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	0.14 137	0.00 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 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 531	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 67	0.04 64	0.07 79	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.06 81	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 96	0.07 92	0.09 88	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 103	0.07 99	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 201	0.20 239	0.23 229	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	0.23 260	0.21 270	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 335	0.10 104	0.12 118	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 129	0.11 140	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 317	0.10 104	0.12 118	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 129	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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 78	0.16 167	0.02 15	0.16 159	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 280	0.02 26	0.02 27	0.71 518	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 252

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 531	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 96	0.08 94	0.09 88	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 95	0.08 102	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

CoDeX	0.15 198	0.70 366	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	0.67 565	0.02 21	0.69 550	0.75 576	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	0.11 128	0.44 286	0.33 334	0.39 310	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	0.39 362	0.36 404	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

psmg	0.43 386	1.91 611	0.92 579	1.91 658	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	1.97 698	1.44 688	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

CSP-Net	0.34 305	1.29 537	1.19 608	1.36 632	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	1.26 654	1.21 665	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

SFCPSM	0.17 215	0.78 383	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	0.79 605	0.02 21	0.75 563	0.76 578	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 260	1.31 541	0.74 553	0.92 521	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	0.87 557	0.75 563	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 78	0.02 12	0.02 15	1.01 542	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 516	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 206	0.36 454	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 128	0.02 12	0.02 15	1.62 649	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 127	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-sn7	0.10 104	0.98 429	0.14 167	0.15 149	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 167	0.13 180	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.12 141	1.14 471	0.17 209	0.20 207	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	0.18 218	0.16 209	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 180	1.22 533	0.28 292	0.32 275	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	0.32 308	0.27 307	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 459	0.12 136	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 459	0.12 136	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 459	0.12 136	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 85	1.00 439	0.11 124	0.11 110	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 85	0.97 428	0.10 104	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample5	0.10 104	1.07 463	0.11 124	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 104	1.03 455	0.12 136	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.13 180	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 85	0.87 401	0.10 104	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 85	1.03 455	0.11 124	0.11 110	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 85	0.87 401	0.12 136	0.11 110	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 449	0.09 100	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 85	0.95 425	0.09 100	0.10 93	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 180	1.83 595	0.12 136	0.11 110	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.12 129	0.11 140	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

DualNet	0.10 104	1.07 463	0.11 124	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 104	1.14 471	0.13 158	0.14 137	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.11 140	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 85	1.01 449	0.10 104	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

x	0.11 128	1.15 474	0.15 192	0.14 137	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 154	0.15 205	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

222	0.10 104	0.99 437	0.12 136	0.13 131	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 128	1.16 476	0.16 199	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.16 209	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 646	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 646	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 180	0.04 52	0.03 39	2.22 673	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 150	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 617	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 190	0.04 96	0.03 58	0.58 483	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 534	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

RT-Monster	0.09 85	0.07 85	0.03 39	0.15 149	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 172	0.04 96	0.03 58	0.92 562	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

z-mn7	0.16 209	1.21 527	0.33 334	0.41 338	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	0.35 327	0.31 344	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 224	1.47 552	0.33 334	0.40 323	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	0.38 349	0.32 349	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 136	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.12 186	0.04 116	0.06 137	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

test_xeample	0.10 104	1.09 465	0.13 158	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 154	0.14 195	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.05 72	0.03 45	0.05 114	0.03 63	0.04 103	0.03 52

FADNet-RVC-Resample	0.12 141	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 722	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 141	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 726	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 149	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 743	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

FADNet	0.12 141	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 729	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 141	0.03 31	0.04 64	1.71 653	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 198	0.04 52	0.04 64	2.20 672	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 229	0.17 180	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 200	0.16 209	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 269	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 256	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 256	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 269	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

ManiGeoR	0.17 215	0.05 67	0.62 511	0.73 492	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 526	0.58 514	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 215	0.05 67	0.63 515	0.72 488	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 518	0.59 520	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 215	0.05 67	0.62 511	0.73 492	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 526	0.58 514	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 215	0.05 67	0.62 511	0.72 488	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 526	0.58 514	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 215	0.05 67	0.65 522	0.72 488	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 518	0.59 520	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

IGEV_i1	0.26 270	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 118	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 110	0.03 58	4.34 767	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 239	1.40 550	0.53 488	0.56 446	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.05 121	0.57 482	0.44 462	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

AASNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

AACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 127	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

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

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 341	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TARStereo(FT)	0.09 85	0.59 349	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 85	0.59 349	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 85	0.60 354	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 78	0.58 346	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 78	0.58 346	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 78	0.56 341	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 133	0.06 150	0.06 135	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 127	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

DFGA-Net	0.05 57	0.06 81	0.04 64	0.06 70	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 127	0.04 103	0.06 81	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ISRNet	0.11 128	0.05 67	0.36 361	0.24 235	0.07 155	0.13 182	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 190	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 270	0.20 265	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 235

qqq1	0.25 260	3.70 702	0.14 167	0.14 137	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 145	0.12 155	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 260	3.70 702	0.14 167	0.14 137	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 145	0.12 155	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

11t1	0.17 215	2.16 632	0.13 158	0.13 131	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 127	0.05 121	0.18 218	0.12 155	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

ffm	0.25 260	3.83 708	0.12 136	0.12 118	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 260	3.83 708	0.12 136	0.12 118	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 260	3.83 708	0.12 136	0.12 118	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

qqq	0.16 209	2.01 621	0.12 136	0.15 149	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 129	0.14 195	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 620	0.06 133	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

GIO	0.10 104	0.22 190	0.22 256	0.23 229	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 150	0.05 131	0.07 152	0.05 134	0.07 153	0.05 124	0.07 150	0.05 121	0.23 260	0.22 277	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

CR-RVC	0.42 383	0.14 143	1.89 721	1.91 658	0.13 242	0.12 179	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 154	0.14 251	0.07 150	0.07 152	0.96 570	1.91 736	0.14 202	0.14 254	0.20 260	0.13 235

GwcNet	0.12 141	0.07 85	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 146	1.20 652	0.07 150	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.08 155	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BEATNet-Init1	0.19 228	0.08 87	0.08 94	2.23 674	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 154	0.07 160	0.11 180	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 228	0.08 87	0.08 94	2.23 674	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 154	0.07 160	0.11 180	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

TS12	0.09 85	0.09 96	0.17 209	0.19 194	0.06 146	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.06 150	0.08 154	0.06 151	0.08 154	0.06 147	0.08 155	0.06 144	0.15 167	0.16 209	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 136	0.08 81	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 87	0.11 124	0.11 110	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.11 123	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 78	0.08 87	0.11 124	0.11 110	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.09 161	0.08 156	0.15 167	0.11 140	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 68	0.08 87	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.07 162	0.08 154	0.06 147	0.07 150	0.07 152	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

SuperB	0.21 239	0.10 101	2.51 754	0.12 118	0.09 164	0.10 156	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 165	0.09 169	0.09 163	0.07 160	0.07 150	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

anonymous	0.09 85	0.09 96	0.14 167	0.14 137	0.07 155	0.09 154	0.07 161	0.09 161	0.07 161	0.09 161	0.07 162	0.09 163	0.07 160	0.09 161	0.07 152	0.14 154	0.13 180	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

ACC-I	0.10 104	0.10 101	0.12 136	0.13 131	0.08 158	0.11 168	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 178	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 145	0.12 155	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 101	0.11 124	0.13 131	0.08 158	0.10 156	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 145	0.11 140	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

CAS++	0.17 215	0.27 214	0.21 247	0.10 93	0.21 311	0.15 220	0.22 302	0.10 162	0.21 304	0.22 272	0.10 173	0.19 254	0.18 292	0.10 165	0.19 290	0.20 237	0.19 263	0.18 260	0.10 173	0.19 259	0.18 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SepStereo	0.09 85	0.09 96	0.10 104	0.09 88	0.09 164	0.09 154	0.09 167	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.09 169	0.09 163	0.09 168	0.09 161	0.08 156	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

AnonymousM	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

PVD	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SHD	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SAMSARA	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

XQC	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSC	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTS	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSA	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet+	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet++	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 162	0.10 176	0.10 165	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 165	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

GFORCE	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.19 194	0.11 192	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.09 171	0.11 178	0.11 193	0.11 180	0.10 172	0.13 190	0.11 185	0.17 200	0.18 259	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

over-6	0.11 128	0.11 114	0.15 192	0.16 159	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 180	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

over v1	0.11 128	0.11 114	0.15 192	0.16 159	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 180	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.10 167

over-8	0.11 128	0.14 143	0.15 192	0.16 159	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 176	0.09 171	0.11 178	0.10 173	0.11 180	0.10 172	0.11 180	0.09 162	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.09 159

over-9	0.11 128	0.11 114	0.16 199	0.16 159	0.10 170	0.12 179	0.10 172	0.11 176	0.10 176	0.11 178	0.10 173	0.11 180	0.10 172	0.11 180	0.10 169	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

JetRed	0.11 128	0.12 119	0.11 124	0.11 110	0.11 192	0.11 168	0.14 246	0.11 176	0.11 199	0.12 186	0.11 193	0.11 180	0.11 190	0.11 180	0.11 185	0.11 123	0.16 209	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

JetBlue	0.11 128	0.11 114	0.12 136	0.13 131	0.14 246	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 199	0.11 178	0.11 193	0.11 180	0.11 190	0.12 188	0.12 228	0.11 123	0.11 140	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

aanetorigin	0.13 149	0.11 114	0.11 124	0.11 110	0.11 192	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 199	0.11 178	0.12 227	0.11 180	0.11 190	0.11 180	0.11 185	0.11 123	0.11 140	0.14 202	0.11 194	0.49 490	0.11 183

PASM	0.39 354	3.06 687	1.36 674	1.58 642	0.09 164	0.11 168	0.11 191	0.11 176	0.11 199	0.09 161	0.09 169	0.11 180	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 123	0.11 140	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.11 183

VeloStereo	0.16 209	0.92 418	0.16 199	0.18 186	0.08 158	0.11 168	0.12 232	0.12 185	0.09 171	0.09 161	0.28 348	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 228	0.15 167	0.17 239	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 209	0.92 418	0.16 199	0.18 186	0.08 158	0.11 168	0.12 232	0.12 185	0.09 171	0.09 161	0.28 348	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 228	0.15 167	0.17 239	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

