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	0.14 122	0.00 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 67	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 70	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 89	0.08 82	0.09 76	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 77	0.08 84	0.03 41	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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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	0.73 424	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

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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 80	0.07 80	0.07 67	0.07 136	0.08 127	0.06 132	0.08 129	0.07 136	0.08 128	0.07 137	0.08 129	0.06 129	0.07 126	0.07 127	0.08 77	0.07 81	0.07 121	0.07 130	0.06 118	0.06 126

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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
ADCMid	0.08 72	0.02 12	0.02 15	1.01 440	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	0.09 134	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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xxx	0.09 75	1.01 343	0.10 92	0.10 81	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 90	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

SepStereo	0.09 75	0.09 89	0.10 92	0.09 76	0.09 140	0.09 135	0.09 139	0.10 136	0.08 140	0.10 137	0.09 141	0.09 137	0.09 139	0.09 135	0.08 129	0.09 85	0.08 84	0.09 132	0.08 134	0.09 137	0.08 132

APVNet	0.09 75	0.05 66	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.90 499	0.06 116	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	0.05 113	0.05 117

ADCS	0.09 75	0.02 12	0.04 64	0.90 416	0.06 134	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 156	0.36 352	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

zh-sn7	0.10 90	0.98 325	0.14 148	0.15 132	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	0.15 140	0.13 159	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 90	1.05 353	0.12 123	0.12 106	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	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 90	1.05 353	0.12 123	0.12 106	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	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 90	1.05 353	0.12 123	0.12 106	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	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample5	0.10 90	1.07 357	0.11 112	0.10 81	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 90	0.10 99	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

test_sample4	0.10 90	1.03 349	0.12 123	0.10 81	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	0.13 126	0.13 159	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet	0.10 90	1.07 357	0.11 112	0.10 81	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 90	0.10 99	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

1111x	0.10 90	1.14 365	0.13 143	0.14 122	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	0.13 126	0.11 122	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

AnonymousM	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 136	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 139	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

222	0.10 90	0.99 332	0.12 123	0.13 118	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	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

test_xeample	0.10 90	1.09 359	0.13 143	0.12 106	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	0.14 133	0.14 163	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PVD	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 136	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 139	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

SHD	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 136	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 139	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

SAMSARA	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 136	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 139	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

XQC	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 136	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 139	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

RTSC	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 136	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 139	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

RTS	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 136	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 139	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

RTSA	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 136	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 139	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

MADNet+	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 136	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 139	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

MADNet++	0.10 90	0.10 93	0.10 92	0.10 81	0.10 147	0.10 137	0.10 144	0.10 136	0.10 144	0.10 137	0.10 145	0.10 140	0.10 143	0.10 139	0.10 140	0.10 90	0.10 99	0.10 133	0.10 143	0.10 138	0.10 140

ADCPNet	0.10 90	0.03 31	0.04 64	1.27 515	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	0.08 129	0.04 97	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ISRNet	0.11 111	0.05 66	0.36 282	0.24 182	0.07 136	0.13 152	0.05 115	0.06 116	0.05 119	0.05 112	0.05 122	0.13 154	0.05 112	0.05 103	0.09 134	0.24 202	0.20 200	0.10 133	0.05 118	0.06 118	0.13 173

JetRed	0.11 111	0.12 106	0.11 112	0.11 98	0.11 163	0.11 148	0.14 176	0.11 148	0.11 159	0.12 151	0.11 159	0.11 150	0.11 156	0.11 150	0.11 152	0.11 105	0.16 169	0.11 144	0.11 155	0.11 148	0.11 153

JetBlue	0.11 111	0.11 104	0.12 123	0.13 118	0.14 182	0.11 148	0.11 157	0.11 148	0.11 159	0.11 149	0.11 159	0.11 150	0.11 156	0.12 154	0.12 164	0.11 105	0.11 122	0.11 144	0.11 155	0.11 148	0.11 153

x	0.11 111	1.15 368	0.15 164	0.14 122	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	0.14 133	0.15 166	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 111	0.44 216	0.33 259	0.39 238	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	0.39 282	0.36 323	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

xxxx	0.11 111	1.16 370	0.16 168	0.12 106	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	0.13 126	0.16 169	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 111	0.03 31	0.03 39	1.60 542	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	0.11 111	0.03 31	0.03 39	1.60 542	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	0.11 111	0.02 12	0.02 15	1.62 545	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	0.06 110	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

zh-mn7	0.12 120	1.14 365	0.17 175	0.20 160	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	0.18 167	0.16 169	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_L	0.12 120	0.14 114	0.10 92	0.15 132	0.10 147	0.14 153	0.10 144	0.14 154	0.10 144	0.15 159	0.10 145	0.14 155	0.10 143	0.14 156	0.10 140	0.13 126	0.10 99	0.13 151	0.09 136	0.13 156	0.09 135
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 120	0.07 78	0.05 79	0.08 69	0.05 121	0.08 127	1.20 529	0.07 126	0.05 119	0.05 112	0.05 122	0.08 129	0.05 112	0.08 129	0.03 52	0.07 75	0.05 78	0.06 116	0.05 118	0.07 128	0.05 117

FADNet-RVC-Resample	0.12 120	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	1.57 599	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 118	0.04 97	0.06 126

FADNet_RVC	0.12 120	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	0.05 112	0.04 90	1.65 603	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet	0.12 120	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	0.05 112	0.04 90	1.66 605	0.06 70	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCRef	0.12 120	0.03 31	0.04 64	1.71 548	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	0.06 110	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

CIPLG	0.13 127	0.21 135	0.12 123	0.16 142	0.11 163	0.15 160	0.11 157	0.14 154	0.11 159	0.15 159	0.12 167	0.15 165	0.11 156	0.14 156	0.11 152	0.15 140	0.12 136	0.14 153	0.11 155	0.14 158	0.11 153

IPLG	0.13 127	0.20 129	0.14 148	0.15 132	0.11 163	0.14 153	0.11 157	0.14 154	0.11 159	0.14 153	0.11 159	0.14 155	0.11 156	0.14 156	0.11 152	0.15 140	0.12 136	0.14 153	0.11 155	0.14 158	0.11 153

ACRE	0.13 127	0.21 135	0.14 148	0.15 132	0.11 163	0.14 153	0.11 157	0.14 154	0.11 159	0.14 153	0.12 167	0.14 155	0.11 156	0.14 156	0.11 152	0.15 140	0.12 136	0.14 153	0.11 155	0.14 158	0.11 153

LRCNet_RVC	0.13 127	0.13 108	0.09 88	0.13 118	0.10 147	0.14 153	0.10 144	0.14 154	0.10 144	0.23 202	0.10 145	0.20 185	0.10 143	0.24 209	0.11 152	0.11 105	0.09 94	0.12 147	0.14 185	0.12 154	0.09 135

aanetorigin	0.13 127	0.11 104	0.11 112	0.11 98	0.11 163	0.11 148	0.11 157	0.11 148	0.11 159	0.11 149	0.12 167	0.11 150	0.11 156	0.11 150	0.11 152	0.11 105	0.11 122	0.14 153	0.11 155	0.49 386	0.11 153

FADNet-RVC	0.13 127	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 115	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 122	0.04 96	0.05 112	0.04 90	1.71 608	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 128	0.04 96

ELAS	0.13 127	0.16 116	0.11 112	0.15 132	0.09 140	0.18 178	0.11 157	0.18 176	0.11 159	0.17 171	0.11 159	0.18 178	0.11 156	0.18 176	0.11 152	0.14 133	0.08 84	0.14 153	0.08 134	0.14 158	0.09 135
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	0.14 134	1.22 427	0.28 226	0.32 214	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	0.32 234	0.27 232	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_XL	0.14 134	0.17 121	0.12 123	0.17 151	0.11 163	0.17 174	0.11 157	0.17 173	0.11 159	0.17 171	0.11 159	0.17 174	0.11 156	0.17 173	0.11 152	0.16 151	0.11 122	0.16 169	0.11 155	0.16 170	0.11 153
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 134	1.83 487	0.12 123	0.11 98	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	0.06 110	0.04 97	0.12 111	0.11 122	0.05 108	0.04 99	0.05 113	0.04 96

ProNet	0.14 134	0.20 129	0.14 148	0.16 142	0.11 163	0.16 167	0.11 157	0.17 173	0.11 159	0.17 171	0.12 167	0.17 174	0.13 177	0.17 173	0.12 164	0.15 140	0.11 122	0.16 169	0.11 155	0.15 165	0.12 166

IPLGR_C	0.14 134	0.20 129	0.12 123	0.15 132	0.11 163	0.14 153	0.15 181	0.14 154	0.11 159	0.15 159	0.12 167	0.14 155	0.11 156	0.16 166	0.11 152	0.15 140	0.12 136	0.14 153	0.12 170	0.15 165	0.12 166

MIPNet	0.14 134	0.21 135	0.17 175	0.16 142	0.11 163	0.15 160	0.12 170	0.14 154	0.11 159	0.16 164	0.11 159	0.14 155	0.11 156	0.14 156	0.11 152	0.14 133	0.12 136	0.14 153	0.11 155	0.14 158	0.11 153

IPLGR	0.14 134	0.24 149	0.14 148	0.16 142	0.12 176	0.15 160	0.12 170	0.14 154	0.11 159	0.15 159	0.12 167	0.14 155	0.11 156	0.14 156	0.11 152	0.15 140	0.12 136	0.14 153	0.11 155	0.14 158	0.11 153

GMStereo	0.14 134	0.13 108	0.14 148	0.14 122	0.14 182	0.14 153	0.14 176	0.14 154	0.14 181	0.14 153	0.14 185	0.14 155	0.14 181	0.14 156	0.14 175	0.14 133	0.14 163	0.14 153	0.14 185	0.14 158	0.14 178
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 134	0.04 52	0.03 39	2.22 564	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	0.07 126	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

HSM	0.14 134	0.16 116	0.12 123	0.17 151	0.12 176	0.17 174	0.11 157	0.17 173	0.11 159	0.17 171	0.12 167	0.17 174	0.12 171	0.17 173	0.12 164	0.16 151	0.11 122	0.16 169	0.11 155	0.16 170	0.12 166

DRN-Test	0.14 134	0.13 108	0.09 88	0.14 122	0.09 140	0.15 160	0.09 139	0.14 154	0.10 144	0.14 153	0.09 141	0.14 155	0.09 139	0.13 155	0.09 134	0.12 111	0.09 94	0.12 147	0.09 136	0.12 154	0.73 471

ELAS_RVC	0.14 134	0.16 116	0.10 92	0.15 132	0.10 147	0.18 178	0.11 157	0.19 178	0.11 159	0.19 177	0.12 167	0.18 178	0.11 156	0.19 179	0.12 164	0.14 133	0.08 84	0.14 153	0.09 136	0.15 165	0.09 135
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ITSA-stereo	0.15 146	0.17 121	0.13 143	0.20 160	0.13 180	0.19 181	0.13 174	0.18 176	0.13 179	0.19 177	0.13 180	0.18 178	0.14 181	0.18 176	0.14 175	0.16 151	0.11 122	0.15 165	0.14 185	0.18 180	0.11 153

CoDeX	0.15 146	0.70 279	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	0.67 449	0.02 15	0.69 442	0.75 458	0.01 9	0.02 21	0.02 20

ICVP	0.15 146	0.53 258	0.11 112	0.16 142	0.11 163	0.16 167	0.11 157	0.16 167	0.11 159	0.16 164	0.11 159	0.16 166	0.11 156	0.16 166	0.11 152	0.16 151	0.11 122	0.16 169	0.11 155	0.16 170	0.11 153
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 146	0.04 52	0.04 64	2.20 563	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 122	0.04 96	0.04 100	0.08 129	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

StereoDRNet	0.15 146	0.14 114	0.10 92	0.14 122	0.09 140	0.15 160	0.09 139	0.14 154	0.09 143	0.14 153	0.10 145	0.14 155	0.09 139	0.14 156	0.09 134	0.13 126	0.10 99	0.13 151	0.09 136	0.13 156	0.82 487

LALA_ROB	0.15 146	0.19 125	0.12 123	0.18 153	0.11 163	0.20 186	0.12 170	0.21 193	0.12 175	0.20 183	0.12 167	0.20 185	0.12 171	0.21 194	0.13 171	0.17 159	0.10 99	0.18 187	0.11 155	0.18 180	0.11 153

SGM_RVC	0.15 146	0.17 121	0.11 112	0.18 153	0.11 163	0.19 181	0.11 157	0.19 178	0.12 175	0.19 177	0.12 167	0.20 185	0.12 171	0.19 179	0.12 164	0.16 151	0.11 122	0.17 177	0.10 143	0.17 176	0.10 140
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	0.16 153	1.21 421	0.33 259	0.41 263	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	0.35 251	0.31 266	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 153	0.16 116	0.16 168	0.16 142	0.16 203	0.16 167	0.16 187	0.16 167	0.16 196	0.16 164	0.16 197	0.16 166	0.16 193	0.16 166	0.16 192	0.16 151	0.16 169	0.16 169	0.16 194	0.16 170	0.16 183

qqq	0.16 153	2.01 511	0.12 123	0.15 132	0.04 101	0.06 114	0.05 115	0.06 116	0.04 103	0.06 118	0.03 56	0.06 120	0.03 53	0.06 110	0.03 52	0.12 111	0.14 163	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 153	0.18 124	0.13 143	0.19 156	0.13 180	0.19 181	0.13 174	0.19 178	0.13 179	0.19 177	0.13 180	0.19 182	0.13 177	0.19 179	0.13 171	0.18 167	0.13 159	0.18 187	0.13 179	0.18 180	0.13 173

CAS++	0.17 157	0.27 160	0.21 196	0.10 81	0.21 236	0.15 160	0.22 223	0.10 136	0.21 224	0.22 197	0.10 145	0.19 182	0.18 215	0.10 139	0.19 213	0.20 174	0.19 198	0.18 187	0.10 143	0.19 186	0.18 205
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 157	2.16 520	0.13 143	0.13 118	0.04 101	0.06 114	0.04 103	0.06 116	0.04 103	0.06 118	0.03 56	0.06 120	0.03 53	0.06 110	0.05 110	0.18 167	0.12 136	0.06 116	0.03 57	0.05 113	0.03 52

SFCPSM	0.17 157	0.78 287	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	0.79 485	0.02 15	0.75 453	0.76 460	0.02 21	0.02 21	0.02 20

DepthFocus	0.18 160	0.22 139	0.15 164	0.22 172	0.15 193	0.22 199	0.15 181	0.22 197	0.15 191	0.22 197	0.15 193	0.22 201	0.16 193	0.22 198	0.15 185	0.20 174	0.15 166	0.20 194	0.14 185	0.20 187	0.14 178

w-ln-seven	0.18 160	1.47 445	0.33 259	0.40 251	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	0.38 269	0.32 270	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 160	0.48 238	0.16 168	0.16 142	0.15 193	0.15 160	0.16 187	0.16 167	0.16 196	0.16 164	0.16 197	0.16 166	0.16 193	0.16 166	0.16 192	0.16 151	0.16 169	0.16 169	0.16 194	0.16 170	0.16 183

xyz-stereo	0.18 160	0.50 244	0.16 168	0.15 132	0.16 203	0.16 167	0.16 187	0.16 167	0.16 196	0.16 164	0.16 197	0.16 166	0.16 193	0.16 166	0.16 192	0.16 151	0.16 169	0.16 169	0.16 194	0.16 170	0.16 183

BEATNet-Init1	0.19 164	0.08 80	0.08 82	2.23 565	0.08 138	0.08 127	0.07 136	0.07 126	0.08 140	0.08 128	0.07 137	0.08 129	0.07 135	0.11 150	0.08 129	0.08 77	0.08 84	0.08 126	0.07 130	0.08 133	0.08 132

DeepPrunerF	0.19 164	0.08 80	0.08 82	2.23 565	0.08 138	0.08 127	0.07 136	0.07 126	0.08 140	0.08 128	0.07 137	0.08 129	0.07 135	0.11 150	0.08 129	0.08 77	0.08 84	0.08 126	0.07 130	0.08 133	0.08 132

IGEV_Zeroshot_test	0.20 166	0.19 125	0.40 331	0.30 202	0.17 209	0.22 199	0.17 197	0.21 193	0.17 206	0.20 183	0.17 204	0.21 193	0.18 215	0.21 194	0.17 198	0.20 174	0.16 169	0.20 194	0.16 194	0.20 187	0.17 200

DAS	0.20 166	0.20 129	0.20 190	0.20 160	0.20 227	0.20 186	0.20 213	0.20 184	0.20 220	0.20 183	0.20 226	0.20 185	0.20 224	0.20 183	0.20 216	0.20 174	0.20 200	0.20 194	0.20 224	0.20 187	0.20 209

ASD4	0.20 166	0.20 129	0.20 190	0.20 160	0.20 227	0.20 186	0.20 213	0.20 184	0.20 220	0.20 183	0.20 226	0.20 185	0.20 224	0.20 183	0.20 216	0.20 174	0.20 200	0.20 194	0.20 224	0.20 187	0.20 209

ACVNet	0.20 166	0.19 125	0.14 148	0.20 160	0.14 182	0.20 186	0.96 506	0.21 193	0.14 181	0.20 183	0.13 180	0.21 193	0.14 181	0.20 183	0.14 175	0.17 159	0.12 136	0.17 177	0.12 170	0.17 176	0.12 166

acv_ft	0.20 166	0.19 125	0.14 148	0.20 160	0.14 182	0.20 186	0.96 506	0.21 193	0.14 181	0.20 183	0.13 180	0.21 193	0.14 181	0.20 183	0.14 175	0.17 159	0.12 136	0.17 177	0.12 170	0.17 176	0.12 166

iResNetv2_ROB	0.20 166	0.23 141	0.18 185	0.24 182	0.20 227	0.24 211	0.18 205	0.24 207	0.18 212	0.24 209	0.18 220	0.23 208	0.19 220	0.24 209	0.18 210	0.21 182	0.16 169	0.21 198	0.16 194	0.22 196	0.16 183

iResNet	0.20 166	0.23 141	0.18 185	0.24 182	0.18 220	0.24 211	0.20 213	0.24 207	0.18 212	0.23 202	0.17 204	0.23 208	0.18 215	0.23 205	0.18 210	0.22 184	0.16 169	0.21 198	0.16 194	0.21 194	0.16 183

LACA2	0.21 173	0.24 149	0.26 217	0.31 208	0.16 203	0.24 211	0.16 187	0.24 207	0.16 196	0.24 209	0.16 197	0.24 214	0.16 193	0.24 209	0.16 192	0.27 213	0.23 214	0.24 220	0.16 194	0.23 207	0.16 183

