Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.05 58	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 561	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 68	0.04 64	0.07 87	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.06 89	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 98	0.07 101	0.09 96	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 112	0.07 108	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 225	0.20 266	0.23 248	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 283	0.21 296	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 361	0.10 118	0.12 130	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.11 162	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 58	0.50 341	0.10 118	0.12 130	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.10 131	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

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

iinet-test	0.08 79	0.16 184	0.02 15	0.16 175	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 303	0.02 26	0.02 27	0.71 548	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 272

IINet	0.06 63	0.05 68	0.02 15	0.05 61	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 561	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 98	0.08 108	0.09 96	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 104	0.08 116	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.09 86	0.97 454	0.10 118	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 477	0.09 114	0.09 96	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 86	0.95 451	0.09 114	0.10 101	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

CoDeX	0.15 211	0.70 392	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 596	0.02 21	0.69 580	0.75 607	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 133	0.44 310	0.33 361	0.39 333	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 388	0.36 434	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CSP-Net	0.34 331	1.29 565	1.19 644	1.36 661	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 686	1.21 705	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

SFCPSM	0.17 231	0.78 409	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 636	0.02 21	0.75 593	0.76 609	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 280	1.31 569	0.74 580	0.92 547	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 587	0.75 593	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

ADCMid	0.08 79	0.02 12	0.02 15	1.01 571	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 176	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 86	0.02 12	0.04 64	0.90 542	0.06 148	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 223	0.36 483	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 133	0.02 12	0.02 15	1.62 681	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

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

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

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

IGEV_i1	0.26 291	0.05 68	0.04 64	0.06 71	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 155	0.05 111	0.03 58	4.34 814	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

AANet	0.07 69	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 212	0.04 96	0.03 58	0.58 513	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 69	0.05 68	0.03 39	0.05 61	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 564	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

RT-Monster	0.09 86	0.07 86	0.03 39	0.15 162	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 186	0.04 96	0.03 58	0.92 592	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 150

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-sn7	0.10 105	0.98 455	0.14 189	0.15 162	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 189	0.13 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.11 133	1.14 499	0.17 232	0.20 225	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 241	0.16 231	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

z-mn7	0.16 223	1.21 555	0.33 361	0.41 361	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 353	0.31 371	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven-2	0.14 191	1.22 561	0.28 319	0.32 298	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 334	0.27 333	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

DualNet (step1)	0.10 105	1.05 487	0.12 158	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 487	0.12 158	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 487	0.12 158	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 86	1.00 465	0.11 146	0.11 122	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 105	1.07 491	0.11 146	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 105	1.03 483	0.12 158	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.13 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 86	0.87 427	0.10 118	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 86	1.03 483	0.11 146	0.11 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 86	0.87 427	0.12 158	0.11 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 191	1.83 635	0.12 158	0.11 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.12 147	0.11 162	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

DualNet	0.10 105	1.07 491	0.11 146	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 105	1.14 499	0.13 180	0.14 150	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.11 162	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 86	1.01 477	0.10 118	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

x	0.11 133	1.15 502	0.15 215	0.14 150	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.15 227	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

psmg	0.43 414	1.91 650	0.92 606	1.91 692	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 739	1.44 729	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

222	0.10 105	0.99 463	0.12 158	0.13 143	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 133	1.16 504	0.16 222	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.16 231	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 105	1.09 493	0.13 180	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.14 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

BEATNet_4x	0.11 133	0.03 31	0.03 39	1.60 678	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 133	0.03 31	0.03 39	1.60 678	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCRef	0.12 148	0.03 31	0.04 64	1.71 686	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

AnyNet_C32	0.14 191	0.04 52	0.03 39	2.22 707	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 158	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 64	1.27 646	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 164	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

arf4	0.14 191	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.08 678	0.52 540	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.15 245	0.14 253

arf3	0.14 191	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.13 683	0.44 474	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.16 257	0.15 267

arf2	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.07 675	0.16 251	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 253

arf1	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.11 681	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 253

AROF3	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.99 659	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.27 377

AROF2	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.93 653	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.15 282	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.15 267

valid	0.11 133	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.85 638	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.18 308	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 253

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

ManiGeoR	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.73 518	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLF11	0.17 231	0.05 68	0.63 542	0.72 514	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 548	0.59 550	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.73 518	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf8	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.72 514	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 231	0.05 68	0.65 549	0.72 514	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 548	0.59 550	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 256	1.40 580	0.53 515	0.56 471	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.05 129	0.57 512	0.44 491	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 240	1.47 582	0.33 361	0.40 346	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 375	0.32 377	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

DFGA-Net	0.05 58	0.06 82	0.04 64	0.06 71	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.06 89	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

11t1	0.17 231	2.16 671	0.13 180	0.13 143	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 128	0.05 129	0.18 241	0.12 177	0.06 141	0.03 63	0.05 121	0.03 52

BUS	0.83 580	1.91 650	0.92 606	4.48 793	0.02 22	0.40 392	0.04 109	0.41 413	0.02 28	0.48 503	0.03 62	0.41 423	0.05 132	0.03 49	0.05 129	1.97 739	4.19 831	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 377

NINENet	0.69 535	3.87 758	1.20 647	1.98 698	0.05 127	0.40 392	0.04 109	0.40 394	0.05 136	0.41 412	0.04 116	0.41 423	0.05 132	0.40 400	0.05 129	1.79 725	1.56 738	0.34 379	0.22 336	0.34 360	0.23 318

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

FADNet-RVC-Resample	0.12 148	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 769	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 137	0.04 103	0.06 139

FADNet_RVC	0.12 148	0.04 52	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.65 773	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 148	0.05 68	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.66 776	0.06 89	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCP+	0.15 211	0.04 52	0.04 64	2.20 706	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.04 106	0.08 164	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light2-Stereo	0.05 58	0.04 52	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.04 95	0.05 134	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.06 135	0.05 123

Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 252	0.17 198	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.17 222	0.16 231	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

GIO	0.10 105	0.22 214	0.22 283	0.23 248	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 161	0.05 132	0.07 158	0.05 129	0.23 283	0.22 303	0.06 141	0.05 137	0.06 135	0.05 123

UHP(ZeroShot)	0.07 69	0.41 293	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP(FT)	0.07 69	0.40 280	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

mmmmmm	0.07 69	0.40 280	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP	0.07 69	0.41 293	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

DispViT+	0.07 69	0.08 89	0.12 158	0.08 89	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.08 164	0.05 129	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 89	0.11 146	0.11 122	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.08 164	0.05 129	0.11 141	0.10 131	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 79	0.08 89	0.11 146	0.11 122	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.09 170	0.08 169	0.15 189	0.11 162	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 86	0.13 127	0.39 407	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 138	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

GGEV	0.09 86	0.13 127	0.39 407	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 138	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

ISRNet	0.11 133	0.05 68	0.36 388	0.24 254	0.07 157	0.13 193	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.13 209	0.05 132	0.05 111	0.09 176	0.24 293	0.20 291	0.10 169	0.05 137	0.06 135	0.13 246

qqq1	0.25 280	3.70 749	0.14 189	0.14 150	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 177	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 280	3.70 749	0.14 189	0.14 150	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 177	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

ffm	0.25 280	3.83 755	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 280	3.83 755	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 280	3.83 755	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

GASNet	0.05 58	0.04 52	0.12 158	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 109	0.12 203	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

qqq	0.16 223	2.01 660	0.12 158	0.15 162	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 147	0.14 217	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

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

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

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

FADNet-RVC	0.13 159	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.71 790	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 367	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 375	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

2222	0.09 86	0.59 375	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

1111	0.09 86	0.60 380	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

fsdfsdds	0.08 79	0.58 372	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

nnnnnnn	0.08 79	0.58 372	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TestStereooo	0.08 79	0.56 367	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TS12	0.09 86	0.09 98	0.17 232	0.19 212	0.06 148	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.06 156	0.08 163	0.06 160	0.08 163	0.06 155	0.08 164	0.06 153	0.15 189	0.16 231	0.08 159	0.06 156	0.08 160	0.06 139

BSDual-CNN	0.81 571	1.91 650	0.92 606	4.48 793	0.02 22	0.42 432	0.06 158	0.41 413	0.02 28	0.48 503	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 739	4.19 831	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 377

hknet	1.10 635	1.85 641	3.49 823	4.48 793	0.02 22	0.42 432	0.06 158	0.41 413	0.02 28	0.48 503	0.03 62	0.41 423	0.03 59	0.42 434	0.03 58	4.39 817	4.19 831	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 377

FINET	0.07 69	0.08 89	0.07 101	0.07 87	0.07 157	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.07 171	0.08 163	0.06 155	0.07 158	0.07 161	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.07 164	0.06 135	0.06 139

anonymous	0.09 86	0.09 98	0.14 189	0.14 150	0.07 157	0.09 157	0.07 169	0.09 170	0.07 168	0.09 170	0.07 171	0.09 172	0.07 169	0.09 170	0.07 161	0.14 174	0.13 202	0.09 167	0.07 164	0.09 164	0.07 150

BEATNet-Init1	0.19 244	0.08 89	0.08 108	2.23 708	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 163	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

DeepPrunerF	0.19 244	0.08 89	0.08 108	2.23 708	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 163	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

ACC-I	0.10 105	0.10 103	0.12 158	0.13 143	0.08 166	0.11 178	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.11 195	0.08 180	0.10 176	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.12 177	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

ACC	0.10 105	0.10 103	0.11 146	0.13 143	0.08 166	0.10 159	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.10 175	0.08 180	0.10 176	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.11 162	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

CR-RVC	0.42 411	0.14 150	1.89 763	1.91 692	0.13 259	0.12 190	0.08 172	0.07 158	0.07 168	0.07 160	0.07 171	0.08 163	0.14 274	0.07 158	0.07 161	0.96 600	1.91 778	0.14 217	0.14 273	0.20 284	0.13 246

test_c	0.35 343	0.07 86	1.00 614	0.96 559	0.07 157	0.07 144	0.09 175	0.14 223	0.14 269	0.09 170	0.09 182	0.09 172	0.09 181	0.13 206	0.09 176	1.71 722	1.71 754	0.16 259	0.08 172	0.13 200	0.09 160

SepStereo	0.09 86	0.09 98	0.10 118	0.09 96	0.09 173	0.09 157	0.09 175	0.10 171	0.08 176	0.10 175	0.09 182	0.09 172	0.09 181	0.09 170	0.08 169	0.09 112	0.08 116	0.09 167	0.08 172	0.09 164	0.08 153

SuperB	0.21 256	0.10 103	2.51 796	0.12 130	0.09 173	0.10 159	0.09 175	0.08 164	0.07 168	0.10 175	0.09 182	0.09 172	0.07 169	0.07 158	0.07 161	0.07 101	0.08 116	0.07 154	0.07 164	0.08 160	0.07 150

DRN-Test	0.14 191	0.13 127	0.09 114	0.14 150	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.10 186	0.14 224	0.09 182	0.14 226	0.09 181	0.13 206	0.09 176	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.12 197	0.73 617

StereoDRNet	0.15 211	0.14 150	0.10 118	0.14 150	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.09 181	0.14 224	0.10 187	0.14 226	0.09 181	0.14 223	0.09 176	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 200	0.82 635

PDISCO_ROB	0.83 580	2.80 724	3.49 823	0.14 150	0.11 209	0.17 260	0.09 175	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.12 249	0.16 259	0.14 274	3.30 820	0.13 259	0.14 174	2.34 796	0.16 259	0.12 246	2.62 801	0.10 169

ply	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

xbf	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relubot	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relurobot	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

G4	0.22 265	0.18 196	0.10 118	1.73 687	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.27 369	0.15 246	0.10 187	0.15 255	0.10 186	0.15 253	0.17 296	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 291	0.18 276	0.10 169

G3	0.21 256	0.17 190	0.10 118	1.52 669	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.27 369	0.14 224	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.15 286	0.17 267	0.10 169

G2	0.21 256	0.17 190	0.10 118	1.68 684	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.26 364	0.14 224	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.16 291	0.17 267	0.10 169

GOStereo-base	0.20 246	0.18 196	0.10 118	1.53 671	0.10 179	0.16 251	0.10 181	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.15 255	0.10 186	0.15 253	0.16 286	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 291	0.17 267	0.10 169

tt8	0.14 191	0.15 176	0.20 266	0.28 276	0.11 209	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.13 209	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.14 217	0.10 186	0.15 245	0.12 233

GFORCE	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.11 215	0.11 197	0.10 186	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.18 282	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

over-6	0.11 133	0.11 120	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

over v1	0.11 133	0.11 120	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.10 169

over-8	0.11 133	0.14 150	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 196	0.09 176	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.09 160

over-9	0.11 133	0.11 120	0.16 222	0.16 175	0.10 179	0.12 190	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

S2M2_L	0.12 148	0.14 150	0.10 118	0.15 162	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 223	0.10 184	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 200	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

LRCNet_RVC	0.13 159	0.13 127	0.09 114	0.13 143	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.23 302	0.10 187	0.20 282	0.10 186	0.24 310	0.11 204	0.11 141	0.09 126	0.12 193	0.14 273	0.12 197	0.09 160

UNet	0.29 303	0.90 437	0.10 118	0.14 150	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.91 610	0.69 615	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.10 184	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.88 604	0.76 624

PVD	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SHD	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SAMSARA	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

XQC	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSC	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTS	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSA	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet+	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet++	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

Cross2Single Stereo	0.14 191	0.15 176	0.17 232	0.18 204	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.15 253	0.10 186	0.16 256	0.11 215	0.16 259	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.18 241	0.14 217	0.15 250	0.11 211	0.15 245	0.10 169

tt3	0.15 211	0.15 176	0.21 274	0.34 309	0.12 249	0.14 208	0.11 208	0.15 253	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.19 252	0.18 282	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.11 193

tt4	0.14 191	0.14 150	0.21 274	0.20 225	0.10 179	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.10 186	0.13 206	0.10 187	0.13 209	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.13 197	0.12 246	0.13 200	0.12 233

tt5	0.14 191	0.13 127	0.22 283	0.20 225	0.12 249	0.15 232	0.11 208	0.13 205	0.12 254	0.15 246	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.20 260	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.14 218	0.10 169

tt7	0.14 191	0.15 176	0.21 274	0.31 291	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.13 205	0.12 254	0.14 224	0.12 249	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.18 241	0.15 227	0.13 197	0.10 186	0.15 245	0.11 193

E$^{3}$Stereo	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

LLLLL	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

LLL	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.14 217	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

low	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

100	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

300	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

Last	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

DDDD	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

FORCE_4.7	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

F4.4	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.20 225	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

F5.5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.12 254	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

F8.5	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_9	0.13 159	0.13 127	0.20 266	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.18 282	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_8	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

F7	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.20 225	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

TT111	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

FORCE_4	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.18 204	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_6	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.18 204	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.10 169

EE1	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

AnonStereo	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

S2M2_XL	0.14 191	0.17 190	0.12 158	0.17 198	0.11 209	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.17 268	0.11 212	0.17 266	0.11 204	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetBlue	0.11 133	0.11 120	0.12 158	0.13 143	0.14 263	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.11 215	0.11 197	0.11 212	0.12 204	0.12 247	0.11 141	0.11 162	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

ProNet	0.14 191	0.20 204	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.16 251	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 268	0.13 268	0.17 266	0.12 247	0.15 189	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.15 245	0.12 233

CIPLG	0.13 159	0.21 210	0.12 158	0.16 175	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.15 255	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

IPLG	0.13 159	0.20 204	0.14 189	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

ACRE	0.13 159	0.21 210	0.14 189	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

ICVP	0.15 211	0.53 357	0.11 146	0.16 175	0.11 209	0.16 251	0.11 208	0.16 259	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.16 259	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 159	0.11 120	0.11 146	0.11 122	0.11 209	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.12 249	0.11 197	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.11 162	0.14 217	0.11 211	0.49 517	0.11 193

PASM	0.39 382	3.06 729	1.36 712	1.58 673	0.09 173	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.09 170	0.09 182	0.11 197	0.09 181	0.09 170	0.09 176	0.11 141	0.11 162	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.11 193

HSM	0.14 191	0.16 184	0.12 158	0.17 198	0.12 249	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 268	0.12 254	0.17 266	0.12 247	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.12 233

ELAS_RVC	0.14 191	0.16 184	0.10 118	0.15 162	0.10 179	0.18 264	0.11 208	0.19 272	0.11 214	0.19 272	0.12 249	0.18 272	0.11 212	0.19 272	0.12 247	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.09 177	0.15 245	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 211	0.17 190	0.11 146	0.18 204	0.11 209	0.19 267	0.11 208	0.19 272	0.12 254	0.19 272	0.12 249	0.20 282	0.12 254	0.19 272	0.12 247	0.16 202	0.11 162	0.17 270	0.10 186	0.17 267	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.13 159	0.16 184	0.11 146	0.15 162	0.09 173	0.18 264	0.11 208	0.18 270	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.18 272	0.11 212	0.18 269	0.11 204	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.08 172	0.14 218	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 211	0.14 150	0.21 274	0.26 269	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 233

tt6	0.15 211	0.14 150	0.21 274	0.26 269	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 233

tt9	0.15 211	0.15 176	0.21 274	0.40 346	0.10 179	0.15 232	0.12 249	0.13 205	0.11 214	0.14 224	0.10 187	0.15 255	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.14 218	0.11 193

TYNG	0.14 191	0.13 127	0.21 274	0.20 225	0.12 249	0.14 208	0.12 249	0.13 205	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.14 223	0.10 184	0.16 202	0.16 231	0.15 250	0.12 246	0.14 218	0.11 193

LACA_dic	0.45 450	0.13 127	1.78 745	1.70 685	0.12 249	0.13 193	0.12 249	0.16 259	0.15 282	0.13 206	0.12 249	0.13 209	0.11 212	0.16 257	0.13 259	1.73 723	1.69 752	0.16 259	0.11 211	0.13 200	0.13 246

VeloStereo	0.16 223	0.92 444	0.16 222	0.18 204	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 377	0.10 176	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 261	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

flow	0.16 223	0.92 444	0.16 222	0.18 204	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 377	0.10 176	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 261	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

DF	0.39 382	1.37 576	1.02 627	1.14 584	0.12 249	0.16 251	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 256	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 257	0.12 247	1.12 628	1.00 621	0.15 250	0.12 246	0.15 245	0.12 233

MatchAttention (ZS)	0.12 148	0.12 125	0.12 158	0.12 130	0.13 259	0.12 190	0.12 249	0.12 202	0.12 254	0.12 203	0.12 249	0.12 208	0.12 254	0.12 204	0.12 247	0.12 147	0.12 177	0.12 193	0.12 246	0.12 197	0.12 233
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MIPNet	0.14 191	0.21 210	0.17 232	0.16 175	0.11 209	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.14 174	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

IPLGR	0.14 191	0.24 225	0.14 189	0.16 175	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

LALA_ROB	0.15 211	0.19 199	0.12 158	0.18 204	0.11 209	0.20 274	0.12 249	0.21 291	0.12 254	0.20 279	0.12 249	0.20 282	0.12 254	0.21 291	0.13 259	0.17 222	0.10 131	0.18 281	0.11 211	0.18 276	0.11 193

ITSA-stereo	0.15 211	0.17 190	0.13 180	0.20 225	0.13 259	0.19 267	0.13 261	0.18 270	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.18 272	0.14 274	0.18 269	0.14 265	0.16 202	0.11 162	0.15 250	0.14 273	0.18 276	0.11 193

DeepPruner_ROB	0.16 223	0.18 196	0.13 180	0.19 212	0.13 259	0.19 267	0.13 261	0.19 272	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.19 277	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.18 241	0.13 202	0.18 281	0.13 266	0.18 276	0.13 246

CR-Stereo	0.51 488	0.14 150	1.94 778	1.87 689	0.14 263	0.13 193	0.14 263	0.19 272	0.18 308	0.13 206	0.13 270	0.18 272	0.17 303	0.14 223	0.15 277	1.89 733	1.93 779	0.19 284	0.14 273	0.20 284	0.15 267

Weightmod_eth	0.20 246	0.24 225	0.28 319	0.47 394	0.14 263	0.24 303	0.14 263	0.17 266	0.13 263	0.22 296	0.16 292	0.22 300	0.13 268	0.20 278	0.16 286	0.24 293	0.20 291	0.19 284	0.14 273	0.16 257	0.24 329

depth_test_26	0.20 246	0.34 254	0.25 299	0.34 309	0.14 263	0.21 286	0.14 263	0.21 291	0.14 269	0.21 291	0.14 276	0.21 290	0.14 274	0.21 291	0.14 265	0.26 302	0.26 320	0.22 300	0.15 286	0.22 296	0.14 253

castereo++	0.54 495	3.59 746	1.15 638	1.31 655	0.14 263	0.16 251	0.14 263	0.16 259	0.14 269	0.16 256	0.14 276	0.16 259	0.13 268	0.16 257	0.14 265	1.45 703	1.16 653	0.15 250	0.14 273	0.15 245	0.13 246

DDVS	0.30 304	3.10 730	0.14 189	0.19 212	0.14 263	0.19 267	0.14 263	0.20 280	0.14 269	0.19 272	0.13 270	0.16 259	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.17 222	0.13 202	0.17 270	0.13 266	0.17 267	0.13 246

JetRed	0.11 133	0.12 125	0.11 146	0.11 122	0.11 209	0.11 178	0.14 263	0.11 192	0.11 214	0.12 203	0.11 215	0.11 197	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.16 231	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

HCRNet	1.22 691	7.11 818	3.00 806	3.55 774	0.33 466	0.29 332	0.14 263	0.19 272	0.15 282	0.33 361	0.29 392	0.25 322	0.14 274	0.22 297	0.33 460	3.64 809	3.00 808	0.76 609	0.32 476	0.18 276	0.13 246

GMStereo	0.14 191	0.13 127	0.14 189	0.14 150	0.14 263	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 226	0.14 274	0.14 223	0.14 265	0.14 174	0.14 217	0.14 217	0.14 273	0.14 218	0.14 253
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 231	0.71 394	0.14 189	0.14 150	0.14 263	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 226	0.14 274	0.14 223	0.22 330	0.14 174	0.14 217	0.14 217	0.14 273	0.14 218	0.14 253

SCION-MonSter	0.21 256	0.76 405	0.22 283	0.25 261	0.15 278	0.19 267	0.15 272	0.19 272	0.15 282	0.19 272	0.15 286	0.19 277	0.15 287	0.19 272	0.14 265	0.22 271	0.21 296	0.16 259	0.14 273	0.16 257	0.15 267

DepthFocus	0.18 240	0.22 214	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 297	0.15 282	0.22 296	0.15 286	0.22 300	0.16 291	0.22 297	0.15 277	0.20 260	0.15 227	0.20 290	0.14 273	0.20 284	0.14 253