MatchAttention (ZS)	0.12 141	0.12 119	0.12 136	0.12 118	0.13 242	0.12 179	0.12 232	0.12 185	0.12 239	0.12 186	0.12 227	0.12 189	0.12 232	0.12 188	0.12 228	0.12 129	0.12 155	0.12 181	0.12 229	0.12 187	0.12 223
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
tt5	0.14 180	0.13 121	0.22 256	0.20 207	0.12 232	0.15 220	0.11 191	0.13 188	0.12 239	0.15 227	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.20 237	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.14 207	0.10 167

tt7	0.14 180	0.15 162	0.21 247	0.31 268	0.11 192	0.15 220	0.11 191	0.13 188	0.12 239	0.14 207	0.12 227	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.12 228	0.18 218	0.15 205	0.13 185	0.10 173	0.15 229	0.11 183

tt9	0.15 198	0.15 162	0.21 247	0.40 323	0.10 170	0.15 220	0.12 232	0.13 188	0.11 199	0.14 207	0.10 173	0.15 234	0.12 232	0.14 206	0.11 185	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.14 207	0.11 183

TYNG	0.14 180	0.13 121	0.21 247	0.20 207	0.12 232	0.14 197	0.12 232	0.13 188	0.10 176	0.13 189	0.12 227	0.14 207	0.12 232	0.14 206	0.10 169	0.16 180	0.16 209	0.15 233	0.12 229	0.14 207	0.11 183

FORCE_4.7	0.13 149	0.13 121	0.19 229	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F4.4	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_4.6	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.20 207	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

F5.5	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.12 232	0.13 190	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F8.5	0.13 149	0.13 121	0.19 229	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_9	0.13 149	0.13 121	0.20 239	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 200	0.18 259	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_8	0.13 149	0.13 121	0.19 229	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F7	0.13 149	0.13 121	0.19 229	0.20 207	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_4.5	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_4	0.13 149	0.13 121	0.19 229	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_5	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.18 186	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_6	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.18 186	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 188	0.11 199	0.13 189	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 190	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.10 167

DA	0.09 85	0.13 121	0.39 379	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 188	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 137	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 121	0.39 379	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 188	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 137	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

tt4	0.14 180	0.14 143	0.21 247	0.20 207	0.10 170	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.10 176	0.13 189	0.10 173	0.13 190	0.12 232	0.14 206	0.11 185	0.19 229	0.17 239	0.13 185	0.12 229	0.13 190	0.12 223

tt8	0.14 180	0.15 162	0.20 239	0.28 257	0.11 192	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.12 239	0.15 227	0.12 227	0.13 190	0.12 232	0.14 206	0.11 185	0.18 218	0.17 239	0.14 202	0.10 173	0.15 229	0.12 223

E$^{3}$Stereo	0.13 149	0.14 143	0.13 158	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

LLLLL	0.13 149	0.14 143	0.13 158	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

LLL	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.17 180	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 180	0.14 195	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

low	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

100	0.13 149	0.14 143	0.13 158	0.17 180	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

300	0.13 149	0.14 143	0.13 158	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

Last	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

DDDD	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

TT111	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

EE1	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.17 180	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

AnonStereo	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

S2M2_L	0.12 141	0.14 143	0.10 104	0.15 149	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.10 176	0.15 227	0.10 173	0.14 207	0.10 172	0.14 206	0.10 169	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 190	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 149	0.21 186	0.12 136	0.16 159	0.11 192	0.15 220	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.15 227	0.12 227	0.15 234	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

IPLG	0.13 149	0.20 180	0.14 167	0.15 149	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

IPLGR_C	0.14 180	0.20 180	0.12 136	0.15 149	0.11 192	0.14 197	0.15 255	0.14 206	0.11 199	0.15 227	0.12 227	0.14 207	0.11 190	0.16 236	0.11 185	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 223

MIPNet	0.14 180	0.21 186	0.17 209	0.16 159	0.11 192	0.15 220	0.12 232	0.14 206	0.11 199	0.16 235	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.14 154	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

IPLGR	0.14 180	0.24 201	0.14 167	0.16 159	0.12 232	0.15 220	0.12 232	0.14 206	0.11 199	0.15 227	0.12 227	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

ACRE	0.13 149	0.21 186	0.14 167	0.15 149	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 206	0.11 199	0.14 207	0.12 227	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.11 185	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

LRCNet_RVC	0.13 149	0.13 121	0.09 100	0.13 131	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 206	0.10 176	0.23 278	0.10 173	0.20 259	0.10 172	0.24 286	0.11 185	0.11 123	0.09 112	0.12 181	0.14 254	0.12 187	0.09 159

GMStereo	0.14 180	0.13 121	0.14 167	0.14 137	0.14 246	0.14 197	0.14 246	0.14 206	0.14 251	0.14 207	0.14 254	0.14 207	0.14 251	0.14 206	0.14 245	0.14 154	0.14 195	0.14 202	0.14 254	0.14 207	0.14 242
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.22 246	0.13 121	0.19 229	0.23 229	0.10 170	0.26 300	1.02 637	0.14 206	0.10 176	0.28 308	0.14 254	0.17 245	0.19 299	0.28 316	0.09 162	0.22 248	0.16 209	0.23 288	0.17 293	0.11 178	0.12 223

CCAANet	0.17 215	0.71 368	0.14 167	0.14 137	0.14 246	0.14 197	0.14 246	0.14 206	0.14 251	0.14 207	0.14 254	0.14 207	0.14 251	0.14 206	0.22 302	0.14 154	0.14 195	0.14 202	0.14 254	0.14 207	0.14 242

DRN-Test	0.14 180	0.13 121	0.09 100	0.14 137	0.09 164	0.15 220	0.09 167	0.14 206	0.10 176	0.14 207	0.09 169	0.14 207	0.09 168	0.13 190	0.09 162	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.12 187	0.73 586

StereoDRNet	0.15 198	0.14 143	0.10 104	0.14 137	0.09 164	0.15 220	0.09 167	0.14 206	0.09 171	0.14 207	0.10 173	0.14 207	0.09 168	0.14 206	0.09 162	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 190	0.82 602

Cross2Single Stereo	0.14 180	0.15 162	0.17 209	0.18 186	0.11 192	0.15 220	0.11 191	0.15 232	0.10 176	0.16 235	0.11 193	0.16 236	0.11 190	0.16 236	0.11 185	0.18 218	0.14 195	0.15 233	0.11 194	0.15 229	0.10 167

WiStereo	0.15 198	0.14 143	0.21 247	0.26 250	0.12 232	0.15 220	0.12 232	0.15 232	0.10 176	0.13 189	0.12 227	0.14 207	0.12 232	0.15 234	0.11 185	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 223

tt3	0.15 198	0.15 162	0.21 247	0.34 286	0.12 232	0.14 197	0.11 191	0.15 232	0.12 239	0.15 227	0.12 227	0.14 207	0.11 190	0.13 190	0.12 228	0.19 229	0.18 259	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.11 183

tt6	0.15 198	0.14 143	0.21 247	0.26 250	0.12 232	0.15 220	0.12 232	0.15 232	0.10 176	0.13 189	0.12 227	0.14 207	0.12 232	0.15 234	0.11 185	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 223

PDISCO_ROB	0.83 549	2.80 683	3.49 776	0.14 137	0.11 192	0.17 240	0.09 167	0.15 232	0.10 176	0.15 227	0.12 227	0.16 236	0.14 251	3.30 773	0.13 240	0.14 154	2.34 754	0.16 239	0.12 229	2.62 754	0.10 167

LACA_dic	0.45 422	0.13 121	1.78 703	1.70 652	0.12 232	0.13 182	0.12 232	0.16 237	0.15 263	0.13 189	0.12 227	0.13 190	0.11 190	0.16 236	0.13 240	1.73 682	1.69 711	0.16 239	0.11 194	0.13 190	0.13 235

DF	0.39 354	1.37 547	1.02 592	1.14 555	0.12 232	0.16 233	0.12 232	0.16 237	0.12 239	0.16 235	0.12 227	0.16 236	0.12 232	0.16 236	0.12 228	1.12 596	1.00 587	0.15 233	0.12 229	0.15 229	0.12 223

xyz-stereo-finetune2	0.18 224	0.48 310	0.16 199	0.16 159	0.15 261	0.15 220	0.16 262	0.16 237	0.16 271	0.16 235	0.16 270	0.16 236	0.16 268	0.16 236	0.16 266	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 252

xyz-stereo	0.18 224	0.50 317	0.16 199	0.15 149	0.16 272	0.16 233	0.16 262	0.16 237	0.16 271	0.16 235	0.16 270	0.16 236	0.16 268	0.16 236	0.16 266	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 252

castereo++	0.54 466	3.59 699	1.15 602	1.31 626	0.14 246	0.16 233	0.14 246	0.16 237	0.14 251	0.16 235	0.14 254	0.16 236	0.13 246	0.16 236	0.14 245	1.45 669	1.16 613	0.15 233	0.14 254	0.15 229	0.13 235

GMStereo_Zeroshot	0.16 209	0.16 167	0.16 199	0.16 159	0.16 272	0.16 233	0.16 262	0.16 237	0.16 271	0.16 235	0.16 270	0.16 236	0.16 268	0.16 236	0.16 266	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 252

ICVP	0.15 198	0.53 331	0.11 124	0.16 159	0.11 192	0.16 233	0.11 191	0.16 237	0.11 199	0.16 235	0.11 193	0.16 236	0.11 190	0.16 236	0.11 185	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.11 183
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Weightmod_eth	0.20 230	0.24 201	0.28 292	0.47 371	0.14 246	0.24 281	0.14 246	0.17 244	0.13 248	0.22 272	0.16 270	0.22 277	0.13 246	0.20 256	0.16 266	0.24 270	0.20 265	0.19 263	0.14 254	0.16 240	0.24 303

S2M2_XL	0.14 180	0.17 172	0.12 136	0.17 180	0.11 192	0.17 240	0.11 191	0.17 244	0.11 199	0.17 243	0.11 193	0.17 245	0.11 190	0.17 245	0.11 185	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.11 183
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.14 180	0.20 180	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.16 233	0.11 191	0.17 244	0.11 199	0.17 243	0.12 227	0.17 245	0.13 246	0.17 245	0.12 228	0.15 167	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.15 229	0.12 223

