Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 21	0.00 1	0.00 1

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

PWC_ROB	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

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

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

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

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

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

coex-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

fast-acv-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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

iinet-f	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 64	0.07 78	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 74	0.04 66	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Foundation-i1c-attn	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i1b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i1a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i16pc	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i16pb	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i16pa	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i1pa	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 94	0.08 93	0.09 87	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.08 88	0.08 95	0.03 41	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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G2L-Stereo	0.03 29	0.03 31	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

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TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

YMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 94	0.07 91	0.09 87	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 96	0.07 92	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

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NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	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
light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.03 53	0.02 20	0.01 10	0.73 505	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

DFGA-Net	0.05 57	0.06 79	0.04 64	0.06 69	0.04 101	0.06 123	0.04 103	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.04 110	0.06 129	0.04 100	0.06 119	0.04 97	0.06 74	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

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WZ-Net	0.05 57	0.50 300	0.10 103	0.12 117	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 122	0.10 110	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

IINet	0.06 61	0.05 66	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 100	0.02 20	0.02 21	0.73 505	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.04 96

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mmmmmm	0.07 67	0.40 239	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

UHP	0.07 67	0.41 252	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.11 180	0.04 90	0.03 52	0.58 458	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.03 52

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DispViT+	0.07 67	0.08 85	0.12 134	0.08 80	0.05 126	0.08 143	0.05 120	0.08 146	0.05 124	0.08 145	0.05 127	0.08 145	0.05 117	0.08 146	0.05 115	0.08 88	0.07 92	0.07 137	0.05 123	0.07 144	0.05 122

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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 67	0.08 85	0.07 91	0.07 78	0.07 152	0.08 143	0.06 141	0.08 146	0.07 152	0.08 145	0.07 153	0.08 145	0.06 138	0.07 142	0.07 143	0.08 88	0.07 92	0.07 137	0.07 146	0.06 127	0.06 135

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fsdfsdds	0.08 76	0.58 329	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

nnnnnnn	0.08 76	0.58 329	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

TestStereooo	0.08 76	0.56 324	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

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BridgeDepth	0.08 76	0.08 85	0.11 123	0.11 109	0.05 126	0.08 143	0.05 120	0.08 146	0.07 152	0.08 145	0.05 127	0.08 145	0.05 117	0.09 152	0.08 147	0.15 157	0.11 133	0.07 137	0.05 123	0.07 144	0.06 135
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 76	0.02 12	0.02 15	1.01 521	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 90	0.09 152	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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2222	0.09 83	0.59 332	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

1111	0.09 83	0.60 337	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 125	0.06 141	0.06 127	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 119	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

anonymous	0.09 83	0.09 94	0.14 163	0.14 133	0.07 152	0.09 151	0.07 152	0.09 152	0.07 152	0.09 152	0.07 153	0.09 154	0.07 151	0.09 152	0.07 143	0.14 144	0.13 170	0.09 150	0.07 146	0.09 153	0.07 146

TS12	0.09 83	0.09 94	0.17 205	0.19 188	0.06 143	0.08 143	0.06 141	0.08 146	0.06 141	0.08 145	0.06 142	0.08 145	0.06 138	0.08 146	0.06 135	0.15 157	0.16 197	0.08 142	0.06 138	0.08 149	0.06 135

RT-Monster	0.09 83	0.07 83	0.03 39	0.15 145	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.10 162	0.04 90	0.03 52	0.92 535	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.07 146

DA	0.09 83	0.13 117	0.39 360	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 120	0.13 177	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.06 129	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.06 74	0.05 78	0.14 189	0.13 227	0.06 127	0.05 122

GGEV	0.09 83	0.13 117	0.39 360	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 120	0.13 177	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.06 129	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.06 74	0.05 78	0.14 189	0.13 227	0.06 127	0.05 122

test_sample7	0.09 83	1.00 421	0.11 123	0.11 109	0.02 22	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample6	0.09 83	0.97 410	0.10 103	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample3	0.09 83	0.87 383	0.10 103	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample2	0.09 83	1.03 437	0.11 123	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.09 105	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample1	0.09 83	0.87 383	0.12 134	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

SMFormer	0.09 83	1.01 431	0.09 99	0.09 87	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.09 105	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

tta	0.09 83	0.95 407	0.09 99	0.10 92	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

xxx	0.09 83	1.01 431	0.10 103	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

SepStereo	0.09 83	0.09 94	0.10 103	0.09 87	0.09 159	0.09 151	0.09 157	0.10 154	0.08 158	0.10 157	0.09 159	0.09 154	0.09 158	0.09 152	0.08 147	0.09 96	0.08 95	0.09 150	0.08 151	0.09 153	0.08 149

APVNet	0.09 83	0.05 66	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.90 594	0.06 125	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.05 66	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.05 122

ADCS	0.09 83	0.02 12	0.04 64	0.90 495	0.06 143	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 193	0.36 429	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

zh-sn7	0.10 102	0.98 411	0.14 163	0.15 145	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.15 157	0.13 170	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 102	1.05 441	0.12 134	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 102	1.05 441	0.12 134	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 102	1.05 441	0.12 134	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample5	0.10 102	1.07 445	0.11 123	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

test_sample4	0.10 102	1.03 437	0.12 134	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.13 170	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet	0.10 102	1.07 445	0.11 123	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

1111x	0.10 102	1.14 453	0.13 154	0.14 133	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.11 133	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

AnonymousM	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

222	0.10 102	0.99 419	0.12 134	0.13 129	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

test_xeample	0.10 102	1.09 447	0.13 154	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 144	0.14 185	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PVD	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

SHD	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

SAMSARA	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

XQC	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTSC	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTS	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTSA	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

MADNet+	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

MADNet++	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 154	0.10 166	0.10 157	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 157	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

ADCPNet	0.10 102	0.03 31	0.04 64	1.27 596	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 146	0.04 97	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

over-6	0.11 123	0.11 110	0.15 188	0.16 155	0.10 166	0.11 165	0.10 162	0.11 166	0.10 166	0.11 169	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 170	0.10 159	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.10 162	0.11 167	0.09 154

over v1	0.11 123	0.11 110	0.15 188	0.16 155	0.10 166	0.11 165	0.10 162	0.11 166	0.10 166	0.11 169	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 170	0.10 159	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.10 162

over-8	0.11 123	0.14 137	0.15 188	0.16 155	0.10 166	0.11 165	0.10 162	0.11 166	0.09 161	0.11 169	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 170	0.09 152	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.09 154

over-9	0.11 123	0.11 110	0.16 195	0.16 155	0.10 166	0.12 175	0.10 162	0.11 166	0.10 166	0.11 169	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 170	0.10 159	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.10 162	0.11 167	0.09 154

ISRNet	0.11 123	0.05 66	0.36 342	0.24 225	0.07 152	0.13 177	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.13 179	0.05 117	0.05 103	0.09 152	0.24 248	0.20 243	0.10 152	0.05 123	0.06 127	0.13 220

JetRed	0.11 123	0.12 115	0.11 123	0.11 109	0.11 186	0.11 165	0.14 225	0.11 166	0.11 184	0.12 176	0.11 181	0.11 170	0.11 180	0.11 170	0.11 174	0.11 116	0.16 197	0.11 163	0.11 181	0.11 167	0.11 177

JetBlue	0.11 123	0.11 110	0.12 134	0.13 129	0.14 231	0.11 165	0.11 180	0.11 166	0.11 184	0.11 169	0.11 181	0.11 170	0.11 180	0.12 178	0.12 210	0.11 116	0.11 133	0.11 163	0.11 181	0.11 167	0.11 177

x	0.11 123	1.15 456	0.15 188	0.14 133	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 144	0.15 194	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 123	0.44 269	0.33 315	0.39 292	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.39 337	0.36 379	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

xxxx	0.11 123	1.16 458	0.16 195	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.16 197	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 625	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 625	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 123	0.02 12	0.02 15	1.62 628	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.06 119	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

zh-mn7	0.12 136	1.14 453	0.17 205	0.20 201	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.18 206	0.16 197	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_L	0.12 136	0.14 137	0.10 103	0.15 145	0.10 166	0.14 192	0.10 162	0.14 191	0.10 166	0.15 210	0.10 163	0.14 193	0.10 162	0.14 193	0.10 159	0.13 137	0.10 110	0.13 174	0.09 153	0.13 179	0.09 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 136	0.07 83	0.05 79	0.08 80	0.05 126	0.08 143	1.20 626	0.07 142	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.08 145	0.05 117	0.08 146	0.03 52	0.07 86	0.05 78	0.06 125	0.05 123	0.07 144	0.05 122

FADNet-RVC-Resample	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	1.57 696	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 123	0.04 97	0.06 135

FADNet_RVC	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.65 700	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet	0.12 136	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.66 703	0.06 74	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCRef	0.12 136	0.03 31	0.04 64	1.71 632	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 119	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

GFORCE	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.19 188	0.11 186	0.11 165	0.10 162	0.11 166	0.09 161	0.11 169	0.11 181	0.11 170	0.10 162	0.13 179	0.11 174	0.17 189	0.18 239	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

E$^{3}$Stereo	0.13 143	0.14 137	0.13 154	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

LLLLL	0.13 143	0.14 137	0.13 154	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

LLL	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.17 176	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 170	0.14 185	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

low	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

100	0.13 143	0.14 137	0.13 154	0.17 176	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

300	0.13 143	0.14 137	0.13 154	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

Last	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

DDDD	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

FORCE_4.7	0.13 143	0.13 117	0.19 224	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

F4.4	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

FORCE_4.6	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.20 201	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

F5.5	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.12 218	0.13 179	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

F8.5	0.13 143	0.13 117	0.19 224	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

FORCE_9	0.13 143	0.13 117	0.20 232	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 189	0.18 239	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

FORCE_8	0.13 143	0.13 117	0.19 224	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

F7	0.13 143	0.13 117	0.19 224	0.20 201	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

FORCE_4.5	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

TT111	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

FORCE_4	0.13 143	0.13 117	0.19 224	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

FORCE_5	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.18 181	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

FORCE_6	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.18 181	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 177	0.11 184	0.13 178	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 179	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.10 162

EE1	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.17 176	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

AnonStereo	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

CIPLG	0.13 143	0.21 172	0.12 134	0.16 155	0.11 186	0.15 211	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.15 210	0.12 213	0.15 215	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

IPLG	0.13 143	0.20 166	0.14 163	0.15 145	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

ACRE	0.13 143	0.21 172	0.14 163	0.15 145	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 191	0.11 184	0.14 192	0.12 213	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

LRCNet_RVC	0.13 143	0.13 117	0.09 99	0.13 129	0.10 166	0.14 192	0.10 162	0.14 191	0.10 166	0.23 257	0.10 163	0.20 238	0.10 162	0.24 265	0.11 174	0.11 116	0.09 105	0.12 170	0.14 233	0.12 177	0.09 154

aanetorigin	0.13 143	0.11 110	0.11 123	0.11 109	0.11 186	0.11 165	0.11 180	0.11 166	0.11 184	0.11 169	0.12 213	0.11 170	0.11 180	0.11 170	0.11 174	0.11 116	0.11 133	0.14 189	0.11 181	0.49 466	0.11 177

FADNet-RVC	0.13 143	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 120	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.71 717	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 144	0.04 96

ELAS	0.13 143	0.16 153	0.11 123	0.15 145	0.09 159	0.18 229	0.11 180	0.18 227	0.11 184	0.17 222	0.11 181	0.18 228	0.11 180	0.18 227	0.11 174	0.14 144	0.08 95	0.14 189	0.08 151	0.14 195	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	0.14 174	1.22 515	0.28 273	0.32 260	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.32 285	0.27 282	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_XL	0.14 174	0.17 158	0.12 134	0.17 176	0.11 186	0.17 225	0.11 180	0.17 223	0.11 184	0.17 222	0.11 181	0.17 224	0.11 180	0.17 224	0.11 174	0.16 170	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.16 219	0.11 177
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 174	1.83 577	0.12 134	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 103	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 119	0.04 97	0.12 122	0.11 133	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

ProNet	0.14 174	0.20 166	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.16 218	0.11 180	0.17 223	0.11 184	0.17 222	0.12 213	0.17 224	0.13 225	0.17 224	0.12 210	0.15 157	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.15 214	0.12 213

IPLGR_C	0.14 174	0.20 166	0.12 134	0.15 145	0.11 186	0.14 192	0.15 234	0.14 191	0.11 184	0.15 210	0.12 213	0.14 193	0.11 180	0.16 216	0.11 174	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.12 216	0.15 214	0.12 213

MIPNet	0.14 174	0.21 172	0.17 205	0.16 155	0.11 186	0.15 211	0.12 216	0.14 191	0.11 184	0.16 215	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.14 144	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

IPLGR	0.14 174	0.24 186	0.14 163	0.16 155	0.12 223	0.15 211	0.12 216	0.14 191	0.11 184	0.15 210	0.12 213	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.11 174	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

GMStereo	0.14 174	0.13 117	0.14 163	0.14 133	0.14 231	0.14 192	0.14 225	0.14 191	0.14 230	0.14 192	0.14 233	0.14 193	0.14 230	0.14 193	0.14 224	0.14 144	0.14 185	0.14 189	0.14 233	0.14 195	0.14 227
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 174	0.04 52	0.03 39	2.22 652	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.04 96	0.02 21	0.07 142	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

HSM	0.14 174	0.16 153	0.12 134	0.17 176	0.12 223	0.17 225	0.11 180	0.17 223	0.11 184	0.17 222	0.12 213	0.17 224	0.12 218	0.17 224	0.12 210	0.16 170	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.16 219	0.12 213

DRN-Test	0.14 174	0.13 117	0.09 99	0.14 133	0.09 159	0.15 211	0.09 157	0.14 191	0.10 166	0.14 192	0.09 159	0.14 193	0.09 158	0.13 179	0.09 152	0.12 122	0.09 105	0.12 170	0.09 153	0.12 177	0.73 566

ELAS_RVC	0.14 174	0.16 153	0.10 103	0.15 145	0.10 166	0.18 229	0.11 180	0.19 229	0.11 184	0.19 228	0.12 213	0.18 228	0.11 180	0.19 230	0.12 210	0.14 144	0.08 95	0.14 189	0.09 153	0.15 214	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ITSA-stereo	0.15 186	0.17 158	0.13 154	0.20 201	0.13 228	0.19 232	0.13 223	0.18 227	0.13 227	0.19 228	0.13 227	0.18 228	0.14 230	0.18 227	0.14 224	0.16 170	0.11 133	0.15 214	0.14 233	0.18 232	0.11 177

CoDeX	0.15 186	0.70 349	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.67 539	0.02 15	0.69 523	0.75 550	0.01 9	0.02 21	0.02 20

ICVP	0.15 186	0.53 314	0.11 123	0.16 155	0.11 186	0.16 218	0.11 180	0.16 216	0.11 184	0.16 215	0.11 181	0.16 216	0.11 180	0.16 216	0.11 174	0.16 170	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.16 219	0.11 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 186	0.04 52	0.04 64	2.20 651	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.04 100	0.08 146	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

StereoDRNet	0.15 186	0.14 137	0.10 103	0.14 133	0.09 159	0.15 211	0.09 157	0.14 191	0.09 161	0.14 192	0.10 163	0.14 193	0.09 158	0.14 193	0.09 152	0.13 137	0.10 110	0.13 174	0.09 153	0.13 179	0.82 582

LALA_ROB	0.15 186	0.19 162	0.12 134	0.18 181	0.11 186	0.20 238	0.12 216	0.21 247	0.12 223	0.20 235	0.12 213	0.20 238	0.12 218	0.21 248	0.13 219	0.17 189	0.10 110	0.18 239	0.11 181	0.18 232	0.11 177

SGM_RVC	0.15 186	0.17 158	0.11 123	0.18 181	0.11 186	0.19 232	0.11 180	0.19 229	0.12 223	0.19 228	0.12 213	0.20 238	0.12 218	0.19 230	0.12 210	0.16 170	0.11 133	0.17 228	0.10 162	0.17 228	0.10 162
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 193	0.92 400	0.16 195	0.18 181	0.08 155	0.11 165	0.12 216	0.12 175	0.09 161	0.09 152	0.28 324	0.10 158	0.08 156	0.10 157	0.12 210	0.15 157	0.17 225	0.08 142	0.12 216	0.09 153	0.08 149

flow	0.16 193	0.92 400	0.16 195	0.18 181	0.08 155	0.11 165	0.12 216	0.12 175	0.09 161	0.09 152	0.28 324	0.10 158	0.08 156	0.10 157	0.12 210	0.15 157	0.17 225	0.08 142	0.12 216	0.09 153	0.08 149

z-mn7	0.16 193	1.21 509	0.33 315	0.41 319	0.04 101	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.35 303	0.31 319	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 193	0.16 153	0.16 195	0.16 155	0.16 257	0.16 218	0.16 241	0.16 216	0.16 250	0.16 215	0.16 249	0.16 216	0.16 247	0.16 216	0.16 245	0.16 170	0.16 197	0.16 218	0.16 249	0.16 219	0.16 237

qqq	0.16 193	2.01 602	0.12 134	0.15 145	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.03 56	0.06 129	0.03 53	0.06 119	0.03 52	0.12 122	0.14 185	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 193	0.18 161	0.13 154	0.19 188	0.13 228	0.19 232	0.13 223	0.19 229	0.13 227	0.19 228	0.13 227	0.19 233	0.13 225	0.19 230	0.13 219	0.18 206	0.13 170	0.18 239	0.13 227	0.18 232	0.13 220

ManiGeoR	0.17 199	0.05 66	0.62 490	0.73 472	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 500	0.58 487	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLF11	0.17 199	0.05 66	0.63 494	0.72 468	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 492	0.59 493	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

HLf10	0.17 199	0.05 66	0.62 490	0.73 472	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 500	0.58 487	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLf8	0.17 199	0.05 66	0.62 490	0.72 468	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 500	0.58 487	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 199	0.05 66	0.65 501	0.72 468	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 492	0.59 493	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

CAS++	0.17 199	0.27 199	0.21 239	0.10 92	0.21 295	0.15 211	0.22 281	0.10 154	0.21 282	0.22 251	0.10 163	0.19 233	0.18 271	0.10 157	0.19 269	0.20 217	0.19 241	0.18 239	0.10 162	0.19 238	0.18 261
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 199	2.16 612	0.13 154	0.13 129	0.04 101	0.06 123	0.04 103	0.06 125	0.04 103	0.06 127	0.03 56	0.06 129	0.03 53	0.06 119	0.05 115	0.18 206	0.12 147	0.06 125	0.03 57	0.05 114	0.03 52

SFCPSM	0.17 199	0.78 365	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.01 10	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.79 579	0.02 15	0.75 536	0.76 552	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CCAANet	0.17 199	0.71 350	0.14 163	0.14 133	0.14 231	0.14 192	0.14 225	0.14 191	0.14 230	0.14 192	0.14 233	0.14 193	0.14 230	0.14 193	0.22 280	0.14 144	0.14 185	0.14 189	0.14 233	0.14 195	0.14 227

DepthFocus	0.18 208	0.22 176	0.15 188	0.22 215	0.15 246	0.22 254	0.15 234	0.22 253	0.15 242	0.22 251	0.15 243	0.22 256	0.16 247	0.22 254	0.15 236	0.20 217	0.15 194	0.20 248	0.14 233	0.20 239	0.14 227

w-ln-seven	0.18 208	1.47 534	0.33 315	0.40 305	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.38 324	0.32 324	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 208	0.48 293	0.16 195	0.16 155	0.15 246	0.15 211	0.16 241	0.16 216	0.16 250	0.16 215	0.16 249	0.16 216	0.16 247	0.16 216	0.16 245	0.16 170	0.16 197	0.16 218	0.16 249	0.16 219	0.16 237

xyz-stereo	0.18 208	0.50 300	0.16 195	0.15 145	0.16 257	0.16 218	0.16 241	0.16 216	0.16 250	0.16 215	0.16 249	0.16 216	0.16 247	0.16 216	0.16 245	0.16 170	0.16 197	0.16 218	0.16 249	0.16 219	0.16 237

