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	0.14 141	0.00 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 96	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 96	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	0.73 545	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	0.12 144	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.12 190	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	0.50 325	0.10 104	0.12 122	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	0.12 133	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	0.73 545	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 209	0.20 251	0.23 233	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	0.23 267	0.21 280	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 345	0.10 104	0.12 122	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	0.12 133	0.11 147	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

AASNet	0.06 62	0.08 87	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 87	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 87	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	0.19 237	0.17 184	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	0.17 207	0.16 216	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 277	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	0.40 264	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	0.40 264	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	0.41 277	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	0.11 198	0.04 96	0.03 58	0.58 497	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	0.75 548	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 144	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 87	0.11 132	0.11 114	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	0.11 127	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 87	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	0.56 351	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	0.58 356	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	0.58 356	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	0.56 351	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	0.16 171	0.02 15	0.16 163	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 288	0.02 26	0.02 27	0.71 532	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 260

BridgeDepth	0.08 78	0.08 87	0.11 132	0.11 114	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	0.15 175	0.11 147	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	1.01 553	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	0.59 359	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	0.59 359	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	0.60 364	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 96	0.14 175	0.14 141	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	0.14 160	0.13 187	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

TS12	0.09 85	0.09 96	0.17 217	0.19 198	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	0.15 175	0.16 216	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

RT-Monster	0.09 85	0.07 85	0.03 39	0.15 153	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	0.92 576	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

DA	0.09 85	0.13 125	0.39 392	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	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	0.14 208	0.13 252	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 125	0.39 392	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	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	0.14 208	0.13 252	0.06 134	0.05 122

test_sample7	0.09 85	1.00 449	0.11 132	0.11 114	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	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 85	0.97 438	0.10 104	0.10 93	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	0.87 411	0.10 104	0.12 122	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	0.12 133	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 85	1.03 465	0.11 132	0.11 114	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	0.87 411	0.12 144	0.11 114	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	1.01 459	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	0.95 435	0.09 100	0.10 93	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	1.01 459	0.10 104	0.10 93	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 96	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	0.90 635	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	0.90 527	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	0.14 210	0.36 467	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ply	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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

xbf	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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

relubot	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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

relurobot	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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

ACC-I	0.10 104	0.10 101	0.12 144	0.13 135	0.08 158	0.11 172	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 182	0.08 167	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.12 162	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 101	0.11 132	0.13 135	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	0.13 149	0.11 147	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

GIO	0.10 104	0.22 198	0.22 268	0.23 233	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	0.23 267	0.22 287	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

zh-sn7	0.10 104	0.98 439	0.14 175	0.15 153	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	0.15 175	0.13 187	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 469	0.12 144	0.12 122	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	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 469	0.12 144	0.12 122	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	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 469	0.12 144	0.12 122	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	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 104	1.07 473	0.11 132	0.10 93	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	1.03 465	0.12 144	0.10 93	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	0.13 149	0.13 187	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet	0.10 104	1.07 473	0.11 132	0.10 93	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	1.14 481	0.13 166	0.14 141	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	0.13 149	0.11 147	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

AnonymousM	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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	0.99 447	0.12 144	0.13 135	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	0.12 133	0.12 162	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

test_xeample	0.10 104	1.09 475	0.13 166	0.12 122	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	0.14 160	0.14 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PVD	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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	0.10 101	0.10 104	0.10 93	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	1.27 628	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	0.11 132	0.11 118	0.15 200	0.16 163	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 132	0.11 118	0.15 200	0.16 163	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.10 167

over-8	0.11 132	0.14 147	0.15 200	0.16 163	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.09 171	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.09 162	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.09 159

over-9	0.11 132	0.11 118	0.16 207	0.16 163	0.10 170	0.12 183	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 183	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 202	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

ISRNet	0.11 132	0.05 67	0.36 373	0.24 239	0.07 155	0.13 186	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 193	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 277	0.20 275	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 243

JetRed	0.11 132	0.12 123	0.11 132	0.11 114	0.11 200	0.11 172	0.14 254	0.11 180	0.11 204	0.12 190	0.11 201	0.11 183	0.11 198	0.11 184	0.11 189	0.11 127	0.16 216	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

JetBlue	0.11 132	0.11 118	0.12 144	0.13 135	0.14 254	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.11 182	0.11 201	0.11 183	0.11 198	0.12 192	0.12 232	0.11 127	0.11 147	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

x	0.11 132	1.15 484	0.15 200	0.14 141	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	0.14 160	0.15 212	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 132	0.44 294	0.33 346	0.39 318	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	0.39 372	0.36 418	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

xxxx	0.11 132	1.16 486	0.16 207	0.12 122	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	0.13 149	0.16 216	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 659	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	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 659	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	0.11 132	0.02 12	0.02 15	1.62 662	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)	0.12 145	0.12 123	0.12 144	0.12 122	0.13 250	0.12 183	0.12 240	0.12 189	0.12 244	0.12 190	0.12 235	0.12 192	0.12 240	0.12 192	0.12 232	0.12 133	0.12 162	0.12 185	0.12 233	0.12 191	0.12 231
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	0.12 145	1.14 481	0.17 217	0.20 211	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	0.18 225	0.16 216	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_L	0.12 145	0.14 147	0.10 104	0.15 153	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.10 176	0.15 233	0.10 173	0.14 210	0.10 172	0.14 210	0.10 169	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	0.13 194	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	0.12 145	0.07 85	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 146	1.20 674	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	0.12 145	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	1.57 745	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 145	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	1.65 749	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 145	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	1.66 752	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 145	0.03 31	0.04 64	1.71 667	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	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.09 171	0.11 182	0.11 201	0.11 183	0.10 172	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.18 266	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

E$^{3}$Stereo	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

LLLLL	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

LLL	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.17 184	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.14 202	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

low	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

100	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.17 184	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

300	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

Last	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

DDDD	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

FORCE_4.7	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

F4.4	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_4.6	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.20 211	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

F5.5	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.12 240	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

F8.5	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_9	0.13 153	0.13 125	0.20 251	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.18 266	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_8	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 225	0.17 246	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

F7	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.20 211	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_4.5	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

TT111	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

FORCE_4	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_5	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.18 190	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_6	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.18 190	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 207	0.16 216	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.10 167

EE1	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.17 184	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

AnonStereo	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 187	0.13 187	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

CIPLG	0.13 153	0.21 194	0.12 144	0.16 163	0.11 200	0.15 225	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.15 239	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

IPLG	0.13 153	0.20 188	0.14 175	0.15 153	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

ACRE	0.13 153	0.21 194	0.14 175	0.15 153	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

LRCNet_RVC	0.13 153	0.13 125	0.09 100	0.13 135	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.10 176	0.23 286	0.10 173	0.20 266	0.10 172	0.24 294	0.11 189	0.11 127	0.09 112	0.12 185	0.14 257	0.12 191	0.09 159

aanetorigin	0.13 153	0.11 118	0.11 132	0.11 114	0.11 200	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.11 182	0.12 235	0.11 183	0.11 198	0.11 184	0.11 189	0.11 127	0.11 147	0.14 208	0.11 198	0.49 501	0.11 191

FADNet-RVC	0.13 153	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	1.71 766	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

ELAS	0.13 153	0.16 171	0.11 132	0.15 153	0.09 164	0.18 252	0.11 199	0.18 256	0.11 204	0.17 251	0.11 201	0.18 256	0.11 198	0.18 256	0.11 189	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 211	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Cross2Single Stereo	0.14 184	0.15 166	0.17 217	0.18 190	0.11 200	0.15 225	0.11 199	0.15 239	0.10 176	0.16 243	0.11 201	0.16 243	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.18 225	0.14 202	0.15 241	0.11 198	0.15 233	0.10 167

tt4	0.14 184	0.14 147	0.21 259	0.20 211	0.10 170	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.10 176	0.13 193	0.10 173	0.13 193	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.19 236	0.17 246	0.13 189	0.12 233	0.13 194	0.12 231

tt5	0.14 184	0.13 125	0.22 268	0.20 211	0.12 240	0.15 225	0.11 199	0.13 192	0.12 244	0.15 233	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.20 244	0.17 246	0.14 208	0.12 233	0.14 211	0.10 167

tt7	0.14 184	0.15 166	0.21 259	0.31 276	0.11 200	0.15 225	0.11 199	0.13 192	0.12 244	0.14 211	0.12 235	0.13 193	0.11 198	0.13 194	0.12 232	0.18 225	0.15 212	0.13 189	0.10 173	0.15 233	0.11 191

tt8	0.14 184	0.15 166	0.20 251	0.28 261	0.11 200	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.12 244	0.15 233	0.12 235	0.13 193	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.18 225	0.17 246	0.14 208	0.10 173	0.15 233	0.12 231

TYNG	0.14 184	0.13 125	0.21 259	0.20 211	0.12 240	0.14 201	0.12 240	0.13 192	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 210	0.12 240	0.14 210	0.10 169	0.16 187	0.16 216	0.15 241	0.12 233	0.14 211	0.11 191

w-ln-seven-2	0.14 184	1.22 543	0.28 304	0.32 283	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	0.32 318	0.27 317	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_XL	0.14 184	0.17 176	0.12 144	0.17 184	0.11 200	0.17 248	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.11 201	0.17 252	0.11 198	0.17 253	0.11 189	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.11 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 184	1.83 616	0.12 144	0.11 114	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	0.12 133	0.11 147	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ProNet	0.14 184	0.20 188	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.16 240	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.12 235	0.17 252	0.13 254	0.17 253	0.12 232	0.15 175	0.11 147	0.16 247	0.11 198	0.15 233	0.12 231

IPLGR_C	0.14 184	0.20 188	0.12 144	0.15 153	0.11 200	0.14 201	0.15 263	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 231

MIPNet	0.14 184	0.21 194	0.17 217	0.16 163	0.11 200	0.15 225	0.12 240	0.14 210	0.11 204	0.16 243	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.14 160	0.12 162	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

IPLGR	0.14 184	0.24 209	0.14 175	0.16 163	0.12 240	0.15 225	0.12 240	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 162	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

GMStereo	0.14 184	0.13 125	0.14 175	0.14 141	0.14 254	0.14 201	0.14 254	0.14 210	0.14 256	0.14 211	0.14 262	0.14 210	0.14 259	0.14 210	0.14 249	0.14 160	0.14 202	0.14 208	0.14 257	0.14 211	0.14 250
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 184	0.04 52	0.03 39	2.22 688	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	0.14 184	0.16 171	0.12 144	0.17 184	0.12 240	0.17 248	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.12 235	0.17 252	0.12 240	0.17 253	0.12 232	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.12 231

DRN-Test	0.14 184	0.13 125	0.09 100	0.14 141	0.09 164	0.15 225	0.09 167	0.14 210	0.10 176	0.14 211	0.09 169	0.14 210	0.09 168	0.13 194	0.09 162	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.12 191	0.73 601

ELAS_RVC	0.14 184	0.16 171	0.10 104	0.15 153	0.10 170	0.18 252	0.11 199	0.19 258	0.11 204	0.19 257	0.12 235	0.18 256	0.11 198	0.19 259	0.12 232	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 164	0.15 233	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 202	0.14 147	0.21 259	0.26 254	0.12 240	0.15 225	0.12 240	0.15 239	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 210	0.12 240	0.15 240	0.11 189	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 231

tt3	0.15 202	0.15 166	0.21 259	0.34 294	0.12 240	0.14 201	0.11 199	0.15 239	0.12 244	0.15 233	0.12 235	0.14 210	0.11 198	0.13 194	0.12 232	0.19 236	0.18 266	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.11 191

tt6	0.15 202	0.14 147	0.21 259	0.26 254	0.12 240	0.15 225	0.12 240	0.15 239	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 210	0.12 240	0.15 240	0.11 189	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 231

tt9	0.15 202	0.15 166	0.21 259	0.40 331	0.10 170	0.15 225	0.12 240	0.13 192	0.11 204	0.14 211	0.10 173	0.15 239	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.19 236	0.17 246	0.14 208	0.12 233	0.14 211	0.11 191

ITSA-stereo	0.15 202	0.17 176	0.13 166	0.20 211	0.13 250	0.19 255	0.13 252	0.18 256	0.13 253	0.19 257	0.13 256	0.18 256	0.14 259	0.18 256	0.14 249	0.16 187	0.11 147	0.15 241	0.14 257	0.18 260	0.11 191

CoDeX	0.15 202	0.70 376	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	0.67 580	0.02 21	0.69 564	0.75 591	0.01 15	0.02 27	0.02 20

ICVP	0.15 202	0.53 341	0.11 132	0.16 163	0.11 200	0.16 240	0.11 199	0.16 245	0.11 204	0.16 243	0.11 201	0.16 243	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.16 187	0.11 147	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.11 191
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 202	0.04 52	0.04 64	2.20 687	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	0.15 202	0.14 147	0.10 104	0.14 141	0.09 164	0.15 225	0.09 167	0.14 210	0.09 171	0.14 211	0.10 173	0.14 210	0.09 168	0.14 210	0.09 162	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	0.13 194	0.82 617

LALA_ROB	0.15 202	0.19 184	0.12 144	0.18 190	0.11 200	0.20 261	0.12 240	0.21 276	0.12 244	0.20 264	0.12 235	0.20 266	0.12 240	0.21 277	0.13 244	0.17 207	0.10 117	0.18 268	0.11 198	0.18 260	0.11 191

SGM_RVC	0.15 202	0.17 176	0.11 132	0.18 190	0.11 200	0.19 255	0.11 199	0.19 258	0.12 244	0.19 257	0.12 235	0.20 266	0.12 240	0.19 259	0.12 232	0.16 187	0.11 147	0.17 257	0.10 173	0.17 253	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 213	0.92 428	0.16 207	0.18 190	0.08 158	0.11 172	0.12 240	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 232	0.15 175	0.17 246	0.08 151	0.12 233	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 213	0.92 428	0.16 207	0.18 190	0.08 158	0.11 172	0.12 240	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 165	0.08 164	0.10 165	0.12 232	0.15 175	0.17 246	0.08 151	0.12 233	0.09 162	0.08 152

z-mn7	0.16 213	1.21 537	0.33 346	0.41 346	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	0.35 337	0.31 355	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 213	0.16 171	0.16 207	0.16 163	0.16 280	0.16 240	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 243	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 274	0.16 244	0.16 260

qqq	0.16 213	2.01 641	0.12 144	0.15 153	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	0.12 133	0.14 202	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 213	0.18 181	0.13 166	0.19 198	0.13 250	0.19 255	0.13 252	0.19 258	0.13 253	0.19 257	0.13 256	0.19 261	0.13 254	0.19 259	0.13 244	0.18 225	0.13 187	0.18 268	0.13 252	0.18 260	0.13 243

ManiGeoR	0.17 219	0.05 67	0.62 523	0.73 503	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	0.72 540	0.58 528	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 219	0.05 67	0.63 527	0.72 499	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	0.71 532	0.59 534	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 219	0.05 67	0.62 523	0.73 503	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	0.72 540	0.58 528	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 219	0.05 67	0.62 523	0.72 499	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	0.72 540	0.58 528	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 219	0.05 67	0.65 534	0.72 499	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	0.71 532	0.59 534	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

CAS++	0.17 219	0.27 222	0.21 259	0.10 93	0.21 323	0.15 225	0.22 310	0.10 162	0.21 313	0.22 280	0.10 173	0.19 261	0.18 300	0.10 165	0.19 298	0.20 244	0.19 273	0.18 268	0.10 173	0.19 267	0.18 284
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 219	2.16 652	0.13 166	0.13 135	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	0.18 225	0.12 162	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

SFCPSM	0.17 219	0.78 393	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	0.79 620	0.02 21	0.75 577	0.76 593	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CCAANet	0.17 219	0.71 378	0.14 175	0.14 141	0.14 254	0.14 201	0.14 254	0.14 210	0.14 256	0.14 211	0.14 262	0.14 210	0.14 259	0.14 210	0.22 314	0.14 160	0.14 202	0.14 208	0.14 257	0.14 211	0.14 250

DepthFocus	0.18 228	0.22 198	0.15 200	0.22 228	0.15 269	0.22 277	0.15 263	0.22 282	0.15 268	0.22 280	0.15 272	0.22 284	0.16 276	0.22 283	0.15 261	0.20 244	0.15 212	0.20 277	0.14 257	0.20 268	0.14 250

w-ln-seven	0.18 228	1.47 564	0.33 346	0.40 331	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	0.38 359	0.32 361	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 228	0.48 318	0.16 207	0.16 163	0.15 269	0.15 225	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 243	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 274	0.16 244	0.16 260

xyz-stereo	0.18 228	0.50 325	0.16 207	0.15 153	0.16 280	0.16 240	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 243	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 187	0.16 216	0.16 247	0.16 274	0.16 244	0.16 260

BEATNet-Init1	0.19 232	0.08 87	0.08 94	2.23 689	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	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 232	0.08 87	0.08 94	2.23 689	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	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

GOStereo-base	0.20 234	0.18 181	0.10 104	1.53 653	0.10 170	0.16 240	0.10 172	0.15 239	0.10 176	0.15 233	0.10 173	0.15 239	0.10 172	0.15 240	0.16 270	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 274	0.17 253	0.10 167

Weightmod_eth	0.20 234	0.24 209	0.28 304	0.47 379	0.14 254	0.24 289	0.14 254	0.17 252	0.13 253	0.22 280	0.16 278	0.22 284	0.13 254	0.20 264	0.16 270	0.24 277	0.20 275	0.19 271	0.14 257	0.16 244	0.24 314

depth_test_26	0.20 234	0.34 238	0.25 284	0.34 294	0.14 254	0.21 272	0.14 254	0.21 276	0.14 256	0.21 276	0.14 262	0.21 274	0.14 259	0.21 277	0.14 249	0.26 286	0.26 304	0.22 287	0.15 270	0.22 280	0.14 250

IGEV_Zeroshot_test	0.20 234	0.19 184	0.40 425	0.30 266	0.17 286	0.22 277	0.17 280	0.21 276	0.17 286	0.20 264	0.17 286	0.21 274	0.18 300	0.21 277	0.17 280	0.20 244	0.16 216	0.20 277	0.16 274	0.20 268	0.17 278

DAS	0.20 234	0.20 188	0.20 251	0.20 211	0.20 312	0.20 261	0.20 299	0.20 266	0.20 308	0.20 264	0.20 315	0.20 266	0.20 315	0.20 264	0.20 306	0.20 244	0.20 275	0.20 277	0.20 310	0.20 268	0.20 293

ASD4	0.20 234	0.20 188	0.20 251	0.20 211	0.20 312	0.20 261	0.20 299	0.20 266	0.20 308	0.20 264	0.20 315	0.20 266	0.20 315	0.20 264	0.20 306	0.20 244	0.20 275	0.20 277	0.20 310	0.20 268	0.20 293

ACVNet	0.20 234	0.19 184	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	0.96 644	0.21 276	0.14 256	0.20 264	0.13 256	0.21 274	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	0.17 253	0.12 231

acv_ft	0.20 234	0.19 184	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	0.96 644	0.21 276	0.14 256	0.20 264	0.13 256	0.21 274	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	0.17 253	0.12 231

iResNetv2_ROB	0.20 234	0.23 201	0.18 228	0.24 239	0.20 312	0.24 289	0.18 289	0.24 292	0.18 293	0.24 293	0.18 303	0.23 292	0.19 307	0.24 294	0.18 294	0.21 253	0.16 216	0.21 282	0.16 274	0.22 280	0.16 260

iResNet	0.20 234	0.23 201	0.18 228	0.24 239	0.18 298	0.24 289	0.20 299	0.24 292	0.18 293	0.23 286	0.17 286	0.23 292	0.18 300	0.23 290	0.18 294	0.22 255	0.16 216	0.21 282	0.16 274	0.21 278	0.16 260

G3	0.21 244	0.17 176	0.10 104	1.52 651	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.27 353	0.14 211	0.10 173	0.14 210	0.10 172	0.14 210	0.16 270	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 270	0.17 253	0.10 167

G2	0.21 244	0.17 176	0.10 104	1.68 665	0.10 170	0.15 225	0.10 172	0.14 210	0.26 348	0.14 211	0.10 173	0.14 210	0.10 172	0.14 210	0.16 270	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 274	0.17 253	0.10 167

SCION-MonSter	0.21 244	0.76 389	0.22 268	0.25 246	0.15 269	0.19 255	0.15 263	0.19 258	0.15 268	0.19 257	0.15 272	0.19 261	0.15 272	0.19 259	0.14 249	0.22 255	0.21 280	0.16 247	0.14 257	0.16 244	0.15 257

LACA2	0.21 244	0.24 209	0.26 291	0.31 276	0.16 280	0.24 289	0.16 270	0.24 292	0.16 276	0.24 293	0.16 278	0.24 298	0.16 276	0.24 294	0.16 270	0.27 290	0.23 294	0.24 306	0.16 274	0.23 292	0.16 260

LACA1	0.21 244	0.24 209	0.26 291	0.31 276	0.16 280	0.24 289	0.16 270	0.24 292	0.16 276	0.24 293	0.16 278	0.24 298	0.16 276	0.24 294	0.16 270	0.27 290	0.22 287	0.23 296	0.16 274	0.23 292	0.16 260

z-ln-s-r	0.21 244	1.40 562	0.53 500	0.56 456	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	0.57 496	0.44 475	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

tg	0.21 244	0.25 216	0.21 259	0.26 254	0.17 286	0.24 289	0.17 280	0.24 292	0.17 286	0.24 293	0.17 286	0.24 298	0.17 288	0.24 294	0.17 280	0.24 277	0.17 246	0.23 296	0.16 274	0.23 292	0.16 260

Pointernet	0.21 244	0.22 198	0.19 237	0.24 239	0.19 304	0.24 289	0.19 295	0.24 292	0.19 301	0.24 293	0.19 306	0.24 298	0.19 307	0.24 294	0.19 298	0.22 255	0.17 246	0.22 287	0.17 300	0.22 280	0.17 278

SuperB	0.21 244	0.10 101	2.51 776	0.12 122	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

G4	0.22 253	0.18 181	0.10 104	1.73 668	0.10 170	0.15 225	0.10 172	0.14 210	0.27 353	0.15 233	0.10 173	0.15 239	0.10 172	0.15 240	0.17 280	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 274	0.18 260	0.10 167

GEAR-Net	0.22 253	0.46 307	0.27 295	0.29 263	0.17 286	0.21 272	0.17 280	0.21 276	0.17 286	0.21 276	0.17 286	0.21 274	0.17 288	0.21 277	0.17 280	0.28 296	0.26 304	0.20 277	0.16 274	0.20 268	0.16 260

BStereo	0.22 253	0.23 201	0.20 251	0.24 239	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 286	0.23 286	0.17 286	0.23 292	0.16 276	0.24 294	0.17 280	0.23 267	0.16 216	0.22 287	0.20 310	0.22 280	0.16 260