HSM	0.14 180	0.16 167	0.12 136	0.17 180	0.12 232	0.17 240	0.11 191	0.17 244	0.11 199	0.17 243	0.12 227	0.17 245	0.12 232	0.17 245	0.12 228	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.12 223

ITSA-stereo	0.15 198	0.17 172	0.13 158	0.20 207	0.13 242	0.19 247	0.13 244	0.18 248	0.13 248	0.19 249	0.13 248	0.18 249	0.14 251	0.18 248	0.14 245	0.16 180	0.11 140	0.15 233	0.14 254	0.18 253	0.11 183

ELAS	0.13 149	0.16 167	0.11 124	0.15 149	0.09 164	0.18 244	0.11 191	0.18 248	0.11 199	0.17 243	0.11 193	0.18 249	0.11 190	0.18 248	0.11 185	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.08 160	0.14 207	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CR-Stereo	0.51 459	0.14 143	1.94 736	1.87 655	0.14 246	0.13 182	0.14 246	0.19 250	0.18 288	0.13 189	0.13 248	0.18 249	0.17 280	0.14 206	0.15 257	1.89 692	1.93 737	0.19 263	0.14 254	0.20 260	0.15 249

SCION-MonSter	0.21 239	0.76 379	0.22 256	0.25 242	0.15 261	0.19 247	0.15 255	0.19 250	0.15 263	0.19 249	0.15 264	0.19 254	0.15 264	0.19 251	0.14 245	0.22 248	0.21 270	0.16 239	0.14 254	0.16 240	0.15 249

IGEV-FE	0.35 316	0.37 241	0.17 209	0.19 194	0.17 278	0.20 253	0.17 272	0.19 250	0.17 281	0.19 249	0.17 278	0.19 254	0.17 280	0.37 358	0.36 454	0.19 229	0.17 239	0.19 263	0.17 293	0.38 375	2.84 772

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 549	5.18 742	1.98 741	2.19 671	0.17 278	0.19 247	0.18 281	0.19 250	0.16 271	0.20 256	0.19 298	0.22 277	0.22 313	0.20 256	0.15 257	2.28 728	2.13 749	0.24 298	0.17 293	0.18 253	0.16 252

HCRNet	1.22 657	7.11 771	3.00 759	3.55 739	0.33 443	0.29 310	0.14 246	0.19 250	0.15 263	0.33 333	0.29 363	0.25 298	0.14 251	0.22 275	0.33 431	3.64 762	3.00 761	0.76 578	0.32 448	0.18 253	0.13 235

DeepPruner_ROB	0.16 209	0.18 175	0.13 158	0.19 194	0.13 242	0.19 247	0.13 244	0.19 250	0.13 248	0.19 249	0.13 248	0.19 254	0.13 246	0.19 251	0.13 240	0.18 218	0.13 180	0.18 260	0.13 248	0.18 253	0.13 235

ELAS_RVC	0.14 180	0.16 167	0.10 104	0.15 149	0.10 170	0.18 244	0.11 191	0.19 250	0.11 199	0.19 249	0.12 227	0.18 249	0.11 190	0.19 251	0.12 228	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.09 164	0.15 229	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 198	0.17 172	0.11 124	0.18 186	0.11 192	0.19 247	0.11 191	0.19 250	0.12 239	0.19 249	0.12 227	0.20 259	0.12 232	0.19 251	0.12 228	0.16 180	0.11 140	0.17 249	0.10 173	0.17 249	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter(vits)	0.25 260	0.79 385	0.31 320	0.42 348	0.28 343	0.40 366	0.28 342	0.20 258	0.15 263	0.40 367	0.15 264	0.19 254	0.15 264	0.20 256	0.15 257	0.23 260	0.21 270	0.17 249	0.14 254	0.16 240	0.14 242

RAFT-FEzeroshot	0.34 305	0.26 211	0.17 209	0.21 222	0.17 278	0.20 253	0.16 262	0.20 258	0.16 271	0.20 256	0.17 278	0.21 267	0.16 268	0.27 311	0.24 314	0.19 229	0.16 209	0.19 263	0.16 270	0.26 295	3.08 781

RAFT-FE	0.34 305	0.26 211	0.17 209	0.21 222	0.17 278	0.20 253	0.16 262	0.20 258	0.16 271	0.20 256	0.17 278	0.21 267	0.16 268	0.27 311	0.24 314	0.19 229	0.16 209	0.19 263	0.16 270	0.26 295	3.08 781

castereo	0.61 483	3.79 707	1.35 666	1.52 640	0.15 261	0.17 240	0.16 262	0.20 258	0.21 304	0.18 247	0.16 270	0.21 267	0.12 232	0.26 307	0.17 273	1.43 668	1.38 684	0.17 249	0.16 270	0.18 253	0.16 252

DDVS	0.30 281	3.10 688	0.14 167	0.19 194	0.14 246	0.19 247	0.14 246	0.20 258	0.14 251	0.19 249	0.13 248	0.16 236	0.13 246	0.19 251	0.13 240	0.17 200	0.13 180	0.17 249	0.13 248	0.17 249	0.13 235

gwcnet-sp	0.82 545	1.72 563	1.48 684	0.39 310	0.15 261	0.31 320	0.21 297	0.20 258	0.25 325	1.61 697	0.23 317	0.28 314	0.26 337	0.20 256	0.15 257	0.24 270	1.33 675	0.32 335	0.16 270	6.75 803	0.23 292

scenet	0.82 545	1.72 563	1.48 684	0.39 310	0.15 261	0.31 320	0.21 297	0.20 258	0.25 325	1.61 697	0.23 317	0.28 314	0.26 337	0.20 256	0.15 257	0.24 270	1.33 675	0.32 335	0.16 270	6.75 803	0.23 292

ssnet	0.82 545	1.72 563	1.48 684	0.39 310	0.15 261	0.31 320	0.21 297	0.20 258	0.25 325	1.61 697	0.23 317	0.28 314	0.26 337	0.20 256	0.15 257	0.24 270	1.33 675	0.32 335	0.16 270	6.75 803	0.23 292

DAS	0.20 230	0.20 180	0.20 239	0.20 207	0.20 300	0.20 253	0.20 291	0.20 258	0.20 299	0.20 256	0.20 303	0.20 259	0.20 304	0.20 256	0.20 294	0.20 237	0.20 265	0.20 269	0.20 303	0.20 260	0.20 282

ASD4	0.20 230	0.20 180	0.20 239	0.20 207	0.20 300	0.20 253	0.20 291	0.20 258	0.20 299	0.20 256	0.20 303	0.20 259	0.20 304	0.20 256	0.20 294	0.20 237	0.20 265	0.20 269	0.20 303	0.20 260	0.20 282

GEAR-Net	0.22 246	0.46 299	0.27 283	0.29 259	0.17 278	0.21 264	0.17 272	0.21 268	0.17 281	0.21 268	0.17 278	0.21 267	0.17 280	0.21 269	0.17 273	0.28 289	0.26 294	0.20 269	0.16 270	0.20 260	0.16 252

depth_test_26	0.20 230	0.34 230	0.25 272	0.34 286	0.14 246	0.21 264	0.14 246	0.21 268	0.14 251	0.21 268	0.14 254	0.21 267	0.14 251	0.21 269	0.14 245	0.26 279	0.26 294	0.22 279	0.15 267	0.22 272	0.14 242

IGEV_Zeroshot_test	0.20 230	0.19 176	0.40 412	0.30 262	0.17 278	0.22 269	0.17 272	0.21 268	0.17 281	0.20 256	0.17 278	0.21 267	0.18 292	0.21 269	0.17 273	0.20 237	0.16 209	0.20 269	0.16 270	0.20 260	0.17 270

ACVNet	0.20 230	0.19 176	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.20 253	0.96 627	0.21 268	0.14 251	0.20 256	0.13 248	0.21 267	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	0.17 249	0.12 223

acv_ft	0.20 230	0.19 176	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.20 253	0.96 627	0.21 268	0.14 251	0.20 256	0.13 248	0.21 267	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	0.17 249	0.12 223

LALA_ROB	0.15 198	0.19 176	0.12 136	0.18 186	0.11 192	0.20 253	0.12 232	0.21 268	0.12 239	0.20 256	0.12 227	0.20 259	0.12 232	0.21 269	0.13 240	0.17 200	0.10 117	0.18 260	0.11 194	0.18 253	0.11 183

DepthFocus	0.18 224	0.22 190	0.15 192	0.22 224	0.15 261	0.22 269	0.15 255	0.22 274	0.15 263	0.22 272	0.15 264	0.22 277	0.16 268	0.22 275	0.15 257	0.20 237	0.15 205	0.20 269	0.14 254	0.20 260	0.14 242

RSGM-EC	0.24 257	0.24 201	0.15 192	0.22 224	0.15 261	0.22 269	0.15 255	0.22 274	0.15 263	0.24 285	0.15 264	0.22 277	0.15 264	0.22 275	1.19 652	0.20 237	0.17 239	0.24 298	0.14 254	0.20 260	0.14 242

acva	0.24 257	0.24 201	0.15 192	0.22 224	0.15 261	0.22 269	0.15 255	0.22 274	0.15 263	0.24 285	0.15 264	0.22 277	0.15 264	0.22 275	1.19 652	0.20 237	0.17 239	0.24 298	0.14 254	0.20 260	0.14 242

xyz-stereo-finetune	0.28 275	0.49 312	0.16 199	0.16 159	0.16 272	0.16 233	0.16 262	0.22 274	0.30 375	0.32 328	0.31 423	0.32 334	0.31 427	0.32 332	0.32 419	0.32 308	0.33 362	0.31 332	0.32 448	0.31 318	0.32 419

WAO-6	0.22 246	0.23 193	0.22 256	0.23 229	0.22 314	0.22 269	0.22 302	0.22 274	0.22 308	0.22 272	0.22 312	0.22 277	0.22 313	0.22 275	0.22 302	0.22 248	0.22 277	0.22 279	0.22 311	0.22 272	0.22 290

IMH-64-1	0.22 246	0.23 193	0.23 262	0.22 224	0.22 314	0.22 269	0.22 302	0.22 274	0.22 308	0.22 272	0.22 312	0.22 277	0.22 313	0.22 275	0.22 302	0.22 248	0.22 277	0.23 288	0.22 311	0.22 272	0.23 292