BEATNet-Init1	0.19 212	0.08 85	0.08 93	2.23 653	0.08 155	0.08 143	0.07 152	0.07 142	0.08 158	0.08 145	0.07 153	0.08 145	0.07 151	0.11 170	0.08 147	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.07 146	0.08 149	0.08 149

DeepPrunerF	0.19 212	0.08 85	0.08 93	2.23 653	0.08 155	0.08 143	0.07 152	0.07 142	0.08 158	0.08 145	0.07 153	0.08 145	0.07 151	0.11 170	0.08 147	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.07 146	0.08 149	0.08 149

Weightmod_eth	0.20 214	0.24 186	0.28 273	0.47 352	0.14 231	0.24 266	0.14 225	0.17 223	0.13 227	0.22 251	0.16 249	0.22 256	0.13 225	0.20 235	0.16 245	0.24 248	0.20 243	0.19 242	0.14 233	0.16 219	0.24 285

depth_test_26	0.20 214	0.34 214	0.25 255	0.34 270	0.14 231	0.21 249	0.14 225	0.21 247	0.14 230	0.21 247	0.14 233	0.21 246	0.14 230	0.21 248	0.14 224	0.26 257	0.26 269	0.22 258	0.15 246	0.22 251	0.14 227

IGEV_Zeroshot_test	0.20 214	0.19 162	0.40 393	0.30 248	0.17 263	0.22 254	0.17 251	0.21 247	0.17 260	0.20 235	0.17 257	0.21 246	0.18 271	0.21 248	0.17 252	0.20 217	0.16 197	0.20 248	0.16 249	0.20 239	0.17 255

DAS	0.20 214	0.20 166	0.20 232	0.20 201	0.20 284	0.20 238	0.20 270	0.20 237	0.20 277	0.20 235	0.20 281	0.20 238	0.20 282	0.20 235	0.20 272	0.20 217	0.20 243	0.20 248	0.20 282	0.20 239	0.20 266

ASD4	0.20 214	0.20 166	0.20 232	0.20 201	0.20 284	0.20 238	0.20 270	0.20 237	0.20 277	0.20 235	0.20 281	0.20 238	0.20 282	0.20 235	0.20 272	0.20 217	0.20 243	0.20 248	0.20 282	0.20 239	0.20 266

ACVNet	0.20 214	0.19 162	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.20 238	0.96 601	0.21 247	0.14 230	0.20 235	0.13 227	0.21 246	0.14 230	0.20 235	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	0.17 228	0.12 213

acv_ft	0.20 214	0.19 162	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.20 238	0.96 601	0.21 247	0.14 230	0.20 235	0.13 227	0.21 246	0.14 230	0.20 235	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	0.17 228	0.12 213

iResNetv2_ROB	0.20 214	0.23 178	0.18 215	0.24 225	0.20 284	0.24 266	0.18 260	0.24 263	0.18 267	0.24 264	0.18 274	0.23 264	0.19 278	0.24 265	0.18 265	0.21 225	0.16 197	0.21 253	0.16 249	0.22 251	0.16 237

iResNet	0.20 214	0.23 178	0.18 215	0.24 225	0.18 275	0.24 266	0.20 270	0.24 263	0.18 267	0.23 257	0.17 257	0.23 264	0.18 271	0.23 261	0.18 265	0.22 227	0.16 197	0.21 253	0.16 249	0.21 249	0.16 237

SCION-MonSter	0.21 223	0.76 361	0.22 241	0.25 232	0.15 246	0.19 232	0.15 234	0.19 229	0.15 242	0.19 228	0.15 243	0.19 233	0.15 243	0.19 230	0.14 224	0.22 227	0.21 248	0.16 218	0.14 233	0.16 219	0.15 234

LACA2	0.21 223	0.24 186	0.26 262	0.31 254	0.16 257	0.24 266	0.16 241	0.24 263	0.16 250	0.24 264	0.16 249	0.24 270	0.16 247	0.24 265	0.16 245	0.27 261	0.23 261	0.24 277	0.16 249	0.23 263	0.16 237

LACA1	0.21 223	0.24 186	0.26 262	0.31 254	0.16 257	0.24 266	0.16 241	0.24 263	0.16 250	0.24 264	0.16 249	0.24 270	0.16 247	0.24 265	0.16 245	0.27 261	0.22 255	0.23 267	0.16 249	0.23 263	0.16 237

z-ln-s-r	0.21 223	1.40 532	0.53 467	0.56 427	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.05 115	0.57 457	0.44 436	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

tg	0.21 223	0.25 193	0.21 239	0.26 240	0.17 263	0.24 266	0.17 251	0.24 263	0.17 260	0.24 264	0.17 257	0.24 270	0.17 259	0.24 265	0.17 252	0.24 248	0.17 225	0.23 267	0.16 249	0.23 263	0.16 237

Pointernet	0.21 223	0.22 176	0.19 224	0.24 225	0.19 281	0.24 266	0.19 266	0.24 263	0.19 275	0.24 264	0.19 277	0.24 270	0.19 278	0.24 265	0.19 269	0.22 227	0.17 225	0.22 258	0.17 272	0.22 251	0.17 255

SuperB	0.21 223	0.10 99	2.51 734	0.12 117	0.09 159	0.10 154	0.09 157	0.08 146	0.07 152	0.10 157	0.09 159	0.09 154	0.07 151	0.07 142	0.07 143	0.07 86	0.08 95	0.07 137	0.07 146	0.08 149	0.07 146

GEAR-Net	0.22 230	0.46 282	0.27 265	0.29 246	0.17 263	0.21 249	0.17 251	0.21 247	0.17 260	0.21 247	0.17 257	0.21 246	0.17 259	0.21 248	0.17 252	0.28 266	0.26 269	0.20 248	0.16 249	0.20 239	0.16 237

BStereo	0.22 230	0.23 178	0.20 232	0.24 225	0.20 284	0.23 263	0.33 410	0.39 334	0.17 260	0.23 257	0.17 257	0.23 264	0.16 247	0.24 265	0.17 252	0.23 239	0.16 197	0.22 258	0.20 282	0.22 251	0.16 237

Anonymus123	0.22 230	0.23 178	0.20 232	0.24 225	0.20 284	0.23 263	0.33 410	0.39 334	0.17 260	0.23 257	0.17 257	0.23 264	0.16 247	0.24 265	0.17 252	0.23 239	0.16 197	0.22 258	0.20 282	0.22 251	0.16 237

WAO-6	0.22 230	0.23 178	0.22 241	0.23 220	0.22 297	0.22 254	0.22 281	0.22 253	0.22 286	0.22 251	0.22 289	0.22 256	0.22 291	0.22 254	0.22 280	0.22 227	0.22 255	0.22 258	0.22 290	0.22 251	0.22 273

IMH-64-1	0.22 230	0.23 178	0.23 245	0.22 215	0.22 297	0.22 254	0.22 281	0.22 253	0.22 286	0.22 251	0.22 289	0.22 256	0.22 291	0.22 254	0.22 280	0.22 227	0.22 255	0.23 267	0.22 290	0.22 251	0.23 275

IMH-64	0.22 230	0.23 178	0.23 245	0.22 215	0.22 297	0.22 254	0.22 281	0.22 253	0.22 286	0.22 251	0.22 289	0.22 256	0.22 291	0.22 254	0.22 280	0.22 227	0.22 255	0.23 267	0.22 290	0.22 251	0.23 275

ac_64	0.22 230	0.13 117	0.19 224	0.23 220	0.10 166	0.26 285	1.02 611	0.14 191	0.10 166	0.28 287	0.14 233	0.17 224	0.19 278	0.28 295	0.09 152	0.22 227	0.16 197	0.23 267	0.17 272	0.11 167	0.12 213

SMOE	0.23 237	0.25 193	0.30 283	0.33 264	0.18 275	0.26 285	0.18 260	0.26 277	0.18 267	0.26 281	0.18 274	0.25 277	0.18 271	0.25 274	0.18 265	0.31 282	0.27 282	0.23 267	0.17 272	0.23 263	0.17 255

LACA3	0.23 237	0.25 193	0.27 265	0.54 420	0.17 263	0.25 276	0.17 251	0.25 271	0.17 260	0.25 272	0.17 257	0.25 277	0.17 259	0.25 274	0.17 252	0.28 266	0.23 261	0.24 277	0.17 272	0.24 268	0.17 255

dd	0.23 237	0.98 411	0.16 195	0.23 220	0.15 246	0.23 263	0.15 234	0.23 260	0.15 242	0.23 257	0.15 243	0.24 270	0.17 259	0.23 261	0.15 236	0.22 227	0.15 194	0.21 253	0.15 246	0.22 251	0.16 237

dad	0.23 237	1.03 437	0.16 195	0.23 220	0.15 246	0.24 266	0.15 234	0.24 263	0.16 250	0.23 257	0.16 249	0.24 270	0.16 247	0.23 261	0.15 236	0.22 227	0.16 197	0.22 258	0.16 249	0.22 251	0.16 237

RSGM-EC	0.24 241	0.24 186	0.15 188	0.22 215	0.15 246	0.22 254	0.15 234	0.22 253	0.15 242	0.24 264	0.15 243	0.22 256	0.15 243	0.22 254	1.19 626	0.20 217	0.17 225	0.24 277	0.14 233	0.20 239	0.14 227

acva	0.24 241	0.24 186	0.15 188	0.22 215	0.15 246	0.22 254	0.15 234	0.22 253	0.15 242	0.24 264	0.15 243	0.22 256	0.15 243	0.22 254	1.19 626	0.20 217	0.17 225	0.24 277	0.14 233	0.20 239	0.14 227

MSKI-zero shot	0.24 241	0.21 172	0.49 447	0.65 447	0.18 275	0.22 254	0.17 251	0.23 260	0.18 267	0.21 247	0.17 257	0.23 264	0.28 329	0.23 261	0.18 265	0.21 225	0.16 197	0.21 253	0.16 249	0.21 249	0.16 237

SCION-MonSter(vits)	0.25 244	0.79 367	0.31 301	0.42 329	0.28 325	0.40 348	0.28 318	0.20 237	0.15 242	0.40 343	0.15 243	0.19 233	0.15 243	0.20 235	0.15 236	0.23 239	0.21 248	0.17 228	0.14 233	0.16 219	0.14 227

qqq1	0.25 244	3.70 682	0.14 163	0.14 133	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.13 137	0.12 147	0.06 125	0.05 123	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 244	3.70 682	0.14 163	0.14 133	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.06 127	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.13 137	0.12 147	0.06 125	0.05 123	0.03 47	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 244	0.26 196	0.25 255	0.26 240	0.25 311	0.25 276	0.25 297	0.25 271	0.25 301	0.25 272	0.25 307	0.25 277	0.25 303	0.26 286	0.25 298	0.25 255	0.25 266	0.25 282	0.25 306	0.25 271	0.25 287

ffm	0.25 244	3.83 688	0.12 134	0.12 117	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 129	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.12 122	0.12 147	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

ff1	0.25 244	3.83 688	0.12 134	0.12 117	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 129	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.12 122	0.12 147	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

mmx	0.25 244	3.83 688	0.12 134	0.12 117	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 125	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 129	0.05 117	0.06 119	0.05 115	0.12 122	0.12 147	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 244	0.23 178	0.66 503	0.80 482	0.17 263	0.22 254	0.17 251	0.23 260	0.18 267	0.26 281	0.17 257	0.21 246	0.17 259	0.25 274	0.17 252	0.23 239	0.16 197	0.21 253	0.17 272	0.22 251	0.17 255

LoS	0.25 244	0.27 199	0.25 255	0.25 232	0.25 311	0.25 276	0.25 297	0.26 277	0.25 301	0.25 272	0.25 307	0.25 277	0.25 303	0.25 274	0.25 298	0.26 257	0.25 266	0.25 282	0.26 312	0.26 274	0.25 287
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 244	1.31 523	0.74 532	0.92 500	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.87 530	0.75 536	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV_i1	0.26 254	0.05 66	0.04 64	0.06 69	0.03 52	0.05 110	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 112	0.03 56	0.04 96	0.06 138	0.05 103	0.03 52	4.34 741	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 114	0.04 96

Weightmod	0.27 255	0.29 204	0.33 315	0.38 283	0.20 284	0.30 297	0.21 276	0.29 287	0.21 282	0.29 292	0.22 289	0.30 303	0.20 282	0.30 301	0.21 276	0.37 311	0.31 319	0.27 292	0.20 282	0.28 282	0.21 270

SME	0.27 255	0.29 204	0.31 301	0.38 283	0.20 284	0.29 295	0.18 260	0.30 290	0.20 277	0.32 305	0.21 287	0.32 312	0.20 282	0.32 309	0.21 276	0.35 303	0.32 324	0.27 292	0.19 280	0.29 286	0.20 266

model_zeroshot	0.27 255	0.20 166	0.27 265	0.33 264	0.21 295	0.37 332	0.22 281	0.37 320	0.24 296	0.26 281	0.27 316	0.33 316	0.21 290	0.25 274	0.27 305	0.32 285	0.20 243	0.34 329	0.23 296	0.25 271	0.26 293

DLNR-FE	0.28 258	0.89 389	0.30 283	0.34 270	0.19 281	0.28 292	0.19 266	0.28 282	0.20 277	0.28 287	0.20 281	0.28 293	0.20 282	0.28 295	0.20 272	0.33 291	0.28 290	0.25 282	0.19 280	0.24 268	0.19 264

xyz-stereo-finetune	0.28 258	0.49 295	0.16 195	0.16 155	0.16 257	0.16 218	0.16 241	0.22 253	0.30 350	0.32 305	0.31 399	0.32 312	0.31 402	0.32 309	0.32 394	0.32 285	0.33 337	0.31 309	0.32 424	0.31 295	0.32 401

SQANet	0.28 258	0.28 202	0.28 273	0.28 245	0.28 325	0.28 292	0.28 318	0.28 282	0.28 325	0.28 287	0.28 324	0.28 293	0.28 329	0.28 295	0.28 314	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.28 282	0.28 360

HGLStereo	0.28 258	0.29 204	0.22 241	0.36 277	0.22 297	0.36 324	0.21 276	0.36 312	0.21 282	0.42 374	0.21 287	0.36 328	0.22 291	0.36 327	0.21 276	0.34 295	0.21 248	0.34 329	0.21 287	0.34 310	0.21 270

iResNet_ROB	0.28 258	0.32 212	0.24 252	0.32 260	0.25 311	0.32 313	0.24 295	0.32 298	0.24 296	0.33 310	0.24 301	0.35 323	0.24 300	0.33 317	0.24 290	0.31 282	0.24 265	0.32 312	0.24 303	0.32 298	0.24 285

UNet	0.29 263	0.90 393	0.10 103	0.14 133	0.10 166	0.14 192	0.10 162	0.91 553	0.69 558	0.14 192	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 193	0.10 159	0.12 122	0.09 105	0.12 170	0.09 153	0.88 547	0.76 573

MultiAttention	0.30 264	0.30 207	0.30 283	0.30 248	0.30 350	0.30 297	0.30 341	0.30 290	0.30 350	0.30 294	0.30 354	0.30 303	0.30 350	0.30 301	0.30 340	0.30 276	0.30 314	0.30 303	0.30 405	0.30 290	0.30 384

MSAF-DinoV2	0.30 264	0.30 207	0.30 283	0.30 248	0.30 350	0.30 297	0.30 341	0.30 290	0.30 350	0.30 294	0.30 354	0.30 303	0.30 350	0.30 301	0.30 340	0.30 276	0.30 314	0.30 303	0.30 405	0.30 290	0.30 384

DDVS	0.30 264	3.10 668	0.14 163	0.19 188	0.14 231	0.19 232	0.14 225	0.20 237	0.14 230	0.19 228	0.13 227	0.16 216	0.13 225	0.19 230	0.13 219	0.17 189	0.13 170	0.17 228	0.13 227	0.17 228	0.13 220

ACV-stereo	0.30 264	2.08 604	0.25 255	0.25 232	0.18 275	0.24 266	0.17 251	0.24 263	0.18 267	0.24 264	0.17 257	0.25 277	0.17 259	0.24 265	0.17 252	0.22 227	0.16 197	0.22 258	0.16 249	0.22 251	0.16 237

LoS_RVC	0.30 264	1.14 453	0.25 255	0.25 232	0.25 311	0.26 285	0.25 297	0.25 271	0.25 301	0.25 272	0.25 307	0.26 289	0.26 313	0.26 286	0.25 298	0.26 257	0.26 269	0.25 282	0.25 306	0.26 274	0.26 293

CAS	0.30 264	1.17 459	0.25 255	0.25 232	0.25 311	0.26 285	0.25 297	0.25 271	0.26 315	0.25 272	0.25 307	0.25 277	0.25 303	0.25 274	0.25 298	0.26 257	0.26 269	0.26 287	0.25 306	0.26 274	0.25 287

DANet	0.30 264	0.30 207	0.30 283	0.30 248	0.30 350	0.30 297	0.30 341	0.30 290	0.30 350	0.30 294	0.30 354	0.30 303	0.30 350	0.30 301	0.30 340	0.30 276	0.30 314	0.30 303	0.30 405	0.30 290	0.30 384
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 271	0.31 210	0.31 301	0.30 248	0.40 470	0.31 304	0.30 341	0.30 290	0.34 429	0.29 292	0.31 399	0.29 299	0.30 350	0.31 306	0.31 382	0.31 282	0.29 304	0.31 309	0.30 405	0.31 295	0.31 394

tt1	0.31 271	0.93 404	0.24 252	0.33 264	0.23 303	0.31 304	0.24 295	0.32 298	0.24 296	0.32 305	0.23 294	0.32 312	0.25 303	0.32 309	0.24 290	0.27 261	0.26 269	0.27 292	0.26 312	0.27 280	0.27 332

xxxxx1	0.31 271	0.91 395	0.23 245	0.31 254	0.23 303	0.31 304	0.23 290	0.33 302	0.25 301	0.31 299	0.24 301	0.33 316	0.25 303	0.32 309	0.24 290	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.29 286	0.27 332

DLNR_Zeroshot_test	0.31 271	0.28 202	0.47 432	0.79 478	0.24 308	0.30 297	0.26 304	0.30 290	0.24 296	0.32 305	0.23 294	0.31 308	0.24 300	0.30 301	0.23 287	0.29 275	0.26 269	0.29 301	0.24 303	0.33 305	0.23 275

tt_ll	0.31 271	0.91 395	0.23 245	0.31 254	0.23 303	0.31 304	0.23 290	0.33 302	0.25 301	0.31 299	0.24 301	0.33 316	0.25 303	0.32 309	0.24 290	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.29 286	0.27 332

ff	0.31 271	0.91 395	0.23 245	0.31 254	0.23 303	0.31 304	0.23 290	0.33 302	0.25 301	0.31 299	0.24 301	0.33 316	0.25 303	0.32 309	0.24 290	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.29 286	0.27 332

RAFT + AFF	0.31 271	0.45 278	0.34 329	0.39 292	0.28 325	0.38 339	0.33 410	0.29 287	0.31 396	0.30 294	0.30 354	0.29 299	0.27 320	0.29 299	0.30 340	0.28 266	0.29 304	0.29 301	0.29 387	0.27 280	0.32 401

MLCV	0.31 271	0.35 216	0.27 265	0.35 273	0.28 325	0.35 320	0.27 307	0.35 308	0.28 325	0.36 321	0.27 316	0.35 323	0.27 320	0.35 321	0.27 305	0.34 295	0.27 282	0.34 329	0.27 351	0.34 310	0.27 332

DN-CSS_ROB	0.31 271	0.35 216	0.28 273	0.35 273	0.28 325	0.34 316	0.27 307	0.34 305	0.25 301	0.35 317	0.27 316	0.36 328	0.26 313	0.34 318	0.28 314	0.35 303	0.28 290	0.34 329	0.28 372	0.34 310	0.27 332

PStereo	0.32 280	0.36 221	0.28 273	0.38 283	0.29 338	0.36 324	0.27 307	0.38 329	0.27 319	0.38 329	0.28 324	0.36 328	0.27 320	0.36 327	0.28 314	0.32 285	0.27 282	0.33 319	0.27 351	0.33 305	0.27 332