Anonymus123	0.22 253	0.23 201	0.20 251	0.24 239	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 286	0.23 286	0.17 286	0.23 292	0.16 276	0.24 294	0.17 280	0.23 267	0.16 216	0.22 287	0.20 310	0.22 280	0.16 260

WAO-6	0.22 253	0.23 201	0.22 268	0.23 233	0.22 326	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 255	0.22 287	0.22 287	0.22 319	0.22 280	0.22 301

IMH-64-1	0.22 253	0.23 201	0.23 274	0.22 228	0.22 326	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 255	0.22 287	0.23 296	0.22 319	0.22 280	0.23 303

IMH-64	0.22 253	0.23 201	0.23 274	0.22 228	0.22 326	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 284	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 255	0.22 287	0.23 296	0.22 319	0.22 280	0.23 303

ac_64	0.22 253	0.13 125	0.19 237	0.23 233	0.10 170	0.26 308	1.02 655	0.14 210	0.10 176	0.28 316	0.14 262	0.17 252	0.19 307	0.28 324	0.09 162	0.22 255	0.16 216	0.23 296	0.17 300	0.11 182	0.12 231

SMOE	0.23 261	0.25 216	0.30 314	0.33 287	0.18 298	0.26 308	0.18 289	0.26 306	0.18 293	0.26 310	0.18 303	0.25 305	0.18 300	0.25 303	0.18 294	0.31 315	0.27 317	0.23 296	0.17 300	0.23 292	0.17 278

LACA3	0.23 261	0.25 216	0.27 295	0.54 448	0.17 286	0.25 299	0.17 280	0.25 300	0.17 286	0.25 301	0.17 286	0.25 305	0.17 288	0.25 303	0.17 280	0.28 296	0.23 294	0.24 306	0.17 300	0.24 297	0.17 278

dd	0.23 261	0.98 439	0.16 207	0.23 233	0.15 269	0.23 286	0.15 263	0.23 289	0.15 268	0.23 286	0.15 272	0.24 298	0.17 288	0.23 290	0.15 261	0.22 255	0.15 212	0.21 282	0.15 270	0.22 280	0.16 260

dad	0.23 261	1.03 465	0.16 207	0.23 233	0.15 269	0.24 289	0.15 263	0.24 292	0.16 276	0.23 286	0.16 278	0.24 298	0.16 276	0.23 290	0.15 261	0.22 255	0.16 216	0.22 287	0.16 274	0.22 280	0.16 260

RSGM-EC	0.24 265	0.24 209	0.15 200	0.22 228	0.15 269	0.22 277	0.15 263	0.22 282	0.15 268	0.24 293	0.15 272	0.22 284	0.15 272	0.22 283	1.19 672	0.20 244	0.17 246	0.24 306	0.14 257	0.20 268	0.14 250

acva	0.24 265	0.24 209	0.15 200	0.22 228	0.15 269	0.22 277	0.15 263	0.22 282	0.15 268	0.24 293	0.15 272	0.22 284	0.15 272	0.22 283	1.19 672	0.20 244	0.17 246	0.24 306	0.14 257	0.20 268	0.14 250

MSKI-zero shot	0.24 265	0.21 194	0.49 479	0.65 477	0.18 298	0.22 277	0.17 280	0.23 289	0.18 293	0.21 276	0.17 286	0.23 292	0.28 364	0.23 290	0.18 294	0.21 253	0.16 216	0.21 282	0.16 274	0.21 278	0.16 260

SCION-MonSter(vits)	0.25 268	0.79 395	0.31 332	0.42 356	0.28 356	0.40 378	0.28 353	0.20 266	0.15 268	0.40 379	0.15 272	0.19 261	0.15 272	0.20 264	0.15 261	0.23 267	0.21 280	0.17 257	0.14 257	0.16 244	0.14 250

qqq1	0.25 268	3.70 725	0.14 175	0.14 141	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	0.13 149	0.12 162	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 268	3.70 725	0.14 175	0.14 141	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	0.13 149	0.12 162	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 268	0.26 219	0.25 284	0.26 254	0.25 340	0.25 299	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.26 315	0.25 334	0.25 284	0.25 300	0.25 311	0.25 340	0.25 300	0.25 316

ffm	0.25 268	3.83 731	0.12 144	0.12 122	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	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 268	3.83 731	0.12 144	0.12 122	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	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 268	3.83 731	0.12 144	0.12 122	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	0.12 133	0.12 162	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 268	0.23 201	0.66 536	0.80 514	0.17 286	0.22 277	0.17 280	0.23 289	0.18 293	0.26 310	0.17 286	0.21 274	0.17 288	0.25 303	0.17 280	0.23 267	0.16 216	0.21 282	0.17 300	0.22 280	0.17 278

LoS	0.25 268	0.27 222	0.25 284	0.25 246	0.25 340	0.25 299	0.25 331	0.26 306	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 286	0.25 300	0.25 311	0.26 346	0.26 303	0.25 316
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 268	1.31 551	0.74 564	0.92 532	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	0.87 571	0.75 577	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV_i1	0.26 278	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	4.34 789	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 279	0.29 227	0.27 295	0.33 287	0.21 323	0.33 344	0.22 310	0.31 330	0.23 324	0.30 324	0.21 321	0.32 345	0.24 334	0.29 328	0.22 314	0.33 324	0.23 294	0.30 336	0.22 319	0.30 323	0.21 297

Weightmod	0.27 279	0.29 227	0.33 346	0.38 308	0.20 312	0.30 324	0.21 305	0.29 316	0.21 313	0.29 321	0.22 324	0.30 334	0.20 315	0.30 332	0.21 310	0.37 345	0.31 355	0.27 321	0.20 310	0.28 315	0.21 297

SME	0.27 279	0.29 227	0.31 332	0.38 308	0.20 312	0.29 318	0.18 289	0.30 321	0.20 308	0.32 340	0.21 321	0.32 345	0.20 315	0.32 343	0.21 310	0.35 337	0.32 361	0.27 321	0.19 308	0.29 319	0.20 293

model_zeroshot	0.27 279	0.20 188	0.27 295	0.33 287	0.21 323	0.37 362	0.22 310	0.37 355	0.24 329	0.26 310	0.27 353	0.33 350	0.21 323	0.25 303	0.27 341	0.32 318	0.20 275	0.34 363	0.23 327	0.25 300	0.26 322

DLNR-FE	0.28 283	0.89 417	0.30 314	0.34 294	0.19 304	0.28 315	0.19 295	0.28 311	0.20 308	0.28 316	0.20 315	0.28 321	0.20 315	0.28 324	0.20 306	0.33 324	0.28 325	0.25 311	0.19 308	0.24 297	0.19 291

xyz-stereo-finetune	0.28 283	0.49 320	0.16 207	0.16 163	0.16 280	0.16 240	0.16 270	0.22 282	0.30 387	0.32 340	0.31 436	0.32 345	0.31 438	0.32 343	0.32 432	0.32 318	0.33 374	0.31 343	0.32 459	0.31 329	0.32 432

SQANet	0.28 283	0.28 225	0.28 304	0.28 261	0.28 356	0.28 315	0.28 353	0.28 311	0.28 361	0.28 316	0.28 361	0.28 321	0.28 364	0.28 324	0.28 350	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 406	0.28 315	0.28 391

HGLStereo	0.28 283	0.29 227	0.22 268	0.36 302	0.22 326	0.36 353	0.21 305	0.36 347	0.21 313	0.42 410	0.21 321	0.36 362	0.22 324	0.36 361	0.21 310	0.34 329	0.21 280	0.34 363	0.21 315	0.34 344	0.21 297

iResNet_ROB	0.28 283	0.32 236	0.24 281	0.32 283	0.25 340	0.32 341	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.33 345	0.24 337	0.35 357	0.24 334	0.33 351	0.24 326	0.31 315	0.24 299	0.32 346	0.24 337	0.32 332	0.24 314

UNet	0.29 288	0.90 421	0.10 104	0.14 141	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.91 594	0.69 599	0.14 211	0.11 201	0.14 210	0.11 198	0.14 210	0.10 169	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.88 588	0.76 608

ww2	0.30 289	1.56 569	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.29 318	0.22 310	0.29 316	0.19 301	0.29 321	0.19 306	0.29 327	0.19 307	0.29 328	0.19 298	0.27 290	0.18 266	0.27 321	0.21 315	0.27 309	0.18 284

Cross2Single-S	0.30 289	0.35 240	0.26 291	0.38 308	0.27 348	0.36 353	0.23 321	0.41 397	0.23 324	0.36 356	0.23 329	0.36 362	0.23 330	0.36 361	0.23 322	0.37 345	0.25 300	0.35 379	0.22 319	0.35 357	0.23 303

MultiAttention	0.30 289	0.30 231	0.30 314	0.30 266	0.30 381	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 309	0.30 350	0.30 336	0.30 440	0.30 323	0.30 415

MSAF-DinoV2	0.30 289	0.30 231	0.30 314	0.30 266	0.30 381	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 309	0.30 350	0.30 336	0.30 440	0.30 323	0.30 415

DDVS	0.30 289	3.10 711	0.14 175	0.19 198	0.14 254	0.19 255	0.14 254	0.20 266	0.14 256	0.19 257	0.13 256	0.16 243	0.13 254	0.19 259	0.13 244	0.17 207	0.13 187	0.17 257	0.13 252	0.17 253	0.13 243

ACV-stereo	0.30 289	2.08 643	0.25 284	0.25 246	0.18 298	0.24 289	0.17 280	0.24 292	0.18 293	0.24 293	0.17 286	0.25 305	0.17 288	0.24 294	0.17 280	0.22 255	0.16 216	0.22 287	0.16 274	0.22 280	0.16 260

LoS_RVC	0.30 289	1.14 481	0.25 284	0.25 246	0.25 340	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.26 317	0.26 348	0.26 315	0.25 334	0.26 286	0.26 304	0.25 311	0.25 340	0.26 303	0.26 322

CAS	0.30 289	1.17 487	0.25 284	0.25 246	0.25 340	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.26 348	0.25 301	0.25 343	0.25 305	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 286	0.26 304	0.26 316	0.25 340	0.26 303	0.25 316

DANet	0.30 289	0.30 231	0.30 314	0.30 266	0.30 381	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 334	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 309	0.30 350	0.30 336	0.30 440	0.30 323	0.30 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ww3	0.31 298	1.61 574	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.29 318	0.29 368	0.30 321	0.19 301	0.30 324	0.19 306	0.30 334	0.19 307	0.30 332	0.19 298	0.28 296	0.18 266	0.27 321	0.23 327	0.27 309	0.18 284

MGW-Stereo	0.31 298	1.60 572	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.30 324	0.24 328	0.30 321	0.19 301	0.30 324	0.19 306	0.29 327	0.19 307	0.30 332	0.19 298	0.28 296	0.18 266	0.27 321	0.23 327	0.27 309	0.18 284

DStereoO	0.31 298	0.31 234	0.31 332	0.30 266	0.40 504	0.31 332	0.30 377	0.30 321	0.34 467	0.29 321	0.31 436	0.29 327	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.31 315	0.29 340	0.31 343	0.30 440	0.31 329	0.31 425

tt1	0.31 298	0.93 432	0.24 281	0.33 287	0.23 332	0.31 332	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.32 345	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.27 290	0.26 304	0.27 321	0.26 346	0.27 309	0.27 362

xxxxx1	0.31 298	0.91 423	0.23 274	0.31 276	0.23 332	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 406	0.29 319	0.27 362

DLNR_Zeroshot_test	0.31 298	0.28 225	0.47 464	0.79 510	0.24 337	0.30 324	0.26 338	0.30 321	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.31 341	0.24 334	0.30 332	0.23 322	0.29 308	0.26 304	0.29 334	0.24 337	0.33 339	0.23 303

tt_ll	0.31 298	0.91 423	0.23 274	0.31 276	0.23 332	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 406	0.29 319	0.27 362

ff	0.31 298	0.91 423	0.23 274	0.31 276	0.23 332	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 350	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 296	0.28 325	0.28 329	0.28 406	0.29 319	0.27 362

RAFT + AFF	0.31 298	0.45 303	0.34 360	0.39 318	0.28 356	0.38 369	0.33 447	0.29 316	0.31 434	0.30 324	0.30 391	0.29 327	0.27 355	0.29 328	0.30 378	0.28 296	0.29 340	0.29 334	0.29 421	0.27 309	0.32 432

MLCV	0.31 298	0.35 240	0.27 295	0.35 298	0.28 356	0.35 349	0.27 342	0.35 343	0.28 361	0.36 356	0.27 353	0.35 357	0.27 355	0.35 355	0.27 341	0.34 329	0.27 317	0.34 363	0.27 385	0.34 344	0.27 362

DN-CSS_ROB	0.31 298	0.35 240	0.28 304	0.35 298	0.28 356	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.25 334	0.35 352	0.27 353	0.36 362	0.26 348	0.34 352	0.28 350	0.35 337	0.28 325	0.34 363	0.28 406	0.34 344	0.27 362

MGE	0.32 309	1.81 605	0.19 237	0.29 263	0.19 304	0.29 318	0.23 321	0.30 321	0.19 301	0.30 324	0.19 306	0.30 334	0.19 307	0.30 332	0.19 298	0.28 296	0.18 266	0.27 321	0.23 327	0.27 309	0.18 284

PStereo	0.32 309	0.36 246	0.28 304	0.38 308	0.29 369	0.36 353	0.27 342	0.38 364	0.27 353	0.38 365	0.28 361	0.36 362	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.32 318	0.27 317	0.33 353	0.27 385	0.33 339	0.27 362

DStereoFS	0.32 309	0.33 237	0.32 341	0.33 287	0.30 381	0.32 341	0.32 436	0.32 333	0.31 434	0.30 324	0.31 436	0.31 341	0.30 386	0.32 343	0.32 432	0.32 318	0.31 355	0.30 336	0.47 553	0.32 332	0.34 450

DStereoSA	0.32 309	0.52 335	0.34 360	0.31 276	0.31 430	0.30 324	0.30 377	0.31 330	0.30 387	0.31 334	0.31 436	0.31 341	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.30 309	0.32 361	0.31 343	0.31 451	0.31 329	0.31 425

WCG-NET（raft）	0.32 309	1.24 545	0.24 281	0.32 283	0.24 337	0.32 341	0.23 321	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.24 337	0.32 345	0.24 334	0.32 343	0.24 326	0.30 309	0.23 294	0.30 336	0.23 327	0.30 323	0.23 303

Any-RAFT	0.32 309	0.36 246	0.27 295	0.36 302	0.27 348	0.36 353	0.27 342	0.36 347	0.27 353	0.36 356	0.27 353	0.36 362	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.36 342	0.28 325	0.36 389	0.28 406	0.36 368	0.28 391

StereoDRNet-Refined	0.33 315	0.39 260	0.26 291	0.39 318	0.26 347	0.40 378	0.26 338	0.40 378	0.26 348	0.39 372	0.26 348	0.39 381	0.26 348	0.39 381	0.26 339	0.37 345	0.25 300	0.37 393	0.25 340	0.37 373	0.37 470
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MGW-Stereo-1	0.34 316	0.52 335	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.29 318	0.38 487	0.29 316	0.19 301	0.30 324	0.19 306	0.29 327	0.37 481	0.57 542	0.19 298	0.49 461	0.33 374	0.49 528	0.33 471	0.49 501	0.33 441

SCION-M(vits-remse)	0.34 316	0.79 395	0.30 314	0.33 287	0.28 356	0.40 378	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.23 267	0.21 280	0.35 379	0.27 385	0.35 357	0.27 362

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 316	0.98 439	0.30 314	0.33 287	0.18 298	0.21 272	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.37 345	0.29 340	0.35 379	0.27 385	0.35 357	0.27 362

RAFT-FEzeroshot	0.34 316	0.26 219	0.17 217	0.21 226	0.17 286	0.20 261	0.16 270	0.20 266	0.16 276	0.20 264	0.17 286	0.21 274	0.16 276	0.27 319	0.24 326	0.19 236	0.16 216	0.19 271	0.16 274	0.26 303	3.08 804

RAFT-FE	0.34 316	0.26 219	0.17 217	0.21 226	0.17 286	0.20 261	0.16 270	0.20 266	0.16 276	0.20 264	0.17 286	0.21 274	0.16 276	0.27 319	0.24 326	0.19 236	0.16 216	0.19 271	0.16 274	0.26 303	3.08 804

LG-Stereo_L2	0.34 316	0.37 249	0.38 380	0.47 379	0.28 356	0.39 376	0.28 353	0.39 369	0.28 361	0.39 372	0.28 361	0.39 381	0.28 364	0.38 373	0.28 350	0.42 402	0.35 412	0.36 389	0.26 346	0.35 357	0.26 322

H2IRNET	0.34 316	0.34 238	0.34 360	0.34 294	0.34 469	0.34 345	0.34 462	0.34 340	0.34 467	0.34 348	0.34 464	0.34 355	0.34 465	0.34 352	0.34 459	0.34 329	0.34 405	0.34 363	0.34 477	0.34 344	0.34 450

IGEV++	0.34 316	0.43 291	0.30 314	0.40 331	0.29 369	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 384	0.30 378	0.38 359	0.29 340	0.37 393	0.29 421	0.37 373	0.29 400

iRaft-Stereo_5w	0.34 316	0.42 289	0.31 332	0.39 318	0.30 381	0.38 369	0.30 377	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.37 485	0.41 406	0.34 465	0.38 373	0.30 378	0.34 329	0.27 317	0.34 363	0.26 346	0.34 344	0.26 322

CSP-Net	0.34 316	1.29 547	1.19 624	1.36 643	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	1.26 668	1.21 686	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

iRaft-Stereo_20w	0.34 316	0.41 277	0.31 332	0.39 318	0.29 369	0.40 378	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.38 365	0.30 391	0.39 381	0.30 386	0.38 373	0.32 432	0.35 337	0.27 317	0.34 363	0.27 385	0.34 344	0.29 400

DGSMNet	0.34 316	0.41 277	0.27 295	0.41 346	0.28 356	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.27 353	0.41 396	0.27 353	0.42 424	0.27 355	0.41 404	0.28 350	0.40 380	0.29 340	0.40 458	0.28 406	0.40 449	0.27 362

small-0shot	0.35 328	1.92 637	0.27 295	0.27 259	0.27 348	0.27 313	0.27 342	0.27 310	0.27 353	0.27 315	0.27 353	0.26 317	0.27 355	0.27 319	0.26 339	0.27 290	0.26 304	0.26 316	0.26 346	0.26 303	0.27 362

gcap_with_dpt	0.35 328	0.39 260	0.30 314	0.44 367	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.30 391	0.44 469	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.38 359	0.26 304	0.38 401	0.27 385	0.38 386	0.27 362

FE-Mocha	0.35 328	0.71 378	0.40 425	0.47 379	0.27 348	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.26 348	0.34 348	0.26 348	0.34 355	0.27 355	0.34 352	0.27 341	0.44 404	0.41 452	0.33 353	0.29 421	0.32 332	0.29 400

IGEV-FE	0.35 328	0.37 249	0.17 217	0.19 198	0.17 286	0.20 261	0.17 280	0.19 258	0.17 286	0.19 257	0.17 286	0.19 261	0.17 288	0.37 369	0.36 467	0.19 236	0.17 246	0.19 271	0.17 300	0.38 386	2.84 795

test_for_model	0.35 328	0.39 260	0.30 314	0.43 363	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.38 359	0.26 304	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

CASnet	0.35 328	0.51 333	0.44 448	0.32 283	0.31 430	0.24 289	0.34 462	0.36 347	0.25 334	0.31 334	0.37 485	0.30 334	0.33 458	0.25 303	0.45 523	0.37 345	0.37 423	0.33 353	0.35 490	0.34 344	0.37 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 328	0.44 294	0.45 450	0.49 392	0.30 381	0.37 362	0.30 377	0.36 347	0.30 387	0.36 356	0.29 376	0.36 362	0.29 376	0.36 361	0.30 378	0.46 446	0.39 438	0.32 346	0.24 337	0.32 332	0.25 316
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 328	0.35 240	0.35 371	0.35 298	0.35 473	0.35 349	0.35 467	0.35 343	0.35 472	0.35 352	0.35 473	0.35 357	0.35 472	0.35 355	0.35 463	0.35 337	0.35 412	0.35 379	0.35 490	0.35 357	0.35 461

GeoVLM	0.36 336	0.38 253	0.27 295	0.46 372	0.28 356	0.35 349	0.28 353	0.37 355	0.27 353	0.35 352	0.28 361	0.36 362	0.38 487	0.35 355	0.28 350	1.08 601	0.26 304	0.33 353	0.27 385	0.34 344	0.33 441

Zero-FE251	0.36 336	0.40 264	0.28 304	0.41 346	0.28 356	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.28 361	0.41 396	0.28 361	0.41 406	0.28 364	0.42 418	0.30 378	0.37 345	0.26 304	0.37 393	0.27 385	0.45 475	0.56 560

GIP-stereo	0.36 336	0.49 320	0.39 392	0.48 385	0.32 444	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.30 387	0.41 396	0.28 361	0.40 391	0.28 364	0.42 418	0.28 350	0.45 434	0.32 361	0.38 401	0.30 440	0.37 373	0.27 362

DCVSM-stereo	0.36 336	1.89 628	0.22 268	0.40 331	0.22 326	0.40 378	0.22 310	0.40 378	0.22 317	0.40 379	0.22 324	0.40 391	0.22 324	0.40 384	0.22 314	0.28 296	0.21 280	0.28 329	0.21 315	0.28 315	0.20 293

RSM	0.36 336	0.36 246	0.43 446	0.37 305	0.42 524	0.49 500	0.42 520	0.37 355	0.28 361	0.36 356	0.29 376	0.36 362	0.30 386	0.37 369	0.28 350	0.34 329	0.31 355	0.34 363	0.35 490	0.40 449	0.29 400

gcap-zeroshot	0.36 336	0.40 264	0.34 360	0.44 367	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.28 406	0.39 435	0.27 362

testlalala	0.36 336	0.40 264	0.34 360	0.44 367	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.28 406	0.39 435	0.27 362

GCAPDPT-zeroshot	0.36 336	0.40 264	0.30 314	0.43 363	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.31 434	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.27 385	0.39 435	0.26 322

RAFT-Test	0.36 336	0.37 249	0.33 346	0.41 346	0.32 444	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.41 404	0.33 444	0.37 345	0.29 340	0.37 393	0.29 421	0.38 386	0.31 425

DMCA	0.36 336	0.38 253	0.37 378	0.35 298	0.35 473	0.36 353	0.36 474	0.36 347	0.35 472	0.35 352	0.37 485	0.36 362	0.36 476	0.35 355	0.36 467	0.36 342	0.36 418	0.35 379	0.36 496	0.36 368	0.36 464