LACA1	0.21 173	0.24 149	0.26 217	0.31 208	0.16 203	0.24 211	0.16 187	0.24 207	0.16 196	0.24 209	0.16 197	0.24 214	0.16 193	0.24 209	0.16 192	0.27 213	0.22 208	0.23 211	0.16 194	0.23 207	0.16 183

z-ln-s-r	0.21 173	1.40 443	0.53 400	0.56 366	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.05 119	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.05 110	0.57 394	0.44 374	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

tg	0.21 173	0.25 155	0.21 196	0.26 196	0.17 209	0.24 211	0.17 197	0.24 207	0.17 206	0.24 209	0.17 204	0.24 214	0.17 205	0.24 209	0.17 198	0.24 202	0.17 190	0.23 211	0.16 194	0.23 207	0.16 183

Pointernet	0.21 173	0.22 139	0.19 187	0.24 182	0.19 224	0.24 211	0.19 209	0.24 207	0.19 218	0.24 209	0.19 222	0.24 214	0.19 220	0.24 209	0.19 213	0.22 184	0.17 190	0.22 203	0.17 216	0.22 196	0.17 200

SuperB	0.21 173	0.10 93	2.51 630	0.12 106	0.09 140	0.10 137	0.09 139	0.08 129	0.07 136	0.10 137	0.09 141	0.09 137	0.07 135	0.07 126	0.07 127	0.07 75	0.08 84	0.07 121	0.07 130	0.08 133	0.07 130

BStereo	0.22 179	0.23 141	0.20 190	0.24 182	0.20 227	0.23 208	0.33 334	0.39 271	0.17 206	0.23 202	0.17 204	0.23 208	0.16 193	0.24 209	0.17 198	0.23 195	0.16 169	0.22 203	0.20 224	0.22 196	0.16 183

Wave_Phase_stereo	0.22 179	0.23 141	0.20 190	0.24 182	0.20 227	0.23 208	0.33 334	0.39 271	0.17 206	0.23 202	0.17 204	0.23 208	0.16 193	0.24 209	0.17 198	0.23 195	0.16 169	0.22 203	0.20 224	0.22 196	0.16 183

WAO-6	0.22 179	0.23 141	0.22 198	0.23 177	0.22 238	0.22 199	0.22 223	0.22 197	0.22 227	0.22 197	0.22 233	0.22 201	0.22 231	0.22 198	0.22 222	0.22 184	0.22 208	0.22 203	0.22 231	0.22 196	0.22 214

IMH-64-1	0.22 179	0.23 141	0.23 201	0.22 172	0.22 238	0.22 199	0.22 223	0.22 197	0.22 227	0.22 197	0.22 233	0.22 201	0.22 231	0.22 198	0.22 222	0.22 184	0.22 208	0.23 211	0.22 231	0.22 196	0.23 216

IMH-64	0.22 179	0.23 141	0.23 201	0.22 172	0.22 238	0.22 199	0.22 223	0.22 197	0.22 227	0.22 197	0.22 233	0.22 201	0.22 231	0.22 198	0.22 222	0.22 184	0.22 208	0.23 211	0.22 231	0.22 196	0.23 216

ac_64	0.22 179	0.13 108	0.19 187	0.23 177	0.10 147	0.26 229	1.02 515	0.14 154	0.10 144	0.28 230	0.14 185	0.17 174	0.19 220	0.28 237	0.09 134	0.22 184	0.16 169	0.23 211	0.17 216	0.11 148	0.12 166

LACA3	0.23 185	0.25 155	0.27 220	0.54 359	0.17 209	0.25 220	0.17 197	0.25 215	0.17 206	0.25 217	0.17 204	0.25 221	0.17 205	0.25 218	0.17 198	0.28 217	0.23 214	0.24 220	0.17 216	0.24 211	0.17 200

dd	0.23 185	0.98 325	0.16 168	0.23 177	0.15 193	0.23 208	0.15 181	0.23 204	0.15 191	0.23 202	0.15 193	0.24 214	0.17 205	0.23 205	0.15 185	0.22 184	0.15 166	0.21 198	0.15 192	0.22 196	0.16 183

dad	0.23 185	1.03 349	0.16 168	0.23 177	0.15 193	0.24 211	0.15 181	0.24 207	0.16 196	0.23 202	0.16 197	0.24 214	0.16 193	0.23 205	0.15 185	0.22 184	0.16 169	0.22 203	0.16 194	0.22 196	0.16 183

RSGM-EC	0.24 188	0.24 149	0.15 164	0.22 172	0.15 193	0.22 199	0.15 181	0.22 197	0.15 191	0.24 209	0.15 193	0.22 201	0.15 191	0.22 198	1.19 529	0.20 174	0.17 190	0.24 220	0.14 185	0.20 187	0.14 178

acva	0.24 188	0.24 149	0.15 164	0.22 172	0.15 193	0.22 199	0.15 181	0.22 197	0.15 191	0.24 209	0.15 193	0.22 201	0.15 191	0.22 198	1.19 529	0.20 174	0.17 190	0.24 220	0.14 185	0.20 187	0.14 178

MSKI-zero shot	0.24 188	0.21 135	0.49 381	0.65 383	0.18 220	0.22 199	0.17 197	0.23 204	0.18 212	0.21 195	0.17 204	0.23 208	0.28 266	0.23 205	0.18 210	0.21 182	0.16 169	0.21 198	0.16 194	0.21 194	0.16 183

qqq1	0.25 191	3.70 589	0.14 148	0.14 122	0.04 101	0.06 114	0.05 115	0.06 116	0.05 119	0.06 118	0.05 122	0.04 96	0.05 112	0.06 110	0.05 110	0.13 126	0.12 136	0.06 116	0.05 118	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 191	3.70 589	0.14 148	0.14 122	0.04 101	0.06 114	0.05 115	0.06 116	0.05 119	0.06 118	0.05 122	0.04 96	0.05 112	0.06 110	0.05 110	0.13 126	0.12 136	0.06 116	0.05 118	0.03 47	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 191	0.26 157	0.25 211	0.26 196	0.25 251	0.25 220	0.25 238	0.25 215	0.25 241	0.25 217	0.25 250	0.25 221	0.25 243	0.26 229	0.25 239	0.25 208	0.25 219	0.25 225	0.25 247	0.25 214	0.25 227

ffm	0.25 191	3.83 595	0.12 123	0.12 106	0.05 121	0.06 114	0.05 115	0.06 116	0.05 119	0.03 44	0.03 56	0.06 120	0.05 112	0.06 110	0.05 110	0.12 111	0.12 136	0.05 108	0.04 99	0.06 118	0.04 96

ff1	0.25 191	3.83 595	0.12 123	0.12 106	0.05 121	0.06 114	0.05 115	0.06 116	0.05 119	0.03 44	0.03 56	0.06 120	0.05 112	0.06 110	0.05 110	0.12 111	0.12 136	0.05 108	0.04 99	0.06 118	0.04 96

mmx	0.25 191	3.83 595	0.12 123	0.12 106	0.05 121	0.06 114	0.05 115	0.06 116	0.05 119	0.03 44	0.03 56	0.06 120	0.05 112	0.06 110	0.05 110	0.12 111	0.12 136	0.05 108	0.04 99	0.06 118	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 191	0.23 141	0.66 423	0.80 405	0.17 209	0.22 199	0.17 197	0.23 204	0.18 212	0.26 226	0.17 204	0.21 193	0.17 205	0.25 218	0.17 198	0.23 195	0.16 169	0.21 198	0.17 216	0.22 196	0.17 200

LoS	0.25 191	0.27 160	0.25 211	0.25 189	0.25 251	0.25 220	0.25 238	0.26 221	0.25 241	0.25 217	0.25 250	0.25 221	0.25 243	0.25 218	0.25 239	0.26 210	0.25 219	0.25 225	0.26 253	0.26 216	0.25 227
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 191	1.31 435	0.74 449	0.92 421	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	0.87 447	0.75 453	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV_i1	0.26 200	0.05 66	0.04 64	0.06 65	0.03 52	0.05 110	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 112	0.03 56	0.04 96	0.06 129	0.05 103	0.03 52	4.34 636	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 113	0.04 96

model_zeroshot	0.27 201	0.20 129	0.27 220	0.33 218	0.21 236	0.37 269	0.22 223	0.37 258	0.24 236	0.26 226	0.27 259	0.33 256	0.21 230	0.25 218	0.27 245	0.32 234	0.20 200	0.34 268	0.23 237	0.25 214	0.26 233

DLNR-FE	0.28 202	0.89 306	0.30 234	0.34 221	0.19 224	0.28 234	0.19 209	0.28 224	0.20 220	0.28 230	0.20 226	0.28 235	0.20 224	0.28 237	0.20 216	0.33 239	0.28 238	0.25 225	0.19 223	0.24 211	0.19 207

xyz-stereo-finetune	0.28 202	0.49 240	0.16 168	0.16 142	0.16 203	0.16 167	0.16 187	0.22 197	0.30 279	0.32 247	0.31 326	0.32 253	0.31 328	0.32 250	0.32 320	0.32 234	0.33 282	0.31 249	0.32 348	0.31 234	0.32 326

SQANet	0.28 202	0.28 163	0.28 226	0.28 200	0.28 264	0.28 234	0.28 256	0.28 224	0.28 262	0.28 230	0.28 266	0.28 235	0.28 266	0.28 237	0.28 254	0.28 217	0.28 238	0.28 236	0.28 303	0.28 223	0.28 291

HGLStereo	0.28 202	0.29 165	0.22 198	0.36 227	0.22 238	0.36 264	0.21 219	0.36 252	0.21 224	0.42 307	0.21 232	0.36 267	0.22 231	0.36 267	0.21 220	0.34 243	0.21 204	0.34 268	0.21 228	0.34 248	0.21 212

iResNet_ROB	0.28 202	0.32 171	0.24 208	0.32 214	0.25 251	0.32 253	0.24 236	0.32 238	0.24 236	0.33 251	0.24 244	0.35 262	0.24 240	0.33 257	0.24 231	0.31 232	0.24 218	0.32 252	0.24 244	0.32 237	0.24 226

UNet	0.29 207	0.90 309	0.10 92	0.14 122	0.10 147	0.14 153	0.10 144	0.91 461	0.69 466	0.14 153	0.11 159	0.14 155	0.11 156	0.14 156	0.10 140	0.12 111	0.09 94	0.12 147	0.09 136	0.88 452	0.76 478

MultiAttention	0.30 208	0.30 166	0.30 234	0.30 202	0.30 284	0.30 238	0.30 271	0.30 231	0.30 279	0.30 236	0.30 284	0.30 245	0.30 279	0.30 243	0.30 272	0.30 226	0.30 261	0.30 243	0.30 330	0.30 229	0.30 310

MSAF-DinoV2	0.30 208	0.30 166	0.30 234	0.30 202	0.30 284	0.30 238	0.30 271	0.30 231	0.30 279	0.30 236	0.30 284	0.30 245	0.30 279	0.30 243	0.30 272	0.30 226	0.30 261	0.30 243	0.30 330	0.30 229	0.30 310

DDVS	0.30 208	3.10 575	0.14 148	0.19 156	0.14 182	0.19 181	0.14 176	0.20 184	0.14 181	0.19 177	0.13 180	0.16 166	0.13 177	0.19 179	0.13 171	0.17 159	0.13 159	0.17 177	0.13 179	0.17 176	0.13 173

ACV-stereo	0.30 208	2.08 513	0.25 211	0.25 189	0.18 220	0.24 211	0.17 197	0.24 207	0.18 212	0.24 209	0.17 204	0.25 221	0.17 205	0.24 209	0.17 198	0.22 184	0.16 169	0.22 203	0.16 194	0.22 196	0.16 183

LoS_RVC	0.30 208	1.14 365	0.25 211	0.25 189	0.25 251	0.26 229	0.25 238	0.25 215	0.25 241	0.25 217	0.25 250	0.26 232	0.26 252	0.26 229	0.25 239	0.26 210	0.26 222	0.25 225	0.25 247	0.26 216	0.26 233

CAS	0.30 208	1.17 371	0.25 211	0.25 189	0.25 251	0.26 229	0.25 238	0.25 215	0.26 254	0.25 217	0.25 250	0.25 221	0.25 243	0.25 218	0.25 239	0.26 210	0.26 222	0.26 230	0.25 247	0.26 216	0.25 227

DANet	0.30 208	0.30 166	0.30 234	0.30 202	0.30 284	0.30 238	0.30 271	0.30 231	0.30 279	0.30 236	0.30 284	0.30 245	0.30 279	0.30 243	0.30 272	0.30 226	0.30 261	0.30 243	0.30 330	0.30 229	0.30 310
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 215	0.31 169	0.31 249	0.30 202	0.40 390	0.31 244	0.30 271	0.30 231	0.34 351	0.29 235	0.31 326	0.29 241	0.30 279	0.31 247	0.31 310	0.31 232	0.29 252	0.31 249	0.30 330	0.31 234	0.31 319

tt1	0.31 215	0.93 318	0.24 208	0.33 218	0.23 244	0.31 244	0.24 236	0.32 238	0.24 236	0.32 247	0.23 237	0.32 253	0.25 243	0.32 250	0.24 231	0.27 213	0.26 222	0.27 234	0.26 253	0.27 221	0.27 271

xxxxx1	0.31 215	0.91 311	0.23 201	0.31 208	0.23 244	0.31 244	0.23 231	0.33 242	0.25 241	0.31 241	0.24 244	0.33 256	0.25 243	0.32 250	0.24 231	0.28 217	0.28 238	0.28 236	0.28 303	0.29 226	0.27 271

DLNR_Zeroshot_test	0.31 215	0.28 163	0.47 366	0.79 402	0.24 249	0.30 238	0.26 245	0.30 231	0.24 236	0.32 247	0.23 237	0.31 249	0.24 240	0.30 243	0.23 228	0.29 225	0.26 222	0.29 241	0.24 244	0.33 244	0.23 216

tt_ll	0.31 215	0.91 311	0.23 201	0.31 208	0.23 244	0.31 244	0.23 231	0.33 242	0.25 241	0.31 241	0.24 244	0.33 256	0.25 243	0.32 250	0.24 231	0.28 217	0.28 238	0.28 236	0.28 303	0.29 226	0.27 271

ff	0.31 215	0.91 311	0.23 201	0.31 208	0.23 244	0.31 244	0.23 231	0.33 242	0.25 241	0.31 241	0.24 244	0.33 256	0.25 243	0.32 250	0.24 231	0.28 217	0.28 238	0.28 236	0.28 303	0.29 226	0.27 271

RAFT + AFF	0.31 215	0.45 224	0.34 269	0.39 238	0.28 264	0.38 276	0.33 334	0.29 229	0.31 322	0.30 236	0.30 284	0.29 241	0.27 259	0.29 241	0.30 272	0.28 217	0.29 252	0.29 241	0.29 316	0.27 221	0.32 326

MLCV	0.31 215	0.35 174	0.27 220	0.35 223	0.28 264	0.35 260	0.27 248	0.35 248	0.28 262	0.36 261	0.27 259	0.35 262	0.27 259	0.35 261	0.27 245	0.34 243	0.27 232	0.34 268	0.27 290	0.34 248	0.27 271

DN-CSS_ROB	0.31 215	0.35 174	0.28 226	0.35 223	0.28 264	0.34 256	0.27 248	0.34 245	0.25 241	0.35 257	0.27 259	0.36 267	0.26 252	0.34 258	0.28 254	0.35 251	0.28 238	0.34 268	0.28 303	0.34 248	0.27 271

DStereoFS	0.32 224	0.33 172	0.32 254	0.33 218	0.30 284	0.32 253	0.32 323	0.32 238	0.31 322	0.30 236	0.31 326	0.31 249	0.30 279	0.32 250	0.32 320	0.32 234	0.31 266	0.30 243	0.47 429	0.32 237	0.34 340

DStereoSA	0.32 224	0.52 254	0.34 269	0.31 208	0.31 327	0.30 238	0.30 271	0.31 236	0.30 279	0.31 241	0.31 326	0.31 249	0.30 279	0.31 247	0.31 310	0.30 226	0.32 270	0.31 249	0.31 341	0.31 234	0.31 319

WCG-NET（raft）	0.32 224	1.24 429	0.24 208	0.32 214	0.24 249	0.32 253	0.23 231	0.32 238	0.24 236	0.32 247	0.24 244	0.32 253	0.24 240	0.32 250	0.24 231	0.30 226	0.23 214	0.30 243	0.23 237	0.30 229	0.23 216

Any-RAFT	0.32 224	0.36 177	0.27 220	0.36 227	0.27 259	0.36 264	0.27 248	0.36 252	0.27 258	0.36 261	0.27 259	0.36 267	0.27 259	0.36 267	0.28 254	0.36 255	0.28 238	0.36 289	0.28 303	0.36 268	0.28 291

StereoDRNet-Refined	0.33 228	0.39 190	0.26 217	0.39 238	0.26 258	0.40 284	0.26 245	0.40 278	0.26 254	0.39 273	0.26 255	0.39 281	0.26 252	0.39 282	0.26 244	0.37 258	0.25 219	0.37 292	0.25 247	0.37 272	0.37 357
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-FEzeroshot	0.34 229	0.26 157	0.17 175	0.21 170	0.17 209	0.20 186	0.16 187	0.20 184	0.16 196	0.20 183	0.17 204	0.21 193	0.16 193	0.27 233	0.24 231	0.19 171	0.16 169	0.19 190	0.16 194	0.26 216	3.08 649

RAFT-FE	0.34 229	0.26 157	0.17 175	0.21 170	0.17 209	0.20 186	0.16 187	0.20 184	0.16 196	0.20 183	0.17 204	0.21 193	0.16 193	0.27 233	0.24 231	0.19 171	0.16 169	0.19 190	0.16 194	0.26 216	3.08 649

LG-Stereo_L2	0.34 229	0.37 179	0.38 288	0.47 294	0.28 264	0.39 282	0.28 256	0.39 271	0.28 262	0.39 273	0.28 266	0.39 281	0.28 266	0.38 274	0.28 254	0.42 311	0.35 317	0.36 289	0.26 253	0.35 261	0.26 233

H2IRNET	0.34 229	0.34 173	0.34 269	0.34 221	0.34 359	0.34 256	0.34 347	0.34 245	0.34 351	0.34 253	0.34 353	0.34 260	0.34 349	0.34 258	0.34 344	0.34 243	0.34 311	0.34 268	0.34 362	0.34 248	0.34 340

IGEV++	0.34 229	0.43 213	0.30 234	0.40 251	0.29 274	0.40 284	0.29 266	0.40 278	0.29 268	0.40 279	0.29 272	0.40 289	0.29 273	0.40 285	0.30 272	0.38 269	0.29 252	0.37 292	0.29 316	0.37 272	0.29 297

iRaft-Stereo_5w	0.34 229	0.42 212	0.31 249	0.39 238	0.30 284	0.38 276	0.30 271	0.40 278	0.29 268	0.40 279	0.37 372	0.41 302	0.34 349	0.38 274	0.30 272	0.34 243	0.27 232	0.34 268	0.26 253	0.34 248	0.26 233