IMH-64	0.22 246	0.23 193	0.23 262	0.22 224	0.22 314	0.22 269	0.22 302	0.22 274	0.22 308	0.22 272	0.22 312	0.22 277	0.22 313	0.22 275	0.22 302	0.22 248	0.22 277	0.23 288	0.22 311	0.22 272	0.23 292

MSKI-zero shot	0.24 257	0.21 186	0.49 467	0.65 467	0.18 290	0.22 269	0.17 272	0.23 281	0.18 288	0.21 268	0.17 278	0.23 285	0.28 353	0.23 282	0.18 286	0.21 246	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.21 270	0.16 252

MIM_Stereo	0.25 260	0.23 193	0.66 524	0.80 503	0.17 278	0.22 269	0.17 272	0.23 281	0.18 288	0.26 302	0.17 278	0.21 267	0.17 280	0.25 295	0.17 273	0.23 260	0.16 209	0.21 274	0.17 293	0.22 272	0.17 270

dd	0.23 253	0.98 429	0.16 199	0.23 229	0.15 261	0.23 278	0.15 255	0.23 281	0.15 263	0.23 278	0.15 264	0.24 291	0.17 280	0.23 282	0.15 257	0.22 248	0.15 205	0.21 274	0.15 267	0.22 272	0.16 252

LACA2	0.21 239	0.24 201	0.26 279	0.31 268	0.16 272	0.24 281	0.16 262	0.24 284	0.16 271	0.24 285	0.16 270	0.24 291	0.16 268	0.24 286	0.16 266	0.27 283	0.23 284	0.24 298	0.16 270	0.23 284	0.16 252

LACA1	0.21 239	0.24 201	0.26 279	0.31 268	0.16 272	0.24 281	0.16 262	0.24 284	0.16 271	0.24 285	0.16 270	0.24 291	0.16 268	0.24 286	0.16 266	0.27 283	0.22 277	0.23 288	0.16 270	0.23 284	0.16 252

tg	0.21 239	0.25 208	0.21 247	0.26 250	0.17 278	0.24 281	0.17 272	0.24 284	0.17 281	0.24 285	0.17 278	0.24 291	0.17 280	0.24 286	0.17 273	0.24 270	0.17 239	0.23 288	0.16 270	0.23 284	0.16 252

ACV-stereo	0.30 281	2.08 623	0.25 272	0.25 242	0.18 290	0.24 281	0.17 272	0.24 284	0.18 288	0.24 285	0.17 278	0.25 298	0.17 280	0.24 286	0.17 273	0.22 248	0.16 209	0.22 279	0.16 270	0.22 272	0.16 252

Pointernet	0.21 239	0.22 190	0.19 229	0.24 235	0.19 296	0.24 281	0.19 287	0.24 284	0.19 296	0.24 285	0.19 298	0.24 291	0.19 299	0.24 286	0.19 290	0.22 248	0.17 239	0.22 279	0.17 293	0.22 272	0.17 270

dad	0.23 253	1.03 455	0.16 199	0.23 229	0.15 261	0.24 281	0.15 255	0.24 284	0.16 271	0.23 278	0.16 270	0.24 291	0.16 268	0.23 282	0.15 257	0.22 248	0.16 209	0.22 279	0.16 270	0.22 272	0.16 252

iResNetv2_ROB	0.20 230	0.23 193	0.18 220	0.24 235	0.20 300	0.24 281	0.18 281	0.24 284	0.18 288	0.24 285	0.18 295	0.23 285	0.19 299	0.24 286	0.18 286	0.21 246	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.22 272	0.16 252

iResNet	0.20 230	0.23 193	0.18 220	0.24 235	0.18 290	0.24 281	0.20 291	0.24 284	0.18 288	0.23 278	0.17 278	0.23 285	0.18 292	0.23 282	0.18 286	0.22 248	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.21 270	0.16 252

LACA3	0.23 253	0.25 208	0.27 283	0.54 439	0.17 278	0.25 291	0.17 272	0.25 292	0.17 281	0.25 293	0.17 278	0.25 298	0.17 280	0.25 295	0.17 273	0.28 289	0.23 284	0.24 298	0.17 293	0.24 289	0.17 270

VIP-Stereo	0.70 508	2.97 686	2.43 753	2.49 699	0.16 272	0.25 291	0.16 262	0.25 292	0.16 271	0.25 293	0.18 295	0.25 298	0.16 268	0.26 307	0.16 266	1.86 686	1.26 667	0.23 288	0.15 267	0.23 284	0.15 249

UNDER WATER-64	0.25 260	0.26 211	0.25 272	0.26 250	0.25 328	0.25 291	0.25 321	0.25 292	0.25 325	0.25 293	0.25 331	0.25 298	0.25 327	0.26 307	0.25 322	0.25 277	0.25 290	0.25 303	0.25 330	0.25 292	0.25 305

LoS_RVC	0.30 281	1.14 471	0.25 272	0.25 242	0.25 328	0.26 300	0.25 321	0.25 292	0.25 325	0.25 293	0.25 331	0.26 310	0.26 337	0.26 307	0.25 322	0.26 279	0.26 294	0.25 303	0.25 330	0.26 295	0.26 311

CAS	0.30 281	1.17 477	0.25 272	0.25 242	0.25 328	0.26 300	0.25 321	0.25 292	0.26 339	0.25 293	0.25 331	0.25 298	0.25 327	0.25 295	0.25 322	0.26 279	0.26 294	0.26 308	0.25 330	0.26 295	0.25 305

AANet_RVC	1.26 660	0.31 226	4.99 788	5.93 778	0.20 300	0.25 291	0.20 291	0.25 292	0.20 299	0.23 278	0.19 298	0.25 298	0.20 304	0.25 295	0.20 294	5.66 794	4.76 788	0.26 308	0.30 429	0.24 289	0.27 350

SMOE	0.23 253	0.25 208	0.30 302	0.33 279	0.18 290	0.26 300	0.18 281	0.26 298	0.18 288	0.26 302	0.18 295	0.25 298	0.18 292	0.25 295	0.18 286	0.31 305	0.27 307	0.23 288	0.17 293	0.23 284	0.17 270

Select-FE	0.41 368	0.44 286	0.23 262	0.26 250	0.22 314	0.26 300	0.22 302	0.26 298	0.23 315	0.26 302	0.23 317	0.26 310	0.23 319	0.45 464	0.42 500	0.25 277	0.22 277	0.25 303	0.22 311	0.45 464	2.90 773

LoS	0.25 260	0.27 214	0.25 272	0.25 242	0.25 328	0.25 291	0.25 321	0.26 298	0.25 325	0.25 293	0.25 331	0.25 298	0.25 327	0.25 295	0.25 322	0.26 279	0.25 290	0.25 303	0.26 336	0.26 295	0.25 305
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEStereo_RVC	0.86 561	4.45 724	0.20 239	0.27 255	0.20 300	0.27 305	0.20 291	0.26 298	0.18 288	5.03 803	0.20 303	0.27 313	0.19 299	0.27 311	0.21 298	0.20 237	0.19 263	0.19 263	4.02 808	0.20 260	0.18 277

small-0shot	0.35 316	1.92 617	0.27 283	0.27 255	0.27 336	0.27 305	0.27 331	0.27 302	0.27 344	0.27 307	0.27 340	0.26 310	0.27 344	0.27 311	0.26 327	0.27 283	0.26 294	0.26 308	0.26 336	0.26 295	0.27 350

DLNR-FE	0.28 275	0.89 407	0.30 302	0.34 286	0.19 296	0.28 307	0.19 287	0.28 303	0.20 299	0.28 308	0.20 303	0.28 314	0.20 304	0.28 316	0.20 294	0.33 314	0.28 315	0.25 303	0.19 301	0.24 289	0.19 280

PAM	0.39 354	1.88 607	0.34 348	0.37 297	0.41 498	0.45 462	0.22 302	0.28 303	0.23 315	0.28 308	0.24 325	0.29 320	0.23 319	0.29 320	0.23 310	0.38 349	0.32 349	0.38 390	0.37 485	0.32 321	0.22 290

TorneroNet-64	0.45 422	0.27 214	0.30 302	0.58 449	0.27 336	0.70 547	0.30 365	0.28 303	0.73 603	0.73 560	0.28 348	0.71 559	0.66 569	0.75 561	0.27 330	0.27 283	0.29 329	0.37 382	0.75 610	0.28 304	0.30 402

SQANet	0.28 275	0.28 217	0.28 292	0.28 257	0.28 343	0.28 307	0.28 342	0.28 303	0.28 350	0.28 308	0.28 348	0.28 314	0.28 353	0.28 316	0.28 339	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.28 304	0.28 378

CFNet	1.37 665	5.27 751	0.19 229	5.49 775	0.19 296	0.28 307	0.19 287	0.28 303	0.19 296	0.28 308	0.19 298	0.28 314	4.35 801	0.28 316	0.19 290	0.23 260	0.17 239	0.23 288	4.21 810	4.81 787	0.17 270

MGW-Stereo-1	0.32 298	1.85 601	0.19 229	0.29 259	0.19 296	0.29 310	0.23 312	0.29 308	0.19 296	0.29 313	0.19 298	0.29 320	0.19 299	0.30 323	0.19 290	0.27 283	0.18 259	0.27 313	0.23 319	0.27 301	0.17 270

Weightmod	0.27 271	0.29 219	0.33 334	0.38 300	0.20 300	0.30 313	0.21 297	0.29 308	0.21 304	0.29 313	0.22 312	0.30 325	0.20 304	0.30 323	0.21 298	0.37 335	0.31 344	0.27 313	0.20 303	0.28 304	0.21 286

ssnet_v2	0.68 502	1.96 619	1.25 662	0.29 259	0.20 300	0.30 313	0.20 291	0.29 308	0.22 308	1.50 693	0.20 303	0.31 330	0.20 304	0.27 311	0.22 302	0.24 270	1.49 691	0.26 308	0.18 300	3.90 764	0.19 280

RAFT + AFF	0.31 289	0.45 295	0.34 348	0.39 310	0.28 343	0.38 357	0.33 434	0.29 308	0.31 421	0.30 316	0.30 378	0.29 320	0.27 344	0.29 320	0.30 365	0.28 289	0.29 329	0.29 323	0.29 411	0.27 301	0.32 419