ACVNet-DCA	0.37 346	1.00 449	0.30 314	0.40 331	0.29 369	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.39 381	0.28 350	0.33 324	0.32 361	0.33 353	0.32 459	0.33 339	0.32 432

1test111	0.37 346	1.02 463	0.30 314	0.39 318	0.29 369	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 324	0.32 361	0.33 353	0.31 451	0.32 332	0.31 425

cc1	0.37 346	1.02 463	0.30 314	0.39 318	0.29 369	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 324	0.32 361	0.33 353	0.31 451	0.32 332	0.31 425

EKT-Stereo	0.37 346	0.40 264	0.44 448	1.07 558	0.29 369	0.34 345	0.31 425	0.36 347	0.29 371	0.38 365	0.31 436	0.37 373	0.30 386	0.36 361	0.29 368	0.34 329	0.28 325	0.39 445	0.30 440	0.37 373	0.30 415

GMOStereo	0.37 346	0.45 303	0.23 274	0.30 266	0.37 484	0.41 397	0.36 474	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 478	0.41 406	0.40 500	0.41 404	0.36 467	0.34 329	0.22 287	0.47 515	0.37 499	0.39 435	0.33 441

XPNet_ROB	0.37 346	0.37 249	0.37 378	0.37 305	0.37 484	0.37 362	0.37 480	0.37 355	0.37 485	0.37 363	0.37 485	0.37 373	0.37 481	0.37 369	0.37 477	0.37 345	0.37 423	0.37 393	0.37 499	0.37 373	0.37 470

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 352	0.35 240	0.56 505	0.63 471	0.29 369	0.36 353	0.29 368	0.36 347	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.36 362	0.29 376	0.36 361	0.29 368	0.62 511	0.57 524	0.35 379	0.29 421	0.36 368	0.29 400

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 352	0.35 240	0.56 505	0.63 471	0.28 356	0.36 353	0.28 353	0.36 347	0.28 361	0.36 356	0.28 361	0.36 362	0.28 364	0.36 361	0.28 350	0.62 511	0.57 524	0.35 379	0.28 406	0.35 357	0.28 391

MonSter++	0.38 352	0.44 294	0.31 332	0.43 363	0.30 381	0.43 425	0.31 425	0.43 424	0.31 434	0.45 468	0.31 436	0.43 433	0.31 438	0.43 425	0.69 596	0.38 359	0.33 374	0.40 458	0.30 440	0.38 386	0.30 415

HiDET	0.38 352	0.44 294	0.30 314	0.42 356	0.30 381	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.68 588	0.37 345	0.32 361	0.40 458	0.29 421	0.37 373	0.29 400

LCMNet	0.38 352	0.44 294	0.30 314	0.42 356	0.30 381	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.45 468	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.69 596	0.37 345	0.32 361	0.40 458	0.29 421	0.37 373	0.29 400

CSFM-Stereo	0.38 352	0.44 294	0.30 314	0.42 356	0.30 381	0.42 418	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.73 610	0.37 345	0.32 361	0.40 458	0.29 421	0.37 373	0.30 415

HART	0.38 352	0.45 303	0.34 360	0.42 356	0.33 457	0.41 397	0.34 462	0.42 416	0.33 456	0.43 417	0.34 464	0.42 424	0.34 465	0.41 404	0.38 481	0.40 380	0.32 361	0.42 492	0.32 459	0.40 449	0.32 432

GREAT-IGEV	0.38 352	0.43 291	0.36 373	0.48 385	0.32 444	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 404	0.33 374	0.41 476	0.29 421	0.41 460	0.29 400
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	0.38 352	0.43 291	0.33 346	0.46 372	0.33 457	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.33 458	0.45 476	0.32 432	0.38 359	0.38 431	0.38 401	0.37 499	0.37 373	0.36 464

WAO-8	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.38 369	0.38 487	0.38 364	0.38 490	0.38 365	0.38 490	0.38 376	0.38 487	0.38 373	0.38 481	0.38 359	0.38 431	0.38 401	0.37 499	0.38 386	0.38 477

WAO-7	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.38 369	0.38 487	0.38 364	0.38 490	0.38 365	0.38 490	0.38 376	0.38 487	0.38 373	0.38 481	0.38 359	0.38 431	0.38 401	0.38 513	0.38 386	0.38 477

xx1	0.38 352	1.03 465	0.31 332	0.40 331	0.31 430	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 384	0.29 368	0.34 329	0.33 374	0.34 363	0.32 459	0.34 344	0.32 432

Venus	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.37 362	0.38 487	0.37 355	0.37 485	0.41 396	0.37 485	0.39 381	0.37 481	0.38 373	0.38 481	0.37 345	0.38 431	0.38 401	0.37 499	0.37 373	0.38 477

IMH	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.38 369	0.38 487	0.38 364	0.38 490	0.42 410	0.38 490	0.40 391	0.38 487	0.38 373	0.38 481	0.38 359	0.38 431	0.39 445	0.38 513	0.38 386	0.38 477

NBS	0.39 366	0.68 372	0.36 373	0.38 308	0.36 479	0.38 369	0.39 503	0.39 369	0.39 503	0.37 363	0.35 473	0.37 373	0.38 487	0.37 369	0.38 481	0.39 372	0.36 418	0.36 389	0.39 517	0.38 386	0.38 477

DF	0.39 366	1.37 558	1.02 607	1.14 566	0.12 240	0.16 240	0.12 240	0.16 245	0.12 244	0.16 243	0.12 235	0.16 243	0.12 240	0.16 244	0.12 232	1.12 610	1.00 604	0.15 241	0.12 233	0.15 233	0.12 231

PAM	0.39 366	1.88 627	0.34 360	0.37 305	0.41 514	0.45 474	0.22 310	0.28 311	0.23 324	0.28 316	0.24 337	0.29 327	0.23 330	0.29 328	0.23 322	0.38 359	0.32 361	0.38 401	0.37 499	0.32 332	0.22 301

HanzoNet	0.39 366	0.38 253	0.40 425	0.39 318	0.41 514	0.38 369	0.38 487	0.38 364	0.38 490	0.39 372	0.39 500	0.38 376	0.38 487	0.39 381	0.40 498	0.38 359	0.38 431	0.40 458	0.38 513	0.38 386	0.40 487

CES	0.39 366	0.47 312	0.36 373	0.36 302	0.37 484	0.45 474	0.35 467	0.35 343	0.40 506	0.36 356	0.44 527	0.47 490	0.36 476	0.44 456	0.36 467	0.37 345	0.39 438	0.44 495	0.35 490	0.37 373	0.36 464

PASM	0.39 366	3.06 710	1.36 692	1.58 655	0.09 164	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.09 161	0.09 169	0.11 183	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 127	0.11 147	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.11 191

mms	0.40 372	0.45 303	0.35 371	0.48 385	0.36 479	0.47 486	0.34 462	0.45 472	0.38 490	0.47 480	0.33 456	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.39 372	0.38 431	0.38 401	0.37 499	0.39 435	0.39 484

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 372	1.09 475	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 434	0.34 405	0.38 401	0.27 385	0.38 386	0.27 362

knoymous	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 391	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 519	0.40 449	0.40 487

anonymousa	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 391	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 519	0.40 449	0.40 487

riskmin	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 391	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 519	0.40 449	0.40 487

Anonymous_2	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 391	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 519	0.40 449	0.40 487

Anonymous_1	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 391	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 519	0.40 449	0.40 487

AdaStereo	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 391	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 380	0.40 442	0.40 458	0.40 519	0.40 449	0.40 487
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	0.41 380	0.89 417	0.31 332	0.40 331	0.31 430	0.40 378	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.61 550	0.53 565	0.40 391	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.58 497	0.47 486	0.38 401	0.29 421	0.38 386	0.29 400

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 380	1.09 475	0.40 425	0.52 443	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.31 438	0.44 456	0.31 420	0.46 446	0.35 412	0.39 445	0.28 406	0.39 435	0.28 391

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 380	1.06 472	0.40 425	0.51 440	0.31 430	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.32 446	0.44 456	0.30 391	0.56 544	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.45 434	0.34 405	0.39 445	0.27 385	0.40 449	0.27 362

Select-FE	0.41 380	0.44 294	0.23 274	0.26 254	0.22 326	0.26 308	0.22 310	0.26 306	0.23 324	0.26 310	0.23 329	0.26 317	0.23 330	0.45 476	0.42 514	0.25 284	0.22 287	0.25 311	0.22 319	0.45 475	2.90 796

water-stereo	0.41 380	0.84 405	0.46 456	0.50 429	0.33 457	0.45 474	0.33 447	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 479	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 404	0.41 452	0.39 445	0.31 451	0.39 435	0.32 432

ccccc	0.41 380	0.44 294	0.34 360	0.48 385	0.35 473	0.48 491	0.35 467	0.51 518	0.35 472	0.47 480	0.35 473	0.47 490	0.34 465	0.47 485	0.35 463	0.41 388	0.40 442	0.40 458	0.40 519	0.41 460	0.39 484

GCAP-BAT	0.41 380	1.30 549	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.34 405	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GwcNet-ADL	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 397	0.41 516	0.41 396	0.41 511	0.41 406	0.41 512	0.41 404	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 529	0.41 460	0.41 496

PSMNet-ADL	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 397	0.41 516	0.41 396	0.41 511	0.41 406	0.41 512	0.41 404	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 529	0.41 460	0.41 496

GANet-ADL	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 397	0.41 516	0.41 396	0.41 511	0.41 406	0.41 512	0.41 404	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 529	0.41 460	0.41 496

ADLNet2	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 397	0.41 516	0.41 396	0.41 511	0.41 406	0.41 512	0.41 404	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 529	0.41 460	0.41 496

ADLNet	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 397	0.41 516	0.41 396	0.41 511	0.41 406	0.41 512	0.41 404	0.41 506	0.41 388	0.41 452	0.41 476	0.41 529	0.41 460	0.41 496

FCDSN-DC	0.41 380	0.59 359	0.64 530	0.54 448	0.33 457	0.50 509	0.37 480	0.42 416	0.40 506	0.61 550	0.43 525	0.50 518	0.49 549	0.38 373	0.32 432	0.28 296	0.23 294	0.26 316	0.22 319	0.35 357	0.28 391
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 380	0.46 307	0.33 346	0.49 392	0.33 457	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	0.33 458	0.51 520	0.33 444	0.41 388	0.30 350	0.41 476	0.30 440	0.79 571	0.29 400

Gwc-CoAtRS	0.41 380	1.49 565	0.32 341	0.42 356	0.32 444	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.33 456	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.41 404	0.32 432	0.39 372	0.28 325	0.39 445	0.28 406	0.40 449	0.28 391

CR-RVC	0.42 395	0.14 147	1.89 743	1.91 673	0.13 250	0.12 183	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 153	0.14 259	0.07 150	0.07 152	0.96 584	1.91 758	0.14 208	0.14 257	0.20 268	0.13 243

S0	0.42 395	0.44 294	0.54 501	0.59 463	0.34 469	0.48 491	0.22 310	0.51 518	0.25 334	0.51 520	0.34 464	0.53 533	0.35 472	0.47 485	0.36 467	0.55 490	0.39 438	0.49 528	0.27 385	0.46 480	0.34 450

UPFNet	0.42 395	1.20 491	0.17 217	0.24 239	0.17 286	0.25 299	0.17 280	1.19 634	0.90 635	0.25 301	0.17 286	0.24 298	0.17 288	0.25 303	0.17 280	0.22 255	0.17 246	0.22 287	0.16 274	1.15 627	0.93 631

quiztm	0.43 398	0.49 320	0.40 425	0.51 440	0.40 504	0.51 521	0.40 504	0.50 504	0.40 506	0.50 510	0.40 503	0.51 529	0.40 500	0.50 510	0.40 498	0.44 404	0.34 405	0.44 495	0.34 477	0.44 470	0.34 450

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 398	1.76 589	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.31 420	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.27 385	0.38 386	0.26 322

KABStereo	0.43 398	1.76 589	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

KMOStereo	0.43 398	1.80 600	0.38 380	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 398	1.77 591	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 398	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 398	1.77 591	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 398	1.77 591	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

DDF-Stereo	0.43 398	1.15 484	0.57 509	0.53 445	0.32 444	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 406	0.32 446	0.40 384	0.32 432	0.52 479	0.50 504	0.38 401	0.31 451	0.39 435	0.31 425

DVStereo	0.43 398	0.86 409	0.48 472	0.50 429	0.33 457	0.46 481	0.33 447	0.46 476	0.33 456	0.46 474	0.33 456	0.47 490	0.33 458	0.47 485	0.34 459	0.45 434	0.42 462	0.40 458	0.33 471	0.47 494	0.38 477

psmg	0.43 398	1.91 631	0.92 590	1.91 673	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	1.97 719	1.44 710	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

delet	0.43 398	1.21 537	0.17 217	0.25 246	0.17 286	0.25 299	0.18 289	1.26 688	0.95 646	0.25 301	0.17 286	0.25 305	0.17 288	0.25 303	0.17 280	0.23 267	0.16 216	0.22 287	0.16 274	1.18 635	0.98 639

psm_up	0.43 398	1.19 490	0.17 217	0.25 246	0.18 298	0.25 299	0.19 295	1.26 688	0.91 636	0.26 310	0.17 286	0.25 305	0.17 288	0.25 303	0.17 280	0.22 255	0.17 246	0.23 296	0.16 274	1.18 635	0.99 640

canet-new	0.44 411	1.82 613	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

bcnet-new	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

LWStereo	0.44 411	1.82 613	0.38 380	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

LMStereo	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 434	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

CR7Stereo	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.50 429	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 434	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

ARStereo	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

ARStereo-new	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

BARStereo	0.44 411	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 434	0.34 405	0.39 445	0.26 346	0.38 386	0.26 322

FCBStereo	0.44 411	1.79 599	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

PSGStereo	0.44 411	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

MUNStereo	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.44 460	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.44 469	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.45 434	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

CHEStereo	0.44 411	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

TOTStereo	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 411	1.83 616	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 411	1.85 622	0.38 380	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 411	1.86 625	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 411	1.82 613	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.33 374	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 411	1.83 616	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 404	0.36 418	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

Monster-pub-mixall	0.44 411	0.56 351	0.60 515	0.38 308	0.27 348	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.29 371	0.38 365	0.27 353	0.38 376	0.29 376	0.85 595	0.27 341	1.46 686	0.26 304	0.34 363	0.26 346	0.36 368	0.53 546

depthmonostereo	0.44 411	0.85 407	0.46 456	0.54 448	0.40 504	0.52 525	0.38 487	0.52 523	0.35 472	0.47 480	0.34 464	0.46 483	0.34 465	0.47 485	0.34 459	0.45 434	0.43 467	0.41 476	0.33 471	0.41 460	0.32 432

MMNet	0.44 411	1.24 545	0.17 217	0.25 246	0.17 286	0.25 299	0.18 289	1.26 688	0.93 643	0.25 301	0.17 286	0.25 305	0.18 300	0.25 303	0.17 280	0.23 267	0.16 216	0.23 296	0.16 274	1.20 639	0.99 640

rgla	0.45 434	0.54 345	0.33 346	0.67 482	0.32 444	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.94 643	0.48 497	0.33 458	0.47 485	0.33 444	0.45 434	0.52 513	0.53 547	0.31 451	0.45 475	0.32 432

LACA_dic	0.45 434	0.13 125	1.78 725	1.70 666	0.12 240	0.13 186	0.12 240	0.16 245	0.15 268	0.13 193	0.12 235	0.13 193	0.11 198	0.16 244	0.13 244	1.73 703	1.69 733	0.16 247	0.11 198	0.13 194	0.13 243

RMAStereo	0.45 434	1.81 605	0.40 425	0.50 429	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.46 446	0.35 412	0.39 445	0.27 385	0.39 435	0.27 362

252Zero-FE	0.45 434	0.50 325	0.36 373	0.50 429	0.36 479	0.50 509	0.36 474	0.50 504	0.36 483	0.49 497	0.36 478	0.49 504	0.36 476	0.54 532	0.41 506	0.45 434	0.34 405	0.45 500	0.34 477	0.55 524	0.75 605

Monster-pub-eth3d	0.45 434	0.57 354	0.60 515	0.39 318	0.28 356	0.37 362	0.28 353	0.37 355	0.30 387	0.39 372	0.29 376	0.39 381	0.30 386	0.92 607	0.27 341	1.42 683	0.28 325	0.34 363	0.28 406	0.37 373	0.53 546

Replicate-Monster	0.45 434	0.57 354	0.60 515	0.40 331	0.29 369	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.30 387	0.40 379	0.31 436	0.40 391	0.30 386	0.99 615	0.27 341	1.36 679	0.31 355	0.34 363	0.30 440	0.36 368	0.54 549

SCV_C0	0.45 434	0.88 414	0.49 479	0.54 448	0.37 484	0.48 491	0.37 480	0.48 487	0.37 485	0.48 487	0.36 478	0.48 497	0.37 481	0.49 502	0.37 477	0.50 471	0.41 452	0.44 495	0.34 477	0.44 470	0.34 450

RAFT-Stereo-weight	0.45 434	1.90 630	0.34 360	0.42 356	0.36 479	0.43 425	0.35 467	0.42 416	0.34 467	0.42 410	0.34 464	0.44 469	0.34 465	0.41 404	0.34 459	0.38 359	0.32 361	0.38 401	0.32 459	0.38 386	0.33 441

TorneroNet-64	0.45 434	0.27 222	0.30 314	0.58 460	0.27 348	0.70 561	0.30 377	0.28 311	0.73 618	0.73 574	0.28 361	0.71 572	0.66 584	0.75 576	0.27 341	0.27 290	0.29 340	0.37 393	0.75 624	0.28 315	0.30 415

416test	0.46 443	0.55 348	0.33 346	0.67 482	0.33 457	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.99 649	0.48 497	0.33 458	0.48 495	0.33 444	0.45 434	0.52 513	0.54 550	0.32 459	0.45 475	0.32 432

ATMStereo	0.46 443	1.99 640	0.40 425	0.51 440	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 469	0.31 438	0.44 456	0.32 432	0.47 453	0.35 412	0.39 445	0.27 385	0.39 435	0.27 362

SCV	0.46 443	0.94 434	0.45 450	0.54 448	0.37 484	0.48 491	0.38 487	0.48 487	0.37 485	0.48 487	0.39 500	0.48 497	0.37 481	0.49 502	0.37 477	0.50 471	0.46 478	0.44 495	0.34 477	0.44 470	0.34 450

otaku	0.46 443	0.46 307	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 476	0.46 534	0.46 474	0.46 536	0.46 483	0.46 533	0.46 481	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.46 505	0.46 546	0.46 480	0.46 515

Dean	0.46 443	0.46 307	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 476	0.46 534	0.47 480	0.46 536	0.46 483	0.46 533	0.46 481	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.46 505	0.46 546	0.46 480	0.46 515

ACVNet_1	0.46 443	0.47 312	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 476	0.47 540	0.46 474	0.46 536	0.46 483	0.46 533	0.46 481	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.47 515	0.46 546	0.46 480	0.46 515

ACVNet-4b	0.46 443	0.46 307	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 476	0.46 534	0.46 474	0.46 536	0.46 483	0.46 533	0.47 485	0.46 527	0.46 446	0.46 478	0.46 505	0.46 546	0.46 480	0.46 515

PML	0.46 443	1.36 556	0.29 310	0.58 460	0.30 381	0.57 542	0.29 368	0.57 536	0.29 371	0.57 543	0.29 376	0.57 548	0.29 376	0.56 537	0.29 368	0.52 479	0.30 350	0.53 547	0.31 451	0.53 522	0.30 415

ww	0.47 451	0.52 335	0.38 380	0.56 456	0.37 484	0.56 535	0.38 487	0.56 532	0.37 485	0.56 539	0.77 622	0.56 544	0.37 481	0.57 542	0.37 477	0.49 461	0.33 374	0.49 528	0.33 471	0.49 501	0.33 441

Anonymus	0.47 451	0.73 381	0.46 456	0.43 363	0.54 568	0.53 527	0.27 342	0.39 369	0.35 472	0.33 345	0.40 503	0.33 350	0.38 487	0.53 529	0.54 558	0.56 494	0.36 418	0.49 528	0.53 569	0.66 541	0.54 549

LG-Stereo_L1	0.47 451	0.52 335	0.47 464	0.62 469	0.39 502	0.53 527	0.40 504	0.53 525	0.39 503	0.53 527	0.39 500	0.53 533	0.39 499	0.53 529	0.39 495	0.55 490	0.46 478	0.49 528	0.37 499	0.49 501	0.37 470

Ntro	0.47 451	0.47 312	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.47 486	0.47 540	0.46 476	0.47 540	0.46 474	0.46 536	0.47 490	0.46 533	0.47 485	0.47 535	0.47 453	0.46 478	0.46 505	0.46 546	0.46 480	0.46 515

HaxPig	0.47 451	0.47 312	0.47 464	0.49 392	0.47 543	0.47 486	0.47 540	0.47 482	0.47 540	0.47 480	0.47 545	0.47 490	0.47 542	0.47 485	0.47 535	0.47 453	0.47 486	0.47 515	0.47 553	0.47 494	0.48 525

UNDER WATER	0.47 451	0.47 312	0.47 464	0.47 379	0.47 543	0.47 486	0.47 540	0.47 482	0.47 540	0.47 480	0.47 545	0.47 490	0.46 533	0.47 485	0.47 535	0.47 453	0.47 486	0.47 515	0.46 546	0.47 494	0.47 523

LVE	0.47 451	0.47 312	0.47 464	0.47 379	0.49 551	0.47 486	0.47 540	0.47 482	0.49 549	0.47 480	0.47 545	0.47 490	0.46 533	0.47 485	0.47 535	0.47 453	0.47 486	0.48 523	0.47 553	0.47 494	0.47 523

GASTEREO	0.48 458	1.21 537	0.47 464	0.57 458	0.38 492	0.50 509	0.38 487	0.50 504	0.38 490	0.50 510	0.38 490	0.50 518	0.38 487	0.50 510	0.38 481	0.52 479	0.42 462	0.46 505	0.34 477	0.46 480	0.34 450

