Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 136	0.00 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

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

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

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

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

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

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

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

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-TNSev	0.02 15	0.05 67	0.04 64	0.07 79	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 81	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 95	0.08 94	0.09 88	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 95	0.08 102	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

G2L-ROB	0.03 29	0.06 81	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 95	0.07 92	0.09 88	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	0.09 103	0.07 99	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 81	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.03 45	0.06 133	0.03 63	0.04 103	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 67	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 72	0.03 45	0.05 114	0.03 63	0.04 103	0.03 52

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light2-Stereo	0.05 57	0.04 52	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.04 95	0.05 126	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.06 134	0.05 122

light-stereo	0.05 57	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	0.73 529	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

DFGA-Net	0.05 57	0.06 81	0.04 64	0.06 70	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.04 116	0.06 136	0.04 106	0.06 127	0.04 103	0.06 81	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 136	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.12 186	0.04 116	0.06 136	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

WZ-Net	0.05 57	0.50 316	0.10 104	0.12 117	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	0.12 129	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	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	0.73 529	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 200	0.20 239	0.23 227	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	0.23 258	0.21 268	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 334	0.10 104	0.12 117	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	0.12 129	0.11 139	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

AASNet	0.06 62	0.08 86	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SACVNet	0.06 62	0.08 86	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

AACVNet	0.06 62	0.08 86	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 229	0.17 179	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 199	0.16 208	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 268	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 255	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 255	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 268	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

AANet	0.07 68	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	0.11 190	0.04 96	0.03 58	0.58 481	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	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	0.75 532	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

DispViT+	0.07 68	0.08 86	0.12 136	0.08 81	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 86	0.11 124	0.11 109	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.11 123	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 68	0.08 86	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.06 147	0.07 150	0.07 152	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 340	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 78	0.58 345	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 78	0.58 345	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 78	0.56 340	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

iinet-test	0.08 78	0.16 166	0.02 15	0.16 158	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 280	0.02 26	0.02 27	0.71 516	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 252

BridgeDepth	0.08 78	0.08 86	0.11 124	0.11 109	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.09 161	0.08 156	0.15 167	0.11 139	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 540	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	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

TARStereo(FT)	0.09 85	0.59 348	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 85	0.59 348	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 85	0.60 352	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 136	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

anonymous	0.09 85	0.09 95	0.14 167	0.14 136	0.07 155	0.09 154	0.07 161	0.09 161	0.07 161	0.09 161	0.07 162	0.09 162	0.07 160	0.09 161	0.07 152	0.14 154	0.13 179	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

TS12	0.09 85	0.09 95	0.17 209	0.19 193	0.06 146	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.06 150	0.08 154	0.06 151	0.08 153	0.06 147	0.08 155	0.06 144	0.15 167	0.16 208	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

RT-Monster	0.09 85	0.07 84	0.03 39	0.15 148	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 172	0.04 96	0.03 58	0.92 559	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

DA	0.09 85	0.13 120	0.39 377	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 188	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 120	0.39 377	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 188	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

test_sample7	0.09 85	1.00 437	0.11 124	0.11 109	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	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 85	0.97 426	0.10 104	0.10 92	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	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample3	0.09 85	0.87 399	0.10 104	0.12 117	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	0.12 129	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 85	1.03 453	0.11 124	0.11 109	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	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 85	0.87 399	0.12 136	0.11 109	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	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 447	0.09 100	0.09 88	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	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 85	0.95 423	0.09 100	0.10 92	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	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 85	1.01 447	0.10 104	0.10 92	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	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

SepStereo	0.09 85	0.09 95	0.10 104	0.09 88	0.09 164	0.09 154	0.09 167	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.09 169	0.09 162	0.09 168	0.09 161	0.08 156	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 617	0.06 133	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 514	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 206	0.36 452	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ACC-I	0.10 104	0.10 100	0.12 136	0.13 130	0.08 158	0.11 168	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 178	0.08 167	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 145	0.12 154	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 100	0.11 124	0.13 130	0.08 158	0.10 156	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.08 167	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 145	0.11 139	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

GIO	0.10 104	0.22 189	0.22 255	0.23 227	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 150	0.05 131	0.07 152	0.05 134	0.07 152	0.05 124	0.07 150	0.05 121	0.23 258	0.22 275	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

zh-sn7	0.10 104	0.98 427	0.14 167	0.15 148	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	0.15 167	0.13 179	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 457	0.12 136	0.12 117	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	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 457	0.12 136	0.12 117	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	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 457	0.12 136	0.12 117	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	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 104	1.07 461	0.11 124	0.10 92	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	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 104	1.03 453	0.12 136	0.10 92	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	0.13 145	0.13 179	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet	0.10 104	1.07 461	0.11 124	0.10 92	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	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 104	1.14 469	0.13 158	0.14 136	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	0.13 145	0.11 139	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

AnonymousM	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

222	0.10 104	0.99 435	0.12 136	0.13 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 154	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

test_xeample	0.10 104	1.09 463	0.13 158	0.12 117	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	0.14 154	0.14 194	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PVD	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SHD	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SAMSARA	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

XQC	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSC	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTS	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSA	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet+	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet++	0.10 104	0.10 100	0.10 104	0.10 92	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 165	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 614	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	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

over-6	0.11 128	0.11 113	0.15 192	0.16 158	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 154	0.14 194	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

over v1	0.11 128	0.11 113	0.15 192	0.16 158	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 154	0.14 194	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.10 167

over-8	0.11 128	0.14 142	0.15 192	0.16 158	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.09 171	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.09 162	0.14 154	0.14 194	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.09 159

over-9	0.11 128	0.11 113	0.16 199	0.16 158	0.10 170	0.12 179	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 179	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 154	0.14 194	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

ISRNet	0.11 128	0.05 67	0.36 359	0.24 233	0.07 155	0.13 182	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 189	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 268	0.20 264	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 235

JetRed	0.11 128	0.12 118	0.11 124	0.11 109	0.11 191	0.11 168	0.14 246	0.11 176	0.11 199	0.12 186	0.11 193	0.11 179	0.11 190	0.11 180	0.11 185	0.11 123	0.16 208	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

JetBlue	0.11 128	0.11 113	0.12 136	0.13 130	0.14 245	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 199	0.11 178	0.11 193	0.11 179	0.11 190	0.12 188	0.12 228	0.11 123	0.11 139	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

x	0.11 128	1.15 472	0.15 192	0.14 136	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	0.14 154	0.15 204	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 128	0.44 285	0.33 333	0.39 308	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	0.39 360	0.36 402	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

xxxx	0.11 128	1.16 474	0.16 199	0.12 117	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	0.13 145	0.16 208	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 643	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	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 643	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	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 128	0.02 12	0.02 15	1.62 646	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	0.06 127	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

MatchAttention (ZS)	0.12 141	0.12 118	0.12 136	0.12 117	0.13 241	0.12 179	0.12 232	0.12 185	0.12 239	0.12 186	0.12 227	0.12 188	0.12 232	0.12 188	0.12 228	0.12 129	0.12 154	0.12 181	0.12 229	0.12 186	0.12 223
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
zh-mn7	0.12 141	1.14 469	0.17 209	0.20 206	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	0.18 217	0.16 208	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_L	0.12 141	0.14 142	0.10 104	0.15 148	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.10 176	0.15 227	0.10 173	0.14 206	0.10 172	0.14 206	0.10 169	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 189	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 141	0.07 84	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 146	1.20 649	0.07 150	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.08 153	0.05 124	0.08 155	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

FADNet-RVC-Resample	0.12 141	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	1.57 719	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 141	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 723	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 141	0.05 67	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	0.05 124	0.04 96	1.66 726	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 141	0.03 31	0.04 64	1.71 650	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	0.06 127	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

GFORCE	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.19 193	0.11 191	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.09 171	0.11 178	0.11 193	0.11 179	0.10 172	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.18 258	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

E$^{3}$Stereo	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

LLLLL	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

LLL	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.17 179	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.14 194	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

low	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

100	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.17 179	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

300	0.13 149	0.14 142	0.13 158	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

Last	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

DDDD	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

FORCE_4.7	0.13 149	0.13 120	0.19 229	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 238	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

F4.4	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 183

FORCE_4.6	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.20 206	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 238	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 183

F5.5	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.12 232	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

F8.5	0.13 149	0.13 120	0.19 229	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 238	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 183

FORCE_9	0.13 149	0.13 120	0.20 239	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.18 258	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

FORCE_8	0.13 149	0.13 120	0.19 229	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 217	0.17 238	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

F7	0.13 149	0.13 120	0.19 229	0.20 206	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

FORCE_4.5	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

TT111	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

FORCE_4	0.13 149	0.13 120	0.19 229	0.19 193	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.11 183

FORCE_5	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.18 185	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.11 194	0.13 189	0.11 183

FORCE_6	0.13 149	0.13 120	0.18 220	0.18 185	0.11 191	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 199	0.16 208	0.13 185	0.10 173	0.13 189	0.10 167

EE1	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.17 179	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

AnonStereo	0.13 149	0.14 142	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 179	0.13 179	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

CIPLG	0.13 149	0.21 185	0.12 136	0.16 158	0.11 191	0.15 220	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.15 227	0.12 227	0.15 233	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

IPLG	0.13 149	0.20 179	0.14 167	0.15 148	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

ACRE	0.13 149	0.21 185	0.14 167	0.15 148	0.11 191	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.12 227	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

LRCNet_RVC	0.13 149	0.13 120	0.09 100	0.13 130	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.10 176	0.23 277	0.10 173	0.20 258	0.10 172	0.24 285	0.11 185	0.11 123	0.09 112	0.12 181	0.14 253	0.12 186	0.09 159

aanetorigin	0.13 149	0.11 113	0.11 124	0.11 109	0.11 191	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 199	0.11 178	0.12 227	0.11 179	0.11 190	0.11 180	0.11 185	0.11 123	0.11 139	0.14 202	0.11 194	0.49 488	0.11 183

FADNet-RVC	0.13 149	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 740	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

ELAS	0.13 149	0.16 166	0.11 124	0.15 148	0.09 164	0.18 244	0.11 191	0.18 248	0.11 199	0.17 243	0.11 193	0.18 248	0.11 190	0.18 248	0.11 185	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.08 160	0.14 206	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Cross2Single Stereo	0.14 180	0.15 161	0.17 209	0.18 185	0.11 191	0.15 220	0.11 191	0.15 232	0.10 176	0.16 235	0.11 193	0.16 235	0.11 190	0.16 236	0.11 185	0.18 217	0.14 194	0.15 233	0.11 194	0.15 228	0.10 167

tt4	0.14 180	0.14 142	0.21 246	0.20 206	0.10 170	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.10 176	0.13 189	0.10 173	0.13 189	0.12 232	0.14 206	0.11 185	0.19 228	0.17 238	0.13 185	0.12 229	0.13 189	0.12 223

tt5	0.14 180	0.13 120	0.22 255	0.20 206	0.12 231	0.15 220	0.11 191	0.13 188	0.12 239	0.15 227	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.20 236	0.17 238	0.14 202	0.12 229	0.14 206	0.10 167

tt7	0.14 180	0.15 161	0.21 246	0.31 266	0.11 191	0.15 220	0.11 191	0.13 188	0.12 239	0.14 207	0.12 227	0.13 189	0.11 190	0.13 190	0.12 228	0.18 217	0.15 204	0.13 185	0.10 173	0.15 228	0.11 183

tt8	0.14 180	0.15 161	0.20 239	0.28 255	0.11 191	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.12 239	0.15 227	0.12 227	0.13 189	0.12 232	0.14 206	0.11 185	0.18 217	0.17 238	0.14 202	0.10 173	0.15 228	0.12 223

TYNG	0.14 180	0.13 120	0.21 246	0.20 206	0.12 231	0.14 197	0.12 232	0.13 188	0.10 176	0.13 189	0.12 227	0.14 206	0.12 232	0.14 206	0.10 169	0.16 179	0.16 208	0.15 233	0.12 229	0.14 206	0.11 183

w-ln-seven-2	0.14 180	1.22 531	0.28 291	0.32 273	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	0.32 306	0.27 305	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_XL	0.14 180	0.17 171	0.12 136	0.17 179	0.11 191	0.17 240	0.11 191	0.17 244	0.11 199	0.17 243	0.11 193	0.17 244	0.11 190	0.17 245	0.11 185	0.16 179	0.11 139	0.16 239	0.11 194	0.16 239	0.11 183
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 180	1.83 592	0.12 136	0.11 109	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	0.06 127	0.04 103	0.12 129	0.11 139	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ProNet	0.14 180	0.20 179	0.14 167	0.16 158	0.11 191	0.16 233	0.11 191	0.17 244	0.11 199	0.17 243	0.12 227	0.17 244	0.13 246	0.17 245	0.12 228	0.15 167	0.11 139	0.16 239	0.11 194	0.15 228	0.12 223

IPLGR_C	0.14 180	0.20 179	0.12 136	0.15 148	0.11 191	0.14 197	0.15 255	0.14 206	0.11 199	0.15 227	0.12 227	0.14 206	0.11 190	0.16 236	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.12 229	0.15 228	0.12 223

MIPNet	0.14 180	0.21 185	0.17 209	0.16 158	0.11 191	0.15 220	0.12 232	0.14 206	0.11 199	0.16 235	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.14 154	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

IPLGR	0.14 180	0.24 200	0.14 167	0.16 158	0.12 231	0.15 220	0.12 232	0.14 206	0.11 199	0.15 227	0.12 227	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 154	0.14 202	0.11 194	0.14 206	0.11 183

GMStereo	0.14 180	0.13 120	0.14 167	0.14 136	0.14 245	0.14 197	0.14 246	0.14 206	0.14 251	0.14 207	0.14 254	0.14 206	0.14 251	0.14 206	0.14 245	0.14 154	0.14 194	0.14 202	0.14 253	0.14 206	0.14 242
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 180	0.04 52	0.03 39	2.22 670	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	0.07 150	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

HSM	0.14 180	0.16 166	0.12 136	0.17 179	0.12 231	0.17 240	0.11 191	0.17 244	0.11 199	0.17 243	0.12 227	0.17 244	0.12 232	0.17 245	0.12 228	0.16 179	0.11 139	0.16 239	0.11 194	0.16 239	0.12 223

DRN-Test	0.14 180	0.13 120	0.09 100	0.14 136	0.09 164	0.15 220	0.09 167	0.14 206	0.10 176	0.14 207	0.09 169	0.14 206	0.09 168	0.13 190	0.09 162	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.12 186	0.73 582

ELAS_RVC	0.14 180	0.16 166	0.10 104	0.15 148	0.10 170	0.18 244	0.11 191	0.19 250	0.11 199	0.19 249	0.12 227	0.18 248	0.11 190	0.19 251	0.12 228	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.09 164	0.15 228	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 198	0.14 142	0.21 246	0.26 248	0.12 231	0.15 220	0.12 232	0.15 232	0.10 176	0.13 189	0.12 227	0.14 206	0.12 232	0.15 234	0.11 185	0.19 228	0.17 238	0.14 202	0.12 229	0.15 228	0.12 223

tt3	0.15 198	0.15 161	0.21 246	0.34 284	0.12 231	0.14 197	0.11 191	0.15 232	0.12 239	0.15 227	0.12 227	0.14 206	0.11 190	0.13 190	0.12 228	0.19 228	0.18 258	0.14 202	0.12 229	0.15 228	0.11 183

tt6	0.15 198	0.14 142	0.21 246	0.26 248	0.12 231	0.15 220	0.12 232	0.15 232	0.10 176	0.13 189	0.12 227	0.14 206	0.12 232	0.15 234	0.11 185	0.19 228	0.17 238	0.14 202	0.12 229	0.15 228	0.12 223

tt9	0.15 198	0.15 161	0.21 246	0.40 321	0.10 170	0.15 220	0.12 232	0.13 188	0.11 199	0.14 207	0.10 173	0.15 233	0.12 232	0.14 206	0.11 185	0.19 228	0.17 238	0.14 202	0.12 229	0.14 206	0.11 183

ITSA-stereo	0.15 198	0.17 171	0.13 158	0.20 206	0.13 241	0.19 247	0.13 244	0.18 248	0.13 248	0.19 249	0.13 248	0.18 248	0.14 251	0.18 248	0.14 245	0.16 179	0.11 139	0.15 233	0.14 253	0.18 252	0.11 183

CoDeX	0.15 198	0.70 364	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	0.67 563	0.02 21	0.69 547	0.75 574	0.01 15	0.02 27	0.02 20

ICVP	0.15 198	0.53 330	0.11 124	0.16 158	0.11 191	0.16 233	0.11 191	0.16 237	0.11 199	0.16 235	0.11 193	0.16 235	0.11 190	0.16 236	0.11 185	0.16 179	0.11 139	0.16 239	0.11 194	0.16 239	0.11 183
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 198	0.04 52	0.04 64	2.20 669	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

StereoDRNet	0.15 198	0.14 142	0.10 104	0.14 136	0.09 164	0.15 220	0.09 167	0.14 206	0.09 171	0.14 207	0.10 173	0.14 206	0.09 168	0.14 206	0.09 162	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 189	0.82 598

LALA_ROB	0.15 198	0.19 175	0.12 136	0.18 185	0.11 191	0.20 253	0.12 232	0.21 267	0.12 239	0.20 256	0.12 227	0.20 258	0.12 232	0.21 268	0.13 240	0.17 199	0.10 117	0.18 259	0.11 194	0.18 252	0.11 183

SGM_RVC	0.15 198	0.17 171	0.11 124	0.18 185	0.11 191	0.19 247	0.11 191	0.19 250	0.12 239	0.19 249	0.12 227	0.20 258	0.12 232	0.19 251	0.12 228	0.16 179	0.11 139	0.17 249	0.10 173	0.17 248	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 209	0.92 416	0.16 199	0.18 185	0.08 158	0.11 168	0.12 232	0.12 185	0.09 171	0.09 161	0.28 347	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 228	0.15 167	0.17 238	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 209	0.92 416	0.16 199	0.18 185	0.08 158	0.11 168	0.12 232	0.12 185	0.09 171	0.09 161	0.28 347	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 228	0.15 167	0.17 238	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

z-mn7	0.16 209	1.21 525	0.33 333	0.41 336	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	0.35 325	0.31 342	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 209	0.16 166	0.16 199	0.16 158	0.16 271	0.16 233	0.16 262	0.16 237	0.16 271	0.16 235	0.16 270	0.16 235	0.16 268	0.16 236	0.16 266	0.16 179	0.16 208	0.16 239	0.16 269	0.16 239	0.16 252

qqq	0.16 209	2.01 618	0.12 136	0.15 148	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 129	0.14 194	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 209	0.18 174	0.13 158	0.19 193	0.13 241	0.19 247	0.13 244	0.19 250	0.13 248	0.19 249	0.13 248	0.19 253	0.13 246	0.19 251	0.13 240	0.18 217	0.13 179	0.18 259	0.13 248	0.18 252	0.13 235

ManiGeoR	0.17 215	0.05 67	0.62 508	0.73 490	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 524	0.58 512	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 215	0.05 67	0.63 512	0.72 486	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 516	0.59 518	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 215	0.05 67	0.62 508	0.73 490	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 524	0.58 512	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 215	0.05 67	0.62 508	0.72 486	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 524	0.58 512	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 215	0.05 67	0.65 519	0.72 486	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 516	0.59 518	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

CAS++	0.17 215	0.27 213	0.21 246	0.10 92	0.21 309	0.15 220	0.22 301	0.10 162	0.21 303	0.22 271	0.10 173	0.19 253	0.18 292	0.10 165	0.19 290	0.20 236	0.19 262	0.18 259	0.10 173	0.19 258	0.18 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 215	2.16 629	0.13 158	0.13 130	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 136	0.03 59	0.06 127	0.05 121	0.18 217	0.12 154	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

SFCPSM	0.17 215	0.78 381	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	0.79 602	0.02 21	0.75 560	0.76 576	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CCAANet	0.17 215	0.71 366	0.14 167	0.14 136	0.14 245	0.14 197	0.14 246	0.14 206	0.14 251	0.14 207	0.14 254	0.14 206	0.14 251	0.14 206	0.22 301	0.14 154	0.14 194	0.14 202	0.14 253	0.14 206	0.14 242

DepthFocus	0.18 224	0.22 189	0.15 192	0.22 222	0.15 260	0.22 268	0.15 255	0.22 273	0.15 263	0.22 271	0.15 264	0.22 275	0.16 268	0.22 274	0.15 257	0.20 236	0.15 204	0.20 268	0.14 253	0.20 259	0.14 242

w-ln-seven	0.18 224	1.47 550	0.33 333	0.40 321	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	0.38 347	0.32 347	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 224	0.48 309	0.16 199	0.16 158	0.15 260	0.15 220	0.16 262	0.16 237	0.16 271	0.16 235	0.16 270	0.16 235	0.16 268	0.16 236	0.16 266	0.16 179	0.16 208	0.16 239	0.16 269	0.16 239	0.16 252

xyz-stereo	0.18 224	0.50 316	0.16 199	0.15 148	0.16 271	0.16 233	0.16 262	0.16 237	0.16 271	0.16 235	0.16 270	0.16 235	0.16 268	0.16 236	0.16 266	0.16 179	0.16 208	0.16 239	0.16 269	0.16 239	0.16 252

BEATNet-Init1	0.19 228	0.08 86	0.08 94	2.23 671	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 180	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 228	0.08 86	0.08 94	2.23 671	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 153	0.07 160	0.11 180	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

Weightmod_eth	0.20 230	0.24 200	0.28 291	0.47 369	0.14 245	0.24 280	0.14 246	0.17 244	0.13 248	0.22 271	0.16 270	0.22 275	0.13 246	0.20 256	0.16 266	0.24 268	0.20 264	0.19 262	0.14 253	0.16 239	0.24 302

depth_test_26	0.20 230	0.34 229	0.25 271	0.34 284	0.14 245	0.21 263	0.14 246	0.21 267	0.14 251	0.21 267	0.14 254	0.21 265	0.14 251	0.21 268	0.14 245	0.26 277	0.26 292	0.22 277	0.15 266	0.22 270	0.14 242

IGEV_Zeroshot_test	0.20 230	0.19 175	0.40 410	0.30 260	0.17 277	0.22 268	0.17 272	0.21 267	0.17 281	0.20 256	0.17 278	0.21 265	0.18 292	0.21 268	0.17 273	0.20 236	0.16 208	0.20 268	0.16 269	0.20 259	0.17 270

DAS	0.20 230	0.20 179	0.20 239	0.20 206	0.20 299	0.20 253	0.20 291	0.20 258	0.20 299	0.20 256	0.20 303	0.20 258	0.20 304	0.20 256	0.20 294	0.20 236	0.20 264	0.20 268	0.20 302	0.20 259	0.20 282

ACVNet	0.20 230	0.19 175	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.20 253	0.96 624	0.21 267	0.14 251	0.20 256	0.13 248	0.21 265	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	0.17 248	0.12 223

acv_ft	0.20 230	0.19 175	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.20 253	0.96 624	0.21 267	0.14 251	0.20 256	0.13 248	0.21 265	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	0.17 248	0.12 223

iResNetv2_ROB	0.20 230	0.23 192	0.18 220	0.24 233	0.20 299	0.24 280	0.18 281	0.24 283	0.18 288	0.24 284	0.18 295	0.23 283	0.19 299	0.24 285	0.18 286	0.21 244	0.16 208	0.21 272	0.16 269	0.22 270	0.16 252

iResNet	0.20 230	0.23 192	0.18 220	0.24 233	0.18 289	0.24 280	0.20 291	0.24 283	0.18 288	0.23 277	0.17 278	0.23 283	0.18 292	0.23 281	0.18 286	0.22 246	0.16 208	0.21 272	0.16 269	0.21 268	0.16 252

SCION-MonSter	0.21 238	0.76 377	0.22 255	0.25 240	0.15 260	0.19 247	0.15 255	0.19 250	0.15 263	0.19 249	0.15 264	0.19 253	0.15 264	0.19 251	0.14 245	0.22 246	0.21 268	0.16 239	0.14 253	0.16 239	0.15 249

LACA2	0.21 238	0.24 200	0.26 278	0.31 266	0.16 271	0.24 280	0.16 262	0.24 283	0.16 271	0.24 284	0.16 270	0.24 289	0.16 268	0.24 285	0.16 266	0.27 281	0.23 282	0.24 296	0.16 269	0.23 282	0.16 252