SME	0.27 271	0.29 219	0.31 320	0.38 300	0.20 300	0.29 310	0.18 281	0.30 312	0.20 299	0.32 328	0.21 309	0.32 334	0.20 304	0.32 332	0.21 298	0.35 327	0.32 349	0.27 313	0.19 301	0.29 308	0.20 282

DStereoO	0.31 289	0.31 226	0.31 320	0.30 262	0.40 488	0.31 320	0.30 365	0.30 312	0.34 454	0.29 313	0.31 423	0.29 320	0.30 375	0.31 329	0.31 407	0.31 305	0.29 329	0.31 332	0.30 429	0.31 318	0.31 412

MultiAttention	0.30 281	0.30 223	0.30 302	0.30 262	0.30 368	0.30 313	0.30 365	0.30 312	0.30 375	0.30 316	0.30 378	0.30 325	0.30 375	0.30 323	0.30 365	0.30 299	0.30 339	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 402

MSAF-DinoV2	0.30 281	0.30 223	0.30 302	0.30 262	0.30 368	0.30 313	0.30 365	0.30 312	0.30 375	0.30 316	0.30 378	0.30 325	0.30 375	0.30 323	0.30 365	0.30 299	0.30 339	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 402

DLNR_Zeroshot_test	0.31 289	0.28 217	0.47 452	0.79 499	0.24 325	0.30 313	0.26 328	0.30 312	0.24 320	0.32 328	0.23 317	0.31 330	0.24 323	0.30 323	0.23 310	0.29 298	0.26 294	0.29 323	0.24 327	0.33 328	0.23 292

DANet	0.30 281	0.30 223	0.30 302	0.30 262	0.30 368	0.30 313	0.30 365	0.30 312	0.30 375	0.30 316	0.30 378	0.30 325	0.30 375	0.30 323	0.30 365	0.30 299	0.30 339	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 402
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GeoAtt-L (ZS)	0.27 271	0.29 219	0.27 283	0.33 279	0.21 311	0.33 332	0.22 302	0.31 318	0.23 315	0.30 316	0.21 309	0.32 334	0.24 323	0.29 320	0.22 302	0.33 314	0.23 284	0.30 325	0.22 311	0.30 312	0.21 286

DStereoSA	0.32 298	0.52 327	0.34 348	0.31 268	0.31 416	0.30 313	0.30 365	0.31 318	0.30 375	0.31 322	0.31 423	0.31 330	0.30 375	0.31 329	0.31 407	0.30 299	0.32 349	0.31 332	0.31 440	0.31 318	0.31 412

DEFOM-Stereo	0.68 502	3.11 689	1.40 680	1.63 650	0.25 328	0.31 320	0.25 321	0.31 318	0.28 350	0.31 322	0.29 363	0.29 320	0.27 344	0.31 329	0.28 339	1.59 677	1.47 690	0.30 325	0.29 411	0.30 312	0.28 378

DStereoFS	0.32 298	0.33 229	0.32 329	0.33 279	0.30 368	0.32 329	0.32 423	0.32 321	0.31 421	0.30 316	0.31 423	0.31 330	0.30 375	0.32 332	0.32 419	0.32 308	0.31 344	0.30 325	0.47 539	0.32 321	0.34 435

WCG-NET（raft）	0.32 298	1.24 535	0.24 269	0.32 275	0.24 325	0.32 329	0.23 312	0.32 321	0.24 320	0.32 328	0.24 325	0.32 334	0.24 323	0.32 332	0.24 314	0.30 299	0.23 284	0.30 325	0.23 319	0.30 312	0.23 292

tt1	0.31 289	0.93 422	0.24 269	0.33 279	0.23 320	0.31 320	0.24 319	0.32 321	0.24 320	0.32 328	0.23 317	0.32 334	0.25 327	0.32 332	0.24 314	0.27 283	0.26 294	0.27 313	0.26 336	0.27 301	0.27 350

iResNet_ROB	0.28 275	0.32 228	0.24 269	0.32 275	0.25 328	0.32 329	0.24 319	0.32 321	0.24 320	0.33 333	0.24 325	0.35 346	0.24 323	0.33 340	0.24 314	0.31 305	0.24 289	0.32 335	0.24 327	0.32 321	0.24 303

xxxxx1	0.31 289	0.91 413	0.23 262	0.31 268	0.23 320	0.31 320	0.23 312	0.33 325	0.25 325	0.31 322	0.24 325	0.33 339	0.25 327	0.32 332	0.24 314	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 350

tt_ll	0.31 289	0.91 413	0.23 262	0.31 268	0.23 320	0.31 320	0.23 312	0.33 325	0.25 325	0.31 322	0.24 325	0.33 339	0.25 327	0.32 332	0.24 314	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 350

ff	0.31 289	0.91 413	0.23 262	0.31 268	0.23 320	0.31 320	0.23 312	0.33 325	0.25 325	0.31 322	0.24 325	0.33 339	0.25 327	0.32 332	0.24 314	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 350

FE-Mocha	0.35 316	0.71 368	0.40 412	0.47 371	0.27 336	0.34 333	0.27 331	0.34 328	0.26 339	0.34 336	0.26 336	0.34 344	0.27 344	0.34 341	0.27 330	0.44 394	0.41 439	0.33 342	0.29 411	0.32 321	0.29 387

H2IRNET	0.34 305	0.34 230	0.34 348	0.34 286	0.34 455	0.34 333	0.34 449	0.34 328	0.34 454	0.34 336	0.34 450	0.34 344	0.34 453	0.34 341	0.34 446	0.34 319	0.34 391	0.34 352	0.34 463	0.34 333	0.34 435

DN-CSS_ROB	0.31 289	0.35 232	0.28 292	0.35 290	0.28 343	0.34 333	0.27 331	0.34 328	0.25 325	0.35 340	0.27 340	0.36 351	0.26 337	0.34 341	0.28 339	0.35 327	0.28 315	0.34 352	0.28 396	0.34 333	0.27 350

CES	0.39 354	0.47 304	0.36 361	0.36 294	0.37 470	0.45 462	0.35 454	0.35 331	0.40 491	0.36 344	0.44 513	0.47 478	0.36 464	0.44 445	0.36 454	0.37 335	0.39 424	0.44 484	0.35 476	0.37 362	0.36 449

FENet	0.54 466	1.52 554	1.19 608	1.41 636	0.23 320	0.35 337	0.23 312	0.35 331	0.23 315	0.34 336	0.23 317	0.35 346	0.23 319	0.35 344	0.23 310	1.40 666	1.07 597	0.32 335	0.23 319	0.33 328	0.23 292

MLCV	0.31 289	0.35 232	0.27 283	0.35 290	0.28 343	0.35 337	0.27 331	0.35 331	0.28 350	0.36 344	0.27 340	0.35 346	0.27 344	0.35 344	0.27 330	0.34 319	0.27 307	0.34 352	0.27 375	0.34 333	0.27 350

ETE_ROB	0.35 316	0.35 232	0.35 359	0.35 290	0.35 459	0.35 337	0.35 454	0.35 331	0.35 458	0.35 340	0.35 459	0.35 346	0.35 460	0.35 344	0.35 450	0.35 327	0.35 398	0.35 368	0.35 476	0.35 346	0.35 446

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 340	0.35 232	0.56 493	0.63 460	0.29 356	0.36 341	0.29 357	0.36 335	0.29 360	0.39 360	0.29 363	0.36 351	0.29 365	0.36 350	0.29 355	0.62 498	0.57 510	0.35 368	0.29 411	0.36 357	0.29 387

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 340	0.35 232	0.56 493	0.63 460	0.28 343	0.36 341	0.28 342	0.36 335	0.28 350	0.36 344	0.28 348	0.36 351	0.28 353	0.36 350	0.28 339	0.62 498	0.57 510	0.35 368	0.28 396	0.35 346	0.28 378

EKT-Stereo	0.37 334	0.40 256	0.44 436	1.07 547	0.29 356	0.34 333	0.31 413	0.36 335	0.29 360	0.38 353	0.31 423	0.37 362	0.30 375	0.36 350	0.29 355	0.34 319	0.28 315	0.39 434	0.30 429	0.37 362	0.30 402

CASnet	0.35 316	0.51 325	0.44 436	0.32 275	0.31 416	0.24 281	0.34 449	0.36 335	0.25 325	0.31 322	0.37 471	0.30 325	0.33 446	0.25 295	0.45 509	0.37 335	0.37 409	0.33 342	0.35 476	0.34 333	0.37 455
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 298	0.36 238	0.27 283	0.36 294	0.27 336	0.36 341	0.27 331	0.36 335	0.27 344	0.36 344	0.27 340	0.36 351	0.27 344	0.36 350	0.28 339	0.36 332	0.28 315	0.36 378	0.28 396	0.36 357	0.28 378

IGEV-Stereo	0.35 316	0.44 286	0.45 438	0.49 383	0.30 368	0.37 350	0.30 365	0.36 335	0.30 375	0.36 344	0.29 363	0.36 351	0.29 365	0.36 350	0.30 365	0.46 436	0.39 424	0.32 335	0.24 327	0.32 321	0.25 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HGLStereo	0.28 275	0.29 219	0.22 256	0.36 294	0.22 314	0.36 341	0.21 297	0.36 335	0.21 304	0.42 398	0.21 309	0.36 351	0.22 313	0.36 350	0.21 298	0.34 319	0.21 270	0.34 352	0.21 308	0.34 333	0.21 286

DMCA	0.36 324	0.38 245	0.37 366	0.35 290	0.35 459	0.36 341	0.36 461	0.36 335	0.35 458	0.35 340	0.37 471	0.36 351	0.36 464	0.35 344	0.36 454	0.36 332	0.36 404	0.35 368	0.36 482	0.36 357	0.36 449

GeoVLM	0.36 324	0.38 245	0.27 283	0.46 364	0.28 343	0.35 337	0.28 342	0.37 343	0.27 344	0.35 340	0.28 348	0.36 351	0.38 473	0.35 344	0.28 339	1.08 587	0.26 294	0.33 342	0.27 375	0.34 333	0.33 428

Monster-pub-eth3d	0.45 422	0.57 344	0.60 503	0.39 310	0.28 343	0.37 350	0.28 342	0.37 343	0.30 375	0.39 360	0.29 363	0.39 370	0.30 375	0.92 592	0.27 330	1.42 667	0.28 315	0.34 352	0.28 396	0.37 362	0.53 531