CSP-Net	0.34 229	1.29 431	1.19 501	1.36 530	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	1.26 541	1.21 552	0.03 41	0.09 136	0.02 21	0.09 135

iRaft-Stereo_20w	0.34 229	0.41 205	0.31 249	0.39 238	0.29 274	0.40 284	0.32 323	0.41 293	0.32 332	0.38 267	0.30 284	0.39 281	0.30 279	0.38 274	0.32 320	0.35 251	0.27 232	0.34 268	0.27 290	0.34 248	0.29 297

DGSMNet	0.34 229	0.41 205	0.27 220	0.41 263	0.28 264	0.41 300	0.28 256	0.41 293	0.27 258	0.41 293	0.27 259	0.42 320	0.27 259	0.41 300	0.28 254	0.40 289	0.29 252	0.40 354	0.28 303	0.40 338	0.27 271

gcap_with_dpt	0.35 238	0.39 190	0.30 234	0.44 282	0.31 327	0.44 360	0.31 315	0.44 351	0.31 322	0.44 346	0.30 284	0.44 359	0.30 279	0.44 348	0.30 272	0.38 269	0.26 222	0.38 300	0.27 290	0.38 285	0.27 271

FE-Mocha	0.35 238	0.71 280	0.40 331	0.47 294	0.27 259	0.34 256	0.27 248	0.34 245	0.26 254	0.34 253	0.26 255	0.34 260	0.27 259	0.34 258	0.27 245	0.44 313	0.41 353	0.33 259	0.29 316	0.32 237	0.29 297

IGEV-FE	0.35 238	0.37 179	0.17 175	0.19 156	0.17 209	0.20 186	0.17 197	0.19 178	0.17 206	0.19 177	0.17 204	0.19 182	0.17 205	0.37 271	0.36 352	0.19 171	0.17 190	0.19 190	0.17 216	0.38 285	2.84 640

test_for_model	0.35 238	0.39 190	0.30 234	0.43 279	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.43 317	0.30 279	0.43 312	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.44 348	0.31 310	0.38 269	0.26 222	0.38 300	0.26 253	0.38 285	0.26 233

CASnet	0.35 238	0.51 252	0.44 352	0.32 214	0.31 327	0.24 211	0.34 347	0.36 252	0.25 241	0.31 241	0.37 372	0.30 245	0.33 344	0.25 218	0.45 400	0.37 258	0.37 326	0.33 259	0.35 374	0.34 248	0.37 357
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 238	0.44 216	0.45 354	0.49 305	0.30 284	0.37 269	0.30 271	0.36 252	0.30 279	0.36 261	0.29 272	0.36 267	0.29 273	0.36 267	0.30 272	0.46 351	0.39 340	0.32 252	0.24 244	0.32 237	0.25 227
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 238	0.35 174	0.35 280	0.35 223	0.35 362	0.35 260	0.35 352	0.35 248	0.35 355	0.35 257	0.35 361	0.35 262	0.35 356	0.35 261	0.35 348	0.35 251	0.35 317	0.35 284	0.35 374	0.35 261	0.35 349

GeoVLM	0.36 245	0.38 183	0.27 220	0.46 287	0.28 264	0.35 260	0.28 256	0.37 258	0.27 258	0.35 257	0.28 266	0.36 267	0.38 368	0.35 261	0.28 254	1.08 475	0.26 222	0.33 259	0.27 290	0.34 248	0.33 333

Zero-FE251	0.36 245	0.40 194	0.28 226	0.41 263	0.28 264	0.41 300	0.28 256	0.41 293	0.28 262	0.41 293	0.28 266	0.41 302	0.28 266	0.42 313	0.30 272	0.37 258	0.26 222	0.37 292	0.27 290	0.45 363	0.56 434

GIP-stereo	0.36 245	0.49 240	0.39 299	0.48 299	0.32 337	0.41 300	0.28 256	0.40 278	0.30 279	0.41 293	0.28 266	0.40 289	0.28 266	0.42 313	0.28 254	0.45 341	0.32 270	0.38 300	0.30 330	0.37 272	0.27 271

DCVSM-stereo	0.36 245	1.89 499	0.22 198	0.40 251	0.22 238	0.40 284	0.22 223	0.40 278	0.22 227	0.40 279	0.22 233	0.40 289	0.22 231	0.40 285	0.22 222	0.28 217	0.21 204	0.28 236	0.21 228	0.28 223	0.20 209

RSM	0.36 245	0.36 177	0.43 350	0.37 230	0.42 409	0.49 391	0.42 399	0.37 258	0.28 262	0.36 261	0.29 272	0.36 267	0.30 279	0.37 271	0.28 254	0.34 243	0.31 266	0.34 268	0.35 374	0.40 338	0.29 297

gcap-zeroshot	0.36 245	0.40 194	0.34 269	0.44 282	0.31 327	0.44 360	0.31 315	0.44 351	0.32 332	0.44 346	0.32 336	0.44 359	0.32 333	0.44 348	0.31 310	0.39 282	0.28 238	0.39 341	0.28 303	0.39 326	0.27 271

testlalala	0.36 245	0.40 194	0.34 269	0.44 282	0.31 327	0.44 360	0.31 315	0.44 351	0.32 332	0.44 346	0.32 336	0.44 359	0.32 333	0.44 348	0.31 310	0.39 282	0.28 238	0.39 341	0.28 303	0.39 326	0.27 271

GCAPDPT-zeroshot	0.36 245	0.40 194	0.30 234	0.43 279	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.43 317	0.31 322	0.43 312	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.44 348	0.31 310	0.39 282	0.28 238	0.39 341	0.27 290	0.39 326	0.26 233

RAFT-Test	0.36 245	0.37 179	0.33 259	0.41 263	0.32 337	0.41 300	0.32 323	0.41 293	0.32 332	0.41 293	0.32 336	0.41 302	0.32 333	0.41 300	0.33 331	0.37 258	0.29 252	0.37 292	0.29 316	0.38 285	0.31 319

DMCA	0.36 245	0.38 183	0.37 286	0.35 223	0.35 362	0.36 264	0.36 359	0.36 252	0.35 355	0.35 257	0.37 372	0.36 267	0.36 359	0.35 261	0.36 352	0.36 255	0.36 323	0.35 284	0.36 380	0.36 268	0.36 352

ACVNet-DCA	0.37 255	1.00 334	0.30 234	0.40 251	0.29 274	0.40 284	0.29 266	0.40 278	0.29 268	0.40 279	0.29 272	0.40 289	0.29 273	0.39 282	0.28 254	0.33 239	0.32 270	0.33 259	0.32 348	0.33 244	0.32 326

1test111	0.37 255	1.02 347	0.30 234	0.39 238	0.29 274	0.40 284	0.28 256	0.39 271	0.29 268	0.39 273	0.29 272	0.39 281	0.28 266	0.40 285	0.29 265	0.33 239	0.32 270	0.33 259	0.31 341	0.32 237	0.31 319

cc1	0.37 255	1.02 347	0.30 234	0.39 238	0.29 274	0.40 284	0.28 256	0.39 271	0.29 268	0.39 273	0.29 272	0.39 281	0.28 266	0.40 285	0.29 265	0.33 239	0.32 270	0.33 259	0.31 341	0.32 237	0.31 319

EKT-Stereo	0.37 255	0.40 194	0.44 352	1.07 445	0.29 274	0.34 256	0.31 315	0.36 252	0.29 268	0.38 267	0.31 326	0.37 274	0.30 279	0.36 267	0.29 265	0.34 243	0.28 238	0.39 341	0.30 330	0.37 272	0.30 310

GMOStereo	0.37 255	0.45 224	0.23 201	0.30 202	0.37 372	0.41 300	0.36 359	0.41 293	0.35 355	0.43 312	0.36 365	0.41 302	0.40 379	0.41 300	0.36 352	0.34 243	0.22 208	0.47 402	0.37 383	0.39 326	0.33 333

XPNet_ROB	0.37 255	0.37 179	0.37 286	0.37 230	0.37 372	0.37 269	0.37 365	0.37 258	0.37 367	0.37 266	0.37 372	0.37 274	0.37 364	0.37 271	0.37 361	0.37 258	0.37 326	0.37 292	0.37 383	0.37 272	0.37 357

MonSter++	0.38 261	0.44 216	0.31 249	0.43 279	0.30 284	0.43 327	0.31 315	0.43 317	0.31 322	0.45 358	0.31 326	0.43 327	0.31 328	0.43 319	0.69 465	0.38 269	0.33 282	0.40 354	0.30 330	0.38 285	0.30 310

HiDET	0.38 261	0.44 216	0.30 234	0.42 273	0.30 284	0.42 320	0.30 271	0.42 311	0.30 279	0.44 346	0.30 284	0.42 320	0.30 279	0.42 313	0.68 457	0.37 258	0.32 270	0.40 354	0.29 316	0.37 272	0.29 297

LCMNet	0.38 261	0.44 216	0.30 234	0.42 273	0.30 284	0.42 320	0.30 271	0.42 311	0.30 279	0.45 358	0.30 284	0.42 320	0.30 279	0.42 313	0.69 465	0.37 258	0.32 270	0.40 354	0.29 316	0.37 272	0.29 297

CSFM-Stereo	0.38 261	0.44 216	0.30 234	0.42 273	0.30 284	0.42 320	0.30 271	0.43 317	0.30 279	0.44 346	0.30 284	0.42 320	0.30 279	0.42 313	0.73 475	0.37 258	0.32 270	0.40 354	0.29 316	0.37 272	0.30 310

HART	0.38 261	0.45 224	0.34 269	0.42 273	0.33 349	0.41 300	0.34 347	0.42 311	0.33 342	0.43 312	0.34 353	0.42 320	0.34 349	0.41 300	0.38 364	0.40 289	0.32 270	0.42 382	0.32 348	0.40 338	0.32 326

GREAT-IGEV	0.38 261	0.43 213	0.36 282	0.48 299	0.32 337	0.45 370	0.32 323	0.45 360	0.32 332	0.45 358	0.32 336	0.45 368	0.32 333	0.45 364	0.32 320	0.44 313	0.33 282	0.41 371	0.29 316	0.41 349	0.29 297
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	0.38 261	0.43 213	0.33 259	0.46 287	0.33 349	0.45 370	0.32 323	0.45 360	0.32 332	0.45 358	0.32 336	0.45 368	0.33 344	0.45 364	0.32 320	0.38 269	0.38 333	0.38 300	0.37 383	0.37 272	0.36 352

WAO-8	0.38 261	0.38 183	0.38 288	0.38 233	0.38 379	0.38 276	0.38 372	0.38 267	0.38 371	0.38 267	0.38 377	0.38 276	0.38 368	0.38 274	0.38 364	0.38 269	0.38 333	0.38 300	0.37 383	0.38 285	0.38 364

WAO-7	0.38 261	0.38 183	0.38 288	0.38 233	0.38 379	0.38 276	0.38 372	0.38 267	0.38 371	0.38 267	0.38 377	0.38 276	0.38 368	0.38 274	0.38 364	0.38 269	0.38 333	0.38 300	0.38 396	0.38 285	0.38 364

xx1	0.38 261	1.03 349	0.31 249	0.40 251	0.31 327	0.41 300	0.28 256	0.40 278	0.29 268	0.40 279	0.29 272	0.40 289	0.29 273	0.40 285	0.29 265	0.34 243	0.33 282	0.34 268	0.32 348	0.34 248	0.32 326

Venus	0.38 261	0.38 183	0.38 288	0.38 233	0.38 379	0.37 269	0.38 372	0.37 258	0.37 367	0.41 293	0.37 372	0.39 281	0.37 364	0.38 274	0.38 364	0.37 258	0.38 333	0.38 300	0.37 383	0.37 272	0.38 364

IMH	0.38 261	0.38 183	0.38 288	0.38 233	0.38 379	0.38 276	0.38 372	0.38 267	0.38 371	0.42 307	0.38 377	0.40 289	0.38 368	0.38 274	0.38 364	0.38 269	0.38 333	0.39 341	0.38 396	0.38 285	0.38 364

DF	0.39 273	1.37 441	1.02 486	1.14 453	0.12 176	0.16 167	0.12 170	0.16 167	0.12 175	0.16 164	0.12 167	0.16 166	0.12 171	0.16 166	0.12 164	1.12 484	1.00 476	0.15 165	0.12 170	0.15 165	0.12 166

PAM	0.39 273	1.88 498	0.34 269	0.37 230	0.41 399	0.45 370	0.22 223	0.28 224	0.23 233	0.28 230	0.24 244	0.29 241	0.23 237	0.29 241	0.23 228	0.38 269	0.32 270	0.38 300	0.37 383	0.32 237	0.22 214

HanzoNet	0.39 273	0.38 183	0.40 331	0.39 238	0.41 399	0.38 276	0.38 372	0.38 267	0.38 371	0.39 273	0.39 387	0.38 276	0.38 368	0.39 282	0.40 379	0.38 269	0.38 333	0.40 354	0.38 396	0.38 285	0.40 373

CES	0.39 273	0.47 232	0.36 282	0.36 227	0.37 372	0.45 370	0.35 352	0.35 248	0.40 385	0.36 261	0.44 410	0.47 378	0.36 359	0.44 348	0.36 352	0.37 258	0.39 340	0.44 385	0.35 374	0.37 272	0.36 352

PASM	0.39 273	3.06 574	1.36 567	1.58 538	0.09 140	0.11 148	0.11 157	0.11 148	0.11 159	0.09 135	0.09 141	0.11 150	0.09 139	0.09 135	0.09 134	0.11 105	0.11 122	0.11 144	0.09 136	0.11 148	0.11 153

mms	0.40 278	0.45 224	0.35 280	0.48 299	0.36 368	0.47 381	0.34 347	0.45 360	0.38 371	0.47 370	0.33 345	0.45 368	0.32 333	0.45 364	0.32 320	0.39 282	0.38 333	0.38 300	0.37 383	0.39 326	0.39 370

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 278	1.09 359	0.39 299	0.49 305	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.44 351	0.30 279	0.43 312	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.43 319	0.30 272	0.45 341	0.34 311	0.38 300	0.27 290	0.38 285	0.27 271

knoymous	0.40 278	0.40 194	0.40 331	0.40 251	0.40 390	0.40 284	0.40 386	0.40 278	0.40 385	0.40 279	0.40 390	0.40 289	0.40 379	0.40 285	0.40 379	0.40 289	0.40 343	0.40 354	0.40 400	0.40 338	0.40 373

anonymousa	0.40 278	0.40 194	0.40 331	0.40 251	0.40 390	0.40 284	0.40 386	0.40 278	0.40 385	0.40 279	0.40 390	0.40 289	0.40 379	0.40 285	0.40 379	0.40 289	0.40 343	0.40 354	0.40 400	0.40 338	0.40 373

riskmin	0.40 278	0.40 194	0.40 331	0.40 251	0.40 390	0.40 284	0.40 386	0.40 278	0.40 385	0.40 279	0.40 390	0.40 289	0.40 379	0.40 285	0.40 379	0.40 289	0.40 343	0.40 354	0.40 400	0.40 338	0.40 373

Anonymous_2	0.40 278	0.40 194	0.40 331	0.40 251	0.40 390	0.40 284	0.40 386	0.40 278	0.40 385	0.40 279	0.40 390	0.40 289	0.40 379	0.40 285	0.40 379	0.40 289	0.40 343	0.40 354	0.40 400	0.40 338	0.40 373

Anonymous_1	0.40 278	0.40 194	0.40 331	0.40 251	0.40 390	0.40 284	0.40 386	0.40 278	0.40 385	0.40 279	0.40 390	0.40 289	0.40 379	0.40 285	0.40 379	0.40 289	0.40 343	0.40 354	0.40 400	0.40 338	0.40 373

AdaStereo	0.40 278	0.40 194	0.40 331	0.40 251	0.40 390	0.40 284	0.40 386	0.40 278	0.40 385	0.40 279	0.40 390	0.40 289	0.40 379	0.40 285	0.40 379	0.40 289	0.40 343	0.40 354	0.40 400	0.40 338	0.40 373
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.
GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 286	1.09 359	0.40 331	0.52 354	0.31 327	0.44 360	0.31 315	0.44 351	0.31 322	0.44 346	0.31 326	0.44 359	0.31 328	0.44 348	0.31 310	0.46 351	0.35 317	0.39 341	0.28 303	0.39 326	0.28 291

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 286	1.06 356	0.40 331	0.51 352	0.31 327	0.44 360	0.30 271	0.43 317	0.32 332	0.44 346	0.30 284	0.56 425	0.30 279	0.44 348	0.31 310	0.45 341	0.34 311	0.39 341	0.27 290	0.40 338	0.27 271

Select-FE	0.41 286	0.44 216	0.23 201	0.26 196	0.22 238	0.26 229	0.22 223	0.26 221	0.23 233	0.26 226	0.23 237	0.26 232	0.23 237	0.45 364	0.42 394	0.25 208	0.22 208	0.25 225	0.22 231	0.45 363	2.90 641

water-stereo	0.41 286	0.84 295	0.46 359	0.50 341	0.33 349	0.45 370	0.33 334	0.45 360	0.32 332	0.45 358	0.32 336	0.45 368	0.32 333	0.45 364	0.32 320	0.44 313	0.41 353	0.39 341	0.31 341	0.39 326	0.32 326

ccccc	0.41 286	0.44 216	0.34 269	0.48 299	0.35 362	0.48 386	0.35 352	0.51 400	0.35 355	0.47 370	0.35 361	0.47 378	0.34 349	0.47 373	0.35 348	0.41 297	0.40 343	0.40 354	0.40 400	0.41 349	0.39 370

GCAP-BAT	0.41 286	1.30 433	0.39 299	0.49 305	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.43 317	0.30 279	0.44 346	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.43 319	0.30 272	0.44 313	0.34 311	0.38 300	0.26 253	0.38 285	0.26 233

GwcNet-ADL	0.41 286	0.41 205	0.41 344	0.41 263	0.41 399	0.41 300	0.41 394	0.41 293	0.41 394	0.41 293	0.41 396	0.41 302	0.41 390	0.41 300	0.41 386	0.41 297	0.41 353	0.41 371	0.41 408	0.41 349	0.41 381

PSMNet-ADL	0.41 286	0.41 205	0.41 344	0.41 263	0.41 399	0.41 300	0.41 394	0.41 293	0.41 394	0.41 293	0.41 396	0.41 302	0.41 390	0.41 300	0.41 386	0.41 297	0.41 353	0.41 371	0.41 408	0.41 349	0.41 381