LACA1	0.21 238	0.24 200	0.26 278	0.31 266	0.16 271	0.24 280	0.16 262	0.24 283	0.16 271	0.24 284	0.16 270	0.24 289	0.16 268	0.24 285	0.16 266	0.27 281	0.22 275	0.23 286	0.16 269	0.23 282	0.16 252

z-ln-s-r	0.21 238	1.40 548	0.53 485	0.56 444	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.05 121	0.57 480	0.44 460	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

tg	0.21 238	0.25 207	0.21 246	0.26 248	0.17 277	0.24 280	0.17 272	0.24 283	0.17 281	0.24 284	0.17 278	0.24 289	0.17 280	0.24 285	0.17 273	0.24 268	0.17 238	0.23 286	0.16 269	0.23 282	0.16 252

Pointernet	0.21 238	0.22 189	0.19 229	0.24 233	0.19 295	0.24 280	0.19 287	0.24 283	0.19 296	0.24 284	0.19 298	0.24 289	0.19 299	0.24 285	0.19 290	0.22 246	0.17 238	0.22 277	0.17 292	0.22 270	0.17 270

SuperB	0.21 238	0.10 100	2.51 750	0.12 117	0.09 164	0.10 156	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 165	0.09 169	0.09 162	0.07 160	0.07 150	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

GEAR-Net	0.22 245	0.46 298	0.27 282	0.29 257	0.17 277	0.21 263	0.17 272	0.21 267	0.17 281	0.21 267	0.17 278	0.21 265	0.17 280	0.21 268	0.17 273	0.28 287	0.26 292	0.20 268	0.16 269	0.20 259	0.16 252

BStereo	0.22 245	0.23 192	0.20 239	0.24 233	0.20 299	0.23 277	0.33 433	0.39 356	0.17 281	0.23 277	0.17 278	0.23 283	0.16 268	0.24 285	0.17 273	0.23 258	0.16 208	0.22 277	0.20 302	0.22 270	0.16 252

Anonymus123	0.22 245	0.23 192	0.20 239	0.24 233	0.20 299	0.23 277	0.33 433	0.39 356	0.17 281	0.23 277	0.17 278	0.23 283	0.16 268	0.24 285	0.17 273	0.23 258	0.16 208	0.22 277	0.20 302	0.22 270	0.16 252

WAO-6	0.22 245	0.23 192	0.22 255	0.23 227	0.22 312	0.22 268	0.22 301	0.22 273	0.22 307	0.22 271	0.22 311	0.22 275	0.22 312	0.22 274	0.22 301	0.22 246	0.22 275	0.22 277	0.22 309	0.22 270	0.22 289

IMH-64-1	0.22 245	0.23 192	0.23 261	0.22 222	0.22 312	0.22 268	0.22 301	0.22 273	0.22 307	0.22 271	0.22 311	0.22 275	0.22 312	0.22 274	0.22 301	0.22 246	0.22 275	0.23 286	0.22 309	0.22 270	0.23 291

IMH-64	0.22 245	0.23 192	0.23 261	0.22 222	0.22 312	0.22 268	0.22 301	0.22 273	0.22 307	0.22 271	0.22 311	0.22 275	0.22 312	0.22 274	0.22 301	0.22 246	0.22 275	0.23 286	0.22 309	0.22 270	0.23 291

ac_64	0.22 245	0.13 120	0.19 229	0.23 227	0.10 170	0.26 299	1.02 634	0.14 206	0.10 176	0.28 307	0.14 254	0.17 244	0.19 299	0.28 315	0.09 162	0.22 246	0.16 208	0.23 286	0.17 292	0.11 178	0.12 223

SMOE	0.23 252	0.25 207	0.30 301	0.33 277	0.18 289	0.26 299	0.18 281	0.26 297	0.18 288	0.26 301	0.18 295	0.25 296	0.18 292	0.25 294	0.18 286	0.31 303	0.27 305	0.23 286	0.17 292	0.23 282	0.17 270

LACA3	0.23 252	0.25 207	0.27 282	0.54 437	0.17 277	0.25 290	0.17 272	0.25 291	0.17 281	0.25 292	0.17 278	0.25 296	0.17 280	0.25 294	0.17 273	0.28 287	0.23 282	0.24 296	0.17 292	0.24 287	0.17 270

dd	0.23 252	0.98 427	0.16 199	0.23 227	0.15 260	0.23 277	0.15 255	0.23 280	0.15 263	0.23 277	0.15 264	0.24 289	0.17 280	0.23 281	0.15 257	0.22 246	0.15 204	0.21 272	0.15 266	0.22 270	0.16 252

dad	0.23 252	1.03 453	0.16 199	0.23 227	0.15 260	0.24 280	0.15 255	0.24 283	0.16 271	0.23 277	0.16 270	0.24 289	0.16 268	0.23 281	0.15 257	0.22 246	0.16 208	0.22 277	0.16 269	0.22 270	0.16 252

RSGM-EC	0.24 256	0.24 200	0.15 192	0.22 222	0.15 260	0.22 268	0.15 255	0.22 273	0.15 263	0.24 284	0.15 264	0.22 275	0.15 264	0.22 274	1.19 649	0.20 236	0.17 238	0.24 296	0.14 253	0.20 259	0.14 242

acva	0.24 256	0.24 200	0.15 192	0.22 222	0.15 260	0.22 268	0.15 255	0.22 273	0.15 263	0.24 284	0.15 264	0.22 275	0.15 264	0.22 274	1.19 649	0.20 236	0.17 238	0.24 296	0.14 253	0.20 259	0.14 242

MSKI-zero shot	0.24 256	0.21 185	0.49 465	0.65 465	0.18 289	0.22 268	0.17 272	0.23 280	0.18 288	0.21 267	0.17 278	0.23 283	0.28 352	0.23 281	0.18 286	0.21 244	0.16 208	0.21 272	0.16 269	0.21 268	0.16 252

SCION-MonSter(vits)	0.25 259	0.79 383	0.31 319	0.42 346	0.28 341	0.40 365	0.28 341	0.20 258	0.15 263	0.40 366	0.15 264	0.19 253	0.15 264	0.20 256	0.15 257	0.23 258	0.21 268	0.17 249	0.14 253	0.16 239	0.14 242

qqq1	0.25 259	3.70 699	0.14 167	0.14 136	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 145	0.12 154	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 259	3.70 699	0.14 167	0.14 136	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 145	0.12 154	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 259	0.26 210	0.25 271	0.26 248	0.25 326	0.25 290	0.25 320	0.25 291	0.25 324	0.25 292	0.25 330	0.25 296	0.25 326	0.26 306	0.25 321	0.25 275	0.25 288	0.25 301	0.25 328	0.25 290	0.25 304

ffm	0.25 259	3.83 705	0.12 136	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 154	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 259	3.83 705	0.12 136	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 154	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 259	3.83 705	0.12 136	0.12 117	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 136	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 154	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 259	0.23 192	0.66 521	0.80 501	0.17 277	0.22 268	0.17 272	0.23 280	0.18 288	0.26 301	0.17 278	0.21 265	0.17 280	0.25 294	0.17 273	0.23 258	0.16 208	0.21 272	0.17 292	0.22 270	0.17 270

LoS	0.25 259	0.27 213	0.25 271	0.25 240	0.25 326	0.25 290	0.25 320	0.26 297	0.25 324	0.25 292	0.25 330	0.25 296	0.25 326	0.25 294	0.25 321	0.26 277	0.25 288	0.25 301	0.26 334	0.26 293	0.25 304
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 259	1.31 539	0.74 549	0.92 519	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	0.87 555	0.75 560	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV_i1	0.26 269	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 118	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 110	0.03 58	4.34 764	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

GeoAtt-L (ZS)	0.27 270	0.29 218	0.27 282	0.33 277	0.21 309	0.33 331	0.22 301	0.31 317	0.23 314	0.30 315	0.21 308	0.32 332	0.24 322	0.29 319	0.22 301	0.33 312	0.23 282	0.30 323	0.22 309	0.30 310	0.21 285

Weightmod	0.27 270	0.29 218	0.33 333	0.38 298	0.20 299	0.30 312	0.21 296	0.29 307	0.21 303	0.29 312	0.22 311	0.30 323	0.20 304	0.30 322	0.21 297	0.37 333	0.31 342	0.27 311	0.20 302	0.28 302	0.21 285

SME	0.27 270	0.29 218	0.31 319	0.38 298	0.20 299	0.29 309	0.18 281	0.30 311	0.20 299	0.32 327	0.21 308	0.32 332	0.20 304	0.32 331	0.21 297	0.35 325	0.32 347	0.27 311	0.19 300	0.29 306	0.20 282

model_zeroshot	0.27 270	0.20 179	0.27 282	0.33 277	0.21 309	0.37 349	0.22 301	0.37 342	0.24 319	0.26 301	0.27 339	0.33 337	0.21 311	0.25 294	0.27 329	0.32 306	0.20 264	0.34 350	0.23 317	0.25 290	0.26 310

DLNR-FE	0.28 274	0.89 405	0.30 301	0.34 284	0.19 295	0.28 306	0.19 287	0.28 302	0.20 299	0.28 307	0.20 303	0.28 312	0.20 304	0.28 315	0.20 294	0.33 312	0.28 313	0.25 301	0.19 300	0.24 287	0.19 280

xyz-stereo-finetune	0.28 274	0.49 311	0.16 199	0.16 158	0.16 271	0.16 233	0.16 262	0.22 273	0.30 374	0.32 327	0.31 422	0.32 332	0.31 426	0.32 331	0.32 418	0.32 306	0.33 360	0.31 330	0.32 446	0.31 316	0.32 418

SQANet	0.28 274	0.28 216	0.28 291	0.28 255	0.28 341	0.28 306	0.28 341	0.28 302	0.28 349	0.28 307	0.28 347	0.28 312	0.28 352	0.28 315	0.28 338	0.28 287	0.28 313	0.28 316	0.28 394	0.28 302	0.28 377

HGLStereo	0.28 274	0.29 218	0.22 255	0.36 292	0.22 312	0.36 340	0.21 296	0.36 334	0.21 303	0.42 397	0.21 308	0.36 349	0.22 312	0.36 349	0.21 297	0.34 317	0.21 268	0.34 350	0.21 306	0.34 331	0.21 285

iResNet_ROB	0.28 274	0.32 227	0.24 268	0.32 273	0.25 326	0.32 328	0.24 318	0.32 320	0.24 319	0.33 332	0.24 324	0.35 344	0.24 322	0.33 339	0.24 313	0.31 303	0.24 287	0.32 333	0.24 325	0.32 319	0.24 302

UNet	0.29 279	0.90 409	0.10 104	0.14 136	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.91 578	0.69 581	0.14 207	0.11 193	0.14 206	0.11 190	0.14 206	0.10 169	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.88 571	0.76 589

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.30 280	0.35 231	0.26 278	0.38 298	0.27 334	0.36 340	0.23 311	0.41 384	0.23 314	0.36 343	0.23 316	0.36 349	0.23 318	0.36 349	0.23 309	0.37 333	0.25 288	0.35 366	0.22 309	0.35 344	0.23 291

MultiAttention	0.30 280	0.30 222	0.30 301	0.30 260	0.30 366	0.30 312	0.30 364	0.30 311	0.30 374	0.30 315	0.30 377	0.30 323	0.30 374	0.30 322	0.30 364	0.30 297	0.30 337	0.30 323	0.30 427	0.30 310	0.30 401

MSAF-DinoV2	0.30 280	0.30 222	0.30 301	0.30 260	0.30 366	0.30 312	0.30 364	0.30 311	0.30 374	0.30 315	0.30 377	0.30 323	0.30 374	0.30 322	0.30 364	0.30 297	0.30 337	0.30 323	0.30 427	0.30 310	0.30 401

DDVS	0.30 280	3.10 685	0.14 167	0.19 193	0.14 245	0.19 247	0.14 246	0.20 258	0.14 251	0.19 249	0.13 248	0.16 235	0.13 246	0.19 251	0.13 240	0.17 199	0.13 179	0.17 249	0.13 248	0.17 248	0.13 235

ACV-stereo	0.30 280	2.08 620	0.25 271	0.25 240	0.18 289	0.24 280	0.17 272	0.24 283	0.18 288	0.24 284	0.17 278	0.25 296	0.17 280	0.24 285	0.17 273	0.22 246	0.16 208	0.22 277	0.16 269	0.22 270	0.16 252

LoS_RVC	0.30 280	1.14 469	0.25 271	0.25 240	0.25 326	0.26 299	0.25 320	0.25 291	0.25 324	0.25 292	0.25 330	0.26 308	0.26 336	0.26 306	0.25 321	0.26 277	0.26 292	0.25 301	0.25 328	0.26 293	0.26 310

CAS	0.30 280	1.17 475	0.25 271	0.25 240	0.25 326	0.26 299	0.25 320	0.25 291	0.26 338	0.25 292	0.25 330	0.25 296	0.25 326	0.25 294	0.25 321	0.26 277	0.26 292	0.26 306	0.25 328	0.26 293	0.25 304

DANet	0.30 280	0.30 222	0.30 301	0.30 260	0.30 366	0.30 312	0.30 364	0.30 311	0.30 374	0.30 315	0.30 377	0.30 323	0.30 374	0.30 322	0.30 364	0.30 297	0.30 337	0.30 323	0.30 427	0.30 310	0.30 401
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 288	0.31 225	0.31 319	0.30 260	0.40 486	0.31 319	0.30 364	0.30 311	0.34 453	0.29 312	0.31 422	0.29 318	0.30 374	0.31 328	0.31 406	0.31 303	0.29 327	0.31 330	0.30 427	0.31 316	0.31 411

tt1	0.31 288	0.93 420	0.24 268	0.33 277	0.23 318	0.31 319	0.24 318	0.32 320	0.24 319	0.32 327	0.23 316	0.32 332	0.25 326	0.32 331	0.24 313	0.27 281	0.26 292	0.27 311	0.26 334	0.27 299	0.27 349

xxxxx1	0.31 288	0.91 411	0.23 261	0.31 266	0.23 318	0.31 319	0.23 311	0.33 324	0.25 324	0.31 321	0.24 324	0.33 337	0.25 326	0.32 331	0.24 313	0.28 287	0.28 313	0.28 316	0.28 394	0.29 306	0.27 349

DLNR_Zeroshot_test	0.31 288	0.28 216	0.47 450	0.79 497	0.24 323	0.30 312	0.26 327	0.30 311	0.24 319	0.32 327	0.23 316	0.31 328	0.24 322	0.30 322	0.23 309	0.29 296	0.26 292	0.29 321	0.24 325	0.33 326	0.23 291

tt_ll	0.31 288	0.91 411	0.23 261	0.31 266	0.23 318	0.31 319	0.23 311	0.33 324	0.25 324	0.31 321	0.24 324	0.33 337	0.25 326	0.32 331	0.24 313	0.28 287	0.28 313	0.28 316	0.28 394	0.29 306	0.27 349

ff	0.31 288	0.91 411	0.23 261	0.31 266	0.23 318	0.31 319	0.23 311	0.33 324	0.25 324	0.31 321	0.24 324	0.33 337	0.25 326	0.32 331	0.24 313	0.28 287	0.28 313	0.28 316	0.28 394	0.29 306	0.27 349

RAFT + AFF	0.31 288	0.45 294	0.34 347	0.39 308	0.28 341	0.38 356	0.33 433	0.29 307	0.31 420	0.30 315	0.30 377	0.29 318	0.27 343	0.29 319	0.30 364	0.28 287	0.29 327	0.29 321	0.29 409	0.27 299	0.32 418

MLCV	0.31 288	0.35 231	0.27 282	0.35 288	0.28 341	0.35 336	0.27 330	0.35 330	0.28 349	0.36 343	0.27 339	0.35 344	0.27 343	0.35 343	0.27 329	0.34 317	0.27 305	0.34 350	0.27 373	0.34 331	0.27 349

DN-CSS_ROB	0.31 288	0.35 231	0.28 291	0.35 288	0.28 341	0.34 332	0.27 330	0.34 327	0.25 324	0.35 339	0.27 339	0.36 349	0.26 336	0.34 340	0.28 338	0.35 325	0.28 313	0.34 350	0.28 394	0.34 331	0.27 349

MGW-Stereo-1	0.32 297	1.85 598	0.19 229	0.29 257	0.19 295	0.29 309	0.23 311	0.29 307	0.19 296	0.29 312	0.19 298	0.29 318	0.19 299	0.30 322	0.19 290	0.27 281	0.18 258	0.27 311	0.23 317	0.27 299	0.17 270

PStereo	0.32 297	0.36 237	0.28 291	0.38 298	0.29 354	0.36 340	0.27 330	0.38 351	0.27 343	0.38 352	0.28 347	0.36 349	0.27 343	0.36 349	0.28 338	0.32 306	0.27 305	0.33 340	0.27 373	0.33 326	0.27 349

DStereoFS	0.32 297	0.33 228	0.32 328	0.33 277	0.30 366	0.32 328	0.32 422	0.32 320	0.31 420	0.30 315	0.31 422	0.31 328	0.30 374	0.32 331	0.32 418	0.32 306	0.31 342	0.30 323	0.47 537	0.32 319	0.34 434

DStereoSA	0.32 297	0.52 326	0.34 347	0.31 266	0.31 414	0.30 312	0.30 364	0.31 317	0.30 374	0.31 321	0.31 422	0.31 328	0.30 374	0.31 328	0.31 406	0.30 297	0.32 347	0.31 330	0.31 438	0.31 316	0.31 411

WCG-NET（raft）	0.32 297	1.24 533	0.24 268	0.32 273	0.24 323	0.32 328	0.23 311	0.32 320	0.24 319	0.32 327	0.24 324	0.32 332	0.24 322	0.32 331	0.24 313	0.30 297	0.23 282	0.30 323	0.23 317	0.30 310	0.23 291

Any-RAFT	0.32 297	0.36 237	0.27 282	0.36 292	0.27 334	0.36 340	0.27 330	0.36 334	0.27 343	0.36 343	0.27 339	0.36 349	0.27 343	0.36 349	0.28 338	0.36 330	0.28 313	0.36 376	0.28 394	0.36 355	0.28 377

StereoDRNet-Refined	0.33 303	0.39 251	0.26 278	0.39 308	0.26 333	0.40 365	0.26 327	0.40 365	0.26 338	0.39 359	0.26 335	0.39 368	0.26 336	0.39 369	0.26 326	0.37 333	0.25 288	0.37 380	0.25 328	0.37 360	0.37 454
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-M(vits-remse)	0.34 304	0.79 383	0.30 301	0.33 277	0.28 341	0.40 365	0.28 341	0.40 365	0.28 349	0.40 366	0.28 347	0.39 368	0.28 352	0.40 372	0.28 338	0.23 258	0.21 268	0.35 366	0.27 373	0.35 344	0.27 349

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 304	0.98 427	0.30 301	0.33 277	0.18 289	0.21 263	0.28 341	0.40 365	0.28 349	0.40 366	0.28 347	0.39 368	0.28 352	0.40 372	0.28 338	0.37 333	0.29 327	0.35 366	0.27 373	0.35 344	0.27 349

RAFT-FEzeroshot	0.34 304	0.26 210	0.17 209	0.21 220	0.17 277	0.20 253	0.16 262	0.20 258	0.16 271	0.20 256	0.17 278	0.21 265	0.16 268	0.27 310	0.24 313	0.19 228	0.16 208	0.19 262	0.16 269	0.26 293	3.08 777

RAFT-FE	0.34 304	0.26 210	0.17 209	0.21 220	0.17 277	0.20 253	0.16 262	0.20 258	0.16 271	0.20 256	0.17 278	0.21 265	0.16 268	0.27 310	0.24 313	0.19 228	0.16 208	0.19 262	0.16 269	0.26 293	3.08 777

LG-Stereo_L2	0.34 304	0.37 240	0.38 366	0.47 369	0.28 341	0.39 363	0.28 341	0.39 356	0.28 349	0.39 359	0.28 347	0.39 368	0.28 352	0.38 361	0.28 338	0.42 390	0.35 396	0.36 376	0.26 334	0.35 344	0.26 310

H2IRNET	0.34 304	0.34 229	0.34 347	0.34 284	0.34 453	0.34 332	0.34 448	0.34 327	0.34 453	0.34 335	0.34 449	0.34 342	0.34 452	0.34 340	0.34 445	0.34 317	0.34 389	0.34 350	0.34 461	0.34 331	0.34 434

IGEV++	0.34 304	0.43 282	0.30 301	0.40 321	0.29 354	0.40 365	0.29 356	0.40 365	0.29 359	0.40 366	0.29 362	0.40 378	0.29 364	0.40 372	0.30 364	0.38 347	0.29 327	0.37 380	0.29 409	0.37 360	0.29 386

iRaft-Stereo_5w	0.34 304	0.42 280	0.31 319	0.39 308	0.30 366	0.38 356	0.30 364	0.40 365	0.29 359	0.40 366	0.37 469	0.41 393	0.34 452	0.38 361	0.30 364	0.34 317	0.27 305	0.34 350	0.26 334	0.34 331	0.26 310

CSP-Net	0.34 304	1.29 535	1.19 604	1.36 629	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	1.26 651	1.21 662	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

iRaft-Stereo_20w	0.34 304	0.41 268	0.31 319	0.39 308	0.29 354	0.40 365	0.32 422	0.41 384	0.32 432	0.38 352	0.30 377	0.39 368	0.30 374	0.38 361	0.32 418	0.35 325	0.27 305	0.34 350	0.27 373	0.34 331	0.29 386

DGSMNet	0.34 304	0.41 268	0.27 282	0.41 336	0.28 341	0.41 384	0.28 341	0.41 384	0.27 343	0.41 383	0.27 339	0.42 411	0.27 343	0.41 392	0.28 338	0.40 368	0.29 327	0.40 445	0.28 394	0.40 436	0.27 349

small-0shot	0.35 315	1.92 614	0.27 282	0.27 253	0.27 334	0.27 304	0.27 330	0.27 301	0.27 343	0.27 306	0.27 339	0.26 308	0.27 343	0.27 310	0.26 326	0.27 281	0.26 292	0.26 306	0.26 334	0.26 293	0.27 349

gcap_with_dpt	0.35 315	0.39 251	0.30 301	0.44 357	0.31 414	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.31 420	0.44 443	0.30 377	0.44 456	0.30 374	0.44 444	0.30 364	0.38 347	0.26 292	0.38 388	0.27 373	0.38 373	0.27 349

FE-Mocha	0.35 315	0.71 366	0.40 410	0.47 369	0.27 334	0.34 332	0.27 330	0.34 327	0.26 338	0.34 335	0.26 335	0.34 342	0.27 343	0.34 340	0.27 329	0.44 392	0.41 437	0.33 340	0.29 409	0.32 319	0.29 386

IGEV-FE	0.35 315	0.37 240	0.17 209	0.19 193	0.17 277	0.20 253	0.17 272	0.19 250	0.17 281	0.19 249	0.17 278	0.19 253	0.17 280	0.37 357	0.36 452	0.19 228	0.17 238	0.19 262	0.17 292	0.38 373	2.84 768

test_for_model	0.35 315	0.39 251	0.30 301	0.43 353	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.31 406	0.38 347	0.26 292	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

CASnet	0.35 315	0.51 324	0.44 434	0.32 273	0.31 414	0.24 280	0.34 448	0.36 334	0.25 324	0.31 321	0.37 469	0.30 323	0.33 445	0.25 294	0.45 507	0.37 333	0.37 407	0.33 340	0.35 474	0.34 331	0.37 454
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 315	0.44 285	0.45 436	0.49 381	0.30 366	0.37 349	0.30 364	0.36 334	0.30 374	0.36 343	0.29 362	0.36 349	0.29 364	0.36 349	0.30 364	0.46 434	0.39 422	0.32 333	0.24 325	0.32 319	0.25 304
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 315	0.35 231	0.35 357	0.35 288	0.35 457	0.35 336	0.35 453	0.35 330	0.35 457	0.35 339	0.35 458	0.35 344	0.35 458	0.35 343	0.35 449	0.35 325	0.35 396	0.35 366	0.35 474	0.35 344	0.35 445

GeoVLM	0.36 323	0.38 244	0.27 282	0.46 362	0.28 341	0.35 336	0.28 341	0.37 342	0.27 343	0.35 339	0.28 347	0.36 349	0.38 471	0.35 343	0.28 338	1.08 584	0.26 292	0.33 340	0.27 373	0.34 331	0.33 427