Monster-pub-mixall	0.44 399	0.56 341	0.60 503	0.38 300	0.27 336	0.37 350	0.27 331	0.37 343	0.29 360	0.38 353	0.27 340	0.38 365	0.29 365	0.85 580	0.27 330	1.46 670	0.26 294	0.34 352	0.26 336	0.36 357	0.53 531

Replicate-Monster	0.45 422	0.57 344	0.60 503	0.40 323	0.29 356	0.37 350	0.27 331	0.37 343	0.30 375	0.40 367	0.31 423	0.40 380	0.30 375	0.99 600	0.27 330	1.36 663	0.31 344	0.34 352	0.30 429	0.36 357	0.54 534

model_zeroshot	0.27 271	0.20 180	0.27 283	0.33 279	0.21 311	0.37 350	0.22 302	0.37 343	0.24 320	0.26 302	0.27 340	0.33 339	0.21 312	0.25 295	0.27 330	0.32 308	0.20 265	0.34 352	0.23 319	0.25 292	0.26 311

RSM	0.36 324	0.36 238	0.43 434	0.37 297	0.42 508	0.49 488	0.42 505	0.37 343	0.28 350	0.36 344	0.29 363	0.36 351	0.30 375	0.37 358	0.28 339	0.34 319	0.31 344	0.34 352	0.35 476	0.40 438	0.29 387

MyStereo04	0.56 473	3.72 705	0.59 499	0.49 383	0.41 498	0.36 341	0.32 423	0.37 343	0.31 421	0.34 336	0.46 522	0.35 346	0.32 434	0.35 344	0.33 431	0.49 451	0.45 463	0.34 352	0.32 448	0.35 346	0.43 492

Venus	0.38 340	0.38 245	0.38 368	0.38 300	0.38 477	0.37 350	0.38 474	0.37 343	0.37 471	0.41 384	0.37 471	0.39 370	0.37 469	0.38 362	0.38 467	0.37 335	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.37 362	0.38 462

XPNet_ROB	0.37 334	0.37 241	0.37 366	0.37 297	0.37 470	0.37 350	0.37 467	0.37 343	0.37 471	0.37 351	0.37 471	0.37 362	0.37 469	0.37 358	0.37 464	0.37 335	0.37 409	0.37 382	0.37 485	0.37 362	0.37 455

PStereo	0.32 298	0.36 238	0.28 292	0.38 300	0.29 356	0.36 341	0.27 331	0.38 352	0.27 344	0.38 353	0.28 348	0.36 351	0.27 344	0.36 350	0.28 339	0.32 308	0.27 307	0.33 342	0.27 375	0.33 328	0.27 350

WAO-8	0.38 340	0.38 245	0.38 368	0.38 300	0.38 477	0.38 357	0.38 474	0.38 352	0.38 475	0.38 353	0.38 476	0.38 365	0.38 473	0.38 362	0.38 467	0.38 349	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.38 375	0.38 462

WAO-7	0.38 340	0.38 245	0.38 368	0.38 300	0.38 477	0.38 357	0.38 474	0.38 352	0.38 475	0.38 353	0.38 476	0.38 365	0.38 473	0.38 362	0.38 467	0.38 349	0.38 417	0.38 390	0.38 499	0.38 375	0.38 462

HanzoNet	0.39 354	0.38 245	0.40 412	0.39 310	0.41 498	0.38 357	0.38 474	0.38 352	0.38 475	0.39 360	0.39 486	0.38 365	0.38 473	0.39 370	0.40 484	0.38 349	0.38 417	0.40 447	0.38 499	0.38 375	0.40 473

IMH	0.38 340	0.38 245	0.38 368	0.38 300	0.38 477	0.38 357	0.38 474	0.38 352	0.38 475	0.42 398	0.38 476	0.40 380	0.38 473	0.38 362	0.38 467	0.38 349	0.38 417	0.39 434	0.38 499	0.38 375	0.38 462

NBS	0.39 354	0.68 362	0.36 361	0.38 300	0.36 465	0.38 357	0.39 489	0.39 357	0.39 488	0.37 351	0.35 459	0.37 362	0.38 473	0.37 358	0.38 467	0.39 362	0.36 404	0.36 378	0.39 503	0.38 375	0.38 462

Anonymus	0.47 439	0.73 371	0.46 444	0.43 355	0.54 553	0.53 515	0.27 331	0.39 357	0.35 458	0.33 333	0.40 489	0.33 339	0.38 473	0.53 517	0.54 543	0.56 480	0.36 404	0.49 516	0.53 555	0.66 527	0.54 534

BStereo	0.22 246	0.23 193	0.20 239	0.24 235	0.20 300	0.23 278	0.33 434	0.39 357	0.17 281	0.23 278	0.17 278	0.23 285	0.16 268	0.24 286	0.17 273	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.20 303	0.22 272	0.16 252

Anonymus123	0.22 246	0.23 193	0.20 239	0.24 235	0.20 300	0.23 278	0.33 434	0.39 357	0.17 281	0.23 278	0.17 278	0.23 285	0.16 268	0.24 286	0.17 273	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.20 303	0.22 272	0.16 252

LG-Stereo_L2	0.34 305	0.37 241	0.38 368	0.47 371	0.28 343	0.39 364	0.28 342	0.39 357	0.28 350	0.39 360	0.28 348	0.39 370	0.28 353	0.38 362	0.28 339	0.42 392	0.35 398	0.36 378	0.26 336	0.35 346	0.26 311

1test111	0.37 334	1.02 453	0.30 302	0.39 310	0.29 356	0.40 366	0.28 342	0.39 357	0.29 360	0.39 360	0.29 363	0.39 370	0.28 353	0.40 373	0.29 355	0.33 314	0.32 349	0.33 342	0.31 440	0.32 321	0.31 412

cc1	0.37 334	1.02 453	0.30 302	0.39 310	0.29 356	0.40 366	0.28 342	0.39 357	0.29 360	0.39 360	0.29 363	0.39 370	0.28 353	0.40 373	0.29 355	0.33 314	0.32 349	0.33 342	0.31 440	0.32 321	0.31 412

IER	0.88 566	7.04 770	2.23 747	2.75 705	0.28 343	0.43 413	0.25 321	0.39 357	0.25 325	0.41 384	0.27 340	0.39 370	0.25 327	0.40 373	0.28 339	0.37 335	0.28 315	0.37 382	0.25 330	0.37 362	0.25 305

DISCO	1.11 604	0.39 252	5.28 790	0.39 310	0.20 300	0.39 364	0.27 331	0.39 357	0.22 308	0.38 353	0.20 303	0.38 365	0.20 304	6.95 814	0.22 302	0.30 299	0.21 270	0.27 313	0.21 308	5.25 796	0.21 286

test410_97500	0.41 368	0.89 407	0.31 320	0.40 323	0.31 416	0.40 366	0.31 413	0.40 366	0.31 421	0.61 536	0.53 551	0.40 380	0.31 427	0.40 373	0.31 407	0.58 483	0.47 473	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.29 387

test410	0.66 494	5.69 762	0.31 320	0.40 323	0.31 416	0.41 385	0.31 413	0.40 366	0.31 421	0.62 540	0.55 554	0.40 380	0.31 427	0.40 373	0.31 407	0.59 486	0.47 473	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.30 402

SCION-M(vits-remse)	0.34 305	0.79 385	0.30 302	0.33 279	0.28 343	0.40 366	0.28 342	0.40 366	0.28 350	0.40 367	0.28 348	0.39 370	0.28 353	0.40 373	0.28 339	0.23 260	0.21 270	0.35 368	0.27 375	0.35 346	0.27 350

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 305	0.98 429	0.30 302	0.33 279	0.18 290	0.21 264	0.28 342	0.40 366	0.28 350	0.40 367	0.28 348	0.39 370	0.28 353	0.40 373	0.28 339	0.37 335	0.29 329	0.35 368	0.27 375	0.35 346	0.27 350

GIP-stereo	0.36 324	0.49 312	0.39 379	0.48 377	0.32 430	0.41 385	0.28 342	0.40 366	0.30 375	0.41 384	0.28 348	0.40 380	0.28 353	0.42 407	0.28 339	0.45 424	0.32 349	0.38 390	0.30 429	0.37 362	0.27 350

DCVSM-stereo	0.36 324	1.89 608	0.22 256	0.40 323	0.22 314	0.40 366	0.22 302	0.40 366	0.22 308	0.40 367	0.22 312	0.40 380	0.22 313	0.40 373	0.22 302	0.28 289	0.21 270	0.28 318	0.21 308	0.28 304	0.20 282

IGEV++	0.34 305	0.43 283	0.30 302	0.40 323	0.29 356	0.40 366	0.29 357	0.40 366	0.29 360	0.40 367	0.29 363	0.40 380	0.29 365	0.40 373	0.30 365	0.38 349	0.29 329	0.37 382	0.29 411	0.37 362	0.29 387

ACVNet-DCA	0.37 334	1.00 439	0.30 302	0.40 323	0.29 356	0.40 366	0.29 357	0.40 366	0.29 360	0.40 367	0.29 363	0.40 380	0.29 365	0.39 370	0.28 339	0.33 314	0.32 349	0.33 342	0.32 448	0.33 328	0.32 419

xx1	0.38 340	1.03 455	0.31 320	0.40 323	0.31 416	0.41 385	0.28 342	0.40 366	0.29 360	0.40 367	0.29 363	0.40 380	0.29 365	0.40 373	0.29 355	0.34 319	0.33 362	0.34 352	0.32 448	0.34 333	0.32 419

LL-Strereo2	0.48 445	1.73 568	0.51 480	0.59 452	0.34 455	0.42 406	0.33 434	0.40 366	0.31 421	0.42 398	0.33 442	0.42 413	0.31 427	0.44 445	0.39 481	0.60 489	0.51 495	0.44 484	0.33 459	0.44 459	0.33 428

knoymous	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 488	0.40 366	0.40 490	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 489	0.40 380	0.40 486	0.40 373	0.40 484	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 473

anonymousa	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 488	0.40 366	0.40 490	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 489	0.40 380	0.40 486	0.40 373	0.40 484	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 473

riskmin	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 488	0.40 366	0.40 490	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 489	0.40 380	0.40 486	0.40 373	0.40 484	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 473