DStereoFS	0.32 280	0.33 213	0.32 310	0.33 264	0.30 350	0.32 313	0.32 399	0.32 298	0.31 396	0.30 294	0.31 399	0.31 308	0.30 350	0.32 309	0.32 394	0.32 285	0.31 319	0.30 303	0.47 513	0.32 298	0.34 417

DStereoSA	0.32 280	0.52 310	0.34 329	0.31 254	0.31 398	0.30 297	0.30 341	0.31 296	0.30 350	0.31 299	0.31 399	0.31 308	0.30 350	0.31 306	0.31 382	0.30 276	0.32 324	0.31 309	0.31 416	0.31 295	0.31 394

WCG-NET（raft）	0.32 280	1.24 517	0.24 252	0.32 260	0.24 308	0.32 313	0.23 290	0.32 298	0.24 296	0.32 305	0.24 301	0.32 312	0.24 300	0.32 309	0.24 290	0.30 276	0.23 261	0.30 303	0.23 296	0.30 290	0.23 275

Any-RAFT	0.32 280	0.36 221	0.27 265	0.36 277	0.27 319	0.36 324	0.27 307	0.36 312	0.27 319	0.36 321	0.27 316	0.36 328	0.27 320	0.36 327	0.28 314	0.36 308	0.28 290	0.36 354	0.28 372	0.36 333	0.28 360

StereoDRNet-Refined	0.33 285	0.39 235	0.26 262	0.39 292	0.26 318	0.40 348	0.26 304	0.40 343	0.26 315	0.39 336	0.26 312	0.39 346	0.26 313	0.39 346	0.26 303	0.37 311	0.25 266	0.37 358	0.25 306	0.37 338	0.37 437
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-M(vits-remse)	0.34 286	0.79 367	0.30 283	0.33 264	0.28 325	0.40 348	0.28 318	0.40 343	0.28 325	0.40 343	0.28 324	0.39 346	0.28 329	0.40 349	0.28 314	0.23 239	0.21 248	0.35 345	0.27 351	0.35 323	0.27 332

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 286	0.98 411	0.30 283	0.33 264	0.18 275	0.21 249	0.28 318	0.40 343	0.28 325	0.40 343	0.28 324	0.39 346	0.28 329	0.40 349	0.28 314	0.37 311	0.29 304	0.35 345	0.27 351	0.35 323	0.27 332

RAFT-FEzeroshot	0.34 286	0.26 196	0.17 205	0.21 213	0.17 263	0.20 238	0.16 241	0.20 237	0.16 250	0.20 235	0.17 257	0.21 246	0.16 247	0.27 290	0.24 290	0.19 214	0.16 197	0.19 242	0.16 249	0.26 274	3.08 761

RAFT-FE	0.34 286	0.26 196	0.17 205	0.21 213	0.17 263	0.20 238	0.16 241	0.20 237	0.16 250	0.20 235	0.17 257	0.21 246	0.16 247	0.27 290	0.24 290	0.19 214	0.16 197	0.19 242	0.16 249	0.26 274	3.08 761

LG-Stereo_L2	0.34 286	0.37 224	0.38 349	0.47 352	0.28 325	0.39 346	0.28 318	0.39 334	0.28 325	0.39 336	0.28 324	0.39 346	0.28 329	0.38 338	0.28 314	0.42 367	0.35 373	0.36 354	0.26 312	0.35 323	0.26 293

H2IRNET	0.34 286	0.34 214	0.34 329	0.34 270	0.34 437	0.34 316	0.34 425	0.34 305	0.34 429	0.34 313	0.34 426	0.34 321	0.34 428	0.34 318	0.34 421	0.34 295	0.34 366	0.34 329	0.34 439	0.34 310	0.34 417

IGEV++	0.34 286	0.43 266	0.30 283	0.40 305	0.29 338	0.40 348	0.29 333	0.40 343	0.29 335	0.40 343	0.29 339	0.40 356	0.29 341	0.40 349	0.30 340	0.38 324	0.29 304	0.37 358	0.29 387	0.37 338	0.29 369

iRaft-Stereo_5w	0.34 286	0.42 264	0.31 301	0.39 292	0.30 350	0.38 339	0.30 341	0.40 343	0.29 335	0.40 343	0.37 447	0.41 371	0.34 428	0.38 338	0.30 340	0.34 295	0.27 282	0.34 329	0.26 312	0.34 310	0.26 293

CSP-Net	0.34 286	1.29 519	1.19 587	1.36 611	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	1.26 627	1.21 638	0.03 41	0.09 153	0.02 21	0.09 154

iRaft-Stereo_20w	0.34 286	0.41 252	0.31 301	0.39 292	0.29 338	0.40 348	0.32 399	0.41 362	0.32 408	0.38 329	0.30 354	0.39 346	0.30 350	0.38 338	0.32 394	0.35 303	0.27 282	0.34 329	0.27 351	0.34 310	0.29 369

DGSMNet	0.34 286	0.41 252	0.27 265	0.41 319	0.28 325	0.41 367	0.28 318	0.41 362	0.27 319	0.41 360	0.27 316	0.42 389	0.27 320	0.41 369	0.28 314	0.40 345	0.29 304	0.40 423	0.28 372	0.40 414	0.27 332

small-0shot	0.35 297	1.92 598	0.27 265	0.27 243	0.27 319	0.27 290	0.27 307	0.27 281	0.27 319	0.27 286	0.27 316	0.26 289	0.27 320	0.27 290	0.26 303	0.27 261	0.26 269	0.26 287	0.26 312	0.26 274	0.27 332

gcap_with_dpt	0.35 297	0.39 235	0.30 283	0.44 340	0.31 398	0.44 430	0.31 389	0.44 427	0.31 396	0.44 420	0.30 354	0.44 434	0.30 350	0.44 421	0.30 340	0.38 324	0.26 269	0.38 366	0.27 351	0.38 351	0.27 332

FE-Mocha	0.35 297	0.71 350	0.40 393	0.47 352	0.27 319	0.34 316	0.27 307	0.34 305	0.26 315	0.34 313	0.26 312	0.34 321	0.27 320	0.34 318	0.27 305	0.44 369	0.41 413	0.33 319	0.29 387	0.32 298	0.29 369

IGEV-FE	0.35 297	0.37 224	0.17 205	0.19 188	0.17 263	0.20 238	0.17 251	0.19 229	0.17 260	0.19 228	0.17 257	0.19 233	0.17 259	0.37 334	0.36 429	0.19 214	0.17 225	0.19 242	0.17 272	0.38 351	2.84 752

test_for_model	0.35 297	0.39 235	0.30 283	0.43 336	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.44 421	0.31 382	0.38 324	0.26 269	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 293

CASnet	0.35 297	0.51 308	0.44 416	0.32 260	0.31 398	0.24 266	0.34 425	0.36 312	0.25 301	0.31 299	0.37 447	0.30 303	0.33 421	0.25 274	0.45 484	0.37 311	0.37 384	0.33 319	0.35 452	0.34 310	0.37 437
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 297	0.44 269	0.45 418	0.49 364	0.30 350	0.37 332	0.30 341	0.36 312	0.30 350	0.36 321	0.29 339	0.36 328	0.29 341	0.36 327	0.30 340	0.46 411	0.39 399	0.32 312	0.24 303	0.32 298	0.25 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 297	0.35 216	0.35 340	0.35 273	0.35 441	0.35 320	0.35 430	0.35 308	0.35 433	0.35 317	0.35 435	0.35 323	0.35 435	0.35 321	0.35 425	0.35 303	0.35 373	0.35 345	0.35 452	0.35 323	0.35 428

GeoVLM	0.36 305	0.38 228	0.27 265	0.46 345	0.28 325	0.35 320	0.28 318	0.37 320	0.27 319	0.35 317	0.28 324	0.36 328	0.38 448	0.35 321	0.28 314	1.08 560	0.26 269	0.33 319	0.27 351	0.34 310	0.33 410

Zero-FE251	0.36 305	0.40 239	0.28 273	0.41 319	0.28 325	0.41 367	0.28 318	0.41 362	0.28 325	0.41 360	0.28 324	0.41 371	0.28 329	0.42 383	0.30 340	0.37 311	0.26 269	0.37 358	0.27 351	0.45 440	0.56 525

GIP-stereo	0.36 305	0.49 295	0.39 360	0.48 358	0.32 412	0.41 367	0.28 318	0.40 343	0.30 350	0.41 360	0.28 324	0.40 356	0.28 329	0.42 383	0.28 314	0.45 399	0.32 324	0.38 366	0.30 405	0.37 338	0.27 332

DCVSM-stereo	0.36 305	1.89 589	0.22 241	0.40 305	0.22 297	0.40 348	0.22 281	0.40 343	0.22 286	0.40 343	0.22 289	0.40 356	0.22 291	0.40 349	0.22 280	0.28 266	0.21 248	0.28 296	0.21 287	0.28 282	0.20 266

RSM	0.36 305	0.36 221	0.43 414	0.37 280	0.42 490	0.49 470	0.42 480	0.37 320	0.28 325	0.36 321	0.29 339	0.36 328	0.30 350	0.37 334	0.28 314	0.34 295	0.31 319	0.34 329	0.35 452	0.40 414	0.29 369

gcap-zeroshot	0.36 305	0.40 239	0.34 329	0.44 340	0.31 398	0.44 430	0.31 389	0.44 427	0.32 408	0.44 420	0.32 409	0.44 434	0.32 409	0.44 421	0.31 382	0.39 337	0.28 290	0.39 410	0.28 372	0.39 400	0.27 332

testlalala	0.36 305	0.40 239	0.34 329	0.44 340	0.31 398	0.44 430	0.31 389	0.44 427	0.32 408	0.44 420	0.32 409	0.44 434	0.32 409	0.44 421	0.31 382	0.39 337	0.28 290	0.39 410	0.28 372	0.39 400	0.27 332

GCAPDPT-zeroshot	0.36 305	0.40 239	0.30 283	0.43 336	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 388	0.31 396	0.43 381	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.44 421	0.31 382	0.39 337	0.28 290	0.39 410	0.27 351	0.39 400	0.26 293

RAFT-Test	0.36 305	0.37 224	0.33 315	0.41 319	0.32 412	0.41 367	0.32 399	0.41 362	0.32 408	0.41 360	0.32 409	0.41 371	0.32 409	0.41 369	0.33 406	0.37 311	0.29 304	0.37 358	0.29 387	0.38 351	0.31 394

DMCA	0.36 305	0.38 228	0.37 347	0.35 273	0.35 441	0.36 324	0.36 437	0.36 312	0.35 433	0.35 317	0.37 447	0.36 328	0.36 439	0.35 321	0.36 429	0.36 308	0.36 379	0.35 345	0.36 458	0.36 333	0.36 431

ACVNet-DCA	0.37 315	1.00 421	0.30 283	0.40 305	0.29 338	0.40 348	0.29 333	0.40 343	0.29 335	0.40 343	0.29 339	0.40 356	0.29 341	0.39 346	0.28 314	0.33 291	0.32 324	0.33 319	0.32 424	0.33 305	0.32 401

1test111	0.37 315	1.02 435	0.30 283	0.39 292	0.29 338	0.40 348	0.28 318	0.39 334	0.29 335	0.39 336	0.29 339	0.39 346	0.28 329	0.40 349	0.29 330	0.33 291	0.32 324	0.33 319	0.31 416	0.32 298	0.31 394

cc1	0.37 315	1.02 435	0.30 283	0.39 292	0.29 338	0.40 348	0.28 318	0.39 334	0.29 335	0.39 336	0.29 339	0.39 346	0.28 329	0.40 349	0.29 330	0.33 291	0.32 324	0.33 319	0.31 416	0.32 298	0.31 394

EKT-Stereo	0.37 315	0.40 239	0.44 416	1.07 526	0.29 338	0.34 316	0.31 389	0.36 312	0.29 335	0.38 329	0.31 399	0.37 338	0.30 350	0.36 327	0.29 330	0.34 295	0.28 290	0.39 410	0.30 405	0.37 338	0.30 384

GMOStereo	0.37 315	0.45 278	0.23 245	0.30 248	0.37 452	0.41 367	0.36 437	0.41 362	0.35 433	0.43 381	0.36 440	0.41 371	0.40 461	0.41 369	0.36 429	0.34 295	0.22 255	0.47 479	0.37 461	0.39 400	0.33 410

XPNet_ROB	0.37 315	0.37 224	0.37 347	0.37 280	0.37 452	0.37 332	0.37 443	0.37 320	0.37 446	0.37 327	0.37 447	0.37 338	0.37 444	0.37 334	0.37 439	0.37 311	0.37 384	0.37 358	0.37 461	0.37 338	0.37 437

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 321	0.35 216	0.56 472	0.63 441	0.29 338	0.36 324	0.29 333	0.36 312	0.29 335	0.39 336	0.29 339	0.36 328	0.29 341	0.36 327	0.29 330	0.62 472	0.57 483	0.35 345	0.29 387	0.36 333	0.29 369

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 321	0.35 216	0.56 472	0.63 441	0.28 325	0.36 324	0.28 318	0.36 312	0.28 325	0.36 321	0.28 324	0.36 328	0.28 329	0.36 327	0.28 314	0.62 472	0.57 483	0.35 345	0.28 372	0.35 323	0.28 360

MonSter++	0.38 321	0.44 269	0.31 301	0.43 336	0.30 350	0.43 395	0.31 389	0.43 388	0.31 396	0.45 432	0.31 399	0.43 398	0.31 402	0.43 390	0.69 555	0.38 324	0.33 337	0.40 423	0.30 405	0.38 351	0.30 384

HiDET	0.38 321	0.44 269	0.30 283	0.42 329	0.30 350	0.42 388	0.30 341	0.42 380	0.30 350	0.44 420	0.30 354	0.42 389	0.30 350	0.42 383	0.68 547	0.37 311	0.32 324	0.40 423	0.29 387	0.37 338	0.29 369

LCMNet	0.38 321	0.44 269	0.30 283	0.42 329	0.30 350	0.42 388	0.30 341	0.42 380	0.30 350	0.45 432	0.30 354	0.42 389	0.30 350	0.42 383	0.69 555	0.37 311	0.32 324	0.40 423	0.29 387	0.37 338	0.29 369

CSFM-Stereo	0.38 321	0.44 269	0.30 283	0.42 329	0.30 350	0.42 388	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.44 420	0.30 354	0.42 389	0.30 350	0.42 383	0.73 569	0.37 311	0.32 324	0.40 423	0.29 387	0.37 338	0.30 384

HART	0.38 321	0.45 278	0.34 329	0.42 329	0.33 425	0.41 367	0.34 425	0.42 380	0.33 418	0.43 381	0.34 426	0.42 389	0.34 428	0.41 369	0.38 442	0.40 345	0.32 324	0.42 457	0.32 424	0.40 414	0.32 401

GREAT-IGEV	0.38 321	0.43 266	0.36 342	0.48 358	0.32 412	0.45 444	0.32 399	0.45 436	0.32 408	0.45 432	0.32 409	0.45 444	0.32 409	0.45 440	0.32 394	0.44 369	0.33 337	0.41 441	0.29 387	0.41 425	0.29 369
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	0.38 321	0.43 266	0.33 315	0.46 345	0.33 425	0.45 444	0.32 399	0.45 436	0.32 408	0.45 432	0.32 409	0.45 444	0.33 421	0.45 440	0.32 394	0.38 324	0.38 392	0.38 366	0.37 461	0.37 338	0.36 431

WAO-8	0.38 321	0.38 228	0.38 349	0.38 283	0.38 459	0.38 339	0.38 450	0.38 329	0.38 450	0.38 329	0.38 452	0.38 341	0.38 448	0.38 338	0.38 442	0.38 324	0.38 392	0.38 366	0.37 461	0.38 351	0.38 444

WAO-7	0.38 321	0.38 228	0.38 349	0.38 283	0.38 459	0.38 339	0.38 450	0.38 329	0.38 450	0.38 329	0.38 452	0.38 341	0.38 448	0.38 338	0.38 442	0.38 324	0.38 392	0.38 366	0.38 475	0.38 351	0.38 444

xx1	0.38 321	1.03 437	0.31 301	0.40 305	0.31 398	0.41 367	0.28 318	0.40 343	0.29 335	0.40 343	0.29 339	0.40 356	0.29 341	0.40 349	0.29 330	0.34 295	0.33 337	0.34 329	0.32 424	0.34 310	0.32 401

Venus	0.38 321	0.38 228	0.38 349	0.38 283	0.38 459	0.37 332	0.38 450	0.37 320	0.37 446	0.41 360	0.37 447	0.39 346	0.37 444	0.38 338	0.38 442	0.37 311	0.38 392	0.38 366	0.37 461	0.37 338	0.38 444

IMH	0.38 321	0.38 228	0.38 349	0.38 283	0.38 459	0.38 339	0.38 450	0.38 329	0.38 450	0.42 374	0.38 452	0.40 356	0.38 448	0.38 338	0.38 442	0.38 324	0.38 392	0.39 410	0.38 475	0.38 351	0.38 444

NBS	0.39 335	0.68 345	0.36 342	0.38 283	0.36 447	0.38 339	0.39 464	0.39 334	0.39 463	0.37 327	0.35 435	0.37 338	0.38 448	0.37 334	0.38 442	0.39 337	0.36 379	0.36 354	0.39 479	0.38 351	0.38 444

DF	0.39 335	1.37 529	1.02 571	1.14 534	0.12 223	0.16 218	0.12 216	0.16 216	0.12 223	0.16 215	0.12 213	0.16 216	0.12 218	0.16 216	0.12 210	1.12 569	1.00 560	0.15 214	0.12 216	0.15 214	0.12 213

PAM	0.39 335	1.88 588	0.34 329	0.37 280	0.41 480	0.45 444	0.22 281	0.28 282	0.23 293	0.28 287	0.24 301	0.29 299	0.23 297	0.29 299	0.23 287	0.38 324	0.32 324	0.38 366	0.37 461	0.32 298	0.22 273

HanzoNet	0.39 335	0.38 228	0.40 393	0.39 292	0.41 480	0.38 339	0.38 450	0.38 329	0.38 450	0.39 336	0.39 462	0.38 341	0.38 448	0.39 346	0.40 459	0.38 324	0.38 392	0.40 423	0.38 475	0.38 351	0.40 454

CES	0.39 335	0.47 287	0.36 342	0.36 277	0.37 452	0.45 444	0.35 430	0.35 308	0.40 466	0.36 321	0.44 488	0.47 454	0.36 439	0.44 421	0.36 429	0.37 311	0.39 399	0.44 460	0.35 452	0.37 338	0.36 431

PASM	0.39 335	3.06 667	1.36 653	1.58 621	0.09 159	0.11 165	0.11 180	0.11 166	0.11 184	0.09 152	0.09 159	0.11 170	0.09 158	0.09 152	0.09 152	0.11 116	0.11 133	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.11 177

mms	0.40 341	0.45 278	0.35 340	0.48 358	0.36 447	0.47 456	0.34 425	0.45 436	0.38 450	0.47 444	0.33 418	0.45 444	0.32 409	0.45 440	0.32 394	0.39 337	0.38 392	0.38 366	0.37 461	0.39 400	0.39 451

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 341	1.09 447	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.44 427	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.45 399	0.34 366	0.38 366	0.27 351	0.38 351	0.27 332

knoymous	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 343	0.40 466	0.40 343	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 349	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 454

anonymousa	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 343	0.40 466	0.40 343	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 349	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 454

riskmin	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 343	0.40 466	0.40 343	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 349	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 454

Anonymous_2	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 343	0.40 466	0.40 343	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 349	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 454

Anonymous_1	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 343	0.40 466	0.40 343	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 349	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 454

AdaStereo	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 343	0.40 466	0.40 343	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 349	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 454
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	0.41 349	0.89 389	0.31 301	0.40 305	0.31 398	0.40 348	0.31 389	0.40 343	0.31 396	0.61 511	0.53 525	0.40 356	0.31 402	0.40 349	0.31 382	0.58 458	0.47 447	0.38 366	0.29 387	0.38 351	0.29 369

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 349	1.09 447	0.40 393	0.52 415	0.31 398	0.44 430	0.31 389	0.44 427	0.31 396	0.44 420	0.31 399	0.44 434	0.31 402	0.44 421	0.31 382	0.46 411	0.35 373	0.39 410	0.28 372	0.39 400	0.28 360