Zero-FE251	0.36 323	0.40 255	0.28 291	0.41 336	0.28 341	0.41 384	0.28 341	0.41 384	0.28 349	0.41 383	0.28 347	0.41 393	0.28 352	0.42 406	0.30 364	0.37 333	0.26 292	0.37 380	0.27 373	0.45 462	0.56 542

GIP-stereo	0.36 323	0.49 311	0.39 377	0.48 375	0.32 428	0.41 384	0.28 341	0.40 365	0.30 374	0.41 383	0.28 347	0.40 378	0.28 352	0.42 406	0.28 338	0.45 422	0.32 347	0.38 388	0.30 427	0.37 360	0.27 349

DCVSM-stereo	0.36 323	1.89 605	0.22 255	0.40 321	0.22 312	0.40 365	0.22 301	0.40 365	0.22 307	0.40 366	0.22 311	0.40 378	0.22 312	0.40 372	0.22 301	0.28 287	0.21 268	0.28 316	0.21 306	0.28 302	0.20 282

RSM	0.36 323	0.36 237	0.43 432	0.37 295	0.42 506	0.49 487	0.42 503	0.37 342	0.28 349	0.36 343	0.29 362	0.36 349	0.30 374	0.37 357	0.28 338	0.34 317	0.31 342	0.34 350	0.35 474	0.40 436	0.29 386

gcap-zeroshot	0.36 323	0.40 255	0.34 347	0.44 357	0.31 414	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.32 432	0.44 443	0.32 432	0.44 456	0.32 433	0.44 444	0.31 406	0.39 360	0.28 313	0.39 432	0.28 394	0.39 422	0.27 349

testlalala	0.36 323	0.40 255	0.34 347	0.44 357	0.31 414	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.32 432	0.44 443	0.32 432	0.44 456	0.32 433	0.44 444	0.31 406	0.39 360	0.28 313	0.39 432	0.28 394	0.39 422	0.27 349

GCAPDPT-zeroshot	0.36 323	0.40 255	0.30 301	0.43 353	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.31 420	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.31 406	0.39 360	0.28 313	0.39 432	0.27 373	0.39 422	0.26 310

RAFT-Test	0.36 323	0.37 240	0.33 333	0.41 336	0.32 428	0.41 384	0.32 422	0.41 384	0.32 432	0.41 383	0.32 432	0.41 393	0.32 433	0.41 392	0.33 430	0.37 333	0.29 327	0.37 380	0.29 409	0.38 373	0.31 411

DMCA	0.36 323	0.38 244	0.37 364	0.35 288	0.35 457	0.36 340	0.36 459	0.36 334	0.35 457	0.35 339	0.37 469	0.36 349	0.36 462	0.35 343	0.36 452	0.36 330	0.36 402	0.35 366	0.36 480	0.36 355	0.36 448

ACVNet-DCA	0.37 333	1.00 437	0.30 301	0.40 321	0.29 354	0.40 365	0.29 356	0.40 365	0.29 359	0.40 366	0.29 362	0.40 378	0.29 364	0.39 369	0.28 338	0.33 312	0.32 347	0.33 340	0.32 446	0.33 326	0.32 418

1test111	0.37 333	1.02 451	0.30 301	0.39 308	0.29 354	0.40 365	0.28 341	0.39 356	0.29 359	0.39 359	0.29 362	0.39 368	0.28 352	0.40 372	0.29 354	0.33 312	0.32 347	0.33 340	0.31 438	0.32 319	0.31 411

cc1	0.37 333	1.02 451	0.30 301	0.39 308	0.29 354	0.40 365	0.28 341	0.39 356	0.29 359	0.39 359	0.29 362	0.39 368	0.28 352	0.40 372	0.29 354	0.33 312	0.32 347	0.33 340	0.31 438	0.32 319	0.31 411

EKT-Stereo	0.37 333	0.40 255	0.44 434	1.07 544	0.29 354	0.34 332	0.31 412	0.36 334	0.29 359	0.38 352	0.31 422	0.37 360	0.30 374	0.36 349	0.29 354	0.34 317	0.28 313	0.39 432	0.30 427	0.37 360	0.30 401

GMOStereo	0.37 333	0.45 294	0.23 261	0.30 260	0.37 468	0.41 384	0.36 459	0.41 384	0.35 457	0.43 404	0.36 462	0.41 393	0.40 484	0.41 392	0.36 452	0.34 317	0.22 275	0.47 501	0.37 483	0.39 422	0.33 427

XPNet_ROB	0.37 333	0.37 240	0.37 364	0.37 295	0.37 468	0.37 349	0.37 465	0.37 342	0.37 469	0.37 350	0.37 469	0.37 360	0.37 467	0.37 357	0.37 462	0.37 333	0.37 407	0.37 380	0.37 483	0.37 360	0.37 454

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 339	0.35 231	0.56 490	0.63 458	0.29 354	0.36 340	0.29 356	0.36 334	0.29 359	0.39 359	0.29 362	0.36 349	0.29 364	0.36 349	0.29 354	0.62 496	0.57 508	0.35 366	0.29 409	0.36 355	0.29 386

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 339	0.35 231	0.56 490	0.63 458	0.28 341	0.36 340	0.28 341	0.36 334	0.28 349	0.36 343	0.28 347	0.36 349	0.28 352	0.36 349	0.28 338	0.62 496	0.57 508	0.35 366	0.28 394	0.35 344	0.28 377

MonSter++	0.38 339	0.44 285	0.31 319	0.43 353	0.30 366	0.43 412	0.31 412	0.43 411	0.31 420	0.45 455	0.31 422	0.43 420	0.31 426	0.43 413	0.69 578	0.38 347	0.33 360	0.40 445	0.30 427	0.38 373	0.30 401

HiDET	0.38 339	0.44 285	0.30 301	0.42 346	0.30 366	0.42 405	0.30 364	0.42 403	0.30 374	0.44 443	0.30 377	0.42 411	0.30 374	0.42 406	0.68 570	0.37 333	0.32 347	0.40 445	0.29 409	0.37 360	0.29 386

LCMNet	0.38 339	0.44 285	0.30 301	0.42 346	0.30 366	0.42 405	0.30 364	0.42 403	0.30 374	0.45 455	0.30 377	0.42 411	0.30 374	0.42 406	0.69 578	0.37 333	0.32 347	0.40 445	0.29 409	0.37 360	0.29 386

CSFM-Stereo	0.38 339	0.44 285	0.30 301	0.42 346	0.30 366	0.42 405	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.44 443	0.30 377	0.42 411	0.30 374	0.42 406	0.73 592	0.37 333	0.32 347	0.40 445	0.29 409	0.37 360	0.30 401

HART	0.38 339	0.45 294	0.34 347	0.42 346	0.33 441	0.41 384	0.34 448	0.42 403	0.33 442	0.43 404	0.34 449	0.42 411	0.34 452	0.41 392	0.38 465	0.40 368	0.32 347	0.42 479	0.32 446	0.40 436	0.32 418

GREAT-IGEV	0.38 339	0.43 282	0.36 359	0.48 375	0.32 428	0.45 461	0.32 422	0.45 459	0.32 432	0.45 455	0.32 432	0.45 466	0.32 433	0.45 463	0.32 418	0.44 392	0.33 360	0.41 463	0.29 409	0.41 447	0.29 386
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	0.38 339	0.43 282	0.33 333	0.46 362	0.33 441	0.45 461	0.32 422	0.45 459	0.32 432	0.45 455	0.32 432	0.45 466	0.33 445	0.45 463	0.32 418	0.38 347	0.38 415	0.38 388	0.37 483	0.37 360	0.36 448

WAO-8	0.38 339	0.38 244	0.38 366	0.38 298	0.38 475	0.38 356	0.38 472	0.38 351	0.38 473	0.38 352	0.38 474	0.38 363	0.38 471	0.38 361	0.38 465	0.38 347	0.38 415	0.38 388	0.37 483	0.38 373	0.38 461

WAO-7	0.38 339	0.38 244	0.38 366	0.38 298	0.38 475	0.38 356	0.38 472	0.38 351	0.38 473	0.38 352	0.38 474	0.38 363	0.38 471	0.38 361	0.38 465	0.38 347	0.38 415	0.38 388	0.38 497	0.38 373	0.38 461

xx1	0.38 339	1.03 453	0.31 319	0.40 321	0.31 414	0.41 384	0.28 341	0.40 365	0.29 359	0.40 366	0.29 362	0.40 378	0.29 364	0.40 372	0.29 354	0.34 317	0.33 360	0.34 350	0.32 446	0.34 331	0.32 418

Venus	0.38 339	0.38 244	0.38 366	0.38 298	0.38 475	0.37 349	0.38 472	0.37 342	0.37 469	0.41 383	0.37 469	0.39 368	0.37 467	0.38 361	0.38 465	0.37 333	0.38 415	0.38 388	0.37 483	0.37 360	0.38 461

IMH	0.38 339	0.38 244	0.38 366	0.38 298	0.38 475	0.38 356	0.38 472	0.38 351	0.38 473	0.42 397	0.38 474	0.40 378	0.38 471	0.38 361	0.38 465	0.38 347	0.38 415	0.39 432	0.38 497	0.38 373	0.38 461

NBS	0.39 353	0.68 360	0.36 359	0.38 298	0.36 463	0.38 356	0.39 487	0.39 356	0.39 486	0.37 350	0.35 458	0.37 360	0.38 471	0.37 357	0.38 465	0.39 360	0.36 402	0.36 376	0.39 501	0.38 373	0.38 461

DF	0.39 353	1.37 545	1.02 588	1.14 552	0.12 231	0.16 233	0.12 232	0.16 237	0.12 239	0.16 235	0.12 227	0.16 235	0.12 232	0.16 236	0.12 228	1.12 593	1.00 584	0.15 233	0.12 229	0.15 228	0.12 223

PAM	0.39 353	1.88 604	0.34 347	0.37 295	0.41 496	0.45 461	0.22 301	0.28 302	0.23 314	0.28 307	0.24 324	0.29 318	0.23 318	0.29 319	0.23 309	0.38 347	0.32 347	0.38 388	0.37 483	0.32 319	0.22 289

HanzoNet	0.39 353	0.38 244	0.40 410	0.39 308	0.41 496	0.38 356	0.38 472	0.38 351	0.38 473	0.39 359	0.39 484	0.38 363	0.38 471	0.39 369	0.40 482	0.38 347	0.38 415	0.40 445	0.38 497	0.38 373	0.40 471

CES	0.39 353	0.47 303	0.36 359	0.36 292	0.37 468	0.45 461	0.35 453	0.35 330	0.40 489	0.36 343	0.44 511	0.47 476	0.36 462	0.44 444	0.36 452	0.37 333	0.39 422	0.44 482	0.35 474	0.37 360	0.36 448

PASM	0.39 353	3.06 684	1.36 670	1.58 639	0.09 164	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 199	0.09 161	0.09 169	0.11 179	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 123	0.11 139	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.11 183

mms	0.40 359	0.45 294	0.35 357	0.48 375	0.36 463	0.47 473	0.34 448	0.45 459	0.38 473	0.47 467	0.33 441	0.45 466	0.32 433	0.45 463	0.32 418	0.39 360	0.38 415	0.38 388	0.37 483	0.39 422	0.39 468

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 359	1.09 463	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.44 450	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.45 422	0.34 389	0.38 388	0.27 373	0.38 373	0.27 349

knoymous	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 486	0.40 365	0.40 488	0.40 365	0.40 489	0.40 366	0.40 487	0.40 378	0.40 484	0.40 372	0.40 482	0.40 368	0.40 427	0.40 445	0.40 503	0.40 436	0.40 471

anonymousa	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 486	0.40 365	0.40 488	0.40 365	0.40 489	0.40 366	0.40 487	0.40 378	0.40 484	0.40 372	0.40 482	0.40 368	0.40 427	0.40 445	0.40 503	0.40 436	0.40 471

riskmin	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 486	0.40 365	0.40 488	0.40 365	0.40 489	0.40 366	0.40 487	0.40 378	0.40 484	0.40 372	0.40 482	0.40 368	0.40 427	0.40 445	0.40 503	0.40 436	0.40 471

Anonymous_2	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 486	0.40 365	0.40 488	0.40 365	0.40 489	0.40 366	0.40 487	0.40 378	0.40 484	0.40 372	0.40 482	0.40 368	0.40 427	0.40 445	0.40 503	0.40 436	0.40 471

Anonymous_1	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 486	0.40 365	0.40 488	0.40 365	0.40 489	0.40 366	0.40 487	0.40 378	0.40 484	0.40 372	0.40 482	0.40 368	0.40 427	0.40 445	0.40 503	0.40 436	0.40 471

AdaStereo	0.40 359	0.40 255	0.40 410	0.40 321	0.40 486	0.40 365	0.40 488	0.40 365	0.40 489	0.40 366	0.40 487	0.40 378	0.40 484	0.40 372	0.40 482	0.40 368	0.40 427	0.40 445	0.40 503	0.40 436	0.40 471
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.
test410_97500	0.41 367	0.89 405	0.31 319	0.40 321	0.31 414	0.40 365	0.31 412	0.40 365	0.31 420	0.61 535	0.53 549	0.40 378	0.31 426	0.40 372	0.31 406	0.58 481	0.47 471	0.38 388	0.29 409	0.38 373	0.29 386

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 367	1.09 463	0.40 410	0.52 432	0.31 414	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.31 420	0.44 443	0.31 422	0.44 456	0.31 426	0.44 444	0.31 406	0.46 434	0.35 396	0.39 432	0.28 394	0.39 422	0.28 377

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 367	1.06 460	0.40 410	0.51 429	0.31 414	0.44 447	0.30 364	0.43 411	0.32 432	0.44 443	0.30 377	0.56 529	0.30 374	0.44 444	0.31 406	0.45 422	0.34 389	0.39 432	0.27 373	0.40 436	0.27 349

Select-FE	0.41 367	0.44 285	0.23 261	0.26 248	0.22 312	0.26 299	0.22 301	0.26 297	0.23 314	0.26 301	0.23 316	0.26 308	0.23 318	0.45 463	0.42 498	0.25 275	0.22 275	0.25 301	0.22 309	0.45 462	2.90 769

water-stereo	0.41 367	0.84 393	0.46 442	0.50 418	0.33 441	0.45 461	0.33 433	0.45 459	0.32 432	0.45 455	0.32 432	0.45 466	0.32 433	0.45 463	0.32 418	0.44 392	0.41 437	0.39 432	0.31 438	0.39 422	0.32 418

GCAP-BAT	0.41 367	1.30 537	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.44 443	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.34 389	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GwcNet-ADL	0.41 367	0.41 268	0.41 424	0.41 336	0.41 496	0.41 384	0.41 497	0.41 384	0.41 499	0.41 383	0.41 495	0.41 393	0.41 496	0.41 392	0.41 490	0.41 376	0.41 437	0.41 463	0.41 513	0.41 447	0.41 480

PSMNet-ADL	0.41 367	0.41 268	0.41 424	0.41 336	0.41 496	0.41 384	0.41 497	0.41 384	0.41 499	0.41 383	0.41 495	0.41 393	0.41 496	0.41 392	0.41 490	0.41 376	0.41 437	0.41 463	0.41 513	0.41 447	0.41 480

GANet-ADL	0.41 367	0.41 268	0.41 424	0.41 336	0.41 496	0.41 384	0.41 497	0.41 384	0.41 499	0.41 383	0.41 495	0.41 393	0.41 496	0.41 392	0.41 490	0.41 376	0.41 437	0.41 463	0.41 513	0.41 447	0.41 480

ADLNet2	0.41 367	0.41 268	0.41 424	0.41 336	0.41 496	0.41 384	0.41 497	0.41 384	0.41 499	0.41 383	0.41 495	0.41 393	0.41 496	0.41 392	0.41 490	0.41 376	0.41 437	0.41 463	0.41 513	0.41 447	0.41 480

ADLNet	0.41 367	0.41 268	0.41 424	0.41 336	0.41 496	0.41 384	0.41 497	0.41 384	0.41 499	0.41 383	0.41 495	0.41 393	0.41 496	0.41 392	0.41 490	0.41 376	0.41 437	0.41 463	0.41 513	0.41 447	0.41 480

FCDSN-DC	0.41 367	0.59 348	0.64 515	0.54 437	0.33 441	0.50 496	0.37 465	0.42 403	0.40 489	0.61 535	0.43 509	0.50 504	0.49 533	0.38 361	0.32 418	0.28 287	0.23 282	0.26 306	0.22 309	0.35 344	0.28 377
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 367	0.46 298	0.33 333	0.49 381	0.33 441	0.49 487	0.33 433	0.49 481	0.33 442	0.49 484	0.33 441	0.49 490	0.33 445	0.51 508	0.33 430	0.41 376	0.30 337	0.41 463	0.30 427	0.79 554	0.29 386

Gwc-CoAtRS	0.41 367	1.49 551	0.32 328	0.42 346	0.32 428	0.41 384	0.32 422	0.41 384	0.33 442	0.41 383	0.32 432	0.41 393	0.32 433	0.41 392	0.32 418	0.39 360	0.28 313	0.39 432	0.28 394	0.40 436	0.28 377

CR-RVC	0.42 381	0.14 142	1.89 717	1.91 655	0.13 241	0.12 179	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 153	0.14 251	0.07 150	0.07 152	0.96 567	1.91 733	0.14 202	0.14 253	0.20 259	0.13 235

S0	0.42 381	0.44 285	0.54 486	0.59 450	0.34 453	0.48 478	0.22 301	0.51 504	0.25 324	0.51 506	0.34 449	0.53 518	0.35 458	0.47 472	0.36 452	0.55 474	0.39 422	0.49 514	0.27 373	0.46 467	0.34 434

UPFNet	0.42 381	1.20 479	0.17 209	0.24 233	0.17 277	0.25 290	0.17 272	1.19 617	0.90 617	0.25 292	0.17 278	0.24 289	0.17 280	0.25 294	0.17 273	0.22 246	0.17 238	0.22 277	0.16 269	1.15 609	0.93 608

quiztm	0.43 384	0.49 311	0.40 410	0.51 429	0.40 486	0.51 508	0.40 488	0.50 490	0.40 489	0.50 497	0.40 487	0.51 515	0.40 484	0.50 498	0.40 482	0.44 392	0.34 389	0.44 482	0.34 461	0.44 457	0.34 434

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 384	1.76 567	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.31 406	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.27 373	0.38 373	0.26 310

KABStereo	0.43 384	1.76 567	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

KMOStereo	0.43 384	1.80 577	0.38 366	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 384	1.77 569	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 384	1.78 572	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 384	1.77 569	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 384	1.77 569	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

DDF-Stereo	0.43 384	1.15 472	0.57 494	0.53 434	0.32 428	0.41 384	0.32 422	0.41 384	0.32 432	0.41 383	0.32 432	0.41 393	0.32 433	0.40 372	0.32 418	0.52 464	0.50 488	0.38 388	0.31 438	0.39 422	0.31 411

DVStereo	0.43 384	0.86 397	0.48 458	0.50 418	0.33 441	0.46 468	0.33 433	0.46 463	0.33 442	0.46 461	0.33 441	0.47 476	0.33 445	0.47 472	0.34 445	0.45 422	0.42 447	0.40 445	0.33 457	0.47 481	0.38 461

psmg	0.43 384	1.91 608	0.92 575	1.91 655	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	1.97 695	1.44 685	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

delet	0.43 384	1.21 525	0.17 209	0.25 240	0.17 277	0.25 290	0.18 281	1.26 671	0.95 626	0.25 292	0.17 278	0.25 296	0.17 280	0.25 294	0.17 273	0.23 258	0.16 208	0.22 277	0.16 269	1.18 617	0.98 614

psm_up	0.43 384	1.19 478	0.17 209	0.25 240	0.18 289	0.25 290	0.19 287	1.26 671	0.91 618	0.26 301	0.17 278	0.25 296	0.17 280	0.25 294	0.17 273	0.22 246	0.17 238	0.23 286	0.16 269	1.18 617	0.99 615

canet-new	0.44 397	1.82 589	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

bcnet-new	0.44 397	1.81 582	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

LWStereo	0.44 397	1.82 589	0.38 366	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

LMStereo	0.44 397	1.80 577	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.45 422	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

CR7Stereo	0.44 397	1.81 582	0.39 377	0.50 418	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.45 422	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

ARStereo	0.44 397	1.80 577	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

ARStereo-new	0.44 397	1.80 577	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

BARStereo	0.44 397	1.78 572	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.44 450	0.30 374	0.44 443	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.45 422	0.34 389	0.39 432	0.26 334	0.38 373	0.26 310

FCBStereo	0.44 397	1.79 576	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

PSGStereo	0.44 397	1.78 572	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

MUNStereo	0.44 397	1.81 582	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.44 447	0.30 364	0.44 450	0.30 374	0.44 443	0.30 377	0.44 456	0.30 374	0.44 444	0.30 364	0.45 422	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

CHEStereo	0.44 397	1.78 572	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

TOTStereo	0.44 397	1.81 582	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 397	1.83 592	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 397	1.81 582	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 397	1.85 598	0.38 366	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 397	1.86 602	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 397	1.80 577	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.44 447	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 397	1.82 589	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.33 360	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 397	1.83 592	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.43 413	0.30 364	0.44 392	0.36 402	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

Monster-pub-mixall	0.44 397	0.56 340	0.60 500	0.38 298	0.27 334	0.37 349	0.27 330	0.37 342	0.29 359	0.38 352	0.27 339	0.38 363	0.29 364	0.85 579	0.27 329	1.46 667	0.26 292	0.34 350	0.26 334	0.36 355	0.53 528

depthmonostereo	0.44 397	0.85 395	0.46 442	0.54 437	0.40 486	0.52 512	0.38 472	0.52 509	0.35 457	0.47 467	0.34 449	0.46 470	0.34 452	0.47 472	0.34 445	0.45 422	0.43 452	0.41 463	0.33 457	0.41 447	0.32 418

MMNet	0.44 397	1.24 533	0.17 209	0.25 240	0.17 277	0.25 290	0.18 281	1.26 671	0.93 624	0.25 292	0.17 278	0.25 296	0.18 292	0.25 294	0.17 273	0.23 258	0.16 208	0.23 286	0.16 269	1.20 621	0.99 615

rgla	0.45 420	0.54 334	0.33 333	0.67 470	0.32 428	0.48 478	0.33 433	0.48 473	0.33 442	0.48 474	0.94 625	0.48 483	0.33 445	0.47 472	0.33 430	0.45 422	0.52 497	0.53 532	0.31 438	0.45 462	0.32 418

LACA_dic	0.45 420	0.13 120	1.78 699	1.70 649	0.12 231	0.13 182	0.12 232	0.16 237	0.15 263	0.13 189	0.12 227	0.13 189	0.11 190	0.16 236	0.13 240	1.73 679	1.69 708	0.16 239	0.11 194	0.13 189	0.13 235

RMAStereo	0.45 420	1.81 582	0.40 410	0.50 418	0.31 414	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.31 420	0.44 443	0.31 422	0.44 456	0.32 433	0.44 444	0.31 406	0.46 434	0.35 396	0.39 432	0.27 373	0.39 422	0.27 349

252Zero-FE	0.45 420	0.50 316	0.36 359	0.50 418	0.36 463	0.50 496	0.36 459	0.50 490	0.36 467	0.49 484	0.36 462	0.49 490	0.36 462	0.54 519	0.41 490	0.45 422	0.34 389	0.45 487	0.34 461	0.55 509	0.75 586

Monster-pub-eth3d	0.45 420	0.57 343	0.60 500	0.39 308	0.28 341	0.37 349	0.28 341	0.37 342	0.30 374	0.39 359	0.29 362	0.39 368	0.30 374	0.92 591	0.27 329	1.42 664	0.28 313	0.34 350	0.28 394	0.37 360	0.53 528

Replicate-Monster	0.45 420	0.57 343	0.60 500	0.40 321	0.29 354	0.37 349	0.27 330	0.37 342	0.30 374	0.40 366	0.31 422	0.40 378	0.30 374	0.99 599	0.27 329	1.36 660	0.31 342	0.34 350	0.30 427	0.36 355	0.54 531