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 458	0.55 348	0.47 464	0.63 471	0.41 514	0.56 535	0.44 524	0.56 532	0.41 516	0.56 539	0.41 511	0.57 548	0.42 518	0.56 537	0.41 506	0.55 490	0.43 467	0.51 541	0.37 499	0.51 514	0.37 470

fffft	0.48 458	0.51 333	0.45 450	0.52 443	0.45 533	0.52 525	0.45 530	0.52 523	0.48 547	0.53 527	0.45 532	0.52 531	0.45 529	0.52 525	0.46 527	0.51 477	0.41 452	0.50 536	0.41 529	0.50 508	0.41 496
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 458	0.48 318	0.48 472	0.48 385	0.48 547	0.48 491	0.48 549	0.48 487	0.48 547	0.48 487	0.48 549	0.48 497	0.48 543	0.48 495	0.48 542	0.48 458	0.48 492	0.48 523	0.48 557	0.48 498	0.48 525

notaker	0.48 458	0.49 320	0.48 472	0.48 385	0.48 547	0.48 491	0.48 549	0.48 487	0.49 549	0.48 487	0.48 549	0.48 497	0.48 543	0.48 495	0.48 542	0.48 458	0.48 492	0.48 523	0.48 557	0.48 498	0.49 531

LL-Strereo2	0.48 458	1.73 587	0.51 492	0.59 463	0.34 469	0.42 418	0.33 447	0.40 378	0.31 434	0.42 410	0.33 456	0.42 424	0.31 438	0.44 456	0.39 495	0.60 502	0.51 509	0.44 495	0.33 471	0.44 470	0.33 441

416test1013	0.49 464	0.80 398	0.33 346	0.67 482	0.33 457	0.48 491	0.41 513	0.48 487	0.39 503	0.48 487	0.93 642	0.52 531	0.32 446	0.52 525	0.38 481	0.49 461	0.51 509	0.53 547	0.37 499	0.51 514	0.36 464

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 464	0.98 439	0.64 530	0.84 519	0.46 535	0.45 474	0.35 467	0.47 482	0.47 540	0.45 468	0.34 464	0.46 483	0.48 543	0.46 481	0.35 463	0.39 372	0.71 571	0.39 445	0.35 490	0.41 460	0.41 496

ACVNet_2	0.49 464	0.49 320	0.49 479	0.49 392	0.49 551	0.49 500	0.49 551	0.49 495	0.49 549	0.49 497	0.49 552	0.49 504	0.49 549	0.49 502	0.49 544	0.49 461	0.49 496	0.49 528	0.49 561	0.49 501	0.49 531

FoundationStereo	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 504	0.50 554	0.50 510	0.50 556	0.50 518	0.50 554	0.50 510	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 563	0.50 508	0.50 534

StereoAnything_RVC	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 504	0.50 554	0.50 510	0.50 556	0.50 518	0.50 554	0.50 510	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 563	0.50 508	0.50 534

dual_stereo	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 504	0.50 554	0.50 510	0.50 556	0.50 518	0.50 554	0.50 510	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 563	0.50 508	0.50 534

GCST	0.50 467	2.08 643	0.38 380	0.53 445	0.35 473	0.49 500	0.35 467	0.50 504	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 504	0.35 472	0.49 502	0.35 463	0.48 458	0.37 423	0.45 500	0.33 471	0.44 470	0.33 441

SANet	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 504	0.50 554	0.50 510	0.50 556	0.50 518	0.50 554	0.50 510	0.50 547	0.50 471	0.50 504	0.50 536	0.50 563	0.50 508	0.50 534

CR-Stereo	0.51 472	0.14 147	1.94 758	1.87 670	0.14 254	0.13 186	0.14 254	0.19 258	0.18 293	0.13 193	0.13 256	0.18 256	0.17 288	0.14 210	0.15 261	1.89 713	1.93 759	0.19 271	0.14 257	0.20 268	0.15 257

MSCF	0.51 472	1.40 562	0.49 479	0.58 460	0.38 492	0.50 509	0.38 487	0.54 528	0.41 516	0.52 524	0.41 511	0.53 533	0.42 518	0.53 529	0.41 506	0.60 502	0.47 486	0.48 523	0.37 499	0.48 498	0.38 477

UGAM-zero	0.51 472	2.17 653	0.39 392	0.53 445	0.36 479	0.50 509	0.36 474	0.50 504	0.36 483	0.49 497	0.36 478	0.50 518	0.35 472	0.50 510	0.36 467	0.49 461	0.37 423	0.47 515	0.35 490	0.46 480	0.34 450

UGAM	0.51 472	2.23 658	0.39 392	0.54 448	0.35 473	0.50 509	0.35 467	0.49 495	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 504	0.36 476	0.50 510	0.36 467	0.49 461	0.37 423	0.45 500	0.34 477	0.45 475	0.34 450

Selective-IGEV	0.51 472	0.55 348	0.45 450	0.69 488	0.45 533	0.61 547	0.45 530	0.50 504	0.40 506	0.56 539	0.44 527	0.55 541	0.40 500	0.72 569	0.67 580	0.59 500	0.46 478	0.45 500	0.34 477	0.46 480	0.37 470

RCA-Stereo	0.51 472	3.22 716	0.34 360	0.44 367	0.34 469	0.44 460	0.34 462	0.43 424	0.34 467	0.43 417	0.34 464	0.44 469	0.33 458	0.43 425	0.33 444	0.38 359	0.29 340	0.38 401	0.29 421	0.38 386	0.29 400

DN	0.53 478	0.85 407	0.45 450	0.65 477	0.44 529	0.60 545	0.44 524	0.60 544	0.44 529	0.60 548	0.45 532	0.60 553	0.44 525	0.60 548	0.44 520	0.56 494	0.42 462	0.56 554	0.42 537	0.56 527	0.42 503

AIO-test1	0.54 479	0.60 364	0.52 496	0.66 481	0.47 543	0.61 547	0.47 540	0.58 539	0.46 534	0.61 550	0.46 536	0.61 556	0.45 529	0.62 550	0.45 523	0.61 506	0.52 513	0.57 555	0.48 557	0.57 530	0.48 525

castereo++	0.54 479	3.59 722	1.15 618	1.31 637	0.14 254	0.16 240	0.14 254	0.16 245	0.14 256	0.16 243	0.14 262	0.16 243	0.13 254	0.16 244	0.14 249	1.45 685	1.16 634	0.15 241	0.14 257	0.15 233	0.13 243

FENet	0.54 479	1.52 566	1.19 624	1.41 647	0.23 332	0.35 349	0.23 321	0.35 343	0.23 324	0.34 348	0.23 329	0.35 357	0.23 330	0.35 355	0.23 322	1.40 682	1.07 616	0.32 346	0.23 327	0.33 339	0.23 303

PSMNet_ROB	0.54 479	0.54 345	0.54 501	0.54 448	0.53 565	0.54 532	0.54 565	0.53 525	0.54 565	0.54 533	0.54 567	0.54 537	0.53 561	0.54 532	0.54 558	0.54 484	0.53 517	0.54 550	0.54 571	0.54 523	0.54 549

AIO-test2	0.55 483	0.59 359	0.52 496	0.67 482	0.47 543	0.61 547	0.47 540	0.61 548	0.47 540	0.61 550	0.47 545	0.61 556	0.48 543	0.62 550	0.47 535	0.64 517	0.53 517	0.58 557	0.47 553	0.58 533	0.48 525

CFNet-ft	0.55 483	1.57 570	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	2.53 798	1.61 710	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 266	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	1.56 705	1.24 719

GeoMambaStereo_RVC	0.56 485	2.49 680	1.46 703	0.55 455	0.30 381	0.53 527	0.26 338	0.47 482	0.29 371	0.50 510	0.31 436	0.51 529	0.29 376	0.44 456	0.28 350	0.53 482	0.31 355	0.57 555	0.29 421	0.51 514	0.27 362

base	0.56 485	2.58 684	1.43 700	0.48 385	0.27 348	0.54 532	0.31 425	0.53 525	0.30 387	0.54 533	0.26 348	0.46 483	0.31 438	0.52 525	0.28 350	0.49 461	0.28 325	0.45 500	0.32 459	0.57 530	0.26 322

S	0.56 485	0.61 366	0.54 501	0.68 487	0.48 547	0.65 553	0.49 551	0.63 550	0.49 549	0.64 558	0.49 552	0.64 560	0.48 543	0.62 550	0.49 544	0.63 515	0.62 543	0.59 560	0.48 557	0.57 530	0.48 525

MyStereo04	0.56 485	3.72 728	0.59 511	0.49 392	0.41 514	0.36 353	0.32 436	0.37 355	0.31 434	0.34 348	0.46 536	0.35 357	0.32 446	0.35 355	0.33 444	0.49 461	0.45 476	0.34 363	0.32 459	0.35 357	0.43 506

CASS	0.57 489	0.89 417	0.56 505	0.57 458	0.56 569	0.56 535	0.56 567	0.56 532	0.53 563	0.57 543	0.57 571	0.59 552	0.48 543	0.56 537	0.57 562	0.55 490	0.56 522	0.47 515	0.56 577	0.62 537	0.56 560
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GeoAtt-L (ZS)	0.60 490	0.70 376	0.51 492	0.75 507	0.46 535	0.72 565	0.46 534	0.76 572	0.46 534	0.72 570	0.46 536	0.72 575	0.46 533	0.72 569	0.46 527	0.75 548	0.51 509	0.70 581	0.45 543	0.69 550	0.45 512

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 490	5.10 761	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 404	0.37 423	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

PointNet	0.60 490	0.75 386	0.49 479	0.79 510	0.50 555	0.79 575	0.49 551	0.79 575	0.49 549	0.80 587	0.49 552	0.79 587	0.49 549	0.80 581	0.49 544	0.63 515	0.40 442	0.63 564	0.40 519	0.63 538	0.40 487

ACMStereo	0.60 490	5.12 762	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 433	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 404	0.37 423	0.38 401	0.26 346	0.38 386	0.26 322

LG-Stereo	0.60 490	0.58 356	0.47 464	0.64 476	0.74 608	1.00 604	0.69 599	0.57 536	0.41 516	0.57 543	0.41 511	0.57 548	0.41 512	1.00 617	0.75 615	0.91 573	0.51 509	0.52 544	0.37 499	0.52 518	0.37 470

MonSter	0.60 490	0.64 369	0.52 496	0.62 469	0.44 529	2.07 734	0.44 524	0.62 549	0.44 529	0.62 554	0.44 527	0.62 558	0.44 525	0.62 550	0.44 520	0.58 497	0.42 462	0.62 562	0.46 546	0.58 533	0.42 503

MyStereo07	0.60 490	3.72 728	0.48 472	0.49 392	0.41 514	0.36 353	0.32 436	0.49 495	0.43 526	0.51 520	0.42 522	0.49 504	0.43 523	0.51 520	0.64 573	0.49 461	0.45 476	0.34 363	0.32 459	0.35 357	0.43 506

FSD	0.61 497	0.59 359	0.50 485	2.58 718	0.44 529	0.56 535	0.44 524	0.55 531	0.44 529	0.56 539	0.44 527	0.56 544	0.44 525	0.56 537	0.46 527	0.61 506	0.42 462	0.52 544	0.42 537	0.52 518	0.51 541

castereo	0.61 497	3.79 730	1.35 684	1.52 651	0.15 269	0.17 248	0.16 270	0.20 266	0.21 313	0.18 255	0.16 278	0.21 274	0.12 240	0.26 315	0.17 280	1.43 684	1.38 706	0.17 257	0.16 274	0.18 260	0.16 260

WCG-NET	0.61 497	1.21 537	0.54 501	0.61 468	0.53 565	0.67 556	0.53 562	0.66 556	0.53 563	0.64 558	0.53 565	0.65 564	0.53 561	0.59 546	0.52 554	0.65 519	0.48 492	0.64 566	0.52 567	0.58 533	0.50 534

GEAStereo	0.62 500	3.91 735	0.48 472	0.69 488	0.38 492	0.51 521	0.38 487	0.51 518	0.38 490	0.53 527	0.38 490	0.50 518	0.38 487	0.51 520	0.38 481	0.54 484	0.43 467	0.46 505	0.34 477	0.46 480	0.34 450

gasm-f	0.62 500	3.91 735	0.48 472	0.69 488	0.38 492	0.51 521	0.38 487	0.51 518	0.38 490	0.53 527	0.38 490	0.50 518	0.38 487	0.51 520	0.38 481	0.54 484	0.43 467	0.46 505	0.34 477	0.46 480	0.34 450

SMoEStereo_RVC	0.63 502	0.75 386	0.51 492	0.73 503	0.53 565	0.71 563	0.47 540	0.67 557	0.58 569	0.74 580	0.60 577	0.72 575	0.53 561	0.74 574	0.51 552	0.61 506	0.62 543	0.62 562	0.61 587	0.63 538	0.61 566

anonymity	0.63 502	0.69 373	0.56 505	0.71 497	0.56 569	0.71 563	0.56 567	0.71 564	0.56 566	0.72 570	0.56 570	0.71 572	0.56 565	0.71 567	0.58 564	0.68 524	0.55 520	0.68 573	0.55 573	0.68 546	0.54 549

SE	0.64 504	0.73 381	0.77 569	0.79 510	0.59 572	0.78 572	0.54 565	0.58 539	0.58 569	0.78 584	0.59 575	0.63 559	0.18 300	0.78 578	0.52 554	0.80 557	0.65 549	0.69 576	0.57 580	0.75 562	0.52 543

PAM_32	0.64 504	2.38 673	0.51 492	0.92 532	0.43 528	0.53 527	0.44 524	0.87 587	0.43 526	0.52 524	0.45 532	0.53 533	0.40 500	0.54 532	0.46 527	0.62 511	0.56 522	0.48 523	0.45 543	0.76 565	0.44 509

CRFU-Net	0.65 506	1.67 579	1.22 676	1.96 678	0.27 348	0.41 397	0.27 342	0.41 397	0.27 353	0.40 379	0.26 348	0.41 406	0.27 355	0.40 384	0.27 341	1.80 706	1.62 727	0.34 363	0.23 327	0.33 339	0.23 303

LMCR-Stereo	0.65 506	0.63 367	0.65 534	0.65 477	0.65 588	0.66 555	0.63 578	0.58 539	0.65 584	0.63 557	0.64 585	0.65 564	0.65 581	0.66 558	0.66 579	0.66 521	0.64 547	0.65 570	0.67 605	0.68 546	0.73 601

test410	0.66 508	5.69 785	0.31 332	0.40 331	0.31 430	0.41 397	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.62 554	0.55 568	0.40 391	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.59 500	0.47 486	0.38 401	0.29 421	0.38 386	0.30 415

KSHMR	0.66 508	0.50 325	0.48 472	1.15 569	0.52 562	0.49 500	0.51 559	0.49 495	0.71 612	0.67 564	0.50 556	1.16 646	1.11 653	0.66 558	0.52 554	0.49 461	0.49 496	0.51 541	0.66 601	0.50 508	1.14 660

TorneroNet	0.66 508	0.53 341	0.50 485	0.50 429	0.64 586	1.06 621	0.70 606	0.50 504	0.51 561	0.49 497	0.69 601	0.49 504	0.50 554	0.48 495	1.15 663	0.71 532	0.49 496	1.14 646	1.08 663	0.49 501	0.49 531

GES	0.66 508	2.34 669	0.29 310	0.41 346	0.29 369	0.41 397	0.29 368	0.42 416	0.29 371	0.40 379	0.41 511	0.41 406	0.30 386	0.51 520	0.29 368	0.32 318	0.29 340	0.32 346	2.46 801	2.49 764	0.30 415

cf-r	0.66 508	2.17 653	0.12 144	0.18 190	0.12 240	0.18 252	2.70 802	2.60 775	0.12 244	0.18 255	0.12 235	0.18 256	0.12 240	0.18 256	0.12 232	0.15 175	0.11 147	0.15 241	0.11 198	1.81 721	1.74 771

DSFCA	0.66 508	0.73 381	0.78 571	0.65 477	0.65 588	0.64 552	0.64 579	0.65 553	0.63 582	0.64 558	0.64 585	0.64 560	0.64 579	0.65 557	0.65 576	0.65 519	0.65 549	0.65 570	0.65 598	0.66 541	0.64 576

MWDA-net	0.67 514	0.66 370	0.45 450	2.84 726	0.46 535	0.73 567	0.45 530	0.71 564	0.44 529	0.72 570	0.45 532	0.70 571	0.45 529	0.70 565	0.44 520	0.61 506	0.41 452	0.61 561	0.43 540	0.61 536	0.42 503

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 514	0.78 393	0.67 540	0.67 482	0.66 591	0.67 556	0.67 586	0.65 553	0.66 586	0.66 562	0.67 590	0.66 567	0.67 586	0.67 560	0.72 609	0.66 521	0.67 552	0.67 572	0.67 605	0.67 544	0.67 583

DEFOM-Stereo	0.68 516	3.11 712	1.40 698	1.63 663	0.25 340	0.31 332	0.25 331	0.31 330	0.28 361	0.31 334	0.29 376	0.29 327	0.27 355	0.31 340	0.28 350	1.59 698	1.47 712	0.30 336	0.29 421	0.30 323	0.28 391

ssnet_v2	0.68 516	1.96 639	1.25 680	0.29 263	0.20 312	0.30 324	0.20 299	0.29 316	0.22 317	1.50 710	0.20 315	0.31 341	0.20 315	0.27 319	0.22 314	0.24 277	1.49 713	0.26 316	0.18 307	3.90 787	0.19 291

ARAFT	0.68 516	0.81 402	0.63 527	0.74 506	0.60 574	0.78 572	0.62 577	0.77 574	0.66 586	0.74 580	0.63 583	0.75 582	0.62 578	0.83 590	0.60 569	0.70 531	0.55 520	0.70 581	0.60 585	0.78 569	0.55 557

mm2	0.69 519	0.69 373	0.69 550	0.69 488	0.69 597	0.69 558	0.69 599	0.69 559	0.69 599	0.69 567	0.69 601	0.69 568	0.69 598	0.69 563	0.69 596	0.69 525	0.69 564	0.69 576	0.69 611	0.69 550	0.69 587

mm1	0.69 519	0.69 373	0.69 550	0.69 488	0.69 597	0.69 558	0.69 599	0.69 559	0.69 599	0.69 567	0.69 601	0.69 568	0.69 598	0.69 563	0.69 596	0.69 525	0.69 564	0.69 576	0.69 611	0.69 550	0.69 587

NINENet	0.69 519	3.87 734	1.20 627	1.98 679	0.05 126	0.40 378	0.04 109	0.40 378	0.05 131	0.41 396	0.04 116	0.41 406	0.05 124	0.40 384	0.05 121	1.79 705	1.56 719	0.34 363	0.22 319	0.34 344	0.23 303

VIP-Stereo	0.70 522	2.97 708	2.43 775	2.49 714	0.16 280	0.25 299	0.16 270	0.25 300	0.16 276	0.25 301	0.18 303	0.25 305	0.16 276	0.26 315	0.16 270	1.86 707	1.26 688	0.23 296	0.15 270	0.23 292	0.15 257

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 522	0.72 380	0.71 556	0.80 514	0.62 585	0.82 583	0.61 576	0.81 581	0.62 579	0.81 590	0.63 583	0.80 589	0.70 602	0.73 572	0.61 571	0.76 551	0.61 542	0.74 589	0.61 587	0.77 567	0.61 566

DMCA-RVC	0.70 522	0.80 398	0.70 553	0.70 495	0.70 601	0.70 561	0.70 606	0.71 564	0.70 607	0.70 569	0.71 611	0.71 572	0.70 602	0.70 565	0.69 596	0.69 525	0.70 567	0.69 576	0.70 615	0.69 550	0.70 590

MyStereo8	0.71 525	3.92 737	0.52 496	0.59 463	0.52 562	0.57 542	0.53 562	0.59 542	0.50 554	0.59 547	0.51 562	0.57 548	0.50 554	0.56 537	0.52 554	0.54 484	0.49 496	0.54 550	0.49 561	0.55 524	0.50 534

HH	0.71 525	2.54 681	0.74 564	1.10 560	0.32 444	0.41 397	0.37 480	0.69 559	0.78 622	0.73 574	0.90 635	0.75 582	1.00 636	0.84 591	0.69 596	0.69 525	0.40 442	0.35 379	0.26 346	0.35 357	0.26 322

HanStereo	0.71 525	2.54 681	0.74 564	1.10 560	0.32 444	0.41 397	0.37 480	0.69 559	0.78 622	0.73 574	0.90 635	0.75 582	1.00 636	0.84 591	0.69 596	0.69 525	0.40 442	0.35 379	0.26 346	0.35 357	0.26 322

CAR	0.72 528	0.76 389	0.59 511	0.84 519	1.19 671	0.81 580	0.58 570	0.81 581	0.58 569	0.81 590	0.58 573	0.83 594	0.59 572	0.82 585	0.59 567	0.71 532	0.49 496	0.73 584	0.68 607	0.87 585	0.52 543

MSE-Stereo	0.72 528	0.76 389	0.59 511	0.84 519	1.19 671	0.81 580	0.58 570	0.81 581	0.58 569	0.81 590	0.58 573	0.83 594	0.59 572	0.82 585	0.59 567	0.71 532	0.49 496	0.73 584	0.68 607	0.87 585	0.52 543

zero-FE	0.72 528	1.31 551	0.66 536	0.92 532	0.60 574	0.82 583	0.58 570	0.82 584	0.58 569	0.81 590	0.60 577	0.81 592	0.60 574	0.82 585	0.58 564	0.74 547	0.59 534	0.73 584	0.52 567	0.76 565	0.51 541

ktn	0.72 528	0.53 341	1.08 612	1.14 566	0.51 561	1.22 683	1.36 732	0.51 518	0.59 574	0.51 520	0.51 562	0.69 568	1.20 665	0.67 560	0.51 552	0.51 477	0.49 496	0.58 557	0.66 601	0.52 518	0.53 546

MGA	0.73 532	0.76 389	0.60 515	0.92 532	1.17 667	0.81 580	0.59 574	0.84 585	0.62 579	0.81 590	0.59 575	0.84 596	0.60 574	0.81 584	0.61 571	0.71 532	0.53 517	0.89 612	0.53 569	0.75 562	0.54 549

DStereoRT	0.73 532	0.81 402	0.73 563	0.71 497	0.74 608	0.73 567	0.75 615	0.71 564	0.71 612	0.74 580	0.72 614	0.73 579	0.80 619	0.71 567	0.73 610	0.76 551	0.71 571	0.73 584	0.72 620	0.70 555	0.76 608

CroCo-Stereo	0.73 532	1.22 543	0.25 284	1.22 623	0.25 340	1.22 683	0.25 331	1.22 684	0.25 334	1.22 693	0.25 343	1.22 695	0.25 338	1.22 695	0.25 334	1.22 666	0.26 304	1.21 705	0.25 340	1.22 687	0.25 316
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	0.73 532	0.88 414	0.67 540	0.75 507	0.68 596	0.75 569	0.64 579	0.80 578	0.72 615	0.83 595	0.70 605	0.82 593	0.64 579	0.84 591	0.67 580	0.77 554	0.63 545	0.81 602	0.63 589	0.78 569	0.62 569