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 349	1.06 444	0.40 393	0.51 412	0.31 398	0.44 430	0.30 341	0.43 388	0.32 408	0.44 420	0.30 354	0.56 507	0.30 350	0.44 421	0.31 382	0.45 399	0.34 366	0.39 410	0.27 351	0.40 414	0.27 332

Select-FE	0.41 349	0.44 269	0.23 245	0.26 240	0.22 297	0.26 285	0.22 281	0.26 277	0.23 293	0.26 281	0.23 294	0.26 289	0.23 297	0.45 440	0.42 475	0.25 255	0.22 255	0.25 282	0.22 290	0.45 440	2.90 753

water-stereo	0.41 349	0.84 377	0.46 424	0.50 401	0.33 425	0.45 444	0.33 410	0.45 436	0.32 408	0.45 432	0.32 409	0.45 444	0.32 409	0.45 440	0.32 394	0.44 369	0.41 413	0.39 410	0.31 416	0.39 400	0.32 401

ccccc	0.41 349	0.44 269	0.34 329	0.48 358	0.35 441	0.48 461	0.35 430	0.51 481	0.35 433	0.47 444	0.35 435	0.47 454	0.34 428	0.47 449	0.35 425	0.41 353	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.41 425	0.39 451

GCAP-BAT	0.41 349	1.30 521	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.44 420	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.44 369	0.34 366	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 293

GwcNet-ADL	0.41 349	0.41 252	0.41 407	0.41 319	0.41 480	0.41 367	0.41 474	0.41 362	0.41 476	0.41 360	0.41 473	0.41 371	0.41 473	0.41 369	0.41 467	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 463

PSMNet-ADL	0.41 349	0.41 252	0.41 407	0.41 319	0.41 480	0.41 367	0.41 474	0.41 362	0.41 476	0.41 360	0.41 473	0.41 371	0.41 473	0.41 369	0.41 467	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 463

GANet-ADL	0.41 349	0.41 252	0.41 407	0.41 319	0.41 480	0.41 367	0.41 474	0.41 362	0.41 476	0.41 360	0.41 473	0.41 371	0.41 473	0.41 369	0.41 467	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 463

ADLNet2	0.41 349	0.41 252	0.41 407	0.41 319	0.41 480	0.41 367	0.41 474	0.41 362	0.41 476	0.41 360	0.41 473	0.41 371	0.41 473	0.41 369	0.41 467	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 463

ADLNet	0.41 349	0.41 252	0.41 407	0.41 319	0.41 480	0.41 367	0.41 474	0.41 362	0.41 476	0.41 360	0.41 473	0.41 371	0.41 473	0.41 369	0.41 467	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 463

FCDSN-DC	0.41 349	0.59 332	0.64 497	0.54 420	0.33 425	0.50 479	0.37 443	0.42 380	0.40 466	0.61 511	0.43 486	0.50 482	0.49 509	0.38 338	0.32 394	0.28 266	0.23 261	0.26 287	0.22 290	0.35 323	0.28 360
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 349	0.46 282	0.33 315	0.49 364	0.33 425	0.49 470	0.33 410	0.49 458	0.33 418	0.49 461	0.33 418	0.49 468	0.33 421	0.51 484	0.33 406	0.41 353	0.30 314	0.41 441	0.30 405	0.79 530	0.29 369

Gwc-CoAtRS	0.41 349	1.49 535	0.32 310	0.42 329	0.32 412	0.41 367	0.32 399	0.41 362	0.33 418	0.41 360	0.32 409	0.41 371	0.32 409	0.41 369	0.32 394	0.39 337	0.28 290	0.39 410	0.28 372	0.40 414	0.28 360

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S0	0.42 364	0.44 269	0.54 468	0.59 433	0.34 437	0.48 461	0.22 281	0.51 481	0.25 301	0.51 483	0.34 426	0.53 496	0.35 435	0.47 449	0.36 429	0.55 451	0.39 399	0.49 492	0.27 351	0.46 445	0.34 417

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ARStereo-new	0.44 380	1.80 562	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 390	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 293

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MUNStereo	0.44 380	1.81 567	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.44 430	0.30 341	0.44 427	0.30 350	0.44 420	0.30 354	0.44 434	0.30 350	0.44 421	0.30 340	0.45 399	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 293

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Dean	0.46 412	0.46 282	0.46 424	0.46 345	0.46 501	0.46 451	0.46 494	0.46 440	0.46 494	0.47 444	0.46 497	0.46 448	0.46 494	0.46 445	0.46 488	0.46 411	0.46 439	0.46 469	0.46 506	0.46 445	0.46 480

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PML	0.46 412	1.36 527	0.29 279	0.58 430	0.30 350	0.57 509	0.29 333	0.57 497	0.29 335	0.57 504	0.29 339	0.57 510	0.29 341	0.56 500	0.29 330	0.52 441	0.30 314	0.53 509	0.31 416	0.53 484	0.30 384

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HaxPig	0.47 420	0.47 287	0.47 432	0.49 364	0.47 508	0.47 456	0.47 499	0.47 446	0.47 499	0.47 444	0.47 505	0.47 454	0.47 502	0.47 449	0.47 495	0.47 418	0.47 447	0.47 479	0.47 513	0.47 459	0.48 490

UNDER WATER	0.47 420	0.47 287	0.47 432	0.47 352	0.47 508	0.47 456	0.47 499	0.47 446	0.47 499	0.47 444	0.47 505	0.47 454	0.46 494	0.47 449	0.47 495	0.47 418	0.47 447	0.47 479	0.46 506	0.47 459	0.47 488

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1: 1. 1
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LL-Strereo2	0.48 426	1.73 550	0.51 460	0.59 433	0.34 437	0.42 388	0.33 410	0.40 343	0.31 396	0.42 374	0.33 418	0.42 389	0.31 402	0.44 421	0.39 456	0.60 463	0.51 469	0.44 460	0.33 435	0.44 435	0.33 410

416test1013	0.49 432	0.80 370	0.33 315	0.67 452	0.33 425	0.48 461	0.41 474	0.48 450	0.39 463	0.48 451	0.93 601	0.52 494	0.32 409	0.52 489	0.38 442	0.49 426	0.51 469	0.53 509	0.37 461	0.51 477	0.36 431

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dual_stereo	0.50 435	0.50 300	0.50 453	0.50 401	0.50 520	0.50 479	0.50 514	0.50 467	0.50 513	0.50 474	0.50 516	0.50 482	0.50 513	0.50 474	0.50 506	0.50 433	0.50 464	0.50 498	0.50 523	0.50 471	0.50 499

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SANet	0.50 435	0.50 300	0.50 453	0.50 401	0.50 520	0.50 479	0.50 514	0.50 467	0.50 513	0.50 474	0.50 516	0.50 482	0.50 513	0.50 474	0.50 506	0.50 433	0.50 464	0.50 498	0.50 523	0.50 471	0.50 499

CR-Stereo	0.51 440	0.14 137	1.94 715	1.87 634	0.14 231	0.13 177	0.14 225	0.19 229	0.18 267	0.13 178	0.13 227	0.18 228	0.17 259	0.14 193	0.15 236	1.89 665	1.93 710	0.19 242	0.14 233	0.20 239	0.15 234

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UGAM-zero	0.51 440	2.17 613	0.39 360	0.53 417	0.36 447	0.50 479	0.36 437	0.50 467	0.36 444	0.49 461	0.36 440	0.50 482	0.35 435	0.50 474	0.36 429	0.49 426	0.37 384	0.47 479	0.35 452	0.46 445	0.34 417

UGAM	0.51 440	2.23 618	0.39 360	0.54 420	0.35 441	0.50 479	0.35 430	0.49 458	0.35 433	0.49 461	0.35 435	0.49 468	0.36 439	0.50 474	0.36 429	0.49 426	0.37 384	0.45 465	0.34 439	0.45 440	0.34 417

Selective-IGEV	0.51 440	0.55 321	0.45 418	0.69 458	0.45 499	0.61 514	0.45 490	0.50 467	0.40 466	0.56 501	0.44 488	0.55 504	0.40 461	0.72 530	0.67 539	0.59 461	0.46 439	0.45 465	0.34 439	0.46 445	0.37 437

RCA-Stereo	0.51 440	3.22 673	0.34 329	0.44 340	0.34 437	0.44 430	0.34 425	0.43 388	0.34 429	0.43 381	0.34 426	0.44 434	0.33 421	0.43 390	0.33 406	0.38 324	0.29 304	0.38 366	0.29 387	0.38 351	0.29 369

DN	0.53 446	0.85 379	0.45 418	0.65 447	0.44 495	0.60 512	0.44 484	0.60 505	0.44 489	0.60 509	0.45 493	0.60 515	0.44 486	0.60 509	0.44 481	0.56 455	0.42 423	0.56 516	0.42 498	0.56 489	0.42 470

MatchStereo	0.54 447	0.12 115	2.38 732	2.32 668	0.09 159	0.09 151	0.08 155	0.09 152	0.07 152	0.09 152	0.07 153	0.09 154	0.07 151	0.09 152	0.08 147	2.34 708	2.34 727	0.12 170	0.11 181	0.11 167	0.10 162
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AIO-test1	0.54 447	0.60 337	0.52 463	0.66 451	0.47 508	0.61 514	0.47 499	0.58 500	0.46 494	0.61 511	0.46 497	0.61 518	0.45 490	0.62 511	0.45 484	0.61 467	0.52 472	0.57 517	0.48 517	0.57 492	0.48 490

castereo++	0.54 447	3.59 679	1.15 581	1.31 605	0.14 231	0.16 218	0.14 225	0.16 216	0.14 230	0.16 215	0.14 233	0.16 216	0.13 225	0.16 216	0.14 224	1.45 642	1.16 586	0.15 214	0.14 233	0.15 214	0.13 220

FENet	0.54 447	1.52 536	1.19 587	1.41 615	0.23 303	0.35 320	0.23 290	0.35 308	0.23 293	0.34 313	0.23 294	0.35 323	0.23 297	0.35 321	0.23 287	1.40 639	1.07 570	0.32 312	0.23 296	0.33 305	0.23 275

PSMNet_ROB	0.54 447	0.54 318	0.54 468	0.54 420	0.53 530	0.54 501	0.54 524	0.53 488	0.54 524	0.54 496	0.54 527	0.54 500	0.53 520	0.54 495	0.54 517	0.54 445	0.53 476	0.54 512	0.54 531	0.54 485	0.54 514

AIO-test2	0.55 452	0.59 332	0.52 463	0.67 452	0.47 508	0.61 514	0.47 499	0.61 509	0.47 499	0.61 511	0.47 505	0.61 518	0.48 503	0.62 511	0.47 495	0.64 478	0.53 476	0.58 518	0.47 513	0.58 494	0.48 490

CFNet-ft	0.55 452	1.57 538	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.20 238	2.53 749	1.61 666	0.14 230	0.20 235	0.14 233	0.20 238	0.14 230	0.20 235	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	1.56 661	1.24 677

S	0.56 454	0.61 339	0.54 468	0.68 457	0.48 512	0.65 520	0.49 510	0.63 511	0.49 508	0.64 519	0.49 512	0.64 522	0.48 503	0.62 511	0.49 503	0.63 476	0.62 502	0.59 521	0.48 517	0.57 492	0.48 490

MyStereo04	0.56 454	3.72 685	0.59 478	0.49 364	0.41 480	0.36 324	0.32 399	0.37 320	0.31 396	0.34 313	0.46 497	0.35 323	0.32 409	0.35 321	0.33 406	0.49 426	0.45 437	0.34 329	0.32 424	0.35 323	0.43 473

CASS	0.57 456	0.89 389	0.56 472	0.57 428	0.56 534	0.56 503	0.56 526	0.56 494	0.53 522	0.57 504	0.57 531	0.59 514	0.48 503	0.56 500	0.57 521	0.55 451	0.56 481	0.47 479	0.56 537	0.62 498	0.56 525
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GCAP-Stereo-w-DA	0.60 457	5.10 718	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.44 421	0.30 340	0.44 369	0.37 384	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 293

PointNet	0.60 457	0.75 358	0.49 447	0.79 478	0.50 520	0.79 540	0.49 510	0.79 534	0.49 508	0.80 546	0.49 512	0.79 547	0.49 509	0.80 540	0.49 503	0.63 476	0.40 403	0.63 525	0.40 481	0.63 499	0.40 454

ACMStereo	0.60 457	5.12 719	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 388	0.30 350	0.43 381	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.44 421	0.30 340	0.44 369	0.37 384	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 293

LG-Stereo	0.60 457	0.58 329	0.47 432	0.64 446	0.74 573	1.00 569	0.69 558	0.57 497	0.41 476	0.57 504	0.41 473	0.57 510	0.41 473	1.00 576	0.75 574	0.91 532	0.51 469	0.52 506	0.37 461	0.52 480	0.37 437

MonSter	0.60 457	0.64 342	0.52 463	0.62 439	0.44 495	2.07 692	0.44 484	0.62 510	0.44 489	0.62 515	0.44 488	0.62 520	0.44 486	0.62 511	0.44 481	0.58 458	0.42 423	0.62 523	0.46 506	0.58 494	0.42 470

MyStereo07	0.60 457	3.72 685	0.48 440	0.49 364	0.41 480	0.36 324	0.32 399	0.49 458	0.43 486	0.51 483	0.42 483	0.49 468	0.43 484	0.51 484	0.64 532	0.49 426	0.45 437	0.34 329	0.32 424	0.35 323	0.43 473

FSD	0.61 463	0.59 332	0.50 453	2.58 683	0.44 495	0.56 503	0.44 484	0.55 493	0.44 489	0.56 501	0.44 488	0.56 507	0.44 486	0.56 500	0.46 488	0.61 467	0.42 423	0.52 506	0.42 498	0.52 480	0.51 506

castereo	0.61 463	3.79 687	1.35 645	1.52 619	0.15 246	0.17 225	0.16 241	0.20 237	0.21 282	0.18 226	0.16 249	0.21 246	0.12 218	0.26 286	0.17 252	1.43 641	1.38 657	0.17 228	0.16 249	0.18 232	0.16 237

WCG-NET	0.61 463	1.21 509	0.54 468	0.61 438	0.53 530	0.67 523	0.53 521	0.66 517	0.53 522	0.64 519	0.53 525	0.65 526	0.53 520	0.59 507	0.52 513	0.65 480	0.48 453	0.64 527	0.52 527	0.58 494	0.50 499

GEAStereo	0.62 466	3.91 692	0.48 440	0.69 458	0.38 459	0.51 491	0.38 450	0.51 481	0.38 450	0.53 490	0.38 452	0.50 482	0.38 448	0.51 484	0.38 442	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.34 417

gasm-f	0.62 466	3.91 692	0.48 440	0.69 458	0.38 459	0.51 491	0.38 450	0.51 481	0.38 450	0.53 490	0.38 452	0.50 482	0.38 448	0.51 484	0.38 442	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.34 417

SMoEStereo_RVC	0.63 468	0.75 358	0.51 460	0.73 472	0.53 530	0.71 530	0.47 499	0.67 518	0.58 528	0.74 539	0.60 537	0.72 537	0.53 520	0.74 534	0.51 511	0.61 467	0.62 502	0.62 523	0.61 547	0.63 499	0.61 531

anonymity	0.63 468	0.69 346	0.56 472	0.71 466	0.56 534	0.71 530	0.56 526	0.71 525	0.56 525	0.72 531	0.56 530	0.71 534	0.56 524	0.71 528	0.58 523	0.68 485	0.55 479	0.68 534	0.55 533	0.68 507	0.54 514

SE	0.64 470	0.73 353	0.77 537	0.79 478	0.59 537	0.78 537	0.54 524	0.58 500	0.58 528	0.78 543	0.59 535	0.63 521	0.18 271	0.78 537	0.52 513	0.80 516	0.65 508	0.69 537	0.57 540	0.75 521	0.52 508

PAM_32	0.64 470	2.38 633	0.51 460	0.92 500	0.43 494	0.53 497	0.44 484	0.87 546	0.43 486	0.52 487	0.45 493	0.53 496	0.40 461	0.54 495	0.46 488	0.62 472	0.56 481	0.48 487	0.45 504	0.76 524	0.44 476

CRFU-Net	0.65 472	1.67 542	1.22 637	1.96 642	0.27 319	0.41 367	0.27 307	0.41 362	0.27 319	0.40 343	0.26 312	0.41 371	0.27 320	0.40 349	0.27 305	1.80 658	1.62 678	0.34 329	0.23 296	0.33 305	0.23 275

LMCR-Stereo	0.65 472	0.63 340	0.65 501	0.65 447	0.65 553	0.66 522	0.63 537	0.58 500	0.65 543	0.63 518	0.64 545	0.65 526	0.65 540	0.66 519	0.66 538	0.66 482	0.64 506	0.65 531	0.67 565	0.68 507	0.73 566

test410	0.66 474	5.69 742	0.31 301	0.40 305	0.31 398	0.41 367	0.31 389	0.40 343	0.31 396	0.62 515	0.55 528	0.40 356	0.31 402	0.40 349	0.31 382	0.59 461	0.47 447	0.38 366	0.29 387	0.38 351	0.30 384

KSHMR	0.66 474	0.50 300	0.48 440	1.15 537	0.52 527	0.49 470	0.51 518	0.49 458	0.71 571	0.67 525	0.50 516	1.16 606	1.11 606	0.66 519	0.52 513	0.49 426	0.49 456	0.51 503	0.66 561	0.50 471	1.14 618

TorneroNet	0.66 474	0.53 314	0.50 453	0.50 401	0.64 551	1.06 586	0.70 565	0.50 467	0.51 520	0.49 461	0.69 561	0.49 468	0.50 513	0.48 459	1.15 617	0.71 492	0.49 456	1.14 605	1.08 618	0.49 466	0.49 496

GES	0.66 474	2.34 629	0.29 279	0.41 319	0.29 338	0.41 367	0.29 333	0.42 380	0.29 335	0.40 343	0.41 473	0.41 371	0.30 350	0.51 484	0.29 330	0.32 285	0.29 304	0.32 312	2.46 753	2.49 715	0.30 384

cf-r	0.66 474	2.17 613	0.12 134	0.18 181	0.12 223	0.18 229	2.70 753	2.60 726	0.12 223	0.18 226	0.12 213	0.18 228	0.12 218	0.18 227	0.12 210	0.15 157	0.11 133	0.15 214	0.11 181	1.81 673	1.74 728

DSFCA	0.66 474	0.73 353	0.78 539	0.65 447	0.65 553	0.64 519	0.64 538	0.65 514	0.63 541	0.64 519	0.64 545	0.64 522	0.64 538	0.65 518	0.65 535	0.65 480	0.65 508	0.65 531	0.65 558	0.66 502	0.64 541

MWDA-net	0.67 480	0.66 343	0.45 418	2.84 691	0.46 501	0.73 532	0.45 490	0.71 525	0.44 489	0.72 531	0.45 493	0.70 533	0.45 490	0.70 526	0.44 481	0.61 467	0.41 413	0.61 522	0.43 501	0.61 497	0.42 470

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 480	0.78 365	0.67 507	0.67 452	0.66 556	0.67 523	0.67 545	0.65 514	0.66 545	0.66 523	0.67 550	0.66 529	0.67 545	0.67 521	0.72 568	0.66 482	0.67 511	0.67 533	0.67 565	0.67 505	0.67 548

DEFOM-Stereo	0.68 482	3.11 669	1.40 659	1.63 629	0.25 311	0.31 304	0.25 297	0.31 296	0.28 325	0.31 299	0.29 339	0.29 299	0.27 320	0.31 306	0.28 314	1.59 650	1.47 663	0.30 303	0.29 387	0.30 290	0.28 360

ssnet_v2	0.68 482	1.96 600	1.25 641	0.29 246	0.20 284	0.30 297	0.20 270	0.29 287	0.22 286	1.50 667	0.20 281	0.31 308	0.20 282	0.27 290	0.22 280	0.24 248	1.49 664	0.26 287	0.18 279	3.90 738	0.19 264