SCV_C0	0.45 420	0.88 402	0.49 465	0.54 437	0.37 468	0.48 478	0.37 465	0.48 473	0.37 469	0.48 474	0.36 462	0.48 483	0.37 467	0.49 489	0.37 462	0.50 456	0.41 437	0.44 482	0.34 461	0.44 457	0.34 434

RAFT-Stereo-weight	0.45 420	1.90 607	0.34 347	0.42 346	0.36 463	0.43 412	0.35 453	0.42 403	0.34 453	0.42 397	0.34 449	0.44 456	0.34 452	0.41 392	0.34 445	0.38 347	0.32 347	0.38 388	0.32 446	0.38 373	0.33 427

TorneroNet-64	0.45 420	0.27 213	0.30 301	0.58 447	0.27 334	0.70 546	0.30 364	0.28 302	0.73 600	0.73 558	0.28 347	0.71 557	0.66 567	0.75 560	0.27 329	0.27 281	0.29 327	0.37 380	0.75 607	0.28 302	0.30 401

416test	0.46 429	0.55 337	0.33 333	0.67 470	0.33 441	0.48 478	0.33 433	0.48 473	0.33 442	0.48 474	0.99 630	0.48 483	0.33 445	0.48 482	0.33 430	0.45 422	0.52 497	0.54 535	0.32 446	0.45 462	0.32 418

ATMStereo	0.46 429	1.99 617	0.40 410	0.51 429	0.31 414	0.44 447	0.31 412	0.44 450	0.31 420	0.44 443	0.31 422	0.44 456	0.31 426	0.44 444	0.32 418	0.47 441	0.35 396	0.39 432	0.27 373	0.39 422	0.27 349

SCV	0.46 429	0.94 422	0.45 436	0.54 437	0.37 468	0.48 478	0.38 472	0.48 473	0.37 469	0.48 474	0.39 484	0.48 483	0.37 467	0.49 489	0.37 462	0.50 456	0.46 463	0.44 482	0.34 461	0.44 457	0.34 434

otaku	0.46 429	0.46 298	0.46 442	0.46 362	0.46 518	0.46 468	0.46 517	0.46 463	0.46 517	0.46 461	0.46 520	0.46 470	0.46 517	0.46 468	0.46 511	0.46 434	0.46 463	0.46 491	0.46 530	0.46 467	0.46 498

Dean	0.46 429	0.46 298	0.46 442	0.46 362	0.46 518	0.46 468	0.46 517	0.46 463	0.46 517	0.47 467	0.46 520	0.46 470	0.46 517	0.46 468	0.46 511	0.46 434	0.46 463	0.46 491	0.46 530	0.46 467	0.46 498

ACVNet_1	0.46 429	0.47 303	0.46 442	0.46 362	0.46 518	0.46 468	0.46 517	0.46 463	0.47 523	0.46 461	0.46 520	0.46 470	0.46 517	0.46 468	0.46 511	0.46 434	0.46 463	0.47 501	0.46 530	0.46 467	0.46 498

ACVNet-4b	0.46 429	0.46 298	0.46 442	0.46 362	0.46 518	0.46 468	0.46 517	0.46 463	0.46 517	0.46 461	0.46 520	0.46 470	0.46 517	0.47 472	0.46 511	0.46 434	0.46 463	0.46 491	0.46 530	0.46 467	0.46 498

PML	0.46 429	1.36 543	0.29 297	0.58 447	0.30 366	0.57 526	0.29 356	0.57 520	0.29 359	0.57 527	0.29 362	0.57 533	0.29 364	0.56 524	0.29 354	0.52 464	0.30 337	0.53 532	0.31 438	0.53 506	0.30 401

Anonymus	0.47 437	0.73 369	0.46 442	0.43 353	0.54 551	0.53 514	0.27 330	0.39 356	0.35 457	0.33 332	0.40 487	0.33 337	0.38 471	0.53 516	0.54 541	0.56 478	0.36 402	0.49 514	0.53 553	0.66 525	0.54 531

LG-Stereo_L1	0.47 437	0.52 326	0.47 450	0.62 456	0.39 485	0.53 514	0.40 488	0.53 511	0.39 486	0.53 513	0.39 484	0.53 518	0.39 483	0.53 516	0.39 479	0.55 474	0.46 463	0.49 514	0.37 483	0.49 488	0.37 454

Ntro	0.47 437	0.47 303	0.46 442	0.46 362	0.46 518	0.47 473	0.47 523	0.46 463	0.47 523	0.46 461	0.46 520	0.47 476	0.46 517	0.47 472	0.47 519	0.47 441	0.46 463	0.46 491	0.46 530	0.46 467	0.46 498

HaxPig	0.47 437	0.47 303	0.47 450	0.49 381	0.47 526	0.47 473	0.47 523	0.47 469	0.47 523	0.47 467	0.47 529	0.47 476	0.47 526	0.47 472	0.47 519	0.47 441	0.47 471	0.47 501	0.47 537	0.47 481	0.48 508

UNDER WATER	0.47 437	0.47 303	0.47 450	0.47 369	0.47 526	0.47 473	0.47 523	0.47 469	0.47 523	0.47 467	0.47 529	0.47 476	0.46 517	0.47 472	0.47 519	0.47 441	0.47 471	0.47 501	0.46 530	0.47 481	0.47 506

LVE	0.47 437	0.47 303	0.47 450	0.47 369	0.49 534	0.47 473	0.47 523	0.47 469	0.49 532	0.47 467	0.47 529	0.47 476	0.46 517	0.47 472	0.47 519	0.47 441	0.47 471	0.48 509	0.47 537	0.47 481	0.47 506

GASTEREO	0.48 443	1.21 525	0.47 450	0.57 445	0.38 475	0.50 496	0.38 472	0.50 490	0.38 473	0.50 497	0.38 474	0.50 504	0.38 471	0.50 498	0.38 465	0.52 464	0.42 447	0.46 491	0.34 461	0.46 467	0.34 434

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 443	0.55 337	0.47 450	0.63 458	0.41 496	0.56 520	0.44 507	0.56 517	0.41 499	0.56 524	0.41 495	0.57 533	0.42 502	0.56 524	0.41 490	0.55 474	0.43 452	0.51 526	0.37 483	0.51 499	0.37 454

fffft	0.48 443	0.51 324	0.45 436	0.52 432	0.45 516	0.52 512	0.45 513	0.52 509	0.48 530	0.53 513	0.45 516	0.52 516	0.45 513	0.52 513	0.46 511	0.51 462	0.41 437	0.50 520	0.41 513	0.50 493	0.41 480
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 443	0.48 309	0.48 458	0.48 375	0.48 530	0.48 478	0.48 532	0.48 473	0.48 530	0.48 474	0.48 533	0.48 483	0.48 527	0.48 482	0.48 525	0.48 446	0.48 477	0.48 509	0.48 541	0.48 485	0.48 508

notaker	0.48 443	0.49 311	0.48 458	0.48 375	0.48 530	0.48 478	0.48 532	0.48 473	0.49 532	0.48 474	0.48 533	0.48 483	0.48 527	0.48 482	0.48 525	0.48 446	0.48 477	0.48 509	0.48 541	0.48 485	0.49 514

LL-Strereo2	0.48 443	1.73 565	0.51 477	0.59 450	0.34 453	0.42 405	0.33 433	0.40 365	0.31 420	0.42 397	0.33 441	0.42 411	0.31 426	0.44 444	0.39 479	0.60 487	0.51 493	0.44 482	0.33 457	0.44 457	0.33 427

416test1013	0.49 449	0.80 386	0.33 333	0.67 470	0.33 441	0.48 478	0.41 497	0.48 473	0.39 486	0.48 474	0.93 624	0.52 516	0.32 433	0.52 513	0.38 465	0.49 449	0.51 493	0.53 532	0.37 483	0.51 499	0.36 448

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 449	0.98 427	0.64 515	0.84 506	0.46 518	0.45 461	0.35 453	0.47 469	0.47 523	0.45 455	0.34 449	0.46 470	0.48 527	0.46 468	0.35 449	0.39 360	0.71 554	0.39 432	0.35 474	0.41 447	0.41 480

ACVNet_2	0.49 449	0.49 311	0.49 465	0.49 381	0.49 534	0.49 487	0.49 534	0.49 481	0.49 532	0.49 484	0.49 536	0.49 490	0.49 533	0.49 489	0.49 527	0.49 449	0.49 480	0.49 514	0.49 545	0.49 488	0.49 514

FoundationStereo	0.50 452	0.50 316	0.50 471	0.50 418	0.50 538	0.50 496	0.50 538	0.50 490	0.50 537	0.50 497	0.50 540	0.50 504	0.50 537	0.50 498	0.50 530	0.50 456	0.50 488	0.50 520	0.50 547	0.50 493	0.50 517

StereoAnything_RVC	0.50 452	0.50 316	0.50 471	0.50 418	0.50 538	0.50 496	0.50 538	0.50 490	0.50 537	0.50 497	0.50 540	0.50 504	0.50 537	0.50 498	0.50 530	0.50 456	0.50 488	0.50 520	0.50 547	0.50 493	0.50 517

dual_stereo	0.50 452	0.50 316	0.50 471	0.50 418	0.50 538	0.50 496	0.50 538	0.50 490	0.50 537	0.50 497	0.50 540	0.50 504	0.50 537	0.50 498	0.50 530	0.50 456	0.50 488	0.50 520	0.50 547	0.50 493	0.50 517

GCST	0.50 452	2.08 620	0.38 366	0.53 434	0.35 457	0.49 487	0.35 453	0.50 490	0.35 457	0.49 484	0.35 458	0.49 490	0.35 458	0.49 489	0.35 449	0.48 446	0.37 407	0.45 487	0.33 457	0.44 457	0.33 427

SANet	0.50 452	0.50 316	0.50 471	0.50 418	0.50 538	0.50 496	0.50 538	0.50 490	0.50 537	0.50 497	0.50 540	0.50 504	0.50 537	0.50 498	0.50 530	0.50 456	0.50 488	0.50 520	0.50 547	0.50 493	0.50 517

CR-Stereo	0.51 457	0.14 142	1.94 732	1.87 652	0.14 245	0.13 182	0.14 246	0.19 250	0.18 288	0.13 189	0.13 248	0.18 248	0.17 280	0.14 206	0.15 257	1.89 689	1.93 734	0.19 262	0.14 253	0.20 259	0.15 249

MSCF	0.51 457	1.40 548	0.49 465	0.58 447	0.38 475	0.50 496	0.38 472	0.54 513	0.41 499	0.52 510	0.41 495	0.53 518	0.42 502	0.53 516	0.41 490	0.60 487	0.47 471	0.48 509	0.37 483	0.48 485	0.38 461

UGAM-zero	0.51 457	2.17 630	0.39 377	0.53 434	0.36 463	0.50 496	0.36 459	0.50 490	0.36 467	0.49 484	0.36 462	0.50 504	0.35 458	0.50 498	0.36 452	0.49 449	0.37 407	0.47 501	0.35 474	0.46 467	0.34 434

UGAM	0.51 457	2.23 635	0.39 377	0.54 437	0.35 457	0.50 496	0.35 453	0.49 481	0.35 457	0.49 484	0.35 458	0.49 490	0.36 462	0.50 498	0.36 452	0.49 449	0.37 407	0.45 487	0.34 461	0.45 462	0.34 434

Selective-IGEV	0.51 457	0.55 337	0.45 436	0.69 476	0.45 516	0.61 531	0.45 513	0.50 490	0.40 489	0.56 524	0.44 511	0.55 526	0.40 484	0.72 554	0.67 563	0.59 484	0.46 463	0.45 487	0.34 461	0.46 467	0.37 454

RCA-Stereo	0.51 457	3.22 690	0.34 347	0.44 357	0.34 453	0.44 447	0.34 448	0.43 411	0.34 453	0.43 404	0.34 449	0.44 456	0.33 445	0.43 413	0.33 430	0.38 347	0.29 327	0.38 388	0.29 409	0.38 373	0.29 386

DN	0.53 463	0.85 395	0.45 436	0.65 465	0.44 512	0.60 529	0.44 507	0.60 529	0.44 512	0.60 533	0.45 516	0.60 538	0.44 509	0.60 533	0.44 504	0.56 478	0.42 447	0.56 539	0.42 521	0.56 512	0.42 487

MGW-Stereo	0.54 464	2.14 627	0.41 424	0.64 463	0.42 506	0.63 536	0.38 472	0.59 526	0.26 338	0.58 531	0.42 505	0.56 529	0.29 364	0.49 489	0.26 326	0.59 484	0.39 422	0.50 520	0.40 503	0.53 506	0.39 468

AIO-test1	0.54 464	0.60 352	0.52 481	0.66 469	0.47 526	0.61 531	0.47 523	0.58 523	0.46 517	0.61 535	0.46 520	0.61 541	0.45 513	0.62 535	0.45 507	0.61 491	0.52 497	0.57 540	0.48 541	0.57 515	0.48 508

castereo++	0.54 464	3.59 696	1.15 598	1.31 623	0.14 245	0.16 233	0.14 246	0.16 237	0.14 251	0.16 235	0.14 254	0.16 235	0.13 246	0.16 236	0.14 245	1.45 666	1.16 610	0.15 233	0.14 253	0.15 228	0.13 235

FENet	0.54 464	1.52 552	1.19 604	1.41 633	0.23 318	0.35 336	0.23 311	0.35 330	0.23 314	0.34 335	0.23 316	0.35 344	0.23 318	0.35 343	0.23 309	1.40 663	1.07 594	0.32 333	0.23 317	0.33 326	0.23 291

PSMNet_ROB	0.54 464	0.54 334	0.54 486	0.54 437	0.53 548	0.54 518	0.54 548	0.53 511	0.54 548	0.54 519	0.54 551	0.54 522	0.53 544	0.54 519	0.54 541	0.54 468	0.53 501	0.54 535	0.54 555	0.54 508	0.54 531

AIO-test2	0.55 469	0.59 348	0.52 481	0.67 470	0.47 526	0.61 531	0.47 523	0.61 533	0.47 523	0.61 535	0.47 529	0.61 541	0.48 527	0.62 535	0.47 519	0.64 502	0.53 501	0.58 541	0.47 537	0.58 517	0.48 508

CFNet-ft	0.55 469	1.57 554	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.20 253	2.53 772	1.61 690	0.14 251	0.20 256	0.14 254	0.20 258	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	1.56 684	1.24 693

S	0.56 471	0.61 354	0.54 486	0.68 475	0.48 530	0.65 538	0.49 534	0.63 535	0.49 532	0.64 543	0.49 536	0.64 545	0.48 527	0.62 535	0.49 527	0.63 500	0.62 527	0.59 544	0.48 541	0.57 515	0.48 508

MyStereo04	0.56 471	3.72 702	0.59 496	0.49 381	0.41 496	0.36 340	0.32 422	0.37 342	0.31 420	0.34 335	0.46 520	0.35 344	0.32 433	0.35 343	0.33 430	0.49 449	0.45 461	0.34 350	0.32 446	0.35 344	0.43 490

CASS	0.57 473	0.89 405	0.56 490	0.57 445	0.56 552	0.56 520	0.56 550	0.56 517	0.53 546	0.57 527	0.57 554	0.59 537	0.48 527	0.56 524	0.57 545	0.55 474	0.56 506	0.47 501	0.56 561	0.62 521	0.56 542
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GeoAtt-pt-L (ZS)	0.60 474	0.70 364	0.51 477	0.75 494	0.46 518	0.72 550	0.46 517	0.76 556	0.46 517	0.72 555	0.46 520	0.72 560	0.46 517	0.72 554	0.46 511	0.75 532	0.51 493	0.70 565	0.45 527	0.69 534	0.45 495

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 474	5.10 735	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.30 364	0.44 392	0.37 407	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

PointNet	0.60 474	0.75 374	0.49 465	0.79 497	0.50 538	0.79 559	0.49 534	0.79 559	0.49 532	0.80 570	0.49 536	0.79 571	0.49 533	0.80 565	0.49 527	0.63 500	0.40 427	0.63 548	0.40 503	0.63 522	0.40 471

ACMStereo	0.60 474	5.12 736	0.39 377	0.49 381	0.30 366	0.43 412	0.30 364	0.43 411	0.30 374	0.43 404	0.30 377	0.43 420	0.30 374	0.44 444	0.30 364	0.44 392	0.37 407	0.38 388	0.26 334	0.38 373	0.26 310

LG-Stereo	0.60 474	0.58 345	0.47 450	0.64 463	0.74 590	1.00 588	0.69 582	0.57 520	0.41 499	0.57 527	0.41 495	0.57 533	0.41 496	1.00 601	0.75 597	0.91 556	0.51 493	0.52 529	0.37 483	0.52 502	0.37 454

MonSter	0.60 474	0.64 357	0.52 481	0.62 456	0.44 512	2.07 710	0.44 507	0.62 534	0.44 512	0.62 539	0.44 511	0.62 543	0.44 509	0.62 535	0.44 504	0.58 481	0.42 447	0.62 546	0.46 530	0.58 517	0.42 487

MyStereo07	0.60 474	3.72 702	0.48 458	0.49 381	0.41 496	0.36 340	0.32 422	0.49 481	0.43 509	0.51 506	0.42 505	0.49 490	0.43 507	0.51 508	0.64 556	0.49 449	0.45 461	0.34 350	0.32 446	0.35 344	0.43 490

castereo	0.61 481	3.79 704	1.35 662	1.52 637	0.15 260	0.17 240	0.16 262	0.20 258	0.21 303	0.18 247	0.16 270	0.21 265	0.12 232	0.26 306	0.17 273	1.43 665	1.38 681	0.17 249	0.16 269	0.18 252	0.16 252

WCG-NET	0.61 481	1.21 525	0.54 486	0.61 455	0.53 548	0.67 541	0.53 545	0.66 541	0.53 546	0.64 543	0.53 549	0.65 549	0.53 544	0.59 531	0.52 537	0.65 504	0.48 477	0.64 550	0.52 551	0.58 517	0.50 517

GEAStereo	0.62 483	3.91 709	0.48 458	0.69 476	0.38 475	0.51 508	0.38 472	0.51 504	0.38 473	0.53 513	0.38 474	0.50 504	0.38 471	0.51 508	0.38 465	0.54 468	0.43 452	0.46 491	0.34 461	0.46 467	0.34 434

gasm-f	0.62 483	3.91 709	0.48 458	0.69 476	0.38 475	0.51 508	0.38 472	0.51 504	0.38 473	0.53 513	0.38 474	0.50 504	0.38 471	0.51 508	0.38 465	0.54 468	0.43 452	0.46 491	0.34 461	0.46 467	0.34 434

SMoEStereo_RVC	0.63 485	0.75 374	0.51 477	0.73 490	0.53 548	0.71 548	0.47 523	0.67 542	0.58 552	0.74 563	0.60 560	0.72 560	0.53 544	0.74 559	0.51 535	0.61 491	0.62 527	0.62 546	0.61 570	0.63 522	0.61 548

anonymity	0.63 485	0.69 361	0.56 490	0.71 484	0.56 552	0.71 548	0.56 550	0.71 549	0.56 549	0.72 555	0.56 553	0.71 557	0.56 548	0.71 552	0.58 547	0.68 509	0.55 504	0.68 557	0.55 557	0.68 530	0.54 531

SE	0.64 487	0.73 369	0.77 554	0.79 497	0.59 555	0.78 556	0.54 548	0.58 523	0.58 552	0.78 567	0.59 558	0.63 544	0.18 292	0.78 562	0.52 537	0.80 541	0.65 532	0.69 560	0.57 564	0.75 545	0.52 525

PAM_32	0.64 487	2.38 650	0.51 477	0.92 519	0.43 511	0.53 514	0.44 507	0.87 571	0.43 509	0.52 510	0.45 516	0.53 518	0.40 484	0.54 519	0.46 511	0.62 496	0.56 506	0.48 509	0.45 527	0.76 548	0.44 493

CRFU-Net	0.65 489	1.67 557	1.22 654	1.96 660	0.27 334	0.41 384	0.27 330	0.41 384	0.27 343	0.40 366	0.26 335	0.41 393	0.27 343	0.40 372	0.27 329	1.80 682	1.62 702	0.34 350	0.23 317	0.33 326	0.23 291

LMCR-Stereo	0.65 489	0.63 355	0.65 519	0.65 465	0.65 570	0.66 540	0.63 561	0.58 523	0.65 566	0.63 542	0.64 568	0.65 549	0.65 564	0.66 543	0.66 562	0.66 506	0.64 530	0.65 554	0.67 588	0.68 530	0.73 582

test410	0.66 491	5.69 759	0.31 319	0.40 321	0.31 414	0.41 384	0.31 412	0.40 365	0.31 420	0.62 539	0.55 552	0.40 378	0.31 426	0.40 372	0.31 406	0.59 484	0.47 471	0.38 388	0.29 409	0.38 373	0.30 401

KSHMR	0.66 491	0.50 316	0.48 458	1.15 555	0.52 545	0.49 487	0.51 542	0.49 481	0.71 594	0.67 549	0.50 540	1.16 629	1.11 629	0.66 543	0.52 537	0.49 449	0.49 480	0.51 526	0.66 584	0.50 493	1.14 634

TorneroNet	0.66 491	0.53 330	0.50 471	0.50 418	0.64 568	1.06 605	0.70 588	0.50 490	0.51 544	0.49 484	0.69 584	0.49 490	0.50 537	0.48 482	1.15 640	0.71 516	0.49 480	1.14 628	1.08 641	0.49 488	0.49 514

GES	0.66 491	2.34 646	0.29 297	0.41 336	0.29 354	0.41 384	0.29 356	0.42 403	0.29 359	0.40 366	0.41 495	0.41 393	0.30 374	0.51 508	0.29 354	0.32 306	0.29 327	0.32 333	2.46 776	2.49 738	0.30 401

cf-r	0.66 491	2.17 630	0.12 136	0.18 185	0.12 231	0.18 244	2.70 776	2.60 750	0.12 239	0.18 247	0.12 227	0.18 248	0.12 232	0.18 248	0.12 228	0.15 167	0.11 139	0.15 233	0.11 194	1.81 696	1.74 744

DSFCA	0.66 491	0.73 369	0.78 556	0.65 465	0.65 570	0.64 537	0.64 562	0.65 538	0.63 564	0.64 543	0.64 568	0.64 545	0.64 562	0.65 542	0.65 559	0.65 504	0.65 532	0.65 554	0.65 581	0.66 525	0.64 558

MWDA-net	0.67 497	0.66 358	0.45 436	2.84 707	0.46 518	0.73 551	0.45 513	0.71 549	0.44 512	0.72 555	0.45 516	0.70 556	0.45 513	0.70 550	0.44 504	0.61 491	0.41 437	0.61 545	0.43 524	0.61 520	0.42 487

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 497	0.78 381	0.67 525	0.67 470	0.66 573	0.67 541	0.67 569	0.65 538	0.66 568	0.66 547	0.67 573	0.66 552	0.67 569	0.67 545	0.72 591	0.66 506	0.67 535	0.67 556	0.67 588	0.67 528	0.67 564

DEFOM-Stereo	0.68 499	3.11 686	1.40 676	1.63 647	0.25 326	0.31 319	0.25 320	0.31 317	0.28 349	0.31 321	0.29 362	0.29 318	0.27 343	0.31 328	0.28 338	1.59 674	1.47 687	0.30 323	0.29 409	0.30 310	0.28 377

ssnet_v2	0.68 499	1.96 616	1.25 658	0.29 257	0.20 299	0.30 312	0.20 291	0.29 307	0.22 307	1.50 691	0.20 303	0.31 328	0.20 304	0.27 310	0.22 301	0.24 268	1.49 688	0.26 306	0.18 299	3.90 761	0.19 280

ARAFT	0.68 499	0.81 390	0.63 512	0.74 493	0.60 557	0.78 556	0.62 560	0.77 558	0.66 568	0.74 563	0.63 566	0.75 566	0.62 561	0.83 574	0.60 552	0.70 515	0.55 504	0.70 565	0.60 568	0.78 552	0.55 539

mm2	0.69 502	0.69 361	0.69 535	0.69 476	0.69 579	0.69 543	0.69 582	0.69 544	0.69 581	0.69 552	0.69 584	0.69 553	0.69 580	0.69 548	0.69 578	0.69 510	0.69 547	0.69 560	0.69 594	0.69 534	0.69 568

mm1	0.69 502	0.69 361	0.69 535	0.69 476	0.69 579	0.69 543	0.69 582	0.69 544	0.69 581	0.69 552	0.69 584	0.69 553	0.69 580	0.69 548	0.69 578	0.69 510	0.69 547	0.69 560	0.69 594	0.69 534	0.69 568