RSGM-EC	0.24 277	0.24 225	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 297	0.15 282	0.24 309	0.15 286	0.22 300	0.15 287	0.22 297	1.19 696	0.20 260	0.17 261	0.24 320	0.14 273	0.20 284	0.14 253

acva	0.24 277	0.24 225	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 297	0.15 282	0.24 309	0.15 286	0.22 300	0.15 287	0.22 297	1.19 696	0.20 260	0.17 261	0.24 320	0.14 273	0.20 284	0.14 253

dd	0.23 273	0.98 455	0.16 222	0.23 248	0.15 278	0.23 300	0.15 272	0.23 304	0.15 282	0.23 302	0.15 286	0.24 315	0.17 303	0.23 305	0.15 277	0.22 271	0.15 227	0.21 295	0.15 286	0.22 296	0.16 272

dad	0.23 273	1.03 483	0.16 222	0.23 248	0.15 278	0.24 303	0.15 272	0.24 307	0.16 291	0.23 302	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.23 305	0.15 277	0.22 271	0.16 231	0.22 300	0.16 291	0.22 296	0.16 272

IPLGR_C	0.14 191	0.20 204	0.12 158	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.15 272	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 233

LACA2	0.21 256	0.24 225	0.26 306	0.31 291	0.16 289	0.24 303	0.16 279	0.24 307	0.16 291	0.24 309	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.24 310	0.16 286	0.27 306	0.23 310	0.24 320	0.16 291	0.23 308	0.16 272

LACA1	0.21 256	0.24 225	0.26 306	0.31 291	0.16 289	0.24 303	0.16 279	0.24 307	0.16 291	0.24 309	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.24 310	0.16 286	0.27 306	0.22 303	0.23 309	0.16 291	0.23 308	0.16 272

VIP-Stereo	0.70 538	2.97 727	2.43 795	2.49 733	0.16 289	0.25 313	0.16 279	0.25 315	0.16 291	0.25 317	0.18 317	0.25 322	0.16 291	0.26 331	0.16 286	1.86 727	1.26 707	0.23 309	0.15 286	0.23 308	0.15 267

RAFT-FEzeroshot	0.34 331	0.26 235	0.17 232	0.21 240	0.17 295	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 290	0.16 291	0.27 335	0.24 342	0.19 252	0.16 231	0.19 284	0.16 291	0.26 319	3.08 828

RAFT-FE	0.34 331	0.26 235	0.17 232	0.21 240	0.17 295	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 290	0.16 291	0.27 335	0.24 342	0.19 252	0.16 231	0.19 284	0.16 291	0.26 319	3.08 828

xyz-stereo-finetune2	0.18 240	0.48 334	0.16 222	0.16 175	0.15 278	0.15 232	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 272

xyz-stereo-finetune	0.28 298	0.49 336	0.16 222	0.16 175	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.22 297	0.30 403	0.32 356	0.31 452	0.32 362	0.31 454	0.32 359	0.32 448	0.32 334	0.33 390	0.31 359	0.32 476	0.31 345	0.32 448

xyz-stereo	0.18 240	0.50 341	0.16 222	0.15 162	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 272

castereo	0.61 513	3.79 754	1.35 704	1.52 669	0.15 278	0.17 260	0.16 279	0.20 280	0.21 329	0.18 269	0.16 292	0.21 290	0.12 254	0.26 331	0.17 296	1.43 702	1.38 725	0.17 270	0.16 291	0.18 276	0.16 272

GMStereo_Zeroshot	0.16 223	0.16 184	0.16 222	0.16 175	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 272

GEAR-Net	0.22 265	0.46 323	0.27 310	0.29 278	0.17 295	0.21 286	0.17 289	0.21 291	0.17 301	0.21 291	0.17 300	0.21 290	0.17 303	0.21 291	0.17 296	0.28 312	0.26 320	0.20 290	0.16 291	0.20 284	0.16 272

LACA3	0.23 273	0.25 232	0.27 310	0.54 463	0.17 295	0.25 313	0.17 289	0.25 315	0.17 301	0.25 317	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 319	0.17 296	0.28 312	0.23 310	0.24 320	0.17 317	0.24 313	0.17 290

IGEV-FE	0.35 343	0.37 265	0.17 232	0.19 212	0.17 295	0.20 274	0.17 289	0.19 272	0.17 301	0.19 272	0.17 300	0.19 277	0.17 303	0.37 385	0.36 483	0.19 252	0.17 261	0.19 284	0.17 317	0.38 402	2.84 819

tg	0.21 256	0.25 232	0.21 274	0.26 269	0.17 295	0.24 303	0.17 289	0.24 307	0.17 301	0.24 309	0.17 300	0.24 315	0.17 303	0.24 310	0.17 296	0.24 293	0.17 261	0.23 309	0.16 291	0.23 308	0.16 272

ACV-stereo	0.30 304	2.08 662	0.25 299	0.25 261	0.18 307	0.24 303	0.17 289	0.24 307	0.18 308	0.24 309	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.24 310	0.17 296	0.22 271	0.16 231	0.22 300	0.16 291	0.22 296	0.16 272

IGEV_Zeroshot_test	0.20 246	0.19 199	0.40 440	0.30 281	0.17 295	0.22 291	0.17 289	0.21 291	0.17 301	0.20 279	0.17 300	0.21 290	0.18 315	0.21 291	0.17 296	0.20 260	0.16 231	0.20 290	0.16 291	0.20 284	0.17 290

MSKI-zero shot	0.24 277	0.21 210	0.49 494	0.65 492	0.18 307	0.22 291	0.17 289	0.23 304	0.18 308	0.21 291	0.17 300	0.23 308	0.28 380	0.23 305	0.18 310	0.21 269	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.21 294	0.16 272

MIM_Stereo	0.25 280	0.23 217	0.66 551	0.80 529	0.17 295	0.22 291	0.17 289	0.23 304	0.18 308	0.26 326	0.17 300	0.21 290	0.17 303	0.25 319	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.21 295	0.17 317	0.22 296	0.17 290

UPFNet	0.42 411	1.20 509	0.17 232	0.24 254	0.17 295	0.25 313	0.17 289	1.19 652	0.90 652	0.25 317	0.17 300	0.24 315	0.17 303	0.25 319	0.17 296	0.22 271	0.17 261	0.22 300	0.16 291	1.15 645	0.93 653

SMOE	0.23 273	0.25 232	0.30 329	0.33 302	0.18 307	0.26 322	0.18 298	0.26 322	0.18 308	0.26 326	0.18 317	0.25 322	0.18 315	0.25 319	0.18 310	0.31 331	0.27 333	0.23 309	0.17 317	0.23 308	0.17 290

SME	0.27 292	0.29 243	0.31 347	0.38 323	0.20 321	0.29 332	0.18 298	0.30 337	0.20 324	0.32 356	0.21 337	0.32 362	0.20 331	0.32 359	0.21 326	0.35 353	0.32 377	0.27 337	0.19 325	0.29 335	0.20 308

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 580	5.18 789	1.98 783	2.19 705	0.17 295	0.19 267	0.18 298	0.19 272	0.16 291	0.20 279	0.19 322	0.22 300	0.22 340	0.20 278	0.15 277	2.28 770	2.13 791	0.24 320	0.17 317	0.18 276	0.16 272

MMNet	0.44 427	1.24 563	0.17 232	0.25 261	0.17 295	0.25 313	0.18 298	1.26 706	0.93 662	0.25 317	0.17 300	0.25 322	0.18 315	0.25 319	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.23 309	0.16 291	1.20 660	0.99 662

delet	0.43 414	1.21 555	0.17 232	0.25 261	0.17 295	0.25 313	0.18 298	1.26 706	0.95 668	0.25 317	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 319	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.16 291	1.18 655	0.98 661

iResNetv2_ROB	0.20 246	0.23 217	0.18 243	0.24 254	0.20 321	0.24 303	0.18 298	0.24 307	0.18 308	0.24 309	0.18 317	0.23 308	0.19 323	0.24 310	0.18 310	0.21 269	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.22 296	0.16 272

DLNR-FE	0.28 298	0.89 433	0.30 329	0.34 309	0.19 313	0.28 329	0.19 304	0.28 327	0.20 324	0.28 332	0.20 331	0.28 338	0.20 331	0.28 340	0.20 322	0.33 340	0.28 341	0.25 327	0.19 325	0.24 313	0.19 304

Pointernet	0.21 256	0.22 214	0.19 252	0.24 254	0.19 313	0.24 303	0.19 304	0.24 307	0.19 317	0.24 309	0.19 322	0.24 315	0.19 323	0.24 310	0.19 314	0.22 271	0.17 261	0.22 300	0.17 317	0.22 296	0.17 290

psm_up	0.43 414	1.19 508	0.17 232	0.25 261	0.18 307	0.25 313	0.19 304	1.26 706	0.91 655	0.26 326	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 319	0.17 296	0.22 271	0.17 261	0.23 309	0.16 291	1.18 655	0.99 662

CFNet	1.37 701	5.27 798	0.19 252	5.49 822	0.19 313	0.28 329	0.19 304	0.28 327	0.19 317	0.28 332	0.19 322	0.28 338	4.35 848	0.28 340	0.19 314	0.23 283	0.17 261	0.23 309	4.21 857	4.81 834	0.17 290

ssnet_v2	0.68 532	1.96 658	1.25 700	0.29 278	0.20 321	0.30 338	0.20 308	0.29 332	0.22 333	1.50 733	0.20 331	0.31 358	0.20 331	0.27 335	0.22 330	0.24 293	1.49 732	0.26 332	0.18 324	3.90 811	0.19 304

DAS	0.20 246	0.20 204	0.20 266	0.20 225	0.20 321	0.20 274	0.20 308	0.20 280	0.20 324	0.20 279	0.20 331	0.20 282	0.20 331	0.20 278	0.20 322	0.20 260	0.20 291	0.20 290	0.20 327	0.20 284	0.20 308

GEStereo_RVC	0.86 592	4.45 771	0.20 266	0.27 274	0.20 321	0.27 327	0.20 308	0.26 322	0.18 308	5.03 850	0.20 331	0.27 337	0.19 323	0.27 335	0.21 326	0.20 260	0.19 289	0.19 284	4.02 855	0.20 284	0.18 296

ASD4	0.20 246	0.20 204	0.20 266	0.20 225	0.20 321	0.20 274	0.20 308	0.20 280	0.20 324	0.20 279	0.20 331	0.20 282	0.20 331	0.20 278	0.20 322	0.20 260	0.20 291	0.20 290	0.20 327	0.20 284	0.20 308

AANet_RVC	1.26 694	0.31 250	4.99 835	5.93 825	0.20 321	0.25 313	0.20 308	0.25 315	0.20 324	0.23 302	0.19 322	0.25 322	0.20 331	0.25 319	0.20 322	5.66 841	4.76 835	0.26 332	0.30 457	0.24 313	0.27 377

iResNet	0.20 246	0.23 217	0.18 243	0.24 254	0.18 307	0.24 303	0.20 308	0.24 307	0.18 308	0.23 302	0.17 300	0.23 308	0.18 315	0.23 305	0.18 310	0.22 271	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.21 294	0.16 272

Weightmod	0.27 292	0.29 243	0.33 361	0.38 323	0.20 321	0.30 338	0.21 314	0.29 332	0.21 329	0.29 337	0.22 340	0.30 351	0.20 331	0.30 348	0.21 326	0.37 361	0.31 371	0.27 337	0.20 327	0.28 331	0.21 312

gwcnet-sp	0.82 576	1.72 601	1.48 725	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 280	0.25 350	1.61 738	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 278	0.15 277	0.24 293	1.33 716	0.32 362	0.16 291	6.75 850	0.23 318

scenet	0.82 576	1.72 601	1.48 725	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 280	0.25 350	1.61 738	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 278	0.15 277	0.24 293	1.33 716	0.32 362	0.16 291	6.75 850	0.23 318

ssnet	0.82 576	1.72 601	1.48 725	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 280	0.25 350	1.61 738	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 278	0.15 277	0.24 293	1.33 716	0.32 362	0.16 291	6.75 850	0.23 318

HGLStereo	0.28 298	0.29 243	0.22 283	0.36 317	0.22 335	0.36 367	0.21 314	0.36 363	0.21 329	0.42 426	0.21 337	0.36 379	0.22 340	0.36 377	0.21 326	0.34 345	0.21 296	0.34 379	0.21 332	0.34 360	0.21 312

ww2	0.30 304	1.56 588	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.22 319	0.29 332	0.19 317	0.29 337	0.19 322	0.29 344	0.19 323	0.29 344	0.19 314	0.27 306	0.18 282	0.27 337	0.21 332	0.27 325	0.18 296

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 292	0.29 243	0.27 310	0.33 302	0.21 332	0.33 358	0.22 319	0.31 346	0.23 340	0.30 340	0.21 337	0.32 362	0.24 350	0.29 344	0.22 330	0.33 340	0.23 310	0.30 352	0.22 336	0.30 339	0.21 312

S0	0.42 411	0.44 310	0.54 516	0.59 478	0.34 478	0.48 506	0.22 319	0.51 534	0.25 350	0.51 536	0.34 480	0.53 550	0.35 488	0.47 501	0.36 483	0.55 506	0.39 454	0.49 544	0.27 402	0.46 496	0.34 466

Select-FE	0.41 396	0.44 310	0.23 289	0.26 269	0.22 335	0.26 322	0.22 319	0.26 322	0.23 340	0.26 326	0.23 345	0.26 334	0.23 346	0.45 492	0.42 530	0.25 300	0.22 303	0.25 327	0.22 336	0.45 491	2.90 820

PAM	0.39 382	1.88 646	0.34 375	0.37 320	0.41 523	0.45 489	0.22 319	0.28 327	0.23 340	0.28 332	0.24 353	0.29 344	0.23 346	0.29 344	0.23 338	0.38 375	0.32 377	0.38 417	0.37 516	0.32 348	0.22 316

model_zeroshot	0.27 292	0.20 204	0.27 310	0.33 302	0.21 332	0.37 376	0.22 319	0.37 371	0.24 345	0.26 326	0.27 369	0.33 367	0.21 339	0.25 319	0.27 357	0.32 334	0.20 291	0.34 379	0.23 344	0.25 316	0.26 337

DCVSM-stereo	0.36 352	1.89 647	0.22 283	0.40 346	0.22 335	0.40 392	0.22 319	0.40 394	0.22 333	0.40 395	0.22 340	0.40 408	0.22 340	0.40 400	0.22 330	0.28 312	0.21 296	0.28 345	0.21 332	0.28 331	0.20 308

CAS++	0.17 231	0.27 238	0.21 274	0.10 101	0.21 332	0.15 232	0.22 319	0.10 171	0.21 329	0.22 296	0.10 187	0.19 277	0.18 315	0.10 174	0.19 314	0.20 260	0.19 289	0.18 281	0.10 186	0.19 283	0.18 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
WAO-6	0.22 265	0.23 217	0.22 283	0.23 248	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 297	0.22 333	0.22 296	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 297	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.22 300	0.22 336	0.22 296	0.22 316

IMH-64-1	0.22 265	0.23 217	0.23 289	0.22 243	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 297	0.22 333	0.22 296	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 297	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.23 309	0.22 336	0.22 296	0.23 318

IMH-64	0.22 265	0.23 217	0.23 289	0.22 243	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 297	0.22 333	0.22 296	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 297	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.23 309	0.22 336	0.22 296	0.23 318

MGE	0.32 324	1.81 624	0.19 252	0.29 278	0.19 313	0.29 332	0.23 330	0.30 337	0.19 317	0.30 340	0.19 322	0.30 351	0.19 323	0.30 348	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 296

Cross2Single-S	0.30 304	0.35 256	0.26 306	0.38 323	0.27 357	0.36 367	0.23 330	0.41 413	0.23 340	0.36 372	0.23 345	0.36 379	0.23 346	0.36 377	0.23 338	0.37 361	0.25 316	0.35 395	0.22 336	0.35 373	0.23 318

WCG-NET（raft）	0.32 324	1.24 563	0.24 296	0.32 298	0.24 346	0.32 355	0.23 330	0.32 349	0.24 345	0.32 356	0.24 353	0.32 362	0.24 350	0.32 359	0.24 342	0.30 325	0.23 310	0.30 352	0.23 344	0.30 339	0.23 318

xxxxx1	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 353	0.25 350	0.31 350	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 359	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 377

tt_ll	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 353	0.25 350	0.31 350	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 359	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 377

ff	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 353	0.25 350	0.31 350	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 359	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 377

FENet	0.54 495	1.52 584	1.19 644	1.41 665	0.23 341	0.35 363	0.23 330	0.35 359	0.23 340	0.34 364	0.23 345	0.35 374	0.23 346	0.35 371	0.23 338	1.40 700	1.07 635	0.32 362	0.23 344	0.33 355	0.23 318

MGW-Stereo	0.31 313	1.60 591	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.30 338	0.24 337	0.30 337	0.19 317	0.30 340	0.19 322	0.29 344	0.19 323	0.30 348	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 296

tt1	0.31 313	0.93 448	0.24 296	0.33 302	0.23 341	0.31 346	0.24 337	0.32 349	0.24 345	0.32 356	0.23 345	0.32 362	0.25 354	0.32 359	0.24 342	0.27 306	0.26 320	0.27 337	0.26 363	0.27 325	0.27 377

iResNet_ROB	0.28 298	0.32 252	0.24 296	0.32 298	0.25 349	0.32 355	0.24 337	0.32 349	0.24 345	0.33 361	0.24 353	0.35 374	0.24 350	0.33 367	0.24 342	0.31 331	0.24 315	0.32 362	0.24 354	0.32 348	0.24 329

DEFOM-Stereo	0.68 532	3.11 731	1.40 718	1.63 682	0.25 349	0.31 346	0.25 340	0.31 346	0.28 377	0.31 350	0.29 392	0.29 344	0.27 371	0.31 356	0.28 366	1.59 717	1.47 731	0.30 352	0.29 438	0.30 339	0.28 407

UNDER WATER-64	0.25 280	0.26 235	0.25 299	0.26 269	0.25 349	0.25 313	0.25 340	0.25 315	0.25 350	0.25 317	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.26 331	0.25 350	0.25 300	0.25 316	0.25 327	0.25 357	0.25 316	0.25 331

LoS_RVC	0.30 304	1.14 499	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.26 322	0.25 340	0.25 315	0.25 350	0.25 317	0.25 359	0.26 334	0.26 364	0.26 331	0.25 350	0.26 302	0.26 320	0.25 327	0.25 357	0.26 319	0.26 337

CAS	0.30 304	1.17 505	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.26 322	0.25 340	0.25 315	0.26 364	0.25 317	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.25 319	0.25 350	0.26 302	0.26 320	0.26 332	0.25 357	0.26 319	0.25 331

LoS	0.25 280	0.27 238	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.25 313	0.25 340	0.26 322	0.25 350	0.25 317	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.25 319	0.25 350	0.26 302	0.25 316	0.25 327	0.26 363	0.26 319	0.25 331
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.88 597	7.04 817	2.23 789	2.75 739	0.28 365	0.43 439	0.25 340	0.39 385	0.25 350	0.41 412	0.27 369	0.39 398	0.25 354	0.40 400	0.28 366	0.37 361	0.28 341	0.37 409	0.25 357	0.37 389	0.25 331

CroCo-Stereo	0.73 548	1.22 561	0.25 299	1.22 641	0.25 349	1.22 701	0.25 340	1.22 702	0.25 350	1.22 711	0.25 359	1.22 714	0.25 354	1.22 713	0.25 350	1.22 684	0.26 320	1.21 728	0.25 357	1.22 709	0.25 331
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
GeoMambaStereo_RVC	0.56 502	2.49 699	1.46 723	0.55 470	0.30 390	0.53 543	0.26 347	0.47 498	0.29 387	0.50 526	0.31 452	0.51 546	0.29 392	0.44 472	0.28 366	0.53 498	0.31 371	0.57 571	0.29 438	0.51 530	0.27 377

DLNR_Zeroshot_test	0.31 313	0.28 241	0.47 479	0.79 525	0.24 346	0.30 338	0.26 347	0.30 337	0.24 345	0.32 356	0.23 345	0.31 358	0.24 350	0.30 348	0.23 338	0.29 324	0.26 320	0.29 350	0.24 354	0.33 355	0.23 318

CroCo-Stereo Lap2	0.77 559	1.29 565	0.29 325	1.27 646	0.29 378	1.27 705	0.26 347	1.26 706	0.26 364	1.26 712	0.26 364	1.27 718	0.26 364	1.26 715	0.27 357	1.27 687	0.27 333	1.27 734	0.27 402	1.27 715	0.27 377

StereoDRNet-Refined	0.33 330	0.39 276	0.26 306	0.39 333	0.26 356	0.40 392	0.26 347	0.40 394	0.26 364	0.39 388	0.26 364	0.39 398	0.26 364	0.39 397	0.26 355	0.37 361	0.25 316	0.37 409	0.25 357	0.37 389	0.37 486
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
small-0shot	0.35 343	1.92 656	0.27 310	0.27 274	0.27 357	0.27 327	0.27 351	0.27 326	0.27 369	0.27 331	0.27 369	0.26 334	0.27 371	0.27 335	0.26 355	0.27 306	0.26 320	0.26 332	0.26 363	0.26 319	0.27 377

PStereo	0.32 324	0.36 262	0.28 319	0.38 323	0.29 378	0.36 367	0.27 351	0.38 380	0.27 369	0.38 381	0.28 377	0.36 379	0.27 371	0.36 377	0.28 366	0.32 334	0.27 333	0.33 369	0.27 402	0.33 355	0.27 377

Anonymus	0.47 467	0.73 397	0.46 471	0.43 378	0.54 577	0.53 543	0.27 351	0.39 385	0.35 488	0.33 361	0.40 519	0.33 367	0.38 503	0.53 545	0.54 574	0.56 510	0.36 434	0.49 544	0.53 586	0.66 557	0.54 565

FE-Mocha	0.35 343	0.71 394	0.40 440	0.47 394	0.27 357	0.34 359	0.27 351	0.34 356	0.26 364	0.34 364	0.26 364	0.34 372	0.27 371	0.34 368	0.27 357	0.44 420	0.41 468	0.33 369	0.29 438	0.32 348	0.29 416

Monster-pub-mixall	0.44 427	0.56 367	0.60 530	0.38 323	0.27 357	0.37 376	0.27 351	0.37 371	0.29 387	0.38 381	0.27 369	0.38 393	0.29 392	0.85 611	0.27 357	1.46 704	0.26 320	0.34 379	0.26 363	0.36 384	0.53 562