ARAFT	0.68 482	0.81 374	0.63 494	0.74 475	0.60 539	0.78 537	0.62 536	0.77 533	0.66 545	0.74 539	0.63 543	0.75 542	0.62 537	0.83 549	0.60 528	0.70 491	0.55 479	0.70 542	0.60 545	0.78 528	0.55 522

mm2	0.69 485	0.69 346	0.69 517	0.69 458	0.69 562	0.69 525	0.69 558	0.69 520	0.69 558	0.69 528	0.69 561	0.69 530	0.69 557	0.69 524	0.69 555	0.69 486	0.69 523	0.69 537	0.69 571	0.69 511	0.69 552

mm1	0.69 485	0.69 346	0.69 517	0.69 458	0.69 562	0.69 525	0.69 558	0.69 520	0.69 558	0.69 528	0.69 561	0.69 530	0.69 557	0.69 524	0.69 555	0.69 486	0.69 523	0.69 537	0.69 571	0.69 511	0.69 552

NINENet	0.69 485	3.87 691	1.20 590	1.98 643	0.05 126	0.40 348	0.04 103	0.40 343	0.05 124	0.41 360	0.04 110	0.41 371	0.05 117	0.40 349	0.05 115	1.79 657	1.56 670	0.34 329	0.22 290	0.34 310	0.23 275

VIP-Stereo	0.70 488	2.97 666	2.43 733	2.49 679	0.16 257	0.25 276	0.16 241	0.25 271	0.16 250	0.25 272	0.18 274	0.25 277	0.16 247	0.26 286	0.16 245	1.86 659	1.26 640	0.23 267	0.15 246	0.23 263	0.15 234

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 488	0.72 352	0.71 524	0.80 482	0.62 550	0.82 548	0.61 535	0.81 540	0.62 538	0.81 549	0.63 543	0.80 549	0.70 561	0.73 532	0.61 530	0.76 510	0.61 501	0.74 549	0.61 547	0.77 526	0.61 531

DMCA-RVC	0.70 488	0.80 370	0.70 520	0.70 464	0.70 566	0.70 528	0.70 565	0.71 525	0.70 566	0.70 530	0.71 571	0.71 534	0.70 561	0.70 526	0.69 555	0.69 486	0.70 526	0.69 537	0.70 575	0.69 511	0.70 555

MyStereo8	0.71 491	3.92 694	0.52 463	0.59 433	0.52 527	0.57 509	0.53 521	0.59 503	0.50 513	0.59 508	0.51 522	0.57 510	0.50 513	0.56 500	0.52 513	0.54 445	0.49 456	0.54 512	0.49 521	0.55 486	0.50 499

HH	0.71 491	2.54 640	0.74 532	1.10 528	0.32 412	0.41 367	0.37 443	0.69 520	0.78 581	0.73 534	0.90 594	0.75 542	1.00 593	0.84 550	0.69 555	0.69 486	0.40 403	0.35 345	0.26 312	0.35 323	0.26 293

HanStereo	0.71 491	2.54 640	0.74 532	1.10 528	0.32 412	0.41 367	0.37 443	0.69 520	0.78 581	0.73 534	0.90 594	0.75 542	1.00 593	0.84 550	0.69 555	0.69 486	0.40 403	0.35 345	0.26 312	0.35 323	0.26 293

CAR	0.72 494	0.76 361	0.59 478	0.84 487	1.19 631	0.81 545	0.58 529	0.81 540	0.58 528	0.81 549	0.58 533	0.83 554	0.59 531	0.82 544	0.59 526	0.71 492	0.49 456	0.73 544	0.68 567	0.87 544	0.52 508

MSE-Stereo	0.72 494	0.76 361	0.59 478	0.84 487	1.19 631	0.81 545	0.58 529	0.81 540	0.58 528	0.81 549	0.58 533	0.83 554	0.59 531	0.82 544	0.59 526	0.71 492	0.49 456	0.73 544	0.68 567	0.87 544	0.52 508

zero-FE	0.72 494	1.31 523	0.66 503	0.92 500	0.60 539	0.82 548	0.58 529	0.82 543	0.58 528	0.81 549	0.60 537	0.81 552	0.60 533	0.82 544	0.58 523	0.74 507	0.59 493	0.73 544	0.52 527	0.76 524	0.51 506

ktn	0.72 494	0.53 314	1.08 575	1.14 534	0.51 526	1.22 648	1.36 684	0.51 481	0.59 533	0.51 483	0.51 522	0.69 530	1.20 618	0.67 521	0.51 511	0.51 439	0.49 456	0.58 518	0.66 561	0.52 480	0.53 511

MGA	0.73 498	0.76 361	0.60 482	0.92 500	1.17 627	0.81 545	0.59 533	0.84 544	0.62 538	0.81 549	0.59 535	0.84 556	0.60 533	0.81 543	0.61 530	0.71 492	0.53 476	0.89 571	0.53 529	0.75 521	0.54 514

DStereoRT	0.73 498	0.81 374	0.73 531	0.71 466	0.74 573	0.73 532	0.75 574	0.71 525	0.71 571	0.74 539	0.72 574	0.73 539	0.80 578	0.71 528	0.73 569	0.76 510	0.71 530	0.73 544	0.72 580	0.70 514	0.76 573

CroCo-Stereo	0.73 498	1.22 515	0.25 255	1.22 591	0.25 311	1.22 648	0.25 297	1.22 643	0.25 301	1.22 652	0.25 307	1.22 655	0.25 303	1.22 654	0.25 298	1.22 625	0.26 269	1.21 664	0.25 306	1.22 646	0.25 287
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	0.73 498	0.88 386	0.67 507	0.75 476	0.68 561	0.75 534	0.64 538	0.80 537	0.72 574	0.83 554	0.70 565	0.82 553	0.64 538	0.84 550	0.67 539	0.77 513	0.63 504	0.81 561	0.63 549	0.78 528	0.62 534

monster-pro	0.75 502	1.67 542	0.64 497	0.89 493	0.57 536	0.86 554	0.56 526	0.87 546	0.56 525	0.87 555	0.57 531	0.88 559	0.57 526	0.87 555	0.57 521	0.79 514	0.58 487	0.76 552	0.54 531	0.77 526	0.54 514

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 502	0.92 400	0.85 550	0.96 512	0.59 537	1.27 652	0.44 484	0.59 503	0.69 558	0.91 560	0.68 556	0.55 504	0.61 536	1.06 592	0.83 587	0.62 472	0.70 526	0.90 572	0.41 490	0.89 548	0.56 525

MyStereo06	0.75 502	4.12 696	0.60 482	0.63 441	0.61 545	0.62 517	0.66 541	0.56 494	0.45 493	0.55 499	0.48 509	0.54 500	0.46 494	0.57 505	0.45 484	0.60 463	0.57 483	0.64 527	0.55 533	0.72 516	0.55 522

GCAP-Stereo	0.75 502	4.15 699	0.42 412	0.75 476	0.35 441	0.78 537	0.40 465	0.79 534	0.38 450	0.78 543	0.36 440	0.78 545	0.36 439	0.79 538	0.39 456	0.75 508	0.39 399	0.76 552	0.39 479	0.75 521	0.39 451

GANet-RSSM	0.75 502	1.91 592	0.14 163	0.47 352	0.14 231	0.21 249	3.21 770	2.30 712	0.14 230	0.46 438	0.14 233	0.23 264	0.18 271	0.21 248	0.14 224	0.18 206	0.27 282	0.37 358	0.13 227	2.13 696	2.12 738

RSM++	0.76 507	0.82 376	0.66 503	0.85 491	0.64 551	0.85 552	0.71 568	0.94 560	0.64 542	0.87 555	0.67 550	0.87 558	0.65 540	0.84 550	0.65 535	0.81 520	0.70 526	0.79 556	0.71 578	0.83 540	0.70 555

CroCo-Stereo Lap2	0.77 508	1.29 519	0.29 279	1.27 596	0.29 338	1.27 652	0.26 304	1.26 647	0.26 315	1.26 653	0.26 312	1.27 659	0.26 313	1.26 656	0.27 305	1.27 628	0.27 282	1.27 668	0.27 351	1.27 650	0.27 332

PSMNet-RSSM	0.77 508	2.76 657	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.20 238	2.66 751	2.79 740	0.14 230	0.21 247	0.14 233	0.21 246	0.14 230	0.20 235	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	2.52 719	2.31 743

GwcNet-RSSM	0.77 508	2.77 659	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.20 238	2.67 752	2.78 739	0.14 230	0.20 235	0.14 233	0.20 238	0.14 230	0.21 248	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	2.52 719	2.31 743

4D-IteraStereo	0.78 511	3.13 670	0.89 551	0.69 458	0.32 412	0.40 348	0.32 399	0.76 532	0.97 606	0.52 487	0.65 547	0.89 562	0.32 409	0.76 536	0.98 599	0.83 525	0.94 558	0.35 345	0.27 351	0.70 514	0.89 588

Pro-Stereo	0.79 512	0.53 314	0.38 349	0.49 364	0.38 459	0.49 470	0.37 443	0.49 458	0.67 547	0.50 474	0.38 452	1.10 598	0.38 448	0.49 466	0.38 442	0.71 492	0.88 552	5.98 786	0.36 458	0.46 445	0.36 431

hitnet-ft	0.79 512	2.78 662	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.21 249	2.89 754	2.80 741	0.14 230	0.20 235	0.14 233	0.20 238	0.14 230	0.20 235	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	2.54 727	2.33 745

G-Net	0.79 512	0.79 367	0.79 542	0.79 478	0.79 586	0.79 540	0.79 579	0.79 534	0.79 585	0.79 545	0.79 586	0.79 547	0.79 577	0.79 538	0.79 579	0.79 514	0.79 543	0.79 556	0.79 591	0.79 530	0.79 578

MyStereo05	0.80 515	4.12 696	0.63 494	0.63 441	0.61 545	0.62 517	0.66 541	0.65 514	0.62 538	0.67 525	0.61 541	0.65 526	0.58 529	0.67 521	0.55 520	0.60 463	0.57 483	0.64 527	0.55 533	0.72 516	0.55 522

UDG	0.80 515	2.21 617	0.60 482	0.91 497	0.60 539	0.90 559	0.58 529	0.88 550	0.60 534	0.90 558	0.60 537	0.88 559	0.60 533	0.90 560	0.58 523	0.86 529	0.60 496	0.84 567	0.59 544	0.84 541	0.61 531

ccnet	0.80 515	2.28 621	0.33 315	0.50 401	0.33 425	0.50 479	0.33 410	0.50 467	0.33 418	0.49 461	0.33 418	0.49 468	1.56 683	2.38 716	0.33 406	0.41 353	0.29 304	0.42 457	1.57 700	2.28 702	0.29 369

NaN_ROB	0.80 515	0.80 370	0.80 543	0.80 482	0.80 589	0.80 542	0.80 582	0.80 537	0.80 587	0.80 546	0.80 588	0.80 549	0.80 578	0.80 540	0.80 582	0.80 516	0.80 546	0.80 559	0.80 593	0.80 533	0.80 579

CSAN	0.80 515	0.80 370	0.80 543	0.80 482	0.80 589	0.80 542	0.80 582	0.80 537	0.80 587	0.80 546	0.80 588	0.80 549	0.80 578	0.80 540	0.80 582	0.80 516	0.80 546	0.80 559	0.80 593	0.80 533	0.80 579

GSStereo	0.81 520	4.28 702	0.50 453	0.59 433	0.40 470	0.51 491	0.38 450	0.50 467	0.38 450	0.50 474	0.38 452	0.50 482	3.79 767	0.50 474	0.38 442	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.35 428

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 560	0.75 358	0.49 447	4.84 748	0.48 512	1.28 654	0.52 519	1.20 596	0.51 520	1.14 601	0.70 565	1.00 576	0.56 524	0.90 560	0.69 555	0.76 510	0.60 496	0.95 588	0.56 537	0.73 519	0.45 478

iRaftStereo_RVC	0.97 561	3.17 672	2.30 728	2.42 676	0.38 459	0.54 501	0.38 450	0.54 490	0.38 450	0.54 496	0.38 452	0.54 500	0.38 448	0.54 495	0.38 442	2.38 711	2.34 727	0.49 492	0.36 458	0.49 466	0.36 431

DPSimNet_ROB	0.97 561	1.18 461	0.81 546	1.10 528	0.91 599	1.02 583	0.82 589	1.04 579	0.91 595	1.03 587	0.86 593	1.28 660	0.82 582	1.03 590	0.89 590	1.17 574	0.81 548	1.02 600	0.82 596	1.08 579	0.81 581

test-3	0.98 563	4.13 698	1.85 695	1.85 633	0.61 545	0.69 525	0.37 443	0.63 511	0.61 537	0.66 523	0.51 522	0.73 539	0.44 486	0.57 505	0.54 517	1.68 654	1.81 692	0.40 423	0.43 501	0.66 502	0.50 499

LGCAT	1.00 564	1.00 421	1.00 565	1.00 516	1.00 606	1.00 569	1.00 604	1.00 564	1.00 610	1.00 570	1.00 608	1.00 576	1.00 593	1.00 576	1.00 601	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 601

Test_v1	1.00 564	1.00 421	1.00 565	1.00 516	1.00 606	1.00 569	1.00 604	1.00 564	1.00 610	1.00 570	1.00 608	1.00 576	1.00 593	1.00 576	1.00 601	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 601

Wavelet-MonSter	1.00 564	1.21 509	0.76 535	1.94 639	1.01 612	1.11 596	0.76 576	1.15 585	0.76 580	1.11 596	0.76 580	1.14 604	0.76 572	1.11 600	0.76 576	1.21 623	0.90 553	1.02 600	0.71 578	1.02 576	0.71 561

999	1.00 564	1.12 452	0.59 478	1.10 528	1.21 679	1.09 592	0.52 519	1.08 580	1.43 693	1.18 604	1.35 685	0.98 575	0.52 519	0.91 562	0.85 588	0.72 500	1.46 662	0.83 566	0.98 606	0.68 507	1.41 690

DispNO	1.00 564	0.63 340	0.43 414	3.45 714	0.44 495	0.65 520	0.43 483	0.64 513	0.43 486	0.64 519	0.43 486	0.64 522	3.03 745	0.64 517	0.43 480	4.55 747	0.43 428	0.63 525	0.43 501	0.63 499	0.43 473

GANet	1.00 564	1.00 421	1.00 565	1.00 516	1.00 606	1.00 569	1.00 604	1.00 564	1.00 610	1.00 570	1.00 608	1.00 576	1.00 593	1.00 576	1.00 601	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 601

TDLM	1.00 564	1.00 421	1.00 565	1.00 516	1.00 606	1.00 569	1.00 604	1.00 564	1.00 610	1.00 570	1.00 608	1.00 576	1.00 593	1.00 576	1.00 601	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 601

CVANet_RVC	1.00 564	1.00 421	1.00 565	1.00 516	1.00 606	1.00 569	1.00 604	1.00 564	1.00 610	1.00 570	1.00 608	1.00 576	1.00 593	1.00 576	1.00 601	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 601

trnet	1.01 572	1.01 431	1.01 570	1.01 521	1.01 612	1.01 577	1.01 609	1.01 573	1.01 615	1.01 581	1.01 613	1.01 585	1.01 601	1.01 584	1.01 606	1.01 556	1.01 566	1.01 599	1.01 615	1.01 574	1.01 607

LL-Strereo	1.01 572	5.06 717	1.63 672	0.70 464	1.43 691	0.56 503	0.46 494	0.57 497	0.50 513	0.57 504	0.50 516	1.58 671	0.49 509	0.59 507	0.50 506	1.64 653	0.52 472	0.51 503	1.37 687	0.52 480	0.45 478

FlowAnything_test	1.02 574	1.72 545	0.71 524	1.59 622	0.70 566	1.61 674	0.69 558	1.61 666	0.70 566	1.60 668	0.70 565	1.61 675	0.69 557	1.61 673	0.70 564	0.81 520	0.58 487	0.81 561	0.55 533	0.81 536	0.56 525

FlowAnything	1.02 574	1.71 544	0.72 527	1.59 622	0.69 562	1.60 673	0.69 558	1.61 666	0.70 566	1.60 668	0.69 561	1.60 672	0.69 557	1.61 673	0.69 555	0.81 520	0.58 487	0.81 561	0.56 537	0.82 538	0.56 525

Hybrid-DGEV	1.03 576	1.75 551	0.80 543	1.28 600	0.78 584	1.26 651	0.80 582	1.26 647	0.78 581	1.26 653	0.78 584	1.26 656	0.78 576	1.26 656	0.78 578	1.15 573	0.75 536	1.14 605	0.74 582	1.14 583	0.75 570

tt45	1.04 577	0.88 386	1.36 653	0.92 500	1.03 615	1.51 672	0.79 579	0.70 524	0.88 593	0.74 539	0.90 594	1.60 672	0.72 567	1.60 671	0.75 574	0.91 532	0.78 541	1.52 681	0.79 591	1.14 583	1.32 682

Hybrid-DGEV-2	1.05 578	1.83 577	0.83 547	1.33 607	0.82 592	1.30 655	0.81 586	1.26 647	0.79 585	1.29 655	0.79 586	1.26 656	0.80 578	1.26 656	0.79 579	1.20 577	0.78 541	1.18 615	0.77 587	1.20 598	0.77 575

Hybrid-DGEV-03	1.07 579	1.83 577	0.83 547	1.34 608	0.81 591	1.32 657	0.81 586	1.31 654	0.81 590	1.31 656	0.82 590	1.32 661	0.82 582	1.32 661	0.81 585	1.19 575	0.77 539	1.19 617	0.76 585	1.19 596	0.77 575

GLC_STEREO	1.07 579	1.01 431	1.06 573	1.07 526	1.05 616	1.06 586	1.08 614	1.08 580	1.05 619	1.07 589	1.06 615	1.08 594	1.05 603	1.06 592	1.10 612	1.07 559	1.09 576	1.05 603	1.05 617	1.06 578	1.12 614

FC-DCNN	1.07 579	1.09 447	0.98 563	0.89 493	0.52 527	1.41 667	0.91 595	1.21 642	1.24 679	1.96 681	2.05 751	1.91 683	1.30 671	1.27 659	1.08 611	0.80 516	0.60 496	0.58 518	0.41 490	0.68 507	0.54 514

hknet	1.10 582	1.85 583	3.49 756	4.48 731	0.02 22	0.42 388	0.06 141	0.41 362	0.02 22	0.48 451	0.03 56	0.41 371	0.03 53	0.42 383	0.03 52	4.39 744	4.19 758	0.33 319	0.23 296	0.34 310	0.27 332

test_xeample3	1.10 582	1.81 567	0.61 488	0.84 487	0.49 516	0.77 535	0.66 541	0.92 556	1.40 691	0.68 527	0.46 497	0.78 545	0.54 523	1.72 676	1.48 693	1.34 633	1.52 666	1.35 674	1.67 725	1.33 653	1.55 695

DISCO	1.11 584	0.39 235	5.28 770	0.39 292	0.20 284	0.39 346	0.27 307	0.39 334	0.22 286	0.38 329	0.20 281	0.38 341	0.20 282	6.95 788	0.22 280	0.30 276	0.21 248	0.27 292	0.21 287	5.25 770	0.21 270

Occ-G	1.12 585	0.52 310	3.72 761	3.50 718	0.50 520	0.56 503	0.47 499	0.54 490	0.46 494	0.54 496	0.41 473	0.54 500	0.42 479	0.52 489	0.42 475	3.42 735	4.02 757	0.52 506	0.45 504	0.51 477	0.44 476

AEACV	1.12 585	0.52 310	3.12 752	3.24 703	0.86 593	0.53 497	0.49 510	0.60 505	0.47 499	0.53 490	0.49 512	0.55 504	0.45 490	0.55 499	0.47 495	3.01 730	3.88 755	0.71 543	0.60 545	0.80 533	0.48 490

LiteMatch	1.13 587	0.73 353	2.80 737	3.23 701	0.61 545	0.83 550	0.68 550	0.73 529	0.69 558	1.00 570	0.77 582	0.94 570	0.57 526	0.82 544	0.64 532	2.97 728	2.43 730	0.68 534	0.32 424	0.56 489	0.70 555

Lsterematch	1.13 587	0.73 353	2.80 737	3.23 701	0.61 545	0.83 550	0.68 550	0.73 529	0.69 558	1.00 570	0.77 582	0.94 570	0.57 526	0.82 544	0.64 532	2.97 728	2.43 730	0.68 534	0.32 424	0.56 489	0.70 555