GANet-ADL	0.41 286	0.41 205	0.41 344	0.41 263	0.41 399	0.41 300	0.41 394	0.41 293	0.41 394	0.41 293	0.41 396	0.41 302	0.41 390	0.41 300	0.41 386	0.41 297	0.41 353	0.41 371	0.41 408	0.41 349	0.41 381

ADLNet2	0.41 286	0.41 205	0.41 344	0.41 263	0.41 399	0.41 300	0.41 394	0.41 293	0.41 394	0.41 293	0.41 396	0.41 302	0.41 390	0.41 300	0.41 386	0.41 297	0.41 353	0.41 371	0.41 408	0.41 349	0.41 381

ADLNet	0.41 286	0.41 205	0.41 344	0.41 263	0.41 399	0.41 300	0.41 394	0.41 293	0.41 394	0.41 293	0.41 396	0.41 302	0.41 390	0.41 300	0.41 386	0.41 297	0.41 353	0.41 371	0.41 408	0.41 349	0.41 381

FCDSN-DC	0.41 286	0.59 270	0.64 418	0.54 359	0.33 349	0.50 400	0.37 365	0.42 311	0.40 385	0.61 430	0.43 408	0.50 403	0.49 422	0.38 274	0.32 320	0.28 217	0.23 214	0.26 230	0.22 231	0.35 261	0.28 291
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 286	0.46 228	0.33 259	0.49 305	0.33 349	0.49 391	0.33 334	0.49 378	0.33 342	0.49 384	0.33 345	0.49 389	0.33 344	0.51 404	0.33 331	0.41 297	0.30 261	0.41 371	0.30 330	0.79 438	0.29 297

Gwc-CoAtRS	0.41 286	1.49 446	0.32 254	0.42 273	0.32 337	0.41 300	0.32 323	0.41 293	0.33 342	0.41 293	0.32 336	0.41 302	0.32 333	0.41 300	0.32 320	0.39 282	0.28 238	0.39 341	0.28 303	0.40 338	0.28 291

UPFNet	0.42 300	1.20 375	0.17 175	0.24 182	0.17 209	0.25 220	0.17 197	1.19 500	0.90 500	0.25 217	0.17 204	0.24 214	0.17 205	0.25 218	0.17 198	0.22 184	0.17 190	0.22 203	0.16 194	1.15 489	0.93 497

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aanet-new-8k	0.43 301	1.76 462	0.39 299	0.49 305	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.43 317	0.30 279	0.43 312	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.43 319	0.30 272	0.44 313	0.33 282	0.38 300	0.26 253	0.38 285	0.26 233

aanet-new	0.43 301	1.80 472	0.38 288	0.49 305	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.43 317	0.30 279	0.43 312	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.43 319	0.30 272	0.44 313	0.33 282	0.38 300	0.26 253	0.38 285	0.26 233

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 301	1.77 464	0.39 299	0.49 305	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.43 317	0.30 279	0.43 312	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.43 319	0.30 272	0.44 313	0.33 282	0.38 300	0.26 253	0.38 285	0.26 233

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 301	1.78 467	0.39 299	0.49 305	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.43 317	0.30 279	0.43 312	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.43 319	0.30 272	0.44 313	0.33 282	0.38 300	0.26 253	0.38 285	0.26 233

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 301	1.77 464	0.39 299	0.49 305	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.43 317	0.30 279	0.43 312	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.43 319	0.30 272	0.44 313	0.33 282	0.38 300	0.26 253	0.38 285	0.26 233

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 301	1.77 464	0.39 299	0.49 305	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.43 317	0.30 279	0.43 312	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.43 319	0.30 272	0.44 313	0.33 282	0.38 300	0.26 253	0.38 285	0.26 233

DDF-Stereo	0.43 301	1.15 368	0.57 405	0.53 356	0.32 337	0.41 300	0.32 323	0.41 293	0.32 332	0.41 293	0.32 336	0.41 302	0.32 333	0.40 285	0.32 320	0.52 380	0.50 398	0.38 300	0.31 341	0.39 326	0.31 319

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psmg	0.43 301	1.91 502	0.92 474	1.91 552	0.02 22	0.02 20	0.03 54	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 581	1.44 575	0.04 93	0.03 57	0.02 21	0.03 52

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GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 313	1.81 477	0.39 299	0.49 305	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.43 317	0.30 279	0.43 312	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.43 319	0.30 272	0.44 313	0.33 282	0.38 300	0.26 253	0.38 285	0.26 233

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ACVNet_1	0.46 343	0.47 232	0.46 359	0.46 287	0.46 418	0.46 376	0.46 410	0.46 364	0.47 414	0.46 364	0.46 417	0.46 372	0.46 408	0.46 369	0.46 404	0.46 351	0.46 377	0.47 402	0.46 422	0.46 366	0.46 396

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PML	0.46 343	1.36 439	0.29 230	0.58 369	0.30 284	0.57 428	0.29 266	0.57 415	0.29 268	0.57 424	0.29 272	0.57 428	0.29 273	0.56 418	0.29 265	0.52 380	0.30 261	0.53 430	0.31 341	0.53 403	0.30 310

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Ntro	0.47 350	0.47 232	0.46 359	0.46 287	0.46 418	0.47 381	0.47 415	0.46 364	0.47 414	0.46 364	0.46 417	0.47 378	0.46 408	0.47 373	0.47 411	0.47 358	0.46 377	0.46 393	0.46 422	0.46 366	0.46 396

HaxPig	0.47 350	0.47 232	0.47 366	0.49 305	0.47 424	0.47 381	0.47 415	0.47 370	0.47 414	0.47 370	0.47 425	0.47 378	0.47 416	0.47 373	0.47 411	0.47 358	0.47 385	0.47 402	0.47 429	0.47 379	0.48 405

UNDER WATER	0.47 350	0.47 232	0.47 366	0.47 294	0.47 424	0.47 381	0.47 415	0.47 370	0.47 414	0.47 370	0.47 425	0.47 378	0.46 408	0.47 373	0.47 411	0.47 358	0.47 385	0.47 402	0.46 422	0.47 379	0.47 403

LVE	0.47 350	0.47 232	0.47 366	0.47 294	0.49 430	0.47 381	0.47 415	0.47 370	0.49 423	0.47 370	0.47 425	0.47 378	0.46 408	0.47 373	0.47 411	0.47 358	0.47 385	0.48 410	0.47 429	0.47 379	0.47 403

GASTEREO	0.48 355	1.21 421	0.47 366	0.57 367	0.38 379	0.50 400	0.38 372	0.50 387	0.38 371	0.50 397	0.38 377	0.50 403	0.38 368	0.50 395	0.38 364	0.52 380	0.42 362	0.46 393	0.34 362	0.46 366	0.34 340

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fffft	0.48 355	0.51 252	0.45 354	0.52 354	0.45 416	0.52 415	0.45 408	0.52 404	0.48 421	0.53 411	0.45 414	0.52 414	0.45 405	0.52 409	0.46 404	0.51 378	0.41 353	0.50 419	0.41 408	0.50 391	0.41 381
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 355	0.48 238	0.48 374	0.48 299	0.48 428	0.48 386	0.48 424	0.48 374	0.48 421	0.48 377	0.48 429	0.48 385	0.48 417	0.48 381	0.48 417	0.48 363	0.48 389	0.48 410	0.48 433	0.48 383	0.48 405

notaker	0.48 355	0.49 240	0.48 374	0.48 299	0.48 428	0.48 386	0.48 424	0.48 374	0.49 423	0.48 377	0.48 429	0.48 385	0.48 417	0.48 381	0.48 417	0.48 363	0.48 389	0.48 410	0.48 433	0.48 383	0.49 410

LL-Strereo2	0.48 355	1.73 460	0.51 393	0.59 372	0.34 359	0.42 320	0.33 334	0.40 278	0.31 322	0.42 307	0.33 345	0.42 320	0.31 328	0.44 348	0.39 376	0.60 398	0.51 403	0.44 385	0.33 358	0.44 359	0.33 333

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 361	0.98 325	0.64 418	0.84 410	0.46 418	0.45 370	0.35 352	0.47 370	0.47 414	0.45 358	0.34 353	0.46 372	0.48 417	0.46 369	0.35 348	0.39 282	0.71 447	0.39 341	0.35 374	0.41 349	0.41 381

ACVNet_2	0.49 361	0.49 240	0.49 381	0.49 305	0.49 430	0.49 391	0.49 426	0.49 378	0.49 423	0.49 384	0.49 432	0.49 389	0.49 422	0.49 387	0.49 419	0.49 366	0.49 392	0.49 415	0.49 436	0.49 386	0.49 410

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StereoAnything_RVC	0.50 363	0.50 244	0.50 386	0.50 341	0.50 434	0.50 400	0.50 429	0.50 387	0.50 427	0.50 397	0.50 435	0.50 403	0.50 426	0.50 395	0.50 421	0.50 372	0.50 398	0.50 419	0.50 438	0.50 391	0.50 413

dual_stereo	0.50 363	0.50 244	0.50 386	0.50 341	0.50 434	0.50 400	0.50 429	0.50 387	0.50 427	0.50 397	0.50 435	0.50 403	0.50 426	0.50 395	0.50 421	0.50 372	0.50 398	0.50 419	0.50 438	0.50 391	0.50 413

GCST	0.50 363	2.08 513	0.38 288	0.53 356	0.35 362	0.49 391	0.35 352	0.50 387	0.35 355	0.49 384	0.35 361	0.49 389	0.35 356	0.49 387	0.35 348	0.48 363	0.37 326	0.45 389	0.33 358	0.44 359	0.33 333

SANet	0.50 363	0.50 244	0.50 386	0.50 341	0.50 434	0.50 400	0.50 429	0.50 387	0.50 427	0.50 397	0.50 435	0.50 403	0.50 426	0.50 395	0.50 421	0.50 372	0.50 398	0.50 419	0.50 438	0.50 391	0.50 413

MSCF	0.51 368	1.40 443	0.49 381	0.58 369	0.38 379	0.50 400	0.38 372	0.54 408	0.41 394	0.52 408	0.41 396	0.53 415	0.42 396	0.53 411	0.41 386	0.60 398	0.47 385	0.48 410	0.37 383	0.48 383	0.38 364

UGAM-zero	0.51 368	2.17 521	0.39 299	0.53 356	0.36 368	0.50 400	0.36 359	0.50 387	0.36 365	0.49 384	0.36 365	0.50 403	0.35 356	0.50 395	0.36 352	0.49 366	0.37 326	0.47 402	0.35 374	0.46 366	0.34 340

UGAM	0.51 368	2.23 526	0.39 299	0.54 359	0.35 362	0.50 400	0.35 352	0.49 378	0.35 355	0.49 384	0.35 361	0.49 389	0.36 359	0.50 395	0.36 352	0.49 366	0.37 326	0.45 389	0.34 362	0.45 363	0.34 340

Selective-IGEV	0.51 368	0.55 264	0.45 354	0.69 389	0.45 416	0.61 432	0.45 408	0.50 387	0.40 385	0.56 421	0.44 410	0.55 422	0.40 379	0.72 442	0.67 449	0.59 397	0.46 377	0.45 389	0.34 362	0.46 366	0.37 357

RCA-Stereo	0.51 368	3.22 580	0.34 269	0.44 282	0.34 359	0.44 360	0.34 347	0.43 317	0.34 351	0.43 312	0.34 353	0.44 359	0.33 344	0.43 319	0.33 331	0.38 269	0.29 252	0.38 300	0.29 316	0.38 285	0.29 297

DN	0.53 373	0.85 297	0.45 354	0.65 383	0.44 412	0.60 431	0.44 402	0.60 422	0.44 405	0.60 429	0.45 414	0.60 433	0.44 401	0.60 427	0.44 398	0.56 393	0.42 362	0.56 433	0.42 416	0.56 407	0.42 388

MatchStereo	0.54 374	0.12 106	2.38 628	2.32 571	0.09 140	0.09 135	0.08 138	0.09 135	0.07 136	0.09 135	0.07 137	0.09 137	0.07 135	0.09 135	0.08 129	2.34 604	2.34 623	0.12 147	0.11 155	0.11 148	0.10 140
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	0.54 374	0.60 273	0.52 396	0.66 387	0.47 424	0.61 432	0.47 415	0.58 418	0.46 409	0.61 430	0.46 417	0.61 435	0.45 405	0.62 428	0.45 400	0.61 402	0.52 405	0.57 434	0.48 433	0.57 410	0.48 405

castereo++	0.54 374	3.59 586	1.15 495	1.31 524	0.14 182	0.16 167	0.14 176	0.16 167	0.14 181	0.16 164	0.14 185	0.16 166	0.13 177	0.16 166	0.14 175	1.45 556	1.16 501	0.15 165	0.14 185	0.15 165	0.13 173

FENet	0.54 374	1.52 447	1.19 501	1.41 533	0.23 244	0.35 260	0.23 231	0.35 248	0.23 233	0.34 253	0.23 237	0.35 262	0.23 237	0.35 261	0.23 228	1.40 553	1.07 485	0.32 252	0.23 237	0.33 244	0.23 216

PSMNet_ROB	0.54 374	0.54 262	0.54 401	0.54 359	0.53 444	0.54 420	0.54 437	0.53 406	0.54 437	0.54 416	0.54 445	0.54 418	0.53 433	0.54 413	0.54 431	0.54 384	0.53 407	0.54 431	0.54 444	0.54 404	0.54 425

AIO-test2	0.55 379	0.59 270	0.52 396	0.67 388	0.47 424	0.61 432	0.47 415	0.61 425	0.47 414	0.61 430	0.47 425	0.61 435	0.48 417	0.62 428	0.47 411	0.64 409	0.53 407	0.58 435	0.47 429	0.58 411	0.48 405

CFNet-ft	0.55 379	1.57 448	0.14 148	0.20 160	0.14 182	0.20 186	2.53 637	1.61 569	0.14 181	0.20 183	0.14 185	0.20 185	0.14 181	0.20 183	0.14 175	0.17 159	0.12 136	0.17 177	0.12 170	1.56 563	1.24 579

MyStereo04	0.56 381	3.72 592	0.59 407	0.49 305	0.41 399	0.36 264	0.32 323	0.37 258	0.31 322	0.34 253	0.46 417	0.35 262	0.32 333	0.35 261	0.33 331	0.49 366	0.45 375	0.34 268	0.32 348	0.35 261	0.43 390

CASS	0.57 382	0.89 306	0.56 403	0.57 367	0.56 447	0.56 422	0.56 438	0.56 412	0.53 435	0.57 424	0.57 448	0.59 432	0.48 417	0.56 418	0.57 434	0.55 390	0.56 411	0.47 402	0.56 450	0.62 414	0.56 434
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PointNet	0.60 383	0.75 285	0.49 381	0.79 402	0.50 434	0.79 452	0.49 426	0.79 445	0.49 423	0.80 457	0.49 432	0.79 458	0.49 422	0.80 451	0.49 419	0.63 408	0.40 343	0.63 440	0.40 400	0.63 415	0.40 373

aanet-new-14k	0.60 383	5.12 619	0.39 299	0.49 305	0.30 284	0.43 327	0.30 271	0.43 317	0.30 279	0.43 312	0.30 284	0.43 327	0.30 279	0.44 348	0.30 272	0.44 313	0.37 326	0.38 300	0.26 253	0.38 285	0.26 233

LG-Stereo	0.60 383	0.58 269	0.47 366	0.64 382	0.74 482	1.00 477	0.69 466	0.57 415	0.41 394	0.57 424	0.41 396	0.57 428	0.41 390	1.00 483	0.75 480	0.91 449	0.51 403	0.52 427	0.37 383	0.52 399	0.37 357

MonSter	0.60 383	0.64 276	0.52 396	0.62 377	0.44 412	2.07 595	0.44 402	0.62 426	0.44 405	0.62 433	0.44 410	0.62 437	0.44 401	0.62 428	0.44 398	0.58 395	0.42 362	0.62 438	0.46 422	0.58 411	0.42 388

MyStereo07	0.60 383	3.72 592	0.48 374	0.49 305	0.41 399	0.36 264	0.32 323	0.49 378	0.43 402	0.51 405	0.42 406	0.49 389	0.43 399	0.51 404	0.64 442	0.49 366	0.45 375	0.34 268	0.32 348	0.35 261	0.43 390

FSD	0.61 388	0.59 270	0.50 386	2.58 582	0.44 412	0.56 422	0.44 402	0.55 411	0.44 405	0.56 421	0.44 410	0.56 425	0.44 401	0.56 418	0.46 404	0.61 402	0.42 362	0.52 427	0.42 416	0.52 399	0.51 420

castereo	0.61 388	3.79 594	1.35 559	1.52 537	0.15 193	0.17 174	0.16 187	0.20 184	0.21 224	0.18 175	0.16 197	0.21 193	0.12 171	0.26 229	0.17 198	1.43 555	1.38 571	0.17 177	0.16 194	0.18 180	0.16 183

WCG-NET	0.61 388	1.21 421	0.54 401	0.61 376	0.53 444	0.67 440	0.53 435	0.66 431	0.53 435	0.64 436	0.53 444	0.65 441	0.53 433	0.59 425	0.52 428	0.65 410	0.48 389	0.64 442	0.52 442	0.58 411	0.50 413

GEAStereo	0.62 391	3.91 599	0.48 374	0.69 389	0.38 379	0.51 412	0.38 372	0.51 400	0.38 371	0.53 411	0.38 377	0.50 403	0.38 368	0.51 404	0.38 364	0.54 384	0.43 367	0.46 393	0.34 362	0.46 366	0.34 340

gasm-f	0.62 391	3.91 599	0.48 374	0.69 389	0.38 379	0.51 412	0.38 372	0.51 400	0.38 371	0.53 411	0.38 377	0.50 403	0.38 368	0.51 404	0.38 364	0.54 384	0.43 367	0.46 393	0.34 362	0.46 366	0.34 340

SMoEStereo_RVC	0.63 393	0.75 285	0.51 393	0.73 398	0.53 444	0.71 444	0.47 415	0.67 432	0.58 441	0.74 451	0.60 450	0.72 448	0.53 433	0.74 446	0.51 426	0.61 402	0.62 424	0.62 438	0.61 458	0.63 415	0.61 440

anonymity	0.63 393	0.69 278	0.56 403	0.71 395	0.56 447	0.71 444	0.56 438	0.71 437	0.56 438	0.72 444	0.56 447	0.71 445	0.56 437	0.71 440	0.58 436	0.68 414	0.55 409	0.68 447	0.55 446	0.68 420	0.54 425

PAM_32	0.64 395	2.38 541	0.51 393	0.92 421	0.43 411	0.53 417	0.44 402	0.87 454	0.43 402	0.52 408	0.45 414	0.53 415	0.40 379	0.54 413	0.46 404	0.62 406	0.56 411	0.48 410	0.45 420	0.76 432	0.44 393