Replicate-Monster	0.45 450	0.57 370	0.60 530	0.40 346	0.29 378	0.37 376	0.27 351	0.37 371	0.30 403	0.40 395	0.31 452	0.40 408	0.30 402	0.99 631	0.27 357	1.36 697	0.31 371	0.34 379	0.30 457	0.36 384	0.54 565

Any-RAFT	0.32 324	0.36 262	0.27 310	0.36 317	0.27 357	0.36 367	0.27 351	0.36 363	0.27 369	0.36 372	0.27 369	0.36 379	0.27 371	0.36 377	0.28 366	0.36 358	0.28 341	0.36 405	0.28 423	0.36 384	0.28 407

CRFU-Net	0.65 522	1.67 598	1.22 696	1.96 697	0.27 357	0.41 411	0.27 351	0.41 413	0.27 369	0.40 395	0.26 364	0.41 423	0.27 371	0.40 400	0.27 357	1.80 726	1.62 746	0.34 379	0.23 344	0.33 355	0.23 318

MLCV	0.31 313	0.35 256	0.27 310	0.35 313	0.28 365	0.35 363	0.27 351	0.35 359	0.28 377	0.36 372	0.27 369	0.35 374	0.27 371	0.35 371	0.27 357	0.34 345	0.27 333	0.34 379	0.27 402	0.34 360	0.27 377

DISCO	1.11 637	0.39 276	5.28 837	0.39 333	0.20 321	0.39 390	0.27 351	0.39 385	0.22 333	0.38 381	0.20 331	0.38 393	0.20 331	6.95 861	0.22 330	0.30 325	0.21 296	0.27 337	0.21 332	5.25 843	0.21 312

DN-CSS_ROB	0.31 313	0.35 256	0.28 319	0.35 313	0.28 365	0.34 359	0.27 351	0.34 356	0.25 350	0.35 368	0.27 369	0.36 379	0.26 364	0.34 368	0.28 366	0.35 353	0.28 341	0.34 379	0.28 423	0.34 360	0.27 377

Codiref-stereo	0.34 331	0.79 411	0.30 329	0.33 302	0.28 365	0.40 392	0.28 362	0.40 394	0.28 377	0.40 395	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.40 400	0.28 366	0.23 283	0.21 296	0.35 395	0.27 402	0.35 373	0.27 377

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 331	0.98 455	0.30 329	0.33 302	0.18 307	0.21 286	0.28 362	0.40 394	0.28 377	0.40 395	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.40 400	0.28 366	0.37 361	0.29 356	0.35 395	0.27 402	0.35 373	0.27 377

SCION-MonSter(vits)	0.25 280	0.79 411	0.31 347	0.42 371	0.28 365	0.40 392	0.28 362	0.20 280	0.15 282	0.40 395	0.15 286	0.19 277	0.15 287	0.20 278	0.15 277	0.23 283	0.21 296	0.17 270	0.14 273	0.16 257	0.14 253

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 368	0.35 256	0.56 520	0.63 486	0.28 365	0.36 367	0.28 362	0.36 363	0.28 377	0.36 372	0.28 377	0.36 379	0.28 380	0.36 377	0.28 366	0.62 527	0.57 540	0.35 395	0.28 423	0.35 373	0.28 407

TestStereo_HL2	2.73 805	0.41 293	11.06 855	14.13 857	0.30 390	0.44 474	0.28 362	0.43 440	0.29 387	0.43 433	0.28 377	0.43 450	0.29 392	0.43 441	0.28 366	13.51 864	10.37 864	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 377

GeoVLM	0.36 352	0.38 269	0.27 310	0.46 387	0.28 365	0.35 363	0.28 362	0.37 371	0.27 369	0.35 368	0.28 377	0.36 379	0.38 503	0.35 371	0.28 366	1.08 619	0.26 320	0.33 369	0.27 402	0.34 360	0.33 457

Zero-FE251	0.36 352	0.40 280	0.28 319	0.41 361	0.28 365	0.41 411	0.28 362	0.41 413	0.28 377	0.41 412	0.28 377	0.41 423	0.28 380	0.42 434	0.30 394	0.37 361	0.26 320	0.37 409	0.27 402	0.45 491	0.56 576

Monster-pub-eth3d	0.45 450	0.57 370	0.60 530	0.39 333	0.28 365	0.37 376	0.28 362	0.37 371	0.30 403	0.39 388	0.29 392	0.39 398	0.30 402	0.92 623	0.27 357	1.42 701	0.28 341	0.34 379	0.28 423	0.37 389	0.53 562

LG-Stereo_L2	0.34 331	0.37 265	0.38 395	0.47 394	0.28 365	0.39 390	0.28 362	0.39 385	0.28 377	0.39 388	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.38 389	0.28 366	0.42 418	0.35 428	0.36 405	0.26 363	0.35 373	0.26 337

GIP-stereo	0.36 352	0.49 336	0.39 407	0.48 400	0.32 453	0.41 411	0.28 362	0.40 394	0.30 403	0.41 412	0.28 377	0.40 408	0.28 380	0.42 434	0.28 366	0.45 450	0.32 377	0.38 417	0.30 457	0.37 389	0.27 377

xx1	0.38 368	1.03 483	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.41 411	0.28 362	0.40 394	0.29 387	0.40 395	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.40 400	0.29 384	0.34 345	0.33 390	0.34 379	0.32 476	0.34 360	0.32 448

1test111	0.37 362	1.02 481	0.30 329	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.28 362	0.39 385	0.29 387	0.39 388	0.29 392	0.39 398	0.28 380	0.40 400	0.29 384	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.31 468	0.32 348	0.31 441

cc1	0.37 362	1.02 481	0.30 329	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.28 362	0.39 385	0.29 387	0.39 388	0.29 392	0.39 398	0.28 380	0.40 400	0.29 384	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.31 468	0.32 348	0.31 441

SQANet	0.28 298	0.28 241	0.28 319	0.28 276	0.28 365	0.28 329	0.28 362	0.28 327	0.28 377	0.28 332	0.28 377	0.28 338	0.28 380	0.28 340	0.28 366	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.28 331	0.28 407

DGSMNet	0.34 331	0.41 293	0.27 310	0.41 361	0.28 365	0.41 411	0.28 362	0.41 413	0.27 369	0.41 412	0.27 369	0.42 441	0.27 371	0.41 420	0.28 366	0.40 396	0.29 356	0.40 474	0.28 423	0.40 465	0.27 377

ww3	0.31 313	1.61 593	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.29 377	0.30 337	0.19 317	0.30 340	0.19 322	0.30 351	0.19 323	0.30 348	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 296

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 368	0.35 256	0.56 520	0.63 486	0.29 378	0.36 367	0.29 377	0.36 363	0.29 387	0.39 388	0.29 392	0.36 379	0.29 392	0.36 377	0.29 384	0.62 527	0.57 540	0.35 395	0.29 438	0.36 384	0.29 416

TestStereo_HL3	2.76 808	0.41 293	11.46 858	14.11 856	0.30 390	0.45 489	0.29 377	0.43 440	0.29 387	0.43 433	0.29 392	0.43 450	0.28 380	0.44 472	0.30 394	13.57 865	10.32 863	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 377

GGDA	2.76 808	0.41 293	11.34 857	14.28 858	0.30 390	0.44 474	0.29 377	0.43 440	0.29 387	0.43 433	0.28 377	0.43 450	0.28 380	0.43 441	0.29 384	13.45 863	10.57 865	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 377

IGEV++	0.34 331	0.43 307	0.30 329	0.40 346	0.29 378	0.40 392	0.29 377	0.40 394	0.29 387	0.40 395	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.40 400	0.30 394	0.38 375	0.29 356	0.37 409	0.29 438	0.37 389	0.29 416

ACVNet-DCA	0.37 362	1.00 465	0.30 329	0.40 346	0.29 378	0.40 392	0.29 377	0.40 394	0.29 387	0.40 395	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.39 397	0.28 366	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.32 476	0.33 355	0.32 448

PML	0.46 459	1.36 574	0.29 325	0.58 475	0.30 390	0.57 558	0.29 377	0.57 552	0.29 387	0.57 559	0.29 392	0.57 565	0.29 392	0.56 553	0.29 384	0.52 495	0.30 366	0.53 563	0.31 468	0.53 538	0.30 431

GES	0.66 524	2.34 688	0.29 325	0.41 361	0.29 378	0.41 411	0.29 377	0.42 432	0.29 387	0.40 395	0.41 527	0.41 423	0.30 402	0.51 536	0.29 384	0.32 334	0.29 356	0.32 362	2.46 826	2.49 788	0.30 431

UCFNet_RVC	2.75 807	10.06 839	0.29 325	10.31 853	0.29 378	0.42 432	0.29 377	0.43 440	0.29 387	0.42 426	0.29 392	0.42 441	9.87 865	0.43 441	0.29 384	0.36 358	9.84 861	0.36 405	0.26 363	9.77 864	0.26 337

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 506	5.10 785	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.44 420	0.37 439	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

testmc14	2.43 794	10.48 842	8.02 852	8.93 843	0.31 439	0.44 474	0.30 386	0.42 432	0.30 403	0.42 426	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 434	0.30 394	8.88 860	6.99 850	0.41 492	0.28 423	0.39 451	0.28 407

TestStereo-Hl	2.78 810	0.42 305	11.23 856	14.38 859	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.43 440	0.28 377	0.43 433	0.29 392	0.44 486	0.29 392	0.44 472	0.29 384	13.64 866	10.73 866	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 377

MCSU-Stereo	2.48 797	10.56 843	8.50 854	9.47 847	0.31 439	0.43 439	0.30 386	0.42 432	0.30 403	0.42 426	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.41 420	0.30 394	8.86 859	6.93 849	0.40 474	0.29 438	0.39 451	0.28 407

canet-new	0.44 427	1.82 632	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

bcnet-new	0.44 427	1.81 624	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

LWStereo	0.44 427	1.82 632	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

LMStereo	0.44 427	1.80 619	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

CR7Stereo	0.44 427	1.81 624	0.39 407	0.50 444	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

ARStereo	0.44 427	1.80 619	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

ARStereo-new	0.44 427	1.80 619	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

BARStereo	0.44 427	1.78 613	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.44 479	0.30 403	0.44 472	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.45 450	0.34 421	0.39 461	0.26 363	0.38 402	0.26 337

FCBStereo	0.44 427	1.79 618	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

PSGStereo	0.44 427	1.78 613	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

MUNStereo	0.44 427	1.81 624	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.44 479	0.30 403	0.44 472	0.30 407	0.44 486	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 414	1.76 608	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.31 436	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.26 337

CHEStereo	0.44 427	1.78 613	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

TOTStereo	0.44 427	1.81 624	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 427	1.83 635	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

ACMStereo	0.60 506	5.12 786	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.44 420	0.37 439	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

KABStereo	0.43 414	1.76 608	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

KMOStereo	0.43 414	1.80 619	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 427	1.81 624	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 414	1.77 610	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 414	1.78 613	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 427	1.85 641	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 414	1.77 610	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 427	1.86 644	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 427	1.80 619	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 427	1.82 632	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 414	1.77 610	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 427	1.83 635	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.36 434	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 396	1.06 490	0.40 440	0.51 455	0.31 439	0.44 474	0.30 386	0.43 440	0.32 462	0.44 472	0.30 407	0.56 561	0.30 402	0.44 472	0.31 436	0.45 450	0.34 421	0.39 461	0.27 402	0.40 465	0.27 377

DStereoO	0.31 313	0.31 250	0.31 347	0.30 281	0.40 513	0.31 346	0.30 386	0.30 337	0.34 483	0.29 337	0.31 452	0.29 344	0.30 402	0.31 356	0.31 436	0.31 331	0.29 356	0.31 359	0.30 457	0.31 345	0.31 441

DStereoSA	0.32 324	0.52 351	0.34 375	0.31 291	0.31 439	0.30 338	0.30 386	0.31 346	0.30 403	0.31 350	0.31 452	0.31 358	0.30 402	0.31 356	0.31 436	0.30 325	0.32 377	0.31 359	0.31 468	0.31 345	0.31 441

HiDET	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.42 432	0.30 403	0.44 472	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 434	0.68 604	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.29 416

LCMNet	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.42 432	0.30 403	0.45 484	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 434	0.69 612	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.29 416

CSFM-Stereo	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.44 472	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 434	0.73 626	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.30 431

MultiAttention	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 337	0.30 403	0.30 340	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 348	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 431

MSAF-DinoV2	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 337	0.30 403	0.30 340	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 348	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 431

GCAP-BAT	0.41 396	1.30 567	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.44 472	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.44 420	0.34 421	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

test_for_model	0.35 343	0.39 276	0.30 329	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.31 436	0.38 375	0.26 320	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 337

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 388	1.09 493	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.44 479	0.30 403	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 441	0.30 394	0.45 450	0.34 421	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.27 377

TorneroNet-64	0.45 450	0.27 238	0.30 329	0.58 475	0.27 357	0.70 577	0.30 386	0.28 327	0.73 634	0.73 590	0.28 377	0.71 589	0.66 600	0.75 592	0.27 357	0.27 306	0.29 356	0.37 409	0.75 641	0.28 331	0.30 431

GCAPDPT-zeroshot	0.36 352	0.40 280	0.30 329	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 440	0.31 450	0.43 433	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 472	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.26 337

IGEV-Stereo	0.35 343	0.44 310	0.45 465	0.49 407	0.30 390	0.37 376	0.30 386	0.36 363	0.30 403	0.36 372	0.29 392	0.36 379	0.29 392	0.36 377	0.30 394	0.46 462	0.39 454	0.32 362	0.24 354	0.32 348	0.25 331
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.34 331	0.42 305	0.31 347	0.39 333	0.30 390	0.38 383	0.30 386	0.40 394	0.29 387	0.40 395	0.37 501	0.41 423	0.34 481	0.38 389	0.30 394	0.34 345	0.27 333	0.34 379	0.26 363	0.34 360	0.26 337

DANet	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 337	0.30 403	0.30 340	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 348	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
base	0.56 502	2.58 703	1.43 720	0.48 400	0.27 357	0.54 548	0.31 434	0.53 541	0.30 403	0.54 549	0.26 364	0.46 500	0.31 454	0.52 541	0.28 366	0.49 477	0.28 341	0.45 516	0.32 476	0.57 546	0.26 337

test410_97500	0.41 396	0.89 433	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.40 392	0.31 434	0.40 394	0.31 450	0.61 566	0.53 581	0.40 408	0.31 454	0.40 400	0.31 436	0.58 513	0.47 502	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.29 416

test410	0.66 524	5.69 809	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.41 411	0.31 434	0.40 394	0.31 450	0.62 570	0.55 584	0.40 408	0.31 454	0.40 400	0.31 436	0.59 516	0.47 502	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.30 431

RMAStereo	0.45 450	1.81 624	0.40 440	0.50 444	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.31 450	0.44 472	0.31 452	0.44 486	0.32 462	0.44 472	0.31 436	0.46 462	0.35 428	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.27 377

ATMStereo	0.46 459	1.99 659	0.40 440	0.51 455	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.31 450	0.44 472	0.31 452	0.44 486	0.31 454	0.44 472	0.32 448	0.47 469	0.35 428	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.27 377

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 396	1.09 493	0.40 440	0.52 458	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.31 450	0.44 472	0.31 452	0.44 486	0.31 454	0.44 472	0.31 436	0.46 462	0.35 428	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.28 407

gcap_with_dpt	0.35 343	0.39 276	0.30 329	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.31 450	0.44 472	0.30 407	0.44 486	0.30 402	0.44 472	0.30 394	0.38 375	0.26 320	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.27 377

MonSter++	0.38 368	0.44 310	0.31 347	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.31 434	0.43 440	0.31 450	0.45 484	0.31 452	0.43 450	0.31 454	0.43 441	0.69 612	0.38 375	0.33 390	0.40 474	0.30 457	0.38 402	0.30 431

gcap-zeroshot	0.36 352	0.40 280	0.34 375	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.32 462	0.44 472	0.32 463	0.44 486	0.32 462	0.44 472	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.27 377

EKT-Stereo	0.37 362	0.40 280	0.44 463	1.07 576	0.29 378	0.34 359	0.31 434	0.36 363	0.29 387	0.38 381	0.31 452	0.37 390	0.30 402	0.36 377	0.29 384	0.34 345	0.28 341	0.39 461	0.30 457	0.37 389	0.30 431

testlalala	0.36 352	0.40 280	0.34 375	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 479	0.32 462	0.44 472	0.32 463	0.44 486	0.32 462	0.44 472	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.27 377

DStereoFS	0.32 324	0.33 253	0.32 356	0.33 302	0.30 390	0.32 355	0.32 445	0.32 349	0.31 450	0.30 340	0.31 452	0.31 358	0.30 402	0.32 359	0.32 448	0.32 334	0.31 371	0.30 352	0.47 570	0.32 348	0.34 466

DDF-Stereo	0.43 414	1.15 502	0.57 524	0.53 460	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 413	0.32 462	0.41 412	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.40 400	0.32 448	0.52 495	0.50 520	0.38 417	0.31 468	0.39 451	0.31 441

GREAT-IGEV	0.38 368	0.43 307	0.36 388	0.48 400	0.32 453	0.45 489	0.32 445	0.45 488	0.32 462	0.45 484	0.32 463	0.45 496	0.32 462	0.45 492	0.32 448	0.44 420	0.33 390	0.41 492	0.29 438	0.41 476	0.29 416
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	0.38 368	0.43 307	0.33 361	0.46 387	0.33 466	0.45 489	0.32 445	0.45 488	0.32 462	0.45 484	0.32 463	0.45 496	0.33 474	0.45 492	0.32 448	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.37 389	0.36 480

MyStereo07	0.60 506	3.72 752	0.48 487	0.49 407	0.41 523	0.36 367	0.32 445	0.49 511	0.43 542	0.51 536	0.42 538	0.49 521	0.43 539	0.51 536	0.64 589	0.49 477	0.45 492	0.34 379	0.32 476	0.35 373	0.43 522

MyStereo04	0.55 499	3.72 752	0.59 526	0.49 407	0.41 523	0.36 367	0.32 445	0.37 371	0.31 450	0.34 364	0.46 552	0.35 374	0.32 462	0.35 371	0.33 460	0.49 477	0.45 492	0.34 379	0.32 476	0.35 373	0.43 522

RAFT-Test	0.36 352	0.37 265	0.33 361	0.41 361	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 413	0.32 462	0.41 412	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.41 420	0.33 460	0.37 361	0.29 356	0.37 409	0.29 438	0.38 402	0.31 441

4D-IteraStereo	0.78 562	3.13 732	0.89 599	0.69 503	0.32 453	0.40 392	0.32 445	0.76 588	0.97 671	0.52 540	0.65 603	0.89 619	0.32 462	0.76 593	0.98 662	0.83 582	0.94 619	0.35 395	0.27 402	0.70 571	0.89 646

iRaft-Stereo_20w	0.34 331	0.41 293	0.31 347	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.32 445	0.41 413	0.32 462	0.38 381	0.30 407	0.39 398	0.30 402	0.38 389	0.32 448	0.35 353	0.27 333	0.34 379	0.27 402	0.34 360	0.29 416

pcwnet_v2	2.66 803	9.89 838	0.33 361	9.89 849	0.32 453	0.50 524	0.32 445	0.49 511	0.33 472	0.49 513	0.34 480	0.49 521	8.76 862	0.48 511	0.33 460	0.41 404	9.58 858	0.40 474	0.29 438	9.01 861	0.63 586

Gwc-CoAtRS	0.41 396	1.49 583	0.32 356	0.42 371	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 413	0.33 472	0.41 412	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.41 420	0.32 448	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.40 465	0.28 407

rgla	0.45 450	0.54 361	0.33 361	0.67 497	0.32 453	0.48 506	0.33 456	0.48 503	0.33 472	0.48 503	0.94 665	0.48 514	0.33 474	0.47 501	0.33 460	0.45 450	0.52 529	0.53 563	0.31 468	0.45 491	0.32 448

416test	0.46 459	0.55 364	0.33 361	0.67 497	0.33 466	0.48 506	0.33 456	0.48 503	0.33 472	0.48 503	0.99 671	0.48 514	0.33 474	0.48 511	0.33 460	0.45 450	0.52 529	0.54 566	0.32 476	0.45 491	0.32 448

BStereo	0.22 265	0.23 217	0.20 266	0.24 254	0.20 321	0.23 300	0.33 456	0.39 385	0.17 301	0.23 302	0.17 300	0.23 308	0.16 291	0.24 310	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.20 327	0.22 296	0.16 272

Anonymus123	0.22 265	0.23 217	0.20 266	0.24 254	0.20 321	0.23 300	0.33 456	0.39 385	0.17 301	0.23 302	0.17 300	0.23 308	0.16 291	0.24 310	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.20 327	0.22 296	0.16 272

water-stereo	0.41 396	0.84 421	0.46 471	0.50 444	0.33 466	0.45 489	0.33 456	0.45 488	0.32 462	0.45 484	0.32 463	0.45 496	0.32 462	0.45 492	0.32 448	0.44 420	0.41 468	0.39 461	0.31 468	0.39 451	0.32 448

DVStereo	0.43 414	0.86 425	0.48 487	0.50 444	0.33 466	0.46 496	0.33 456	0.46 492	0.33 472	0.46 490	0.33 472	0.47 507	0.33 474	0.47 501	0.34 475	0.45 450	0.42 478	0.40 474	0.33 488	0.47 510	0.38 493

PCWNet_CMD	2.80 812	9.82 837	0.32 356	10.09 852	0.32 453	0.49 515	0.33 456	3.34 821	0.33 472	0.49 513	0.33 472	0.49 521	8.73 861	0.48 511	0.33 460	0.41 404	9.22 856	0.42 508	0.29 438	9.55 863	0.31 441

CFNet_ucs	2.73 805	9.64 836	0.33 361	9.92 850	0.32 453	0.49 515	0.33 456	0.49 511	0.33 472	0.49 513	0.33 472	0.49 521	8.98 863	0.48 511	0.33 460	0.41 404	9.96 862	0.40 474	0.29 438	10.12 866	0.54 565

LL-Strereo2	0.48 474	1.73 606	0.51 507	0.59 478	0.34 478	0.42 432	0.33 456	0.40 394	0.31 450	0.42 426	0.33 472	0.42 441	0.31 454	0.44 472	0.39 511	0.60 518	0.51 525	0.44 511	0.33 488	0.44 486	0.33 457

CFNet_pseudo	2.67 804	9.36 834	0.32 356	10.99 854	0.33 466	0.85 603	0.33 456	0.49 511	0.33 472	0.49 513	0.32 463	0.49 521	7.26 859	0.49 518	0.33 460	0.41 404	9.62 859	0.41 492	0.29 438	10.03 865	0.29 416