GStereo	0.75 536	2.98 709	1.68 718	0.69 488	0.39 502	0.72 565	0.41 513	0.72 568	0.34 467	0.73 574	0.41 511	0.72 575	0.49 549	0.74 574	0.47 535	0.69 525	0.48 492	0.74 589	0.40 519	0.69 550	0.44 509

monster-pro	0.75 536	1.67 579	0.64 530	0.89 525	0.57 571	0.86 589	0.56 567	0.87 587	0.56 566	0.87 596	0.57 571	0.88 599	0.57 567	0.87 596	0.57 562	0.79 555	0.58 528	0.76 593	0.54 571	0.77 567	0.54 549

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 536	0.92 428	0.85 582	0.96 544	0.59 572	1.27 687	0.44 524	0.59 542	0.69 599	0.91 601	0.68 596	0.55 541	0.61 577	1.06 633	0.83 628	0.62 511	0.70 567	0.90 613	0.41 529	0.89 589	0.56 560

MyStereo06	0.75 536	4.12 739	0.60 515	0.63 471	0.61 580	0.62 550	0.66 582	0.56 532	0.45 533	0.55 537	0.48 549	0.54 537	0.46 533	0.57 542	0.45 523	0.60 502	0.57 524	0.64 566	0.55 573	0.72 557	0.55 557

GCAP-Stereo	0.75 536	4.15 742	0.42 444	0.75 507	0.35 473	0.78 572	0.40 504	0.79 575	0.38 490	0.78 584	0.36 478	0.78 585	0.36 476	0.79 579	0.39 495	0.75 548	0.39 438	0.76 593	0.39 517	0.75 562	0.39 484

GANet-RSSM	0.75 536	1.91 631	0.14 175	0.47 379	0.14 254	0.21 272	3.21 819	2.30 761	0.14 256	0.46 474	0.14 262	0.23 292	0.18 300	0.21 277	0.14 249	0.18 225	0.27 317	0.37 393	0.13 252	2.13 745	2.12 781

RSM++	0.76 542	0.82 404	0.66 536	0.85 523	0.64 586	0.85 587	0.71 609	0.94 601	0.64 583	0.87 596	0.67 590	0.87 598	0.65 581	0.84 591	0.65 576	0.81 561	0.70 567	0.79 597	0.71 618	0.83 581	0.70 590

CroCo-Stereo Lap2	0.77 543	1.29 547	0.29 310	1.27 628	0.29 369	1.27 687	0.26 338	1.26 688	0.26 348	1.26 694	0.26 348	1.27 699	0.26 348	1.26 697	0.27 341	1.27 669	0.27 317	1.27 711	0.27 385	1.27 692	0.27 362

PSMNet-RSSM	0.77 543	2.76 699	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	2.66 800	2.79 789	0.14 256	0.21 276	0.14 262	0.21 274	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	2.52 768	2.31 786

GwcNet-RSSM	0.77 543	2.77 701	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	2.67 801	2.78 788	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 266	0.14 259	0.21 277	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	2.52 768	2.31 786

4D-IteraStereo	0.78 546	3.13 713	0.89 583	0.69 488	0.32 444	0.40 378	0.32 436	0.76 572	0.97 649	0.52 524	0.65 587	0.89 602	0.32 446	0.76 577	0.98 640	0.83 566	0.94 602	0.35 379	0.27 385	0.70 555	0.89 624

Pro-Stereo	0.79 547	0.53 341	0.38 380	0.49 392	0.38 492	0.49 500	0.37 480	0.49 495	0.67 588	0.50 510	0.38 490	1.10 638	0.38 487	0.49 502	0.38 481	0.71 532	0.88 593	5.98 835	0.36 496	0.46 480	0.36 464

hitnet-ft	0.79 547	2.78 704	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.21 272	2.89 803	2.80 790	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 266	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 207	0.12 162	0.17 257	0.12 233	2.54 776	2.33 788

G-Net	0.79 547	0.79 395	0.79 574	0.79 510	0.79 621	0.79 575	0.79 620	0.79 575	0.79 626	0.79 586	0.79 627	0.79 587	0.79 618	0.79 579	0.79 620	0.79 555	0.79 584	0.79 597	0.79 631	0.79 571	0.79 613

MyStereo05	0.80 550	4.12 739	0.63 527	0.63 471	0.61 580	0.62 550	0.66 582	0.65 553	0.62 579	0.67 564	0.61 581	0.65 564	0.58 570	0.67 560	0.55 561	0.60 502	0.57 524	0.64 566	0.55 573	0.72 557	0.55 557

UDG	0.80 550	2.21 657	0.60 515	0.91 529	0.60 574	0.90 594	0.58 570	0.88 591	0.60 575	0.90 599	0.60 577	0.88 599	0.60 574	0.90 601	0.58 564	0.86 570	0.60 537	0.84 608	0.59 584	0.84 582	0.61 566

ccnet	0.80 550	2.28 661	0.33 346	0.50 429	0.33 457	0.50 509	0.33 447	0.50 504	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	1.56 731	2.38 765	0.33 444	0.41 388	0.29 340	0.42 492	1.57 748	2.28 751	0.29 400

NaN_ROB	0.80 550	0.80 398	0.80 575	0.80 514	0.80 624	0.80 577	0.80 623	0.80 578	0.80 628	0.80 587	0.80 629	0.80 589	0.80 619	0.80 581	0.80 623	0.80 557	0.80 587	0.80 600	0.80 633	0.80 574	0.80 614

CSAN	0.80 550	0.80 398	0.80 575	0.80 514	0.80 624	0.80 577	0.80 623	0.80 578	0.80 628	0.80 587	0.80 629	0.80 589	0.80 619	0.80 581	0.80 623	0.80 557	0.80 587	0.80 600	0.80 633	0.80 574	0.80 614

GSStereo	0.81 555	4.28 745	0.50 485	0.59 463	0.40 504	0.51 521	0.38 487	0.50 504	0.38 490	0.50 510	0.38 490	0.50 518	3.79 816	0.50 510	0.38 481	0.54 484	0.43 467	0.46 505	0.34 477	0.46 480	0.35 461

BSDual-CNN	0.81 555	1.91 631	0.92 590	4.48 769	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 719	4.19 806	0.33 353	0.23 327	0.34 344	0.27 362

DDUNet	0.81 555	2.45 678	0.57 509	0.90 527	0.60 574	0.88 591	0.59 574	0.90 592	0.60 575	0.88 598	0.60 577	0.90 603	0.58 570	0.88 598	0.60 569	0.84 568	0.60 537	0.86 610	0.57 580	0.86 584	0.60 565

R-Stereo Train	0.81 555	0.96 436	0.67 540	0.95 541	0.67 593	0.95 599	0.68 591	0.95 603	0.68 594	0.95 609	0.68 596	0.96 613	0.68 591	0.96 613	0.68 588	0.94 582	0.68 558	0.94 627	0.68 607	0.94 605	0.68 585

RAFT-Stereo	0.81 555	0.96 436	0.67 540	0.95 541	0.67 593	0.95 599	0.68 591	0.95 603	0.68 594	0.95 609	0.68 596	0.96 613	0.68 591	0.96 613	0.68 588	0.94 582	0.68 558	0.94 627	0.68 607	0.94 605	0.68 585
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 560	1.72 582	1.48 705	0.39 318	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 266	0.25 334	1.61 714	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 264	0.15 261	0.24 277	1.33 697	0.32 346	0.16 274	6.75 826	0.23 303

scenet	0.82 560	1.72 582	1.48 705	0.39 318	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 266	0.25 334	1.61 714	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 264	0.15 261	0.24 277	1.33 697	0.32 346	0.16 274	6.75 826	0.23 303

ssnet	0.82 560	1.72 582	1.48 705	0.39 318	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 266	0.25 334	1.61 714	0.23 329	0.28 321	0.26 348	0.20 264	0.15 261	0.24 277	1.33 697	0.32 346	0.16 274	6.75 826	0.23 303

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 563	5.18 765	1.98 763	2.19 686	0.17 286	0.19 255	0.18 289	0.19 258	0.16 276	0.20 264	0.19 306	0.22 284	0.22 324	0.20 264	0.15 261	2.28 750	2.13 771	0.24 306	0.17 300	0.18 260	0.16 260

BUS	0.83 563	1.91 631	0.92 590	4.48 769	0.02 22	0.40 378	0.04 109	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 406	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 719	4.19 806	0.33 353	0.23 327	0.34 344	0.27 362

PDISCO_ROB	0.83 563	2.80 705	3.49 798	0.14 141	0.11 200	0.17 248	0.09 167	0.15 239	0.10 176	0.15 233	0.12 235	0.16 243	0.14 259	3.30 796	0.13 244	0.14 160	2.34 776	0.16 247	0.12 233	2.62 777	0.10 167

WQFJA1++	0.84 566	0.98 439	0.67 540	1.26 627	0.75 610	1.00 604	0.67 586	1.00 605	0.67 588	1.00 611	0.67 590	1.00 616	0.67 586	1.00 617	0.67 580	0.96 584	0.67 552	0.91 616	0.63 589	0.92 596	0.63 570

WQFJX1	0.84 566	0.98 439	0.67 540	1.30 635	0.75 610	1.01 612	0.67 586	1.01 614	0.67 588	1.01 622	0.67 590	1.01 625	0.68 591	1.00 617	0.68 588	0.98 590	0.67 552	0.92 619	0.64 594	0.92 596	0.64 576

NLMM	0.84 566	1.00 449	0.67 540	1.27 628	0.75 610	1.00 604	0.68 591	1.00 605	0.67 588	1.00 611	0.67 590	1.02 629	0.67 586	1.02 629	0.67 580	0.97 586	0.67 552	0.93 623	0.63 589	0.92 596	0.63 570

AIO-Stereo	0.84 566	0.66 370	0.70 553	0.83 518	0.67 593	0.98 602	0.82 630	1.14 625	0.72 615	1.03 628	0.74 618	1.03 631	1.09 652	0.99 615	0.45 523	1.04 598	0.73 574	0.95 629	0.74 622	0.94 605	0.46 515

DCRE	0.84 566	1.89 628	0.77 569	0.94 539	0.72 605	0.88 591	0.73 613	0.87 587	0.78 622	0.90 599	0.71 611	0.88 599	0.67 586	0.88 598	0.73 610	0.81 561	0.68 558	0.81 602	0.70 615	0.82 579	0.70 590

iGMRVC	0.84 566	2.85 706	0.72 559	0.72 499	0.73 606	0.77 570	0.79 620	0.73 569	0.74 620	0.73 574	0.72 614	0.73 579	0.76 613	0.73 572	0.73 610	0.72 540	0.73 574	0.73 584	0.72 620	0.73 560	0.72 597

WQFJA1	0.85 572	0.98 439	0.67 540	1.29 633	0.76 615	1.01 612	0.67 586	1.02 619	0.67 588	1.02 626	0.67 590	1.01 625	0.67 586	1.01 625	0.68 588	0.99 591	0.67 552	0.93 623	0.64 594	0.92 596	0.65 578

WQFJX	0.85 572	1.00 449	0.68 548	1.30 635	0.75 610	1.01 612	0.68 591	1.01 614	0.68 594	1.01 622	0.68 596	1.03 631	0.68 591	1.02 629	0.67 580	0.97 586	0.67 552	0.93 623	0.63 589	0.94 605	0.63 570

NLSM3	0.85 572	0.99 447	0.68 548	1.29 633	0.76 615	1.01 612	0.68 591	1.01 614	0.68 594	1.02 626	0.68 596	1.01 625	0.68 591	1.01 625	0.68 588	0.97 586	0.68 558	0.93 623	0.64 594	0.93 601	0.63 570

DNS	0.86 575	2.43 677	1.66 717	2.03 682	0.42 524	0.60 545	0.42 520	0.60 544	0.42 524	0.60 548	0.42 522	0.60 553	0.42 518	0.60 548	0.42 514	1.97 719	1.63 729	0.55 553	0.40 519	0.55 524	0.40 487

NLMM1	0.86 575	0.98 439	0.69 550	1.48 650	0.75 610	1.01 612	0.69 599	1.00 605	0.69 599	1.00 611	0.70 605	1.00 616	0.68 591	1.01 625	0.67 580	0.97 586	0.68 558	0.92 619	0.63 589	0.93 601	0.63 570

AdaDepth	0.86 575	0.93 432	0.71 556	1.01 553	1.07 655	1.02 618	0.71 609	1.00 605	0.71 612	1.01 622	0.71 611	1.00 616	0.72 608	1.14 644	0.71 607	0.92 576	0.64 547	0.90 613	0.64 594	0.89 589	0.69 587

GEStereo_RVC	0.86 575	4.45 747	0.20 251	0.27 259	0.20 312	0.27 313	0.20 299	0.26 306	0.18 293	5.03 826	0.20 315	0.27 320	0.19 307	0.27 319	0.21 310	0.20 244	0.19 273	0.19 271	4.02 830	0.20 268	0.18 284

FAST (zero-shot)	0.87 579	1.55 568	0.42 444	1.57 654	0.42 524	1.62 714	0.45 530	1.59 708	0.42 524	1.66 719	0.44 527	1.62 719	0.42 518	1.59 713	0.42 514	0.64 517	0.43 467	0.64 566	0.42 537	0.67 544	0.46 515

Selective-RAFT-Error	0.88 580	0.84 405	0.98 595	0.86 524	0.97 641	0.88 591	0.95 642	0.84 585	0.99 652	0.92 603	0.82 631	0.84 596	0.98 635	0.87 596	0.97 639	0.81 561	0.83 590	0.79 597	0.82 636	0.79 571	0.85 619

IER	0.88 580	7.04 793	2.23 769	2.75 720	0.28 356	0.43 425	0.25 331	0.39 369	0.25 334	0.41 396	0.27 353	0.39 381	0.25 338	0.40 384	0.28 350	0.37 345	0.28 325	0.37 393	0.25 340	0.37 373	0.25 316

Selective-RAFT	0.89 582	0.89 417	0.72 559	1.16 574	0.78 619	1.06 621	0.82 630	0.87 587	0.97 649	1.00 611	0.91 638	0.90 603	1.00 636	0.89 600	0.93 636	0.83 566	0.83 590	0.82 606	0.82 636	0.81 577	0.82 617

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 583	0.86 409	0.89 583	1.25 626	0.69 597	1.05 620	0.81 627	1.16 629	0.50 554	1.12 638	0.97 646	0.72 575	0.82 623	1.06 633	0.95 637	0.61 506	0.87 592	1.03 643	0.85 639	1.04 618	1.01 648

CFNet-RSSM	0.91 583	4.89 753	0.34 360	0.44 367	1.07 655	1.62 714	1.40 739	0.91 594	0.35 472	1.60 711	1.39 740	0.64 560	0.34 465	0.44 456	0.33 444	0.41 388	0.35 412	0.75 591	0.30 440	0.41 460	0.29 400

MLG-Stereo	0.92 585	0.90 421	0.84 581	1.27 628	0.49 551	1.38 699	0.88 633	1.41 703	0.97 649	0.73 574	1.09 661	1.26 696	0.43 523	0.72 569	1.05 651	1.13 611	0.49 496	1.18 656	0.66 601	1.01 615	0.46 515

ToySt	0.92 585	2.11 647	0.90 586	0.95 541	0.79 621	0.99 603	0.78 619	0.94 601	0.81 631	0.94 607	0.78 625	0.95 612	0.77 615	0.94 609	0.86 630	0.91 573	0.79 584	0.85 609	0.77 627	0.89 589	0.73 601

DPSM_ROB	0.92 585	0.91 423	0.91 588	0.91 529	0.92 636	0.92 596	0.92 637	0.92 597	0.91 636	0.93 605	0.91 638	0.92 606	0.90 626	0.91 603	0.92 632	0.92 576	0.91 596	0.91 616	0.92 641	0.93 601	0.93 631

DPSM	0.92 585	0.91 423	0.91 588	0.91 529	0.92 636	0.92 596	0.92 637	0.92 597	0.91 636	0.93 605	0.91 638	0.92 606	0.90 626	0.91 603	0.92 632	0.92 576	0.91 596	0.91 616	0.92 641	0.93 601	0.93 631

pmcnn	0.92 585	0.92 428	0.92 590	0.92 532	0.92 636	0.92 596	0.92 637	0.92 597	0.92 641	0.92 603	0.92 641	0.92 606	0.92 629	0.92 607	0.92 632	0.92 576	0.92 598	0.92 619	0.92 641	0.92 596	0.92 629

error version	0.93 590	4.47 748	2.35 772	1.99 680	0.37 484	0.41 397	0.36 474	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 478	0.41 406	0.40 500	0.41 404	0.36 467	1.87 709	2.16 772	0.47 515	0.37 499	0.39 435	0.33 441

test_1	0.93 590	4.47 748	2.35 772	1.99 680	0.37 484	0.41 397	0.36 474	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 478	0.41 406	0.40 500	0.41 404	0.36 467	1.87 709	2.16 772	0.47 515	0.37 499	0.39 435	0.33 441

DGTPSM_ROB	0.93 590	1.00 449	0.92 590	0.94 539	0.96 640	0.91 595	0.92 637	0.91 594	0.96 648	0.91 601	0.96 644	0.93 609	0.92 629	0.94 609	0.92 632	0.92 576	0.92 598	0.90 613	0.92 641	0.94 605	0.91 628

HSM-Net_RVC	0.95 593	1.17 487	0.78 571	1.18 576	0.71 603	1.16 636	0.75 615	1.09 623	0.80 628	1.10 632	0.75 619	1.17 647	0.74 610	1.17 647	0.80 623	1.13 611	0.73 574	1.17 653	0.77 627	1.16 629	0.72 597
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 594	0.75 386	0.49 479	4.84 789	0.48 547	1.28 689	0.52 560	1.20 637	0.51 561	1.14 642	0.70 605	1.00 616	0.56 565	0.90 601	0.69 596	0.76 551	0.60 537	0.95 629	0.56 577	0.73 560	0.45 512

iRaftStereo_RVC	0.97 595	3.17 715	2.30 771	2.42 711	0.38 492	0.54 532	0.38 487	0.54 528	0.38 490	0.54 533	0.38 490	0.54 537	0.38 487	0.54 532	0.38 481	2.38 759	2.34 776	0.49 528	0.36 496	0.49 501	0.36 464

DPSimNet_ROB	0.97 595	1.18 489	0.81 578	1.10 560	0.91 635	1.02 618	0.82 630	1.04 620	0.91 636	1.03 628	0.86 634	1.28 700	0.82 623	1.03 631	0.89 631	1.17 615	0.81 589	1.02 641	0.82 636	1.08 620	0.81 616

test-3	0.98 597	4.13 741	1.85 738	1.85 669	0.61 580	0.69 558	0.37 480	0.63 550	0.61 578	0.66 562	0.51 562	0.73 579	0.44 525	0.57 542	0.54 558	1.68 702	1.81 741	0.40 458	0.43 540	0.66 541	0.50 534

LGCAT	1.00 598	1.00 449	1.00 597	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 605	1.00 653	1.00 611	1.00 650	1.00 616	1.00 636	1.00 617	1.00 642	1.00 592	1.00 604	1.00 635	1.00 652	1.00 610	1.00 642

Test_v1	1.00 598	1.00 449	1.00 597	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 605	1.00 653	1.00 611	1.00 650	1.00 616	1.00 636	1.00 617	1.00 642	1.00 592	1.00 604	1.00 635	1.00 652	1.00 610	1.00 642

Wavelet-MonSter	1.00 598	1.21 537	0.76 567	1.94 675	1.01 648	1.11 631	0.76 617	1.15 626	0.76 621	1.11 637	0.76 620	1.14 644	0.76 613	1.11 641	0.76 617	1.21 664	0.90 594	1.02 641	0.71 618	1.02 617	0.71 596

999	1.00 598	1.12 480	0.59 511	1.10 560	1.21 719	1.09 627	0.52 560	1.08 621	1.43 741	1.18 645	1.35 733	0.98 615	0.52 560	0.91 603	0.85 629	0.72 540	1.46 711	0.83 607	0.98 649	0.68 546	1.41 733

DispNO	1.00 598	0.63 367	0.43 446	3.45 749	0.44 529	0.65 553	0.43 523	0.64 552	0.43 526	0.64 558	0.43 525	0.64 560	3.03 794	0.64 556	0.43 519	4.55 795	0.43 467	0.63 564	0.43 540	0.63 538	0.43 506

GANet	1.00 598	1.00 449	1.00 597	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 605	1.00 653	1.00 611	1.00 650	1.00 616	1.00 636	1.00 617	1.00 642	1.00 592	1.00 604	1.00 635	1.00 652	1.00 610	1.00 642

TDLM	1.00 598	1.00 449	1.00 597	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 605	1.00 653	1.00 611	1.00 650	1.00 616	1.00 636	1.00 617	1.00 642	1.00 592	1.00 604	1.00 635	1.00 652	1.00 610	1.00 642

CVANet_RVC	1.00 598	1.00 449	1.00 597	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 605	1.00 653	1.00 611	1.00 650	1.00 616	1.00 636	1.00 617	1.00 642	1.00 592	1.00 604	1.00 635	1.00 652	1.00 610	1.00 642

trnet	1.01 606	1.01 459	1.01 604	1.01 553	1.01 648	1.01 612	1.01 653	1.01 614	1.01 658	1.01 622	1.01 655	1.01 625	1.01 644	1.01 625	1.01 647	1.01 597	1.01 610	1.01 640	1.01 659	1.01 615	1.01 648

LL-Strereo	1.01 606	5.06 760	1.63 714	0.70 495	1.43 733	0.56 535	0.46 534	0.57 536	0.50 554	0.57 543	0.50 556	1.58 714	0.49 549	0.59 546	0.50 547	1.64 701	0.52 513	0.51 541	1.37 735	0.52 518	0.45 512

FlowAnything_test	1.02 608	1.72 582	0.71 556	1.59 656	0.70 601	1.61 712	0.69 599	1.61 710	0.70 607	1.60 711	0.70 605	1.61 718	0.69 598	1.61 716	0.70 605	0.81 561	0.58 528	0.81 602	0.55 573	0.81 577	0.56 560

FlowAnything	1.02 608	1.71 581	0.72 559	1.59 656	0.69 597	1.60 711	0.69 599	1.61 710	0.70 607	1.60 711	0.69 601	1.60 715	0.69 598	1.61 716	0.69 596	0.81 561	0.58 528	0.81 602	0.56 577	0.82 579	0.56 560

Hybrid-DGEV	1.03 610	1.75 588	0.80 575	1.28 632	0.78 619	1.26 686	0.80 623	1.26 688	0.78 622	1.26 694	0.78 625	1.26 696	0.78 617	1.26 697	0.78 619	1.15 614	0.75 577	1.14 646	0.74 622	1.14 624	0.75 605

tt45	1.04 611	0.88 414	1.36 692	0.92 532	1.03 651	1.51 709	0.79 620	0.70 563	0.88 634	0.74 580	0.90 635	1.60 715	0.72 608	1.60 714	0.75 615	0.91 573	0.78 582	1.52 726	0.79 631	1.14 624	1.32 725