CRFU-Net	0.65 396	1.67 452	1.22 551	1.96 556	0.27 259	0.41 300	0.27 248	0.41 293	0.27 258	0.40 279	0.26 255	0.41 302	0.27 259	0.40 285	0.27 245	1.80 570	1.62 591	0.34 268	0.23 237	0.33 244	0.23 216

LMCR-Stereo	0.65 396	0.63 274	0.65 422	0.65 383	0.65 465	0.66 439	0.63 446	0.58 418	0.65 452	0.63 435	0.64 458	0.65 441	0.65 449	0.66 435	0.66 448	0.66 412	0.64 427	0.65 445	0.67 475	0.68 420	0.73 471

KSHMR	0.66 398	0.50 244	0.48 374	1.15 456	0.52 441	0.49 391	0.51 433	0.49 378	0.71 477	0.67 440	0.50 435	1.16 512	1.11 510	0.66 435	0.52 428	0.49 366	0.49 392	0.51 424	0.66 471	0.50 391	1.14 520

TorneroNet	0.66 398	0.53 258	0.50 386	0.50 341	0.64 463	1.06 493	0.70 471	0.50 387	0.51 434	0.49 384	0.69 473	0.49 389	0.50 426	0.48 381	1.15 522	0.71 419	0.49 392	1.14 510	1.08 520	0.49 386	0.49 410

GES	0.66 398	2.34 537	0.29 230	0.41 263	0.29 274	0.41 300	0.29 266	0.42 311	0.29 268	0.40 279	0.41 396	0.41 302	0.30 279	0.51 404	0.29 265	0.32 234	0.29 252	0.32 252	2.46 641	2.49 603	0.30 310

cf-r	0.66 398	2.17 521	0.12 123	0.18 153	0.12 176	0.18 178	2.70 641	2.60 615	0.12 175	0.18 175	0.12 167	0.18 178	0.12 171	0.18 176	0.12 164	0.15 140	0.11 122	0.15 165	0.11 155	1.81 575	1.74 616

DSFCA	0.66 398	0.73 282	0.78 455	0.65 383	0.65 465	0.64 437	0.64 447	0.65 429	0.63 450	0.64 436	0.64 458	0.64 438	0.64 447	0.65 434	0.65 445	0.65 410	0.65 429	0.65 445	0.65 469	0.66 418	0.64 450

DEFOM-Stereo	0.68 403	3.11 576	1.40 573	1.63 546	0.25 251	0.31 244	0.25 238	0.31 236	0.28 262	0.31 241	0.29 272	0.29 241	0.27 259	0.31 247	0.28 254	1.59 563	1.47 577	0.30 243	0.29 316	0.30 229	0.28 291

ssnet_v2	0.68 403	1.96 509	1.25 555	0.29 201	0.20 227	0.30 238	0.20 213	0.29 229	0.22 227	1.50 571	0.20 226	0.31 249	0.20 224	0.27 233	0.22 222	0.24 202	1.49 578	0.26 230	0.18 222	3.90 626	0.19 207

ARAFT	0.68 403	0.81 292	0.63 416	0.74 399	0.60 451	0.78 450	0.62 445	0.77 444	0.66 454	0.74 451	0.63 456	0.75 453	0.62 446	0.83 457	0.60 439	0.70 418	0.55 409	0.70 452	0.60 456	0.78 436	0.55 431

NINENet	0.69 406	3.87 598	1.20 504	1.98 557	0.05 121	0.40 284	0.04 103	0.40 278	0.05 119	0.41 293	0.04 110	0.41 302	0.05 112	0.40 285	0.05 110	1.79 569	1.56 584	0.34 268	0.22 231	0.34 248	0.23 216

VIP-Stereo	0.70 407	2.97 573	2.43 629	2.49 578	0.16 203	0.25 220	0.16 187	0.25 215	0.16 196	0.25 217	0.18 220	0.25 221	0.16 193	0.26 229	0.16 192	1.86 571	1.26 554	0.23 211	0.15 192	0.23 207	0.15 182

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 407	0.72 281	0.71 441	0.80 405	0.62 462	0.82 456	0.61 444	0.81 451	0.62 448	0.81 460	0.63 456	0.80 460	0.70 467	0.73 444	0.61 441	0.76 429	0.61 423	0.74 457	0.61 458	0.77 434	0.61 440

DMCA-RVC	0.70 407	0.80 289	0.70 437	0.70 393	0.70 475	0.70 442	0.70 471	0.71 437	0.70 472	0.70 443	0.71 480	0.71 445	0.70 467	0.70 439	0.69 465	0.69 415	0.70 443	0.69 450	0.70 480	0.69 424	0.70 461

MyStereo8	0.71 410	3.92 601	0.52 396	0.59 372	0.52 441	0.57 428	0.53 435	0.59 420	0.50 427	0.59 428	0.51 441	0.57 428	0.50 426	0.56 418	0.52 428	0.54 384	0.49 392	0.54 431	0.49 436	0.55 405	0.50 413

HH	0.71 410	2.54 547	0.74 449	1.10 447	0.32 337	0.41 300	0.37 365	0.69 434	0.78 487	0.73 446	0.90 503	0.75 453	1.00 498	0.84 458	0.69 465	0.69 415	0.40 343	0.35 284	0.26 253	0.35 261	0.26 233

HanStereo	0.71 410	2.54 547	0.74 449	1.10 447	0.32 337	0.41 300	0.37 365	0.69 434	0.78 487	0.73 446	0.90 503	0.75 453	1.00 498	0.84 458	0.69 465	0.69 415	0.40 343	0.35 284	0.26 253	0.35 261	0.26 233

zero-FE	0.72 413	1.31 435	0.66 423	0.92 421	0.60 451	0.82 456	0.58 441	0.82 452	0.58 441	0.81 460	0.60 450	0.81 463	0.60 443	0.82 454	0.58 436	0.74 426	0.59 418	0.73 454	0.52 442	0.76 432	0.51 420

ktn	0.72 413	0.53 258	1.08 490	1.14 453	0.51 440	1.22 555	1.36 587	0.51 400	0.59 443	0.51 405	0.51 441	0.69 444	1.20 521	0.67 437	0.51 426	0.51 378	0.49 392	0.58 435	0.66 471	0.52 399	0.53 422

DStereoRT	0.73 415	0.81 292	0.73 448	0.71 395	0.74 482	0.73 446	0.75 479	0.71 437	0.71 477	0.74 451	0.72 483	0.73 450	0.80 483	0.71 440	0.73 475	0.76 429	0.71 447	0.73 454	0.72 485	0.70 425	0.76 478

CroCo-Stereo	0.73 415	1.22 427	0.25 211	1.22 510	0.25 251	1.22 555	0.25 238	1.22 549	0.25 241	1.22 557	0.25 250	1.22 561	0.25 243	1.22 560	0.25 239	1.22 540	0.26 222	1.21 569	0.25 247	1.22 549	0.25 227
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	0.73 415	0.88 303	0.67 427	0.75 400	0.68 472	0.75 447	0.64 447	0.80 448	0.72 480	0.83 462	0.70 475	0.82 464	0.64 447	0.84 458	0.67 449	0.77 431	0.63 425	0.81 469	0.63 460	0.78 436	0.62 443

monster-pro	0.75 418	1.67 452	0.64 418	0.89 414	0.57 449	0.86 462	0.56 438	0.87 454	0.56 438	0.87 463	0.57 448	0.88 467	0.57 438	0.87 463	0.57 434	0.79 432	0.58 415	0.76 460	0.54 444	0.77 434	0.54 425

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 418	0.92 316	0.85 466	0.96 432	0.59 450	1.27 559	0.44 402	0.59 420	0.69 466	0.91 468	0.68 468	0.55 422	0.61 445	1.06 498	0.83 493	0.62 406	0.70 443	0.90 479	0.41 408	0.89 453	0.56 434

MyStereo06	0.75 418	4.12 603	0.60 409	0.63 379	0.61 457	0.62 435	0.66 450	0.56 412	0.45 408	0.55 419	0.48 429	0.54 418	0.46 408	0.57 423	0.45 400	0.60 398	0.57 413	0.64 442	0.55 446	0.72 427	0.55 431

GCAP-Stereo	0.75 418	4.15 606	0.42 349	0.75 400	0.35 362	0.78 450	0.40 386	0.79 445	0.38 371	0.78 455	0.36 365	0.78 456	0.36 359	0.79 449	0.39 376	0.75 427	0.39 340	0.76 460	0.39 399	0.75 431	0.39 370

GANet-RSSM	0.75 418	1.91 502	0.14 148	0.47 294	0.14 182	0.21 197	3.21 658	2.30 601	0.14 181	0.46 364	0.14 185	0.23 208	0.18 215	0.21 194	0.14 175	0.18 167	0.27 232	0.37 292	0.13 179	2.13 585	2.12 626

RSM++	0.76 423	0.82 294	0.66 423	0.85 412	0.64 463	0.85 460	0.71 474	0.94 468	0.64 451	0.87 463	0.67 463	0.87 466	0.65 449	0.84 458	0.65 445	0.81 437	0.70 443	0.79 464	0.71 483	0.83 448	0.70 461

CroCo-Stereo Lap2	0.77 424	1.29 431	0.29 230	1.27 515	0.29 274	1.27 559	0.26 245	1.26 552	0.26 254	1.26 558	0.26 255	1.27 565	0.26 252	1.26 561	0.27 245	1.27 542	0.27 232	1.27 572	0.27 290	1.27 552	0.27 271

PSMNet-RSSM	0.77 424	2.76 564	0.14 148	0.20 160	0.14 182	0.20 186	2.66 639	2.79 628	0.14 181	0.21 195	0.14 185	0.21 193	0.14 181	0.20 183	0.14 175	0.17 159	0.12 136	0.17 177	0.12 170	2.52 607	2.31 631

GwcNet-RSSM	0.77 424	2.77 566	0.14 148	0.20 160	0.14 182	0.20 186	2.67 640	2.78 627	0.14 181	0.20 183	0.14 185	0.20 185	0.14 181	0.21 194	0.14 175	0.17 159	0.12 136	0.17 177	0.12 170	2.52 607	2.31 631

4D-IteraStereo	0.78 427	3.13 577	0.89 467	0.69 389	0.32 337	0.40 284	0.32 323	0.76 443	0.97 511	0.52 408	0.65 460	0.89 470	0.32 333	0.76 448	0.98 505	0.83 442	0.94 475	0.35 284	0.27 290	0.70 425	0.89 493

Pro-Stereo	0.79 428	0.53 258	0.38 288	0.49 305	0.38 379	0.49 391	0.37 365	0.49 378	0.67 455	0.50 397	0.38 377	1.10 504	0.38 368	0.49 387	0.38 364	0.71 419	0.88 469	5.98 674	0.36 380	0.46 366	0.36 352

hitnet-ft	0.79 428	2.78 569	0.14 148	0.20 160	0.14 182	0.21 197	2.89 642	2.80 629	0.14 181	0.20 183	0.14 185	0.20 185	0.14 181	0.20 183	0.14 175	0.17 159	0.12 136	0.17 177	0.12 170	2.54 615	2.33 633

G-Net	0.79 428	0.79 288	0.79 458	0.79 402	0.79 495	0.79 452	0.79 484	0.79 445	0.79 491	0.79 456	0.79 495	0.79 458	0.79 482	0.79 449	0.79 485	0.79 432	0.79 460	0.79 464	0.79 496	0.79 438	0.79 483

MyStereo05	0.80 431	4.12 603	0.63 416	0.63 379	0.61 457	0.62 435	0.66 450	0.65 429	0.62 448	0.67 440	0.61 454	0.65 441	0.58 441	0.67 437	0.55 433	0.60 398	0.57 413	0.64 442	0.55 446	0.72 427	0.55 431

UDG	0.80 431	2.21 525	0.60 409	0.91 418	0.60 451	0.90 467	0.58 441	0.88 458	0.60 444	0.90 466	0.60 450	0.88 467	0.60 443	0.90 468	0.58 436	0.86 446	0.60 419	0.84 475	0.59 455	0.84 449	0.61 440

ccnet	0.80 431	2.28 529	0.33 259	0.50 341	0.33 349	0.50 400	0.33 334	0.50 387	0.33 342	0.49 384	0.33 345	0.49 389	1.56 586	2.38 605	0.33 331	0.41 297	0.29 252	0.42 382	1.57 601	2.28 591	0.29 297

NaN_ROB	0.80 431	0.80 289	0.80 459	0.80 405	0.80 498	0.80 454	0.80 487	0.80 448	0.80 493	0.80 457	0.80 497	0.80 460	0.80 483	0.80 451	0.80 488	0.80 434	0.80 463	0.80 467	0.80 498	0.80 441	0.80 484

CSAN	0.80 431	0.80 289	0.80 459	0.80 405	0.80 498	0.80 454	0.80 487	0.80 448	0.80 493	0.80 457	0.80 497	0.80 460	0.80 483	0.80 451	0.80 488	0.80 434	0.80 463	0.80 467	0.80 498	0.80 441	0.80 484

GSStereo	0.81 436	4.28 609	0.50 386	0.59 372	0.40 390	0.51 412	0.38 372	0.50 387	0.38 371	0.50 397	0.38 377	0.50 403	3.79 655	0.50 395	0.38 364	0.54 384	0.43 367	0.46 393	0.34 362	0.46 366	0.35 349

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DDUNet	0.81 436	2.45 545	0.57 405	0.90 416	0.60 451	0.88 464	0.59 443	0.90 459	0.60 444	0.88 465	0.60 450	0.90 471	0.58 441	0.88 465	0.60 439	0.84 444	0.60 419	0.86 477	0.57 452	0.86 450	0.60 439

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RAFT-Stereo	0.81 436	0.96 322	0.67 427	0.95 429	0.67 469	0.95 472	0.68 458	0.95 470	0.68 461	0.95 476	0.68 468	0.96 481	0.68 458	0.96 479	0.68 457	0.94 458	0.68 436	0.94 493	0.68 476	0.94 469	0.68 458
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 441	1.72 455	1.48 577	0.39 238	0.15 193	0.31 244	0.21 219	0.20 184	0.25 241	1.61 575	0.23 237	0.28 235	0.26 252	0.20 183	0.15 185	0.24 202	1.33 562	0.32 252	0.16 194	6.75 665	0.23 216

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Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
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GANet	1.00 477	1.00 334	1.00 481	1.00 436	1.00 515	1.00 477	1.00 509	1.00 472	1.00 515	1.00 478	1.00 513	1.00 484	1.00 498	1.00 483	1.00 507	1.00 467	1.00 476	1.00 500	1.00 512	1.00 474	1.00 504

TDLM	1.00 477	1.00 334	1.00 481	1.00 436	1.00 515	1.00 477	1.00 509	1.00 472	1.00 515	1.00 478	1.00 513	1.00 484	1.00 498	1.00 483	1.00 507	1.00 467	1.00 476	1.00 500	1.00 512	1.00 474	1.00 504

CVANet_RVC	1.00 477	1.00 334	1.00 481	1.00 436	1.00 515	1.00 477	1.00 509	1.00 472	1.00 515	1.00 478	1.00 513	1.00 484	1.00 498	1.00 483	1.00 507	1.00 467	1.00 476	1.00 500	1.00 512	1.00 474	1.00 504

trnet	1.01 484	1.01 343	1.01 485	1.01 440	1.01 520	1.01 484	1.01 513	1.01 480	1.01 519	1.01 488	1.01 517	1.01 491	1.01 505	1.01 490	1.01 511	1.01 471	1.01 481	1.01 504	1.01 518	1.01 478	1.01 509

LL-Strereo	1.01 484	5.06 618	1.63 586	0.70 393	1.43 594	0.56 422	0.46 410	0.57 415	0.50 427	0.57 424	0.50 435	1.58 576	0.49 422	0.59 425	0.50 421	1.64 566	0.52 405	0.51 424	1.37 589	0.52 399	0.45 395

FlowAnything_test	1.02 486	1.72 455	0.71 441	1.59 539	0.70 475	1.61 578	0.69 466	1.61 569	0.70 472	1.60 572	0.70 475	1.61 580	0.69 465	1.61 576	0.70 471	0.81 437	0.58 415	0.81 469	0.55 446	0.81 444	0.56 434

FlowAnything	1.02 486	1.71 454	0.72 444	1.59 539	0.69 473	1.60 577	0.69 466	1.61 569	0.70 472	1.60 572	0.69 473	1.60 577	0.69 465	1.61 576	0.69 465	0.81 437	0.58 415	0.81 469	0.56 450	0.82 446	0.56 434

Hybrid-DGEV	1.03 488	1.75 461	0.80 459	1.28 519	0.78 493	1.26 558	0.80 487	1.26 552	0.78 487	1.26 558	0.78 493	1.26 562	0.78 481	1.26 561	0.78 484	1.15 488	0.75 453	1.14 510	0.74 487	1.14 486	0.75 475

tt45	1.04 489	0.88 303	1.36 567	0.92 421	1.03 523	1.51 576	0.79 484	0.70 436	0.88 499	0.74 451	0.90 503	1.60 577	0.72 472	1.60 574	0.75 480	0.91 449	0.78 458	1.52 585	0.79 496	1.14 486	1.32 584

Hybrid-DGEV-2	1.05 490	1.83 487	0.83 463	1.33 526	0.82 501	1.30 561	0.81 491	1.26 552	0.79 491	1.29 560	0.79 495	1.26 562	0.80 483	1.26 561	0.79 485	1.20 492	0.78 458	1.18 520	0.77 492	1.20 501	0.77 480

Hybrid-DGEV-03	1.07 491	1.83 487	0.83 463	1.34 527	0.81 500	1.32 563	0.81 491	1.31 559	0.81 496	1.31 561	0.82 499	1.32 567	0.82 487	1.32 566	0.81 491	1.19 490	0.77 456	1.19 522	0.76 490	1.19 499	0.77 480

GLC_STEREO	1.07 491	1.01 343	1.06 488	1.07 445	1.05 524	1.06 493	1.08 518	1.08 487	1.05 523	1.07 496	1.06 519	1.08 500	1.05 507	1.06 498	1.10 517	1.07 474	1.09 491	1.05 508	1.05 519	1.06 482	1.12 516

FC-DCNN	1.07 491	1.09 359	0.98 479	0.89 414	0.52 441	1.41 572	0.91 500	1.21 548	1.24 582	1.96 584	2.05 639	1.91 586	1.30 574	1.27 564	1.08 516	0.80 434	0.60 419	0.58 435	0.41 408	0.68 420	0.54 425

hknet	1.10 494	1.85 493	3.49 651	4.48 628	0.02 22	0.42 320	0.06 132	0.41 293	0.02 22	0.48 377	0.03 56	0.41 302	0.03 53	0.42 313	0.03 52	4.39 639	4.19 653	0.33 259	0.23 237	0.34 248	0.27 271

test_xeample3	1.10 494	1.81 477	0.61 414	0.84 410	0.49 430	0.77 448	0.66 450	0.92 464	1.40 594	0.68 442	0.46 417	0.78 456	0.54 436	1.72 579	1.48 596	1.34 547	1.52 580	1.35 578	1.67 614	1.33 555	1.55 597