RAFT + AFF	0.31 313	0.45 319	0.34 375	0.39 333	0.28 365	0.38 383	0.33 456	0.29 332	0.31 450	0.30 340	0.30 407	0.29 344	0.27 371	0.29 344	0.30 394	0.28 312	0.29 356	0.29 350	0.29 438	0.27 325	0.32 448

ccnet	0.80 566	2.28 680	0.33 361	0.50 444	0.33 466	0.50 524	0.33 456	0.50 520	0.33 472	0.49 513	0.33 472	0.49 521	1.56 755	2.38 789	0.33 460	0.41 404	0.29 356	0.42 508	1.57 773	2.28 775	0.29 416

psmorigin	0.41 396	0.46 323	0.33 361	0.49 407	0.33 466	0.49 515	0.33 456	0.49 511	0.33 472	0.49 513	0.33 472	0.49 521	0.33 474	0.51 536	0.33 460	0.41 404	0.30 366	0.41 492	0.30 457	0.79 587	0.29 416

MSMDNet	2.65 802	10.14 840	0.33 361	9.74 848	0.32 453	0.87 606	0.33 456	2.95 816	0.68 610	0.49 513	0.34 480	0.49 521	5.70 855	0.49 518	0.33 460	0.42 418	9.57 857	0.41 492	0.31 468	8.36 858	0.65 594

ccs_rob	2.79 811	10.17 841	0.32 356	10.00 851	0.33 466	0.49 515	0.33 456	1.90 749	0.32 462	0.51 536	0.33 472	0.49 521	9.24 864	0.49 518	0.33 460	0.41 404	9.82 860	0.41 492	0.28 423	9.34 862	0.29 416

HART	0.38 368	0.45 319	0.34 375	0.42 371	0.33 466	0.41 411	0.34 471	0.42 432	0.33 472	0.43 433	0.34 480	0.42 441	0.34 481	0.41 420	0.38 497	0.40 396	0.32 377	0.42 508	0.32 476	0.40 465	0.32 448

mms	0.40 388	0.45 319	0.35 386	0.48 400	0.36 488	0.47 501	0.34 471	0.45 488	0.38 506	0.47 496	0.33 472	0.45 496	0.32 462	0.45 492	0.32 448	0.39 388	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.39 451	0.39 500

H2IRNET	0.34 331	0.34 254	0.34 375	0.34 309	0.34 478	0.34 359	0.34 471	0.34 356	0.34 483	0.34 364	0.34 480	0.34 372	0.34 481	0.34 368	0.34 475	0.34 345	0.34 421	0.34 379	0.34 494	0.34 360	0.34 466

CASnet	0.35 343	0.51 349	0.44 463	0.32 298	0.31 439	0.24 303	0.34 471	0.36 363	0.25 350	0.31 350	0.37 501	0.30 351	0.33 474	0.25 319	0.45 539	0.37 361	0.37 439	0.33 369	0.35 507	0.34 360	0.37 486
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.51 488	3.22 735	0.34 375	0.44 382	0.34 478	0.44 474	0.34 471	0.43 440	0.34 483	0.43 433	0.34 480	0.44 486	0.33 474	0.43 441	0.33 460	0.38 375	0.29 356	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.29 416

ccccc	0.41 396	0.44 310	0.34 375	0.48 400	0.35 482	0.48 506	0.35 476	0.51 534	0.35 488	0.47 496	0.35 489	0.47 507	0.34 481	0.47 501	0.35 479	0.41 404	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.41 476	0.39 500

UGAM	0.51 488	2.23 677	0.39 407	0.54 463	0.35 482	0.50 524	0.35 476	0.49 511	0.35 488	0.49 513	0.35 489	0.49 521	0.36 492	0.50 526	0.36 483	0.49 477	0.37 439	0.45 516	0.34 494	0.45 491	0.34 466

GCST	0.50 483	2.08 662	0.38 395	0.53 460	0.35 482	0.49 515	0.35 476	0.50 520	0.35 488	0.49 513	0.35 489	0.49 521	0.35 488	0.49 518	0.35 479	0.48 474	0.37 439	0.45 516	0.33 488	0.44 486	0.33 457

RAFT-Stereo-weight	0.45 450	1.90 649	0.34 375	0.42 371	0.36 488	0.43 439	0.35 476	0.42 432	0.34 483	0.42 426	0.34 480	0.44 486	0.34 481	0.41 420	0.34 475	0.38 375	0.32 377	0.38 417	0.32 476	0.38 402	0.33 457

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 480	0.98 455	0.64 545	0.84 534	0.46 544	0.45 489	0.35 476	0.47 498	0.47 556	0.45 484	0.34 480	0.46 500	0.48 559	0.46 497	0.35 479	0.39 388	0.71 587	0.39 461	0.35 507	0.41 476	0.41 512

CES	0.39 382	0.47 328	0.36 388	0.36 317	0.37 493	0.45 489	0.35 476	0.35 359	0.40 522	0.36 372	0.44 543	0.47 507	0.36 492	0.44 472	0.36 483	0.37 361	0.39 454	0.44 511	0.35 507	0.37 389	0.36 480

ETE_ROB	0.35 343	0.35 256	0.35 386	0.35 313	0.35 482	0.35 363	0.35 476	0.35 359	0.35 488	0.35 368	0.35 489	0.35 374	0.35 488	0.35 371	0.35 479	0.35 353	0.35 428	0.35 395	0.35 507	0.35 373	0.35 477

252Zero-FE	0.45 450	0.50 341	0.36 388	0.50 444	0.36 488	0.50 524	0.36 483	0.50 520	0.36 499	0.49 513	0.36 494	0.49 521	0.36 492	0.54 548	0.41 522	0.45 450	0.34 421	0.45 516	0.34 494	0.55 540	0.75 621

UGAM-zero	0.51 488	2.17 672	0.39 407	0.53 460	0.36 488	0.50 524	0.36 483	0.50 520	0.36 499	0.49 513	0.36 494	0.50 535	0.35 488	0.50 526	0.36 483	0.49 477	0.37 439	0.47 531	0.35 507	0.46 496	0.34 466

GMOStereo	0.37 362	0.45 319	0.23 289	0.30 281	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 413	0.35 488	0.43 433	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 420	0.36 483	0.34 345	0.22 303	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 457

error version	0.93 607	4.47 772	2.35 792	1.99 699	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 413	0.35 488	0.43 433	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 420	0.36 483	1.87 729	2.16 792	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 457

test_1	0.93 607	4.47 772	2.35 792	1.99 699	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 413	0.35 488	0.43 433	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 420	0.36 483	1.87 729	2.16 792	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 457

DMCA	0.36 352	0.38 269	0.37 393	0.35 313	0.35 482	0.36 367	0.36 483	0.36 363	0.35 488	0.35 368	0.37 501	0.36 379	0.36 492	0.35 371	0.36 483	0.36 358	0.36 434	0.35 395	0.36 513	0.36 384	0.36 480

Pro-Stereo	0.79 563	0.53 357	0.38 395	0.49 407	0.38 501	0.49 515	0.37 489	0.49 511	0.67 604	0.50 526	0.38 506	1.10 657	0.38 503	0.49 518	0.38 497	0.71 548	0.88 609	5.98 859	0.36 513	0.46 496	0.36 480

SCV_C0	0.45 450	0.88 430	0.49 494	0.54 463	0.37 493	0.48 506	0.37 489	0.48 503	0.37 501	0.48 503	0.36 494	0.48 514	0.37 497	0.49 518	0.37 493	0.50 487	0.41 468	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 466

HH	0.71 541	2.54 700	0.74 580	1.10 578	0.32 453	0.41 411	0.37 489	0.69 575	0.78 638	0.73 590	0.90 651	0.75 599	1.00 658	0.84 607	0.69 612	0.69 541	0.40 458	0.35 395	0.26 363	0.35 373	0.26 337

HanStereo	0.71 541	2.54 700	0.74 580	1.10 578	0.32 453	0.41 411	0.37 489	0.69 575	0.78 638	0.73 590	0.90 651	0.75 599	1.00 658	0.84 607	0.69 612	0.69 541	0.40 458	0.35 395	0.26 363	0.35 373	0.26 337

test-3	0.98 614	4.13 765	1.85 758	1.85 688	0.61 589	0.69 574	0.37 489	0.63 566	0.61 594	0.66 578	0.51 578	0.73 596	0.44 541	0.57 558	0.54 574	1.68 721	1.81 761	0.40 474	0.43 557	0.66 557	0.50 550

FCDSN-DC	0.41 396	0.59 375	0.64 545	0.54 463	0.33 466	0.50 524	0.37 489	0.42 432	0.40 522	0.61 566	0.43 541	0.50 535	0.49 565	0.38 389	0.32 448	0.28 312	0.23 310	0.26 332	0.22 336	0.35 373	0.28 407
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.37 362	0.37 265	0.37 393	0.37 320	0.37 493	0.37 376	0.37 489	0.37 371	0.37 501	0.37 379	0.37 501	0.37 390	0.37 497	0.37 385	0.37 493	0.37 361	0.37 439	0.37 409	0.37 516	0.37 389	0.37 486

ww	0.47 467	0.52 351	0.38 395	0.56 471	0.37 493	0.56 551	0.38 496	0.56 548	0.37 501	0.56 555	0.77 638	0.56 561	0.37 497	0.57 558	0.37 493	0.49 477	0.33 390	0.49 544	0.33 488	0.49 517	0.33 457

MGW-Stereo-1	0.34 331	0.52 351	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.38 496	0.29 332	0.19 317	0.30 340	0.19 322	0.29 344	0.37 497	0.57 558	0.19 314	0.49 477	0.33 390	0.49 544	0.33 488	0.49 517	0.33 457

GEAStereo	0.62 516	3.91 759	0.48 487	0.69 503	0.38 501	0.51 536	0.38 496	0.51 534	0.38 506	0.53 543	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.51 536	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 466

GSStereo	0.81 571	4.28 769	0.50 500	0.59 478	0.40 513	0.51 536	0.38 496	0.50 520	0.38 506	0.50 526	0.38 506	0.50 535	3.79 840	0.50 526	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.35 477

GS-Stereo							0.38 496	0.50 520	0.38 506	0.50 526	0.38 506	0.50 535	3.79 840	0.50 526	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.35 477

gasm-f	0.62 516	3.91 759	0.48 487	0.69 503	0.38 501	0.51 536	0.38 496	0.51 534	0.38 506	0.53 543	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.51 536	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 466

GASTEREO	0.48 474	1.21 555	0.47 479	0.57 473	0.38 501	0.50 524	0.38 496	0.50 520	0.38 506	0.50 526	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.50 526	0.38 497	0.52 495	0.42 478	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 466

MSCF	0.51 488	1.40 580	0.49 494	0.58 475	0.38 501	0.50 524	0.38 496	0.54 544	0.41 532	0.52 540	0.41 527	0.53 550	0.42 534	0.53 545	0.41 522	0.60 518	0.47 502	0.48 539	0.37 516	0.48 514	0.38 493

depthmonostereo	0.44 427	0.85 423	0.46 471	0.54 463	0.40 513	0.52 540	0.38 496	0.52 539	0.35 488	0.47 496	0.34 480	0.46 500	0.34 481	0.47 501	0.34 475	0.45 450	0.43 483	0.41 492	0.33 488	0.41 476	0.32 448

SCV	0.46 459	0.94 450	0.45 465	0.54 463	0.37 493	0.48 506	0.38 496	0.48 503	0.37 501	0.48 503	0.39 516	0.48 514	0.37 497	0.49 518	0.37 493	0.50 487	0.46 494	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 466

WAO-8	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 380	0.38 506	0.38 381	0.38 506	0.38 393	0.38 503	0.38 389	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.38 402	0.38 493

WAO-7	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 380	0.38 506	0.38 381	0.38 506	0.38 393	0.38 503	0.38 389	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.38 530	0.38 402	0.38 493

HanzoNet	0.39 382	0.38 269	0.40 440	0.39 333	0.41 523	0.38 383	0.38 496	0.38 380	0.38 506	0.39 388	0.39 516	0.38 393	0.38 503	0.39 397	0.40 514	0.38 375	0.38 447	0.40 474	0.38 530	0.38 402	0.40 503

Venus	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.37 376	0.38 496	0.37 371	0.37 501	0.41 412	0.37 501	0.39 398	0.37 497	0.38 389	0.38 497	0.37 361	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.37 389	0.38 493

IMH	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 380	0.38 506	0.42 426	0.38 506	0.40 408	0.38 503	0.38 389	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.39 461	0.38 530	0.38 402	0.38 493

iRaftStereo_RVC	0.97 612	3.17 734	2.30 791	2.42 730	0.38 501	0.54 548	0.38 496	0.54 544	0.38 506	0.54 549	0.38 506	0.54 554	0.38 503	0.54 548	0.38 497	2.38 779	2.34 796	0.49 544	0.36 513	0.49 517	0.36 480

NBS	0.39 382	0.68 388	0.36 388	0.38 323	0.36 488	0.38 383	0.39 512	0.39 385	0.39 519	0.37 379	0.35 489	0.37 390	0.38 503	0.37 385	0.38 497	0.39 388	0.36 434	0.36 405	0.39 534	0.38 402	0.38 493

quiztm	0.43 414	0.49 336	0.40 440	0.51 455	0.40 513	0.51 536	0.40 513	0.50 520	0.40 522	0.50 526	0.40 519	0.51 546	0.40 516	0.50 526	0.40 514	0.44 420	0.34 421	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 466

LG-Stereo_L1	0.47 467	0.52 351	0.47 479	0.62 484	0.39 511	0.53 543	0.40 513	0.53 541	0.39 519	0.53 543	0.39 516	0.53 550	0.39 515	0.53 545	0.39 511	0.55 506	0.46 494	0.49 544	0.37 516	0.49 517	0.37 486

GCAP-Stereo	0.75 552	4.15 766	0.42 459	0.75 522	0.35 482	0.78 588	0.40 513	0.79 591	0.38 506	0.78 600	0.36 494	0.78 602	0.36 492	0.79 595	0.39 511	0.75 564	0.39 454	0.76 609	0.39 534	0.75 578	0.39 500

knoymous	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503

anonymousa	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503

riskmin	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503

Anonymous_2	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503

Anonymous_1	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503

AdaStereo	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 394	0.40 522	0.40 395	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 400	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 503
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
GStereo	0.75 552	2.98 728	1.68 738	0.69 503	0.39 511	0.72 581	0.41 522	0.72 584	0.34 483	0.73 590	0.41 527	0.72 592	0.49 565	0.74 590	0.47 551	0.69 541	0.48 508	0.74 605	0.40 536	0.69 566	0.44 525

416test1013	0.49 480	0.80 414	0.33 361	0.67 497	0.33 466	0.48 506	0.41 522	0.48 503	0.39 519	0.48 503	0.93 661	0.52 548	0.32 462	0.52 541	0.38 497	0.49 477	0.51 525	0.53 563	0.37 516	0.51 530	0.36 480

GwcNet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 413	0.41 532	0.41 412	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 420	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 512

PSMNet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 413	0.41 532	0.41 412	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 420	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 512

GANet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 413	0.41 532	0.41 412	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 420	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 512

ADLNet2	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 413	0.41 532	0.41 412	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 420	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 512

ADLNet	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 413	0.41 532	0.41 412	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 420	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 512

DNS	0.86 592	2.43 696	1.66 737	2.03 701	0.42 533	0.60 561	0.42 529	0.60 560	0.42 540	0.60 564	0.42 538	0.60 570	0.42 534	0.60 564	0.42 530	1.97 739	1.63 748	0.55 569	0.40 536	0.55 540	0.40 503

RSM	0.36 352	0.36 262	0.43 461	0.37 320	0.42 533	0.49 515	0.42 529	0.37 371	0.28 377	0.36 372	0.29 392	0.36 379	0.30 402	0.37 385	0.28 366	0.34 345	0.31 371	0.34 379	0.35 507	0.40 465	0.29 416

CFNet_RVC	2.38 793	8.71 829	0.38 395	9.33 844	0.42 533	0.56 551	0.42 529	0.60 560	0.38 506	0.62 570	0.42 538	0.56 561	7.29 860	0.62 566	0.42 530	0.53 498	0.37 439	0.49 544	0.34 494	8.30 857	6.87 857

DispNO	1.00 615	0.63 383	0.43 461	3.45 768	0.44 538	0.65 569	0.43 532	0.64 568	0.43 542	0.64 574	0.43 541	0.64 577	3.03 818	0.64 572	0.43 535	4.55 820	0.43 483	0.63 580	0.43 557	0.63 554	0.43 522

DN	0.53 494	0.85 423	0.45 465	0.65 492	0.44 538	0.60 561	0.44 533	0.60 560	0.44 545	0.60 564	0.45 548	0.60 570	0.44 541	0.60 564	0.44 536	0.56 510	0.42 478	0.56 570	0.42 554	0.56 543	0.42 519

FSD	0.61 513	0.59 375	0.50 500	2.58 737	0.44 538	0.56 551	0.44 533	0.55 547	0.44 545	0.56 555	0.44 543	0.56 561	0.44 541	0.56 553	0.46 543	0.61 522	0.42 478	0.52 560	0.42 554	0.52 534	0.51 557

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 474	0.55 364	0.47 479	0.63 486	0.41 523	0.56 551	0.44 533	0.56 548	0.41 532	0.56 555	0.41 527	0.57 565	0.42 534	0.56 553	0.41 522	0.55 506	0.43 483	0.51 557	0.37 516	0.51 530	0.37 486

MonSter	0.60 506	0.64 385	0.52 511	0.62 484	0.44 538	2.07 758	0.44 533	0.62 565	0.44 545	0.62 570	0.44 543	0.62 575	0.44 541	0.62 566	0.44 536	0.58 513	0.42 478	0.62 578	0.46 563	0.58 549	0.42 519

PAM_32	0.64 520	2.38 692	0.51 507	0.92 547	0.43 537	0.53 543	0.44 533	0.87 603	0.43 542	0.52 540	0.45 548	0.53 550	0.40 516	0.54 548	0.46 543	0.62 527	0.56 538	0.48 539	0.45 560	0.76 581	0.44 525

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 552	0.92 444	0.85 598	0.96 559	0.59 581	1.27 705	0.44 533	0.59 558	0.69 615	0.91 617	0.68 612	0.55 558	0.61 593	1.06 651	0.83 644	0.62 527	0.70 583	0.90 629	0.41 546	0.89 605	0.56 576

MWDA-net	0.67 530	0.66 386	0.45 465	2.84 745	0.46 544	0.73 583	0.45 539	0.71 580	0.44 545	0.72 586	0.45 548	0.70 588	0.45 545	0.70 581	0.44 536	0.61 522	0.41 468	0.61 577	0.43 557	0.61 552	0.42 519

FAST (zero-shot)	0.87 596	1.55 586	0.42 459	1.57 672	0.42 533	1.62 738	0.45 539	1.59 732	0.42 540	1.66 743	0.44 543	1.62 744	0.42 534	1.59 737	0.42 530	0.64 533	0.43 483	0.64 582	0.42 554	0.67 560	0.46 531

fffft	0.48 474	0.51 349	0.45 465	0.52 458	0.45 542	0.52 540	0.45 539	0.52 539	0.48 563	0.53 543	0.45 548	0.52 548	0.45 545	0.52 541	0.46 543	0.51 493	0.41 468	0.50 552	0.41 546	0.50 524	0.41 512
1: 1. 1
Selective-IGEV	0.51 488	0.55 364	0.45 465	0.69 503	0.45 542	0.61 563	0.45 539	0.50 520	0.40 522	0.56 555	0.44 543	0.55 558	0.40 516	0.72 585	0.67 596	0.59 516	0.46 494	0.45 516	0.34 494	0.46 496	0.37 486

GeoAtt-L (ZS)	0.60 506	0.70 392	0.51 507	0.75 522	0.46 544	0.72 581	0.46 543	0.76 588	0.46 550	0.72 586	0.46 552	0.72 592	0.46 549	0.72 585	0.46 543	0.75 564	0.51 525	0.70 597	0.45 560	0.69 566	0.45 528

otaku	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 492	0.46 550	0.46 490	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 497	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 531

Dean	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 492	0.46 550	0.47 496	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 497	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 531

ACVNet_1	0.46 459	0.47 328	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 492	0.47 556	0.46 490	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 497	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.47 531	0.46 563	0.46 496	0.46 531

ACVNet-4b	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 492	0.46 550	0.46 490	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.47 501	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 531

LL-Strereo	1.01 625	5.06 784	1.63 734	0.70 510	1.43 757	0.56 551	0.46 543	0.57 552	0.50 570	0.57 559	0.50 572	1.58 738	0.49 565	0.59 562	0.50 563	1.64 720	0.52 529	0.51 557	1.37 760	0.52 534	0.45 528

AIO-test2	0.55 499	0.59 375	0.52 511	0.67 497	0.47 552	0.61 563	0.47 549	0.61 564	0.47 556	0.61 566	0.47 561	0.61 573	0.48 559	0.62 566	0.47 551	0.64 533	0.53 533	0.58 573	0.47 570	0.58 549	0.48 541

AIO-test1	0.54 495	0.60 380	0.52 511	0.66 496	0.47 552	0.61 563	0.47 549	0.58 555	0.46 550	0.61 566	0.46 552	0.61 573	0.45 545	0.62 566	0.45 539	0.61 522	0.52 529	0.57 571	0.48 574	0.57 546	0.48 541

SMoEStereo_RVC	0.63 518	0.75 402	0.51 507	0.73 518	0.53 574	0.71 579	0.47 549	0.67 573	0.58 585	0.74 596	0.60 593	0.72 592	0.53 577	0.74 590	0.51 568	0.61 522	0.62 559	0.62 578	0.61 604	0.63 554	0.61 582

Occ-G	1.12 638	0.52 351	3.72 828	3.50 772	0.50 564	0.56 551	0.47 549	0.54 544	0.46 550	0.54 549	0.41 527	0.54 554	0.42 534	0.52 541	0.42 530	3.42 808	4.02 830	0.52 560	0.45 560	0.51 530	0.44 525

Ntro	0.47 467	0.47 328	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.47 501	0.47 549	0.46 492	0.47 556	0.46 490	0.46 552	0.47 507	0.46 549	0.47 501	0.47 551	0.47 469	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 531

HaxPig	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.49 407	0.47 552	0.47 501	0.47 549	0.47 498	0.47 556	0.47 496	0.47 561	0.47 507	0.47 558	0.47 501	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.47 531	0.47 570	0.47 510	0.48 541

UNDER WATER	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.47 394	0.47 552	0.47 501	0.47 549	0.47 498	0.47 556	0.47 496	0.47 561	0.47 507	0.46 549	0.47 501	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.47 531	0.46 563	0.47 510	0.47 539