NINENet	0.69 502	3.87 708	1.20 607	1.98 661	0.05 126	0.40 365	0.04 109	0.40 365	0.05 131	0.41 383	0.04 116	0.41 393	0.05 124	0.40 372	0.05 121	1.79 681	1.56 694	0.34 350	0.22 309	0.34 331	0.23 291

VIP-Stereo	0.70 505	2.97 683	2.43 749	2.49 696	0.16 271	0.25 290	0.16 262	0.25 291	0.16 271	0.25 292	0.18 295	0.25 296	0.16 268	0.26 306	0.16 266	1.86 683	1.26 664	0.23 286	0.15 266	0.23 282	0.15 249

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 505	0.72 368	0.71 541	0.80 501	0.62 567	0.82 567	0.61 559	0.81 565	0.62 561	0.81 573	0.63 566	0.80 573	0.70 584	0.73 557	0.61 554	0.76 535	0.61 526	0.74 573	0.61 570	0.77 550	0.61 548

DMCA-RVC	0.70 505	0.80 386	0.70 538	0.70 482	0.70 583	0.70 546	0.70 588	0.71 549	0.70 589	0.70 554	0.71 594	0.71 557	0.70 584	0.70 550	0.69 578	0.69 510	0.70 550	0.69 560	0.70 598	0.69 534	0.70 571

MyStereo8	0.71 508	3.92 711	0.52 481	0.59 450	0.52 545	0.57 526	0.53 545	0.59 526	0.50 537	0.59 532	0.51 546	0.57 533	0.50 537	0.56 524	0.52 537	0.54 468	0.49 480	0.54 535	0.49 545	0.55 509	0.50 517

HH	0.71 508	2.54 657	0.74 549	1.10 546	0.32 428	0.41 384	0.37 465	0.69 544	0.78 604	0.73 558	0.90 617	0.75 566	1.00 616	0.84 575	0.69 578	0.69 510	0.40 427	0.35 366	0.26 334	0.35 344	0.26 310

HanStereo	0.71 508	2.54 657	0.74 549	1.10 546	0.32 428	0.41 384	0.37 465	0.69 544	0.78 604	0.73 558	0.90 617	0.75 566	1.00 616	0.84 575	0.69 578	0.69 510	0.40 427	0.35 366	0.26 334	0.35 344	0.26 310

CAR	0.72 511	0.76 377	0.59 496	0.84 506	1.19 648	0.81 564	0.58 553	0.81 565	0.58 552	0.81 573	0.58 556	0.83 578	0.59 555	0.82 569	0.59 550	0.71 516	0.49 480	0.73 568	0.68 590	0.87 568	0.52 525

MSE-Stereo	0.72 511	0.76 377	0.59 496	0.84 506	1.19 648	0.81 564	0.58 553	0.81 565	0.58 552	0.81 573	0.58 556	0.83 578	0.59 555	0.82 569	0.59 550	0.71 516	0.49 480	0.73 568	0.68 590	0.87 568	0.52 525

zero-FE	0.72 511	1.31 539	0.66 521	0.92 519	0.60 557	0.82 567	0.58 553	0.82 568	0.58 552	0.81 573	0.60 560	0.81 576	0.60 557	0.82 569	0.58 547	0.74 531	0.59 518	0.73 568	0.52 551	0.76 548	0.51 524

ktn	0.72 511	0.53 330	1.08 592	1.14 552	0.51 544	1.22 666	1.36 707	0.51 504	0.59 557	0.51 506	0.51 546	0.69 553	1.20 641	0.67 545	0.51 535	0.51 462	0.49 480	0.58 541	0.66 584	0.52 502	0.53 528

MGA	0.73 515	0.76 377	0.60 500	0.92 519	1.17 644	0.81 564	0.59 557	0.84 569	0.62 561	0.81 573	0.59 558	0.84 580	0.60 557	0.81 568	0.61 554	0.71 516	0.53 501	0.89 595	0.53 553	0.75 545	0.54 531

DStereoRT	0.73 515	0.81 390	0.73 548	0.71 484	0.74 590	0.73 551	0.75 597	0.71 549	0.71 594	0.74 563	0.72 597	0.73 563	0.80 601	0.71 552	0.73 592	0.76 535	0.71 554	0.73 568	0.72 603	0.70 538	0.76 589

CroCo-Stereo	0.73 515	1.22 531	0.25 271	1.22 609	0.25 326	1.22 666	0.25 320	1.22 667	0.25 324	1.22 676	0.25 330	1.22 678	0.25 326	1.22 678	0.25 321	1.22 649	0.26 292	1.21 687	0.25 328	1.22 669	0.25 304
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AFF-stereo	0.73 515	0.88 402	0.67 525	0.75 494	0.68 578	0.75 553	0.64 562	0.80 562	0.72 597	0.83 578	0.70 588	0.82 577	0.64 562	0.84 575	0.67 563	0.77 538	0.63 529	0.81 585	0.63 572	0.78 552	0.62 551

monster-pro	0.75 519	1.67 557	0.64 515	0.89 512	0.57 554	0.86 573	0.56 550	0.87 571	0.56 549	0.87 579	0.57 554	0.88 583	0.57 550	0.87 580	0.57 545	0.79 539	0.58 512	0.76 576	0.54 555	0.77 550	0.54 531

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 519	0.92 416	0.85 567	0.96 531	0.59 555	1.27 670	0.44 507	0.59 526	0.69 581	0.91 584	0.68 579	0.55 526	0.61 560	1.06 616	0.83 610	0.62 496	0.70 550	0.90 596	0.41 513	0.89 572	0.56 542

MyStereo06	0.75 519	4.12 713	0.60 500	0.63 458	0.61 562	0.62 534	0.66 565	0.56 517	0.45 516	0.55 522	0.48 533	0.54 522	0.46 517	0.57 529	0.45 507	0.60 487	0.57 508	0.64 550	0.55 557	0.72 540	0.55 539

GCAP-Stereo	0.75 519	4.15 716	0.42 430	0.75 494	0.35 457	0.78 556	0.40 488	0.79 559	0.38 473	0.78 567	0.36 462	0.78 569	0.36 462	0.79 563	0.39 479	0.75 532	0.39 422	0.76 576	0.39 501	0.75 545	0.39 468

GANet-RSSM	0.75 519	1.91 608	0.14 167	0.47 369	0.14 245	0.21 263	3.21 793	2.30 736	0.14 251	0.46 461	0.14 254	0.23 283	0.18 292	0.21 268	0.14 245	0.18 217	0.27 305	0.37 380	0.13 248	2.13 719	2.12 754

RSM++	0.76 524	0.82 392	0.66 521	0.85 510	0.64 568	0.85 571	0.71 591	0.94 585	0.64 565	0.87 579	0.67 573	0.87 582	0.65 564	0.84 575	0.65 559	0.81 545	0.70 550	0.79 580	0.71 601	0.83 564	0.70 571

CroCo-Stereo Lap2	0.77 525	1.29 535	0.29 297	1.27 614	0.29 354	1.27 670	0.26 327	1.26 671	0.26 338	1.26 677	0.26 335	1.27 682	0.26 336	1.26 680	0.27 329	1.27 652	0.27 305	1.27 691	0.27 373	1.27 673	0.27 349

PSMNet-RSSM	0.77 525	2.76 674	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.20 253	2.66 774	2.79 764	0.14 251	0.21 267	0.14 254	0.21 265	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	2.52 742	2.31 759

GwcNet-RSSM	0.77 525	2.77 676	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.20 253	2.67 775	2.78 763	0.14 251	0.20 256	0.14 254	0.20 258	0.14 251	0.21 268	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	2.52 742	2.31 759

4D-IteraStereo	0.78 528	3.13 687	0.89 568	0.69 476	0.32 428	0.40 365	0.32 422	0.76 556	0.97 629	0.52 510	0.65 570	0.89 586	0.32 433	0.76 561	0.98 622	0.83 550	0.94 582	0.35 366	0.27 373	0.70 538	0.89 604

Pro-Stereo	0.79 529	0.53 330	0.38 366	0.49 381	0.38 475	0.49 487	0.37 465	0.49 481	0.67 570	0.50 497	0.38 474	1.10 621	0.38 471	0.49 489	0.38 465	0.71 516	0.88 576	5.98 809	0.36 480	0.46 467	0.36 448

hitnet-ft	0.79 529	2.78 679	0.14 167	0.20 206	0.14 245	0.21 263	2.89 777	2.80 765	0.14 251	0.20 256	0.14 254	0.20 258	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 199	0.12 154	0.17 249	0.12 229	2.54 750	2.33 761

G-Net	0.79 529	0.79 383	0.79 559	0.79 497	0.79 603	0.79 559	0.79 602	0.79 559	0.79 608	0.79 569	0.79 609	0.79 571	0.79 600	0.79 563	0.79 602	0.79 539	0.79 567	0.79 580	0.79 614	0.79 554	0.79 594

MyStereo05	0.80 532	4.12 713	0.63 512	0.63 458	0.61 562	0.62 534	0.66 565	0.65 538	0.62 561	0.67 549	0.61 564	0.65 549	0.58 553	0.67 545	0.55 544	0.60 487	0.57 508	0.64 550	0.55 557	0.72 540	0.55 539

UDG	0.80 532	2.21 634	0.60 500	0.91 516	0.60 557	0.90 578	0.58 553	0.88 575	0.60 558	0.90 582	0.60 560	0.88 583	0.60 557	0.90 585	0.58 547	0.86 554	0.60 521	0.84 591	0.59 567	0.84 565	0.61 548

ccnet	0.80 532	2.28 638	0.33 333	0.50 418	0.33 441	0.50 496	0.33 433	0.50 490	0.33 442	0.49 484	0.33 441	0.49 490	1.56 706	2.38 740	0.33 430	0.41 376	0.29 327	0.42 479	1.57 723	2.28 725	0.29 386

NaN_ROB	0.80 532	0.80 386	0.80 560	0.80 501	0.80 606	0.80 561	0.80 605	0.80 562	0.80 610	0.80 570	0.80 611	0.80 573	0.80 601	0.80 565	0.80 605	0.80 541	0.80 570	0.80 583	0.80 616	0.80 557	0.80 595

CSAN	0.80 532	0.80 386	0.80 560	0.80 501	0.80 606	0.80 561	0.80 605	0.80 562	0.80 610	0.80 570	0.80 611	0.80 573	0.80 601	0.80 565	0.80 605	0.80 541	0.80 570	0.80 583	0.80 616	0.80 557	0.80 595

GSStereo	0.81 537	4.28 719	0.50 471	0.59 450	0.40 486	0.51 508	0.38 472	0.50 490	0.38 473	0.50 497	0.38 474	0.50 504	3.79 790	0.50 498	0.38 465	0.54 468	0.43 452	0.46 491	0.34 461	0.46 467	0.35 445

BSDual-CNN	0.81 537	1.91 608	0.92 575	4.48 747	0.02 22	0.42 405	0.06 150	0.41 384	0.02 28	0.48 474	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 695	4.19 781	0.33 340	0.23 317	0.34 331	0.27 349

DDUNet	0.81 537	2.45 655	0.57 494	0.90 514	0.60 557	0.88 575	0.59 557	0.90 576	0.60 558	0.88 581	0.60 560	0.90 587	0.58 553	0.88 582	0.60 552	0.84 552	0.60 521	0.86 593	0.57 564	0.86 567	0.60 547

R-Stereo Train	0.81 537	0.96 424	0.67 525	0.95 528	0.67 575	0.95 583	0.68 574	0.95 587	0.68 576	0.95 592	0.68 579	0.96 597	0.68 574	0.96 597	0.68 570	0.94 565	0.68 541	0.94 609	0.68 590	0.94 587	0.68 566

RAFT-Stereo	0.81 537	0.96 424	0.67 525	0.95 528	0.67 575	0.95 583	0.68 574	0.95 587	0.68 576	0.95 592	0.68 579	0.96 597	0.68 574	0.96 597	0.68 570	0.94 565	0.68 541	0.94 609	0.68 590	0.94 587	0.68 566
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 542	1.72 560	1.48 680	0.39 308	0.15 260	0.31 319	0.21 296	0.20 258	0.25 324	1.61 695	0.23 316	0.28 312	0.26 336	0.20 256	0.15 257	0.24 268	1.33 672	0.32 333	0.16 269	6.75 800	0.23 291

scenet	0.82 542	1.72 560	1.48 680	0.39 308	0.15 260	0.31 319	0.21 296	0.20 258	0.25 324	1.61 695	0.23 316	0.28 312	0.26 336	0.20 256	0.15 257	0.24 268	1.33 672	0.32 333	0.16 269	6.75 800	0.23 291

ssnet	0.82 542	1.72 560	1.48 680	0.39 308	0.15 260	0.31 319	0.21 296	0.20 258	0.25 324	1.61 695	0.23 316	0.28 312	0.26 336	0.20 256	0.15 257	0.24 268	1.33 672	0.32 333	0.16 269	6.75 800	0.23 291

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 545	5.18 739	1.98 737	2.19 668	0.17 277	0.19 247	0.18 281	0.19 250	0.16 271	0.20 256	0.19 298	0.22 275	0.22 312	0.20 256	0.15 257	2.28 725	2.13 746	0.24 296	0.17 292	0.18 252	0.16 252

BUS	0.83 545	1.91 608	0.92 575	4.48 747	0.02 22	0.40 365	0.04 109	0.41 384	0.02 28	0.48 474	0.03 62	0.41 393	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 695	4.19 781	0.33 340	0.23 317	0.34 331	0.27 349

PDISCO_ROB	0.83 545	2.80 680	3.49 772	0.14 136	0.11 191	0.17 240	0.09 167	0.15 232	0.10 176	0.15 227	0.12 227	0.16 235	0.14 251	3.30 771	0.13 240	0.14 154	2.34 751	0.16 239	0.12 229	2.62 751	0.10 167

WQFJA1++	0.84 548	0.98 427	0.67 525	1.26 613	0.75 592	1.00 588	0.67 569	1.00 589	0.67 570	1.00 594	0.67 573	1.00 600	0.67 569	1.00 601	0.67 563	0.96 567	0.67 535	0.91 599	0.63 572	0.92 578	0.63 552

WQFJX1	0.84 548	0.98 427	0.67 525	1.30 621	0.75 592	1.01 596	0.67 569	1.01 598	0.67 570	1.01 605	0.67 573	1.01 609	0.68 574	1.00 601	0.68 570	0.98 573	0.67 535	0.92 602	0.64 577	0.92 578	0.64 558

NLMM	0.84 548	1.00 437	0.67 525	1.27 614	0.75 592	1.00 588	0.68 574	1.00 589	0.67 570	1.00 594	0.67 573	1.02 613	0.67 569	1.02 613	0.67 563	0.97 569	0.67 535	0.93 605	0.63 572	0.92 578	0.63 552

AIO-Stereo	0.84 548	0.66 358	0.70 538	0.83 505	0.67 575	0.98 586	0.82 612	1.14 608	0.72 597	1.03 611	0.74 601	1.03 614	1.09 628	0.99 599	0.45 507	1.04 581	0.73 557	0.95 611	0.74 605	0.94 587	0.46 498

DCRE	0.84 548	1.89 605	0.77 554	0.94 526	0.72 587	0.88 575	0.73 595	0.87 571	0.78 604	0.90 582	0.71 594	0.88 583	0.67 569	0.88 582	0.73 592	0.81 545	0.68 541	0.81 585	0.70 598	0.82 562	0.70 571

iGMRVC	0.84 548	2.85 681	0.72 544	0.72 486	0.73 588	0.77 554	0.79 602	0.73 553	0.74 602	0.73 558	0.72 597	0.73 563	0.76 595	0.73 557	0.73 592	0.72 524	0.73 557	0.73 568	0.72 603	0.73 543	0.72 578

WQFJA1	0.85 554	0.98 427	0.67 525	1.29 619	0.76 597	1.01 596	0.67 569	1.02 602	0.67 570	1.02 609	0.67 573	1.01 609	0.67 569	1.01 609	0.68 570	0.99 574	0.67 535	0.93 605	0.64 577	0.92 578	0.65 560

WQFJX	0.85 554	1.00 437	0.68 533	1.30 621	0.75 592	1.01 596	0.68 574	1.01 598	0.68 576	1.01 605	0.68 579	1.03 614	0.68 574	1.02 613	0.67 563	0.97 569	0.67 535	0.93 605	0.63 572	0.94 587	0.63 552

NLSM3	0.85 554	0.99 435	0.68 533	1.29 619	0.76 597	1.01 596	0.68 574	1.01 598	0.68 576	1.02 609	0.68 579	1.01 609	0.68 574	1.01 609	0.68 570	0.97 569	0.68 541	0.93 605	0.64 577	0.93 583	0.63 552

DNS	0.86 557	2.43 654	1.66 692	2.03 664	0.42 506	0.60 529	0.42 503	0.60 529	0.42 507	0.60 533	0.42 505	0.60 538	0.42 502	0.60 533	0.42 498	1.97 695	1.63 704	0.55 538	0.40 503	0.55 509	0.40 471

NLMM1	0.86 557	0.98 427	0.69 535	1.48 636	0.75 592	1.01 596	0.69 582	1.00 589	0.69 581	1.00 594	0.70 588	1.00 600	0.68 574	1.01 609	0.67 563	0.97 569	0.68 541	0.92 602	0.63 572	0.93 583	0.63 552

AdaDepth	0.86 557	0.93 420	0.71 541	1.01 540	1.07 634	1.02 602	0.71 591	1.00 589	0.71 594	1.01 605	0.71 594	1.00 600	0.72 590	1.14 627	0.71 589	0.92 559	0.64 530	0.90 596	0.64 577	0.89 572	0.69 568

GEStereo_RVC	0.86 557	4.45 721	0.20 239	0.27 253	0.20 299	0.27 304	0.20 291	0.26 297	0.18 288	5.03 801	0.20 303	0.27 311	0.19 299	0.27 310	0.21 297	0.20 236	0.19 262	0.19 262	4.02 805	0.20 259	0.18 277

FAST (zero-shot)	0.87 561	1.55 553	0.42 430	1.57 638	0.42 506	1.62 694	0.45 513	1.59 688	0.42 507	1.66 699	0.44 511	1.62 699	0.42 502	1.59 694	0.42 498	0.64 502	0.43 452	0.64 550	0.42 521	0.67 528	0.46 498

Selective-RAFT-Error	0.88 562	0.84 393	0.98 580	0.86 511	0.97 622	0.88 575	0.95 623	0.84 569	0.99 632	0.92 586	0.82 613	0.84 580	0.98 615	0.87 580	0.97 621	0.81 545	0.83 573	0.79 580	0.82 619	0.79 554	0.85 600

IER	0.88 562	7.04 767	2.23 743	2.75 701	0.28 341	0.43 412	0.25 320	0.39 356	0.25 324	0.41 383	0.27 339	0.39 368	0.25 326	0.40 372	0.28 338	0.37 333	0.28 313	0.37 380	0.25 328	0.37 360	0.25 304

Selective-RAFT	0.89 564	0.89 405	0.72 544	1.16 560	0.78 601	1.06 605	0.82 612	0.87 571	0.97 629	1.00 594	0.91 620	0.90 587	1.00 616	0.89 584	0.93 618	0.83 550	0.83 573	0.82 589	0.82 619	0.81 560	0.82 598

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 565	0.86 397	0.89 568	1.25 612	0.69 579	1.05 604	0.81 609	1.16 612	0.50 537	1.12 621	0.97 628	0.72 560	0.82 605	1.06 616	0.95 619	0.61 491	0.87 575	1.03 625	0.85 622	1.04 600	1.01 623

CFNet-RSSM	0.91 565	4.89 727	0.34 347	0.44 357	1.07 634	1.62 694	1.40 714	0.91 578	0.35 457	1.60 692	1.39 714	0.64 545	0.34 452	0.44 444	0.33 430	0.41 376	0.35 396	0.75 574	0.30 427	0.41 447	0.29 386

MLG-Stereo	0.92 567	0.90 409	0.84 566	1.27 614	0.49 534	1.38 681	0.88 615	1.41 685	0.97 629	0.73 558	1.09 640	1.26 679	0.43 507	0.72 554	1.05 632	1.13 594	0.49 480	1.18 638	0.66 584	1.01 597	0.46 498

ToySt	0.92 567	2.11 623	0.90 571	0.95 528	0.79 603	0.99 587	0.78 601	0.94 585	0.81 613	0.94 590	0.78 607	0.95 596	0.77 597	0.94 593	0.86 612	0.91 556	0.79 567	0.85 592	0.77 610	0.89 572	0.73 582

DPSM_ROB	0.92 567	0.91 411	0.91 573	0.91 516	0.92 617	0.92 580	0.92 619	0.92 581	0.91 618	0.93 588	0.91 620	0.92 590	0.90 608	0.91 587	0.92 614	0.92 559	0.91 578	0.91 599	0.92 624	0.93 583	0.93 608

DPSM	0.92 567	0.91 411	0.91 573	0.91 516	0.92 617	0.92 580	0.92 619	0.92 581	0.91 618	0.93 588	0.91 620	0.92 590	0.90 608	0.91 587	0.92 614	0.92 559	0.91 578	0.91 599	0.92 624	0.93 583	0.93 608

pmcnn	0.92 567	0.92 416	0.92 575	0.92 519	0.92 617	0.92 580	0.92 619	0.92 581	0.92 622	0.92 586	0.92 623	0.92 590	0.92 610	0.92 591	0.92 614	0.92 559	0.92 580	0.92 602	0.92 624	0.92 578	0.92 607

error version	0.93 572	4.47 722	2.35 746	1.99 662	0.37 468	0.41 384	0.36 459	0.41 384	0.35 457	0.43 404	0.36 462	0.41 393	0.40 484	0.41 392	0.36 452	1.87 685	2.16 747	0.47 501	0.37 483	0.39 422	0.33 427

test_1	0.93 572	4.47 722	2.35 746	1.99 662	0.37 468	0.41 384	0.36 459	0.41 384	0.35 457	0.43 404	0.36 462	0.41 393	0.40 484	0.41 392	0.36 452	1.87 685	2.16 747	0.47 501	0.37 483	0.39 422	0.33 427

DGTPSM_ROB	0.93 572	1.00 437	0.92 575	0.94 526	0.96 621	0.91 579	0.92 619	0.91 578	0.96 628	0.91 584	0.96 626	0.93 593	0.92 610	0.94 593	0.92 614	0.92 559	0.92 580	0.90 596	0.92 624	0.94 587	0.91 606

HSM-Net_RVC	0.95 575	1.17 475	0.78 556	1.18 562	0.71 585	1.16 619	0.75 597	1.09 606	0.80 610	1.10 615	0.75 602	1.17 630	0.74 592	1.17 630	0.80 605	1.13 594	0.73 557	1.17 635	0.77 610	1.16 611	0.72 578
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 576	0.75 374	0.49 465	4.84 764	0.48 530	1.28 672	0.52 543	1.20 620	0.51 544	1.14 625	0.70 588	1.00 600	0.56 548	0.90 585	0.69 578	0.76 535	0.60 521	0.95 611	0.56 561	0.73 543	0.45 495

iRaftStereo_RVC	0.97 577	3.17 689	2.30 745	2.42 693	0.38 475	0.54 518	0.38 472	0.54 513	0.38 473	0.54 519	0.38 474	0.54 522	0.38 471	0.54 519	0.38 465	2.38 734	2.34 751	0.49 514	0.36 480	0.49 488	0.36 448

DPSimNet_ROB	0.97 577	1.18 477	0.81 563	1.10 546	0.91 616	1.02 602	0.82 612	1.04 603	0.91 618	1.03 611	0.86 616	1.28 683	0.82 605	1.03 615	0.89 613	1.17 598	0.81 572	1.02 623	0.82 619	1.08 602	0.81 597

test-3	0.98 579	4.13 715	1.85 712	1.85 651	0.61 562	0.69 543	0.37 465	0.63 535	0.61 560	0.66 547	0.51 546	0.73 563	0.44 509	0.57 529	0.54 541	1.68 678	1.81 716	0.40 445	0.43 524	0.66 525	0.50 517

