01 839	3.90 821	3.90 842	5.98 837	5.62 832	3.76 819	2.34 818	4.35 812	2.47 809

test_3	5.01 838	8.86 823	7.77 840	8.09 830	2.76 817	4.13 819	4.05 848	3.88 822	3.76 843	4.33 825	4.13 847	3.71 820	3.91 836	4.21 826	4.06 845	7.93 847	7.69 845	4.53 824	3.91 846	4.17 809	4.29 843

SGM-Forest	5.21 842	5.92 806	4.08 821	6.18 819	4.16 843	6.31 845	4.34 850	6.50 851	4.33 849	6.14 852	4.21 848	6.61 855	4.55 843	6.67 851	4.48 848	5.94 836	3.94 821	5.85 850	4.03 849	5.79 840	4.17 842
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
raft_robust	4.71 834	7.75 815	5.40 830	6.81 824	3.31 831	4.28 821	4.20 849	4.32 827	4.37 850	4.35 826	4.35 849	4.14 824	3.75 832	4.30 828	4.20 847	6.67 842	6.37 836	3.36 814	4.24 851	4.86 830	3.25 829

test_5	4.62 833	7.55 813	6.23 832	6.32 821	3.40 833	5.29 841	3.50 839	3.53 818	4.11 847	4.28 824	4.47 850	4.26 827	4.38 842	3.68 819	3.24 832	5.89 835	5.60 831	4.84 841	3.50 839	4.33 811	3.93 841

TestStereo	4.88 836	4.75 766	4.79 823	4.87 808	4.92 846	4.81 839	4.90 852	4.78 841	4.77 851	4.87 842	4.89 851	4.90 846	4.91 844	4.99 845	4.79 849	4.98 827	4.87 828	4.87 842	4.92 853	5.00 833	5.00 844

FC-DCNN v2	5.10 840	5.15 780	4.49 822	5.07 810	3.37 832	6.87 846	4.75 851	5.04 846	6.34 855	7.84 856	5.06 852	6.72 856	4.09 840	4.99 845	5.44 852	5.03 828	3.16 812	4.67 834	4.86 852	5.15 835	3.89 839

SGM+DAISY	7.06 846	9.15 824	5.38 829	8.84 834	5.18 847	8.80 852	5.31 854	8.79 859	5.28 853	8.89 859	5.20 853	8.93 859	5.33 846	8.95 859	5.36 851	8.70 851	5.21 829	8.74 859	5.20 854	8.89 853	5.15 845

rvit_stereo_0075_2	6.64 844	8.80 822	5.25 827	7.89 829	5.27 848	7.90 850	5.27 853	7.92 857	5.28 853	7.91 857	5.29 854	7.93 857	5.27 845	7.92 857	5.28 850	7.93 847	5.28 830	7.93 856	5.29 855	7.93 849	5.28 846

test-v	7.53 847	11.89 836	7.98 841	9.36 837	7.14 851	7.06 848	7.09 857	7.37 854	6.91 857	7.29 854	5.71 855	6.45 853	6.93 850	6.73 853	7.27 857	8.93 854	7.85 846	6.98 854	6.80 858	7.56 847	7.34 850

test-2	7.53 847	11.89 836	7.98 841	9.36 837	7.14 851	7.06 848	7.09 857	7.37 854	6.91 857	7.29 854	5.71 855	6.45 853	6.93 850	6.73 853	7.27 857	8.93 854	7.85 846	6.98 854	6.80 858	7.56 847	7.34 850

test-1	6.46 843	9.16 825	8.03 844	8.09 830	5.62 849	6.11 844	6.35 855	6.85 853	4.94 852	6.08 851	6.29 857	4.98 847	6.43 849	6.22 849	6.36 855	6.16 839	7.47 844	5.82 849	5.44 856	7.11 846	5.68 847

RAFT	6.73 845	9.36 826	7.40 839	8.51 833	6.55 850	6.88 847	6.60 856	6.79 852	6.60 856	6.80 853	6.72 858	5.31 849	5.50 847	6.61 850	6.61 856	8.42 849	5.89 833	5.73 848	5.45 857	6.61 842	6.24 848

MANE	19.05 850	23.00 844	15.00 850	23.00 858	15.00 853	24.00 859	16.00 859	24.00 866	16.00 859	22.00 866	15.00 859	23.00 866	16.00 859	23.00 866	15.00 859	22.00 866	15.00 859	22.00 866	15.00 860	22.00 866	15.00 852

rafts_anoy	20.00 851	20.00 838	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

raft+_RVC	20.00 851	20.00 838	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

raftrobust	20.00 851	20.00 838	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

CasAABBNet	20.00 851	20.00 838	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

RALCasStereoNet	20.00 851	20.00 838	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

RALAANet	20.00 851	20.00 838	20.00 851	20.00 852	20.00 854	20.00 853	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 853