LVE	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.47 394	0.49 560	0.47 501	0.47 549	0.47 498	0.49 565	0.47 496	0.47 561	0.47 507	0.46 549	0.47 501	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.48 539	0.47 570	0.47 510	0.47 539

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 848	50.87 883	2.78 803	2.87 746	2.71 823	2.78 810	0.47 549	2.88 815	2.86 829	1.89 751	2.67 828	2.79 818	2.79 817	2.78 816	2.83 826	2.82 795	2.82 806	2.83 816	2.77 828	2.83 803	2.76 818
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RainbowNet	0.48 474	0.48 334	0.48 487	0.48 400	0.48 556	0.48 506	0.48 558	0.48 503	0.48 563	0.48 503	0.48 565	0.48 514	0.48 559	0.48 511	0.48 558	0.48 474	0.48 508	0.48 539	0.48 574	0.48 514	0.48 541

notaker	0.48 474	0.49 336	0.48 487	0.48 400	0.48 556	0.48 506	0.48 558	0.48 503	0.49 565	0.48 503	0.48 565	0.48 514	0.48 559	0.48 511	0.48 558	0.48 474	0.48 508	0.48 539	0.48 574	0.48 514	0.49 547

S	0.56 502	0.61 382	0.54 516	0.68 502	0.48 556	0.65 569	0.49 560	0.63 566	0.49 565	0.64 574	0.49 568	0.64 577	0.48 559	0.62 566	0.49 560	0.63 531	0.62 559	0.59 576	0.48 574	0.57 546	0.48 541

PointNet	0.60 506	0.75 402	0.49 494	0.79 525	0.50 564	0.79 591	0.49 560	0.79 591	0.49 565	0.80 603	0.49 568	0.79 604	0.49 565	0.80 597	0.49 560	0.63 531	0.40 458	0.63 580	0.40 536	0.63 554	0.40 503

ACVNet_2	0.49 480	0.49 336	0.49 494	0.49 407	0.49 560	0.49 515	0.49 560	0.49 511	0.49 565	0.49 513	0.49 568	0.49 521	0.49 565	0.49 518	0.49 560	0.49 477	0.49 512	0.49 544	0.49 578	0.49 517	0.49 547

AEACV	1.12 638	0.52 351	3.12 819	3.24 757	0.86 639	0.53 543	0.49 560	0.60 560	0.47 556	0.53 543	0.49 568	0.55 558	0.45 545	0.55 552	0.47 551	3.01 798	3.88 828	0.71 599	0.60 602	0.80 590	0.48 541

FoundationStereo	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 520	0.50 570	0.50 526	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 526	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 550

StereoAnything_RVC	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 520	0.50 570	0.50 526	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 526	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 550

dual_stereo	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 520	0.50 570	0.50 526	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 526	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 550

SANet	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 520	0.50 570	0.50 526	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 526	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 550

KSHMR	0.66 524	0.50 341	0.48 487	1.15 587	0.52 571	0.49 515	0.51 568	0.49 511	0.71 628	0.67 580	0.50 572	1.16 665	1.11 677	0.66 574	0.52 570	0.49 477	0.49 512	0.51 557	0.66 618	0.50 524	1.14 684

MWSP-net	0.96 611	0.75 402	0.49 494	4.84 813	0.48 556	1.28 707	0.52 569	1.20 655	0.51 577	1.14 660	0.70 621	1.00 633	0.56 581	0.90 617	0.69 612	0.76 567	0.60 553	0.95 645	0.56 594	0.73 576	0.45 528

999	1.00 615	1.12 498	0.59 526	1.10 578	1.21 743	1.09 645	0.52 569	1.08 639	1.43 765	1.18 663	1.35 757	0.98 632	0.52 576	0.91 619	0.85 645	0.72 556	1.46 730	0.83 623	0.98 672	0.68 562	1.41 757

PhaseNet	1.74 722	6.34 816	4.81 833	6.77 831	0.24 346	0.80 593	0.53 571	0.48 503	0.22 333	0.53 543	0.28 377	0.48 514	0.25 354	0.40 400	0.32 448	6.39 847	4.61 834	0.46 521	0.38 530	0.25 316	0.18 296

WCG-NET	0.61 513	1.21 555	0.54 516	0.61 483	0.53 574	0.67 572	0.53 571	0.66 572	0.53 579	0.64 574	0.53 581	0.65 581	0.53 577	0.59 562	0.52 570	0.65 535	0.48 508	0.64 582	0.52 584	0.58 549	0.50 550

MyStereo8	0.71 541	3.92 761	0.52 511	0.59 478	0.52 571	0.57 558	0.53 571	0.59 558	0.50 570	0.59 563	0.51 578	0.57 565	0.50 570	0.56 553	0.52 570	0.54 500	0.49 512	0.54 566	0.49 578	0.55 540	0.50 550

SE	0.64 520	0.73 397	0.77 585	0.79 525	0.59 581	0.78 588	0.54 574	0.58 555	0.58 585	0.78 600	0.59 591	0.63 576	0.18 315	0.78 594	0.52 570	0.80 573	0.65 565	0.69 592	0.57 597	0.75 578	0.52 559

PSMNet_ROB	0.54 495	0.54 361	0.54 516	0.54 463	0.53 574	0.54 548	0.54 574	0.53 541	0.54 581	0.54 549	0.54 583	0.54 554	0.53 577	0.54 548	0.54 574	0.54 500	0.53 533	0.54 566	0.54 588	0.54 539	0.54 565

monster-pro	0.75 552	1.67 598	0.64 545	0.89 540	0.57 580	0.86 605	0.56 576	0.87 603	0.56 582	0.87 612	0.57 587	0.88 616	0.57 583	0.87 612	0.57 578	0.79 571	0.58 544	0.76 609	0.54 588	0.77 583	0.54 565

CASS	0.57 505	0.89 433	0.56 520	0.57 473	0.56 578	0.56 551	0.56 576	0.56 548	0.53 579	0.57 559	0.57 587	0.59 569	0.48 559	0.56 553	0.57 578	0.55 506	0.56 538	0.47 531	0.56 594	0.62 553	0.56 576
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.63 518	0.69 389	0.56 520	0.71 512	0.56 578	0.71 579	0.56 576	0.71 580	0.56 582	0.72 586	0.56 586	0.71 589	0.56 581	0.71 583	0.58 580	0.68 540	0.55 536	0.68 589	0.55 590	0.68 562	0.54 565

CAR	0.72 544	0.76 405	0.59 526	0.84 534	1.19 695	0.81 596	0.58 579	0.81 597	0.58 585	0.81 606	0.58 589	0.83 611	0.59 588	0.82 601	0.59 583	0.71 548	0.49 512	0.73 600	0.68 624	0.87 601	0.52 559

MSE-Stereo	0.72 544	0.76 405	0.59 526	0.84 534	1.19 695	0.81 596	0.58 579	0.81 597	0.58 585	0.81 606	0.58 589	0.83 611	0.59 588	0.82 601	0.59 583	0.71 548	0.49 512	0.73 600	0.68 624	0.87 601	0.52 559

zero-FE	0.72 544	1.31 569	0.66 551	0.92 547	0.60 583	0.82 599	0.58 579	0.82 600	0.58 585	0.81 606	0.60 593	0.81 609	0.60 590	0.82 601	0.58 580	0.74 563	0.59 550	0.73 600	0.52 584	0.76 581	0.51 557

UDG	0.80 566	2.21 676	0.60 530	0.91 544	0.60 583	0.90 610	0.58 579	0.88 607	0.60 591	0.90 615	0.60 593	0.88 616	0.60 590	0.90 617	0.58 580	0.86 586	0.60 553	0.84 624	0.59 601	0.84 598	0.61 582

MGA	0.73 548	0.76 405	0.60 530	0.92 547	1.17 691	0.81 596	0.59 583	0.84 601	0.62 595	0.81 606	0.59 591	0.84 613	0.60 590	0.81 600	0.61 587	0.71 548	0.53 533	0.89 628	0.53 586	0.75 578	0.54 565

DDUNet	0.81 571	2.45 697	0.57 524	0.90 542	0.60 583	0.88 607	0.59 583	0.90 608	0.60 591	0.88 614	0.60 593	0.90 620	0.58 586	0.88 614	0.60 585	0.84 584	0.60 553	0.86 626	0.57 597	0.86 600	0.60 581

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 538	0.72 396	0.71 572	0.80 529	0.62 594	0.82 599	0.61 585	0.81 597	0.62 595	0.81 606	0.63 599	0.80 606	0.70 618	0.73 588	0.61 587	0.76 567	0.61 558	0.74 605	0.61 604	0.77 583	0.61 582

ARAFT	0.68 532	0.81 418	0.63 542	0.74 521	0.60 583	0.78 588	0.62 586	0.77 590	0.66 602	0.74 596	0.63 599	0.75 599	0.62 594	0.83 606	0.60 585	0.70 547	0.55 536	0.70 597	0.60 602	0.78 585	0.55 573

LMCR-Stereo	0.65 522	0.63 383	0.65 549	0.65 492	0.65 597	0.66 571	0.63 587	0.58 555	0.65 600	0.63 573	0.64 601	0.65 581	0.65 597	0.66 574	0.66 595	0.66 537	0.64 563	0.65 586	0.67 622	0.68 562	0.73 617

plain	1.88 728	3.16 733	0.64 545	3.10 750	0.65 597	3.10 812	0.64 588	3.12 817	0.65 600	3.10 818	0.65 603	3.11 819	0.65 597	3.12 817	0.65 592	3.12 799	0.65 565	3.13 817	0.65 615	3.13 805	0.65 594

AFF-stereo	0.73 548	0.88 430	0.67 555	0.75 522	0.68 605	0.75 585	0.64 588	0.80 594	0.72 631	0.83 611	0.70 621	0.82 610	0.64 595	0.84 607	0.67 596	0.77 570	0.63 561	0.81 618	0.63 606	0.78 585	0.62 585

DSFCA	0.66 524	0.73 397	0.78 587	0.65 492	0.65 597	0.64 568	0.64 588	0.65 569	0.63 598	0.64 574	0.64 601	0.64 577	0.64 595	0.65 573	0.65 592	0.65 535	0.65 565	0.65 586	0.65 615	0.66 557	0.64 592

MyStereo06	0.75 552	4.12 763	0.60 530	0.63 486	0.61 589	0.62 566	0.66 591	0.56 548	0.45 549	0.55 553	0.48 565	0.54 554	0.46 549	0.57 558	0.45 539	0.60 518	0.57 540	0.64 582	0.55 590	0.72 573	0.55 573

MyStereo05	0.80 566	4.12 763	0.63 542	0.63 486	0.61 589	0.62 566	0.66 591	0.65 569	0.62 595	0.67 580	0.61 597	0.65 581	0.58 586	0.67 576	0.55 577	0.60 518	0.57 540	0.64 582	0.55 590	0.72 573	0.55 573

MIF-Stereo (partial)	2.58 801	3.31 738	0.66 551	3.18 754	0.66 600	3.18 813	0.66 591	3.21 818	0.67 604	3.19 819	0.66 605	3.19 820	0.66 600	3.31 821	0.68 604	5.09 837	1.79 760	8.23 864	1.67 798	6.18 848	1.38 756

test_xeample3	1.10 635	1.81 624	0.61 536	0.84 534	0.49 560	0.77 586	0.66 591	0.92 613	1.40 763	0.68 582	0.46 552	0.78 602	0.54 580	1.72 744	1.48 766	1.34 694	1.52 734	1.35 740	1.67 798	1.33 719	1.55 762

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 530	0.78 409	0.67 555	0.67 497	0.66 600	0.67 572	0.67 595	0.65 569	0.66 602	0.66 578	0.67 606	0.66 584	0.67 602	0.67 576	0.72 625	0.66 537	0.67 568	0.67 588	0.67 622	0.67 560	0.67 599

WQFJA1++	0.84 583	0.98 455	0.67 555	1.26 645	0.75 619	1.00 620	0.67 595	1.00 621	0.67 604	1.00 627	0.67 606	1.00 633	0.67 602	1.00 633	0.67 596	0.96 600	0.67 568	0.91 632	0.63 606	0.92 612	0.63 586

WQFJA1	0.85 589	0.98 455	0.67 555	1.29 651	0.76 624	1.01 630	0.67 595	1.02 637	0.67 604	1.02 644	0.67 606	1.01 644	0.67 602	1.01 643	0.68 604	0.99 607	0.67 568	0.93 639	0.64 611	0.92 612	0.65 594

WQFJX1	0.84 583	0.98 455	0.67 555	1.30 653	0.75 619	1.01 630	0.67 595	1.01 632	0.67 604	1.01 640	0.67 606	1.01 644	0.68 607	1.00 633	0.68 604	0.98 606	0.67 568	0.92 635	0.64 611	0.92 612	0.64 592

ours_stereo	1.20 644	1.21 555	0.90 602	1.64 683	1.11 681	1.35 717	0.67 595	1.76 744	0.93 662	1.70 747	1.10 686	1.39 730	0.75 628	1.41 731	0.81 642	1.60 719	1.03 631	1.33 737	1.00 675	1.61 733	0.72 613

LiteMatch	1.13 640	0.73 397	2.80 804	3.23 755	0.61 589	0.83 601	0.68 600	0.73 585	0.69 615	1.00 627	0.77 638	0.94 627	0.57 583	0.82 601	0.64 589	2.97 796	2.43 798	0.68 589	0.32 476	0.56 543	0.70 606

Lsterematch	1.13 640	0.73 397	2.80 804	3.23 755	0.61 589	0.83 601	0.68 600	0.73 585	0.69 615	1.00 627	0.77 638	0.94 627	0.57 583	0.82 601	0.64 589	2.97 796	2.43 798	0.68 589	0.32 476	0.56 543	0.70 606

WQFJX	0.85 589	1.00 465	0.68 563	1.30 653	0.75 619	1.01 630	0.68 600	1.01 632	0.68 610	1.01 640	0.68 612	1.03 650	0.68 607	1.02 647	0.67 596	0.97 602	0.67 568	0.93 639	0.63 606	0.94 621	0.63 586

NLMM	0.84 583	1.00 465	0.67 555	1.27 646	0.75 619	1.00 620	0.68 600	1.00 621	0.67 604	1.00 627	0.67 606	1.02 648	0.67 602	1.02 647	0.67 596	0.97 602	0.67 568	0.93 639	0.63 606	0.92 612	0.63 586

NLSM3	0.85 589	0.99 463	0.68 563	1.29 651	0.76 624	1.01 630	0.68 600	1.01 632	0.68 610	1.02 644	0.68 612	1.01 644	0.68 607	1.01 643	0.68 604	0.97 602	0.68 574	0.93 639	0.64 611	0.93 617	0.63 586

UniTT-Stereo	2.03 749	3.43 742	0.72 575	3.42 767	0.73 615	3.27 815	0.68 600	3.38 822	0.69 615	3.29 821	0.72 630	3.28 822	0.70 618	3.35 823	0.68 604	3.39 807	0.68 574	3.31 820	0.69 628	3.37 806	0.73 617

R-Stereo Train	0.81 571	0.96 452	0.67 555	0.95 556	0.67 602	0.95 615	0.68 600	0.95 619	0.68 610	0.95 625	0.68 612	0.96 630	0.68 607	0.96 629	0.68 604	0.94 598	0.68 574	0.94 643	0.68 624	0.94 621	0.68 601

RAFT-Stereo	0.81 571	0.96 452	0.67 555	0.95 556	0.67 602	0.95 615	0.68 600	0.95 619	0.68 610	0.95 625	0.68 612	0.96 630	0.68 607	0.96 629	0.68 604	0.94 598	0.68 574	0.94 643	0.68 624	0.94 621	0.68 601
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 535	0.69 389	0.69 565	0.69 503	0.69 606	0.69 574	0.69 608	0.69 575	0.69 615	0.69 583	0.69 617	0.69 585	0.69 614	0.69 579	0.69 612	0.69 541	0.69 580	0.69 592	0.69 628	0.69 566	0.69 603

mm1	0.69 535	0.69 389	0.69 565	0.69 503	0.69 606	0.69 574	0.69 608	0.69 575	0.69 615	0.69 583	0.69 617	0.69 585	0.69 614	0.69 579	0.69 612	0.69 541	0.69 580	0.69 592	0.69 628	0.69 566	0.69 603

NLMM1	0.86 592	0.98 455	0.69 565	1.48 668	0.75 619	1.01 630	0.69 608	1.00 621	0.69 615	1.00 627	0.70 621	1.00 633	0.68 607	1.01 643	0.67 596	0.97 602	0.68 574	0.92 635	0.63 606	0.93 617	0.63 586

FlowAnything_test	1.02 627	1.72 601	0.71 572	1.59 674	0.70 610	1.61 736	0.69 608	1.61 734	0.70 623	1.60 735	0.70 621	1.61 743	0.69 614	1.61 740	0.70 621	0.81 577	0.58 544	0.81 618	0.55 590	0.81 593	0.56 576

FlowAnything	1.02 627	1.71 600	0.72 575	1.59 674	0.69 606	1.60 735	0.69 608	1.61 734	0.70 623	1.60 735	0.69 617	1.60 740	0.69 614	1.61 740	0.69 612	0.81 577	0.58 544	0.81 618	0.56 594	0.82 595	0.56 576

LG-Stereo	0.60 506	0.58 372	0.47 479	0.64 491	0.74 617	1.00 620	0.69 608	0.57 552	0.41 532	0.57 559	0.41 527	0.57 565	0.41 528	1.00 633	0.75 631	0.91 589	0.51 525	0.52 560	0.37 516	0.52 534	0.37 486

STTRV1_RVC	0.82 576	1.60 591	0.70 568	1.01 571	0.60 583	1.07 642	0.69 608	1.01 632	0.60 591	0.72 586	0.55 584	1.02 648	0.68 607	1.03 649	0.67 596	0.89 588	0.63 561	0.92 635	0.57 597	0.90 608	0.65 594

TorneroNet	0.66 524	0.53 357	0.50 500	0.50 444	0.64 595	1.06 639	0.70 615	0.50 520	0.51 577	0.49 513	0.69 617	0.49 521	0.50 570	0.48 511	1.15 687	0.71 548	0.49 512	1.14 664	1.08 688	0.49 517	0.49 547

DMCA-RVC	0.70 538	0.80 414	0.70 568	0.70 510	0.70 610	0.70 577	0.70 615	0.71 580	0.70 623	0.70 585	0.71 627	0.71 589	0.70 618	0.70 581	0.69 612	0.69 541	0.70 583	0.69 592	0.70 632	0.69 566	0.70 606

MSMD_ROB	1.19 642	1.10 497	0.70 568	1.10 578	0.60 583	1.10 646	0.70 615	1.10 642	0.70 623	1.10 650	0.70 621	1.10 657	0.70 618	7.00 862	0.70 621	1.10 622	0.70 583	1.10 663	0.70 632	1.10 639	0.70 606

MEA-ACV	1.66 718	0.87 427	0.61 536	11.81 855	1.35 750	1.50 731	0.71 618	1.23 704	0.92 660	1.13 659	0.96 666	1.69 746	0.70 618	1.23 714	1.16 691	1.54 715	1.20 658	1.58 752	0.85 661	1.12 640	0.95 656

AdaDepth	0.86 592	0.93 448	0.71 572	1.01 571	1.07 675	1.02 636	0.71 618	1.00 621	0.71 628	1.01 640	0.71 627	1.00 633	0.72 624	1.14 662	0.71 623	0.92 592	0.64 563	0.90 629	0.64 611	0.89 605	0.69 603

RSM++	0.76 558	0.82 420	0.66 551	0.85 538	0.64 595	0.85 603	0.71 618	0.94 617	0.64 599	0.87 612	0.67 606	0.87 615	0.65 597	0.84 607	0.65 592	0.81 577	0.70 583	0.79 613	0.71 635	0.83 597	0.70 606

MoCha-V2	2.11 767	26.97 862	0.78 587	0.92 547	0.77 627	0.96 617	0.72 621	0.90 608	0.72 631	0.94 623	0.70 621	0.90 620	0.71 623	0.91 619	0.71 623	0.85 585	0.71 587	0.88 627	0.69 628	0.87 601	0.67 599

DCRE	0.84 583	1.89 647	0.77 585	0.94 554	0.72 614	0.88 607	0.73 622	0.87 603	0.78 638	0.90 615	0.71 627	0.88 616	0.67 602	0.88 614	0.73 626	0.81 577	0.68 574	0.81 618	0.70 632	0.82 595	0.70 606

PA-Net	11.80 858	223.51 890	0.62 538	0.59 478	0.71 612	0.59 560	0.73 622	0.67 573	0.73 634	0.55 553	0.61 597	0.60 570	0.74 626	0.63 571	0.73 626	0.66 537	0.60 553	0.69 592	0.66 618	0.72 573	0.65 594
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoRT	0.73 548	0.81 418	0.73 579	0.71 512	0.74 617	0.73 583	0.75 624	0.71 580	0.71 628	0.74 596	0.72 630	0.73 596	0.80 635	0.71 583	0.73 626	0.76 567	0.71 587	0.73 600	0.72 637	0.70 571	0.76 624

HSM-Net_RVC	0.95 610	1.17 505	0.78 587	1.18 594	0.71 612	1.16 654	0.75 624	1.09 641	0.80 644	1.10 650	0.75 635	1.17 666	0.74 626	1.17 665	0.80 639	1.13 629	0.73 590	1.17 671	0.77 644	1.16 647	0.72 613
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wavelet-MonSter	1.00 615	1.21 555	0.76 583	1.94 694	1.01 668	1.11 649	0.76 626	1.15 644	0.76 637	1.11 655	0.76 636	1.14 663	0.76 629	1.11 659	0.76 633	1.21 682	0.90 611	1.02 659	0.71 635	1.02 635	0.71 612

RAStereo	2.23 783	3.64 748	0.76 583	3.65 781	0.86 639	3.66 820	0.76 626	3.67 826	0.81 647	3.66 823	0.76 636	3.66 825	0.77 631	3.68 825	0.77 634	3.68 810	0.77 596	3.69 825	0.77 644	3.70 809	0.77 626

ToySt	0.92 602	2.11 666	0.90 602	0.95 556	0.79 630	0.99 619	0.78 628	0.94 617	0.81 647	0.94 623	0.78 641	0.95 629	0.77 631	0.94 625	0.86 646	0.91 589	0.79 600	0.85 625	0.77 644	0.89 605	0.73 617

tt45	1.04 630	0.88 430	1.36 712	0.92 547	1.03 671	1.51 732	0.79 629	0.70 579	0.88 650	0.74 596	0.90 651	1.60 740	0.72 624	1.60 738	0.75 631	0.91 589	0.78 598	1.52 750	0.79 648	1.14 642	1.32 749

iGMRVC	0.84 583	2.85 725	0.72 575	0.72 514	0.73 615	0.77 586	0.79 629	0.73 585	0.74 636	0.73 590	0.72 630	0.73 596	0.76 629	0.73 588	0.73 626	0.72 556	0.73 590	0.73 600	0.72 637	0.73 576	0.72 613