LGCAT	1.00 580	1.00 437	1.00 582	1.00 535	1.00 623	1.00 588	1.00 627	1.00 589	1.00 633	1.00 594	1.00 631	1.00 600	1.00 616	1.00 601	1.00 624	1.00 575	1.00 584	1.00 617	1.00 631	1.00 592	1.00 617

Test_v1	1.00 580	1.00 437	1.00 582	1.00 535	1.00 623	1.00 588	1.00 627	1.00 589	1.00 633	1.00 594	1.00 631	1.00 600	1.00 616	1.00 601	1.00 624	1.00 575	1.00 584	1.00 617	1.00 631	1.00 592	1.00 617

Wavelet-MonSter	1.00 580	1.21 525	0.76 552	1.94 657	1.01 629	1.11 614	0.76 599	1.15 609	0.76 603	1.11 620	0.76 603	1.14 627	0.76 595	1.11 624	0.76 599	1.21 647	0.90 577	1.02 623	0.71 601	1.02 599	0.71 577

999	1.00 580	1.12 468	0.59 496	1.10 546	1.21 696	1.09 610	0.52 543	1.08 604	1.43 716	1.18 628	1.35 708	0.98 599	0.52 543	0.91 587	0.85 611	0.72 524	1.46 686	0.83 590	0.98 629	0.68 530	1.41 706

DispNO	1.00 580	0.63 355	0.43 432	3.45 730	0.44 512	0.65 538	0.43 506	0.64 537	0.43 509	0.64 543	0.43 509	0.64 545	3.03 768	0.64 541	0.43 503	4.55 770	0.43 452	0.63 548	0.43 524	0.63 522	0.43 490

GANet	1.00 580	1.00 437	1.00 582	1.00 535	1.00 623	1.00 588	1.00 627	1.00 589	1.00 633	1.00 594	1.00 631	1.00 600	1.00 616	1.00 601	1.00 624	1.00 575	1.00 584	1.00 617	1.00 631	1.00 592	1.00 617

TDLM	1.00 580	1.00 437	1.00 582	1.00 535	1.00 623	1.00 588	1.00 627	1.00 589	1.00 633	1.00 594	1.00 631	1.00 600	1.00 616	1.00 601	1.00 624	1.00 575	1.00 584	1.00 617	1.00 631	1.00 592	1.00 617

CVANet_RVC	1.00 580	1.00 437	1.00 582	1.00 535	1.00 623	1.00 588	1.00 627	1.00 589	1.00 633	1.00 594	1.00 631	1.00 600	1.00 616	1.00 601	1.00 624	1.00 575	1.00 584	1.00 617	1.00 631	1.00 592	1.00 617

trnet	1.01 588	1.01 447	1.01 587	1.01 540	1.01 629	1.01 596	1.01 632	1.01 598	1.01 638	1.01 605	1.01 636	1.01 609	1.01 624	1.01 609	1.01 629	1.01 580	1.01 590	1.01 622	1.01 638	1.01 597	1.01 623

LL-Strereo	1.01 588	5.06 734	1.63 689	0.70 482	1.43 708	0.56 520	0.46 517	0.57 520	0.50 537	0.57 527	0.50 540	1.58 694	0.49 533	0.59 531	0.50 530	1.64 677	0.52 497	0.51 526	1.37 710	0.52 502	0.45 495

FlowAnything_test	1.02 590	1.72 560	0.71 541	1.59 640	0.70 583	1.61 692	0.69 582	1.61 690	0.70 589	1.60 692	0.70 588	1.61 698	0.69 580	1.61 697	0.70 587	0.81 545	0.58 512	0.81 585	0.55 557	0.81 560	0.56 542

FlowAnything	1.02 590	1.71 559	0.72 544	1.59 640	0.69 579	1.60 691	0.69 582	1.61 690	0.70 589	1.60 692	0.69 584	1.60 695	0.69 580	1.61 697	0.69 578	0.81 545	0.58 512	0.81 585	0.56 561	0.82 562	0.56 542

Hybrid-DGEV	1.03 592	1.75 566	0.80 560	1.28 618	0.78 601	1.26 669	0.80 605	1.26 671	0.78 604	1.26 677	0.78 607	1.26 679	0.78 599	1.26 680	0.78 601	1.15 597	0.75 560	1.14 628	0.74 605	1.14 606	0.75 586

tt45	1.04 593	0.88 402	1.36 670	0.92 519	1.03 632	1.51 690	0.79 602	0.70 548	0.88 616	0.74 563	0.90 617	1.60 695	0.72 590	1.60 695	0.75 597	0.91 556	0.78 565	1.52 704	0.79 614	1.14 606	1.32 698

Hybrid-DGEV-2	1.05 594	1.83 592	0.83 564	1.33 625	0.82 609	1.30 673	0.81 609	1.26 671	0.79 608	1.29 679	0.79 609	1.26 679	0.80 601	1.26 680	0.79 602	1.20 601	0.78 565	1.18 638	0.77 610	1.20 621	0.77 591

Hybrid-DGEV-03	1.07 595	1.83 592	0.83 564	1.34 626	0.81 608	1.32 675	0.81 609	1.31 678	0.81 613	1.31 680	0.82 613	1.32 684	0.82 605	1.32 685	0.81 608	1.19 599	0.77 563	1.19 640	0.76 608	1.19 619	0.77 591

GLC_STEREO	1.07 595	1.01 447	1.06 590	1.07 544	1.05 633	1.06 605	1.08 637	1.08 604	1.05 642	1.07 613	1.06 638	1.08 617	1.05 626	1.06 616	1.10 635	1.07 583	1.09 600	1.05 626	1.05 640	1.06 601	1.12 630

FC-DCNN	1.07 595	1.09 463	0.98 580	0.89 512	0.52 545	1.41 685	0.91 618	1.21 666	1.24 702	1.96 705	2.05 774	1.91 706	1.30 694	1.27 683	1.08 634	0.80 541	0.60 521	0.58 541	0.41 513	0.68 530	0.54 531

hknet	1.10 598	1.85 598	3.49 772	4.48 747	0.02 22	0.42 405	0.06 150	0.41 384	0.02 28	0.48 474	0.03 62	0.41 393	0.03 59	0.42 406	0.03 58	4.39 767	4.19 781	0.33 340	0.23 317	0.34 331	0.27 349

test_xeample3	1.10 598	1.81 582	0.61 506	0.84 506	0.49 534	0.77 554	0.66 565	0.92 581	1.40 714	0.68 551	0.46 520	0.78 569	0.54 547	1.72 700	1.48 716	1.34 657	1.52 690	1.35 697	1.67 748	1.33 676	1.55 711

DISCO	1.11 600	0.39 251	5.28 786	0.39 308	0.20 299	0.39 363	0.27 330	0.39 356	0.22 307	0.38 352	0.20 303	0.38 363	0.20 304	6.95 812	0.22 301	0.30 297	0.21 268	0.27 311	0.21 306	5.25 793	0.21 285

Occ-G	1.12 601	0.52 326	3.72 777	3.50 734	0.50 538	0.56 520	0.47 523	0.54 513	0.46 517	0.54 519	0.41 495	0.54 522	0.42 502	0.52 513	0.42 498	3.42 758	4.02 780	0.52 529	0.45 527	0.51 499	0.44 493

AEACV	1.12 601	0.52 326	3.12 768	3.24 719	0.86 610	0.53 514	0.49 534	0.60 529	0.47 523	0.53 513	0.49 536	0.55 526	0.45 513	0.55 523	0.47 519	3.01 753	3.88 778	0.71 567	0.60 568	0.80 557	0.48 508

LiteMatch	1.13 603	0.73 369	2.80 753	3.23 717	0.61 562	0.83 569	0.68 574	0.73 553	0.69 581	1.00 594	0.77 605	0.94 594	0.57 550	0.82 569	0.64 556	2.97 751	2.43 753	0.68 557	0.32 446	0.56 512	0.70 571

Lsterematch	1.13 603	0.73 369	2.80 753	3.23 717	0.61 562	0.83 569	0.68 574	0.73 553	0.69 581	1.00 594	0.77 605	0.94 594	0.57 550	0.82 569	0.64 556	2.97 751	2.43 753	0.68 557	0.32 446	0.56 512	0.70 571

MSMD_ROB	1.19 605	1.10 467	0.70 538	1.10 546	0.60 557	1.10 611	0.70 588	1.10 607	0.70 589	1.10 615	0.70 588	1.10 621	0.70 584	7.00 813	0.70 587	1.10 587	0.70 550	1.10 627	0.70 598	1.10 603	0.70 571

MM-Stereo_test2	1.20 606	1.85 598	1.05 589	1.46 635	0.94 620	1.36 679	0.99 626	1.36 680	0.95 626	1.41 687	0.98 629	1.40 690	0.96 612	1.37 687	0.95 619	1.37 662	1.06 593	1.33 694	0.93 628	1.29 675	0.89 604

ours_stereo	1.20 606	1.21 525	0.90 571	1.64 648	1.11 636	1.35 677	0.67 569	1.76 697	0.93 624	1.70 701	1.10 641	1.39 688	0.75 594	1.41 689	0.81 608	1.60 676	1.03 592	1.33 694	1.00 631	1.61 686	0.72 578

DisPM	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

CrosDoStereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

PFNet+	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

LCNet	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

HHNet	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

Patchmatch Stereo++	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644
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	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

STrans-v2	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

TransformOpticalFlow	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

OMP-Stereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

IIG-Stereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

NF-Stereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

OCTAStereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

PSM-softLoss	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

KMStereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

NRIStereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

PSM-adaLoss	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

PSM-AAD	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

FTStereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

ROB_FTStereo_v2	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

ROB_FTStereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

Consistency-Raft	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

KYRaft	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

HUI-Stereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

ASMatch	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

DeepStereo_LL	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

DEmStereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

SST-Stereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

THIR-Stereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

RAFT_R40	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

DRaft	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

PFNet	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

GrayStereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

RE-Stereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

Pruner-Stereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

TVStereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

DeepStereo_RVC	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

RAFT-RH_RVC	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

IRAFT_RVC	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

RAFT-345	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

iRAFT	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

CRE-IMP	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

GMM-Stereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

RAFT-IKP	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

Prome-Stereo	1.20 606	1.20 479	1.20 607	1.20 564	1.20 650	1.20 620	1.20 649	1.20 620	1.20 654	1.20 630	1.20 651	1.20 632	1.20 641	1.20 632	1.20 651	1.20 601	1.20 615	1.20 642	1.20 652	1.20 621	1.20 644

qqai	1.22 653	1.38 546	1.12 593	1.39 632	1.14 637	1.40 683	1.14 641	1.41 685	1.12 643	1.40 686	1.11 642	1.40 690	1.13 630	1.41 689	1.15 640	1.25 650	0.97 583	1.24 689	1.01 638	1.24 670	0.96 612

HCRNet	1.22 653	7.11 768	3.00 755	3.55 735	0.33 441	0.29 309	0.14 246	0.19 250	0.15 263	0.33 332	0.29 362	0.25 296	0.14 251	0.22 274	0.33 430	3.64 759	3.00 758	0.76 576	0.32 446	0.18 252	0.13 235

HBP-ISP	1.24 655	1.72 560	1.65 690	1.15 555	0.76 597	1.40 683	0.88 615	1.67 696	1.02 639	1.69 700	1.38 713	1.69 700	1.21 687	1.87 707	1.21 696	1.05 582	0.79 567	0.97 615	0.80 616	1.19 619	0.75 586

AANet_RVC	1.26 656	0.31 225	4.99 784	5.93 774	0.20 299	0.25 290	0.20 291	0.25 291	0.20 299	0.23 277	0.19 298	0.25 296	0.20 304	0.25 294	0.20 294	5.66 791	4.76 785	0.26 306	0.30 427	0.24 287	0.27 349

MM-Stereo_test3	1.27 657	2.07 619	1.18 602	1.60 643	1.02 631	1.45 687	1.01 632	1.40 684	1.04 641	1.44 689	1.03 637	1.46 693	1.02 625	1.44 692	1.02 630	1.51 671	1.12 607	1.32 693	0.98 629	1.38 679	0.97 613

11t	1.27 657	2.70 666	1.34 660	1.32 624	0.89 612	1.30 673	1.34 704	1.64 693	0.57 551	1.45 690	0.72 597	1.05 616	1.29 693	1.07 619	1.29 705	1.49 668	1.02 591	0.97 615	1.15 645	1.48 681	1.31 697

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 659	1.35 542	1.35 662	1.35 628	1.35 701	1.35 677	1.35 705	1.36 680	1.35 710	1.36 684	1.35 708	1.36 686	1.36 699	1.36 686	1.35 709	1.35 658	1.35 677	1.35 697	1.35 707	1.35 677	1.35 702

CC-Net-ROB	1.36 660	1.33 541	1.33 659	1.36 629	1.38 705	1.36 679	1.33 703	1.37 682	1.34 707	1.35 683	1.36 710	1.38 687	1.34 697	1.38 688	1.38 712	1.35 658	1.38 681	1.33 694	1.35 707	1.43 680	1.34 701

CFNet	1.37 661	5.27 748	0.19 229	5.49 771	0.19 295	0.28 306	0.19 287	0.28 302	0.19 296	0.28 307	0.19 298	0.28 312	4.35 798	0.28 315	0.19 290	0.23 258	0.17 238	0.23 286	4.21 807	4.81 784	0.17 270

PS-NSSS	1.38 662	1.39 547	1.34 660	1.34 626	1.35 701	1.38 681	1.37 712	1.35 679	1.38 713	1.34 682	1.34 707	1.39 688	1.38 702	1.70 699	1.40 713	1.36 660	1.36 678	1.36 699	1.37 710	1.37 678	1.36 703

RASNet	1.49 663	1.65 556	1.45 678	1.38 631	1.43 708	1.47 688	1.36 707	1.38 683	1.36 711	1.39 685	1.60 724	1.45 692	1.45 705	1.51 693	2.21 769	1.53 672	1.36 678	1.36 699	1.36 709	1.66 689	1.36 703

BLMT-Stereo	1.53 664	1.36 543	1.06 590	1.42 634	1.23 700	1.41 685	1.07 636	1.43 687	1.12 643	1.42 688	1.06 638	1.83 703	1.07 627	1.42 691	1.07 633	1.27 652	1.38 681	6.80 810	1.00 631	1.26 672	1.00 617

GANetREF_RVC	1.55 665	1.94 615	1.22 654	1.88 653	1.21 696	1.88 699	1.22 695	1.88 699	1.22 700	1.88 702	1.22 697	1.88 704	1.22 688	1.89 708	1.22 697	1.87 685	1.22 663	1.88 720	1.22 698	1.88 698	1.22 690
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SPS-STEREO	1.59 666	1.91 608	1.21 653	1.94 657	1.20 650	2.00 707	1.23 696	1.99 704	1.24 702	2.00 710	1.25 700	2.03 714	1.26 690	2.00 712	1.29 705	1.90 690	1.18 614	1.89 721	1.21 697	1.89 699	1.20 644
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 667	1.59 555	1.70 693	1.59 640	1.59 714	1.61 692	1.61 723	1.60 689	1.60 720	1.62 698	1.59 723	1.60 695	1.60 708	1.60 695	1.59 720	1.59 674	1.60 701	1.59 706	1.59 728	1.59 685	1.59 717

MEA-ACV	1.66 668	0.87 399	0.61 506	11.81 804	1.35 701	1.50 689	0.71 591	1.23 669	0.92 622	1.13 624	0.96 626	1.69 700	0.70 584	1.23 679	1.16 644	1.54 673	1.20 615	1.58 705	0.85 622	1.12 604	0.95 611

ff7	1.68 669	2.68 663	1.35 662	0.97 532	0.89 612	1.84 696	2.15 767	2.12 710	1.80 750	2.05 715	1.56 720	2.33 735	2.12 758	2.23 731	2.25 770	1.31 654	1.07 594	1.48 701	1.41 713	0.90 575	1.04 625

ffff	1.68 669	2.68 663	1.35 662	0.97 532	0.89 612	1.84 696	2.15 767	2.12 710	1.80 750	2.05 715	1.56 720	2.33 735	2.12 758	2.23 731	2.25 770	1.31 654	1.07 594	1.48 701	1.41 713	0.90 575	1.04 625

ccc-4	1.68 669	2.68 663	1.35 662	0.97 532	0.89 612	1.84 696	2.15 767	2.12 710	1.80 750	2.05 715	1.56 720	2.33 735	2.12 758	2.23 731	2.25 770	1.31 654	1.07 594	1.48 701	1.41 713	0.90 575	1.04 625

PhaseNet	1.74 672	6.34 766	4.81 782	6.77 780	0.24 323	0.80 561	0.53 545	0.48 473	0.22 307	0.53 513	0.28 347	0.48 483	0.25 326	0.40 372	0.32 418	6.39 797	4.61 784	0.46 491	0.38 497	0.25 290	0.18 277

MC-Stereo	1.76 673	2.96 682	1.37 672	2.14 666	1.37 704	2.14 713	1.36 707	2.14 713	1.37 712	2.14 719	1.37 711	2.14 716	1.37 701	2.14 717	1.37 711	1.97 695	1.32 665	1.97 724	1.32 706	1.98 701	1.33 699

IGEVStereo-DCA	1.77 674	4.21 717	1.84 710	2.49 696	2.11 762	2.54 747	1.36 707	1.65 694	1.17 651	2.75 763	1.90 757	2.54 748	1.15 634	0.94 593	1.11 636	1.50 669	1.32 665	0.96 613	1.46 719	1.49 682	0.88 601

rrr	1.77 674	4.21 717	1.84 710	2.49 696	2.11 762	2.54 747	1.36 707	1.65 694	1.17 651	2.75 763	1.90 757	2.54 748	1.15 634	0.94 593	1.11 636	1.50 669	1.32 665	0.96 613	1.46 719	1.49 682	0.88 601

MM-Stereo_test1	1.80 676	3.41 694	1.52 685	2.12 665	1.41 707	2.04 708	1.41 715	2.05 708	1.46 717	2.04 714	1.41 715	2.05 715	1.42 704	2.05 713	1.43 715	2.04 700	1.54 693	1.94 722	1.38 712	1.99 702	1.33 699

MFMNet_re	1.81 677	1.91 608	1.71 695	1.95 659	1.70 737	1.95 704	1.70 740	1.96 702	1.74 746	1.97 707	1.72 745	1.95 707	1.71 729	1.97 711	1.71 740	1.86 683	1.62 702	1.85 713	1.66 747	1.86 697	1.64 735

plain	1.88 678	3.16 688	0.64 515	3.10 712	0.65 570	3.10 763	0.64 562	3.12 768	0.65 566	3.10 769	0.65 570	3.11 769	0.65 564	3.12 768	0.65 559	3.12 754	0.65 532	3.13 767	0.65 581	3.13 755	0.65 560

derf	1.91 679	2.15 628	1.78 699	2.16 667	1.75 740	2.21 722	1.80 744	2.22 727	1.80 750	2.21 730	1.76 746	2.17 717	1.81 738	2.24 734	1.74 749	1.93 693	1.56 694	1.96 723	1.53 721	1.95 700	1.56 712

noway5	1.92 680	4.97 730	1.95 734	2.31 684	1.68 727	2.21 722	1.68 734	2.21 725	1.69 736	2.22 734	1.68 738	2.21 725	1.68 719	2.21 727	1.68 735	2.18 712	1.87 731	1.71 710	0.65 581	0.85 566	0.72 578

RAFT_CTSACE	1.92 680	3.71 701	1.72 696	1.88 653	1.72 739	2.04 708	1.42 717	2.18 716	1.89 763	2.02 712	1.97 763	1.95 707	2.06 757	1.93 709	1.62 721	1.76 680	1.66 706	2.02 725	1.73 756	1.73 692	1.43 708

MonStereo1	1.94 682	2.77 676	1.52 685	3.73 742	1.51 711	2.13 712	1.42 717	2.32 737	1.52 718	2.31 741	1.50 718	2.53 745	1.59 707	2.34 739	1.56 718	1.91 691	1.36 678	1.86 716	1.31 705	2.07 712	1.53 709

4.25w-stereo	1.98 683	2.72 670	1.46 679	3.47 731	1.43 708	2.07 710	1.98 758	2.53 749	1.52 718	2.71 756	1.98 769	1.81 702	1.62 710	1.96 710	1.36 710	1.88 688	2.00 736	2.53 761	1.61 735	1.74 693	1.15 635

4.5w-stereo	1.99 684	2.33 642	1.81 701	3.28 721	1.68 727	1.94 701	1.99 761	2.72 753	1.70 737	2.72 757	1.99 772	1.97 709	1.68 719	1.76 701	1.29 705	1.91 691	2.02 742	2.53 761	1.61 735	1.75 694	1.16 638

2.75w_new	1.99 684	2.34 646	1.81 701	3.14 713	1.62 716	1.94 701	1.99 761	2.72 753	1.71 739	2.72 757	1.99 772	1.90 705	1.73 731	1.82 706	1.29 705	2.37 733	2.01 738	2.31 747	1.42 716	1.77 695	1.22 690

3.75w	1.99 684	2.31 640	1.83 709	3.16 715	1.65 718	1.93 700	1.98 758	2.72 753	1.68 729	2.73 762	1.97 763	2.00 711	1.72 730	1.81 705	1.25 701	2.27 724	2.01 738	2.38 752	1.42 716	1.71 691	1.24 693

2w_stereo	1.99 684	2.36 649	1.81 701	3.24 719	1.67 723	1.94 701	1.98 758	2.72 753	1.68 729	2.72 757	1.94 760	1.98 710	1.74 733	1.79 704	1.27 702	1.95 694	2.00 736	2.53 761	1.60 731	1.68 690	1.15 635

2.25w	2.00 688	1.86 602	1.98 737	2.95 710	2.17 766	2.26 728	1.35 705	2.42 743	2.00 770	2.07 718	1.27 702	2.53 745	1.99 753	2.29 736	1.49 717	2.21 716	1.32 665	1.85 713	1.87 761	2.52 742	1.62 730

4.25_new	2.00 688	2.33 642	1.82 706	3.32 724	1.69 732	1.95 704	1.99 761	2.72 753	1.71 739	2.72 757	1.97 763	2.01 712	1.74 733	1.77 702	1.28 703	2.18 712	2.01 738	2.48 759	1.58 726	1.65 687	1.17 639

4.5w_new	2.00 688	2.33 642	1.82 706	3.32 724	1.69 732	1.95 704	1.99 761	2.72 753	1.71 739	2.72 757	1.97 763	2.01 712	1.74 733	1.77 702	1.28 703	2.18 712	2.01 738	2.48 759	1.58 726	1.65 687	1.17 639

4.5_new	2.00 688	1.84 597	1.98 737	2.77 703	2.16 764	2.27 729	1.28 702	2.09 709	1.98 767	2.01 711	1.28 703	2.71 758	1.98 751	2.51 748	1.65 723	2.26 721	1.33 672	1.87 717	1.87 761	2.49 738	1.60 719

TRStereo	2.00 688	2.13 624	1.85 712	2.27 673	1.84 744	2.28 731	1.84 746	2.29 732	1.86 756	2.30 738	1.87 752	2.30 732	1.87 741	2.08 714	1.72 743	2.08 701	1.72 710	2.08 736	1.72 753	2.08 714	1.72 740

XX-Stereo	2.00 688	2.13 624	1.85 712	2.27 673	1.84 744	2.28 731	1.84 746	2.29 732	1.86 756	2.30 738	1.87 752	2.30 732	1.87 741	2.08 714	1.72 743	2.08 701	1.72 710	2.08 736	1.72 753	2.08 714	1.72 740

EAI-Stereo	2.00 688	2.13 624	1.85 712	2.27 673	1.84 744	2.28 731	1.84 746	2.29 732	1.86 756	2.30 738	1.87 752	2.30 732	1.87 741	2.08 714	1.72 743	2.08 701	1.72 710	2.08 736	1.72 753	2.08 714	1.72 740

2.5w	2.01 695	2.40 651	1.37 672	3.28 721	2.01 756	2.71 753	1.43 720	1.82 698	1.83 754	1.90 704	1.41 715	2.71 758	1.35 698	2.71 758	1.85 755	2.66 745	1.53 691	1.64 707	1.23 699	2.53 745	1.87 750

4w-stereo	2.02 696	2.72 670	1.44 677	3.36 727	1.59 714	2.48 740	1.72 742	2.28 730	1.24 702	2.24 736	1.65 728	2.56 750	1.32 696	2.39 742	1.98 766	2.67 747	1.51 689	1.66 708	1.24 700	2.53 745	1.88 753