MSMD_ROB	1.19 589	1.10 451	0.70 520	1.10 528	0.60 539	1.10 593	0.70 565	1.10 583	0.70 566	1.10 591	0.70 565	1.10 598	0.70 561	7.00 789	0.70 564	1.10 563	0.70 526	1.10 604	0.70 575	1.10 580	0.70 555

MM-Stereo_test2	1.20 590	1.85 583	1.05 572	1.46 617	0.94 603	1.36 661	0.99 603	1.36 656	0.95 603	1.41 663	0.98 606	1.40 667	0.96 589	1.37 663	0.95 596	1.37 638	1.06 569	1.33 671	0.93 605	1.29 652	0.89 588

ours_stereo	1.20 590	1.21 509	0.90 554	1.64 630	1.11 619	1.35 659	0.67 545	1.76 673	0.93 601	1.70 677	1.10 618	1.39 665	0.75 571	1.41 665	0.81 585	1.60 652	1.03 568	1.33 671	1.00 608	1.61 663	0.72 562

DisPM	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

CrosDoStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

PFNet+	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

LCNet	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

HHNet	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

Patchmatch Stereo++	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628
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	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

STrans-v2	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

TransformOpticalFlow	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

OMP-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

IIG-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

NF-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

OCTAStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

PSM-softLoss	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

KMStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

NRIStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

PSM-adaLoss	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

PSM-AAD	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

FTStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

ROB_FTStereo_v2	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

ROB_FTStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

Consistency-Raft	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

KYRaft	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

HUI-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

ASMatch	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

DeepStereo_LL	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

DEmStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

SST-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

THIR-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

RAFT_R40	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

DRaft	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

PFNet	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

GrayStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

RE-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

Pruner-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

TVStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

DeepStereo_RVC	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

RAFT-RH_RVC	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

IRAFT_RVC	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

RAFT-345	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

iRAFT	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

CRE-IMP	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

GMM-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

RAFT-IKP	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

Prome-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 596	1.20 631	1.20 606	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 608	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 628

qqai	1.22 637	1.38 530	1.12 576	1.39 614	1.14 620	1.40 665	1.14 618	1.41 661	1.12 620	1.40 662	1.11 619	1.40 667	1.13 607	1.41 665	1.15 617	1.25 626	0.97 559	1.24 666	1.01 615	1.24 647	0.96 596

HCRNet	1.22 637	7.11 751	3.00 739	3.55 719	0.33 425	0.29 295	0.14 225	0.19 229	0.15 242	0.33 310	0.29 339	0.25 277	0.14 230	0.22 254	0.33 406	3.64 736	3.00 735	0.76 552	0.32 424	0.18 232	0.13 220

HBP-ISP	1.24 639	1.72 545	1.65 673	1.15 537	0.76 580	1.40 665	0.88 592	1.67 672	1.02 616	1.69 676	1.38 690	1.69 677	1.21 664	1.87 683	1.21 673	1.05 558	0.79 543	0.97 592	0.80 593	1.19 596	0.75 570

AANet_RVC	1.26 640	0.31 210	4.99 768	5.93 758	0.20 284	0.25 276	0.20 270	0.25 271	0.20 277	0.23 257	0.19 277	0.25 277	0.20 282	0.25 274	0.20 272	5.66 768	4.76 762	0.26 287	0.30 405	0.24 268	0.27 332

MM-Stereo_test3	1.27 641	2.07 603	1.18 585	1.60 625	1.02 614	1.45 669	1.01 609	1.40 660	1.04 618	1.44 665	1.03 614	1.46 670	1.02 602	1.44 668	1.02 607	1.51 647	1.12 583	1.32 670	0.98 606	1.38 656	0.97 597

11t	1.27 641	2.70 649	1.34 643	1.32 606	0.89 595	1.30 655	1.34 681	1.64 669	0.57 527	1.45 666	0.72 574	1.05 593	1.29 670	1.07 595	1.29 682	1.49 644	1.02 567	0.97 592	1.15 622	1.48 658	1.31 681

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 643	1.35 526	1.35 645	1.35 610	1.35 684	1.35 659	1.35 682	1.36 656	1.35 687	1.36 660	1.35 685	1.36 663	1.36 676	1.36 662	1.35 686	1.35 634	1.35 653	1.35 674	1.35 684	1.35 654	1.35 686

CC-Net-ROB	1.36 644	1.33 525	1.33 642	1.36 611	1.38 688	1.36 661	1.33 680	1.37 658	1.34 684	1.35 659	1.36 687	1.38 664	1.34 674	1.38 664	1.38 689	1.35 634	1.38 657	1.33 671	1.35 684	1.43 657	1.34 685

CFNet	1.37 645	5.27 731	0.19 224	5.49 755	0.19 281	0.28 292	0.19 266	0.28 282	0.19 275	0.28 287	0.19 277	0.28 293	4.35 775	0.28 295	0.19 269	0.23 239	0.17 225	0.23 267	4.21 784	4.81 761	0.17 255

PS-NSSS	1.38 646	1.39 531	1.34 643	1.34 608	1.35 684	1.38 663	1.37 689	1.35 655	1.38 690	1.34 658	1.34 684	1.39 665	1.38 679	1.70 675	1.40 690	1.36 636	1.36 654	1.36 676	1.37 687	1.37 655	1.36 687

RASNet	1.49 647	1.65 541	1.45 661	1.38 613	1.43 691	1.47 670	1.36 684	1.38 659	1.36 688	1.39 661	1.60 701	1.45 669	1.45 682	1.51 669	2.21 746	1.53 648	1.36 654	1.36 676	1.36 686	1.66 666	1.36 687

BLMT-Stereo	1.53 648	1.36 527	1.06 573	1.42 616	1.23 683	1.41 667	1.07 613	1.43 663	1.12 620	1.42 664	1.06 615	1.83 680	1.07 604	1.42 667	1.07 610	1.27 628	1.38 657	6.80 787	1.00 608	1.26 649	1.00 601

GANetREF_RVC	1.55 649	1.94 599	1.22 637	1.88 635	1.21 679	1.88 681	1.22 672	1.88 675	1.22 677	1.88 678	1.22 674	1.88 681	1.22 665	1.89 684	1.22 674	1.87 661	1.22 639	1.88 697	1.22 675	1.88 675	1.22 674
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	1.59 650	1.91 592	1.21 636	1.94 639	1.20 633	2.00 689	1.23 673	1.99 680	1.24 679	2.00 686	1.25 677	2.03 691	1.26 667	2.00 688	1.29 682	1.90 666	1.18 590	1.89 698	1.21 674	1.89 676	1.20 628
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 651	1.59 539	1.70 676	1.59 622	1.59 697	1.61 674	1.61 700	1.60 665	1.60 697	1.62 674	1.59 700	1.60 672	1.60 685	1.60 671	1.59 697	1.59 650	1.60 677	1.59 683	1.59 705	1.59 662	1.59 701

MEA-ACV	1.66 652	0.87 383	0.61 488	11.81 788	1.35 684	1.50 671	0.71 568	1.23 645	0.92 599	1.13 600	0.96 603	1.69 677	0.70 561	1.23 655	1.16 621	1.54 649	1.20 591	1.58 682	0.85 599	1.12 581	0.95 595

ff7	1.68 653	2.68 646	1.35 645	0.97 513	0.89 595	1.84 678	2.15 744	2.12 686	1.80 727	2.05 691	1.56 697	2.33 712	2.12 735	2.23 707	2.25 747	1.31 630	1.07 570	1.48 678	1.41 690	0.90 551	1.04 609

ffff	1.68 653	2.68 646	1.35 645	0.97 513	0.89 595	1.84 678	2.15 744	2.12 686	1.80 727	2.05 691	1.56 697	2.33 712	2.12 735	2.23 707	2.25 747	1.31 630	1.07 570	1.48 678	1.41 690	0.90 551	1.04 609

ccc-4	1.68 653	2.68 646	1.35 645	0.97 513	0.89 595	1.84 678	2.15 744	2.12 686	1.80 727	2.05 691	1.56 697	2.33 712	2.12 735	2.23 707	2.25 747	1.31 630	1.07 570	1.48 678	1.41 690	0.90 551	1.04 609

PhaseNet	1.74 656	6.34 749	4.81 766	6.77 764	0.24 308	0.80 542	0.53 521	0.48 450	0.22 286	0.53 490	0.28 324	0.48 461	0.25 303	0.40 349	0.32 394	6.39 774	4.61 761	0.46 469	0.38 475	0.25 271	0.18 261

MC-Stereo	1.76 657	2.96 665	1.37 655	2.14 648	1.37 687	2.14 695	1.36 684	2.14 689	1.37 689	2.14 695	1.37 688	2.14 693	1.37 678	2.14 693	1.37 688	1.97 671	1.32 641	1.97 701	1.32 683	1.98 678	1.33 683

IGEVStereo-DCA	1.77 658	4.21 700	1.84 693	2.49 679	2.11 745	2.54 729	1.36 684	1.65 670	1.17 628	2.75 739	1.90 734	2.54 725	1.15 611	0.94 568	1.11 613	1.50 645	1.32 641	0.96 590	1.46 696	1.49 659	0.88 585

rrr	1.77 658	4.21 700	1.84 693	2.49 679	2.11 745	2.54 729	1.36 684	1.65 670	1.17 628	2.75 739	1.90 734	2.54 725	1.15 611	0.94 568	1.11 613	1.50 645	1.32 641	0.96 590	1.46 696	1.49 659	0.88 585

MM-Stereo_test1	1.80 660	3.41 677	1.52 668	2.12 647	1.41 690	2.04 690	1.41 692	2.05 684	1.46 694	2.04 690	1.41 692	2.05 692	1.42 681	2.05 689	1.43 692	2.04 676	1.54 669	1.94 699	1.38 689	1.99 679	1.33 683

MFMNet_re	1.81 661	1.91 592	1.71 678	1.95 641	1.70 720	1.95 686	1.70 717	1.96 678	1.74 723	1.97 683	1.72 722	1.95 684	1.71 706	1.97 687	1.71 717	1.86 659	1.62 678	1.85 690	1.66 724	1.86 674	1.64 719

plain	1.88 662	3.16 671	0.64 497	3.10 696	0.65 553	3.10 745	0.64 538	3.12 744	0.65 543	3.10 745	0.65 547	3.11 746	0.65 540	3.12 744	0.65 535	3.12 731	0.65 508	3.13 744	0.65 558	3.13 732	0.65 543

derf	1.91 663	2.15 611	1.78 682	2.16 649	1.75 723	2.21 704	1.80 721	2.22 703	1.80 727	2.21 706	1.76 723	2.17 694	1.81 715	2.24 710	1.74 726	1.93 669	1.56 670	1.96 700	1.53 698	1.95 677	1.56 696

noway5	1.92 664	4.97 713	1.95 717	2.31 666	1.68 710	2.21 704	1.68 711	2.21 701	1.69 713	2.22 710	1.68 715	2.21 702	1.68 696	2.21 703	1.68 712	2.18 688	1.87 707	1.71 687	0.65 558	0.85 542	0.72 562

RAFT_CTSACE	1.92 664	3.71 684	1.72 679	1.88 635	1.72 722	2.04 690	1.42 694	2.18 692	1.89 740	2.02 688	1.97 740	1.95 684	2.06 734	1.93 685	1.62 698	1.76 656	1.66 682	2.02 702	1.73 733	1.73 669	1.43 692

MonStereo1	1.94 666	2.77 659	1.52 668	3.73 726	1.51 694	2.13 694	1.42 694	2.32 713	1.52 695	2.31 717	1.50 695	2.53 722	1.59 684	2.34 715	1.56 695	1.91 667	1.36 654	1.86 693	1.31 682	2.07 689	1.53 693

4.25w-stereo	1.98 667	2.72 653	1.46 662	3.47 715	1.43 691	2.07 692	1.98 735	2.53 725	1.52 695	2.71 732	1.98 746	1.81 679	1.62 687	1.96 686	1.36 687	1.88 664	2.00 712	2.53 738	1.61 712	1.74 670	1.15 619

4.5w-stereo	1.99 668	2.33 625	1.81 684	3.28 705	1.68 710	1.94 683	1.99 738	2.72 729	1.70 714	2.72 733	1.99 749	1.97 686	1.68 696	1.76 677	1.29 682	1.91 667	2.02 718	2.53 738	1.61 712	1.75 671	1.16 622

2.75w_new	1.99 668	2.34 629	1.81 684	3.14 697	1.62 699	1.94 683	1.99 738	2.72 729	1.71 716	2.72 733	1.99 749	1.90 682	1.73 708	1.82 682	1.29 682	2.37 710	2.01 714	2.31 724	1.42 693	1.77 672	1.22 674

3.75w	1.99 668	2.31 623	1.83 692	3.16 699	1.65 701	1.93 682	1.98 735	2.72 729	1.68 706	2.73 738	1.97 740	2.00 688	1.72 707	1.81 681	1.25 678	2.27 700	2.01 714	2.38 729	1.42 693	1.71 668	1.24 677

2w_stereo	1.99 668	2.36 632	1.81 684	3.24 703	1.67 706	1.94 683	1.98 735	2.72 729	1.68 706	2.72 733	1.94 737	1.98 687	1.74 710	1.79 680	1.27 679	1.95 670	2.00 712	2.53 738	1.60 708	1.68 667	1.15 619

2.25w	2.00 672	1.86 586	1.98 720	2.95 694	2.17 749	2.26 710	1.35 682	2.42 719	2.00 747	2.07 694	1.27 679	2.53 722	1.99 730	2.29 712	1.49 694	2.21 692	1.32 641	1.85 690	1.87 738	2.52 719	1.62 714

4.25_new	2.00 672	2.33 625	1.82 689	3.32 708	1.69 715	1.95 686	1.99 738	2.72 729	1.71 716	2.72 733	1.97 740	2.01 689	1.74 710	1.77 678	1.28 680	2.18 688	2.01 714	2.48 736	1.58 703	1.65 664	1.17 623

4.5w_new	2.00 672	2.33 625	1.82 689	3.32 708	1.69 715	1.95 686	1.99 738	2.72 729	1.71 716	2.72 733	1.97 740	2.01 689	1.74 710	1.77 678	1.28 680	2.18 688	2.01 714	2.48 736	1.58 703	1.65 664	1.17 623

4.5_new	2.00 672	1.84 582	1.98 720	2.77 687	2.16 747	2.27 711	1.28 679	2.09 685	1.98 744	2.01 687	1.28 680	2.71 735	1.98 728	2.51 724	1.65 700	2.26 697	1.33 648	1.87 694	1.87 738	2.49 715	1.60 703

TRStereo	2.00 672	2.13 608	1.85 695	2.27 655	1.84 727	2.28 713	1.84 723	2.29 708	1.86 733	2.30 714	1.87 729	2.30 709	1.87 718	2.08 690	1.72 720	2.08 677	1.72 686	2.08 713	1.72 730	2.08 691	1.72 724

XX-Stereo	2.00 672	2.13 608	1.85 695	2.27 655	1.84 727	2.28 713	1.84 723	2.29 708	1.86 733	2.30 714	1.87 729	2.30 709	1.87 718	2.08 690	1.72 720	2.08 677	1.72 686	2.08 713	1.72 730	2.08 691	1.72 724

EAI-Stereo	2.00 672	2.13 608	1.85 695	2.27 655	1.84 727	2.28 713	1.84 723	2.29 708	1.86 733	2.30 714	1.87 729	2.30 709	1.87 718	2.08 690	1.72 720	2.08 677	1.72 686	2.08 713	1.72 730	2.08 691	1.72 724

2.5w	2.01 679	2.40 634	1.37 655	3.28 705	2.01 739	2.71 735	1.43 697	1.82 674	1.83 731	1.90 680	1.41 692	2.71 735	1.35 675	2.71 734	1.85 732	2.66 722	1.53 667	1.64 684	1.23 676	2.53 722	1.87 734

4w-stereo	2.02 680	2.72 653	1.44 660	3.36 711	1.59 697	2.48 722	1.72 719	2.28 706	1.24 679	2.24 712	1.65 705	2.56 727	1.32 673	2.39 718	1.98 743	2.67 724	1.51 665	1.66 685	1.24 677	2.53 722	1.88 737

IGEV	2.02 680	2.20 615	1.82 689	2.90 693	2.16 747	2.41 719	1.25 675	2.00 681	1.98 744	1.99 685	1.31 682	2.72 739	1.93 724	2.67 733	1.69 715	2.26 697	1.32 641	1.83 689	1.87 738	2.53 722	1.61 708

3.25w_new	2.03 682	2.72 653	1.35 645	3.33 710	1.57 695	2.72 736	1.53 699	2.15 690	1.33 683	2.15 696	1.60 701	2.63 731	1.30 671	2.72 736	1.99 744	2.67 724	1.53 667	1.75 688	1.25 679	2.53 722	1.87 734

3.5w_stereo	2.03 682	2.72 653	1.35 645	3.41 712	1.57 695	2.72 736	1.49 698	2.01 682	1.34 684	2.15 696	1.61 703	2.63 731	1.36 676	2.72 736	1.99 744	2.66 722	1.58 673	1.68 686	1.24 677	2.53 722	1.87 734

UniTT-Stereo	2.03 682	3.43 678	0.72 527	3.42 713	0.73 571	3.27 748	0.68 550	3.38 749	0.69 558	3.29 748	0.72 574	3.28 749	0.70 561	3.35 750	0.68 547	3.39 734	0.68 517	3.31 747	0.69 571	3.37 733	0.73 566

3.25w	2.04 685	2.20 615	1.48 663	3.03 695	2.17 749	2.63 733	1.39 690	1.96 678	1.95 743	1.96 681	1.37 688	2.71 735	1.96 727	2.71 734	1.73 725	2.26 697	1.32 641	1.87 694	1.87 738	2.51 718	1.63 717

3w_stereo	2.04 685	2.24 619	1.70 676	3.15 698	2.18 751	2.49 723	1.26 677	2.03 683	1.98 744	1.98 684	1.33 683	2.72 739	1.99 730	2.59 727	1.72 720	2.22 693	1.33 648	1.85 690	1.88 743	2.50 717	1.58 700

1w_stereo	2.05 687	2.32 624	1.35 645	3.74 727	2.01 739	2.73 738	1.42 694	1.88 675	1.93 742	2.03 689	1.28 680	2.71 735	1.99 730	2.72 736	1.72 720	2.20 691	1.32 641	1.87 694	1.86 737	2.45 711	1.54 694

zzzzzz3	2.07 688	5.00 715	1.93 707	2.28 660	1.66 702	2.19 698	1.66 703	2.18 692	1.67 701	2.19 701	1.66 708	2.18 695	1.67 694	2.18 695	1.66 703	2.15 680	1.85 699	2.05 703	1.59 705	2.05 681	1.59 701

noway2	2.07 688	4.96 712	1.92 704	2.28 660	1.66 702	2.20 701	1.66 703	2.19 695	1.66 698	2.19 701	1.65 705	2.19 698	1.68 696	2.18 695	1.65 700	2.15 680	1.86 703	2.06 707	1.59 705	2.06 685	1.60 703