G-Net	0.79 563	0.79 411	0.79 590	0.79 525	0.79 630	0.79 591	0.79 629	0.79 591	0.79 642	0.79 602	0.79 643	0.79 604	0.79 634	0.79 595	0.79 636	0.79 571	0.79 600	0.79 613	0.79 648	0.79 587	0.79 629

LiteMatch*	2.07 755	1.30 567	5.73 840	6.28 828	0.79 630	1.33 713	0.80 632	1.30 712	1.02 683	1.33 718	0.84 649	1.33 723	0.97 655	1.28 719	1.04 673	6.05 845	5.89 841	1.28 735	0.76 642	1.28 716	0.88 642

Hybrid-DGEV	1.03 629	1.75 607	0.80 591	1.28 650	0.78 628	1.26 704	0.80 632	1.26 706	0.78 638	1.26 712	0.78 641	1.26 715	0.78 633	1.26 715	0.78 635	1.15 632	0.75 593	1.14 664	0.74 639	1.14 642	0.75 621

NaN_ROB	0.80 566	0.80 414	0.80 591	0.80 529	0.80 633	0.80 593	0.80 632	0.80 594	0.80 644	0.80 603	0.80 645	0.80 606	0.80 635	0.80 597	0.80 639	0.80 573	0.80 603	0.80 616	0.80 650	0.80 590	0.80 630

CSAN	0.80 566	0.80 414	0.80 591	0.80 529	0.80 633	0.80 593	0.80 632	0.80 594	0.80 644	0.80 603	0.80 645	0.80 606	0.80 635	0.80 597	0.80 639	0.80 573	0.80 603	0.80 616	0.80 650	0.80 590	0.80 630

Hybrid-DGEV-03	1.07 632	1.83 635	0.83 595	1.34 658	0.81 635	1.32 712	0.81 636	1.31 713	0.81 647	1.31 715	0.82 647	1.32 722	0.82 639	1.32 721	0.81 642	1.19 634	0.77 596	1.19 678	0.76 642	1.19 657	0.77 626

Hybrid-DGEV-2	1.05 631	1.83 635	0.83 595	1.33 657	0.82 636	1.30 708	0.81 636	1.26 706	0.79 642	1.29 714	0.79 643	1.26 715	0.80 635	1.26 715	0.79 636	1.20 636	0.78 598	1.18 676	0.77 644	1.20 660	0.77 626

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 600	0.86 425	0.89 599	1.25 644	0.69 606	1.05 638	0.81 636	1.16 647	0.50 570	1.12 656	0.97 668	0.72 592	0.82 639	1.06 651	0.95 659	0.61 522	0.87 608	1.03 661	0.85 661	1.04 636	1.01 672

AIO-Stereo	0.84 583	0.66 386	0.70 568	0.83 533	0.67 602	0.98 618	0.82 639	1.14 643	0.72 631	1.03 646	0.74 634	1.03 650	1.09 676	0.99 631	0.45 539	1.04 616	0.73 590	0.95 645	0.74 639	0.94 621	0.46 531

Selective-RAFT	0.89 599	0.89 433	0.72 575	1.16 592	0.78 628	1.06 639	0.82 639	0.87 603	0.97 671	1.00 627	0.91 656	0.90 620	1.00 658	0.89 616	0.93 655	0.83 582	0.83 606	0.82 622	0.82 656	0.81 593	0.82 635

DPSimNet_ROB	0.97 612	1.18 507	0.81 594	1.10 578	0.91 646	1.02 636	0.82 639	1.04 638	0.91 655	1.03 646	0.86 650	1.28 719	0.82 639	1.03 649	0.89 648	1.17 633	0.81 605	1.02 659	0.82 656	1.08 638	0.81 633

ww1	1.21 690	1.55 586	0.93 611	1.59 674	0.88 641	1.57 734	0.88 642	1.58 731	0.88 650	1.57 734	0.93 661	1.58 738	0.88 642	1.58 736	0.88 647	1.49 706	0.88 609	1.46 745	0.86 663	1.46 724	0.86 641

MLG-Stereo	0.92 602	0.90 437	0.84 597	1.27 646	0.49 560	1.38 722	0.88 642	1.41 726	0.97 671	0.73 590	1.09 685	1.26 715	0.43 539	0.72 585	1.05 675	1.13 629	0.49 512	1.18 676	0.66 618	1.01 633	0.46 531

HBP-ISP	1.24 693	1.72 601	1.65 735	1.15 587	0.76 624	1.40 724	0.88 642	1.67 740	1.02 683	1.69 745	1.38 762	1.69 746	1.21 735	1.87 755	1.21 743	1.05 617	0.79 600	0.97 649	0.80 650	1.19 657	0.75 621

test12345	1.57 712	3.40 740	2.65 798	3.62 779	0.91 646	1.31 710	0.90 645	1.31 713	0.90 652	1.31 715	0.90 651	1.31 720	0.90 643	1.31 720	0.90 649	3.27 802	2.43 798	1.17 671	0.80 650	1.17 652	0.82 635

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 645	0.06 134	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

vfmstereo	1.56 711	3.35 739	2.69 799	3.52 773	0.91 646	1.31 710	0.91 647	1.31 713	0.90 652	1.31 715	0.90 651	1.31 720	0.90 643	1.32 721	0.91 650	3.30 803	2.44 801	1.17 671	0.80 650	1.17 652	0.80 630

FC-DCNN	1.07 632	1.09 493	0.98 612	0.89 540	0.52 571	1.41 726	0.91 647	1.21 701	1.24 751	1.96 753	2.05 824	1.91 755	1.30 743	1.27 718	1.08 677	0.80 573	0.60 553	0.58 573	0.41 546	0.68 562	0.54 565

vfm_20000	1.59 713	3.45 744	2.74 802	3.61 778	0.93 653	1.33 713	0.92 649	1.33 716	0.93 662	1.33 718	0.93 661	1.33 723	0.91 647	1.33 723	0.93 655	3.35 806	2.48 802	1.19 678	0.81 655	1.19 657	0.83 638

123456	1.60 716	3.43 742	2.70 801	3.59 776	0.94 655	1.34 716	0.92 649	1.34 718	0.94 666	1.34 723	0.93 661	1.34 726	0.92 649	1.34 725	0.93 655	3.31 805	2.70 805	1.20 681	0.83 659	1.20 660	0.81 633

L400	1.29 697	1.38 577	1.00 614	4.01 788	1.03 671	1.42 728	0.92 649	1.42 728	0.91 655	1.33 718	1.01 679	1.39 730	0.92 649	1.40 729	1.09 679	1.31 690	0.92 615	1.21 728	0.95 671	1.30 718	0.88 642

DGTPSM_ROB	0.93 607	1.00 465	0.92 606	0.94 554	0.96 657	0.91 611	0.92 649	0.91 610	0.96 670	0.91 617	0.96 666	0.93 626	0.92 649	0.94 625	0.92 651	0.92 592	0.92 615	0.90 629	0.92 664	0.94 621	0.91 650

DPSM_ROB	0.92 602	0.91 439	0.91 604	0.91 544	0.92 649	0.92 612	0.92 649	0.92 613	0.91 655	0.93 621	0.91 656	0.92 623	0.90 643	0.91 619	0.92 651	0.92 592	0.91 613	0.91 632	0.92 664	0.93 617	0.93 653

DPSM	0.92 602	0.91 439	0.91 604	0.91 544	0.92 649	0.92 612	0.92 649	0.92 613	0.91 655	0.93 621	0.91 656	0.92 623	0.90 643	0.91 619	0.92 651	0.92 592	0.91 613	0.91 632	0.92 664	0.93 617	0.93 653

pmcnn	0.92 602	0.92 444	0.92 606	0.92 547	0.92 649	0.92 612	0.92 649	0.92 613	0.92 660	0.92 619	0.92 659	0.92 623	0.92 649	0.92 623	0.92 651	0.92 592	0.92 615	0.92 635	0.92 664	0.92 612	0.92 651

onlyftn100k	1.59 713	3.54 745	2.69 799	3.56 775	0.92 649	1.33 713	0.93 656	1.33 716	0.93 662	1.33 718	0.92 659	1.33 723	0.92 649	1.33 723	0.93 655	3.30 803	2.53 803	1.20 681	0.83 659	1.22 709	0.83 638

L500	1.30 698	1.33 571	1.01 624	4.69 807	0.84 637	1.35 717	0.95 657	1.38 723	0.94 666	1.33 718	0.98 669	1.36 727	0.91 647	1.40 729	1.08 677	1.28 689	0.90 611	1.21 728	0.99 674	1.23 711	0.90 649

Selective-RAFT-Error	0.88 597	0.84 421	0.98 612	0.86 539	0.97 658	0.88 607	0.95 657	0.84 601	0.99 674	0.92 619	0.82 647	0.84 613	0.98 657	0.87 612	0.97 661	0.81 577	0.83 606	0.79 613	0.82 656	0.79 587	0.85 640

ACVNet	0.20 246	0.19 199	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	0.96 659	0.21 291	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 290	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	0.17 267	0.12 233

acv_ft	0.20 246	0.19 199	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	0.96 659	0.21 291	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 290	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	0.17 267	0.12 233

MM-Stereo_test2	1.19 642	1.85 641	1.05 628	1.46 667	0.94 655	1.36 720	0.99 661	1.36 720	0.95 668	1.41 729	0.98 669	1.40 733	0.96 654	1.37 727	0.95 659	1.37 699	1.06 633	1.33 737	0.93 669	1.29 717	0.89 646

StereoNetSlim22	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 621	1.00 675	1.00 627	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 633	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 664

StereoNetSlim	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 621	1.00 675	1.00 627	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 633	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 664

FETStereo	1.53 707	1.64 595	1.01 624	4.86 814	1.22 745	1.73 740	1.00 662	1.74 742	1.06 688	1.67 744	1.22 744	1.71 748	1.02 669	1.78 750	1.11 681	1.51 712	1.13 649	1.60 754	1.03 686	1.71 738	0.92 651

LGCAT	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 621	1.00 675	1.00 627	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 633	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 664

Test_v1	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 621	1.00 675	1.00 627	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 633	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 664

GANet	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 621	1.00 675	1.00 627	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 633	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 664

TDLM	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 621	1.00 675	1.00 627	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 633	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 664

CVANet_RVC	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 621	1.00 675	1.00 627	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 633	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 664

MM-Stereo_test3	1.27 695	2.07 661	1.18 642	1.60 678	1.02 670	1.45 729	1.01 670	1.40 725	1.04 685	1.44 731	1.03 682	1.46 736	1.02 669	1.44 734	1.02 672	1.51 712	1.12 648	1.32 736	0.98 672	1.38 722	0.97 659

trnet	1.01 625	1.01 477	1.01 624	1.01 571	1.01 668	1.01 630	1.01 670	1.01 632	1.01 682	1.01 640	1.01 679	1.01 644	1.01 668	1.01 643	1.01 671	1.01 615	1.01 629	1.01 658	1.01 684	1.01 633	1.01 672

MaDis-Stereo	3.19 815	6.02 815	1.12 633	5.61 824	1.16 690	5.43 848	1.02 672	5.15 853	0.70 623	5.43 853	1.21 743	5.03 855	0.97 655	4.85 847	0.99 663	4.53 819	1.16 653	5.53 854	1.25 751	5.37 844	1.30 746

ac_64	0.22 265	0.13 127	0.19 252	0.23 248	0.10 179	0.26 322	1.02 672	0.14 223	0.10 186	0.28 332	0.14 276	0.17 268	0.19 323	0.28 340	0.09 176	0.22 271	0.16 231	0.23 309	0.17 317	0.11 188	0.12 233

CGFBStereo	1.54 709	1.61 593	1.00 614	4.82 811	1.22 745	1.75 741	1.06 674	1.71 741	1.04 685	1.69 745	1.22 744	1.68 745	1.08 675	1.81 752	1.04 673	1.50 709	1.13 649	1.70 758	1.13 693	1.72 740	0.89 646

L4000	1.46 703	1.52 584	1.21 694	4.04 789	1.10 680	1.51 732	1.07 675	1.57 730	1.09 689	1.64 742	1.20 697	1.56 737	1.21 735	1.76 746	1.14 685	1.58 716	1.06 633	1.41 744	1.08 688	1.51 728	0.97 659

BLMT-Stereo	1.53 707	1.36 574	1.06 630	1.42 666	1.23 749	1.41 726	1.07 675	1.43 729	1.12 691	1.42 730	1.06 683	1.83 752	1.07 673	1.42 733	1.07 676	1.27 687	1.38 725	6.80 860	1.00 675	1.26 714	1.00 664

GLC_STEREO	1.07 632	1.01 477	1.06 630	1.07 576	1.05 673	1.06 639	1.08 677	1.08 639	1.05 687	1.07 648	1.06 683	1.08 653	1.05 671	1.06 651	1.10 680	1.07 618	1.09 641	1.05 662	1.05 687	1.06 637	1.12 679

sAnonymous2	3.31 816	2.63 705	1.38 716	3.71 783	1.86 797	4.70 840	1.11 678	4.82 849	2.72 827	5.45 854	1.98 819	4.59 840	2.64 814	2.65 803	6.21 860	4.37 815	1.08 639	5.16 852	2.24 822	4.52 821	2.39 814

CroCo_RVC	3.31 816	2.63 705	1.38 716	3.71 783	1.86 797	4.70 840	1.11 678	4.82 849	2.72 827	5.45 854	1.98 819	4.59 840	2.64 814	2.65 803	6.21 860	4.37 815	1.08 639	5.16 852	2.24 822	4.52 821	2.39 814

NCC-stereo	2.36 789	25.52 857	1.17 640	1.15 587	1.17 691	1.11 649	1.11 678	1.15 644	1.16 695	1.10 650	1.16 692	1.10 657	1.15 682	1.14 662	1.13 684	1.09 620	1.11 645	1.15 666	1.16 696	1.17 652	1.17 689

HNOStereo	1.51 705	1.78 613	1.20 647	4.42 792	1.08 678	1.78 742	1.12 681	1.76 744	1.10 690	1.74 749	1.02 681	1.78 750	1.07 673	1.68 742	1.22 744	1.49 706	0.93 618	1.50 749	0.93 669	1.56 729	1.12 679

qqai	1.22 691	1.38 577	1.12 633	1.39 664	1.14 684	1.40 724	1.14 682	1.41 726	1.12 691	1.40 728	1.11 688	1.40 733	1.13 678	1.41 731	1.15 687	1.25 685	0.97 620	1.24 732	1.01 684	1.24 712	0.96 657

Nwc_Net	2.37 791	25.95 859	1.15 638	1.14 584	1.15 686	1.08 643	1.14 682	1.17 649	1.16 695	1.14 660	1.15 689	1.08 653	1.15 682	1.11 659	1.14 685	1.10 622	1.11 645	1.16 667	1.09 690	1.16 647	1.15 685

FETCStereo	1.51 705	1.66 597	1.05 628	4.56 803	1.06 674	1.79 743	1.15 684	1.75 743	1.16 695	1.73 748	1.10 686	1.74 749	1.06 672	1.74 745	1.22 744	1.47 705	1.04 632	1.54 751	0.92 664	1.56 729	0.96 657

RP	2.33 787	25.00 855	1.13 635	1.15 587	1.15 686	1.10 646	1.15 684	1.15 644	1.15 694	1.12 656	1.15 689	1.09 655	1.13 678	1.10 657	1.15 687	1.11 627	1.09 641	1.16 667	1.12 691	1.16 647	1.17 689

Abc-Net	2.32 786	24.75 854	1.14 636	1.17 593	1.17 691	1.11 649	1.15 684	1.17 649	1.21 748	1.08 649	1.16 692	1.12 662	1.14 681	1.09 655	1.17 693	1.09 620	1.16 653	1.17 671	1.17 697	1.16 647	1.11 677
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	2.36 789	25.48 856	1.19 644	1.15 587	1.15 686	1.10 646	1.16 687	1.17 649	1.16 695	1.12 656	1.16 692	1.11 661	1.13 678	1.09 655	1.18 694	1.10 622	1.15 652	1.16 667	1.12 691	1.14 642	1.12 679

edge stereo	2.43 794	27.07 863	1.14 636	1.06 575	1.14 684	1.08 643	1.17 688	1.16 647	1.14 693	1.10 650	1.16 692	1.09 655	1.16 686	1.10 657	1.16 691	1.10 622	1.11 645	1.16 667	1.19 698	1.13 641	1.11 677

AF-Net	2.37 791	25.71 858	1.17 640	1.13 583	1.15 686	1.15 653	1.18 689	1.19 652	1.16 695	1.10 650	1.15 689	1.10 657	1.18 687	1.12 661	1.15 687	1.10 622	1.10 644	1.17 671	1.15 694	1.16 647	1.12 679

stereogan	2.33 787	24.38 853	1.18 642	1.18 594	1.18 694	1.14 652	1.18 689	1.19 652	1.19 702	1.14 660	1.18 696	1.14 663	1.18 687	1.14 662	1.18 694	1.14 631	1.14 651	1.19 678	1.19 698	1.15 645	1.19 693

DisPM	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

CrosDoStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

PFNet+	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

LCNet	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

HHNet	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

Patchmatch Stereo++	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694
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	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

STrans-v2	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

TransformOpticalFlow	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

OMP-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

IIG-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

NF-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

OCTAStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

PSM-softLoss	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

KMStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

NRIStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

PSM-adaLoss	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

PSM-AAD	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

FTStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

ROB_FTStereo_v2	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

ROB_FTStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

Consistency-Raft	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

KYRaft	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

HUI-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

ASMatch	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

DeepStereo_LL	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

DEmStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

SST-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

THIR-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

RAFT_R40	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

DRaft	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

PFNet	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

GrayStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

RE-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

Pruner-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

TVStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

DeepStereo_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

RAFT-RH_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

IRAFT_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

RAFT-345	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

iRAFT	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

CRE-IMP	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

GMM-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

RAFT-IKP	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

Prome-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 655	1.20 703	1.20 665	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 667	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 694

GwcNet	0.12 148	0.07 86	0.05 87	0.08 89	0.05 127	0.08 149	1.20 691	0.07 158	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.08 164	0.03 58	0.07 101	0.05 92	0.06 141	0.05 137	0.07 154	0.05 123

GANetREF_RVC	1.55 710	1.94 657	1.22 696	1.88 690	1.21 743	1.88 747	1.22 737	1.88 747	1.22 749	1.88 750	1.22 744	1.88 753	1.22 737	1.89 756	1.22 744	1.87 729	1.22 706	1.88 769	1.22 747	1.88 748	1.22 740
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	1.59 713	1.91 650	1.21 694	1.94 694	1.20 697	2.00 755	1.23 738	1.99 752	1.24 751	2.00 758	1.25 749	2.03 763	1.26 739	2.00 760	1.29 754	1.90 734	1.18 657	1.89 770	1.21 746	1.89 749	1.20 694
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FAT-Stereo	2.46 796	26.05 860	1.23 698	1.23 643	1.22 745	1.20 655	1.24 739	1.23 704	1.23 750	1.19 664	1.22 744	1.21 713	1.24 738	1.20 667	1.24 747	1.21 682	1.17 656	1.22 731	1.25 751	1.20 660	1.24 743

AROF-Stereo-S	0.13 159	0.13 127	0.05 87	0.13 143	0.05 127	0.07 144	1.25 740	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 161	0.06 155	0.07 158	0.05 129	0.07 101	0.05 92	0.13 197	0.05 137	0.07 154	0.12 233

base_1k_lr1e5	0.15 211	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.25 740	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 176	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

IGEV	2.02 747	2.20 674	1.82 752	2.90 747	2.16 814	2.41 786	1.25 740	2.00 753	1.98 817	1.99 757	1.31 754	2.72 812	1.93 797	2.67 806	1.69 788	2.26 766	1.32 709	1.83 761	1.87 811	2.53 795	1.61 775

S-Stereo	2.51 798	26.86 861	1.23 698	1.22 641	1.22 745	1.24 703	1.25 740	1.22 702	1.24 751	1.21 710	1.24 748	1.19 667	1.27 740	1.19 666	1.24 747	1.19 634	1.20 658	1.25 733	1.19 698	1.24 712	1.23 742

3w_stereo	2.04 752	2.24 678	1.70 739	3.15 752	2.18 818	2.49 790	1.26 744	2.03 755	1.98 817	1.98 756	1.33 755	2.72 812	1.99 803	2.59 800	1.72 793	2.22 762	1.33 716	1.85 762	1.88 816	2.50 790	1.58 767

base_500_lr5e5	0.16 223	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.27 745	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 176	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

StereoVision	3.15 814	5.00 782	0.89 599	4.83 812	1.00 660	3.93 821	1.27 745	6.37 856	1.34 756	5.67 856	1.26 750	5.84 858	1.27 740	5.03 853	1.24 747	5.10 838	1.09 641	4.61 838	0.57 597	5.62 846	1.12 679

4.5_new	2.00 742	1.84 640	1.98 783	2.77 741	2.16 814	2.27 778	1.28 747	2.09 757	1.98 817	2.01 759	1.28 752	2.71 808	1.98 801	2.51 797	1.65 773	2.26 766	1.33 716	1.87 766	1.87 811	2.49 788	1.60 770

AROF-Stereo_1	0.16 223	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.33 748	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 176	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

CC-Net-ROB	1.36 700	1.33 571	1.33 701	1.36 661	1.38 754	1.36 720	1.33 748	1.37 722	1.34 756	1.35 725	1.36 759	1.38 729	1.34 746	1.38 728	1.38 762	1.35 695	1.38 725	1.33 737	1.35 757	1.43 723	1.34 752

11t	1.27 695	2.70 710	1.34 702	1.32 656	0.89 642	1.30 708	1.34 750	1.64 737	0.57 584	1.45 732	0.72 630	1.05 652	1.29 742	1.07 654	1.29 754	1.49 706	1.02 630	0.97 649	1.15 694	1.48 725	1.31 747

2.25w	2.00 742	1.86 644	1.98 783	2.95 748	2.17 816	2.26 777	1.35 751	2.42 792	2.00 820	2.07 766	1.27 751	2.53 795	1.99 803	2.29 785	1.49 767	2.21 761	1.32 709	1.85 762	1.87 811	2.52 792	1.62 781