DISCO	1.11 496	0.39 190	5.28 664	0.39 238	0.20 227	0.39 282	0.27 248	0.39 271	0.22 227	0.38 267	0.20 226	0.38 276	0.20 224	6.95 676	0.22 222	0.30 226	0.21 204	0.27 234	0.21 228	5.25 658	0.21 212

Occ-G	1.12 497	0.52 254	3.72 656	3.50 616	0.50 434	0.56 422	0.47 415	0.54 408	0.46 409	0.54 416	0.41 396	0.54 418	0.42 396	0.52 409	0.42 394	3.42 631	4.02 652	0.52 427	0.45 420	0.51 397	0.44 393

AEACV	1.12 497	0.52 254	3.12 647	3.24 601	0.86 502	0.53 417	0.49 426	0.60 422	0.47 414	0.53 411	0.49 432	0.55 422	0.45 405	0.55 417	0.47 411	3.01 626	3.88 650	0.71 453	0.60 456	0.80 441	0.48 405

LiteMatch	1.13 499	0.73 282	2.80 633	3.23 599	0.61 457	0.83 458	0.68 458	0.73 440	0.69 466	1.00 478	0.77 491	0.94 478	0.57 438	0.82 454	0.64 442	2.97 624	2.43 626	0.68 447	0.32 348	0.56 407	0.70 461

Lsterematch	1.13 499	0.73 282	2.80 633	3.23 599	0.61 457	0.83 458	0.68 458	0.73 440	0.69 466	1.00 478	0.77 491	0.94 478	0.57 438	0.82 454	0.64 442	2.97 624	2.43 626	0.68 447	0.32 348	0.56 407	0.70 461

MSMD_ROB	1.19 501	1.10 363	0.70 437	1.10 447	0.60 451	1.10 500	0.70 471	1.10 490	0.70 472	1.10 498	0.70 475	1.10 504	0.70 467	7.00 677	0.70 471	1.10 478	0.70 443	1.10 509	0.70 480	1.10 484	0.70 461

MM-Stereo_test2	1.20 502	1.85 493	1.05 487	1.46 535	0.94 512	1.36 567	0.99 508	1.36 561	0.95 508	1.41 567	0.98 512	1.40 573	0.96 494	1.37 568	0.95 502	1.37 552	1.06 484	1.33 575	0.93 509	1.29 554	0.89 493

ours_stereo	1.20 502	1.21 421	0.90 470	1.64 547	1.11 527	1.35 565	0.67 454	1.76 576	0.93 506	1.70 580	1.10 522	1.39 571	0.75 476	1.41 570	0.81 491	1.60 565	1.03 483	1.33 575	1.00 512	1.61 565	0.72 468

DisPM	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

CrosDoStereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

PFNet+	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

LCNet	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

HHNet	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

Patchmatch Stereo++	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530
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	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

STrans-v2	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

TransformOpticalFlow	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

OMP-Stereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

IIG-Stereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

NF-Stereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

OCTAStereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

PSM-softLoss	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

KMStereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

NRIStereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

PSM-adaLoss	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

PSM-AAD	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

FTStereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

ROB_FTStereo_v2	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

ROB_FTStereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

Consistency-Raft	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

KYRaft	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

HUI-Stereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

ASMatch	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

DeepStereo_LL	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

DEmStereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

SST-Stereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

THIR-Stereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

RAFT_R40	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

DRaft	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

PFNet	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

GrayStereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

RE-Stereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

Pruner-Stereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

TVStereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

DeepStereo_RVC	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

RAFT-RH_RVC	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

IRAFT_RVC	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

RAFT-345	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

iRAFT	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

CRE-IMP	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

GMM-Stereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

RAFT-IKP	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

Prome-Stereo	1.20 502	1.20 375	1.20 504	1.20 465	1.20 537	1.20 509	1.20 529	1.20 503	1.20 534	1.20 511	1.20 531	1.20 515	1.20 521	1.20 514	1.20 531	1.20 492	1.20 506	1.20 524	1.20 531	1.20 501	1.20 530

HCRNet	1.22 549	7.11 641	3.00 635	3.55 617	0.33 349	0.29 237	0.14 176	0.19 178	0.15 191	0.33 251	0.29 272	0.25 221	0.14 181	0.22 198	0.33 331	3.64 632	3.00 630	0.76 460	0.32 348	0.18 180	0.13 173

HBP-ISP	1.24 550	1.72 455	1.65 587	1.15 456	0.76 489	1.40 571	0.88 497	1.67 575	1.02 520	1.69 579	1.38 593	1.69 581	1.21 567	1.87 586	1.21 576	1.05 473	0.79 460	0.97 498	0.80 498	1.19 499	0.75 475

AANet_RVC	1.26 551	0.31 169	4.99 662	5.93 654	0.20 227	0.25 220	0.20 213	0.25 215	0.20 220	0.23 202	0.19 222	0.25 221	0.20 224	0.25 218	0.20 216	5.66 663	4.76 656	0.26 230	0.30 330	0.24 211	0.27 271

MM-Stereo_test3	1.27 552	2.07 512	1.18 499	1.60 542	1.02 522	1.45 574	1.01 513	1.40 565	1.04 522	1.44 569	1.03 518	1.46 575	1.02 506	1.44 572	1.02 512	1.51 561	1.12 498	1.32 574	0.98 510	1.38 558	0.97 500

11t	1.27 552	2.70 556	1.34 557	1.32 525	0.89 504	1.30 561	1.34 584	1.64 572	0.57 440	1.45 570	0.72 483	1.05 499	1.29 573	1.07 501	1.29 585	1.49 558	1.02 482	0.97 498	1.15 524	1.48 560	1.31 583

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 554	1.35 438	1.35 559	1.35 529	1.35 588	1.35 565	1.35 585	1.36 561	1.35 590	1.36 565	1.35 588	1.36 569	1.36 579	1.36 567	1.35 589	1.35 548	1.35 567	1.35 578	1.35 586	1.35 556	1.35 588

CC-Net-ROB	1.36 555	1.33 437	1.33 556	1.36 530	1.38 591	1.36 567	1.33 583	1.37 563	1.34 587	1.35 564	1.36 590	1.38 570	1.34 577	1.38 569	1.38 592	1.35 548	1.38 571	1.33 575	1.35 586	1.43 559	1.34 587

CFNet	1.37 556	5.27 624	0.19 187	5.49 651	0.19 224	0.28 234	0.19 209	0.28 224	0.19 218	0.28 230	0.19 222	0.28 235	4.35 663	0.28 237	0.19 213	0.23 195	0.17 190	0.23 211	4.21 672	4.81 649	0.17 200

PS-NSSS	1.38 557	1.39 442	1.34 557	1.34 527	1.35 588	1.38 569	1.37 592	1.35 560	1.38 593	1.34 563	1.34 587	1.39 571	1.38 582	1.70 578	1.40 593	1.36 550	1.36 568	1.36 580	1.37 589	1.37 557	1.36 589

RASNet	1.49 558	1.65 451	1.45 575	1.38 532	1.43 594	1.47 575	1.36 587	1.38 564	1.36 591	1.39 566	1.60 604	1.45 574	1.45 585	1.51 573	2.21 634	1.53 562	1.36 568	1.36 580	1.36 588	1.66 568	1.36 589

BLMT-Stereo	1.53 559	1.36 439	1.06 488	1.42 534	1.23 587	1.41 572	1.07 517	1.43 567	1.12 524	1.42 568	1.06 519	1.83 583	1.07 508	1.42 571	1.07 515	1.27 542	1.38 571	6.80 675	1.00 512	1.26 551	1.00 504

GANetREF_RVC	1.55 560	1.94 508	1.22 551	1.88 550	1.21 583	1.88 584	1.22 575	1.88 578	1.22 580	1.88 581	1.22 577	1.88 584	1.22 568	1.89 587	1.22 577	1.87 573	1.22 553	1.88 599	1.22 577	1.88 577	1.22 576
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	1.59 561	1.91 502	1.21 550	1.94 553	1.20 537	2.00 592	1.23 576	1.99 583	1.24 582	2.00 589	1.25 580	2.03 594	1.26 570	2.00 591	1.29 585	1.90 577	1.18 505	1.89 600	1.21 576	1.89 578	1.20 530
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 562	1.59 449	1.70 589	1.59 539	1.59 600	1.61 578	1.61 603	1.60 568	1.60 600	1.62 578	1.59 603	1.60 577	1.60 588	1.60 574	1.59 600	1.59 563	1.60 590	1.59 586	1.59 606	1.59 564	1.59 602

ff7	1.68 563	2.68 553	1.35 559	0.97 433	0.89 504	1.84 581	2.15 632	2.12 589	1.80 617	2.05 594	1.56 600	2.33 601	2.12 623	2.23 597	2.25 635	1.31 544	1.07 485	1.48 582	1.41 592	0.90 456	1.04 511

ffff	1.68 563	2.68 553	1.35 559	0.97 433	0.89 504	1.84 581	2.15 632	2.12 589	1.80 617	2.05 594	1.56 600	2.33 601	2.12 623	2.23 597	2.25 635	1.31 544	1.07 485	1.48 582	1.41 592	0.90 456	1.04 511

ccc-4	1.68 563	2.68 553	1.35 559	0.97 433	0.89 504	1.84 581	2.15 632	2.12 589	1.80 617	2.05 594	1.56 600	2.33 601	2.12 623	2.23 597	2.25 635	1.31 544	1.07 485	1.48 582	1.41 592	0.90 456	1.04 511

MC-Stereo	1.76 566	2.96 572	1.37 569	2.14 561	1.37 590	2.14 598	1.36 587	2.14 592	1.37 592	2.14 598	1.37 591	2.14 596	1.37 581	2.14 596	1.37 591	1.97 581	1.32 555	1.97 602	1.32 585	1.98 579	1.33 585

IGEVStereo-DCA	1.77 567	4.21 607	1.84 604	2.49 578	2.11 633	2.54 618	1.36 587	1.65 573	1.17 531	2.75 627	1.90 622	2.54 614	1.15 514	0.94 475	1.11 518	1.50 559	1.32 555	0.96 496	1.46 598	1.49 561	0.88 490

rrr	1.77 567	4.21 607	1.84 604	2.49 578	2.11 633	2.54 618	1.36 587	1.65 573	1.17 531	2.75 627	1.90 622	2.54 614	1.15 514	0.94 475	1.11 518	1.50 559	1.32 555	0.96 496	1.46 598	1.49 561	0.88 490

MM-Stereo_test1	1.80 569	3.41 584	1.52 582	2.12 560	1.41 593	2.04 593	1.41 595	2.05 587	1.46 597	2.04 593	1.41 595	2.05 595	1.42 584	2.05 592	1.43 595	2.04 585	1.54 583	1.94 601	1.38 591	1.99 580	1.33 585

MFMNet_re	1.81 570	1.91 502	1.71 591	1.95 555	1.70 611	1.95 589	1.70 608	1.96 581	1.74 613	1.97 586	1.72 612	1.95 587	1.71 596	1.97 590	1.71 608	1.86 571	1.62 591	1.85 592	1.66 613	1.86 576	1.64 608

plain	1.88 571	3.16 578	0.64 418	3.10 594	0.65 465	3.10 633	0.64 447	3.12 632	0.65 452	3.10 633	0.65 460	3.11 634	0.65 449	3.12 632	0.65 445	3.12 627	0.65 429	3.13 632	0.65 469	3.13 620	0.65 452

RAFT_CTSACE	1.92 572	3.71 591	1.72 592	1.88 550	1.72 612	2.04 593	1.42 597	2.18 594	1.89 628	2.02 591	1.97 628	1.95 587	2.06 622	1.93 588	1.62 601	1.76 568	1.66 594	2.02 603	1.73 622	1.73 571	1.43 594

MonStereo1	1.94 573	2.77 566	1.52 582	3.73 624	1.51 597	2.13 597	1.42 597	2.32 602	1.52 598	2.31 606	1.50 598	2.53 611	1.59 587	2.34 604	1.56 598	1.91 578	1.36 568	1.86 595	1.31 584	2.07 581	1.53 595

4.25w-stereo	1.98 574	2.72 560	1.46 576	3.47 613	1.43 594	2.07 595	1.98 623	2.53 614	1.52 598	2.71 620	1.98 634	1.81 582	1.62 590	1.96 589	1.36 590	1.88 576	2.00 608	2.53 626	1.61 608	1.74 572	1.15 521

4.5w-stereo	1.99 575	2.33 533	1.81 595	3.28 603	1.68 607	1.94 586	1.99 626	2.72 617	1.70 605	2.72 621	1.99 637	1.97 589	1.68 592	1.76 580	1.29 585	1.91 578	2.02 614	2.53 626	1.61 608	1.75 573	1.16 524

2.75w_new	1.99 575	2.34 537	1.81 595	3.14 595	1.62 602	1.94 586	1.99 626	2.72 617	1.71 606	2.72 621	1.99 637	1.90 585	1.73 598	1.82 585	1.29 585	2.37 606	2.01 610	2.31 613	1.42 595	1.77 574	1.22 576

3.75w	1.99 575	2.31 531	1.83 603	3.16 597	1.65 604	1.93 585	1.98 623	2.72 617	1.68 602	2.73 626	1.97 628	2.00 591	1.72 597	1.81 584	1.25 581	2.27 597	2.01 610	2.38 618	1.42 595	1.71 570	1.24 579

2w_stereo	1.99 575	2.36 540	1.81 595	3.24 601	1.67 605	1.94 586	1.98 623	2.72 617	1.68 602	2.72 621	1.94 625	1.98 590	1.74 600	1.79 583	1.27 582	1.95 580	2.00 608	2.53 626	1.60 607	1.68 569	1.15 521

2.25w	2.00 579	1.86 496	1.98 617	2.95 592	2.17 637	2.26 599	1.35 585	2.42 608	2.00 635	2.07 597	1.27 582	2.53 611	1.99 618	2.29 601	1.49 597	2.21 592	1.32 555	1.85 592	1.87 626	2.52 607	1.62 606

4.25_new	2.00 579	2.33 533	1.82 600	3.32 606	1.69 608	1.95 589	1.99 626	2.72 617	1.71 606	2.72 621	1.97 628	2.01 592	1.74 600	1.77 581	1.28 583	2.18 589	2.01 610	2.48 624	1.58 604	1.65 566	1.17 525

4.5w_new	2.00 579	2.33 533	1.82 600	3.32 606	1.69 608	1.95 589	1.99 626	2.72 617	1.71 606	2.72 621	1.97 628	2.01 592	1.74 600	1.77 581	1.28 583	2.18 589	2.01 610	2.48 624	1.58 604	1.65 566	1.17 525

4.5_new	2.00 579	1.84 492	1.98 617	2.77 586	2.16 635	2.27 600	1.28 582	2.09 588	1.98 632	2.01 590	1.28 583	2.71 623	1.98 616	2.51 613	1.65 603	2.26 594	1.33 562	1.87 596	1.87 626	2.49 603	1.60 603

TRStereo	2.00 579	2.13 517	1.85 606	2.27 567	1.84 616	2.28 602	1.84 612	2.29 597	1.86 622	2.30 603	1.87 617	2.30 598	1.87 606	2.08 593	1.72 610	2.08 586	1.72 597	2.08 605	1.72 619	2.08 582	1.72 613

XX-Stereo	2.00 579	2.13 517	1.85 606	2.27 567	1.84 616	2.28 602	1.84 612	2.29 597	1.86 622	2.30 603	1.87 617	2.30 598	1.87 606	2.08 593	1.72 610	2.08 586	1.72 597	2.08 605	1.72 619	2.08 582	1.72 613

EAI-Stereo	2.00 579	2.13 517	1.85 606	2.27 567	1.84 616	2.28 602	1.84 612	2.29 597	1.86 622	2.30 603	1.87 617	2.30 598	1.87 606	2.08 593	1.72 610	2.08 586	1.72 597	2.08 605	1.72 619	2.08 582	1.72 613

2.5w	2.01 586	2.40 542	1.37 569	3.28 603	2.01 627	2.71 623	1.43 600	1.82 577	1.83 620	1.90 583	1.41 595	2.71 623	1.35 578	2.71 622	1.85 621	2.66 618	1.53 581	1.64 587	1.23 578	2.53 610	1.87 622

4w-stereo	2.02 587	2.72 560	1.44 574	3.36 609	1.59 600	2.48 611	1.72 609	2.28 595	1.24 582	2.24 601	1.65 608	2.56 616	1.32 576	2.39 607	1.98 631	2.67 620	1.51 579	1.66 588	1.24 579	2.53 610	1.88 625

IGEV	2.02 587	2.20 523	1.82 600	2.90 591	2.16 635	2.41 608	1.25 578	2.00 584	1.98 632	1.99 588	1.31 585	2.72 627	1.93 612	2.67 621	1.69 607	2.26 594	1.32 555	1.83 591	1.87 626	2.53 610	1.61 605

3.25w_new	2.03 589	2.72 560	1.35 559	3.33 608	1.57 598	2.72 624	1.53 602	2.15 593	1.33 586	2.15 599	1.60 604	2.63 620	1.30 574	2.72 624	1.99 632	2.67 620	1.53 581	1.75 590	1.25 581	2.53 610	1.87 622

3.5w_stereo	2.03 589	2.72 560	1.35 559	3.41 610	1.57 598	2.72 624	1.49 601	2.01 585	1.34 587	2.15 599	1.61 606	2.63 620	1.36 579	2.72 624	1.99 632	2.66 618	1.58 586	1.68 589	1.24 579	2.53 610	1.87 622

UniTT-Stereo	2.03 589	3.43 585	0.72 444	3.42 611	0.73 480	3.27 636	0.68 458	3.38 637	0.69 466	3.29 636	0.72 483	3.28 637	0.70 467	3.35 638	0.68 457	3.39 630	0.68 436	3.31 635	0.69 478	3.37 621	0.73 471

3.25w	2.04 592	2.20 523	1.48 577	3.03 593	2.17 637	2.63 622	1.39 593	1.96 581	1.95 631	1.96 584	1.37 591	2.71 623	1.96 615	2.71 622	1.73 615	2.26 594	1.32 555	1.87 596	1.87 626	2.51 606	1.63 607

3w_stereo	2.04 592	2.24 527	1.70 589	3.15 596	2.18 639	2.49 612	1.26 580	2.03 586	1.98 632	1.98 587	1.33 586	2.72 627	1.99 618	2.59 616	1.72 610	2.22 593	1.33 562	1.85 592	1.88 631	2.50 605	1.58 601