Hybrid-DGEV-2	1.05 612	1.83 616	0.83 579	1.33 639	0.82 627	1.30 690	0.81 627	1.26 688	0.79 626	1.29 696	0.79 627	1.26 696	0.80 619	1.26 697	0.79 620	1.20 618	0.78 582	1.18 656	0.77 627	1.20 639	0.77 610

Hybrid-DGEV-03	1.07 613	1.83 616	0.83 579	1.34 640	0.81 626	1.32 692	0.81 627	1.31 695	0.81 631	1.31 697	0.82 631	1.32 701	0.82 623	1.32 702	0.81 626	1.19 616	0.77 580	1.19 658	0.76 625	1.19 637	0.77 610

GLC_STEREO	1.07 613	1.01 459	1.06 610	1.07 558	1.05 653	1.06 621	1.08 660	1.08 621	1.05 663	1.07 630	1.06 659	1.08 634	1.05 647	1.06 633	1.10 656	1.07 600	1.09 622	1.05 644	1.05 662	1.06 619	1.12 655

FC-DCNN	1.07 613	1.09 475	0.98 595	0.89 525	0.52 562	1.41 703	0.91 636	1.21 683	1.24 727	1.96 729	2.05 800	1.91 730	1.30 719	1.27 700	1.08 653	0.80 557	0.60 537	0.58 557	0.41 529	0.68 546	0.54 549

hknet	1.10 616	1.85 622	3.49 798	4.48 769	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 406	0.03 59	0.42 418	0.03 58	4.39 792	4.19 806	0.33 353	0.23 327	0.34 344	0.27 362

test_xeample3	1.10 616	1.81 605	0.61 521	0.84 519	0.49 551	0.77 570	0.66 582	0.92 597	1.40 739	0.68 566	0.46 536	0.78 585	0.54 564	1.72 720	1.48 742	1.34 676	1.52 715	1.35 717	1.67 773	1.33 696	1.55 738

DISCO	1.11 618	0.39 260	5.28 812	0.39 318	0.20 312	0.39 376	0.27 342	0.39 369	0.22 317	0.38 365	0.20 315	0.38 376	0.20 315	6.95 837	0.22 314	0.30 309	0.21 280	0.27 321	0.21 315	5.25 819	0.21 297

Occ-G	1.12 619	0.52 335	3.72 803	3.50 753	0.50 555	0.56 535	0.47 540	0.54 528	0.46 534	0.54 533	0.41 511	0.54 537	0.42 518	0.52 525	0.42 514	3.42 783	4.02 805	0.52 544	0.45 543	0.51 514	0.44 509

AEACV	1.12 619	0.52 335	3.12 794	3.24 738	0.86 629	0.53 527	0.49 551	0.60 544	0.47 540	0.53 527	0.49 552	0.55 541	0.45 529	0.55 536	0.47 535	3.01 778	3.88 803	0.71 583	0.60 585	0.80 574	0.48 525

LiteMatch	1.13 621	0.73 381	2.80 779	3.23 736	0.61 580	0.83 585	0.68 591	0.73 569	0.69 599	1.00 611	0.77 622	0.94 610	0.57 567	0.82 585	0.64 573	2.97 776	2.43 778	0.68 573	0.32 459	0.56 527	0.70 590

Lsterematch	1.13 621	0.73 381	2.80 779	3.23 736	0.61 580	0.83 585	0.68 591	0.73 569	0.69 599	1.00 611	0.77 622	0.94 610	0.57 567	0.82 585	0.64 573	2.97 776	2.43 778	0.68 573	0.32 459	0.56 527	0.70 590

MSMD_ROB	1.19 623	1.10 479	0.70 553	1.10 560	0.60 574	1.10 628	0.70 606	1.10 624	0.70 607	1.10 632	0.70 605	1.10 638	0.70 602	7.00 838	0.70 605	1.10 604	0.70 567	1.10 645	0.70 615	1.10 621	0.70 590

MM-Stereo_test2	1.20 624	1.85 622	1.05 608	1.46 649	0.94 639	1.36 697	0.99 646	1.36 697	0.95 646	1.41 706	0.98 647	1.40 709	0.96 632	1.37 704	0.95 637	1.37 681	1.06 614	1.33 714	0.93 646	1.29 694	0.89 624

ours_stereo	1.20 624	1.21 537	0.90 586	1.64 664	1.11 659	1.35 694	0.67 586	1.76 720	0.93 643	1.70 723	1.10 662	1.39 706	0.75 612	1.41 708	0.81 626	1.60 700	1.03 612	1.33 714	1.00 652	1.61 709	0.72 597

DisPM	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

CrosDoStereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

PFNet+	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

LCNet	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

HHNet	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

Patchmatch Stereo++	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670
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	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

STrans-v2	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

TransformOpticalFlow	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

OMP-Stereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

IIG-Stereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

NF-Stereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

OCTAStereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

PSM-softLoss	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

KMStereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

NRIStereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

PSM-adaLoss	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

PSM-AAD	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

FTStereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

ROB_FTStereo_v2	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

ROB_FTStereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

Consistency-Raft	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

KYRaft	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

HUI-Stereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

ASMatch	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

DeepStereo_LL	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

DEmStereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

SST-Stereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

THIR-Stereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

RAFT_R40	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

DRaft	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

PFNet	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

GrayStereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

RE-Stereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

Pruner-Stereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

TVStereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

DeepStereo_RVC	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

RAFT-RH_RVC	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

IRAFT_RVC	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

RAFT-345	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

iRAFT	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

CRE-IMP	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

GMM-Stereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

RAFT-IKP	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

Prome-Stereo	1.20 624	1.20 491	1.20 627	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 649	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 618	1.20 639	1.20 660	1.20 676	1.20 639	1.20 670

qqai	1.22 671	1.38 559	1.12 613	1.39 646	1.14 660	1.40 701	1.14 665	1.41 703	1.12 667	1.40 705	1.11 664	1.40 709	1.13 654	1.41 708	1.15 663	1.25 667	0.97 603	1.24 709	1.01 659	1.24 689	0.96 635

HCRNet	1.22 671	7.11 794	3.00 781	3.55 754	0.33 457	0.29 318	0.14 254	0.19 258	0.15 268	0.33 345	0.29 376	0.25 305	0.14 259	0.22 283	0.33 444	3.64 784	3.00 783	0.76 593	0.32 459	0.18 260	0.13 243

HBP-ISP	1.24 673	1.72 582	1.65 715	1.15 569	0.76 615	1.40 701	0.88 633	1.67 716	1.02 659	1.69 721	1.38 738	1.69 721	1.21 711	1.87 731	1.21 719	1.05 599	0.79 584	0.97 633	0.80 633	1.19 637	0.75 605

AANet_RVC	1.26 674	0.31 234	4.99 810	5.93 801	0.20 312	0.25 299	0.20 299	0.25 300	0.20 308	0.23 286	0.19 306	0.25 305	0.20 315	0.25 303	0.20 306	5.66 816	4.76 810	0.26 316	0.30 440	0.24 297	0.27 362

MM-Stereo_test3	1.27 675	2.07 642	1.18 622	1.60 659	1.02 650	1.45 706	1.01 653	1.40 702	1.04 661	1.44 708	1.03 658	1.46 712	1.02 645	1.44 711	1.02 648	1.51 693	1.12 629	1.32 713	0.98 649	1.38 699	0.97 637

11t	1.27 675	2.70 691	1.34 682	1.32 638	0.89 631	1.30 690	1.34 729	1.64 713	0.57 568	1.45 709	0.72 614	1.05 633	1.29 718	1.07 636	1.29 730	1.49 688	1.02 611	0.97 633	1.15 669	1.48 701	1.31 723

L400	1.29 677	1.38 559	1.00 597	4.01 764	1.03 651	1.42 705	0.92 637	1.42 705	0.91 636	1.33 698	1.01 655	1.39 706	0.92 629	1.40 706	1.09 655	1.31 672	0.92 598	1.21 705	0.95 648	1.30 695	0.88 620

L500	1.30 678	1.33 553	1.01 604	4.69 783	0.84 628	1.35 694	0.95 642	1.38 700	0.94 645	1.33 698	0.98 647	1.36 703	0.91 628	1.40 706	1.08 653	1.28 671	0.90 594	1.21 705	0.99 651	1.23 688	0.90 627

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 679	1.35 555	1.35 684	1.35 642	1.35 726	1.35 694	1.35 730	1.36 697	1.35 735	1.36 703	1.35 733	1.36 703	1.36 724	1.36 703	1.35 734	1.35 677	1.35 702	1.35 717	1.35 732	1.35 697	1.35 729

CC-Net-ROB	1.36 680	1.33 553	1.33 681	1.36 643	1.38 730	1.36 697	1.33 728	1.37 699	1.34 732	1.35 702	1.36 735	1.38 705	1.34 722	1.38 705	1.38 738	1.35 677	1.38 706	1.33 714	1.35 732	1.43 700	1.34 728

CFNet	1.37 681	5.27 774	0.19 237	5.49 798	0.19 304	0.28 315	0.19 295	0.28 311	0.19 301	0.28 316	0.19 306	0.28 321	4.35 824	0.28 324	0.19 298	0.23 267	0.17 246	0.23 296	4.21 832	4.81 810	0.17 278

PS-NSSS	1.38 682	1.39 561	1.34 682	1.34 640	1.35 726	1.38 699	1.37 737	1.35 696	1.38 738	1.34 701	1.34 732	1.39 706	1.38 727	1.70 719	1.40 739	1.36 679	1.36 703	1.36 719	1.37 735	1.37 698	1.36 730

L4000	1.46 683	1.52 566	1.21 674	4.04 765	1.10 658	1.51 709	1.07 658	1.57 707	1.09 665	1.64 718	1.20 673	1.56 713	1.21 711	1.76 722	1.14 661	1.58 697	1.06 614	1.41 721	1.08 663	1.51 704	0.97 637

RASNet	1.49 684	1.65 577	1.45 702	1.38 645	1.43 733	1.47 707	1.36 732	1.38 700	1.36 736	1.39 704	1.60 750	1.45 711	1.45 730	1.51 712	2.21 795	1.53 695	1.36 703	1.36 719	1.36 734	1.66 712	1.36 730

HNOStereo	1.51 685	1.78 594	1.20 627	4.42 768	1.08 657	1.78 718	1.12 664	1.76 720	1.10 666	1.74 725	1.02 657	1.78 725	1.07 649	1.68 718	1.22 720	1.49 688	0.93 601	1.50 725	0.93 646	1.56 705	1.12 655

FETCStereo	1.51 685	1.66 578	1.05 608	4.56 779	1.06 654	1.79 719	1.15 667	1.75 719	1.16 671	1.73 724	1.10 662	1.74 724	1.06 648	1.74 721	1.22 720	1.47 687	1.04 613	1.54 727	0.92 641	1.56 705	0.96 635

FETStereo	1.53 687	1.64 576	1.01 604	4.86 790	1.22 721	1.73 716	1.00 647	1.74 718	1.06 664	1.67 720	1.22 720	1.71 723	1.02 645	1.78 726	1.11 657	1.51 693	1.13 630	1.60 730	1.03 661	1.71 714	0.92 629

BLMT-Stereo	1.53 687	1.36 556	1.06 610	1.42 648	1.23 725	1.41 703	1.07 658	1.43 706	1.12 667	1.42 707	1.06 659	1.83 727	1.07 649	1.42 710	1.07 652	1.27 669	1.38 706	6.80 836	1.00 652	1.26 691	1.00 642

CGFBStereo	1.54 689	1.61 574	1.00 597	4.82 787	1.22 721	1.75 717	1.06 657	1.71 717	1.04 661	1.69 721	1.22 720	1.68 720	1.08 651	1.81 728	1.04 649	1.50 690	1.13 630	1.70 734	1.13 668	1.72 716	0.89 624

GANetREF_RVC	1.55 690	1.94 638	1.22 676	1.88 671	1.21 719	1.88 723	1.22 720	1.88 723	1.22 725	1.88 726	1.22 720	1.88 728	1.22 713	1.89 732	1.22 720	1.87 709	1.22 687	1.88 745	1.22 722	1.88 724	1.22 716
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	1.59 691	1.91 631	1.21 674	1.94 675	1.20 673	2.00 731	1.23 721	1.99 728	1.24 727	2.00 734	1.25 725	2.03 738	1.26 715	2.00 736	1.29 730	1.90 714	1.18 638	1.89 746	1.21 721	1.89 725	1.20 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 692	1.59 571	1.70 719	1.59 656	1.59 740	1.61 712	1.61 749	1.60 709	1.60 746	1.62 717	1.59 749	1.60 715	1.60 734	1.60 714	1.59 746	1.59 698	1.60 726	1.59 729	1.59 753	1.59 708	1.59 744

MEA-ACV	1.66 693	0.87 411	0.61 521	11.81 831	1.35 726	1.50 708	0.71 609	1.23 686	0.92 641	1.13 641	0.96 644	1.69 721	0.70 602	1.23 696	1.16 667	1.54 696	1.20 639	1.58 728	0.85 639	1.12 622	0.95 634

ff7	1.68 694	2.68 688	1.35 684	0.97 545	0.89 631	1.84 720	2.15 793	2.12 735	1.80 776	2.05 739	1.56 746	2.33 760	2.12 784	2.23 756	2.25 796	1.31 672	1.07 616	1.48 722	1.41 738	0.90 592	1.04 650

ffff	1.68 694	2.68 688	1.35 684	0.97 545	0.89 631	1.84 720	2.15 793	2.12 735	1.80 776	2.05 739	1.56 746	2.33 760	2.12 784	2.23 756	2.25 796	1.31 672	1.07 616	1.48 722	1.41 738	0.90 592	1.04 650

ccc-4	1.68 694	2.68 688	1.35 684	0.97 545	0.89 631	1.84 720	2.15 793	2.12 735	1.80 776	2.05 739	1.56 746	2.33 760	2.12 784	2.23 756	2.25 796	1.31 672	1.07 616	1.48 722	1.41 738	0.90 592	1.04 650

PhaseNet	1.74 697	6.34 792	4.81 808	6.77 807	0.24 337	0.80 577	0.53 562	0.48 487	0.22 317	0.53 527	0.28 361	0.48 497	0.25 338	0.40 384	0.32 432	6.39 822	4.61 809	0.46 505	0.38 513	0.25 300	0.18 284

MC-Stereo	1.76 698	2.96 707	1.37 694	2.14 684	1.37 729	2.14 737	1.36 732	2.14 738	1.37 737	2.14 743	1.37 736	2.14 740	1.37 726	2.14 741	1.37 737	1.97 719	1.32 690	1.97 749	1.32 731	1.98 727	1.33 726

IGEVStereo-DCA	1.77 699	4.21 743	1.84 736	2.49 714	2.11 788	2.54 772	1.36 732	1.65 714	1.17 676	2.75 788	1.90 783	2.54 773	1.15 658	0.94 609	1.11 657	1.50 690	1.32 690	0.96 631	1.46 744	1.49 702	0.88 620

rrr	1.77 699	4.21 743	1.84 736	2.49 714	2.11 788	2.54 772	1.36 732	1.65 714	1.17 676	2.75 788	1.90 783	2.54 773	1.15 658	0.94 609	1.11 657	1.50 690	1.32 690	0.96 631	1.46 744	1.49 702	0.88 620

MM-Stereo_test1	1.80 701	3.41 720	1.52 710	2.12 683	1.41 732	2.04 732	1.41 740	2.05 732	1.46 743	2.04 738	1.41 741	2.05 739	1.42 729	2.05 737	1.43 741	2.04 725	1.54 718	1.94 747	1.38 737	1.99 728	1.33 726

MFMNet_re	1.81 702	1.91 631	1.71 721	1.95 677	1.70 763	1.95 728	1.70 766	1.96 726	1.74 772	1.97 731	1.72 771	1.95 731	1.71 755	1.97 735	1.71 766	1.86 707	1.62 727	1.85 738	1.66 772	1.86 722	1.64 762

plain	1.88 703	3.16 714	0.64 530	3.10 731	0.65 588	3.10 788	0.64 579	3.12 793	0.65 584	3.10 794	0.65 587	3.11 794	0.65 581	3.12 793	0.65 576	3.12 779	0.65 549	3.13 793	0.65 598	3.13 781	0.65 578

CEFStereo	1.90 704	2.10 646	1.41 699	5.22 795	1.44 736	2.21 746	1.43 745	2.09 733	1.45 742	2.23 760	1.38 738	2.23 753	1.57 732	2.22 753	1.36 735	1.97 719	1.29 689	2.01 750	1.28 729	1.87 723	1.31 723

derf	1.91 705	2.15 651	1.78 725	2.16 685	1.75 766	2.21 746	1.80 770	2.22 752	1.80 776	2.21 754	1.76 772	2.17 741	1.81 764	2.24 759	1.74 775	1.93 717	1.56 719	1.96 748	1.53 746	1.95 726	1.56 739

noway5	1.92 706	4.97 756	1.95 760	2.31 702	1.68 753	2.21 746	1.68 760	2.21 750	1.69 762	2.22 758	1.68 764	2.21 749	1.68 745	2.21 751	1.68 761	2.18 737	1.87 756	1.71 735	0.65 598	0.85 583	0.72 597

RAFT_CTSACE	1.92 706	3.71 727	1.72 722	1.88 671	1.72 765	2.04 732	1.42 742	2.18 741	1.89 789	2.02 736	1.97 789	1.95 731	2.06 783	1.93 733	1.62 747	1.76 704	1.66 731	2.02 751	1.73 781	1.73 717	1.43 735

MonStereo1	1.94 708	2.77 701	1.52 710	3.73 761	1.51 737	2.13 736	1.42 742	2.32 762	1.52 744	2.31 766	1.50 744	2.53 770	1.59 733	2.34 764	1.56 744	1.91 715	1.36 703	1.86 741	1.31 730	2.07 738	1.53 736

4.25w-stereo	1.98 709	2.72 695	1.46 703	3.47 750	1.43 733	2.07 734	1.98 784	2.53 774	1.52 744	2.71 781	1.98 795	1.81 726	1.62 736	1.96 734	1.36 735	1.88 712	2.00 761	2.53 787	1.61 760	1.74 718	1.15 661

4.5w-stereo	1.99 710	2.33 665	1.81 727	3.28 740	1.68 753	1.94 725	1.99 787	2.72 778	1.70 763	2.72 782	1.99 798	1.97 733	1.68 745	1.76 722	1.29 730	1.91 715	2.02 767	2.53 787	1.61 760	1.75 719	1.16 664

2.75w_new	1.99 710	2.34 669	1.81 727	3.14 732	1.62 742	1.94 725	1.99 787	2.72 778	1.71 765	2.72 782	1.99 798	1.90 729	1.73 757	1.82 730	1.29 730	2.37 758	2.01 763	2.31 773	1.42 741	1.77 720	1.22 716

3.75w	1.99 710	2.31 663	1.83 735	3.16 734	1.65 744	1.93 724	1.98 784	2.72 778	1.68 755	2.73 787	1.97 789	2.00 735	1.72 756	1.81 728	1.25 726	2.27 749	2.01 763	2.38 778	1.42 741	1.71 714	1.24 719

2w_stereo	1.99 710	2.36 672	1.81 727	3.24 738	1.67 749	1.94 725	1.98 784	2.72 778	1.68 755	2.72 782	1.94 786	1.98 734	1.74 759	1.79 727	1.27 727	1.95 718	2.00 761	2.53 787	1.60 756	1.68 713	1.15 661

2.25w	2.00 714	1.86 625	1.98 763	2.95 729	2.17 792	2.26 753	1.35 730	2.42 768	2.00 796	2.07 742	1.27 727	2.53 770	1.99 779	2.29 761	1.49 743	2.21 741	1.32 690	1.85 738	1.87 786	2.52 768	1.62 757

4.25_new	2.00 714	2.33 665	1.82 732	3.32 743	1.69 758	1.95 728	1.99 787	2.72 778	1.71 765	2.72 782	1.97 789	2.01 736	1.74 759	1.77 724	1.28 728	2.18 737	2.01 763	2.48 785	1.58 751	1.65 710	1.17 665

4.5w_new	2.00 714	2.33 665	1.82 732	3.32 743	1.69 758	1.95 728	1.99 787	2.72 778	1.71 765	2.72 782	1.97 789	2.01 736	1.74 759	1.77 724	1.28 728	2.18 737	2.01 763	2.48 785	1.58 751	1.65 710	1.17 665

4.5_new	2.00 714	1.84 621	1.98 763	2.77 722	2.16 790	2.27 754	1.28 727	2.09 733	1.98 793	2.01 735	1.28 728	2.71 783	1.98 777	2.51 773	1.65 749	2.26 746	1.33 697	1.87 742	1.87 786	2.49 764	1.60 746

TRStereo	2.00 714	2.13 648	1.85 738	2.27 691	1.84 770	2.28 756	1.84 772	2.29 757	1.86 782	2.30 763	1.87 778	2.30 757	1.87 767	2.08 738	1.72 769	2.08 726	1.72 735	2.08 762	1.72 778	2.08 740	1.72 767

XX-Stereo	2.00 714	2.13 648	1.85 738	2.27 691	1.84 770	2.28 756	1.84 772	2.29 757	1.86 782	2.30 763	1.87 778	2.30 757	1.87 767	2.08 738	1.72 769	2.08 726	1.72 735	2.08 762	1.72 778	2.08 740	1.72 767

EAI-Stereo	2.00 714	2.13 648	1.85 738	2.27 691	1.84 770	2.28 756	1.84 772	2.29 757	1.86 782	2.30 763	1.87 778	2.30 757	1.87 767	2.08 738	1.72 769	2.08 726	1.72 735	2.08 762	1.72 778	2.08 740	1.72 767

2.5w	2.01 721	2.40 674	1.37 694	3.28 740	2.01 782	2.71 778	1.43 745	1.82 722	1.83 780	1.90 728	1.41 741	2.71 783	1.35 723	2.71 783	1.85 781	2.66 770	1.53 716	1.64 731	1.23 723	2.53 771	1.87 777

4w-stereo	2.02 722	2.72 695	1.44 701	3.36 746	1.59 740	2.48 765	1.72 768	2.28 755	1.24 727	2.24 761	1.65 754	2.56 775	1.32 721	2.39 767	1.98 792	2.67 772	1.51 714	1.66 732	1.24 724	2.53 771	1.88 780

IGEV	2.02 722	2.20 655	1.82 732	2.90 728	2.16 790	2.41 762	1.25 723	2.00 729	1.98 793	1.99 733	1.31 730	2.72 787	1.93 773	2.67 782	1.69 764	2.26 746	1.32 690	1.83 737	1.87 786	2.53 771	1.61 751