Anonymous_2	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 488	0.40 366	0.40 490	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 489	0.40 380	0.40 486	0.40 373	0.40 484	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 473

Anonymous_1	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 488	0.40 366	0.40 490	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 489	0.40 380	0.40 486	0.40 373	0.40 484	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 473

NINENet	0.69 505	3.87 711	1.20 611	1.98 664	0.05 126	0.40 366	0.04 109	0.40 366	0.05 131	0.41 384	0.04 116	0.41 395	0.05 124	0.40 373	0.05 121	1.79 684	1.56 697	0.34 352	0.22 311	0.34 333	0.23 292

iRaft-Stereo_5w	0.34 305	0.42 281	0.31 320	0.39 310	0.30 368	0.38 357	0.30 365	0.40 366	0.29 360	0.40 367	0.37 471	0.41 395	0.34 453	0.38 362	0.30 365	0.34 319	0.27 307	0.34 352	0.26 336	0.34 333	0.26 311

AdaStereo	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 488	0.40 366	0.40 490	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 489	0.40 380	0.40 486	0.40 373	0.40 484	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 473
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.
StereoDRNet-Refined	0.33 304	0.39 252	0.26 279	0.39 310	0.26 335	0.40 366	0.26 328	0.40 366	0.26 339	0.39 360	0.26 336	0.39 370	0.26 337	0.39 370	0.26 327	0.37 335	0.25 290	0.37 382	0.25 330	0.37 362	0.37 455
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GeoAtt-pt-S (ZS)	0.30 281	0.35 232	0.26 279	0.38 300	0.27 336	0.36 341	0.23 312	0.41 385	0.23 315	0.36 344	0.23 317	0.36 351	0.23 319	0.36 350	0.23 310	0.37 335	0.25 290	0.35 368	0.22 311	0.35 346	0.23 292

DDF-Stereo	0.43 386	1.15 474	0.57 497	0.53 436	0.32 430	0.41 385	0.32 423	0.41 385	0.32 433	0.41 384	0.32 433	0.41 395	0.32 434	0.40 373	0.32 419	0.52 466	0.50 490	0.38 390	0.31 440	0.39 424	0.31 412

Zero-FE251	0.36 324	0.40 256	0.28 292	0.41 338	0.28 343	0.41 385	0.28 342	0.41 385	0.28 350	0.41 384	0.28 348	0.41 395	0.28 353	0.42 407	0.30 365	0.37 335	0.26 294	0.37 382	0.27 375	0.45 464	0.56 545

RAFT-Test	0.36 324	0.37 241	0.33 334	0.41 338	0.32 430	0.41 385	0.32 423	0.41 385	0.32 433	0.41 384	0.32 433	0.41 395	0.32 434	0.41 393	0.33 431	0.37 335	0.29 329	0.37 382	0.29 411	0.38 375	0.31 412

BUS	0.83 549	1.91 611	0.92 579	4.48 751	0.02 22	0.40 366	0.04 109	0.41 385	0.02 28	0.48 475	0.03 62	0.41 395	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 698	4.19 784	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 350

CRFU-Net	0.65 492	1.67 560	1.22 658	1.96 663	0.27 336	0.41 385	0.27 331	0.41 385	0.27 344	0.40 367	0.26 336	0.41 395	0.27 344	0.40 373	0.27 330	1.80 685	1.62 705	0.34 352	0.23 319	0.33 328	0.23 292

BSDual-CNN	0.81 540	1.91 611	0.92 579	4.48 751	0.02 22	0.42 406	0.06 150	0.41 385	0.02 28	0.48 475	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 698	4.19 784	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 350

hknet	1.10 602	1.85 601	3.49 776	4.48 751	0.02 22	0.42 406	0.06 150	0.41 385	0.02 28	0.48 475	0.03 62	0.41 395	0.03 59	0.42 407	0.03 58	4.39 770	4.19 784	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 350

iRaft-Stereo_20w	0.34 305	0.41 269	0.31 320	0.39 310	0.29 356	0.40 366	0.32 423	0.41 385	0.32 433	0.38 353	0.30 378	0.39 370	0.30 375	0.38 362	0.32 419	0.35 327	0.27 307	0.34 352	0.27 375	0.34 333	0.29 387

GMOStereo	0.37 334	0.45 295	0.23 262	0.30 262	0.37 470	0.41 385	0.36 461	0.41 385	0.35 458	0.43 405	0.36 464	0.41 395	0.40 486	0.41 393	0.36 454	0.34 319	0.22 277	0.47 503	0.37 485	0.39 424	0.33 428

error version	0.93 576	4.47 725	2.35 750	1.99 665	0.37 470	0.41 385	0.36 461	0.41 385	0.35 458	0.43 405	0.36 464	0.41 395	0.40 486	0.41 393	0.36 454	1.87 688	2.16 750	0.47 503	0.37 485	0.39 424	0.33 428

test_1	0.93 576	4.47 725	2.35 750	1.99 665	0.37 470	0.41 385	0.36 461	0.41 385	0.35 458	0.43 405	0.36 464	0.41 395	0.40 486	0.41 393	0.36 454	1.87 688	2.16 750	0.47 503	0.37 485	0.39 424	0.33 428

GwcNet-ADL	0.41 368	0.41 269	0.41 426	0.41 338	0.41 498	0.41 385	0.41 499	0.41 385	0.41 501	0.41 384	0.41 497	0.41 395	0.41 498	0.41 393	0.41 492	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 482

PSMNet-ADL	0.41 368	0.41 269	0.41 426	0.41 338	0.41 498	0.41 385	0.41 499	0.41 385	0.41 501	0.41 384	0.41 497	0.41 395	0.41 498	0.41 393	0.41 492	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 482

GANet-ADL	0.41 368	0.41 269	0.41 426	0.41 338	0.41 498	0.41 385	0.41 499	0.41 385	0.41 501	0.41 384	0.41 497	0.41 395	0.41 498	0.41 393	0.41 492	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 482

ADLNet2	0.41 368	0.41 269	0.41 426	0.41 338	0.41 498	0.41 385	0.41 499	0.41 385	0.41 501	0.41 384	0.41 497	0.41 395	0.41 498	0.41 393	0.41 492	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 482

ADLNet	0.41 368	0.41 269	0.41 426	0.41 338	0.41 498	0.41 385	0.41 499	0.41 385	0.41 501	0.41 384	0.41 497	0.41 395	0.41 498	0.41 393	0.41 492	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 482

DGSMNet	0.34 305	0.41 269	0.27 283	0.41 338	0.28 343	0.41 385	0.28 342	0.41 385	0.27 344	0.41 384	0.27 340	0.42 413	0.27 344	0.41 393	0.28 339	0.40 370	0.29 329	0.40 447	0.28 396	0.40 438	0.27 350

Gwc-CoAtRS	0.41 368	1.49 553	0.32 329	0.42 348	0.32 430	0.41 385	0.32 423	0.41 385	0.33 443	0.41 384	0.32 433	0.41 395	0.32 434	0.41 393	0.32 419	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.40 438	0.28 378

testmc14	2.43 747	10.48 795	8.02 805	8.93 796	0.31 416	0.44 448	0.30 365	0.42 404	0.30 375	0.42 398	0.30 378	0.42 413	0.30 375	0.42 407	0.30 365	8.88 813	6.99 803	0.41 465	0.28 396	0.39 424	0.28 378

MCSU-Stereo	2.48 750	10.56 796	8.50 807	9.47 800	0.31 416	0.43 413	0.30 365	0.42 404	0.30 375	0.42 398	0.30 378	0.42 413	0.30 375	0.41 393	0.30 365	8.86 812	6.93 802	0.40 447	0.29 411	0.39 424	0.28 378

HiDET	0.38 340	0.44 286	0.30 302	0.42 348	0.30 368	0.42 406	0.30 365	0.42 404	0.30 375	0.44 444	0.30 378	0.42 413	0.30 375	0.42 407	0.68 573	0.37 335	0.32 349	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.29 387

LCMNet	0.38 340	0.44 286	0.30 302	0.42 348	0.30 368	0.42 406	0.30 365	0.42 404	0.30 375	0.45 456	0.30 378	0.42 413	0.30 375	0.42 407	0.69 581	0.37 335	0.32 349	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.29 387

HART	0.38 340	0.45 295	0.34 348	0.42 348	0.33 443	0.41 385	0.34 449	0.42 404	0.33 443	0.43 405	0.34 450	0.42 413	0.34 453	0.41 393	0.38 467	0.40 370	0.32 349	0.42 481	0.32 448	0.40 438	0.32 419

RAFT-Stereo-weight	0.45 422	1.90 610	0.34 348	0.42 348	0.36 465	0.43 413	0.35 454	0.42 404	0.34 454	0.42 398	0.34 450	0.44 458	0.34 453	0.41 393	0.34 446	0.38 349	0.32 349	0.38 390	0.32 448	0.38 375	0.33 428

GES	0.66 494	2.34 649	0.29 298	0.41 338	0.29 356	0.41 385	0.29 357	0.42 404	0.29 360	0.40 367	0.41 497	0.41 395	0.30 375	0.51 509	0.29 355	0.32 308	0.29 329	0.32 335	2.46 779	2.49 741	0.30 402

FCDSN-DC	0.41 368	0.59 349	0.64 518	0.54 439	0.33 443	0.50 497	0.37 467	0.42 404	0.40 491	0.61 536	0.43 511	0.50 506	0.49 535	0.38 362	0.32 419	0.28 289	0.23 284	0.26 308	0.22 311	0.35 346	0.28 378
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GCAP-Stereo-w-DA	0.60 476	5.10 738	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.44 445	0.30 365	0.44 394	0.37 409	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

TestStereo_HL3	2.76 761	0.41 269	11.46 811	14.11 809	0.30 368	0.45 462	0.29 357	0.43 412	0.29 360	0.43 405	0.29 363	0.43 422	0.28 353	0.44 445	0.30 365	13.57 818	10.32 816	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 350

TestStereo_HL2	2.73 758	0.41 269	11.06 808	14.13 810	0.30 368	0.44 448	0.28 342	0.43 412	0.29 360	0.43 405	0.28 348	0.43 422	0.29 365	0.43 414	0.28 339	13.51 817	10.37 817	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 350

GGDA	2.76 761	0.41 269	11.34 810	14.28 811	0.30 368	0.44 448	0.29 357	0.43 412	0.29 360	0.43 405	0.28 348	0.43 422	0.28 353	0.43 414	0.29 355	13.45 816	10.57 818	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 350