IGEV	2.02 696	2.20 632	1.82 706	2.90 709	2.16 764	2.41 737	1.25 698	2.00 705	1.98 767	1.99 709	1.31 705	2.72 762	1.93 747	2.67 757	1.69 738	2.26 721	1.32 665	1.83 712	1.87 761	2.53 745	1.61 724

3.25w_new	2.03 698	2.72 670	1.35 662	3.33 726	1.57 712	2.72 754	1.53 722	2.15 714	1.33 706	2.15 720	1.60 724	2.63 754	1.30 694	2.72 760	1.99 767	2.67 747	1.53 691	1.75 711	1.25 702	2.53 745	1.87 750

3.5w_stereo	2.03 698	2.72 670	1.35 662	3.41 728	1.57 712	2.72 754	1.49 721	2.01 706	1.34 707	2.15 720	1.61 726	2.63 754	1.36 699	2.72 760	1.99 767	2.66 745	1.58 697	1.68 709	1.24 700	2.53 745	1.87 750

UniTT-Stereo	2.03 698	3.43 695	0.72 544	3.42 729	0.73 588	3.27 766	0.68 574	3.38 773	0.69 581	3.29 772	0.72 597	3.28 772	0.70 584	3.35 774	0.68 570	3.39 757	0.68 541	3.31 770	0.69 594	3.37 756	0.73 582

3.25w	2.04 701	2.20 632	1.48 680	3.03 711	2.17 766	2.63 751	1.39 713	1.96 702	1.95 766	1.96 705	1.37 711	2.71 758	1.96 750	2.71 758	1.73 748	2.26 721	1.32 665	1.87 717	1.87 761	2.51 741	1.63 733

3w_stereo	2.04 701	2.24 636	1.70 693	3.15 714	2.18 768	2.49 741	1.26 700	2.03 707	1.98 767	1.98 708	1.33 706	2.72 762	1.99 753	2.59 751	1.72 743	2.22 717	1.33 672	1.85 713	1.88 766	2.50 740	1.58 716

1w_stereo	2.05 703	2.32 641	1.35 662	3.74 743	2.01 756	2.73 756	1.42 717	1.88 699	1.93 765	2.03 713	1.28 703	2.71 758	1.99 753	2.72 760	1.72 743	2.20 715	1.32 665	1.87 717	1.86 760	2.45 734	1.54 710

zzzzzz3	2.07 704	5.00 732	1.93 724	2.28 678	1.66 719	2.19 716	1.66 726	2.18 716	1.67 724	2.19 725	1.66 731	2.18 718	1.67 717	2.18 719	1.66 726	2.15 704	1.85 723	2.05 726	1.59 728	2.05 704	1.59 717

noway2	2.07 704	4.96 729	1.92 721	2.28 678	1.66 719	2.20 719	1.66 726	2.19 719	1.66 721	2.19 725	1.65 728	2.19 721	1.68 719	2.18 719	1.65 723	2.15 704	1.86 727	2.06 730	1.59 728	2.06 708	1.60 719

LiteMatch*	2.07 704	1.30 537	5.73 789	6.28 777	0.79 603	1.33 676	0.80 605	1.30 677	1.02 639	1.33 681	0.84 615	1.33 685	0.97 613	1.28 684	1.04 631	6.05 795	5.89 791	1.28 692	0.76 608	1.28 674	0.88 601

noway7	2.08 707	5.18 739	1.92 721	2.27 673	1.66 719	2.18 714	1.66 726	2.17 715	1.66 721	2.18 722	1.65 728	2.18 718	1.66 711	2.17 718	1.66 726	2.15 704	1.85 723	2.05 726	1.60 731	2.05 704	1.60 719

zzzz4	2.08 707	5.22 743	1.93 724	2.27 673	1.66 719	2.19 716	1.66 726	2.18 716	1.67 724	2.18 722	1.66 731	2.18 718	1.66 711	2.18 719	1.66 726	2.15 704	1.84 718	2.05 726	1.60 731	2.05 704	1.60 719

zzzz2	2.08 707	4.92 728	1.93 724	2.30 681	1.67 723	2.19 716	1.66 726	2.20 722	1.67 724	2.20 728	1.68 738	2.21 725	1.66 711	2.20 724	1.68 735	2.17 710	1.84 718	2.07 732	1.62 741	2.05 704	1.61 724

monster_256*512	2.09 710	5.21 742	1.98 737	2.30 681	1.67 723	2.18 714	1.66 726	2.20 722	1.67 724	2.19 725	1.67 733	2.19 721	1.66 711	2.19 722	1.66 726	2.15 704	1.86 727	2.05 726	1.60 731	2.06 708	1.61 724

zzz1	2.09 710	4.97 730	1.93 724	2.30 681	1.68 727	2.21 722	1.68 734	2.21 725	1.68 729	2.21 730	1.67 733	2.21 725	1.68 719	2.21 727	1.69 738	2.17 710	1.85 723	2.08 736	1.61 735	2.06 708	1.61 724

zzzzzzz1	2.10 712	5.20 741	1.93 724	2.38 690	1.68 727	2.20 719	1.67 732	2.20 722	1.68 729	2.20 728	1.67 733	2.20 724	1.68 719	2.20 724	1.67 734	2.24 719	1.86 727	2.06 730	1.61 735	2.06 708	1.62 730

GELT-Stereo	2.10 712	5.33 750	1.94 732	2.37 688	1.68 727	2.21 722	1.69 738	2.19 719	1.67 724	2.18 722	1.67 733	2.19 721	1.66 711	2.19 722	1.66 726	2.23 718	1.83 717	2.07 732	1.61 735	2.04 703	1.61 724

noway1	2.10 712	5.26 747	1.93 724	2.31 684	1.69 732	2.21 722	1.67 732	2.19 719	1.68 729	2.21 730	1.68 738	2.21 725	1.67 717	2.20 724	1.66 726	2.15 704	1.84 718	2.07 732	1.61 735	2.07 712	1.61 724

sCroCo_RVC	2.10 712	2.76 674	1.92 721	2.78 706	1.39 706	2.73 756	1.41 715	2.73 759	1.40 714	2.77 768	1.41 715	2.74 764	1.40 703	2.74 763	1.40 713	2.72 749	1.42 684	2.72 765	1.44 718	2.79 752	1.42 707

noway4	2.11 716	5.14 737	1.93 724	2.37 688	1.69 732	2.20 719	1.68 734	2.22 727	1.68 729	2.21 730	1.69 742	2.23 729	1.68 719	2.22 729	1.66 726	2.24 719	1.84 718	2.09 741	1.63 744	2.09 717	1.62 730

MoCha-V2	2.11 716	26.97 812	0.78 556	0.92 519	0.77 600	0.96 585	0.72 594	0.90 576	0.72 597	0.94 590	0.70 588	0.90 587	0.71 589	0.91 587	0.71 589	0.85 553	0.71 554	0.88 594	0.69 594	0.87 568	0.67 564

noway3	2.12 718	5.22 743	1.93 724	2.39 691	1.70 737	2.23 727	1.70 740	2.22 727	1.70 737	2.22 734	1.70 744	2.23 729	1.69 726	2.22 729	1.71 740	2.28 725	1.86 727	2.08 736	1.63 744	2.09 717	1.63 733

FBW_ROB	2.12 718	2.46 656	1.77 698	2.49 696	1.79 743	2.38 735	1.83 745	2.46 744	1.78 749	2.48 749	1.97 763	2.40 740	1.78 736	2.42 745	1.83 753	2.31 730	1.85 723	2.38 752	1.82 759	2.35 728	1.84 746

MonStereo	2.17 720	2.41 652	1.49 684	2.67 700	1.67 723	2.60 750	2.04 765	2.32 737	1.76 747	2.44 746	1.68 738	2.50 743	1.69 726	2.38 740	1.80 752	2.28 725	1.78 713	2.63 764	2.14 769	3.47 757	1.68 738

asda	2.17 720	2.54 657	1.81 701	3.47 731	1.78 742	2.50 743	1.86 750	2.61 751	1.68 729	2.61 753	1.83 748	2.37 739	1.73 731	2.44 746	1.88 761	2.51 742	1.84 718	2.34 749	1.62 741	2.23 721	1.77 745

asd	2.18 722	2.77 676	1.58 687	3.59 736	2.00 755	2.58 749	1.85 749	2.39 742	1.71 739	2.47 748	1.97 763	2.59 752	1.61 709	2.56 749	1.79 751	2.51 742	1.99 735	2.11 742	1.62 741	2.36 729	1.60 719

qwe	2.18 722	2.60 660	1.58 687	3.83 744	1.90 753	2.53 745	1.90 756	2.48 745	1.73 744	2.37 744	1.92 759	2.53 745	1.68 719	2.56 749	1.83 753	2.52 744	1.87 731	2.07 732	1.68 750	2.32 727	1.71 739

monsters	2.18 722	2.41 652	1.96 736	3.47 731	2.03 760	2.53 745	1.64 725	2.48 745	1.73 744	2.40 745	1.50 718	2.62 753	1.94 748	2.59 751	1.94 763	2.44 737	1.57 696	2.28 745	1.87 761	2.42 731	1.86 748

AIO_rvc	2.18 722	2.34 646	1.87 716	2.32 686	1.94 754	2.40 736	1.89 755	2.37 740	2.07 772	2.52 751	1.95 762	2.44 742	1.99 753	2.41 743	1.89 762	2.32 731	2.09 744	2.24 743	2.18 770	2.21 720	2.23 757

HUF	2.18 722	2.30 639	1.99 741	2.34 687	2.02 759	2.41 737	2.06 766	2.38 741	1.89 763	2.36 743	1.85 749	2.56 750	1.98 751	2.31 738	1.97 765	2.30 729	2.03 743	2.30 746	2.11 768	2.23 721	2.16 755

AIO_test	2.18 722	2.09 622	2.04 742	2.42 693	2.01 756	2.47 739	1.94 757	2.34 739	2.03 771	2.56 752	1.94 760	2.43 741	1.94 748	2.41 743	1.87 759	2.39 735	2.10 745	2.35 751	1.91 767	2.25 723	2.19 756

monsterstereo	2.20 728	2.33 642	1.95 734	3.65 738	2.07 761	2.49 741	1.61 723	2.48 745	1.83 754	2.45 747	1.61 726	2.67 757	1.86 739	2.64 753	1.94 763	2.48 741	1.66 706	2.34 749	1.68 750	2.40 730	1.86 748

LG-G_1	2.22 729	2.71 668	1.89 717	2.77 703	1.87 751	2.75 758	1.87 753	2.76 761	1.87 760	2.75 763	1.87 752	2.76 765	1.87 741	2.75 764	1.86 756	2.47 739	1.58 697	2.45 756	1.57 723	2.45 734	1.57 714

LG-G	2.22 729	2.71 668	1.89 717	2.77 703	1.87 751	2.75 758	1.87 753	2.76 761	1.87 760	2.75 763	1.87 752	2.76 765	1.87 741	2.75 764	1.86 756	2.47 739	1.58 697	2.45 756	1.57 723	2.45 734	1.57 714

LGtest1	2.22 729	2.70 666	1.89 717	2.76 702	1.86 747	2.75 758	1.86 750	2.75 760	1.86 756	2.75 763	1.86 750	2.77 767	1.87 741	2.75 764	1.86 756	2.46 738	1.58 697	2.45 756	1.56 722	2.45 734	1.56 712

RAStereo	2.23 732	3.64 698	0.76 552	3.65 738	0.86 610	3.66 771	0.76 599	3.67 777	0.81 613	3.66 774	0.76 603	3.66 775	0.77 597	3.68 776	0.77 600	3.68 760	0.77 563	3.69 775	0.77 610	3.70 759	0.77 591

UDGNet	2.23 732	5.40 754	1.72 696	2.48 695	1.69 732	2.51 744	1.69 738	2.51 748	1.72 743	2.50 750	1.69 742	2.52 744	1.69 726	2.50 747	1.68 735	2.41 736	1.70 709	2.42 754	1.69 752	2.42 731	1.64 735

NCCL2	2.28 734	2.27 637	2.28 744	2.28 678	2.28 769	2.27 729	2.29 770	2.28 730	2.28 773	2.27 737	2.28 775	2.28 731	2.27 761	2.27 735	2.28 774	2.28 725	2.28 750	2.27 744	2.29 774	2.27 724	2.29 758

Abc-Net	2.32 735	24.75 804	1.14 596	1.17 561	1.17 644	1.11 614	1.15 643	1.17 614	1.21 699	1.08 614	1.16 646	1.12 626	1.14 633	1.09 620	1.17 646	1.09 585	1.16 610	1.17 635	1.17 648	1.16 611	1.11 628
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 736	25.00 805	1.13 595	1.15 555	1.15 639	1.10 611	1.15 643	1.15 609	1.15 646	1.12 621	1.15 643	1.09 619	1.13 630	1.10 622	1.15 640	1.11 592	1.09 600	1.16 631	1.12 643	1.16 611	1.17 639

stereogan	2.33 736	24.38 803	1.18 602	1.18 562	1.18 647	1.14 617	1.18 647	1.19 617	1.19 653	1.14 625	1.18 650	1.14 627	1.18 639	1.14 627	1.18 647	1.14 596	1.14 608	1.19 640	1.19 649	1.15 609	1.19 643

RGC	2.36 738	25.48 806	1.19 604	1.15 555	1.15 639	1.10 611	1.16 645	1.17 614	1.16 647	1.12 621	1.16 646	1.11 625	1.13 630	1.09 620	1.18 647	1.10 587	1.15 609	1.16 631	1.12 643	1.14 606	1.12 630

NCC-stereo	2.36 738	25.52 807	1.17 600	1.15 555	1.17 644	1.11 614	1.11 638	1.15 609	1.16 647	1.10 615	1.16 646	1.10 621	1.15 634	1.14 627	1.13 638	1.09 585	1.11 604	1.15 630	1.16 647	1.17 616	1.17 639

AF-Net	2.37 740	25.71 808	1.17 600	1.13 551	1.15 639	1.15 618	1.18 647	1.19 617	1.16 647	1.10 615	1.15 643	1.10 621	1.18 639	1.12 626	1.15 640	1.10 587	1.10 603	1.17 635	1.15 645	1.16 611	1.12 630

Nwc_Net	2.37 740	25.95 809	1.15 598	1.14 552	1.15 639	1.08 608	1.14 641	1.17 614	1.16 647	1.14 625	1.15 643	1.08 617	1.15 634	1.11 624	1.14 639	1.10 587	1.11 604	1.16 631	1.09 642	1.16 611	1.15 635

CFNet_RVC	2.38 742	8.71 779	0.38 366	9.33 793	0.42 506	0.56 520	0.42 503	0.60 529	0.38 473	0.62 539	0.42 505	0.56 529	7.29 810	0.62 535	0.42 498	0.53 467	0.37 407	0.49 514	0.34 461	8.30 807	6.87 806

testmc14	2.43 743	10.48 792	8.02 801	8.93 792	0.31 414	0.44 447	0.30 364	0.42 403	0.30 374	0.42 397	0.30 377	0.42 411	0.30 374	0.42 406	0.30 364	8.88 810	6.99 800	0.41 463	0.28 394	0.39 422	0.28 377

edge stereo	2.43 743	27.07 813	1.14 596	1.06 543	1.14 637	1.08 608	1.17 646	1.16 612	1.14 645	1.10 615	1.16 646	1.09 619	1.16 638	1.10 622	1.16 644	1.10 587	1.11 604	1.16 631	1.19 649	1.13 605	1.11 628

FAT-Stereo	2.46 745	26.05 810	1.23 656	1.23 611	1.22 698	1.20 620	1.24 697	1.23 669	1.23 701	1.19 629	1.22 697	1.21 677	1.24 689	1.20 632	1.24 698	1.21 647	1.17 613	1.22 688	1.25 702	1.20 621	1.24 693

MCSU-Stereo	2.48 746	10.56 793	8.50 803	9.47 796	0.31 414	0.43 412	0.30 364	0.42 403	0.30 374	0.42 397	0.30 377	0.42 411	0.30 374	0.41 392	0.30 364	8.86 809	6.93 799	0.40 445	0.29 409	0.39 422	0.28 377

S-Stereo	2.51 747	26.86 811	1.23 656	1.22 609	1.22 698	1.24 668	1.25 698	1.22 667	1.24 702	1.21 675	1.24 699	1.19 631	1.27 691	1.19 631	1.24 698	1.19 599	1.20 615	1.25 690	1.19 649	1.24 670	1.23 692

Anonymous3	2.55 748	3.26 692	1.65 690	3.28 721	1.63 717	3.24 765	1.68 734	3.27 770	1.66 721	3.28 771	1.67 733	3.25 771	1.66 711	3.27 770	1.64 722	3.26 755	1.65 705	3.30 769	1.65 746	4.95 789	1.65 737

DNSM	2.56 749	4.43 720	3.08 766	4.09 746	1.86 747	2.66 752	1.86 750	2.66 752	1.87 760	2.66 755	1.86 750	2.66 756	1.86 739	2.66 756	1.87 759	3.82 762	2.94 757	2.42 754	1.73 756	2.42 731	1.73 743

MIF-Stereo (partial)	2.58 750	3.31 693	0.66 521	3.18 716	0.66 573	3.18 764	0.66 565	3.21 769	0.67 570	3.19 770	0.66 572	3.19 770	0.66 567	3.31 772	0.68 570	5.09 787	1.79 715	8.23 814	1.67 748	6.18 798	1.38 705

MSMDNet	2.65 751	10.14 790	0.33 333	9.74 797	0.32 428	0.87 574	0.33 433	2.95 767	0.68 576	0.49 484	0.34 449	0.49 490	5.70 805	0.49 489	0.33 430	0.42 390	9.57 807	0.41 463	0.31 438	8.36 808	0.65 560

pcwnet_v2	2.66 752	9.89 788	0.33 333	9.89 798	0.32 428	0.50 496	0.32 422	0.49 481	0.33 442	0.49 484	0.34 449	0.49 490	8.76 812	0.48 482	0.33 430	0.41 376	9.58 808	0.40 445	0.29 409	9.01 811	0.63 552

CFNet_pseudo	2.67 753	9.36 784	0.32 328	10.99 803	0.33 441	0.85 571	0.33 433	0.49 481	0.33 442	0.49 484	0.32 432	0.49 490	7.26 809	0.49 489	0.33 430	0.41 376	9.62 809	0.41 463	0.29 409	10.03 815	0.29 386

TestStereo_HL2	2.73 754	0.41 268	11.06 804	14.13 806	0.30 366	0.44 447	0.28 341	0.43 411	0.29 359	0.43 404	0.28 347	0.43 420	0.29 364	0.43 413	0.28 338	13.51 814	10.37 814	0.41 463	0.27 373	0.38 373	0.27 349

CFNet_ucs	2.73 754	9.64 786	0.33 333	9.92 799	0.32 428	0.49 487	0.33 433	0.49 481	0.33 442	0.49 484	0.33 441	0.49 490	8.98 813	0.48 482	0.33 430	0.41 376	9.96 812	0.40 445	0.29 409	10.12 816	0.54 531

UCFNet_RVC	2.75 756	10.06 789	0.29 297	10.31 802	0.29 354	0.42 405	0.29 356	0.43 411	0.29 359	0.42 397	0.29 362	0.42 411	9.87 815	0.43 413	0.29 354	0.36 330	9.84 811	0.36 376	0.26 334	9.77 814	0.26 310

TestStereo_HL3	2.76 757	0.41 268	11.46 807	14.11 805	0.30 366	0.45 461	0.29 356	0.43 411	0.29 359	0.43 404	0.29 362	0.43 420	0.28 352	0.44 444	0.30 364	13.57 815	10.32 813	0.41 463	0.27 373	0.38 373	0.27 349

GGDA	2.76 757	0.41 268	11.34 806	14.28 807	0.30 366	0.44 447	0.29 356	0.43 411	0.29 359	0.43 404	0.28 347	0.43 420	0.28 352	0.43 413	0.29 354	13.45 813	10.57 815	0.41 463	0.27 373	0.38 373	0.27 349

TestStereo-Hl	2.78 759	0.42 280	11.23 805	14.38 808	0.30 366	0.44 447	0.30 364	0.43 411	0.28 349	0.43 404	0.29 362	0.44 456	0.29 364	0.44 444	0.29 354	13.64 816	10.73 816	0.41 463	0.27 373	0.38 373	0.27 349

ccs_rob	2.79 760	10.17 791	0.32 328	10.00 800	0.33 441	0.49 487	0.33 433	1.90 701	0.32 432	0.51 506	0.33 441	0.49 490	9.24 814	0.49 489	0.33 430	0.41 376	9.82 810	0.41 463	0.28 394	9.34 812	0.29 386

PCWNet_CMD	2.80 761	9.82 787	0.32 328	10.09 801	0.32 428	0.49 487	0.33 433	3.34 772	0.33 442	0.49 484	0.33 441	0.49 490	8.73 811	0.48 482	0.33 430	0.41 376	9.22 806	0.42 479	0.29 409	9.55 813	0.31 411

NLSM1	2.93 762	3.24 691	2.57 751	4.04 745	2.66 772	3.30 767	2.55 773	3.29 771	2.55 775	3.35 773	2.48 777	3.28 772	2.47 763	3.34 773	2.49 775	3.26 755	2.55 755	3.13 767	2.57 777	3.00 754	2.46 765

StereoVision	3.15 763	5.00 732	0.89 568	4.83 763	1.00 623	3.93 772	1.27 701	6.37 807	1.34 707	5.67 807	1.26 701	5.84 808	1.27 691	5.03 804	1.24 698	5.10 788	1.09 600	4.61 788	0.57 564	5.62 796	1.12 630

MaDis-Stereo	3.19 764	6.02 765	1.12 593	5.61 773	1.16 643	5.43 799	1.02 634	5.15 804	0.70 589	5.43 804	1.21 696	5.03 805	0.97 613	4.85 798	0.99 623	4.53 769	1.16 610	5.53 804	1.25 702	5.37 794	1.30 696

sAnonymous2	3.31 765	2.63 661	1.38 674	3.71 740	1.86 747	4.70 791	1.11 638	4.82 800	2.72 777	5.45 805	1.98 769	4.59 790	2.64 764	2.65 754	6.21 810	4.37 765	1.08 598	5.16 802	2.24 772	4.52 771	2.39 763

CroCo_RVC	3.31 765	2.63 661	1.38 674	3.71 740	1.86 747	4.70 791	1.11 638	4.82 800	2.72 777	5.45 805	1.98 769	4.59 790	2.64 764	2.65 754	6.21 810	4.37 765	1.08 598	5.16 802	2.24 772	4.52 771	2.39 763

DPSNet	3.66 767	3.60 697	3.62 775	3.63 737	3.64 794	3.65 770	3.65 799	3.66 776	3.67 796	3.67 775	3.65 797	3.67 776	3.66 785	3.66 775	3.68 794	3.68 760	3.66 776	3.67 774	3.68 800	3.67 758	3.67 791

NLCSM	3.67 768	4.08 712	3.19 771	4.80 762	3.26 787	3.99 775	3.24 794	4.25 783	3.18 792	4.09 779	3.27 792	4.14 781	3.18 780	4.13 781	3.28 790	4.06 763	3.10 766	3.85 779	3.14 791	3.91 764	3.27 787