PM Cens cmp D40	30.50 858	37.00 866	24.00 857	37.00 865	24.00 861	37.00 868	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 867	37.00 876	24.00 868	37.00 872	24.00 859

PM Graph cmp D40	30.50 858	37.00 866	24.00 857	37.00 865	24.00 861	37.00 868	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 867	37.00 876	24.00 868	37.00 872	24.00 859

PatchMatch Cens Cmp	30.50 858	37.00 866	24.00 857	37.00 865	24.00 861	37.00 868	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 867	37.00 876	24.00 868	37.00 872	24.00 859

PatchMatch Graph Cmp	30.50 858	37.00 866	24.00 857	37.00 865	24.00 861	37.00 868	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 866	37.00 875	24.00 867	37.00 876	24.00 868	37.00 872	24.00 859

WCMA_ROB	31.10 862	35.43 864	27.12 861	39.51 876	23.10 860	38.78 877	25.30 870	37.49 884	25.39 870	37.29 883	27.02 870	38.52 884	26.48 870	37.80 883	26.44 870	36.28 874	22.65 866	33.90 871	22.30 867	37.10 881	24.18 863

111	30.40 857	30.94 860	29.72 862	32.61 859	30.02 865	33.57 860	30.47 871	31.50 867	29.39 871	30.98 867	29.11 871	29.78 867	30.39 874	29.45 867	30.76 874	30.08 867	29.02 871	29.92 867	30.32 875	29.86 867	30.17 864

fff	1000028.16 883	29.62 856	29.72 862	32.61 859	30.02 865	35.13 862	31.83 872	32.07 868	10000000.00 892	35.27 870	29.82 872	32.45 868	30.15 871	32.35 868	30.09 871	31.04 868	29.55 872	30.64 868	30.14 872	10000000.00 894	30.77 865

csc	1000028.16 883	29.62 856	29.72 862	32.61 859	30.02 865	35.13 862	31.83 872	32.07 868	10000000.00 892	35.27 870	29.82 872	32.45 868	30.15 871	32.35 868	30.09 871	31.04 868	29.55 872	30.64 868	30.14 872	10000000.00 894	30.77 865

cscssc	1000028.16 883	29.62 856	29.72 862	32.61 859	30.02 865	35.13 862	31.83 872	32.07 868	10000000.00 892	35.27 870	29.82 872	32.45 868	30.15 871	32.35 868	30.09 871	31.04 868	29.55 872	30.64 868	30.14 872	10000000.00 894	30.77 865

tt	500032.53 881	34.60 862	29.72 862	37.47 874	34.41 870	36.85 866	35.22 876	34.71 871	33.55 873	34.50 868	35.43 875	33.81 871	10000000.00 893	33.57 871	33.13 875	33.68 871	35.00 876	34.03 872	35.26 878	30.96 868	34.63 869

DCANet	500032.53 881	34.60 862	29.72 862	37.47 874	34.41 870	36.85 866	35.22 876	34.71 871	33.55 873	34.50 868	35.43 875	33.81 871	10000000.00 893	33.57 871	33.13 875	33.68 871	35.00 876	34.03 872	35.26 878	30.96 868	34.63 869

DCANet-4	35.22 863	34.54 861	35.08 868	33.58 863	35.47 872	34.55 861	35.53 878	36.08 873	35.85 875	35.92 873	35.77 877	35.18 873	35.48 876	35.39 873	37.15 881	34.55 873	33.92 875	35.02 874	34.90 877	35.79 871	34.74 871

ADStereo(finetuned)	36.13 864	36.63 865	38.07 873	36.97 864	33.25 869	35.91 865	34.45 875	36.36 874	32.99 872	38.14 884	36.71 878	36.69 874	34.13 875	38.57 884	40.79 882	37.60 884	36.58 878	35.90 875	33.36 876	35.42 870	34.04 868

fast-reg	37.00 865	37.00 866	37.00 869	37.00 865	37.00 873	37.00 868	37.00 879	37.00 875	37.00 876	37.00 874	37.00 879	37.00 875	37.00 877	37.00 874	37.00 877	37.00 875	37.00 879	37.00 876	37.00 880	37.00 872	37.00 872

Reg-Stereo(zero)	37.00 865	37.00 866	37.00 869	37.00 865	37.00 873	37.00 868	37.00 879	37.00 875	37.00 876	37.00 874	37.00 879	37.00 875	37.00 877	37.00 874	37.00 877	37.00 875	37.00 879	37.00 876	37.00 880	37.00 872	37.00 872

FLISNet	37.00 865	37.00 866	37.00 869	37.00 865	37.00 873	37.00 868	37.00 879	37.00 875	37.00 876	37.00 874	37.00 879	37.00 875	37.00 877	37.00 874	37.00 877	37.00 875	37.00 879	37.00 876	37.00 880	37.00 872	37.00 872