LiteMatch*	2.07 688	1.30 521	5.73 773	6.28 761	0.79 586	1.33 658	0.80 582	1.30 653	1.02 616	1.33 657	0.84 592	1.33 662	0.97 590	1.28 660	1.04 608	6.05 772	5.89 768	1.28 669	0.76 585	1.28 651	0.88 585

noway7	2.08 691	5.18 722	1.92 704	2.27 655	1.66 702	2.18 696	1.66 703	2.17 691	1.66 698	2.18 698	1.65 705	2.18 695	1.66 688	2.17 694	1.66 703	2.15 680	1.85 699	2.05 703	1.60 708	2.05 681	1.60 703

zzzz4	2.08 691	5.22 726	1.93 707	2.27 655	1.66 702	2.19 698	1.66 703	2.18 692	1.67 701	2.18 698	1.66 708	2.18 695	1.66 688	2.18 695	1.66 703	2.15 680	1.84 694	2.05 703	1.60 708	2.05 681	1.60 703

zzzz2	2.08 691	4.92 711	1.93 707	2.30 663	1.67 706	2.19 698	1.66 703	2.20 698	1.67 701	2.20 704	1.68 715	2.21 702	1.66 688	2.20 700	1.68 712	2.17 686	1.84 694	2.07 709	1.62 718	2.05 681	1.61 708

monster_256*512	2.09 694	5.21 725	1.98 720	2.30 663	1.67 706	2.18 696	1.66 703	2.20 698	1.67 701	2.19 701	1.67 710	2.19 698	1.66 688	2.19 698	1.66 703	2.15 680	1.86 703	2.05 703	1.60 708	2.06 685	1.61 708

zzz1	2.09 694	4.97 713	1.93 707	2.30 663	1.68 710	2.21 704	1.68 711	2.21 701	1.68 706	2.21 706	1.67 710	2.21 702	1.68 696	2.21 703	1.69 715	2.17 686	1.85 699	2.08 713	1.61 712	2.06 685	1.61 708

zzzzzzz1	2.10 696	5.20 724	1.93 707	2.38 673	1.68 710	2.20 701	1.67 709	2.20 698	1.68 706	2.20 704	1.67 710	2.20 701	1.68 696	2.20 700	1.67 711	2.24 695	1.86 703	2.06 707	1.61 712	2.06 685	1.62 714

GELT-Stereo	2.10 696	5.33 733	1.94 715	2.37 671	1.68 710	2.21 704	1.69 715	2.19 695	1.67 701	2.18 698	1.67 710	2.19 698	1.66 688	2.19 698	1.66 703	2.23 694	1.83 693	2.07 709	1.61 712	2.04 680	1.61 708

noway1	2.10 696	5.26 730	1.93 707	2.31 666	1.69 715	2.21 704	1.67 709	2.19 695	1.68 706	2.21 706	1.68 715	2.21 702	1.67 694	2.20 700	1.66 703	2.15 680	1.84 694	2.07 709	1.61 712	2.07 689	1.61 708

sCroCo_RVC	2.10 696	2.76 657	1.92 704	2.78 690	1.39 689	2.73 738	1.41 692	2.73 735	1.40 691	2.77 744	1.41 692	2.74 741	1.40 680	2.74 739	1.40 690	2.72 726	1.42 660	2.72 742	1.44 695	2.79 729	1.42 691

noway4	2.11 700	5.14 720	1.93 707	2.37 671	1.69 715	2.20 701	1.68 711	2.22 703	1.68 706	2.21 706	1.69 719	2.23 706	1.68 696	2.22 705	1.66 703	2.24 695	1.84 694	2.09 718	1.63 721	2.09 694	1.62 714

MoCha-V2	2.11 700	26.97 795	0.78 539	0.92 500	0.77 583	0.96 566	0.72 571	0.90 551	0.72 574	0.94 566	0.70 565	0.90 563	0.71 566	0.91 562	0.71 566	0.85 528	0.71 530	0.88 570	0.69 571	0.87 544	0.67 548

noway3	2.12 702	5.22 726	1.93 707	2.39 674	1.70 720	2.23 709	1.70 717	2.22 703	1.70 714	2.22 710	1.70 721	2.23 706	1.69 703	2.22 705	1.71 717	2.28 701	1.86 703	2.08 713	1.63 721	2.09 694	1.63 717

FBW_ROB	2.12 702	2.46 639	1.77 681	2.49 679	1.79 726	2.38 717	1.83 722	2.46 720	1.78 726	2.48 725	1.97 740	2.40 717	1.78 713	2.42 721	1.83 730	2.31 706	1.85 699	2.38 729	1.82 736	2.35 705	1.84 730

MonStereo	2.17 704	2.41 635	1.49 667	2.67 684	1.67 706	2.60 732	2.04 742	2.32 713	1.76 724	2.44 722	1.68 715	2.50 720	1.69 703	2.38 716	1.80 729	2.28 701	1.78 689	2.63 741	2.14 746	3.47 734	1.68 722

asda	2.17 704	2.54 640	1.81 684	3.47 715	1.78 725	2.50 725	1.86 727	2.61 727	1.68 706	2.61 729	1.83 725	2.37 716	1.73 708	2.44 722	1.88 738	2.51 719	1.84 694	2.34 726	1.62 718	2.23 698	1.77 729

asd	2.18 706	2.77 659	1.58 670	3.59 720	2.00 738	2.58 731	1.85 726	2.39 718	1.71 716	2.47 724	1.97 740	2.59 729	1.61 686	2.56 725	1.79 728	2.51 719	1.99 711	2.11 719	1.62 718	2.36 706	1.60 703

qwe	2.18 706	2.60 643	1.58 670	3.83 728	1.90 736	2.53 727	1.90 733	2.48 721	1.73 721	2.37 720	1.92 736	2.53 722	1.68 696	2.56 725	1.83 730	2.52 721	1.87 707	2.07 709	1.68 727	2.32 704	1.71 723

monsters	2.18 706	2.41 635	1.96 719	3.47 715	2.03 743	2.53 727	1.64 702	2.48 721	1.73 721	2.40 721	1.50 695	2.62 730	1.94 725	2.59 727	1.94 740	2.44 714	1.57 672	2.28 722	1.87 738	2.42 708	1.86 732

AIO_rvc	2.18 706	2.34 629	1.87 699	2.32 668	1.94 737	2.40 718	1.89 732	2.37 716	2.07 749	2.52 727	1.95 739	2.44 719	1.99 730	2.41 719	1.89 739	2.32 707	2.09 720	2.24 720	2.18 747	2.21 697	2.23 741

HUF	2.18 706	2.30 622	1.99 724	2.34 670	2.02 742	2.41 719	2.06 743	2.38 717	1.89 740	2.36 719	1.85 726	2.56 727	1.98 728	2.31 714	1.97 742	2.30 705	2.03 719	2.30 723	2.11 745	2.23 698	2.16 739

AIO_test	2.18 706	2.09 606	2.04 725	2.42 676	2.01 739	2.47 721	1.94 734	2.34 715	2.03 748	2.56 728	1.94 737	2.43 718	1.94 725	2.41 719	1.87 736	2.39 712	2.10 721	2.35 728	1.91 744	2.25 700	2.19 740

monsterstereo	2.20 712	2.33 625	1.95 717	3.65 722	2.07 744	2.49 723	1.61 700	2.48 721	1.83 731	2.45 723	1.61 703	2.67 734	1.86 716	2.64 729	1.94 740	2.48 718	1.66 682	2.34 726	1.68 727	2.40 707	1.86 732

LG-G_1	2.22 713	2.71 651	1.89 700	2.77 687	1.87 734	2.75 740	1.87 730	2.76 737	1.87 737	2.75 739	1.87 729	2.76 742	1.87 718	2.75 740	1.86 733	2.47 716	1.58 673	2.45 733	1.57 700	2.45 711	1.57 698

LG-G	2.22 713	2.71 651	1.89 700	2.77 687	1.87 734	2.75 740	1.87 730	2.76 737	1.87 737	2.75 739	1.87 729	2.76 742	1.87 718	2.75 740	1.86 733	2.47 716	1.58 673	2.45 733	1.57 700	2.45 711	1.57 698

LGtest1	2.22 713	2.70 649	1.89 700	2.76 686	1.86 730	2.75 740	1.86 727	2.75 736	1.86 733	2.75 739	1.86 727	2.77 744	1.87 718	2.75 740	1.86 733	2.46 715	1.58 673	2.45 733	1.56 699	2.45 711	1.56 696

RAStereo	2.23 716	3.64 681	0.76 535	3.65 722	0.86 593	3.66 753	0.76 576	3.67 753	0.81 590	3.66 750	0.76 580	3.66 752	0.77 574	3.68 752	0.77 577	3.68 737	0.77 539	3.69 752	0.77 587	3.70 736	0.77 575

UDGNet	2.23 716	5.40 737	1.72 679	2.48 678	1.69 715	2.51 726	1.69 715	2.51 724	1.72 720	2.50 726	1.69 719	2.52 721	1.69 703	2.50 723	1.68 712	2.41 713	1.70 685	2.42 731	1.69 729	2.42 708	1.64 719

NCCL2	2.28 718	2.27 620	2.28 727	2.28 660	2.28 752	2.27 711	2.29 747	2.28 706	2.28 750	2.27 713	2.28 752	2.28 708	2.27 738	2.27 711	2.28 751	2.28 701	2.28 726	2.27 721	2.29 751	2.27 701	2.29 742

Abc-Net	2.32 719	24.75 787	1.14 579	1.17 543	1.17 627	1.11 596	1.15 620	1.17 590	1.21 676	1.08 590	1.16 623	1.12 603	1.14 610	1.09 596	1.17 623	1.09 561	1.16 586	1.17 612	1.17 625	1.16 588	1.11 612
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 720	25.00 788	1.13 578	1.15 537	1.15 622	1.10 593	1.15 620	1.15 585	1.15 623	1.12 597	1.15 620	1.09 596	1.13 607	1.10 598	1.15 617	1.11 568	1.09 576	1.16 608	1.12 620	1.16 588	1.17 623

stereogan	2.33 720	24.38 786	1.18 585	1.18 544	1.18 630	1.14 599	1.18 624	1.19 593	1.19 630	1.14 601	1.18 627	1.14 604	1.18 616	1.14 603	1.18 624	1.14 572	1.14 584	1.19 617	1.19 626	1.15 586	1.19 627

RGC	2.36 722	25.48 789	1.19 587	1.15 537	1.15 622	1.10 593	1.16 622	1.17 590	1.16 624	1.12 597	1.16 623	1.11 602	1.13 607	1.09 596	1.18 624	1.10 563	1.15 585	1.16 608	1.12 620	1.14 583	1.12 614

NCC-stereo	2.36 722	25.52 790	1.17 583	1.15 537	1.17 627	1.11 596	1.11 615	1.15 585	1.16 624	1.10 591	1.16 623	1.10 598	1.15 611	1.14 603	1.13 615	1.09 561	1.11 580	1.15 607	1.16 624	1.17 593	1.17 623

AF-Net	2.37 724	25.71 791	1.17 583	1.13 533	1.15 622	1.15 600	1.18 624	1.19 593	1.16 624	1.10 591	1.15 620	1.10 598	1.18 616	1.12 602	1.15 617	1.10 563	1.10 579	1.17 612	1.15 622	1.16 588	1.12 614

Nwc_Net	2.37 724	25.95 792	1.15 581	1.14 534	1.15 622	1.08 590	1.14 618	1.17 590	1.16 624	1.14 601	1.15 620	1.08 594	1.15 611	1.11 600	1.14 616	1.10 563	1.11 580	1.16 608	1.09 619	1.16 588	1.15 619

CFNet_RVC	2.38 726	8.71 762	0.38 349	9.33 777	0.42 490	0.56 503	0.42 480	0.60 505	0.38 450	0.62 515	0.42 483	0.56 507	7.29 787	0.62 511	0.42 475	0.53 444	0.37 384	0.49 492	0.34 439	8.30 784	6.87 790

testmc14	2.43 727	10.48 775	8.02 785	8.93 776	0.31 398	0.44 430	0.30 341	0.42 380	0.30 350	0.42 374	0.30 354	0.42 389	0.30 350	0.42 383	0.30 340	8.88 787	6.99 777	0.41 441	0.28 372	0.39 400	0.28 360

edge stereo	2.43 727	27.07 796	1.14 579	1.06 525	1.14 620	1.08 590	1.17 623	1.16 588	1.14 622	1.10 591	1.16 623	1.09 596	1.16 615	1.10 598	1.16 621	1.10 563	1.11 580	1.16 608	1.19 626	1.13 582	1.11 612

FAT-Stereo	2.46 729	26.05 793	1.23 639	1.23 593	1.22 681	1.20 602	1.24 674	1.23 645	1.23 678	1.19 605	1.22 674	1.21 654	1.24 666	1.20 608	1.24 675	1.21 623	1.17 589	1.22 665	1.25 679	1.20 598	1.24 677

MCSU-Stereo	2.48 730	10.56 776	8.50 787	9.47 780	0.31 398	0.43 395	0.30 341	0.42 380	0.30 350	0.42 374	0.30 354	0.42 389	0.30 350	0.41 369	0.30 340	8.86 786	6.93 776	0.40 423	0.29 387	0.39 400	0.28 360

S-Stereo	2.51 731	26.86 794	1.23 639	1.22 591	1.22 681	1.24 650	1.25 675	1.22 643	1.24 679	1.21 651	1.24 676	1.19 608	1.27 668	1.19 607	1.24 675	1.19 575	1.20 591	1.25 667	1.19 626	1.24 647	1.23 676

Anonymous3	2.55 732	3.26 675	1.65 673	3.28 705	1.63 700	3.24 747	1.68 711	3.27 746	1.66 698	3.28 747	1.67 710	3.25 748	1.66 688	3.27 746	1.64 699	3.26 732	1.65 681	3.30 746	1.65 723	4.95 766	1.65 721

DNSM	2.56 733	4.43 703	3.08 750	4.09 730	1.86 730	2.66 734	1.86 727	2.66 728	1.87 737	2.66 731	1.86 727	2.66 733	1.86 716	2.66 732	1.87 736	3.82 739	2.94 734	2.42 731	1.73 733	2.42 708	1.73 727

MIF-Stereo (partial)	2.58 734	3.31 676	0.66 503	3.18 700	0.66 556	3.18 746	0.66 541	3.21 745	0.67 547	3.19 746	0.66 549	3.19 747	0.66 543	3.31 748	0.68 547	5.09 764	1.79 691	8.23 791	1.67 725	6.18 775	1.38 689

MSMDNet	2.65 735	10.14 773	0.33 315	9.74 781	0.32 412	0.87 555	0.33 410	2.95 743	0.68 553	0.49 461	0.34 426	0.49 468	5.70 782	0.49 466	0.33 406	0.42 367	9.57 784	0.41 441	0.31 416	8.36 785	0.65 543

pcwnet_v2	2.66 736	9.89 771	0.33 315	9.89 782	0.32 412	0.50 479	0.32 399	0.49 458	0.33 418	0.49 461	0.34 426	0.49 468	8.76 789	0.48 459	0.33 406	0.41 353	9.58 785	0.40 423	0.29 387	9.01 788	0.63 535

CFNet_pseudo	2.67 737	9.36 767	0.32 310	10.99 787	0.33 425	0.85 552	0.33 410	0.49 458	0.33 418	0.49 461	0.32 409	0.49 468	7.26 786	0.49 466	0.33 406	0.41 353	9.62 786	0.41 441	0.29 387	10.03 792	0.29 369

TestStereo_HL2	2.73 738	0.41 252	11.06 788	14.13 790	0.30 350	0.44 430	0.28 318	0.43 388	0.29 335	0.43 381	0.28 324	0.43 398	0.29 341	0.43 390	0.28 314	13.51 791	10.37 791	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 332

CFNet_ucs	2.73 738	9.64 769	0.33 315	9.92 783	0.32 412	0.49 470	0.33 410	0.49 458	0.33 418	0.49 461	0.33 418	0.49 468	8.98 790	0.48 459	0.33 406	0.41 353	9.96 789	0.40 423	0.29 387	10.12 793	0.54 514

UCFNet_RVC	2.75 740	10.06 772	0.29 279	10.31 786	0.29 338	0.42 388	0.29 333	0.43 388	0.29 335	0.42 374	0.29 339	0.42 389	9.87 792	0.43 390	0.29 330	0.36 308	9.84 788	0.36 354	0.26 312	9.77 791	0.26 293

TestStereo_HL3	2.76 741	0.41 252	11.46 791	14.11 789	0.30 350	0.45 444	0.29 333	0.43 388	0.29 335	0.43 381	0.29 339	0.43 398	0.28 329	0.44 421	0.30 340	13.57 792	10.32 790	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 332

GGDA	2.76 741	0.41 252	11.34 790	14.28 791	0.30 350	0.44 430	0.29 333	0.43 388	0.29 335	0.43 381	0.28 324	0.43 398	0.28 329	0.43 390	0.29 330	13.45 790	10.57 792	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 332

TestStereo-Hl	2.78 743	0.42 264	11.23 789	14.38 792	0.30 350	0.44 430	0.30 341	0.43 388	0.28 325	0.43 381	0.29 339	0.44 434	0.29 341	0.44 421	0.29 330	13.64 793	10.73 793	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 332

ccs_rob	2.79 744	10.17 774	0.32 310	10.00 784	0.33 425	0.49 470	0.33 410	1.90 677	0.32 408	0.51 483	0.33 418	0.49 468	9.24 791	0.49 466	0.33 406	0.41 353	9.82 787	0.41 441	0.28 372	9.34 789	0.29 369

PCWNet_CMD	2.80 745	9.82 770	0.32 310	10.09 785	0.32 412	0.49 470	0.33 410	3.34 748	0.33 418	0.49 461	0.33 418	0.49 468	8.73 788	0.48 459	0.33 406	0.41 353	9.22 783	0.42 457	0.29 387	9.55 790	0.31 394

NLSM1	2.93 746	3.24 674	2.57 735	4.04 729	2.66 755	3.30 749	2.55 750	3.29 747	2.55 752	3.35 749	2.48 754	3.28 749	2.47 740	3.34 749	2.49 752	3.26 732	2.55 732	3.13 744	2.57 754	3.00 731	2.46 749

StereoVision	3.15 747	5.00 715	0.89 551	4.83 747	1.00 606	3.93 754	1.27 678	6.37 783	1.34 684	5.67 783	1.26 678	5.84 785	1.27 668	5.03 780	1.24 675	5.10 765	1.09 576	4.61 765	0.57 540	5.62 773	1.12 614

MaDis-Stereo	3.19 748	6.02 748	1.12 576	5.61 757	1.16 626	5.43 781	1.02 611	5.15 780	0.70 566	5.43 780	1.21 673	5.03 782	0.97 590	4.85 774	0.99 600	4.53 746	1.16 586	5.53 781	1.25 679	5.37 771	1.30 680

sAnonymous2	3.31 749	2.63 644	1.38 657	3.71 724	1.86 730	4.70 773	1.11 615	4.82 776	2.72 754	5.45 781	1.98 746	4.59 767	2.64 741	2.65 730	6.21 787	4.37 742	1.08 574	5.16 779	2.24 749	4.52 748	2.39 747

CroCo_RVC	3.31 749	2.63 644	1.38 657	3.71 724	1.86 730	4.70 773	1.11 615	4.82 776	2.72 754	5.45 781	1.98 746	4.59 767	2.64 741	2.65 730	6.21 787	4.37 742	1.08 574	5.16 779	2.24 749	4.52 748	2.39 747

DPSNet	3.66 751	3.60 680	3.62 759	3.63 721	3.64 777	3.65 752	3.65 776	3.66 752	3.67 773	3.67 751	3.65 774	3.67 753	3.66 762	3.66 751	3.68 771	3.68 737	3.66 753	3.67 751	3.68 777	3.67 735	3.67 775

NLCSM	3.67 752	4.08 695	3.19 755	4.80 746	3.26 770	3.99 757	3.24 771	4.25 759	3.18 769	4.09 755	3.27 769	4.14 758	3.18 757	4.13 757	3.28 767	4.06 740	3.10 743	3.85 756	3.14 768	3.91 741	3.27 771