STTStereo	3.73 769	30.40 817	2.37 748	2.39 691	2.31 771	2.35 734	2.33 771	2.29 732	2.42 774	2.32 742	2.34 776	2.33 735	2.36 762	2.30 737	2.27 773	2.35 732	2.22 749	2.31 747	2.22 771	2.29 726	2.34 762

rvit_105_1	3.83 770	5.22 743	3.01 756	4.53 750	3.01 775	4.51 779	3.01 779	4.56 787	3.04 780	4.53 786	3.03 781	4.55 788	3.03 768	4.56 787	3.04 777	4.57 771	3.05 759	4.57 783	3.05 782	4.57 773	3.05 772

rvit_stereo_0081	3.83 770	5.23 746	3.01 756	4.53 750	3.03 777	4.55 785	3.02 780	4.56 787	3.04 780	4.52 784	3.02 779	4.54 786	3.03 768	4.56 787	3.04 777	4.57 771	3.05 759	4.57 783	3.05 782	4.58 774	3.05 772

rvit_stereo_0081_aga	3.86 772	5.33 750	3.02 759	4.55 756	3.04 781	4.54 781	3.02 780	4.64 794	3.06 784	4.54 788	3.04 783	4.62 795	3.08 775	4.62 793	3.07 782	4.58 774	3.06 763	4.60 787	3.08 786	4.63 777	3.07 776

rvit_stereo_0082	3.86 772	5.82 763	3.01 756	4.53 750	3.03 777	4.54 781	3.02 780	4.56 787	3.04 780	4.53 786	3.02 779	4.55 788	3.04 771	4.57 790	3.05 779	4.57 771	3.05 759	4.58 785	3.05 782	4.58 774	3.06 775

rvit_0105_6	3.87 774	5.73 762	3.10 767	4.69 760	3.12 785	4.54 781	3.02 780	4.56 787	3.04 780	4.54 788	3.03 781	4.54 786	3.04 771	4.56 787	3.05 779	4.58 774	3.05 759	4.58 785	3.05 782	4.58 774	3.05 772

rvit_stereo_0080	3.89 775	5.70 760	3.04 761	4.54 753	3.03 777	4.56 786	3.05 786	4.60 791	3.07 785	4.58 791	3.06 784	4.59 790	3.06 773	4.61 791	3.08 783	4.63 776	3.09 764	4.64 789	3.10 787	4.65 778	3.10 779

whm_eth	3.89 775	5.70 760	3.04 761	4.54 753	3.03 777	4.56 786	3.05 786	4.60 791	3.07 785	4.58 791	3.06 784	4.59 790	3.06 773	4.61 791	3.08 783	4.63 776	3.09 764	4.64 789	3.10 787	4.65 778	3.10 779

rvit_0105_4	3.91 777	5.47 758	3.02 759	4.54 753	3.02 776	4.54 781	3.03 784	4.75 797	3.17 791	4.57 790	3.06 784	4.61 794	3.16 779	4.65 794	3.09 785	4.66 778	3.11 767	4.68 792	3.18 793	4.81 784	3.16 784

rvit_0105_3	3.91 777	5.33 750	3.06 764	4.60 758	3.07 783	4.60 788	3.06 788	4.62 793	3.08 788	4.60 793	3.07 787	4.62 795	3.08 775	4.67 795	3.10 786	4.70 779	3.11 767	4.77 796	3.19 794	4.77 783	3.14 783

rvit_stereo_0083	3.92 779	5.30 749	3.06 764	4.61 759	3.09 784	4.67 790	3.08 789	4.66 795	3.09 789	4.62 794	3.10 789	4.66 798	3.11 777	4.67 795	3.16 788	4.72 781	3.16 770	4.77 796	3.11 789	4.66 780	3.11 781

rvit_stereo_ft	3.93 780	5.44 756	3.05 763	4.59 757	3.06 782	4.61 789	3.08 789	4.67 796	3.12 790	4.63 795	3.10 789	4.65 797	3.11 777	4.69 797	3.13 787	4.70 779	3.14 769	4.71 794	3.15 792	4.74 781	3.16 784

rvit_0105_5	4.10 781	5.40 754	3.13 770	4.71 761	3.15 786	4.72 793	3.10 791	4.90 802	3.27 793	4.69 796	3.16 791	4.84 802	3.25 781	4.96 801	3.34 791	5.05 786	3.39 775	5.10 801	3.40 795	5.11 791	3.42 788

MLG-Stereo_test1	4.25 782	5.34 753	3.61 774	5.31 769	3.63 793	5.23 797	3.57 797	5.38 805	3.65 795	5.23 802	3.47 794	4.76 799	3.74 788	4.85 798	3.71 795	4.96 783	3.18 772	4.71 794	2.92 779	4.86 787	2.90 769

MLG-Stereo_test3	4.26 783	4.85 726	3.95 778	5.35 770	3.60 792	4.75 794	3.76 800	5.49 806	3.71 797	5.39 803	3.69 798	4.82 801	3.66 785	4.85 798	3.73 798	4.93 782	3.19 773	4.69 793	2.99 781	4.84 786	2.98 771

MLG-Stereo_test2	4.28 784	5.46 757	3.69 776	4.86 765	3.72 795	5.58 800	3.42 795	4.81 799	3.77 801	4.85 798	3.72 799	5.55 807	3.63 784	5.58 805	3.53 793	4.41 768	3.28 774	4.99 800	2.95 780	4.75 782	3.13 782

RAFT+CT+SA	4.28 784	7.62 772	4.91 783	5.55 772	2.28 769	3.09 762	3.64 798	4.49 785	3.07 785	4.80 797	3.35 793	4.77 800	3.70 787	4.29 784	3.05 779	5.58 790	5.98 793	3.58 773	3.78 802	4.26 767	3.72 792

SA	4.33 786	7.35 769	6.85 795	5.96 775	4.09 799	3.59 769	3.15 792	3.82 778	2.64 776	3.91 776	3.85 800	3.57 774	2.72 766	3.13 769	4.03 801	7.09 803	6.86 798	3.57 772	3.12 790	3.85 760	3.51 790

Sa-1000	4.34 787	8.37 775	6.84 794	6.98 784	4.45 802	3.58 768	3.00 778	3.42 774	3.39 794	2.61 753	4.00 803	3.83 778	4.01 796	3.90 778	3.90 799	5.98 794	5.62 790	3.76 776	2.34 775	4.35 769	2.47 766

TestStereo1	4.60 788	8.41 776	6.44 792	6.86 782	3.79 796	3.97 773	3.78 801	3.99 780	3.74 798	3.97 777	3.52 795	3.94 779	3.58 782	3.98 779	3.72 796	6.82 800	6.50 796	3.76 776	3.66 798	3.90 761	3.74 794

SA-5K	4.60 788	8.41 776	6.44 792	6.86 782	3.79 796	3.97 773	3.78 801	3.99 780	3.74 798	3.97 777	3.52 795	3.94 779	3.58 782	3.98 779	3.72 796	6.82 800	6.50 796	3.76 776	3.66 798	3.90 761	3.74 794

DispFullNet	4.61 790	4.84 725	3.12 768	5.00 767	3.57 791	4.75 794	3.03 784	7.75 813	4.17 805	4.91 800	3.09 788	6.20 809	3.95 794	6.71 809	3.51 792	5.30 789	3.67 777	5.86 808	3.63 797	5.61 795	3.46 789

test_5	4.62 791	7.55 771	6.23 790	6.32 778	3.40 790	5.29 798	3.50 796	3.53 775	4.11 804	4.28 781	4.47 807	4.26 784	4.38 799	3.68 776	3.24 789	5.89 792	5.60 789	4.84 798	3.50 796	4.33 768	3.93 798

raft_robust	4.71 792	7.75 773	5.40 788	6.81 781	3.31 788	4.28 778	4.20 806	4.32 784	4.37 807	4.35 783	4.35 806	4.14 781	3.75 789	4.30 785	4.20 804	6.67 799	6.37 794	3.36 771	4.24 808	4.86 787	3.25 786

cross-raft	4.83 793	7.52 770	6.43 791	6.63 779	3.96 798	4.51 779	3.99 804	4.49 785	3.96 803	4.52 784	3.96 802	4.50 785	3.97 795	4.50 786	3.97 800	6.65 798	6.44 795	4.33 780	3.92 804	4.35 769	3.91 797

test_4	4.88 794	8.13 774	6.98 796	7.46 785	4.44 801	4.25 777	3.85 803	4.04 782	3.92 802	4.13 780	3.91 801	4.18 783	3.84 792	4.14 782	4.06 802	7.01 802	7.13 801	4.53 781	3.72 801	4.09 765	3.72 792

TestStereo	4.88 794	4.75 724	4.79 781	4.87 766	4.92 803	4.81 796	4.90 809	4.78 798	4.77 808	4.87 799	4.89 808	4.90 803	4.91 801	4.99 802	4.79 806	4.98 784	4.87 786	4.87 799	4.92 810	5.00 790	5.00 801

test_3	5.01 796	8.86 781	7.77 798	8.09 787	2.76 774	4.13 776	4.05 805	3.88 779	3.76 800	4.33 782	4.13 804	3.71 777	3.91 793	4.21 783	4.06 802	7.93 804	7.69 803	4.53 781	3.91 803	4.17 766	4.29 800

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 797	50.87 833	2.78 752	2.87 708	2.71 773	2.78 761	0.47 523	2.88 766	2.86 779	1.89 703	2.67 778	2.79 768	2.79 767	2.78 767	2.83 776	2.82 750	2.82 756	2.83 766	2.77 778	2.83 753	2.76 767
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	5.10 798	5.15 738	4.49 780	5.07 768	3.37 789	6.87 803	4.75 808	5.04 803	6.34 812	7.84 813	5.06 809	6.72 813	4.09 797	4.99 802	5.44 809	5.03 785	3.16 770	4.67 791	4.86 809	5.15 792	3.89 796

U	5.15 799	8.49 778	1.81 701	8.49 789	1.77 741	8.49 808	1.77 743	8.51 815	1.77 748	8.49 815	1.77 747	8.50 815	1.78 736	8.58 815	1.77 750	8.54 807	1.78 713	8.55 815	1.78 758	8.55 809	1.84 746

SGM-Forest	5.21 800	5.92 764	4.08 779	6.18 776	4.16 800	6.31 802	4.34 807	6.50 808	4.33 806	6.14 809	4.21 805	6.61 812	4.55 800	6.67 808	4.48 805	5.94 793	3.94 779	5.85 807	4.03 806	5.79 797	4.17 799
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 801	9.16 783	8.03 802	8.09 787	5.62 806	6.11 801	6.35 812	6.85 810	4.94 809	6.08 808	6.29 814	4.98 804	6.43 806	6.22 806	6.36 812	6.16 796	7.47 802	5.82 806	5.44 813	7.11 803	5.68 804

rvit_stereo_0075_2	6.64 802	8.80 780	5.25 785	7.89 786	5.27 805	7.90 807	5.27 810	7.92 814	5.28 810	7.91 814	5.29 811	7.93 814	5.27 802	7.92 814	5.28 807	7.93 804	5.28 788	7.93 813	5.29 812	7.93 806	5.28 803

RAFT	6.73 803	9.36 784	7.40 797	8.51 790	6.55 807	6.88 804	6.60 813	6.79 809	6.60 813	6.80 810	6.72 815	5.31 806	5.50 804	6.61 807	6.61 813	8.42 806	5.89 791	5.73 805	5.45 814	6.61 799	6.24 805

SGM+DAISY	7.06 804	9.15 782	5.38 787	8.84 791	5.18 804	8.80 809	5.31 811	8.79 816	5.28 810	8.89 816	5.20 810	8.93 816	5.33 803	8.95 816	5.36 808	8.70 808	5.21 787	8.74 816	5.20 811	8.89 810	5.15 802

test-v	7.53 805	11.89 794	7.98 799	9.36 794	7.14 808	7.06 805	7.09 814	7.37 811	6.91 814	7.29 811	5.71 812	6.45 810	6.93 807	6.73 810	7.27 814	8.93 811	7.85 804	6.98 811	6.80 815	7.56 804	7.34 807

test-2	7.53 805	11.89 794	7.98 799	9.36 794	7.14 808	7.06 805	7.09 814	7.37 811	6.91 814	7.29 811	5.71 812	6.45 810	6.93 807	6.73 810	7.27 814	8.93 811	7.85 804	6.98 811	6.80 815	7.56 804	7.34 807

PA-Net	11.80 807	223.51 840	0.62 508	0.59 450	0.71 585	0.59 528	0.73 595	0.67 542	0.73 600	0.55 522	0.61 564	0.60 538	0.74 592	0.63 540	0.73 592	0.66 506	0.60 521	0.69 560	0.66 584	0.72 540	0.65 560
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 808	23.00 802	15.00 808	23.00 815	15.00 810	24.00 816	16.00 816	24.00 823	16.00 816	22.00 823	15.00 816	23.00 823	16.00 816	23.00 823	15.00 816	22.00 823	15.00 817	22.00 823	15.00 817	22.00 823	15.00 809

rafts_anoy	20.00 809	20.00 796	20.00 809	20.00 809	20.00 811	20.00 810	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 810

raft+_RVC	20.00 809	20.00 796	20.00 809	20.00 809	20.00 811	20.00 810	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 810

raftrobust	20.00 809	20.00 796	20.00 809	20.00 809	20.00 811	20.00 810	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 810

CasAABBNet	20.00 809	20.00 796	20.00 809	20.00 809	20.00 811	20.00 810	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 810

RALCasStereoNet	20.00 809	20.00 796	20.00 809	20.00 809	20.00 811	20.00 810	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 810

RALAANet	20.00 809	20.00 796	20.00 809	20.00 809	20.00 811	20.00 810	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 818	20.00 817	20.00 810

111	30.40 815	30.94 818	29.72 820	32.61 816	30.02 822	33.57 817	30.47 828	31.50 824	29.39 828	30.98 824	29.11 828	29.78 824	30.39 831	29.45 824	30.76 831	30.08 824	29.02 829	29.92 824	30.32 832	29.86 824	30.17 821

PM Cens cmp D40	30.50 816	37.00 824	24.00 815	37.00 822	24.00 818	37.00 825	24.00 823	37.00 832	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 832	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 832	24.00 825	37.00 833	24.00 825	37.00 829	24.00 816

PM Graph cmp D40	30.50 816	37.00 824	24.00 815	37.00 822	24.00 818	37.00 825	24.00 823	37.00 832	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 832	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 832	24.00 825	37.00 833	24.00 825	37.00 829	24.00 816

PatchMatch Cens Cmp	30.50 816	37.00 824	24.00 815	37.00 822	24.00 818	37.00 825	24.00 823	37.00 832	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 832	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 832	24.00 825	37.00 833	24.00 825	37.00 829	24.00 816

PatchMatch Graph Cmp	30.50 816	37.00 824	24.00 815	37.00 822	24.00 818	37.00 825	24.00 823	37.00 832	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 832	24.00 823	37.00 831	24.00 823	37.00 832	24.00 825	37.00 833	24.00 825	37.00 829	24.00 816

WCMA_ROB	31.10 820	35.43 822	27.12 819	39.51 833	23.10 817	38.78 834	25.30 827	37.49 841	25.39 827	37.29 840	27.02 827	38.52 841	26.48 827	37.80 840	26.44 827	36.28 831	22.65 824	33.90 828	22.30 824	37.10 838	24.18 820

DCANet-4	35.22 821	34.54 819	35.08 826	33.58 820	35.47 829	34.55 818	35.53 835	36.08 830	35.85 832	35.92 830	35.77 834	35.18 830	35.48 833	35.39 830	37.15 838	34.55 830	33.92 833	35.02 831	34.90 834	35.79 828	34.74 828

ADStereo(finetuned)	36.13 822	36.63 823	38.07 831	36.97 821	33.25 826	35.91 822	34.45 832	36.36 831	32.99 829	38.14 841	36.71 835	36.69 831	34.13 832	38.57 841	40.79 839	37.60 841	36.58 836	35.90 832	33.36 833	35.42 827	34.04 825

fast-reg	37.00 823	37.00 824	37.00 827	37.00 822	37.00 830	37.00 825	37.00 836	37.00 832	37.00 833	37.00 831	37.00 836	37.00 832	37.00 834	37.00 831	37.00 834	37.00 832	37.00 837	37.00 833	37.00 837	37.00 829	37.00 829

Reg-Stereo(zero)	37.00 823	37.00 824	37.00 827	37.00 822	37.00 830	37.00 825	37.00 836	37.00 832	37.00 833	37.00 831	37.00 836	37.00 832	37.00 834	37.00 831	37.00 834	37.00 832	37.00 837	37.00 833	37.00 837	37.00 829	37.00 829

FLISNet	37.00 823	37.00 824	37.00 827	37.00 822	37.00 830	37.00 825	37.00 836	37.00 832	37.00 833	37.00 831	37.00 836	37.00 832	37.00 834	37.00 831	37.00 834	37.00 832	37.00 837	37.00 833	37.00 837	37.00 829	37.00 829

CoSv	37.00 823	37.00 824	37.00 827	37.00 822	37.00 830	37.00 825	37.00 836	37.00 832	37.00 833	37.00 831	37.00 836	37.00 832	37.00 834	37.00 831	37.00 834	37.00 832	37.00 837	37.00 833	37.00 837	37.00 829	37.00 829

MDST_ROB	69.83 827	87.70 834	41.95 832	113.75 836	65.62 836	75.05 835	55.25 841	75.64 843	45.04 837	71.61 842	41.75 840	72.81 842	44.06 838	68.38 842	44.63 840	101.89 844	59.57 843	107.10 844	61.05 843	104.38 841	59.38 835

NOSS_ROB	102.95 828	153.00 838	121.00 835	51.00 834	44.00 834	165.00 838	127.00 842	153.00 844	119.00 839	164.00 845	125.00 842	168.00 845	120.00 840	153.00 844	117.00 842	49.00 842	44.00 841	49.00 842	44.00 841	49.00 839	44.00 833

CBMV	128.50 829	1422.70 846	53.10 833	79.50 835	51.30 835	77.30 836	49.70 840	74.00 842	48.20 838	77.20 843	48.80 841	73.90 843	48.00 839	73.80 843	48.80 841	70.40 843	45.10 842	68.90 843	46.10 842	68.20 840	45.00 834
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 830	171.00 839	160.68 838	162.58 837	160.59 838	164.01 837	160.35 844	158.51 845	158.56 841	158.34 844	160.12 844	158.56 844	159.92 842	157.26 845	158.94 844	154.38 845	158.36 844	155.75 845	159.13 846	153.67 842	154.07 837
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	189.29 831	560.34 843	182.58 839	229.00 839	135.68 837	197.79 839	135.52 843	197.80 846	135.44 840	197.75 846	135.49 843	197.90 846	135.51 841	197.84 846	135.75 843	217.37 847	171.11 845	183.74 846	127.67 845	183.56 843	127.88 836

AE-Stereo	201.80 832	123.00 835	115.00 834	219.00 838	218.00 840	223.00 840	244.00 846	217.00 847	236.00 843	202.00 847	203.00 845	205.00 847	208.00 843	225.00 847	204.00 845	210.00 846	198.00 846	197.00 847	184.00 847	204.00 844	201.00 838

MGS-Stereo	239.45 833	123.00 835	135.00 836	266.00 840	286.00 841	277.00 841	305.00 847	271.00 848	242.00 844	274.00 848	279.00 847	255.00 848	270.00 845	268.00 848	297.00 847	221.00 848	247.00 848	216.00 848	123.00 844	217.00 845	217.00 840

EGLCR-Stereo	246.90 834	129.00 837	139.00 837	266.00 840	286.00 841	277.00 841	305.00 847	271.00 848	242.00 844	274.00 848	279.00 847	255.00 848	270.00 845	268.00 848	297.00 847	230.00 849	247.00 848	216.00 848	223.00 849	237.00 846	227.00 841

DLCB_ROB	284.23 835	354.61 841	207.27 840	363.24 842	206.46 839	364.72 843	210.41 845	364.72 850	210.41 842	364.81 850	208.64 846	364.81 850	208.64 844	364.72 850	210.41 846	354.70 850	205.53 847	354.70 850	205.53 848	354.70 847	205.53 839

LE_ROB	396.57 836	471.28 842	329.84 841	471.48 843	308.15 843	526.83 844	322.10 849	488.15 851	323.76 846	495.46 851	317.97 849	497.17 851	320.10 847	481.62 851	326.76 849	462.71 851	298.97 850	466.16 851	285.98 850	447.62 848	289.21 842

SGM-ForestM	596.69 837	677.77 844	444.52 842	699.85 844	517.25 844	732.94 845	488.29 850	770.79 852	460.11 847	750.81 852	487.98 850	792.79 852	499.41 848	730.90 852	475.81 850	720.03 852	491.16 851	663.96 852	418.60 851	674.76 849	436.05 843

CBMV_ROB	818.48 838	913.88 845	709.52 843	862.84 845	597.78 845	1073.99 846	700.52 851	1015.66 853	702.59 848	1115.65 853	760.02 851	1130.24 853	721.57 849	1037.41 853	692.65 851	814.05 853	564.29 852	843.28 853	595.31 852	915.51 850	602.92 844

tt	500032.53 839	34.60 820	29.72 820	37.47 831	34.41 827	36.85 823	35.22 833	34.71 828	33.55 830	34.50 825	35.43 832	33.81 828	10000000.00 850	33.57 828	33.13 832	33.68 828	35.00 834	34.03 829	35.26 835	30.96 825	34.63 826

DCANet	500032.53 839	34.60 820	29.72 820	37.47 831	34.41 827	36.85 823	35.22 833	34.71 828	33.55 830	34.50 825	35.43 832	33.81 828	10000000.00 850	33.57 828	33.13 832	33.68 828	35.00 834	34.03 829	35.26 835	30.96 825	34.63 826

fff	1000028.16 841	29.62 814	29.72 820	32.61 816	30.02 822	35.13 819	31.83 829	32.07 825	10000000.00 849	35.27 827	29.82 829	32.45 825	30.15 828	32.35 825	30.09 828	31.04 825	29.55 830	30.64 825	30.14 829	10000000.00 851	30.77 822

csc	1000028.16 841	29.62 814	29.72 820	32.61 816	30.02 822	35.13 819	31.83 829	32.07 825	10000000.00 849	35.27 827	29.82 829	32.45 825	30.15 828	32.35 825	30.09 828	31.04 825	29.55 830	30.64 825	30.14 829	10000000.00 851	30.77 822

cscssc	1000028.16 841	29.62 814	29.72 820	32.61 816	30.02 822	35.13 819	31.83 829	32.07 825	10000000.00 849	35.27 827	29.82 829	32.45 825	30.15 828	32.35 825	30.09 828	31.04 825	29.55 830	30.64 825	30.14 829	10000000.00 851	30.77 822

111111	10000000.00 844	10000000.00 847	10000000.00 844	10000000.00 846	10000000.00 846	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 849	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 850	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 851	10000000.00 845

SGD-Stereo	10000000.00 844	10000000.00 847	10000000.00 844	10000000.00 846	10000000.00 846	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 849	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 850	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 851	10000000.00 845

IGEV-Stereo++	10000000.00 844	10000000.00 847	10000000.00 844	10000000.00 846	10000000.00 846	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 849	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 850	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 851	10000000.00 845

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 844	10000000.00 847	10000000.00 844	10000000.00 846	10000000.00 846	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 849	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 850	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 851	10000000.00 845

IGEV-Stereo+	10000000.00 844	10000000.00 847	10000000.00 844	10000000.00 846	10000000.00 846	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 849	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 850	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 851	10000000.00 845

SDNR	10000000.00 844	10000000.00 847	10000000.00 844	10000000.00 846	10000000.00 846	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 849	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 850	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 851	10000000.00 845

anonymousdsp2	10000000.00 844	10000000.00 847	10000000.00 844	10000000.00 846	10000000.00 846	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 849	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 850	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 851	10000000.00 845

anonymousdsp	10000000.00 844	10000000.00 847	10000000.00 844	10000000.00 846	10000000.00 846	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 849	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 850	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 851	10000000.00 845

test_example2	10000000.00 844	10000000.00 847	10000000.00 844	10000000.00 846	10000000.00 846	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 849	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 850	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 851	10000000.00 845

DIP-Stereo	10000000.00 844	10000000.00 847	10000000.00 844	10000000.00 846	10000000.00 846	10000000.00 847	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 849	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 850	10000000.00 854	10000000.00 852	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 854	10000000.00 853	10000000.00 851	10000000.00 845
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

PatchMatch		37.00 824		37.00 822		37.00 825		37.00 832		37.00 831		37.00 832		37.00 831		37.00 832		37.00 833		37.00 829

GS-Stereo							0.38 472	0.50 490	0.38 473	0.50 497	0.38 474	0.50 504	3.79 790	0.50 498	0.38 465	0.54 468	0.43 452	0.46 491	0.34 461	0.46 467	0.35 445

FSD					0.44 512	0.56 520	0.44 507	0.55 516	0.44 512	0.56 524	0.44 511	0.56 529	0.44 509	0.56 524	0.46 511	0.61 491	0.42 447	0.52 529	0.42 521	0.52 502

ccccc		0.44 285		0.48 375	0.35 457	0.48 478		0.51 504		0.47 467		0.47 476		0.47 472		0.41 376	0.40 427	0.40 445	0.40 503	0.41 447

ASD4		0.20 179

Low-res two-view benchmark