1w_stereo	2.05 594	2.32 532	1.35 559	3.74 625	2.01 627	2.73 626	1.42 597	1.88 578	1.93 630	2.03 592	1.28 583	2.71 623	1.99 618	2.72 624	1.72 610	2.20 591	1.32 555	1.87 596	1.86 625	2.45 599	1.54 596

LiteMatch*	2.07 595	1.30 433	5.73 667	6.28 657	0.79 495	1.33 564	0.80 487	1.30 558	1.02 520	1.33 562	0.84 501	1.33 568	0.97 495	1.28 565	1.04 513	6.05 667	5.89 662	1.28 573	0.76 490	1.28 553	0.88 490

sCroCo_RVC	2.10 596	2.76 564	1.92 614	2.78 589	1.39 592	2.73 626	1.41 595	2.73 623	1.40 594	2.77 632	1.41 595	2.74 629	1.40 583	2.74 627	1.40 593	2.72 622	1.42 574	2.72 630	1.44 597	2.79 617	1.42 593

MoCha-V2	2.11 597	26.97 683	0.78 455	0.92 421	0.77 492	0.96 474	0.72 476	0.90 459	0.72 480	0.94 474	0.70 475	0.90 471	0.71 471	0.91 469	0.71 473	0.85 445	0.71 447	0.88 478	0.69 478	0.87 451	0.67 457

FBW_ROB	2.12 598	2.46 546	1.77 594	2.49 578	1.79 615	2.38 606	1.83 611	2.46 609	1.78 616	2.48 614	1.97 628	2.40 606	1.78 603	2.42 610	1.83 619	2.31 602	1.85 605	2.38 618	1.82 624	2.35 594	1.84 618

MonStereo	2.17 599	2.41 543	1.49 581	2.67 583	1.67 605	2.60 621	2.04 630	2.32 602	1.76 614	2.44 611	1.68 610	2.50 609	1.69 594	2.38 605	1.80 618	2.28 598	1.78 600	2.63 629	2.14 634	3.47 622	1.68 611

asda	2.17 599	2.54 547	1.81 595	3.47 613	1.78 614	2.50 614	1.86 616	2.61 616	1.68 602	2.61 618	1.83 614	2.37 605	1.73 598	2.44 611	1.88 626	2.51 615	1.84 604	2.34 615	1.62 610	2.23 587	1.77 617

asd	2.18 601	2.77 566	1.58 584	3.59 618	2.00 626	2.58 620	1.85 615	2.39 607	1.71 606	2.47 613	1.97 628	2.59 618	1.61 589	2.56 614	1.79 617	2.51 615	1.99 607	2.11 608	1.62 610	2.36 595	1.60 603

qwe	2.18 601	2.60 550	1.58 584	3.83 626	1.90 624	2.53 616	1.90 621	2.48 610	1.73 611	2.37 609	1.92 624	2.53 611	1.68 592	2.56 614	1.83 619	2.52 617	1.87 606	2.07 604	1.68 616	2.32 593	1.71 612

monsters	2.18 601	2.41 543	1.96 616	3.47 613	2.03 631	2.53 616	1.64 605	2.48 610	1.73 611	2.40 610	1.50 598	2.62 619	1.94 613	2.59 616	1.94 628	2.44 610	1.57 585	2.28 611	1.87 626	2.42 597	1.86 620

AIO_rvc	2.18 601	2.34 537	1.87 610	2.32 571	1.94 625	2.40 607	1.89 620	2.37 605	2.07 637	2.52 616	1.95 627	2.44 608	1.99 618	2.41 608	1.89 627	2.32 603	2.09 616	2.24 609	2.18 635	2.21 586	2.23 629

HUF	2.18 601	2.30 530	1.99 620	2.34 573	2.02 630	2.41 608	2.06 631	2.38 606	1.89 628	2.36 608	1.85 615	2.56 616	1.98 616	2.31 603	1.97 630	2.30 601	2.03 615	2.30 612	2.11 633	2.23 587	2.16 627

AIO_test	2.18 601	2.09 515	2.04 621	2.42 575	2.01 627	2.47 610	1.94 622	2.34 604	2.03 636	2.56 617	1.94 625	2.43 607	1.94 613	2.41 608	1.87 625	2.39 608	2.10 617	2.35 617	1.91 632	2.25 589	2.19 628

monsterstereo	2.20 607	2.33 533	1.95 615	3.65 620	2.07 632	2.49 612	1.61 603	2.48 610	1.83 620	2.45 612	1.61 606	2.67 622	1.86 605	2.64 618	1.94 628	2.48 614	1.66 594	2.34 615	1.68 616	2.40 596	1.86 620

LG-G_1	2.22 608	2.71 558	1.89 611	2.77 586	1.87 622	2.75 628	1.87 618	2.76 625	1.87 626	2.75 627	1.87 617	2.76 630	1.87 606	2.75 628	1.86 622	2.47 612	1.58 586	2.45 621	1.57 601	2.45 599	1.57 599

LG-G	2.22 608	2.71 558	1.89 611	2.77 586	1.87 622	2.75 628	1.87 618	2.76 625	1.87 626	2.75 627	1.87 617	2.76 630	1.87 606	2.75 628	1.86 622	2.47 612	1.58 586	2.45 621	1.57 601	2.45 599	1.57 599

LGtest1	2.22 608	2.70 556	1.89 611	2.76 585	1.86 619	2.75 628	1.86 616	2.75 624	1.86 622	2.75 627	1.86 616	2.77 632	1.87 606	2.75 628	1.86 622	2.46 611	1.58 586	2.45 621	1.56 600	2.45 599	1.56 598

RAStereo	2.23 611	3.64 588	0.76 452	3.65 620	0.86 502	3.66 641	0.76 481	3.67 641	0.81 496	3.66 638	0.76 489	3.66 640	0.77 479	3.68 640	0.77 483	3.68 633	0.77 456	3.69 640	0.77 492	3.70 624	0.77 480

UDGNet	2.23 611	5.40 629	1.72 592	2.48 577	1.69 608	2.51 615	1.69 607	2.51 613	1.72 610	2.50 615	1.69 611	2.52 610	1.69 594	2.50 612	1.68 606	2.41 609	1.70 596	2.42 620	1.69 618	2.42 597	1.64 608

NCCL2	2.28 613	2.27 528	2.28 623	2.28 570	2.28 640	2.27 600	2.29 635	2.28 595	2.28 638	2.27 602	2.28 640	2.28 597	2.27 626	2.27 600	2.28 639	2.28 598	2.28 622	2.27 610	2.29 639	2.27 590	2.29 630

Abc-Net	2.32 614	24.75 675	1.14 493	1.17 462	1.17 534	1.11 503	1.15 523	1.17 497	1.21 579	1.08 497	1.16 526	1.12 509	1.14 513	1.09 502	1.17 526	1.09 476	1.16 501	1.17 517	1.17 527	1.16 491	1.11 514
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 615	25.00 676	1.13 492	1.15 456	1.15 529	1.10 500	1.15 523	1.15 492	1.15 526	1.12 504	1.15 523	1.09 502	1.13 511	1.10 504	1.15 522	1.11 483	1.09 491	1.16 513	1.12 522	1.16 491	1.17 525

stereogan	2.33 615	24.38 674	1.18 499	1.18 463	1.18 536	1.14 506	1.18 527	1.19 500	1.19 533	1.14 507	1.18 530	1.14 510	1.18 519	1.14 509	1.18 527	1.14 487	1.14 499	1.19 522	1.19 528	1.15 489	1.19 529

RGC	2.36 617	25.48 677	1.19 501	1.15 456	1.15 529	1.10 500	1.16 525	1.17 497	1.16 527	1.12 504	1.16 526	1.11 508	1.13 511	1.09 502	1.18 527	1.10 478	1.15 500	1.16 513	1.12 522	1.14 486	1.12 516

NCC-stereo	2.36 617	25.52 678	1.17 497	1.15 456	1.17 534	1.11 503	1.11 519	1.15 492	1.16 527	1.10 498	1.16 526	1.10 504	1.15 514	1.14 509	1.13 520	1.09 476	1.11 495	1.15 512	1.16 526	1.17 496	1.17 525

AF-Net	2.37 619	25.71 679	1.17 497	1.13 452	1.15 529	1.15 507	1.18 527	1.19 500	1.16 527	1.10 498	1.15 523	1.10 504	1.18 519	1.12 508	1.15 522	1.10 478	1.10 494	1.17 517	1.15 524	1.16 491	1.12 516

Nwc_Net	2.37 619	25.95 680	1.15 495	1.14 453	1.15 529	1.08 497	1.14 522	1.17 497	1.16 527	1.14 507	1.15 523	1.08 500	1.15 514	1.11 506	1.14 521	1.10 478	1.11 495	1.16 513	1.09 521	1.16 491	1.15 521

CFNet_RVC	2.38 621	8.71 652	0.38 288	9.33 671	0.42 409	0.56 422	0.42 399	0.60 422	0.38 371	0.62 433	0.42 406	0.56 425	7.29 675	0.62 428	0.42 394	0.53 383	0.37 326	0.49 415	0.34 362	8.30 672	6.87 678

edge stereo	2.43 622	27.07 684	1.14 493	1.06 444	1.14 528	1.08 497	1.17 526	1.16 495	1.14 525	1.10 498	1.16 526	1.09 502	1.16 518	1.10 504	1.16 525	1.10 478	1.11 495	1.16 513	1.19 528	1.13 485	1.11 514

FAT-Stereo	2.46 623	26.05 681	1.23 553	1.23 512	1.22 585	1.20 509	1.24 577	1.23 551	1.23 581	1.19 510	1.22 577	1.21 560	1.24 569	1.20 514	1.24 578	1.21 538	1.17 504	1.22 570	1.25 581	1.20 501	1.24 579

S-Stereo	2.51 624	26.86 682	1.23 553	1.22 510	1.22 585	1.24 557	1.25 578	1.22 549	1.24 582	1.21 556	1.24 579	1.19 514	1.27 571	1.19 513	1.24 578	1.19 490	1.20 506	1.25 571	1.19 528	1.24 550	1.23 578

Anonymous3	2.55 625	3.26 582	1.65 587	3.28 603	1.63 603	3.24 635	1.68 606	3.27 634	1.66 601	3.28 635	1.67 609	3.25 636	1.66 591	3.27 634	1.64 602	3.26 628	1.65 593	3.30 634	1.65 612	4.95 654	1.65 610

MIF-Stereo (partial)	2.58 626	3.31 583	0.66 423	3.18 598	0.66 468	3.18 634	0.66 450	3.21 633	0.67 455	3.19 634	0.66 462	3.19 635	0.66 452	3.31 636	0.68 457	5.09 659	1.79 602	8.23 679	1.67 614	6.18 663	1.38 591

MSMDNet	2.65 627	10.14 663	0.33 259	9.74 674	0.32 337	0.87 463	0.33 334	2.95 631	0.68 461	0.49 384	0.34 353	0.49 389	5.70 670	0.49 387	0.33 331	0.42 311	9.57 676	0.41 371	0.31 341	8.36 673	0.65 452

pcwnet_v2	2.66 628	9.89 661	0.33 259	9.89 675	0.32 337	0.50 400	0.32 323	0.49 378	0.33 342	0.49 384	0.34 353	0.49 389	8.76 677	0.48 381	0.33 331	0.41 297	9.58 677	0.40 354	0.29 316	9.01 676	0.63 444

CFNet_pseudo	2.67 629	9.36 657	0.32 254	10.99 680	0.33 349	0.85 460	0.33 334	0.49 378	0.33 342	0.49 384	0.32 336	0.49 389	7.26 674	0.49 387	0.33 331	0.41 297	9.62 678	0.41 371	0.29 316	10.03 680	0.29 297

CFNet_ucs	2.73 630	9.64 659	0.33 259	9.92 676	0.32 337	0.49 391	0.33 334	0.49 378	0.33 342	0.49 384	0.33 345	0.49 389	8.98 678	0.48 381	0.33 331	0.41 297	9.96 681	0.40 354	0.29 316	10.12 681	0.54 425

UCFNet_RVC	2.75 631	10.06 662	0.29 230	10.31 679	0.29 274	0.42 320	0.29 266	0.43 317	0.29 268	0.42 307	0.29 272	0.42 320	9.87 680	0.43 319	0.29 265	0.36 255	9.84 680	0.36 289	0.26 253	9.77 679	0.26 233

ccs_rob	2.79 632	10.17 664	0.32 254	10.00 677	0.33 349	0.49 391	0.33 334	1.90 580	0.32 332	0.51 405	0.33 345	0.49 389	9.24 679	0.49 387	0.33 331	0.41 297	9.82 679	0.41 371	0.28 303	9.34 677	0.29 297

PCWNet_CMD	2.80 633	9.82 660	0.32 254	10.09 678	0.32 337	0.49 391	0.33 334	3.34 636	0.33 342	0.49 384	0.33 345	0.49 389	8.73 676	0.48 381	0.33 331	0.41 297	9.22 675	0.42 382	0.29 316	9.55 678	0.31 319

NLSM1	2.93 634	3.24 581	2.57 631	4.04 627	2.66 643	3.30 637	2.55 638	3.29 635	2.55 640	3.35 637	2.48 642	3.28 637	2.47 628	3.34 637	2.49 640	3.26 628	2.55 628	3.13 632	2.57 642	3.00 619	2.46 637

StereoVision	3.15 635	5.00 617	0.89 467	4.83 644	1.00 515	3.93 642	1.27 581	6.37 671	1.34 587	5.67 671	1.26 581	5.84 673	1.27 571	5.03 668	1.24 578	5.10 660	1.09 491	4.61 653	0.57 452	5.62 661	1.12 516

MaDis-Stereo	3.19 636	6.02 639	1.12 491	5.61 653	1.16 533	5.43 669	1.02 515	5.15 668	0.70 472	5.43 668	1.21 576	5.03 670	0.97 495	4.85 662	0.99 506	4.53 641	1.16 501	5.53 669	1.25 581	5.37 659	1.30 582

sAnonymous2	3.31 637	2.63 551	1.38 571	3.71 622	1.86 619	4.70 661	1.11 519	4.82 664	2.72 642	5.45 669	1.98 634	4.59 655	2.64 629	2.65 619	6.21 675	4.37 637	1.08 489	5.16 667	2.24 637	4.52 636	2.39 635

CroCo_RVC	3.31 637	2.63 551	1.38 571	3.71 622	1.86 619	4.70 661	1.11 519	4.82 664	2.72 642	5.45 669	1.98 634	4.59 655	2.64 629	2.65 619	6.21 675	4.37 637	1.08 489	5.16 667	2.24 637	4.52 636	2.39 635

DPSNet	3.66 639	3.60 587	3.62 654	3.63 619	3.64 665	3.65 640	3.65 664	3.66 640	3.67 661	3.67 639	3.65 662	3.67 641	3.66 650	3.66 639	3.68 659	3.68 633	3.66 648	3.67 639	3.68 665	3.67 623	3.67 663

NLCSM	3.67 640	4.08 602	3.19 650	4.80 643	3.26 658	3.99 645	3.24 659	4.25 647	3.18 657	4.09 643	3.27 657	4.14 646	3.18 645	4.13 645	3.28 655	4.06 635	3.10 638	3.85 644	3.14 656	3.91 629	3.27 659

STTStereo	3.73 641	30.40 688	2.37 627	2.39 574	2.31 642	2.35 605	2.33 636	2.29 597	2.42 639	2.32 607	2.34 641	2.33 601	2.36 627	2.30 602	2.27 638	2.35 605	2.22 621	2.31 613	2.22 636	2.29 592	2.34 634

rvit_105_1	3.83 642	5.22 622	3.01 636	4.53 631	3.01 646	4.51 649	3.01 644	4.56 651	3.04 645	4.53 650	3.03 646	4.55 653	3.03 633	4.56 651	3.04 642	4.57 643	3.05 631	4.57 648	3.05 647	4.57 638	3.05 644

rvit_stereo_0081	3.83 642	5.23 623	3.01 636	4.53 631	3.03 648	4.55 655	3.02 645	4.56 651	3.04 645	4.52 648	3.02 644	4.54 651	3.03 633	4.56 651	3.04 642	4.57 643	3.05 631	4.57 648	3.05 647	4.58 639	3.05 644

rvit_stereo_0081_aga	3.86 644	5.33 626	3.02 639	4.55 637	3.04 652	4.54 651	3.02 645	4.64 658	3.06 649	4.54 652	3.04 648	4.62 660	3.08 640	4.62 657	3.07 647	4.58 646	3.06 635	4.60 652	3.08 651	4.63 642	3.07 648

rvit_stereo_0082	3.86 644	5.82 637	3.01 636	4.53 631	3.03 648	4.54 651	3.02 645	4.56 651	3.04 645	4.53 650	3.02 644	4.55 653	3.04 636	4.57 654	3.05 644	4.57 643	3.05 631	4.58 650	3.05 647	4.58 639	3.06 647

rvit_0105_6	3.87 646	5.73 636	3.10 646	4.69 641	3.12 656	4.54 651	3.02 645	4.56 651	3.04 645	4.54 652	3.03 646	4.54 651	3.04 636	4.56 651	3.05 644	4.58 646	3.05 631	4.58 650	3.05 647	4.58 639	3.05 644

rvit_stereo_0080	3.89 647	5.70 634	3.04 641	4.54 634	3.03 648	4.56 656	3.05 651	4.60 655	3.07 650	4.58 655	3.06 649	4.59 655	3.06 638	4.61 655	3.08 648	4.63 648	3.09 636	4.64 654	3.10 652	4.65 643	3.10 651

whm_eth	3.89 647	5.70 634	3.04 641	4.54 634	3.03 648	4.56 656	3.05 651	4.60 655	3.07 650	4.58 655	3.06 649	4.59 655	3.06 638	4.61 655	3.08 648	4.63 648	3.09 636	4.64 654	3.10 652	4.65 643	3.10 651

rvit_0105_4	3.91 649	5.47 633	3.02 639	4.54 634	3.02 647	4.54 651	3.03 649	4.75 661	3.17 656	4.57 654	3.06 649	4.61 659	3.16 644	4.65 658	3.09 650	4.66 650	3.11 639	4.68 657	3.18 658	4.81 649	3.16 656

rvit_0105_3	3.91 649	5.33 626	3.06 644	4.60 639	3.07 654	4.60 658	3.06 653	4.62 657	3.08 653	4.60 657	3.07 652	4.62 660	3.08 640	4.67 659	3.10 651	4.70 651	3.11 639	4.77 661	3.19 659	4.77 648	3.14 655

rvit_stereo_0083	3.92 651	5.30 625	3.06 644	4.61 640	3.09 655	4.67 660	3.08 654	4.66 659	3.09 654	4.62 658	3.10 654	4.66 663	3.11 642	4.67 659	3.16 653	4.72 653	3.16 642	4.77 661	3.11 654	4.66 645	3.11 653

rvit_stereo_ft	3.93 652	5.44 631	3.05 643	4.59 638	3.06 653	4.61 659	3.08 654	4.67 660	3.12 655	4.63 659	3.10 654	4.65 662	3.11 642	4.69 661	3.13 652	4.70 651	3.14 641	4.71 659	3.15 657	4.74 646	3.16 656

rvit_0105_5	4.10 653	5.40 629	3.13 649	4.71 642	3.15 657	4.72 663	3.10 656	4.90 666	3.27 658	4.69 660	3.16 656	4.84 667	3.25 646	4.96 665	3.34 656	5.05 658	3.39 647	5.10 666	3.40 660	5.11 656	3.42 660