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 699	1.35 573	1.35 704	1.35 660	1.35 750	1.35 717	1.35 751	1.36 720	1.35 759	1.36 726	1.35 757	1.36 727	1.36 748	1.36 726	1.35 758	1.35 695	1.35 721	1.35 740	1.35 757	1.35 720	1.35 753

ktn	0.72 544	0.53 357	1.08 632	1.14 584	0.51 570	1.22 701	1.36 753	0.51 534	0.59 590	0.51 536	0.51 578	0.69 585	1.20 689	0.67 576	0.51 568	0.51 493	0.49 512	0.58 573	0.66 618	0.52 534	0.53 562

IGEVStereo-DCA	1.77 724	4.21 767	1.84 756	2.49 733	2.11 812	2.54 796	1.36 753	1.65 738	1.17 700	2.75 812	1.90 807	2.54 798	1.15 682	0.94 625	1.11 681	1.50 709	1.32 709	0.96 647	1.46 769	1.49 726	0.88 642

rrr	1.77 724	4.21 767	1.84 756	2.49 733	2.11 812	2.54 796	1.36 753	1.65 738	1.17 700	2.75 812	1.90 807	2.54 798	1.15 682	0.94 625	1.11 681	1.50 709	1.32 709	0.96 647	1.46 769	1.49 726	0.88 642

MC-Stereo	1.76 723	2.96 726	1.37 714	2.14 703	1.37 753	2.14 761	1.36 753	2.14 762	1.37 761	2.14 767	1.37 760	2.14 765	1.37 750	2.14 765	1.37 761	1.97 739	1.32 709	1.97 773	1.32 756	1.98 751	1.33 750

RASNet	1.49 704	1.65 596	1.45 722	1.38 663	1.43 757	1.47 730	1.36 753	1.38 723	1.36 760	1.39 727	1.60 774	1.45 735	1.45 754	1.51 735	2.21 819	1.53 714	1.36 722	1.36 742	1.36 759	1.66 736	1.36 754

PS-NSSS	1.38 702	1.39 579	1.34 702	1.34 658	1.35 750	1.38 722	1.37 758	1.35 719	1.38 762	1.34 723	1.34 756	1.39 730	1.38 751	1.70 743	1.40 763	1.36 697	1.36 722	1.36 742	1.37 760	1.37 721	1.36 754

3.25w	2.04 752	2.20 674	1.48 725	3.03 749	2.17 816	2.63 800	1.39 759	1.96 750	1.95 816	1.96 753	1.37 760	2.71 808	1.96 800	2.71 807	1.73 798	2.26 766	1.32 709	1.87 766	1.87 811	2.51 791	1.63 784

CFNet-RSSM	0.91 600	4.89 777	0.34 375	0.44 382	1.07 675	1.62 738	1.40 760	0.91 610	0.35 488	1.60 735	1.39 764	0.64 577	0.34 481	0.44 472	0.33 460	0.41 404	0.35 428	0.75 607	0.30 457	0.41 476	0.29 416

MM-Stereo_test1	1.80 726	3.41 741	1.52 730	2.12 702	1.41 756	2.04 756	1.41 761	2.05 756	1.46 767	2.04 762	1.41 765	2.05 764	1.42 753	2.05 761	1.43 765	2.04 745	1.54 737	1.94 771	1.38 762	1.99 752	1.33 750

sCroCo_RVC	2.10 763	2.76 718	1.92 767	2.78 744	1.39 755	2.73 805	1.41 761	2.73 808	1.40 763	2.77 817	1.41 765	2.74 814	1.40 752	2.74 812	1.40 763	2.72 794	1.42 728	2.72 815	1.44 768	2.79 802	1.42 758

MonStereo1	1.94 733	2.77 720	1.52 730	3.73 785	1.51 761	2.13 760	1.42 763	2.32 786	1.52 768	2.31 790	1.50 768	2.53 795	1.59 757	2.34 788	1.56 768	1.91 735	1.36 722	1.86 765	1.31 755	2.07 762	1.53 760

1w_stereo	2.05 754	2.32 683	1.35 704	3.74 786	2.01 806	2.73 805	1.42 763	1.88 747	1.93 815	2.03 761	1.28 752	2.71 808	1.99 803	2.72 809	1.72 793	2.20 760	1.32 709	1.87 766	1.86 810	2.45 784	1.54 761

RAFT_CTSACE	1.92 731	3.71 751	1.72 742	1.88 690	1.72 789	2.04 756	1.42 763	2.18 765	1.89 813	2.02 760	1.97 813	1.95 756	2.06 807	1.93 757	1.62 771	1.76 724	1.66 750	2.02 775	1.73 806	1.73 741	1.43 759

CEFStereo	1.90 729	2.10 665	1.41 719	5.22 819	1.44 760	2.21 770	1.43 766	2.09 757	1.45 766	2.23 784	1.38 762	2.23 778	1.57 756	2.22 777	1.36 759	1.97 739	1.29 708	2.01 774	1.28 754	1.87 747	1.31 747

2.5w	2.01 746	2.40 693	1.37 714	3.28 759	2.01 806	2.71 802	1.43 766	1.82 746	1.83 804	1.90 752	1.41 765	2.71 808	1.35 747	2.71 807	1.85 805	2.66 790	1.53 735	1.64 755	1.23 748	2.53 795	1.87 801

3.5w_stereo	2.03 749	2.72 714	1.35 704	3.41 766	1.57 762	2.72 803	1.49 768	2.01 754	1.34 756	2.15 768	1.61 776	2.63 804	1.36 748	2.72 809	1.99 817	2.66 790	1.58 741	1.68 757	1.24 749	2.53 795	1.87 801

3.25w_new	2.03 749	2.72 714	1.35 704	3.33 764	1.57 762	2.72 803	1.53 769	2.15 763	1.33 755	2.15 768	1.60 774	2.63 804	1.30 743	2.72 809	1.99 817	2.67 792	1.53 735	1.75 760	1.25 751	2.53 795	1.87 801

monsterstereo	2.20 779	2.33 684	1.95 780	3.65 781	2.07 811	2.49 790	1.61 770	2.48 794	1.83 804	2.45 796	1.61 776	2.67 807	1.86 789	2.64 802	1.94 813	2.48 786	1.66 750	2.34 799	1.68 800	2.40 780	1.86 799

DPSMNet_ROB	1.60 716	1.59 590	1.70 739	1.59 674	1.59 764	1.61 736	1.61 770	1.60 733	1.60 770	1.62 741	1.59 773	1.60 740	1.60 758	1.60 738	1.59 770	1.59 717	1.60 745	1.59 753	1.59 778	1.59 732	1.59 768

monsters	2.18 773	2.41 694	1.96 782	3.47 769	2.03 810	2.53 794	1.64 772	2.48 794	1.73 794	2.40 794	1.50 768	2.62 803	1.94 798	2.59 800	1.94 813	2.44 782	1.57 740	2.28 795	1.87 811	2.42 781	1.86 799

noway7	2.08 758	5.18 789	1.92 767	2.27 710	1.66 769	2.18 762	1.66 773	2.17 764	1.66 771	2.18 770	1.65 778	2.18 767	1.66 761	2.17 766	1.66 776	2.15 749	1.85 768	2.05 776	1.60 781	2.05 754	1.60 770

monster_256*512	2.09 761	5.21 792	1.98 783	2.30 718	1.67 773	2.18 762	1.66 773	2.20 771	1.67 774	2.19 773	1.67 783	2.19 770	1.66 761	2.19 770	1.66 776	2.15 749	1.86 772	2.05 776	1.60 781	2.06 758	1.61 775

zzzz4	2.08 758	5.22 793	1.93 770	2.27 710	1.66 769	2.19 764	1.66 773	2.18 765	1.67 774	2.18 770	1.66 781	2.18 767	1.66 761	2.18 767	1.66 776	2.15 749	1.84 763	2.05 776	1.60 781	2.05 754	1.60 770

zzzzzz3	2.07 755	5.00 782	1.93 770	2.28 715	1.66 769	2.19 764	1.66 773	2.18 765	1.67 774	2.19 773	1.66 781	2.18 767	1.67 767	2.18 767	1.66 776	2.15 749	1.85 768	2.05 776	1.59 778	2.05 754	1.59 768

zzzz2	2.08 758	4.92 778	1.93 770	2.30 718	1.67 773	2.19 764	1.66 773	2.20 771	1.67 774	2.20 776	1.68 788	2.21 774	1.66 761	2.20 772	1.68 785	2.17 755	1.84 763	2.07 782	1.62 791	2.05 754	1.61 775

noway2	2.07 755	4.96 779	1.92 767	2.28 715	1.66 769	2.20 767	1.66 773	2.19 768	1.66 771	2.19 773	1.65 778	2.19 770	1.68 769	2.18 767	1.65 773	2.15 749	1.86 772	2.06 780	1.59 778	2.06 758	1.60 770

zzzzzzz1	2.10 763	5.20 791	1.93 770	2.38 727	1.68 777	2.20 767	1.67 779	2.20 771	1.68 779	2.20 776	1.67 783	2.20 773	1.68 769	2.20 772	1.67 784	2.24 764	1.86 772	2.06 780	1.61 785	2.06 758	1.62 781

noway1	2.10 763	5.26 797	1.93 770	2.31 721	1.69 782	2.21 770	1.67 779	2.19 768	1.68 779	2.21 778	1.68 788	2.21 774	1.67 767	2.20 772	1.66 776	2.15 749	1.84 763	2.07 782	1.61 785	2.07 762	1.61 775

zzz1	2.09 761	4.97 780	1.93 770	2.30 718	1.68 777	2.21 770	1.68 781	2.21 774	1.68 779	2.21 778	1.67 783	2.21 774	1.68 769	2.21 775	1.69 788	2.17 755	1.85 768	2.08 786	1.61 785	2.06 758	1.61 775

noway5	1.92 731	4.97 780	1.95 780	2.31 721	1.68 777	2.21 770	1.68 781	2.21 774	1.69 786	2.22 782	1.68 788	2.21 774	1.68 769	2.21 775	1.68 785	2.18 757	1.87 776	1.71 759	0.65 615	0.85 599	0.72 613

noway4	2.11 767	5.14 787	1.93 770	2.37 725	1.69 782	2.20 767	1.68 781	2.22 776	1.68 779	2.21 778	1.69 792	2.23 778	1.68 769	2.22 777	1.66 776	2.24 764	1.84 763	2.09 791	1.63 794	2.09 767	1.62 781

Anonymous3	2.55 799	3.26 737	1.65 735	3.28 759	1.63 767	3.24 814	1.68 781	3.27 819	1.66 771	3.28 820	1.67 783	3.25 821	1.66 761	3.27 819	1.64 772	3.26 800	1.65 749	3.30 819	1.65 796	4.95 839	1.65 788

GELT-Stereo	2.10 763	5.33 800	1.94 778	2.37 725	1.68 777	2.21 770	1.69 785	2.19 768	1.67 774	2.18 770	1.67 783	2.19 770	1.66 761	2.19 770	1.66 776	2.23 763	1.83 762	2.07 782	1.61 785	2.04 753	1.61 775

UDGNet	2.23 783	5.40 804	1.72 742	2.48 732	1.69 782	2.51 793	1.69 785	2.51 797	1.72 793	2.50 799	1.69 792	2.52 794	1.69 776	2.50 796	1.68 785	2.41 781	1.70 753	2.42 804	1.69 802	2.42 781	1.64 786

noway3	2.12 769	5.22 793	1.93 770	2.39 728	1.70 787	2.23 776	1.70 787	2.22 776	1.70 787	2.22 782	1.70 794	2.23 778	1.69 776	2.22 777	1.71 790	2.28 770	1.86 772	2.08 786	1.63 794	2.09 767	1.63 784

MFMNet_re	1.81 727	1.91 650	1.71 741	1.95 696	1.70 787	1.95 752	1.70 787	1.96 750	1.74 796	1.97 755	1.72 795	1.95 756	1.71 779	1.97 759	1.71 790	1.86 727	1.62 746	1.85 762	1.66 797	1.86 746	1.64 786

4w-stereo	2.02 747	2.72 714	1.44 721	3.36 765	1.59 764	2.48 789	1.72 789	2.28 779	1.24 751	2.24 785	1.65 778	2.56 800	1.32 745	2.39 791	1.98 816	2.67 792	1.51 733	1.66 756	1.24 749	2.53 795	1.88 804

U	5.15 850	8.49 828	1.81 747	8.49 840	1.77 791	8.49 857	1.77 790	8.51 864	1.77 798	8.49 864	1.77 797	8.50 865	1.78 786	8.58 864	1.77 800	8.54 857	1.78 758	8.55 865	1.78 808	8.55 859	1.84 797

derf	1.91 730	2.15 670	1.78 745	2.16 704	1.75 790	2.21 770	1.80 791	2.22 776	1.80 800	2.21 778	1.76 796	2.17 766	1.81 788	2.24 783	1.74 799	1.93 737	1.56 738	1.96 772	1.53 771	1.95 750	1.56 763

FBW_ROB	2.12 769	2.46 698	1.77 744	2.49 733	1.79 793	2.38 784	1.83 792	2.46 793	1.78 799	2.48 798	1.97 813	2.40 790	1.78 786	2.42 794	1.83 803	2.31 775	1.85 768	2.38 802	1.82 809	2.35 778	1.84 797

TRStereo	1.99 735	2.13 667	1.85 758	2.27 710	1.84 794	2.28 780	1.84 793	2.29 781	1.86 806	2.30 787	1.87 802	2.30 782	1.87 791	2.08 762	1.72 793	2.08 746	1.72 755	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 791

XX-Stereo	1.99 735	2.13 667	1.85 758	2.27 710	1.84 794	2.28 780	1.84 793	2.29 781	1.86 806	2.30 787	1.87 802	2.30 782	1.87 791	2.08 762	1.72 793	2.08 746	1.72 755	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 791

EAI-Stereo	1.99 735	2.13 667	1.85 758	2.27 710	1.84 794	2.28 780	1.84 793	2.29 781	1.86 806	2.30 787	1.87 802	2.30 782	1.87 791	2.08 762	1.72 793	2.08 746	1.72 755	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 791

asd	2.18 773	2.77 720	1.58 732	3.59 776	2.00 805	2.58 798	1.85 796	2.39 791	1.71 789	2.47 797	1.97 813	2.59 802	1.61 759	2.56 798	1.79 801	2.51 787	1.99 780	2.11 792	1.62 791	2.36 779	1.60 770

DNSM	2.56 800	4.43 770	3.08 817	4.09 791	1.86 797	2.66 801	1.86 797	2.66 801	1.87 810	2.66 804	1.86 800	2.66 806	1.86 789	2.66 805	1.87 809	3.82 812	2.94 807	2.42 804	1.73 806	2.42 781	1.73 794

asda	2.17 771	2.54 700	1.81 747	3.47 769	1.78 792	2.50 792	1.86 797	2.61 800	1.68 779	2.61 802	1.83 798	2.37 789	1.73 781	2.44 795	1.88 811	2.51 787	1.84 763	2.34 799	1.62 791	2.23 771	1.77 796

LGtest1	2.22 780	2.70 710	1.89 763	2.76 740	1.86 797	2.75 807	1.86 797	2.75 809	1.86 806	2.75 812	1.86 800	2.77 817	1.87 791	2.75 813	1.86 806	2.46 783	1.58 741	2.45 806	1.56 772	2.45 784	1.56 763

LG-G_1	2.22 780	2.71 712	1.89 763	2.77 741	1.87 801	2.75 807	1.87 800	2.76 810	1.87 810	2.75 812	1.87 802	2.76 815	1.87 791	2.75 813	1.86 806	2.47 784	1.58 741	2.45 806	1.57 773	2.45 784	1.57 765

LG-G	2.22 780	2.71 712	1.89 763	2.77 741	1.87 801	2.75 807	1.87 800	2.76 810	1.87 810	2.75 812	1.87 802	2.76 815	1.87 791	2.75 813	1.86 806	2.47 784	1.58 741	2.45 806	1.57 773	2.45 784	1.57 765

AIO_rvc	2.18 773	2.34 688	1.87 762	2.32 723	1.94 804	2.40 785	1.89 802	2.37 789	2.07 822	2.52 800	1.95 812	2.44 792	1.99 803	2.41 792	1.89 812	2.32 776	2.09 789	2.24 793	2.18 820	2.21 770	2.23 808

qwe	2.18 773	2.60 704	1.58 732	3.83 787	1.90 803	2.53 794	1.90 803	2.48 794	1.73 794	2.37 793	1.92 809	2.53 795	1.68 769	2.56 798	1.83 803	2.52 789	1.87 776	2.07 782	1.68 800	2.32 777	1.71 790

AIO_test	2.18 773	2.09 664	2.04 788	2.42 730	2.01 806	2.47 788	1.94 804	2.34 788	2.03 821	2.56 801	1.94 810	2.43 791	1.94 798	2.41 792	1.87 809	2.39 780	2.10 790	2.35 801	1.91 817	2.25 773	2.19 807

4.25w-stereo	1.98 734	2.72 714	1.46 723	3.47 769	1.43 757	2.07 758	1.98 805	2.53 798	1.52 768	2.71 805	1.98 819	1.81 751	1.62 760	1.96 758	1.36 759	1.88 732	2.00 781	2.53 811	1.61 785	1.74 742	1.15 685

3.75w	1.99 735	2.31 682	1.83 755	3.16 753	1.65 768	1.93 748	1.98 805	2.72 802	1.68 779	2.73 811	1.97 813	2.00 760	1.72 780	1.81 752	1.25 750	2.27 769	2.01 783	2.38 802	1.42 766	1.71 738	1.24 743

2w_stereo	1.99 735	2.36 691	1.81 747	3.24 757	1.67 773	1.94 749	1.98 805	2.72 802	1.68 779	2.72 806	1.94 810	1.98 759	1.74 783	1.79 751	1.27 751	1.95 738	2.00 781	2.53 811	1.60 781	1.68 737	1.15 685

4.25_new	2.00 742	2.33 684	1.82 752	3.32 762	1.69 782	1.95 752	1.99 808	2.72 802	1.71 789	2.72 806	1.97 813	2.01 761	1.74 783	1.77 748	1.28 752	2.18 757	2.01 783	2.48 809	1.58 776	1.65 734	1.17 689

4.5w_new	2.00 742	2.33 684	1.82 752	3.32 762	1.69 782	1.95 752	1.99 808	2.72 802	1.71 789	2.72 806	1.97 813	2.01 761	1.74 783	1.77 748	1.28 752	2.18 757	2.01 783	2.48 809	1.58 776	1.65 734	1.17 689

4.5w-stereo	1.99 735	2.33 684	1.81 747	3.28 759	1.68 777	1.94 749	1.99 808	2.72 802	1.70 787	2.72 806	1.99 822	1.97 758	1.68 769	1.76 746	1.29 754	1.91 735	2.02 787	2.53 811	1.61 785	1.75 743	1.16 688

2.75w_new	1.99 735	2.34 688	1.81 747	3.14 751	1.62 766	1.94 749	1.99 808	2.72 802	1.71 789	2.72 806	1.99 822	1.90 754	1.73 781	1.82 754	1.29 754	2.37 778	2.01 783	2.31 797	1.42 766	1.77 744	1.22 740

MonStereo	2.17 771	2.41 694	1.49 729	2.67 738	1.67 773	2.60 799	2.04 812	2.32 786	1.76 797	2.44 795	1.68 788	2.50 793	1.69 776	2.38 789	1.80 802	2.28 770	1.78 758	2.63 814	2.14 819	3.47 807	1.68 789

HUF	2.18 773	2.30 681	1.99 787	2.34 724	2.02 809	2.41 786	2.06 813	2.38 790	1.89 813	2.36 792	1.85 799	2.56 800	1.98 801	2.31 787	1.97 815	2.30 774	2.03 788	2.30 796	2.11 818	2.23 771	2.16 806

ff7	1.68 719	2.68 707	1.35 704	0.97 561	0.89 642	1.84 744	2.15 814	2.12 759	1.80 800	2.05 763	1.56 770	2.33 785	2.12 808	2.23 780	2.25 820	1.31 690	1.07 635	1.48 746	1.41 763	0.90 608	1.04 674

ffff	1.68 719	2.68 707	1.35 704	0.97 561	0.89 642	1.84 744	2.15 814	2.12 759	1.80 800	2.05 763	1.56 770	2.33 785	2.12 808	2.23 780	2.25 820	1.31 690	1.07 635	1.48 746	1.41 763	0.90 608	1.04 674

ccc-4	1.68 719	2.68 707	1.35 704	0.97 561	0.89 642	1.84 744	2.15 814	2.12 759	1.80 800	2.05 763	1.56 770	2.33 785	2.12 808	2.23 780	2.25 820	1.31 690	1.07 635	1.48 746	1.41 763	0.90 608	1.04 674

AROF-StereoT2	0.25 280	0.19 199	0.14 189	0.16 175	0.07 157	0.19 267	2.16 817	0.25 315	0.13 263	0.17 264	0.07 171	0.23 308	0.13 268	0.23 305	0.08 169	0.10 121	0.07 108	0.23 309	0.15 286	0.09 164	0.18 296

NCCL2	2.28 785	2.27 679	2.28 790	2.28 715	2.28 819	2.27 778	2.29 818	2.28 779	2.28 823	2.27 786	2.28 825	2.28 781	2.27 811	2.27 784	2.28 824	2.28 770	2.28 795	2.27 794	2.29 824	2.27 774	2.29 809

STTStereo	3.73 820	30.40 867	2.37 794	2.39 728	2.31 821	2.35 783	2.33 819	2.29 781	2.42 824	2.32 791	2.34 826	2.33 785	2.36 812	2.30 786	2.27 823	2.35 777	2.22 794	2.31 797	2.22 821	2.29 776	2.34 813

CFNet-ft	0.55 499	1.57 589	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.53 820	1.61 734	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	1.56 729	1.24 743

AROF-Stereo	0.27 292	0.16 184	0.07 101	0.21 240	0.08 166	0.11 178	2.55 821	0.11 192	0.13 263	0.18 269	0.18 317	0.11 197	0.07 169	0.22 297	0.07 161	0.17 222	0.17 261	0.24 320	0.13 266	0.17 267	0.19 304

NLSM1	2.93 813	3.24 736	2.57 797	4.04 789	2.66 822	3.30 816	2.55 821	3.29 820	2.55 825	3.35 822	2.48 827	3.28 822	2.47 813	3.34 822	2.49 825	3.26 800	2.55 804	3.13 817	2.57 827	3.00 804	2.46 816

arf5	0.27 292	0.17 190	0.07 101	0.16 175	0.07 157	0.20 274	2.56 823	0.20 280	0.13 263	0.21 291	0.18 317	0.11 197	0.18 315	0.19 272	0.13 259	0.09 112	0.07 108	0.24 320	0.12 246	0.17 267	0.19 304