CoSv	37.00 865	37.00 866	37.00 869	37.00 865	37.00 873	37.00 868	37.00 879	37.00 875	37.00 876	37.00 874	37.00 879	37.00 875	37.00 877	37.00 874	37.00 877	37.00 875	37.00 879	37.00 876	37.00 880	37.00 872	37.00 872

MDST_ROB	69.83 869	87.70 876	41.95 874	113.75 879	65.62 879	75.05 878	55.25 884	75.64 886	45.04 880	71.61 885	41.75 883	72.81 885	44.06 881	68.38 885	44.63 883	101.89 887	59.57 885	107.10 887	61.05 886	104.38 884	59.38 878

CBMV	128.50 871	1422.70 888	53.10 875	79.50 878	51.30 878	77.30 879	49.70 883	74.00 885	48.20 881	77.20 886	48.80 884	73.90 886	48.00 882	73.80 886	48.80 884	70.40 886	45.10 884	68.90 886	46.10 885	68.20 883	45.00 877
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	102.95 870	153.00 880	121.00 877	51.00 877	44.00 877	165.00 881	127.00 885	153.00 887	119.00 882	164.00 888	125.00 885	168.00 888	120.00 883	153.00 887	117.00 885	49.00 885	44.00 883	49.00 885	44.00 884	49.00 882	44.00 876

DF_test	189.29 873	560.34 885	182.58 881	229.00 882	135.68 880	197.79 882	135.52 886	197.80 889	135.44 883	197.75 889	135.49 886	197.90 889	135.51 884	197.84 889	135.75 886	217.37 890	171.11 887	183.74 889	127.67 888	183.56 886	127.88 879

MeshStereo	159.24 872	171.00 881	160.68 880	162.58 880	160.59 881	164.01 880	160.35 887	158.51 888	158.56 884	158.34 887	160.12 887	158.56 887	159.92 885	157.26 888	158.94 887	154.38 888	158.36 886	155.75 888	159.13 889	153.67 885	154.07 880
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AE-Stereo	201.80 874	123.00 877	115.00 876	219.00 881	218.00 883	223.00 883	244.00 889	217.00 890	236.00 886	202.00 890	203.00 888	205.00 890	208.00 886	225.00 890	204.00 888	210.00 889	198.00 888	197.00 890	184.00 890	204.00 887	201.00 881

DLCB_ROB	284.23 877	354.61 883	207.27 882	363.24 885	206.46 882	364.72 886	210.41 888	364.72 893	210.41 885	364.81 893	208.64 889	364.81 893	208.64 887	364.72 893	210.41 889	354.70 893	205.53 889	354.70 893	205.53 891	354.70 890	205.53 882

MGS-Stereo	239.45 875	123.00 877	135.00 878	266.00 883	286.00 884	277.00 884	305.00 890	271.00 891	242.00 887	274.00 891	279.00 890	255.00 891	270.00 888	268.00 891	297.00 890	221.00 891	247.00 890	216.00 891	123.00 887	217.00 888	217.00 883

EGLCR-Stereo	246.90 876	129.00 879	139.00 879	266.00 883	286.00 884	277.00 884	305.00 890	271.00 891	242.00 887	274.00 891	279.00 890	255.00 891	270.00 888	268.00 891	297.00 890	230.00 892	247.00 890	216.00 891	223.00 892	237.00 889	227.00 884

LE_ROB	396.57 878	471.28 884	329.84 883	471.48 886	308.15 886	526.83 887	322.10 892	488.15 894	323.76 889	495.46 894	317.97 892	497.17 894	320.10 890	481.62 894	326.76 892	462.71 894	298.97 892	466.16 894	285.98 893	447.62 891	289.21 885

SGM-ForestM	596.69 879	677.77 886	444.52 884	699.85 887	517.25 887	732.94 888	488.29 893	770.79 895	460.11 890	750.81 895	487.98 893	792.79 895	499.41 891	730.90 895	475.81 893	720.03 895	491.16 893	663.96 895	418.60 894	674.76 892	436.05 886

CBMV_ROB	818.48 880	913.88 887	709.52 885	862.84 888	597.78 888	1073.99 889	700.52 894	1015.66 896	702.59 891	1115.65 896	760.02 894	1130.24 896	721.57 892	1037.41 896	692.65 894	814.05 896	564.29 894	843.28 896	595.31 895	915.51 893	602.92 887

111111	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

SGD-Stereo	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

IGEV-Stereo++	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

IGEV-Stereo+	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

SDNR	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

anonymousdsp2	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

anonymousdsp	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

test_example2	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888

DIP-Stereo	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 886	10000000.00 889	10000000.00 889	10000000.00 890	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 892	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 893	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 894	10000000.00 888
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 866		37.00 865		37.00 868		37.00 875		37.00 874		37.00 875		37.00 874		37.00 875		37.00 876		37.00 872

ccccc		0.44 308		0.48 398	0.35 480	0.48 505		0.51 533		0.47 495		0.47 505		0.47 500		0.41 402	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.41 474

Low-res two-view benchmark