MLG-Stereo_test1	4.25 654	5.34 628	3.61 653	5.31 649	3.63 664	5.23 667	3.57 662	5.38 669	3.65 660	5.23 666	3.47 659	4.76 664	3.74 653	4.85 662	3.71 660	4.96 655	3.18 644	4.71 659	2.92 644	4.86 652	2.90 641

MLG-Stereo_test3	4.26 655	4.85 615	3.95 657	5.35 650	3.60 663	4.75 664	3.76 665	5.49 670	3.71 662	5.39 667	3.69 663	4.82 666	3.66 650	4.85 662	3.73 663	4.93 654	3.19 645	4.69 658	2.99 646	4.84 651	2.98 643

MLG-Stereo_test2	4.28 656	5.46 632	3.69 655	4.86 645	3.72 666	5.58 670	3.42 660	4.81 663	3.77 666	4.85 662	3.72 664	5.55 672	3.63 649	5.58 669	3.53 658	4.41 640	3.28 646	4.99 665	2.95 645	4.75 647	3.13 654

RAFT+CT+SA	4.28 656	7.62 645	4.91 661	5.55 652	2.28 640	3.09 632	3.64 663	4.49 649	3.07 650	4.80 661	3.35 658	4.77 665	3.70 652	4.29 648	3.05 644	5.58 662	5.98 664	3.58 638	3.78 667	4.26 632	3.72 664

SA	4.33 658	7.35 642	6.85 673	5.96 655	4.09 670	3.59 639	3.15 657	3.82 642	2.64 641	3.91 640	3.85 665	3.57 639	2.72 631	3.13 633	4.03 666	7.09 674	6.86 669	3.57 637	3.12 655	3.85 625	3.51 662

Sa-1000	4.34 659	8.37 648	6.84 672	6.98 663	4.45 673	3.58 638	3.00 643	3.42 638	3.39 659	2.61 618	4.00 668	3.83 643	4.01 661	3.90 642	3.90 664	5.98 666	5.62 661	3.76 641	2.34 640	4.35 634	2.47 638

TestStereo1	4.60 660	8.41 649	6.44 670	6.86 661	3.79 667	3.97 643	3.78 666	3.99 644	3.74 663	3.97 641	3.52 660	3.94 644	3.58 647	3.98 643	3.72 661	6.82 671	6.50 667	3.76 641	3.66 663	3.90 626	3.74 666

SA-5K	4.60 660	8.41 649	6.44 670	6.86 661	3.79 667	3.97 643	3.78 666	3.99 644	3.74 663	3.97 641	3.52 660	3.94 644	3.58 647	3.98 643	3.72 661	6.82 671	6.50 667	3.76 641	3.66 663	3.90 626	3.74 666

DispFullNet	4.61 662	4.84 614	3.12 647	5.00 647	3.57 662	4.75 664	3.03 649	7.75 677	4.17 670	4.91 664	3.09 653	6.20 674	3.95 659	6.71 673	3.51 657	5.30 661	3.67 649	5.86 673	3.63 662	5.61 660	3.46 661

test_5	4.62 663	7.55 644	6.23 668	6.32 658	3.40 661	5.29 668	3.50 661	3.53 639	4.11 669	4.28 645	4.47 672	4.26 649	4.38 664	3.68 640	3.24 654	5.89 664	5.60 660	4.84 663	3.50 661	4.33 633	3.93 670

raft_robust	4.71 664	7.75 646	5.40 666	6.81 660	3.31 659	4.28 648	4.20 671	4.32 648	4.37 672	4.35 647	4.35 671	4.14 646	3.75 654	4.30 649	4.20 669	6.67 670	6.37 665	3.36 636	4.24 673	4.86 652	3.25 658

cross-raft	4.83 665	7.52 643	6.43 669	6.63 659	3.96 669	4.51 649	3.99 669	4.49 649	3.96 668	4.52 648	3.96 667	4.50 650	3.97 660	4.50 650	3.97 665	6.65 669	6.44 666	4.33 645	3.92 669	4.35 634	3.91 669

test_4	4.88 666	8.13 647	6.98 674	7.46 664	4.44 672	4.25 647	3.85 668	4.04 646	3.92 667	4.13 644	3.91 666	4.18 648	3.84 657	4.14 646	4.06 667	7.01 673	7.13 670	4.53 646	3.72 666	4.09 630	3.72 664

TestStereo	4.88 666	4.75 613	4.79 660	4.87 646	4.92 674	4.81 666	4.90 674	4.78 662	4.77 673	4.87 663	4.89 673	4.90 668	4.91 666	4.99 666	4.79 671	4.98 656	4.87 657	4.87 664	4.92 675	5.00 655	5.00 673

test_3	5.01 668	8.86 654	7.77 676	8.09 666	2.76 645	4.13 646	4.05 670	3.88 643	3.76 665	4.33 646	4.13 669	3.71 642	3.91 658	4.21 647	4.06 667	7.93 675	7.69 672	4.53 646	3.91 668	4.17 631	4.29 672

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 669	50.87 698	2.78 632	2.87 590	2.71 644	2.78 631	0.47 415	2.88 630	2.86 644	1.89 582	2.67 643	2.79 633	2.79 632	2.78 631	2.83 641	2.82 623	2.82 629	2.83 631	2.77 643	2.83 618	2.76 639
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	5.10 670	5.15 620	4.49 659	5.07 648	3.37 660	6.87 673	4.75 673	5.04 667	6.34 677	7.84 677	5.06 674	6.72 678	4.09 662	4.99 666	5.44 674	5.03 657	3.16 642	4.67 656	4.86 674	5.15 657	3.89 668

U	5.15 671	8.49 651	1.81 595	8.49 668	1.77 613	8.49 678	1.77 610	8.51 679	1.77 615	8.49 679	1.77 613	8.50 680	1.78 603	8.58 679	1.77 616	8.54 678	1.78 600	8.55 680	1.78 623	8.55 674	1.84 618

SGM-Forest	5.21 672	5.92 638	4.08 658	6.18 656	4.16 671	6.31 672	4.34 672	6.50 672	4.33 671	6.14 673	4.21 670	6.61 677	4.55 665	6.67 672	4.48 670	5.94 665	3.94 651	5.85 672	4.03 671	5.79 662	4.17 671
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 673	9.16 656	8.03 679	8.09 666	5.62 677	6.11 671	6.35 677	6.85 674	4.94 674	6.08 672	6.29 679	4.98 669	6.43 671	6.22 670	6.36 677	6.16 668	7.47 671	5.82 671	5.44 678	7.11 668	5.68 676

rvit_stereo_0075_2	6.64 674	8.80 653	5.25 663	7.89 665	5.27 676	7.90 677	5.27 675	7.92 678	5.28 675	7.91 678	5.29 676	7.93 679	5.27 667	7.92 678	5.28 672	7.93 675	5.28 659	7.93 678	5.29 677	7.93 671	5.28 675

RAFT	6.73 675	9.36 657	7.40 675	8.51 669	6.55 678	6.88 674	6.60 678	6.79 673	6.60 678	6.80 674	6.72 680	5.31 671	5.50 669	6.61 671	6.61 678	8.42 677	5.89 662	5.73 670	5.45 679	6.61 664	6.24 677

SGM+DAISY	7.06 676	9.15 655	5.38 665	8.84 670	5.18 675	8.80 679	5.31 676	8.79 680	5.28 675	8.89 680	5.20 675	8.93 681	5.33 668	8.95 680	5.36 673	8.70 679	5.21 658	8.74 681	5.20 676	8.89 675	5.15 674

test-v	7.53 677	11.89 665	7.98 677	9.36 672	7.14 679	7.06 675	7.09 679	7.37 675	6.91 679	7.29 675	5.71 677	6.45 675	6.93 672	6.73 674	7.27 679	8.93 680	7.85 673	6.98 676	6.80 680	7.56 669	7.34 679

test-2	7.53 677	11.89 665	7.98 677	9.36 672	7.14 679	7.06 675	7.09 679	7.37 675	6.91 679	7.29 675	5.71 677	6.45 675	6.93 672	6.73 674	7.27 679	8.93 680	7.85 673	6.98 676	6.80 680	7.56 669	7.34 679

PA-Net	11.80 679	223.51 705	0.62 415	0.59 372	0.71 477	0.59 430	0.73 477	0.67 432	0.73 483	0.55 419	0.61 454	0.60 433	0.74 474	0.63 432	0.73 475	0.66 412	0.60 419	0.69 450	0.66 471	0.72 427	0.65 452
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 680	23.00 673	15.00 680	23.00 687	15.00 681	24.00 686	16.00 681	24.00 687	16.00 681	22.00 687	15.00 681	23.00 688	16.00 681	23.00 687	15.00 681	22.00 688	15.00 682	22.00 688	15.00 682	22.00 688	15.00 681

rafts_anoy	20.00 681	20.00 667	20.00 681	20.00 681	20.00 682	20.00 680	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 682

raft+_RVC	20.00 681	20.00 667	20.00 681	20.00 681	20.00 682	20.00 680	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 682

raftrobust	20.00 681	20.00 667	20.00 681	20.00 681	20.00 682	20.00 680	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 682

CasAABBNet	20.00 681	20.00 667	20.00 681	20.00 681	20.00 682	20.00 680	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 682

RALCasStereoNet	20.00 681	20.00 667	20.00 681	20.00 681	20.00 682	20.00 680	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 682

RALAANet	20.00 681	20.00 667	20.00 681	20.00 681	20.00 682	20.00 680	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 682	20.00 681	20.00 682	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 683	20.00 682	20.00 682

111	30.40 687	30.94 689	29.72 688	32.61 688	30.02 689	33.57 687	30.47 689	31.50 688	29.39 689	30.98 688	29.11 689	29.78 689	30.39 692	29.45 688	30.76 692	30.08 689	29.02 690	29.92 689	30.32 693	29.86 689	30.17 689

WCMA_ROB	31.10 688	35.43 693	27.12 687	39.51 699	23.10 688	38.78 698	25.30 688	37.49 699	25.39 688	37.29 698	27.02 688	38.52 700	26.48 688	37.80 698	26.44 688	36.28 696	22.65 689	33.90 693	22.30 689	37.10 697	24.18 688

DCANet-4	35.22 689	34.54 690	35.08 694	33.58 692	35.47 696	34.55 688	35.53 696	36.08 694	35.85 693	35.92 694	35.77 695	35.18 695	35.48 694	35.39 694	37.15 698	34.55 695	33.92 694	35.02 696	34.90 695	35.79 693	34.74 696

ADStereo(finetuned)	36.13 690	36.63 694	38.07 698	36.97 693	33.25 693	35.91 692	34.45 693	36.36 695	32.99 690	38.14 699	36.71 696	36.69 696	34.13 693	38.57 699	40.79 699	37.60 700	36.58 697	35.90 697	33.36 694	35.42 692	34.04 693

Reg-Stereo(zero)	37.00 691	37.00 695	37.00 695	37.00 694	37.00 697	37.00 695	37.00 697	37.00 696	37.00 694	37.00 695	37.00 697	37.00 697	37.00 695	37.00 695	37.00 695	37.00 697	37.00 698	37.00 698	37.00 698	37.00 694	37.00 697

HI	37.00 691	37.00 695	37.00 695	37.00 694	37.00 697	37.00 695	37.00 697	37.00 696	37.00 694	37.00 695	37.00 697	37.00 697	37.00 695	37.00 695	37.00 695	37.00 697	37.00 698	37.00 698	37.00 698	37.00 694	37.00 697

CoSv	37.00 691	37.00 695	37.00 695	37.00 694	37.00 697	37.00 695	37.00 697	37.00 696	37.00 694	37.00 695	37.00 697	37.00 697	37.00 695	37.00 695	37.00 695	37.00 697	37.00 698	37.00 698	37.00 698	37.00 694	37.00 697

MDST_ROB	69.83 694	87.70 699	41.95 699	113.75 702	65.62 702	75.05 699	55.25 701	75.64 701	45.04 697	71.61 700	41.75 700	72.81 701	44.06 698	68.38 700	44.63 700	101.89 703	59.57 703	107.10 703	61.05 703	104.38 700	59.38 702

NOSS_ROB	102.95 695	153.00 703	121.00 702	51.00 700	44.00 700	165.00 702	127.00 702	153.00 702	119.00 699	164.00 703	125.00 702	168.00 704	120.00 700	153.00 702	117.00 702	49.00 701	44.00 701	49.00 701	44.00 701	49.00 698	44.00 700

CBMV	128.50 696	1422.70 710	53.10 700	79.50 701	51.30 701	77.30 700	49.70 700	74.00 700	48.20 698	77.20 701	48.80 701	73.90 702	48.00 699	73.80 701	48.80 701	70.40 702	45.10 702	68.90 702	46.10 702	68.20 699	45.00 701
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 697	171.00 704	160.68 705	162.58 703	160.59 703	164.01 701	160.35 703	158.51 703	158.56 700	158.34 702	160.12 703	158.56 703	159.92 701	157.26 703	158.94 703	154.38 704	158.36 704	155.75 704	159.13 705	153.67 701	154.07 703
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AE-Stereo	201.80 698	123.00 700	115.00 701	219.00 704	218.00 705	223.00 703	244.00 705	217.00 704	236.00 702	202.00 704	203.00 704	205.00 705	208.00 702	225.00 704	204.00 704	210.00 705	198.00 705	197.00 705	184.00 706	204.00 702	201.00 704

MGS-Stereo	239.45 699	123.00 700	135.00 703	266.00 705	286.00 706	277.00 704	305.00 706	271.00 705	242.00 703	274.00 705	279.00 706	255.00 706	270.00 704	268.00 705	297.00 706	221.00 706	247.00 707	216.00 706	123.00 704	217.00 703	217.00 706

EGLCR-Stereo	246.90 700	129.00 702	139.00 704	266.00 705	286.00 706	277.00 704	305.00 706	271.00 705	242.00 703	274.00 705	279.00 706	255.00 706	270.00 704	268.00 705	297.00 706	230.00 707	247.00 707	216.00 706	223.00 708	237.00 704	227.00 707

DLCB_ROB	284.23 701	354.61 706	207.27 706	363.24 707	206.46 704	364.72 706	210.41 704	364.72 707	210.41 701	364.81 707	208.64 705	364.81 708	208.64 703	364.72 707	210.41 705	354.70 708	205.53 706	354.70 708	205.53 707	354.70 705	205.53 705

LE_ROB	396.57 702	471.28 707	329.84 707	471.48 708	308.15 708	526.83 707	322.10 708	488.15 708	323.76 705	495.46 708	317.97 708	497.17 709	320.10 706	481.62 708	326.76 708	462.71 709	298.97 709	466.16 709	285.98 709	447.62 706	289.21 708

SGM-ForestM	596.69 703	677.77 708	444.52 708	699.85 709	517.25 709	732.94 708	488.29 709	770.79 709	460.11 706	750.81 709	487.98 709	792.79 710	499.41 707	730.90 709	475.81 709	720.03 710	491.16 710	663.96 710	418.60 710	674.76 707	436.05 709

CBMV_ROB	818.48 704	913.88 709	709.52 709	862.84 710	597.78 710	1073.99 709	700.52 710	1015.66 710	702.59 707	1115.65 710	760.02 710	1130.24 711	721.57 708	1037.41 710	692.65 710	814.05 711	564.29 711	843.28 711	595.31 711	915.51 708	602.92 710

tt	500032.53 705	34.60 691	29.72 688	37.47 697	34.41 694	36.85 693	35.22 694	34.71 692	33.55 691	34.50 689	35.43 693	33.81 693	10000000.00 709	33.57 692	33.13 693	33.68 693	35.00 695	34.03 694	35.26 696	30.96 690	34.63 694

DCANet	500032.53 705	34.60 691	29.72 688	37.47 697	34.41 694	36.85 693	35.22 694	34.71 692	33.55 691	34.50 689	35.43 693	33.81 693	10000000.00 709	33.57 692	33.13 693	33.68 693	35.00 695	34.03 694	35.26 696	30.96 690	34.63 694

fff	1000028.16 707	29.62 685	29.72 688	32.61 688	30.02 689	35.13 689	31.83 690	32.07 689	10000000.00 708	35.27 691	29.82 690	32.45 690	30.15 689	32.35 689	30.09 689	31.04 690	29.55 691	30.64 690	30.14 690	10000000.00 709	30.77 690

csc	1000028.16 707	29.62 685	29.72 688	32.61 688	30.02 689	35.13 689	31.83 690	32.07 689	10000000.00 708	35.27 691	29.82 690	32.45 690	30.15 689	32.35 689	30.09 689	31.04 690	29.55 691	30.64 690	30.14 690	10000000.00 709	30.77 690

cscssc	1000028.16 707	29.62 685	29.72 688	32.61 688	30.02 689	35.13 689	31.83 690	32.07 689	10000000.00 708	35.27 691	29.82 690	32.45 690	30.15 689	32.35 689	30.09 689	31.04 690	29.55 691	30.64 690	30.14 690	10000000.00 709	30.77 690

111111	10000000.00 710	10000000.00 711	10000000.00 710	10000000.00 711	10000000.00 711	10000000.00 710	10000000.00 711	10000000.00 711	10000000.00 708	10000000.00 711	10000000.00 711	10000000.00 712	10000000.00 709	10000000.00 711	10000000.00 711	10000000.00 712	10000000.00 712	10000000.00 712	10000000.00 712	10000000.00 709	10000000.00 711

SGD-Stereo	10000000.00 710	10000000.00 711	10000000.00 710	10000000.00 711	10000000.00 711	10000000.00 710	10000000.00 711	10000000.00 711	10000000.00 708	10000000.00 711	10000000.00 711	10000000.00 712	10000000.00 709	10000000.00 711	10000000.00 711	10000000.00 712	10000000.00 712	10000000.00 712	10000000.00 712	10000000.00 709	10000000.00 711

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Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GS-Stereo							0.38 372	0.50 387	0.38 371	0.50 397	0.38 377	0.50 403	3.79 655	0.50 395	0.38 364	0.54 384	0.43 367	0.46 393	0.34 362	0.46 366	0.35 349

FADE		0.06 74		0.09 76	0.10 147							0.05 113				0.15 140	0.10 99	0.17 177	0.13 179	0.11 148

Low-res two-view benchmark