STTStereo	3.73 753	30.40 800	2.37 731	2.39 674	2.31 754	2.35 716	2.33 748	2.29 708	2.42 751	2.32 718	2.34 753	2.33 712	2.36 739	2.30 713	2.27 750	2.35 709	2.22 725	2.31 724	2.22 748	2.29 703	2.34 746

rvit_105_1	3.83 754	5.22 726	3.01 740	4.53 734	3.01 758	4.51 761	3.01 756	4.56 763	3.04 757	4.53 762	3.03 758	4.55 765	3.03 745	4.56 763	3.04 754	4.57 748	3.05 736	4.57 760	3.05 759	4.57 750	3.05 756

rvit_stereo_0081	3.83 754	5.23 729	3.01 740	4.53 734	3.03 760	4.55 767	3.02 757	4.56 763	3.04 757	4.52 760	3.02 756	4.54 763	3.03 745	4.56 763	3.04 754	4.57 748	3.05 736	4.57 760	3.05 759	4.58 751	3.05 756

rvit_stereo_0081_aga	3.86 756	5.33 733	3.02 743	4.55 740	3.04 764	4.54 763	3.02 757	4.64 770	3.06 761	4.54 764	3.04 760	4.62 772	3.08 752	4.62 769	3.07 759	4.58 751	3.06 740	4.60 764	3.08 763	4.63 754	3.07 760

rvit_stereo_0082	3.86 756	5.82 746	3.01 740	4.53 734	3.03 760	4.54 763	3.02 757	4.56 763	3.04 757	4.53 762	3.02 756	4.55 765	3.04 748	4.57 766	3.05 756	4.57 748	3.05 736	4.58 762	3.05 759	4.58 751	3.06 759

rvit_0105_6	3.87 758	5.73 745	3.10 751	4.69 744	3.12 768	4.54 763	3.02 757	4.56 763	3.04 757	4.54 764	3.03 758	4.54 763	3.04 748	4.56 763	3.05 756	4.58 751	3.05 736	4.58 762	3.05 759	4.58 751	3.05 756

rvit_stereo_0080	3.89 759	5.70 743	3.04 745	4.54 737	3.03 760	4.56 768	3.05 763	4.60 767	3.07 762	4.58 767	3.06 761	4.59 767	3.06 750	4.61 767	3.08 760	4.63 753	3.09 741	4.64 766	3.10 764	4.65 755	3.10 763

whm_eth	3.89 759	5.70 743	3.04 745	4.54 737	3.03 760	4.56 768	3.05 763	4.60 767	3.07 762	4.58 767	3.06 761	4.59 767	3.06 750	4.61 767	3.08 760	4.63 753	3.09 741	4.64 766	3.10 764	4.65 755	3.10 763

rvit_0105_4	3.91 761	5.47 741	3.02 743	4.54 737	3.02 759	4.54 763	3.03 761	4.75 773	3.17 768	4.57 766	3.06 761	4.61 771	3.16 756	4.65 770	3.09 762	4.66 755	3.11 744	4.68 769	3.18 770	4.81 761	3.16 768

rvit_0105_3	3.91 761	5.33 733	3.06 748	4.60 742	3.07 766	4.60 770	3.06 765	4.62 769	3.08 765	4.60 769	3.07 764	4.62 772	3.08 752	4.67 771	3.10 763	4.70 756	3.11 744	4.77 773	3.19 771	4.77 760	3.14 767

rvit_stereo_0083	3.92 763	5.30 732	3.06 748	4.61 743	3.09 767	4.67 772	3.08 766	4.66 771	3.09 766	4.62 770	3.10 766	4.66 775	3.11 754	4.67 771	3.16 765	4.72 758	3.16 747	4.77 773	3.11 766	4.66 757	3.11 765

rvit_stereo_ft	3.93 764	5.44 739	3.05 747	4.59 741	3.06 765	4.61 771	3.08 766	4.67 772	3.12 767	4.63 771	3.10 766	4.65 774	3.11 754	4.69 773	3.13 764	4.70 756	3.14 746	4.71 771	3.15 769	4.74 758	3.16 768

rvit_0105_5	4.10 765	5.40 737	3.13 754	4.71 745	3.15 769	4.72 775	3.10 768	4.90 778	3.27 770	4.69 772	3.16 768	4.84 779	3.25 758	4.96 777	3.34 768	5.05 763	3.39 752	5.10 778	3.40 772	5.11 768	3.42 772

MLG-Stereo_test1	4.25 766	5.34 736	3.61 758	5.31 753	3.63 776	5.23 779	3.57 774	5.38 781	3.65 772	5.23 778	3.47 771	4.76 776	3.74 765	4.85 774	3.71 772	4.96 760	3.18 749	4.71 771	2.92 756	4.86 764	2.90 753

MLG-Stereo_test3	4.26 767	4.85 709	3.95 762	5.35 754	3.60 775	4.75 776	3.76 777	5.49 782	3.71 774	5.39 779	3.69 775	4.82 778	3.66 762	4.85 774	3.73 775	4.93 759	3.19 750	4.69 770	2.99 758	4.84 763	2.98 755

MLG-Stereo_test2	4.28 768	5.46 740	3.69 760	4.86 749	3.72 778	5.58 782	3.42 772	4.81 775	3.77 778	4.85 774	3.72 776	5.55 784	3.63 761	5.58 781	3.53 770	4.41 745	3.28 751	4.99 777	2.95 757	4.75 759	3.13 766

RAFT+CT+SA	4.28 768	7.62 755	4.91 767	5.55 756	2.28 752	3.09 744	3.64 775	4.49 761	3.07 762	4.80 773	3.35 770	4.77 777	3.70 764	4.29 760	3.05 756	5.58 767	5.98 770	3.58 750	3.78 779	4.26 744	3.72 776

SA	4.33 770	7.35 752	6.85 779	5.96 759	4.09 782	3.59 751	3.15 769	3.82 754	2.64 753	3.91 752	3.85 777	3.57 751	2.72 743	3.13 745	4.03 778	7.09 780	6.86 775	3.57 749	3.12 767	3.85 737	3.51 774

Sa-1000	4.34 771	8.37 758	6.84 778	6.98 768	4.45 785	3.58 750	3.00 755	3.42 750	3.39 771	2.61 729	4.00 780	3.83 755	4.01 773	3.90 754	3.90 776	5.98 771	5.62 767	3.76 753	2.34 752	4.35 746	2.47 750

TestStereo1	4.60 772	8.41 759	6.44 776	6.86 766	3.79 779	3.97 755	3.78 778	3.99 756	3.74 775	3.97 753	3.52 772	3.94 756	3.58 759	3.98 755	3.72 773	6.82 777	6.50 773	3.76 753	3.66 775	3.90 738	3.74 778

SA-5K	4.60 772	8.41 759	6.44 776	6.86 766	3.79 779	3.97 755	3.78 778	3.99 756	3.74 775	3.97 753	3.52 772	3.94 756	3.58 759	3.98 755	3.72 773	6.82 777	6.50 773	3.76 753	3.66 775	3.90 738	3.74 778

DispFullNet	4.61 774	4.84 708	3.12 752	5.00 751	3.57 774	4.75 776	3.03 761	7.75 789	4.17 782	4.91 776	3.09 765	6.20 786	3.95 771	6.71 785	3.51 769	5.30 766	3.67 754	5.86 785	3.63 774	5.61 772	3.46 773

test_5	4.62 775	7.55 754	6.23 774	6.32 762	3.40 773	5.29 780	3.50 773	3.53 751	4.11 781	4.28 757	4.47 784	4.26 761	4.38 776	3.68 752	3.24 766	5.89 769	5.60 766	4.84 775	3.50 773	4.33 745	3.93 782

raft_robust	4.71 776	7.75 756	5.40 772	6.81 765	3.31 771	4.28 760	4.20 783	4.32 760	4.37 784	4.35 759	4.35 783	4.14 758	3.75 766	4.30 761	4.20 781	6.67 776	6.37 771	3.36 748	4.24 785	4.86 764	3.25 770

cross-raft	4.83 777	7.52 753	6.43 775	6.63 763	3.96 781	4.51 761	3.99 781	4.49 761	3.96 780	4.52 760	3.96 779	4.50 762	3.97 772	4.50 762	3.97 777	6.65 775	6.44 772	4.33 757	3.92 781	4.35 746	3.91 781

test_4	4.88 778	8.13 757	6.98 780	7.46 769	4.44 784	4.25 759	3.85 780	4.04 758	3.92 779	4.13 756	3.91 778	4.18 760	3.84 769	4.14 758	4.06 779	7.01 779	7.13 778	4.53 758	3.72 778	4.09 742	3.72 776

TestStereo	4.88 778	4.75 707	4.79 765	4.87 750	4.92 786	4.81 778	4.90 786	4.78 774	4.77 785	4.87 775	4.89 785	4.90 780	4.91 778	4.99 778	4.79 783	4.98 761	4.87 763	4.87 776	4.92 787	5.00 767	5.00 785

test_3	5.01 780	8.86 764	7.77 782	8.09 771	2.76 757	4.13 758	4.05 782	3.88 755	3.76 777	4.33 758	4.13 781	3.71 754	3.91 770	4.21 759	4.06 779	7.93 781	7.69 780	4.53 758	3.91 780	4.17 743	4.29 784

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 781	50.87 816	2.78 736	2.87 692	2.71 756	2.78 743	0.47 499	2.88 742	2.86 756	1.89 679	2.67 755	2.79 745	2.79 744	2.78 743	2.83 753	2.82 727	2.82 733	2.83 743	2.77 755	2.83 730	2.76 751
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	5.10 782	5.15 721	4.49 764	5.07 752	3.37 772	6.87 785	4.75 785	5.04 779	6.34 789	7.84 789	5.06 786	6.72 790	4.09 774	4.99 778	5.44 786	5.03 762	3.16 747	4.67 768	4.86 786	5.15 769	3.89 780

U	5.15 783	8.49 761	1.81 684	8.49 773	1.77 724	8.49 790	1.77 720	8.51 791	1.77 725	8.49 791	1.77 724	8.50 792	1.78 713	8.58 791	1.77 727	8.54 784	1.78 689	8.55 792	1.78 735	8.55 786	1.84 730

SGM-Forest	5.21 784	5.92 747	4.08 763	6.18 760	4.16 783	6.31 784	4.34 784	6.50 784	4.33 783	6.14 785	4.21 782	6.61 789	4.55 777	6.67 784	4.48 782	5.94 770	3.94 756	5.85 784	4.03 783	5.79 774	4.17 783
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 785	9.16 766	8.03 786	8.09 771	5.62 789	6.11 783	6.35 789	6.85 786	4.94 786	6.08 784	6.29 791	4.98 781	6.43 783	6.22 782	6.36 789	6.16 773	7.47 779	5.82 783	5.44 790	7.11 780	5.68 788

rvit_stereo_0075_2	6.64 786	8.80 763	5.25 769	7.89 770	5.27 788	7.90 789	5.27 787	7.92 790	5.28 787	7.91 790	5.29 788	7.93 791	5.27 779	7.92 790	5.28 784	7.93 781	5.28 765	7.93 790	5.29 789	7.93 783	5.28 787

RAFT	6.73 787	9.36 767	7.40 781	8.51 774	6.55 790	6.88 786	6.60 790	6.79 785	6.60 790	6.80 786	6.72 792	5.31 783	5.50 781	6.61 783	6.61 790	8.42 783	5.89 768	5.73 782	5.45 791	6.61 776	6.24 789

SGM+DAISY	7.06 788	9.15 765	5.38 771	8.84 775	5.18 787	8.80 791	5.31 788	8.79 792	5.28 787	8.89 792	5.20 787	8.93 793	5.33 780	8.95 792	5.36 785	8.70 785	5.21 764	8.74 793	5.20 788	8.89 787	5.15 786

test-v	7.53 789	11.89 777	7.98 783	9.36 778	7.14 791	7.06 787	7.09 791	7.37 787	6.91 791	7.29 787	5.71 789	6.45 787	6.93 784	6.73 786	7.27 791	8.93 788	7.85 781	6.98 788	6.80 792	7.56 781	7.34 791

test-2	7.53 789	11.89 777	7.98 783	9.36 778	7.14 791	7.06 787	7.09 791	7.37 787	6.91 791	7.29 787	5.71 789	6.45 787	6.93 784	6.73 786	7.27 791	8.93 788	7.85 781	6.98 788	6.80 792	7.56 781	7.34 791

PA-Net	11.80 791	223.51 823	0.62 490	0.59 433	0.71 568	0.59 511	0.73 572	0.67 518	0.73 577	0.55 499	0.61 541	0.60 515	0.74 569	0.63 516	0.73 569	0.66 482	0.60 496	0.69 537	0.66 561	0.72 516	0.65 543
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 792	23.00 785	15.00 792	23.00 799	15.00 793	24.00 798	16.00 793	24.00 799	16.00 793	22.00 799	15.00 793	23.00 800	16.00 793	23.00 799	15.00 793	22.00 800	15.00 794	22.00 800	15.00 794	22.00 800	15.00 793

rafts_anoy	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794

raft+_RVC	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794

raftrobust	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794

CasAABBNet	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794

RALCasStereoNet	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794

RALAANet	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794

111	30.40 799	30.94 801	29.72 804	32.61 800	30.02 805	33.57 799	30.47 805	31.50 800	29.39 805	30.98 800	29.11 805	29.78 801	30.39 808	29.45 800	30.76 808	30.08 801	29.02 806	29.92 801	30.32 809	29.86 801	30.17 805

PM Cens cmp D40	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 800	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 800

PM Graph cmp D40	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 800	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 800

PatchMatch Cens Cmp	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 800	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 800

PatchMatch Graph Cmp	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 800	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 800

WCMA_ROB	31.10 804	35.43 805	27.12 803	39.51 817	23.10 800	38.78 816	25.30 804	37.49 817	25.39 804	37.29 816	27.02 804	38.52 818	26.48 804	37.80 816	26.44 804	36.28 808	22.65 801	33.90 805	22.30 801	37.10 815	24.18 804

DCANet-4	35.22 805	34.54 802	35.08 810	33.58 804	35.47 812	34.55 800	35.53 812	36.08 806	35.85 809	35.92 806	35.77 811	35.18 807	35.48 810	35.39 806	37.15 815	34.55 807	33.92 810	35.02 808	34.90 811	35.79 805	34.74 812

ADStereo(finetuned)	36.13 806	36.63 806	38.07 815	36.97 805	33.25 809	35.91 804	34.45 809	36.36 807	32.99 806	38.14 817	36.71 812	36.69 808	34.13 809	38.57 817	40.79 816	37.60 818	36.58 813	35.90 809	33.36 810	35.42 804	34.04 809

fast-reg	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 813	37.00 808	37.00 810	37.00 807	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 807	37.00 811	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 813

Reg-Stereo(zero)	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 813	37.00 808	37.00 810	37.00 807	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 807	37.00 811	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 813

FLISNet	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 813	37.00 808	37.00 810	37.00 807	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 807	37.00 811	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 813

CoSv	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 813	37.00 808	37.00 810	37.00 807	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 807	37.00 811	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 813

MDST_ROB	69.83 811	87.70 817	41.95 816	113.75 820	65.62 819	75.05 817	55.25 818	75.64 819	45.04 814	71.61 818	41.75 817	72.81 819	44.06 815	68.38 818	44.63 817	101.89 821	59.57 820	107.10 821	61.05 820	104.38 818	59.38 819

NOSS_ROB	102.95 812	153.00 821	121.00 819	51.00 818	44.00 817	165.00 820	127.00 819	153.00 820	119.00 816	164.00 821	125.00 819	168.00 822	120.00 817	153.00 820	117.00 819	49.00 819	44.00 818	49.00 819	44.00 818	49.00 816	44.00 817

CBMV	128.50 813	1422.70 829	53.10 817	79.50 819	51.30 818	77.30 818	49.70 817	74.00 818	48.20 815	77.20 819	48.80 818	73.90 820	48.00 816	73.80 819	48.80 818	70.40 820	45.10 819	68.90 820	46.10 819	68.20 817	45.00 818
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 814	171.00 822	160.68 822	162.58 821	160.59 821	164.01 819	160.35 821	158.51 821	158.56 818	158.34 820	160.12 821	158.56 821	159.92 819	157.26 821	158.94 821	154.38 822	158.36 821	155.75 822	159.13 823	153.67 819	154.07 821
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	189.29 815	560.34 826	182.58 823	229.00 823	135.68 820	197.79 821	135.52 820	197.80 822	135.44 817	197.75 822	135.49 820	197.90 823	135.51 818	197.84 822	135.75 820	217.37 824	171.11 822	183.74 823	127.67 822	183.56 820	127.88 820

AE-Stereo	201.80 816	123.00 818	115.00 818	219.00 822	218.00 823	223.00 822	244.00 823	217.00 823	236.00 820	202.00 823	203.00 822	205.00 824	208.00 820	225.00 823	204.00 822	210.00 823	198.00 823	197.00 824	184.00 824	204.00 821	201.00 822

MGS-Stereo	239.45 817	123.00 818	135.00 820	266.00 824	286.00 824	277.00 823	305.00 824	271.00 824	242.00 821	274.00 824	279.00 824	255.00 825	270.00 822	268.00 824	297.00 824	221.00 825	247.00 825	216.00 825	123.00 821	217.00 822	217.00 824

EGLCR-Stereo	246.90 818	129.00 820	139.00 821	266.00 824	286.00 824	277.00 823	305.00 824	271.00 824	242.00 821	274.00 824	279.00 824	255.00 825	270.00 822	268.00 824	297.00 824	230.00 826	247.00 825	216.00 825	223.00 826	237.00 823	227.00 825

DLCB_ROB	284.23 819	354.61 824	207.27 824	363.24 826	206.46 822	364.72 825	210.41 822	364.72 826	210.41 819	364.81 826	208.64 823	364.81 827	208.64 821	364.72 826	210.41 823	354.70 827	205.53 824	354.70 827	205.53 825	354.70 824	205.53 823

LE_ROB	396.57 820	471.28 825	329.84 825	471.48 827	308.15 826	526.83 826	322.10 826	488.15 827	323.76 823	495.46 827	317.97 826	497.17 828	320.10 824	481.62 827	326.76 826	462.71 828	298.97 827	466.16 828	285.98 827	447.62 825	289.21 826

SGM-ForestM	596.69 821	677.77 827	444.52 826	699.85 828	517.25 827	732.94 827	488.29 827	770.79 828	460.11 824	750.81 828	487.98 827	792.79 829	499.41 825	730.90 828	475.81 827	720.03 829	491.16 828	663.96 829	418.60 828	674.76 826	436.05 827

CBMV_ROB	818.48 822	913.88 828	709.52 827	862.84 829	597.78 828	1073.99 828	700.52 828	1015.66 829	702.59 825	1115.65 829	760.02 828	1130.24 830	721.57 826	1037.41 829	692.65 828	814.05 830	564.29 829	843.28 830	595.31 829	915.51 827	602.92 828

tt	500032.53 823	34.60 803	29.72 804	37.47 815	34.41 810	36.85 805	35.22 810	34.71 804	33.55 807	34.50 801	35.43 809	33.81 805	10000000.00 827	33.57 804	33.13 809	33.68 805	35.00 811	34.03 806	35.26 812	30.96 802	34.63 810

DCANet	500032.53 823	34.60 803	29.72 804	37.47 815	34.41 810	36.85 805	35.22 810	34.71 804	33.55 807	34.50 801	35.43 809	33.81 805	10000000.00 827	33.57 804	33.13 809	33.68 805	35.00 811	34.03 806	35.26 812	30.96 802	34.63 810

fff	1000028.16 825	29.62 797	29.72 804	32.61 800	30.02 805	35.13 801	31.83 806	32.07 801	10000000.00 826	35.27 803	29.82 806	32.45 802	30.15 805	32.35 801	30.09 805	31.04 802	29.55 807	30.64 802	30.14 806	10000000.00 828	30.77 806

csc	1000028.16 825	29.62 797	29.72 804	32.61 800	30.02 805	35.13 801	31.83 806	32.07 801	10000000.00 826	35.27 803	29.82 806	32.45 802	30.15 805	32.35 801	30.09 805	31.04 802	29.55 807	30.64 802	30.14 806	10000000.00 828	30.77 806

cscssc	1000028.16 825	29.62 797	29.72 804	32.61 800	30.02 805	35.13 801	31.83 806	32.07 801	10000000.00 826	35.27 803	29.82 806	32.45 802	30.15 805	32.35 801	30.09 805	31.04 802	29.55 807	30.64 802	30.14 806	10000000.00 828	30.77 806

111111	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 826	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 829

SGD-Stereo	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 826	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 829

IGEV-Stereo++	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 826	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 829

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DIP-Stereo	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 826	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 829
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 807		37.00 806		37.00 807		37.00 808		37.00 807		37.00 809		37.00 807		37.00 809		37.00 810		37.00 806

GS-Stereo							0.38 450	0.50 467	0.38 450	0.50 474	0.38 452	0.50 482	3.79 767	0.50 474	0.38 442	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.35 428

FADE		0.06 79		0.09 87	0.10 166							0.05 113				0.15 157	0.10 110	0.17 228	0.13 227	0.11 167

Low-res two-view benchmark