PSMNet-RSSM	0.77 559	2.76 718	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.66 824	2.79 813	0.14 269	0.21 291	0.14 276	0.21 290	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.52 792	2.31 810

GwcNet-RSSM	0.77 559	2.77 720	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.67 825	2.78 812	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.21 291	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.52 792	2.31 810

cf-r	0.66 524	2.17 672	0.12 158	0.18 204	0.12 249	0.18 264	2.70 826	2.60 799	0.12 254	0.18 269	0.12 249	0.18 272	0.12 254	0.18 269	0.12 247	0.15 189	0.11 162	0.15 250	0.11 211	1.81 745	1.74 795

hitnet-ft	0.79 563	2.78 723	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.21 286	2.89 827	2.80 814	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.54 800	2.33 812

Sa-1000	4.34 838	8.37 825	6.84 845	6.98 835	4.45 852	3.58 817	3.00 828	3.42 823	3.39 844	2.61 802	4.00 853	3.83 828	4.01 846	3.90 827	3.90 849	5.98 844	5.62 840	3.76 826	2.34 825	4.35 819	2.47 817

rvit_105_1	3.83 821	5.22 793	3.01 807	4.53 796	3.01 825	4.51 828	3.01 829	4.56 836	3.04 830	4.53 835	3.03 831	4.55 838	3.03 818	4.56 836	3.04 827	4.57 821	3.05 809	4.57 833	3.05 832	4.57 823	3.05 823

rvit_0105_6	3.87 825	5.73 812	3.10 818	4.69 807	3.12 835	4.54 830	3.02 830	4.56 836	3.04 830	4.54 837	3.03 831	4.54 836	3.04 821	4.56 836	3.05 829	4.58 824	3.05 809	4.58 835	3.05 832	4.58 824	3.05 823

rvit_stereo_0081_aga	3.86 823	5.33 800	3.02 810	4.55 802	3.04 831	4.54 830	3.02 830	4.64 843	3.06 834	4.54 837	3.04 833	4.62 845	3.08 825	4.62 842	3.07 832	4.58 824	3.06 813	4.60 837	3.08 836	4.63 827	3.07 827

rvit_stereo_0081	3.83 821	5.23 796	3.01 807	4.53 796	3.03 827	4.55 834	3.02 830	4.56 836	3.04 830	4.52 833	3.02 829	4.54 836	3.03 818	4.56 836	3.04 827	4.57 821	3.05 809	4.57 833	3.05 832	4.58 824	3.05 823

rvit_stereo_0082	3.86 823	5.82 813	3.01 807	4.53 796	3.03 827	4.54 830	3.02 830	4.56 836	3.04 830	4.53 835	3.02 829	4.55 838	3.04 821	4.57 839	3.05 829	4.57 821	3.05 809	4.58 835	3.05 832	4.58 824	3.06 826

rvit_0105_4	3.91 828	5.47 808	3.02 810	4.54 799	3.02 826	4.54 830	3.03 834	4.75 846	3.17 841	4.57 839	3.06 834	4.61 844	3.16 829	4.65 843	3.09 835	4.66 828	3.11 817	4.68 842	3.18 843	4.81 834	3.16 835

DispFullNet	4.61 841	4.84 775	3.12 819	5.00 817	3.57 841	4.75 843	3.03 834	7.75 862	4.17 855	4.91 849	3.09 838	6.20 859	3.95 844	6.71 858	3.51 842	5.30 839	3.67 827	5.86 858	3.63 847	5.61 845	3.46 840

rvit_stereo_0080	3.89 826	5.70 810	3.04 812	4.54 799	3.03 827	4.56 835	3.05 836	4.60 840	3.07 835	4.58 840	3.06 834	4.59 840	3.06 823	4.61 840	3.08 833	4.63 826	3.09 814	4.64 839	3.10 837	4.65 828	3.10 830

whm_eth	3.89 826	5.70 810	3.04 812	4.54 799	3.03 827	4.56 835	3.05 836	4.60 840	3.07 835	4.58 840	3.06 834	4.59 840	3.06 823	4.61 840	3.08 833	4.63 826	3.09 814	4.64 839	3.10 837	4.65 828	3.10 830

rvit_0105_3	3.91 828	5.33 800	3.06 815	4.60 805	3.07 833	4.60 837	3.06 838	4.62 842	3.08 838	4.60 842	3.07 837	4.62 845	3.08 825	4.67 844	3.10 836	4.70 829	3.11 817	4.77 846	3.19 844	4.77 833	3.14 834

rvit_stereo_0083	3.92 830	5.30 799	3.06 815	4.61 806	3.09 834	4.67 839	3.08 839	4.66 844	3.09 839	4.62 843	3.10 839	4.66 848	3.11 827	4.67 844	3.16 838	4.72 831	3.16 820	4.77 846	3.11 839	4.66 830	3.11 832

rvit_stereo_ft	3.93 831	5.44 806	3.05 814	4.59 804	3.06 832	4.61 838	3.08 839	4.67 845	3.12 840	4.63 844	3.10 839	4.65 847	3.11 827	4.69 846	3.13 837	4.70 829	3.14 819	4.71 844	3.15 842	4.74 831	3.16 835

rvit_0105_5	4.10 832	5.40 804	3.13 821	4.71 809	3.15 836	4.72 842	3.10 841	4.90 851	3.27 843	4.69 845	3.16 841	4.84 852	3.25 831	4.96 850	3.34 841	5.05 836	3.39 825	5.10 851	3.40 845	5.11 841	3.42 839

SA	4.33 837	7.35 819	6.85 846	5.96 826	4.09 849	3.59 818	3.15 842	3.82 827	2.64 826	3.91 825	3.85 850	3.57 824	2.72 816	3.13 818	4.03 851	7.09 853	6.86 848	3.57 822	3.12 840	3.85 810	3.51 841

GANet-RSSM	0.75 552	1.91 650	0.14 189	0.47 394	0.14 263	0.21 286	3.21 843	2.30 785	0.14 269	0.46 490	0.14 276	0.23 308	0.18 315	0.21 291	0.14 265	0.18 241	0.27 333	0.37 409	0.13 266	2.13 769	2.12 805

NLCSM	3.67 819	4.08 762	3.19 822	4.80 810	3.26 837	3.99 824	3.24 844	4.25 832	3.18 842	4.09 828	3.27 842	4.14 831	3.18 830	4.13 830	3.28 840	4.06 813	3.10 816	3.85 829	3.14 841	3.91 814	3.27 838

MLG-Stereo_test2	4.28 835	5.46 807	3.69 827	4.86 814	3.72 845	5.58 849	3.42 845	4.81 848	3.77 851	4.85 847	3.72 849	5.55 857	3.63 834	5.58 854	3.53 843	4.41 818	3.28 824	4.99 850	2.95 830	4.75 832	3.13 833

test_5	4.62 842	7.55 821	6.23 841	6.32 829	3.40 840	5.29 847	3.50 846	3.53 824	4.11 854	4.28 830	4.47 857	4.26 834	4.38 849	3.68 825	3.24 839	5.89 842	5.60 839	4.84 848	3.50 846	4.33 818	3.93 849

MLG-Stereo_test1	4.25 833	5.34 803	3.61 825	5.31 820	3.63 843	5.23 846	3.57 847	5.38 854	3.65 845	5.23 851	3.47 844	4.76 849	3.74 838	4.85 847	3.71 845	4.96 833	3.18 822	4.71 844	2.92 829	4.86 837	2.90 820

RAFT+CT+SA	4.28 835	7.62 822	4.91 834	5.55 823	2.28 819	3.09 811	3.64 848	4.49 834	3.07 835	4.80 846	3.35 843	4.77 850	3.70 837	4.29 833	3.05 829	5.58 840	5.98 843	3.58 823	3.78 852	4.26 817	3.72 843

DPSNet	3.66 818	3.60 747	3.62 826	3.63 780	3.64 844	3.65 819	3.65 849	3.66 825	3.67 846	3.67 824	3.65 847	3.67 826	3.66 835	3.66 824	3.68 844	3.68 810	3.66 826	3.67 824	3.68 850	3.67 808	3.67 842

MLG-Stereo_test3	4.26 834	4.85 776	3.95 829	5.35 821	3.60 842	4.75 843	3.76 850	5.49 855	3.71 847	5.39 852	3.69 848	4.82 851	3.66 835	4.85 847	3.73 848	4.93 832	3.19 823	4.69 843	2.99 831	4.84 836	2.98 822

TestStereo1	4.60 839	8.41 826	6.44 843	6.86 833	3.79 846	3.97 822	3.78 851	3.99 829	3.74 848	3.97 826	3.52 845	3.94 829	3.58 832	3.98 828	3.72 846	6.82 850	6.50 846	3.76 826	3.66 848	3.90 811	3.74 845

SA-5K	4.60 839	8.41 826	6.44 843	6.86 833	3.79 846	3.97 822	3.78 851	3.99 829	3.74 848	3.97 826	3.52 845	3.94 829	3.58 832	3.98 828	3.72 846	6.82 850	6.50 846	3.76 826	3.66 848	3.90 811	3.74 845

test_4	4.88 845	8.13 824	6.98 847	7.46 836	4.44 851	4.25 826	3.85 853	4.04 831	3.92 852	4.13 829	3.91 851	4.18 833	3.84 842	4.14 831	4.06 852	7.01 852	7.13 851	4.53 831	3.72 851	4.09 815	3.72 843

cross-raft	4.83 844	7.52 820	6.43 842	6.63 830	3.96 848	4.51 828	3.99 854	4.49 834	3.96 853	4.52 833	3.96 852	4.50 835	3.97 845	4.50 835	3.97 850	6.65 848	6.44 845	4.33 830	3.92 854	4.35 819	3.91 848

test_3	5.01 847	8.86 831	7.77 849	8.09 838	2.76 824	4.13 825	4.05 855	3.88 828	3.76 850	4.33 831	4.13 854	3.71 827	3.91 843	4.21 832	4.06 852	7.93 854	7.69 853	4.53 831	3.91 853	4.17 816	4.29 851

raft_robust	4.71 843	7.75 823	5.40 839	6.81 832	3.31 838	4.28 827	4.20 856	4.32 833	4.37 857	4.35 832	4.35 856	4.14 831	3.75 839	4.30 834	4.20 854	6.67 849	6.37 844	3.36 821	4.24 858	4.86 837	3.25 837

SGM-Forest	5.21 851	5.92 814	4.08 830	6.18 827	4.16 850	6.31 851	4.34 857	6.50 857	4.33 856	6.14 858	4.21 855	6.61 862	4.55 850	6.67 857	4.48 855	5.94 843	3.94 829	5.85 857	4.03 856	5.79 847	4.17 850
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FC-DCNN v2	5.10 849	5.15 788	4.49 831	5.07 818	3.37 839	6.87 852	4.75 858	5.04 852	6.34 862	7.84 862	5.06 859	6.72 863	4.09 847	4.99 851	5.44 859	5.03 835	3.16 820	4.67 841	4.86 859	5.15 842	3.89 847

TestStereo	4.88 845	4.75 774	4.79 832	4.87 816	4.92 853	4.81 845	4.90 859	4.78 847	4.77 858	4.87 848	4.89 858	4.90 853	4.91 851	4.99 851	4.79 856	4.98 834	4.87 836	4.87 849	4.92 860	5.00 840	5.00 852

rvit_stereo_0075_2	6.64 853	8.80 830	5.25 836	7.89 837	5.27 855	7.90 856	5.27 860	7.92 863	5.28 860	7.91 863	5.29 861	7.93 864	5.27 852	7.92 863	5.28 857	7.93 854	5.28 838	7.93 863	5.29 862	7.93 856	5.28 854

SGM+DAISY	7.06 855	9.15 832	5.38 838	8.84 842	5.18 854	8.80 858	5.31 861	8.79 865	5.28 860	8.89 865	5.20 860	8.93 866	5.33 853	8.95 865	5.36 858	8.70 858	5.21 837	8.74 866	5.20 861	8.89 860	5.15 853

test-1	6.46 852	9.16 833	8.03 853	8.09 838	5.62 856	6.11 850	6.35 862	6.85 859	4.94 859	6.08 857	6.29 864	4.98 854	6.43 856	6.22 855	6.36 862	6.16 846	7.47 852	5.82 856	5.44 863	7.11 853	5.68 855

RAFT	6.73 854	9.36 834	7.40 848	8.51 841	6.55 857	6.88 853	6.60 863	6.79 858	6.60 863	6.80 859	6.72 865	5.31 856	5.50 854	6.61 856	6.61 863	8.42 856	5.89 841	5.73 855	5.45 864	6.61 849	6.24 856

test-v	7.53 856	11.89 844	7.98 850	9.36 845	7.14 858	7.06 854	7.09 864	7.37 860	6.91 864	7.29 860	5.71 862	6.45 860	6.93 857	6.73 859	7.27 864	8.93 861	7.85 854	6.98 861	6.80 865	7.56 854	7.34 858

test-2	7.53 856	11.89 844	7.98 850	9.36 845	7.14 858	7.06 854	7.09 864	7.37 860	6.91 864	7.29 860	5.71 862	6.45 860	6.93 857	6.73 859	7.27 864	8.93 861	7.85 854	6.98 861	6.80 865	7.56 854	7.34 858

MANE	19.05 859	23.00 852	15.00 859	23.00 866	15.00 860	24.00 865	16.00 866	24.00 872	16.00 866	22.00 872	15.00 866	23.00 873	16.00 866	23.00 872	15.00 866	22.00 873	15.00 867	22.00 873	15.00 867	22.00 873	15.00 860

rafts_anoy	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 861

raft+_RVC	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 861

raftrobust	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 861

CasAABBNet	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 861

RALCasStereoNet	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 861

RALAANet	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 866	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 861

PM Cens cmp D40	30.50 867	37.00 874	24.00 866	37.00 873	24.00 868	37.00 874	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 880	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 880	24.00 873	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 867

PM Graph cmp D40	30.50 867	37.00 874	24.00 866	37.00 873	24.00 868	37.00 874	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 880	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 880	24.00 873	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 867

PatchMatch Cens Cmp	30.50 867	37.00 874	24.00 866	37.00 873	24.00 868	37.00 874	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 880	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 880	24.00 873	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 867

PatchMatch Graph Cmp	30.50 867	37.00 874	24.00 866	37.00 873	24.00 868	37.00 874	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 880	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 880	24.00 873	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 867

WCMA_ROB	31.10 871	35.43 872	27.12 870	39.51 884	23.10 867	38.78 883	25.30 877	37.49 890	25.39 877	37.29 889	27.02 877	38.52 891	26.48 877	37.80 889	26.44 877	36.28 881	22.65 874	33.90 878	22.30 874	37.10 888	24.18 871

111	30.40 866	30.94 868	29.72 871	32.61 867	30.02 872	33.57 866	30.47 878	31.50 873	29.39 878	30.98 873	29.11 878	29.78 874	30.39 881	29.45 873	30.76 881	30.08 874	29.02 879	29.92 874	30.32 882	29.86 874	30.17 872

fff	1000028.16 892	29.62 864	29.72 871	32.61 867	30.02 872	35.13 868	31.83 879	32.07 874	10000000.00 899	35.27 876	29.82 879	32.45 875	30.15 878	32.35 874	30.09 878	31.04 875	29.55 880	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 873

csc	1000028.16 892	29.62 864	29.72 871	32.61 867	30.02 872	35.13 868	31.83 879	32.07 874	10000000.00 899	35.27 876	29.82 879	32.45 875	30.15 878	32.35 874	30.09 878	31.04 875	29.55 880	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 873

cscssc	1000028.16 892	29.62 864	29.72 871	32.61 867	30.02 872	35.13 868	31.83 879	32.07 874	10000000.00 899	35.27 876	29.82 879	32.45 875	30.15 878	32.35 874	30.09 878	31.04 875	29.55 880	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 873

ADStereo(finetuned)	36.13 873	36.63 873	38.07 882	36.97 872	33.25 876	35.91 871	34.45 882	36.36 880	32.99 879	38.14 890	36.71 885	36.69 881	34.13 882	38.57 890	40.79 889	37.60 891	36.58 886	35.90 882	33.36 883	35.42 877	34.04 876

tt	500032.53 890	34.60 870	29.72 871	37.47 882	34.41 877	36.85 872	35.22 883	34.71 877	33.55 880	34.50 874	35.43 882	33.81 878	10000000.00 900	33.57 877	33.13 882	33.68 878	35.00 884	34.03 879	35.26 885	30.96 875	34.63 877

DCANet	500032.53 890	34.60 870	29.72 871	37.47 882	34.41 877	36.85 872	35.22 883	34.71 877	33.55 880	34.50 874	35.43 882	33.81 878	10000000.00 900	33.57 877	33.13 882	33.68 878	35.00 884	34.03 879	35.26 885	30.96 875	34.63 877

DCANet-4	35.22 872	34.54 869	35.08 877	33.58 871	35.47 879	34.55 867	35.53 885	36.08 879	35.85 882	35.92 879	35.77 884	35.18 880	35.48 883	35.39 879	37.15 888	34.55 880	33.92 883	35.02 881	34.90 884	35.79 878	34.74 879

fast-reg	37.00 874	37.00 874	37.00 878	37.00 873	37.00 880	37.00 874	37.00 886	37.00 881	37.00 883	37.00 880	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 880	37.00 884	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 880

Reg-Stereo(zero)	37.00 874	37.00 874	37.00 878	37.00 873	37.00 880	37.00 874	37.00 886	37.00 881	37.00 883	37.00 880	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 880	37.00 884	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 880

FLISNet	37.00 874	37.00 874	37.00 878	37.00 873	37.00 880	37.00 874	37.00 886	37.00 881	37.00 883	37.00 880	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 880	37.00 884	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 880

CoSv	37.00 874	37.00 874	37.00 878	37.00 873	37.00 880	37.00 874	37.00 886	37.00 881	37.00 883	37.00 880	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 880	37.00 884	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 880

CBMV	128.50 880	1422.70 896	53.10 884	79.50 886	51.30 885	77.30 885	49.70 890	74.00 891	48.20 888	77.20 892	48.80 891	73.90 893	48.00 889	73.80 892	48.80 891	70.40 893	45.10 892	68.90 893	46.10 892	68.20 890	45.00 885
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 878	87.70 884	41.95 883	113.75 887	65.62 886	75.05 884	55.25 891	75.64 892	45.04 887	71.61 891	41.75 890	72.81 892	44.06 888	68.38 891	44.63 890	101.89 894	59.57 893	107.10 894	61.05 893	104.38 891	59.38 886

NOSS_ROB	102.95 879	153.00 888	121.00 886	51.00 885	44.00 884	165.00 887	127.00 892	153.00 893	119.00 889	164.00 894	125.00 892	168.00 895	120.00 890	153.00 893	117.00 892	49.00 892	44.00 891	49.00 892	44.00 891	49.00 889	44.00 884

DF_test	189.29 882	560.34 893	182.58 890	229.00 890	135.68 887	197.79 888	135.52 893	197.80 895	135.44 890	197.75 895	135.49 893	197.90 896	135.51 891	197.84 895	135.75 893	217.37 897	171.11 895	183.74 896	127.67 895	183.56 893	127.88 887

MeshStereo	159.24 881	171.00 889	160.68 889	162.58 888	160.59 888	164.01 886	160.35 894	158.51 894	158.56 891	158.34 893	160.12 894	158.56 894	159.92 892	157.26 894	158.94 894	154.38 895	158.36 894	155.75 895	159.13 896	153.67 892	154.07 888
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
DLCB_ROB	284.23 886	354.61 891	207.27 891	363.24 893	206.46 889	364.72 892	210.41 895	364.72 899	210.41 892	364.81 899	208.64 896	364.81 900	208.64 894	364.72 899	210.41 896	354.70 900	205.53 897	354.70 900	205.53 898	354.70 897	205.53 890

AE-Stereo	201.80 883	123.00 885	115.00 885	219.00 889	218.00 890	223.00 889	244.00 896	217.00 896	236.00 893	202.00 896	203.00 895	205.00 897	208.00 893	225.00 896	204.00 895	210.00 896	198.00 896	197.00 897	184.00 897	204.00 894	201.00 889

MGS-Stereo	239.45 884	123.00 885	135.00 887	266.00 891	286.00 891	277.00 890	305.00 897	271.00 897	242.00 894	274.00 897	279.00 897	255.00 898	270.00 895	268.00 897	297.00 897	221.00 898	247.00 898	216.00 898	123.00 894	217.00 895	217.00 891

EGLCR-Stereo	246.90 885	129.00 887	139.00 888	266.00 891	286.00 891	277.00 890	305.00 897	271.00 897	242.00 894	274.00 897	279.00 897	255.00 898	270.00 895	268.00 897	297.00 897	230.00 899	247.00 898	216.00 898	223.00 899	237.00 896	227.00 892

LE_ROB	396.57 887	471.28 892	329.84 892	471.48 894	308.15 893	526.83 893	322.10 899	488.15 900	323.76 896	495.46 900	317.97 899	497.17 901	320.10 897	481.62 900	326.76 899	462.71 901	298.97 900	466.16 901	285.98 900	447.62 898	289.21 893

SGM-ForestM	596.69 888	677.77 894	444.52 893	699.85 895	517.25 894	732.94 894	488.29 900	770.79 901	460.11 897	750.81 901	487.98 900	792.79 902	499.41 898	730.90 901	475.81 900	720.03 902	491.16 901	663.96 902	418.60 901	674.76 899	436.05 894

CBMV_ROB	818.48 889	913.88 895	709.52 894	862.84 896	597.78 895	1073.99 895	700.52 901	1015.66 902	702.59 898	1115.65 902	760.02 901	1130.24 903	721.57 899	1037.41 902	692.65 901	814.05 903	564.29 902	843.28 903	595.31 902	915.51 900	602.92 895

111111	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 903	10000000.00 899	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 896

SGD-Stereo	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 903	10000000.00 899	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 896

IGEV-Stereo++	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 903	10000000.00 899	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 896

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 903	10000000.00 899	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 896

IGEV-Stereo+	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 903	10000000.00 899	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 896

SDNR	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 903	10000000.00 899	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 896

anonymousdsp2	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 903	10000000.00 899	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 896

anonymousdsp	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 903	10000000.00 899	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 896

test_example2	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 903	10000000.00 899	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 896

DIP-Stereo	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 903	10000000.00 899	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 903	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 896
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 874		37.00 873		37.00 874		37.00 881		37.00 880		37.00 882		37.00 880		37.00 882		37.00 883		37.00 879

FADE		0.06 82		0.09 96	0.10 179							0.05 120				0.15 189	0.10 131	0.17 270	0.13 266	0.11 188

Low-res two-view benchmark