3.25w_new	2.03 724	2.72 695	1.35 684	3.33 745	1.57 738	2.72 779	1.53 748	2.15 739	1.33 731	2.15 744	1.60 750	2.63 779	1.30 719	2.72 785	1.99 793	2.67 772	1.53 716	1.75 736	1.25 726	2.53 771	1.87 777

3.5w_stereo	2.03 724	2.72 695	1.35 684	3.41 747	1.57 738	2.72 779	1.49 747	2.01 730	1.34 732	2.15 744	1.61 752	2.63 779	1.36 724	2.72 785	1.99 793	2.66 770	1.58 722	1.68 733	1.24 724	2.53 771	1.87 777

UniTT-Stereo	2.03 724	3.43 721	0.72 559	3.42 748	0.73 606	3.27 791	0.68 591	3.38 798	0.69 599	3.29 797	0.72 614	3.28 797	0.70 602	3.35 799	0.68 588	3.39 782	0.68 558	3.31 796	0.69 611	3.37 782	0.73 601

3.25w	2.04 727	2.20 655	1.48 705	3.03 730	2.17 792	2.63 776	1.39 738	1.96 726	1.95 792	1.96 729	1.37 736	2.71 783	1.96 776	2.71 783	1.73 774	2.26 746	1.32 690	1.87 742	1.87 786	2.51 767	1.63 760

3w_stereo	2.04 727	2.24 659	1.70 719	3.15 733	2.18 794	2.49 766	1.26 725	2.03 731	1.98 793	1.98 732	1.33 731	2.72 787	1.99 779	2.59 776	1.72 769	2.22 742	1.33 697	1.85 738	1.88 791	2.50 766	1.58 743

1w_stereo	2.05 729	2.32 664	1.35 684	3.74 762	2.01 782	2.73 781	1.42 742	1.88 723	1.93 791	2.03 737	1.28 728	2.71 783	1.99 779	2.72 785	1.72 769	2.20 740	1.32 690	1.87 742	1.86 785	2.45 760	1.54 737

zzzzzz3	2.07 730	5.00 758	1.93 750	2.28 696	1.66 745	2.19 740	1.66 752	2.18 741	1.67 750	2.19 749	1.66 757	2.18 742	1.67 743	2.18 743	1.66 752	2.15 729	1.85 748	2.05 752	1.59 753	2.05 730	1.59 744

noway2	2.07 730	4.96 755	1.92 747	2.28 696	1.66 745	2.20 743	1.66 752	2.19 744	1.66 747	2.19 749	1.65 754	2.19 745	1.68 745	2.18 743	1.65 749	2.15 729	1.86 752	2.06 756	1.59 753	2.06 734	1.60 746

LiteMatch*	2.07 730	1.30 549	5.73 815	6.28 804	0.79 621	1.33 693	0.80 623	1.30 694	1.02 659	1.33 698	0.84 633	1.33 702	0.97 633	1.28 701	1.04 649	6.05 820	5.89 816	1.28 712	0.76 625	1.28 693	0.88 620

noway7	2.08 733	5.18 765	1.92 747	2.27 691	1.66 745	2.18 738	1.66 752	2.17 740	1.66 747	2.18 746	1.65 754	2.18 742	1.66 737	2.17 742	1.66 752	2.15 729	1.85 748	2.05 752	1.60 756	2.05 730	1.60 746

zzzz4	2.08 733	5.22 769	1.93 750	2.27 691	1.66 745	2.19 740	1.66 752	2.18 741	1.67 750	2.18 746	1.66 757	2.18 742	1.66 737	2.18 743	1.66 752	2.15 729	1.84 743	2.05 752	1.60 756	2.05 730	1.60 746

zzzz2	2.08 733	4.92 754	1.93 750	2.30 699	1.67 749	2.19 740	1.66 752	2.20 747	1.67 750	2.20 752	1.68 764	2.21 749	1.66 737	2.20 748	1.68 761	2.17 735	1.84 743	2.07 758	1.62 766	2.05 730	1.61 751

monster_256*512	2.09 736	5.21 768	1.98 763	2.30 699	1.67 749	2.18 738	1.66 752	2.20 747	1.67 750	2.19 749	1.67 759	2.19 745	1.66 737	2.19 746	1.66 752	2.15 729	1.86 752	2.05 752	1.60 756	2.06 734	1.61 751

zzz1	2.09 736	4.97 756	1.93 750	2.30 699	1.68 753	2.21 746	1.68 760	2.21 750	1.68 755	2.21 754	1.67 759	2.21 749	1.68 745	2.21 751	1.69 764	2.17 735	1.85 748	2.08 762	1.61 760	2.06 734	1.61 751

zzzzzzz1	2.10 738	5.20 767	1.93 750	2.38 708	1.68 753	2.20 743	1.67 758	2.20 747	1.68 755	2.20 752	1.67 759	2.20 748	1.68 745	2.20 748	1.67 760	2.24 744	1.86 752	2.06 756	1.61 760	2.06 734	1.62 757

GELT-Stereo	2.10 738	5.33 776	1.94 758	2.37 706	1.68 753	2.21 746	1.69 764	2.19 744	1.67 750	2.18 746	1.67 759	2.19 745	1.66 737	2.19 746	1.66 752	2.23 743	1.83 742	2.07 758	1.61 760	2.04 729	1.61 751

noway1	2.10 738	5.26 773	1.93 750	2.31 702	1.69 758	2.21 746	1.67 758	2.19 744	1.68 755	2.21 754	1.68 764	2.21 749	1.67 743	2.20 748	1.66 752	2.15 729	1.84 743	2.07 758	1.61 760	2.07 738	1.61 751

sCroCo_RVC	2.10 738	2.76 699	1.92 747	2.78 725	1.39 731	2.73 781	1.41 740	2.73 784	1.40 739	2.77 793	1.41 741	2.74 789	1.40 728	2.74 788	1.40 739	2.72 774	1.42 709	2.72 791	1.44 743	2.79 778	1.42 734

noway4	2.11 742	5.14 763	1.93 750	2.37 706	1.69 758	2.20 743	1.68 760	2.22 752	1.68 755	2.21 754	1.69 768	2.23 753	1.68 745	2.22 753	1.66 752	2.24 744	1.84 743	2.09 767	1.63 769	2.09 743	1.62 757

MoCha-V2	2.11 742	26.97 838	0.78 571	0.92 532	0.77 618	0.96 601	0.72 612	0.90 592	0.72 615	0.94 607	0.70 605	0.90 603	0.71 607	0.91 603	0.71 607	0.85 569	0.71 571	0.88 611	0.69 611	0.87 585	0.67 583

noway3	2.12 744	5.22 769	1.93 750	2.39 709	1.70 763	2.23 752	1.70 766	2.22 752	1.70 763	2.22 758	1.70 770	2.23 753	1.69 752	2.22 753	1.71 766	2.28 750	1.86 752	2.08 762	1.63 769	2.09 743	1.63 760

FBW_ROB	2.12 744	2.46 679	1.77 724	2.49 714	1.79 769	2.38 760	1.83 771	2.46 769	1.78 775	2.48 774	1.97 789	2.40 765	1.78 762	2.42 770	1.83 779	2.31 755	1.85 748	2.38 778	1.82 784	2.35 754	1.84 773

MonStereo	2.17 746	2.41 675	1.49 709	2.67 719	1.67 749	2.60 775	2.04 791	2.32 762	1.76 773	2.44 771	1.68 764	2.50 768	1.69 752	2.38 765	1.80 778	2.28 750	1.78 738	2.63 790	2.14 794	3.47 783	1.68 765

asda	2.17 746	2.54 681	1.81 727	3.47 750	1.78 768	2.50 768	1.86 776	2.61 776	1.68 755	2.61 778	1.83 774	2.37 764	1.73 757	2.44 771	1.88 787	2.51 767	1.84 743	2.34 775	1.62 766	2.23 747	1.77 772

asd	2.18 748	2.77 701	1.58 712	3.59 755	2.00 781	2.58 774	1.85 775	2.39 767	1.71 765	2.47 773	1.97 789	2.59 777	1.61 735	2.56 774	1.79 777	2.51 767	1.99 760	2.11 768	1.62 766	2.36 755	1.60 746

qwe	2.18 748	2.60 685	1.58 712	3.83 763	1.90 779	2.53 770	1.90 782	2.48 770	1.73 770	2.37 769	1.92 785	2.53 770	1.68 745	2.56 774	1.83 779	2.52 769	1.87 756	2.07 758	1.68 775	2.32 753	1.71 766

monsters	2.18 748	2.41 675	1.96 762	3.47 750	2.03 786	2.53 770	1.64 751	2.48 770	1.73 770	2.40 770	1.50 744	2.62 778	1.94 774	2.59 776	1.94 789	2.44 762	1.57 721	2.28 771	1.87 786	2.42 757	1.86 775

AIO_rvc	2.18 748	2.34 669	1.87 742	2.32 704	1.94 780	2.40 761	1.89 781	2.37 765	2.07 798	2.52 776	1.95 788	2.44 767	1.99 779	2.41 768	1.89 788	2.32 756	2.09 769	2.24 769	2.18 795	2.21 746	2.23 784

HUF	2.18 748	2.30 662	1.99 767	2.34 705	2.02 785	2.41 762	2.06 792	2.38 766	1.89 789	2.36 768	1.85 775	2.56 775	1.98 777	2.31 763	1.97 791	2.30 754	2.03 768	2.30 772	2.11 793	2.23 747	2.16 782

AIO_test	2.18 748	2.09 645	2.04 768	2.42 711	2.01 782	2.47 764	1.94 783	2.34 764	2.03 797	2.56 777	1.94 786	2.43 766	1.94 774	2.41 768	1.87 785	2.39 760	2.10 770	2.35 777	1.91 792	2.25 749	2.19 783

monsterstereo	2.20 754	2.33 665	1.95 760	3.65 757	2.07 787	2.49 766	1.61 749	2.48 770	1.83 780	2.45 772	1.61 752	2.67 782	1.86 765	2.64 778	1.94 789	2.48 766	1.66 731	2.34 775	1.68 775	2.40 756	1.86 775

LG-G_1	2.22 755	2.71 693	1.89 743	2.77 722	1.87 777	2.75 783	1.87 779	2.76 786	1.87 786	2.75 788	1.87 778	2.76 790	1.87 767	2.75 789	1.86 782	2.47 764	1.58 722	2.45 782	1.57 748	2.45 760	1.57 741

LG-G	2.22 755	2.71 693	1.89 743	2.77 722	1.87 777	2.75 783	1.87 779	2.76 786	1.87 786	2.75 788	1.87 778	2.76 790	1.87 767	2.75 789	1.86 782	2.47 764	1.58 722	2.45 782	1.57 748	2.45 760	1.57 741

LGtest1	2.22 755	2.70 691	1.89 743	2.76 721	1.86 773	2.75 783	1.86 776	2.75 785	1.86 782	2.75 788	1.86 776	2.77 792	1.87 767	2.75 789	1.86 782	2.46 763	1.58 722	2.45 782	1.56 747	2.45 760	1.56 739

RAStereo	2.23 758	3.64 724	0.76 567	3.65 757	0.86 629	3.66 796	0.76 617	3.67 802	0.81 631	3.66 799	0.76 620	3.66 800	0.77 615	3.68 801	0.77 618	3.68 785	0.77 580	3.69 801	0.77 627	3.70 785	0.77 610

UDGNet	2.23 758	5.40 780	1.72 722	2.48 713	1.69 758	2.51 769	1.69 764	2.51 773	1.72 769	2.50 775	1.69 768	2.52 769	1.69 752	2.50 772	1.68 761	2.41 761	1.70 734	2.42 780	1.69 777	2.42 757	1.64 762

NCCL2	2.28 760	2.27 660	2.28 770	2.28 696	2.28 795	2.27 754	2.29 796	2.28 755	2.28 799	2.27 762	2.28 801	2.28 756	2.27 787	2.27 760	2.28 800	2.28 750	2.28 775	2.27 770	2.29 799	2.27 750	2.29 785

Abc-Net	2.32 761	24.75 830	1.14 616	1.17 575	1.17 667	1.11 631	1.15 667	1.17 631	1.21 724	1.08 631	1.16 668	1.12 643	1.14 657	1.09 637	1.17 669	1.09 602	1.16 634	1.17 653	1.17 672	1.16 629	1.11 653
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 762	25.00 831	1.13 615	1.15 569	1.15 662	1.10 628	1.15 667	1.15 626	1.15 670	1.12 638	1.15 665	1.09 636	1.13 654	1.10 639	1.15 663	1.11 609	1.09 622	1.16 649	1.12 666	1.16 629	1.17 665

stereogan	2.33 762	24.38 829	1.18 622	1.18 576	1.18 670	1.14 634	1.18 672	1.19 634	1.19 678	1.14 642	1.18 672	1.14 644	1.18 663	1.14 644	1.18 670	1.14 613	1.14 632	1.19 658	1.19 673	1.15 627	1.19 669

RGC	2.36 764	25.48 832	1.19 624	1.15 569	1.15 662	1.10 628	1.16 670	1.17 631	1.16 671	1.12 638	1.16 668	1.11 642	1.13 654	1.09 637	1.18 670	1.10 604	1.15 633	1.16 649	1.12 666	1.14 624	1.12 655

NCC-stereo	2.36 764	25.52 833	1.17 620	1.15 569	1.17 667	1.11 631	1.11 661	1.15 626	1.16 671	1.10 632	1.16 668	1.10 638	1.15 658	1.14 644	1.13 660	1.09 602	1.11 626	1.15 648	1.16 671	1.17 634	1.17 665

AF-Net	2.37 766	25.71 834	1.17 620	1.13 565	1.15 662	1.15 635	1.18 672	1.19 634	1.16 671	1.10 632	1.15 665	1.10 638	1.18 663	1.12 643	1.15 663	1.10 604	1.10 625	1.17 653	1.15 669	1.16 629	1.12 655

Nwc_Net	2.37 766	25.95 835	1.15 618	1.14 566	1.15 662	1.08 625	1.14 665	1.17 631	1.16 671	1.14 642	1.15 665	1.08 634	1.15 658	1.11 641	1.14 661	1.10 604	1.11 626	1.16 649	1.09 665	1.16 629	1.15 661

CFNet_RVC	2.38 768	8.71 805	0.38 380	9.33 820	0.42 524	0.56 535	0.42 520	0.60 544	0.38 490	0.62 554	0.42 522	0.56 544	7.29 836	0.62 550	0.42 514	0.53 482	0.37 423	0.49 528	0.34 477	8.30 833	6.87 833

testmc14	2.43 769	10.48 818	8.02 827	8.93 819	0.31 430	0.44 460	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.42 418	0.30 378	8.88 835	6.99 825	0.41 476	0.28 406	0.39 435	0.28 391

edge stereo	2.43 769	27.07 839	1.14 616	1.06 557	1.14 660	1.08 625	1.17 671	1.16 629	1.14 669	1.10 632	1.16 668	1.09 636	1.16 662	1.10 639	1.16 667	1.10 604	1.11 626	1.16 649	1.19 673	1.13 623	1.11 653

FAT-Stereo	2.46 771	26.05 836	1.23 678	1.23 625	1.22 721	1.20 637	1.24 722	1.23 686	1.23 726	1.19 646	1.22 720	1.21 694	1.24 714	1.20 649	1.24 723	1.21 664	1.17 637	1.22 708	1.25 726	1.20 639	1.24 719

MCSU-Stereo	2.48 772	10.56 819	8.50 829	9.47 823	0.31 430	0.43 425	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 424	0.30 386	0.41 404	0.30 378	8.86 834	6.93 824	0.40 458	0.29 421	0.39 435	0.28 391

S-Stereo	2.51 773	26.86 837	1.23 678	1.22 623	1.22 721	1.24 685	1.25 723	1.22 684	1.24 727	1.21 692	1.24 724	1.19 648	1.27 716	1.19 648	1.24 723	1.19 616	1.20 639	1.25 710	1.19 673	1.24 689	1.23 718

Anonymous3	2.55 774	3.26 718	1.65 715	3.28 740	1.63 743	3.24 790	1.68 760	3.27 795	1.66 747	3.28 796	1.67 759	3.25 796	1.66 737	3.27 795	1.64 748	3.26 780	1.65 730	3.30 795	1.65 771	4.95 815	1.65 764

DNSM	2.56 775	4.43 746	3.08 792	4.09 767	1.86 773	2.66 777	1.86 776	2.66 777	1.87 786	2.66 780	1.86 776	2.66 781	1.86 765	2.66 781	1.87 785	3.82 787	2.94 782	2.42 780	1.73 781	2.42 757	1.73 770

MIF-Stereo (partial)	2.58 776	3.31 719	0.66 536	3.18 735	0.66 591	3.18 789	0.66 582	3.21 794	0.67 588	3.19 795	0.66 589	3.19 795	0.66 584	3.31 797	0.68 588	5.09 812	1.79 740	8.23 840	1.67 773	6.18 824	1.38 732

MSMDNet	2.65 777	10.14 816	0.33 346	9.74 824	0.32 444	0.87 590	0.33 447	2.95 792	0.68 594	0.49 497	0.34 464	0.49 504	5.70 831	0.49 502	0.33 444	0.42 402	9.57 832	0.41 476	0.31 451	8.36 834	0.65 578

pcwnet_v2	2.66 778	9.89 814	0.33 346	9.89 825	0.32 444	0.50 509	0.32 436	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.34 464	0.49 504	8.76 838	0.48 495	0.33 444	0.41 388	9.58 833	0.40 458	0.29 421	9.01 837	0.63 570

CFNet_pseudo	2.67 779	9.36 810	0.32 341	10.99 830	0.33 457	0.85 587	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.32 447	0.49 504	7.26 835	0.49 502	0.33 444	0.41 388	9.62 834	0.41 476	0.29 421	10.03 841	0.29 400

TestStereo_HL2	2.73 780	0.41 277	11.06 830	14.13 833	0.30 381	0.44 460	0.28 353	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 433	0.29 376	0.43 425	0.28 350	13.51 839	10.37 839	0.41 476	0.27 385	0.38 386	0.27 362

CFNet_ucs	2.73 780	9.64 812	0.33 346	9.92 826	0.32 444	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	8.98 839	0.48 495	0.33 444	0.41 388	9.96 837	0.40 458	0.29 421	10.12 842	0.54 549

UCFNet_RVC	2.75 782	10.06 815	0.29 310	10.31 829	0.29 369	0.42 418	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.42 410	0.29 376	0.42 424	9.87 841	0.43 425	0.29 368	0.36 342	9.84 836	0.36 389	0.26 346	9.77 840	0.26 322

TestStereo_HL3	2.76 783	0.41 277	11.46 833	14.11 832	0.30 381	0.45 474	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.29 376	0.43 433	0.28 364	0.44 456	0.30 378	13.57 840	10.32 838	0.41 476	0.27 385	0.38 386	0.27 362

GGDA	2.76 783	0.41 277	11.34 832	14.28 834	0.30 381	0.44 460	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 433	0.28 364	0.43 425	0.29 368	13.45 838	10.57 840	0.41 476	0.27 385	0.38 386	0.27 362

TestStereo-Hl	2.78 785	0.42 289	11.23 831	14.38 835	0.30 381	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.28 361	0.43 417	0.29 376	0.44 469	0.29 376	0.44 456	0.29 368	13.64 841	10.73 841	0.41 476	0.27 385	0.38 386	0.27 362

ccs_rob	2.79 786	10.17 817	0.32 341	10.00 827	0.33 457	0.49 500	0.33 447	1.90 725	0.32 446	0.51 520	0.33 456	0.49 504	9.24 840	0.49 502	0.33 444	0.41 388	9.82 835	0.41 476	0.28 406	9.34 838	0.29 400

PCWNet_CMD	2.80 787	9.82 813	0.32 341	10.09 828	0.32 444	0.49 500	0.33 447	3.34 797	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 504	8.73 837	0.48 495	0.33 444	0.41 388	9.22 831	0.42 492	0.29 421	9.55 839	0.31 425

NLSM1	2.93 788	3.24 717	2.57 777	4.04 765	2.66 798	3.30 792	2.55 799	3.29 796	2.55 801	3.35 798	2.48 803	3.28 797	2.47 789	3.34 798	2.49 801	3.26 780	2.55 780	3.13 793	2.57 802	3.00 780	2.46 792

StereoVision	3.15 789	5.00 758	0.89 583	4.83 788	1.00 642	3.93 797	1.27 726	6.37 832	1.34 732	5.67 832	1.26 726	5.84 833	1.27 716	5.03 829	1.24 723	5.10 813	1.09 622	4.61 814	0.57 580	5.62 822	1.12 655

MaDis-Stereo	3.19 790	6.02 791	1.12 613	5.61 800	1.16 666	5.43 824	1.02 655	5.15 829	0.70 607	5.43 829	1.21 719	5.03 830	0.97 633	4.85 823	0.99 641	4.53 794	1.16 634	5.53 830	1.25 726	5.37 820	1.30 722

sAnonymous2	3.31 791	2.63 686	1.38 696	3.71 759	1.86 773	4.70 816	1.11 661	4.82 825	2.72 803	5.45 830	1.98 795	4.59 815	2.64 790	2.65 779	6.21 836	4.37 790	1.08 620	5.16 828	2.24 797	4.52 797	2.39 790

CroCo_RVC	3.31 791	2.63 686	1.38 696	3.71 759	1.86 773	4.70 816	1.11 661	4.82 825	2.72 803	5.45 830	1.98 795	4.59 815	2.64 790	2.65 779	6.21 836	4.37 790	1.08 620	5.16 828	2.24 797	4.52 797	2.39 790

DPSNet	3.66 793	3.60 723	3.62 801	3.63 756	3.64 820	3.65 795	3.65 825	3.66 801	3.67 822	3.67 800	3.65 823	3.67 801	3.66 811	3.66 800	3.68 820	3.68 785	3.66 801	3.67 800	3.68 825	3.67 784	3.67 818

NLCSM	3.67 794	4.08 738	3.19 797	4.80 786	3.26 813	3.99 800	3.24 820	4.25 808	3.18 818	4.09 804	3.27 818	4.14 806	3.18 806	4.13 806	3.28 816	4.06 788	3.10 791	3.85 805	3.14 816	3.91 790	3.27 814

STTStereo	3.73 795	30.40 843	2.37 774	2.39 709	2.31 797	2.35 759	2.33 797	2.29 757	2.42 800	2.32 767	2.34 802	2.33 760	2.36 788	2.30 762	2.27 799	2.35 757	2.22 774	2.31 773	2.22 796	2.29 752	2.34 789

rvit_105_1	3.83 796	5.22 769	3.01 782	4.53 772	3.01 801	4.51 804	3.01 805	4.56 812	3.04 806	4.53 811	3.03 807	4.55 813	3.03 794	4.56 812	3.04 803	4.57 796	3.05 784	4.57 809	3.05 807	4.57 799	3.05 799

rvit_stereo_0081	3.83 796	5.23 772	3.01 782	4.53 772	3.03 803	4.55 810	3.02 806	4.56 812	3.04 806	4.52 809	3.02 805	4.54 811	3.03 794	4.56 812	3.04 803	4.57 796	3.05 784	4.57 809	3.05 807	4.58 800	3.05 799

rvit_stereo_0081_aga	3.86 798	5.33 776	3.02 785	4.55 778	3.04 807	4.54 806	3.02 806	4.64 819	3.06 810	4.54 813	3.04 809	4.62 820	3.08 801	4.62 818	3.07 808	4.58 799	3.06 788	4.60 813	3.08 811	4.63 803	3.07 803

rvit_stereo_0082	3.86 798	5.82 789	3.01 782	4.53 772	3.03 803	4.54 806	3.02 806	4.56 812	3.04 806	4.53 811	3.02 805	4.55 813	3.04 797	4.57 815	3.05 805	4.57 796	3.05 784	4.58 811	3.05 807	4.58 800	3.06 802

rvit_0105_6	3.87 800	5.73 788	3.10 793	4.69 783	3.12 811	4.54 806	3.02 806	4.56 812	3.04 806	4.54 813	3.03 807	4.54 811	3.04 797	4.56 812	3.05 805	4.58 799	3.05 784	4.58 811	3.05 807	4.58 800	3.05 799

rvit_stereo_0080	3.89 801	5.70 786	3.04 787	4.54 775	3.03 803	4.56 811	3.05 812	4.60 816	3.07 811	4.58 816	3.06 810	4.59 815	3.06 799	4.61 816	3.08 809	4.63 801	3.09 789	4.64 815	3.10 812	4.65 804	3.10 806

whm_eth	3.89 801	5.70 786	3.04 787	4.54 775	3.03 803	4.56 811	3.05 812	4.60 816	3.07 811	4.58 816	3.06 810	4.59 815	3.06 799	4.61 816	3.08 809	4.63 801	3.09 789	4.64 815	3.10 812	4.65 804	3.10 806

rvit_0105_4	3.91 803	5.47 784	3.02 785	4.54 775	3.02 802	4.54 806	3.03 810	4.75 822	3.17 817	4.57 815	3.06 810	4.61 819	3.16 805	4.65 819	3.09 811	4.66 803	3.11 792	4.68 818	3.18 818	4.81 810	3.16 811

rvit_0105_3	3.91 803	5.33 776	3.06 790	4.60 781	3.07 809	4.60 813	3.06 814	4.62 818	3.08 814	4.60 818	3.07 813	4.62 820	3.08 801	4.67 820	3.10 812	4.70 804	3.11 792	4.77 822	3.19 819	4.77 809	3.14 810

rvit_stereo_0083	3.92 805	5.30 775	3.06 790	4.61 782	3.09 810	4.67 815	3.08 815	4.66 820	3.09 815	4.62 819	3.10 815	4.66 823	3.11 803	4.67 820	3.16 814	4.72 806	3.16 795	4.77 822	3.11 814	4.66 806	3.11 808

rvit_stereo_ft	3.93 806	5.44 782	3.05 789	4.59 780	3.06 808	4.61 814	3.08 815	4.67 821	3.12 816	4.63 820	3.10 815	4.65 822	3.11 803	4.69 822	3.13 813	4.70 804	3.14 794	4.71 820	3.15 817	4.74 807	3.16 811

rvit_0105_5	4.10 807	5.40 780	3.13 796	4.71 785	3.15 812	4.72 818	3.10 817	4.90 827	3.27 819	4.69 821	3.16 817	4.84 827	3.25 807	4.96 826	3.34 817	5.05 811	3.39 800	5.10 827	3.40 820	5.11 817	3.42 815

MLG-Stereo_test1	4.25 808	5.34 779	3.61 800	5.31 796	3.63 819	5.23 822	3.57 823	5.38 830	3.65 821	5.23 827	3.47 820	4.76 824	3.74 814	4.85 823	3.71 821	4.96 808	3.18 797	4.71 820	2.92 804	4.86 813	2.90 796

MLG-Stereo_test3	4.26 809	4.85 752	3.95 804	5.35 797	3.60 818	4.75 819	3.76 826	5.49 831	3.71 823	5.39 828	3.69 824	4.82 826	3.66 811	4.85 823	3.73 824	4.93 807	3.19 798	4.69 819	2.99 806	4.84 812	2.98 798

MLG-Stereo_test2	4.28 810	5.46 783	3.69 802	4.86 790	3.72 821	5.58 825	3.42 821	4.81 824	3.77 827	4.85 823	3.72 825	5.55 832	3.63 810	5.58 830	3.53 819	4.41 793	3.28 799	4.99 826	2.95 805	4.75 808	3.13 809

RAFT+CT+SA	4.28 810	7.62 798	4.91 809	5.55 799	2.28 795	3.09 787	3.64 824	4.49 810	3.07 811	4.80 822	3.35 819	4.77 825	3.70 813	4.29 809	3.05 805	5.58 815	5.98 818	3.58 799	3.78 827	4.26 793	3.72 819

SA	4.33 812	7.35 795	6.85 821	5.96 802	4.09 825	3.59 794	3.15 818	3.82 803	2.64 802	3.91 801	3.85 826	3.57 799	2.72 792	3.13 794	4.03 827	7.09 828	6.86 823	3.57 798	3.12 815	3.85 786	3.51 817

Sa-1000	4.34 813	8.37 801	6.84 820	6.98 811	4.45 828	3.58 793	3.00 804	3.42 799	3.39 820	2.61 778	4.00 829	3.83 803	4.01 822	3.90 803	3.90 825	5.98 819	5.62 815	3.76 802	2.34 800	4.35 795	2.47 793

TestStereo1	4.60 814	8.41 802	6.44 818	6.86 809	3.79 822	3.97 798	3.78 827	3.99 805	3.74 824	3.97 802	3.52 821	3.94 804	3.58 808	3.98 804	3.72 822	6.82 825	6.50 821	3.76 802	3.66 823	3.90 787	3.74 821

SA-5K	4.60 814	8.41 802	6.44 818	6.86 809	3.79 822	3.97 798	3.78 827	3.99 805	3.74 824	3.97 802	3.52 821	3.94 804	3.58 808	3.98 804	3.72 822	6.82 825	6.50 821	3.76 802	3.66 823	3.90 787	3.74 821

DispFullNet	4.61 816	4.84 751	3.12 794	5.00 793	3.57 817	4.75 819	3.03 810	7.75 838	4.17 831	4.91 825	3.09 814	6.20 834	3.95 820	6.71 834	3.51 818	5.30 814	3.67 802	5.86 834	3.63 822	5.61 821	3.46 816

test_5	4.62 817	7.55 797	6.23 816	6.32 805	3.40 816	5.29 823	3.50 822	3.53 800	4.11 830	4.28 806	4.47 833	4.26 809	4.38 825	3.68 801	3.24 815	5.89 817	5.60 814	4.84 824	3.50 821	4.33 794	3.93 825

raft_robust	4.71 818	7.75 799	5.40 814	6.81 808	3.31 814	4.28 803	4.20 832	4.32 809	4.37 833	4.35 808	4.35 832	4.14 806	3.75 815	4.30 810	4.20 830	6.67 824	6.37 819	3.36 797	4.24 833	4.86 813	3.25 813

cross-raft	4.83 819	7.52 796	6.43 817	6.63 806	3.96 824	4.51 804	3.99 830	4.49 810	3.96 829	4.52 809	3.96 828	4.50 810	3.97 821	4.50 811	3.97 826	6.65 823	6.44 820	4.33 806	3.92 829	4.35 795	3.91 824

test_4	4.88 820	8.13 800	6.98 822	7.46 812	4.44 827	4.25 802	3.85 829	4.04 807	3.92 828	4.13 805	3.91 827	4.18 808	3.84 818	4.14 807	4.06 828	7.01 827	7.13 826	4.53 807	3.72 826	4.09 791	3.72 819

TestStereo	4.88 820	4.75 750	4.79 807	4.87 792	4.92 829	4.81 821	4.90 835	4.78 823	4.77 834	4.87 824	4.89 834	4.90 828	4.91 827	4.99 827	4.79 832	4.98 809	4.87 811	4.87 825	4.92 835	5.00 816	5.00 828

test_3	5.01 822	8.86 807	7.77 824	8.09 814	2.76 800	4.13 801	4.05 831	3.88 804	3.76 826	4.33 807	4.13 830	3.71 802	3.91 819	4.21 808	4.06 828	7.93 829	7.69 828	4.53 807	3.91 828	4.17 792	4.29 827

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 823	50.87 859	2.78 778	2.87 727	2.71 799	2.78 786	0.47 540	2.88 791	2.86 805	1.89 727	2.67 804	2.79 793	2.79 793	2.78 792	2.83 802	2.82 775	2.82 781	2.83 792	2.77 803	2.83 779	2.76 794
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	5.10 824	5.15 764	4.49 806	5.07 794	3.37 815	6.87 828	4.75 834	5.04 828	6.34 838	7.84 838	5.06 835	6.72 838	4.09 823	4.99 827	5.44 835	5.03 810	3.16 795	4.67 817	4.86 834	5.15 818	3.89 823

U	5.15 825	8.49 804	1.81 727	8.49 816	1.77 767	8.49 833	1.77 769	8.51 840	1.77 774	8.49 840	1.77 773	8.50 840	1.78 762	8.58 840	1.77 776	8.54 832	1.78 738	8.55 841	1.78 783	8.55 835	1.84 773

SGM-Forest	5.21 826	5.92 790	4.08 805	6.18 803	4.16 826	6.31 827	4.34 833	6.50 833	4.33 832	6.14 834	4.21 831	6.61 837	4.55 826	6.67 833	4.48 831	5.94 818	3.94 804	5.85 833	4.03 831	5.79 823	4.17 826
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 827	9.16 809	8.03 828	8.09 814	5.62 832	6.11 826	6.35 838	6.85 835	4.94 835	6.08 833	6.29 840	4.98 829	6.43 832	6.22 831	6.36 838	6.16 821	7.47 827	5.82 832	5.44 838	7.11 829	5.68 831

rvit_stereo_0075_2	6.64 828	8.80 806	5.25 811	7.89 813	5.27 831	7.90 832	5.27 836	7.92 839	5.28 836	7.91 839	5.29 837	7.93 839	5.27 828	7.92 839	5.28 833	7.93 829	5.28 813	7.93 839	5.29 837	7.93 832	5.28 830

RAFT	6.73 829	9.36 810	7.40 823	8.51 817	6.55 833	6.88 829	6.60 839	6.79 834	6.60 839	6.80 835	6.72 841	5.31 831	5.50 830	6.61 832	6.61 839	8.42 831	5.89 816	5.73 831	5.45 839	6.61 825	6.24 832

SGM+DAISY	7.06 830	9.15 808	5.38 813	8.84 818	5.18 830	8.80 834	5.31 837	8.79 841	5.28 836	8.89 841	5.20 836	8.93 841	5.33 829	8.95 841	5.36 834	8.70 833	5.21 812	8.74 842	5.20 836	8.89 836	5.15 829

test-v	7.53 831	11.89 820	7.98 825	9.36 821	7.14 834	7.06 830	7.09 840	7.37 836	6.91 840	7.29 836	5.71 838	6.45 835	6.93 833	6.73 835	7.27 840	8.93 836	7.85 829	6.98 837	6.80 840	7.56 830	7.34 834

test-2	7.53 831	11.89 820	7.98 825	9.36 821	7.14 834	7.06 830	7.09 840	7.37 836	6.91 840	7.29 836	5.71 838	6.45 835	6.93 833	6.73 835	7.27 840	8.93 836	7.85 829	6.98 837	6.80 840	7.56 830	7.34 834

PA-Net	11.80 833	223.51 866	0.62 523	0.59 463	0.71 603	0.59 544	0.73 613	0.67 557	0.73 618	0.55 537	0.61 581	0.60 553	0.74 610	0.63 555	0.73 610	0.66 521	0.60 537	0.69 576	0.66 601	0.72 557	0.65 578
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 834	23.00 828	15.00 834	23.00 842	15.00 836	24.00 841	16.00 842	24.00 848	16.00 842	22.00 848	15.00 842	23.00 848	16.00 842	23.00 848	15.00 842	22.00 848	15.00 842	22.00 849	15.00 842	22.00 849	15.00 836

rafts_anoy	20.00 835	20.00 822	20.00 835	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 837

raft+_RVC	20.00 835	20.00 822	20.00 835	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 837

raftrobust	20.00 835	20.00 822	20.00 835	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 837

CasAABBNet	20.00 835	20.00 822	20.00 835	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 837

RALCasStereoNet	20.00 835	20.00 822	20.00 835	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 837

RALAANet	20.00 835	20.00 822	20.00 835	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 837

111	30.40 841	30.94 844	29.72 846	32.61 843	30.02 848	33.57 842	30.47 854	31.50 849	29.39 854	30.98 849	29.11 854	29.78 849	30.39 857	29.45 849	30.76 857	30.08 849	29.02 854	29.92 850	30.32 857	29.86 850	30.17 848

PM Cens cmp D40	30.50 842	37.00 850	24.00 841	37.00 849	24.00 844	37.00 850	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 855	24.00 843

PM Graph cmp D40	30.50 842	37.00 850	24.00 841	37.00 849	24.00 844	37.00 850	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 855	24.00 843

PatchMatch Cens Cmp	30.50 842	37.00 850	24.00 841	37.00 849	24.00 844	37.00 850	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 855	24.00 843

PatchMatch Graph Cmp	30.50 842	37.00 850	24.00 841	37.00 849	24.00 844	37.00 850	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 857	24.00 850	37.00 859	24.00 850	37.00 855	24.00 843

WCMA_ROB	31.10 846	35.43 848	27.12 845	39.51 860	23.10 843	38.78 859	25.30 853	37.49 866	25.39 853	37.29 865	27.02 853	38.52 866	26.48 853	37.80 865	26.44 853	36.28 856	22.65 849	33.90 854	22.30 849	37.10 864	24.18 847

DCANet-4	35.22 847	34.54 845	35.08 852	33.58 847	35.47 855	34.55 843	35.53 861	36.08 855	35.85 858	35.92 855	35.77 860	35.18 855	35.48 859	35.39 855	37.15 864	34.55 855	33.92 858	35.02 857	34.90 859	35.79 854	34.74 855

ADStereo(finetuned)	36.13 848	36.63 849	38.07 857	36.97 848	33.25 852	35.91 847	34.45 858	36.36 856	32.99 855	38.14 866	36.71 861	36.69 856	34.13 858	38.57 866	40.79 865	37.60 866	36.58 861	35.90 858	33.36 858	35.42 853	34.04 852

fast-reg	37.00 849	37.00 850	37.00 853	37.00 849	37.00 856	37.00 850	37.00 862	37.00 857	37.00 859	37.00 856	37.00 862	37.00 857	37.00 860	37.00 856	37.00 860	37.00 857	37.00 862	37.00 859	37.00 862	37.00 855	37.00 856

Reg-Stereo(zero)	37.00 849	37.00 850	37.00 853	37.00 849	37.00 856	37.00 850	37.00 862	37.00 857	37.00 859	37.00 856	37.00 862	37.00 857	37.00 860	37.00 856	37.00 860	37.00 857	37.00 862	37.00 859	37.00 862	37.00 855	37.00 856

FLISNet	37.00 849	37.00 850	37.00 853	37.00 849	37.00 856	37.00 850	37.00 862	37.00 857	37.00 859	37.00 856	37.00 862	37.00 857	37.00 860	37.00 856	37.00 860	37.00 857	37.00 862	37.00 859	37.00 862	37.00 855	37.00 856

CoSv	37.00 849	37.00 850	37.00 853	37.00 849	37.00 856	37.00 850	37.00 862	37.00 857	37.00 859	37.00 856	37.00 862	37.00 857	37.00 860	37.00 856	37.00 860	37.00 857	37.00 862	37.00 859	37.00 862	37.00 855	37.00 856

MDST_ROB	69.83 853	87.70 860	41.95 858	113.75 863	65.62 862	75.05 860	55.25 867	75.64 868	45.04 863	71.61 867	41.75 866	72.81 867	44.06 864	68.38 867	44.63 866	101.89 869	59.57 868	107.10 870	61.05 868	104.38 867	59.38 862

NOSS_ROB	102.95 854	153.00 864	121.00 861	51.00 861	44.00 860	165.00 863	127.00 868	153.00 869	119.00 865	164.00 870	125.00 868	168.00 870	120.00 866	153.00 869	117.00 868	49.00 867	44.00 866	49.00 868	44.00 866	49.00 865	44.00 860

CBMV	128.50 855	1422.70 872	53.10 859	79.50 862	51.30 861	77.30 861	49.70 866	74.00 867	48.20 864	77.20 868	48.80 867	73.90 868	48.00 865	73.80 868	48.80 867	70.40 868	45.10 867	68.90 869	46.10 867	68.20 866	45.00 861
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 856	171.00 865	160.68 864	162.58 864	160.59 864	164.01 862	160.35 870	158.51 870	158.56 867	158.34 869	160.12 870	158.56 869	159.92 868	157.26 870	158.94 870	154.38 870	158.36 869	155.75 871	159.13 871	153.67 868	154.07 864
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	189.29 857	560.34 869	182.58 865	229.00 866	135.68 863	197.79 864	135.52 869	197.80 871	135.44 866	197.75 871	135.49 869	197.90 871	135.51 867	197.84 871	135.75 869	217.37 872	171.11 870	183.74 872	127.67 870	183.56 869	127.88 863

AE-Stereo	201.80 858	123.00 861	115.00 860	219.00 865	218.00 866	223.00 865	244.00 872	217.00 872	236.00 869	202.00 872	203.00 871	205.00 872	208.00 869	225.00 872	204.00 871	210.00 871	198.00 871	197.00 873	184.00 872	204.00 870	201.00 865

MGS-Stereo	239.45 859	123.00 861	135.00 862	266.00 867	286.00 867	277.00 866	305.00 873	271.00 873	242.00 870	274.00 873	279.00 873	255.00 873	270.00 871	268.00 873	297.00 873	221.00 873	247.00 873	216.00 874	123.00 869	217.00 871	217.00 867

EGLCR-Stereo	246.90 860	129.00 863	139.00 863	266.00 867	286.00 867	277.00 866	305.00 873	271.00 873	242.00 870	274.00 873	279.00 873	255.00 873	270.00 871	268.00 873	297.00 873	230.00 874	247.00 873	216.00 874	223.00 874	237.00 872	227.00 868

DLCB_ROB	284.23 861	354.61 867	207.27 866	363.24 869	206.46 865	364.72 868	210.41 871	364.72 875	210.41 868	364.81 875	208.64 872	364.81 875	208.64 870	364.72 875	210.41 872	354.70 875	205.53 872	354.70 876	205.53 873	354.70 873	205.53 866

LE_ROB	396.57 862	471.28 868	329.84 867	471.48 870	308.15 869	526.83 869	322.10 875	488.15 876	323.76 872	495.46 876	317.97 875	497.17 876	320.10 873	481.62 876	326.76 875	462.71 876	298.97 875	466.16 877	285.98 875	447.62 874	289.21 869

SGM-ForestM	596.69 863	677.77 870	444.52 868	699.85 871	517.25 870	732.94 870	488.29 876	770.79 877	460.11 873	750.81 877	487.98 876	792.79 877	499.41 874	730.90 877	475.81 876	720.03 877	491.16 876	663.96 878	418.60 876	674.76 875	436.05 870

CBMV_ROB	818.48 864	913.88 871	709.52 869	862.84 872	597.78 871	1073.99 871	700.52 877	1015.66 878	702.59 874	1115.65 878	760.02 877	1130.24 878	721.57 875	1037.41 878	692.65 877	814.05 878	564.29 877	843.28 879	595.31 877	915.51 876	602.92 871

tt	500032.53 865	34.60 846	29.72 846	37.47 858	34.41 853	36.85 848	35.22 859	34.71 853	33.55 856	34.50 850	35.43 858	33.81 853	10000000.00 876	33.57 853	33.13 858	33.68 853	35.00 859	34.03 855	35.26 860	30.96 851	34.63 853

DCANet	500032.53 865	34.60 846	29.72 846	37.47 858	34.41 853	36.85 848	35.22 859	34.71 853	33.55 856	34.50 850	35.43 858	33.81 853	10000000.00 876	33.57 853	33.13 858	33.68 853	35.00 859	34.03 855	35.26 860	30.96 851	34.63 853

fff	1000028.16 867	29.62 840	29.72 846	32.61 843	30.02 848	35.13 844	31.83 855	32.07 850	10000000.00 875	35.27 852	29.82 855	32.45 850	30.15 854	32.35 850	30.09 854	31.04 850	29.55 855	30.64 851	30.14 854	10000000.00 877	30.77 849

csc	1000028.16 867	29.62 840	29.72 846	32.61 843	30.02 848	35.13 844	31.83 855	32.07 850	10000000.00 875	35.27 852	29.82 855	32.45 850	30.15 854	32.35 850	30.09 854	31.04 850	29.55 855	30.64 851	30.14 854	10000000.00 877	30.77 849

cscssc	1000028.16 867	29.62 840	29.72 846	32.61 843	30.02 848	35.13 844	31.83 855	32.07 850	10000000.00 875	35.27 852	29.82 855	32.45 850	30.15 854	32.35 850	30.09 854	31.04 850	29.55 855	30.64 851	30.14 854	10000000.00 877	30.77 849

111111	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 872

SGD-Stereo	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 872

IGEV-Stereo++	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 872

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 872

IGEV-Stereo+	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 872

SDNR	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 872

anonymousdsp2	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 872

anonymousdsp	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 872

test_example2	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 872

DIP-Stereo	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 870	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 877	10000000.00 872
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		37.00 850		37.00 849		37.00 850		37.00 857		37.00 856		37.00 857		37.00 856		37.00 857		37.00 859		37.00 855

GS-Stereo							0.38 487	0.50 504	0.38 490	0.50 510	0.38 490	0.50 518	3.79 816	0.50 510	0.38 481	0.54 484	0.43 467	0.46 505	0.34 477	0.46 480	0.35 461

STTRV1_RVC		1.60 572		1.01 553	0.60 574	1.07 624	0.69 599	1.01 614	0.60 575	0.72 570	0.55 568	1.02 629	0.68 591	1.03 631	0.67 580	0.89 572	0.63 545	0.92 619	0.57 580	0.90 592	0.65 578

FADE		0.06 81		0.09 88	0.10 170													0.17 257		0.11 182

Low-res two-view benchmark