TestStereo-Hl	2.78 763	0.42 281	11.23 809	14.38 812	0.30 368	0.44 448	0.30 365	0.43 412	0.28 350	0.43 405	0.29 363	0.44 458	0.29 365	0.44 445	0.29 355	13.64 819	10.73 819	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 350

canet-new	0.44 399	1.82 592	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.44 445	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

bcnet-new	0.44 399	1.81 585	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

LWStereo	0.44 399	1.82 592	0.38 368	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

LMStereo	0.44 399	1.80 580	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.45 424	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

CR7Stereo	0.44 399	1.81 585	0.39 379	0.50 420	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.45 424	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

ARStereo	0.44 399	1.80 580	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

ARStereo-new	0.44 399	1.80 580	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

FCBStereo	0.44 399	1.79 579	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

PSGStereo	0.44 399	1.78 575	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 386	1.76 570	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.31 407	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.26 311

CHEStereo	0.44 399	1.78 575	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

TOTStereo	0.44 399	1.81 585	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 399	1.83 595	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

ACMStereo	0.60 476	5.12 739	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.44 445	0.30 365	0.44 394	0.37 409	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

KABStereo	0.43 386	1.76 570	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

KMOStereo	0.43 386	1.80 580	0.38 368	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 399	1.81 585	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 386	1.77 572	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 386	1.78 575	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 399	1.85 601	0.38 368	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 386	1.77 572	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 399	1.86 605	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 399	1.80 580	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.44 448	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.44 445	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 399	1.82 592	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 386	1.77 572	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 399	1.83 595	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.36 404	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 368	1.06 462	0.40 412	0.51 431	0.31 416	0.44 448	0.30 365	0.43 412	0.32 433	0.44 444	0.30 378	0.56 531	0.30 375	0.44 445	0.31 407	0.45 424	0.34 391	0.39 434	0.27 375	0.40 438	0.27 350

MonSter++	0.38 340	0.44 286	0.31 320	0.43 355	0.30 368	0.43 413	0.31 413	0.43 412	0.31 421	0.45 456	0.31 423	0.43 422	0.31 427	0.43 414	0.69 581	0.38 349	0.33 362	0.40 447	0.30 429	0.38 375	0.30 402

CSFM-Stereo	0.38 340	0.44 286	0.30 302	0.42 348	0.30 368	0.42 406	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.44 444	0.30 378	0.42 413	0.30 375	0.42 407	0.73 595	0.37 335	0.32 349	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.30 402

GCAP-BAT	0.41 368	1.30 539	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.44 444	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.44 394	0.34 391	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

test_for_model	0.35 316	0.39 252	0.30 302	0.43 355	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.44 445	0.31 407	0.38 349	0.26 294	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

GCAPDPT-zeroshot	0.36 324	0.40 256	0.30 302	0.43 355	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.43 412	0.31 421	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.44 445	0.31 407	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.26 311

RCA-Stereo	0.51 459	3.22 693	0.34 348	0.44 359	0.34 455	0.44 448	0.34 449	0.43 412	0.34 454	0.43 405	0.34 450	0.44 458	0.33 446	0.43 414	0.33 431	0.38 349	0.29 329	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.29 387

UCFNet_RVC	2.75 760	10.06 792	0.29 298	10.31 806	0.29 356	0.42 406	0.29 357	0.43 412	0.29 360	0.42 398	0.29 363	0.42 413	9.87 818	0.43 414	0.29 355	0.36 332	9.84 814	0.36 378	0.26 336	9.77 817	0.26 311

BARStereo	0.44 399	1.78 575	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.44 451	0.30 375	0.44 444	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.45 424	0.34 391	0.39 434	0.26 336	0.38 375	0.26 311

MUNStereo	0.44 399	1.81 585	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.44 448	0.30 365	0.44 451	0.30 375	0.44 444	0.30 378	0.44 458	0.30 375	0.44 445	0.30 365	0.45 424	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 311

RMAStereo	0.45 422	1.81 585	0.40 412	0.50 420	0.31 416	0.44 448	0.31 413	0.44 451	0.31 421	0.44 444	0.31 423	0.44 458	0.32 434	0.44 445	0.31 407	0.46 436	0.35 398	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.27 350

ATMStereo	0.46 431	1.99 620	0.40 412	0.51 431	0.31 416	0.44 448	0.31 413	0.44 451	0.31 421	0.44 444	0.31 423	0.44 458	0.31 427	0.44 445	0.32 419	0.47 443	0.35 398	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.27 350

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 368	1.09 465	0.40 412	0.52 434	0.31 416	0.44 448	0.31 413	0.44 451	0.31 421	0.44 444	0.31 423	0.44 458	0.31 427	0.44 445	0.31 407	0.46 436	0.35 398	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.28 378

gcap_with_dpt	0.35 316	0.39 252	0.30 302	0.44 359	0.31 416	0.44 448	0.31 413	0.44 451	0.31 421	0.44 444	0.30 378	0.44 458	0.30 375	0.44 445	0.30 365	0.38 349	0.26 294	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.27 350

gcap-zeroshot	0.36 324	0.40 256	0.34 348	0.44 359	0.31 416	0.44 448	0.31 413	0.44 451	0.32 433	0.44 444	0.32 433	0.44 458	0.32 434	0.44 445	0.31 407	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.27 350

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 360	1.09 465	0.39 379	0.49 383	0.30 368	0.43 413	0.30 365	0.44 451	0.30 375	0.43 405	0.30 378	0.43 422	0.30 375	0.43 414	0.30 365	0.45 424	0.34 391	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.27 350

testlalala	0.36 324	0.40 256	0.34 348	0.44 359	0.31 416	0.44 448	0.31 413	0.44 451	0.32 433	0.44 444	0.32 433	0.44 458	0.32 434	0.44 445	0.31 407	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.27 350

water-stereo	0.41 368	0.84 395	0.46 444	0.50 420	0.33 443	0.45 462	0.33 434	0.45 460	0.32 433	0.45 456	0.32 433	0.45 468	0.32 434	0.45 464	0.32 419	0.44 394	0.41 439	0.39 434	0.31 440	0.39 424	0.32 419

GREAT-IGEV	0.38 340	0.43 283	0.36 361	0.48 377	0.32 430	0.45 462	0.32 423	0.45 460	0.32 433	0.45 456	0.32 433	0.45 468	0.32 434	0.45 464	0.32 419	0.44 394	0.33 362	0.41 465	0.29 411	0.41 449	0.29 387
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
mms	0.40 360	0.45 295	0.35 359	0.48 377	0.36 465	0.47 474	0.34 449	0.45 460	0.38 475	0.47 468	0.33 442	0.45 468	0.32 434	0.45 464	0.32 419	0.39 362	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.39 424	0.39 469

fffy	0.38 340	0.43 283	0.33 334	0.46 364	0.33 443	0.45 462	0.32 423	0.45 460	0.32 433	0.45 456	0.32 433	0.45 468	0.33 446	0.45 464	0.32 419	0.38 349	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.37 362	0.36 449

DVStereo	0.43 386	0.86 399	0.48 460	0.50 420	0.33 443	0.46 469	0.33 434	0.46 464	0.33 443	0.46 462	0.33 442	0.47 478	0.33 446	0.47 473	0.34 446	0.45 424	0.42 449	0.40 447	0.33 459	0.47 483	0.38 462

otaku	0.46 431	0.46 299	0.46 444	0.46 364	0.46 520	0.46 469	0.46 519	0.46 464	0.46 519	0.46 462	0.46 522	0.46 472	0.46 519	0.46 469	0.46 513	0.46 436	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 500

Ntro	0.47 439	0.47 304	0.46 444	0.46 364	0.46 520	0.47 474	0.47 525	0.46 464	0.47 525	0.46 462	0.46 522	0.47 478	0.46 519	0.47 473	0.47 521	0.47 443	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 500

Dean	0.46 431	0.46 299	0.46 444	0.46 364	0.46 520	0.46 469	0.46 519	0.46 464	0.46 519	0.47 468	0.46 522	0.46 472	0.46 519	0.46 469	0.46 513	0.46 436	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 500

ACVNet_1	0.46 431	0.47 304	0.46 444	0.46 364	0.46 520	0.46 469	0.46 519	0.46 464	0.47 525	0.46 462	0.46 522	0.46 472	0.46 519	0.46 469	0.46 513	0.46 436	0.46 465	0.47 503	0.46 532	0.46 469	0.46 500

ACVNet-4b	0.46 431	0.46 299	0.46 444	0.46 364	0.46 520	0.46 469	0.46 519	0.46 464	0.46 519	0.46 462	0.46 522	0.46 472	0.46 519	0.47 473	0.46 513	0.46 436	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 500

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 451	0.98 429	0.64 518	0.84 508	0.46 520	0.45 462	0.35 454	0.47 470	0.47 525	0.45 456	0.34 450	0.46 472	0.48 529	0.46 469	0.35 450	0.39 362	0.71 557	0.39 434	0.35 476	0.41 449	0.41 482

HaxPig	0.47 439	0.47 304	0.47 452	0.49 383	0.47 528	0.47 474	0.47 525	0.47 470	0.47 525	0.47 468	0.47 531	0.47 478	0.47 528	0.47 473	0.47 521	0.47 443	0.47 473	0.47 503	0.47 539	0.47 483	0.48 510

UNDER WATER	0.47 439	0.47 304	0.47 452	0.47 371	0.47 528	0.47 474	0.47 525	0.47 470	0.47 525	0.47 468	0.47 531	0.47 478	0.46 519	0.47 473	0.47 521	0.47 443	0.47 473	0.47 503	0.46 532	0.47 483	0.47 508

LVE	0.47 439	0.47 304	0.47 452	0.47 371	0.49 536	0.47 474	0.47 525	0.47 470	0.49 534	0.47 468	0.47 531	0.47 478	0.46 519	0.47 473	0.47 521	0.47 443	0.47 473	0.48 511	0.47 539	0.47 483	0.47 508

rgla	0.45 422	0.54 335	0.33 334	0.67 472	0.32 430	0.48 479	0.33 434	0.48 474	0.33 443	0.48 475	0.94 628	0.48 485	0.33 446	0.47 473	0.33 431	0.45 424	0.52 499	0.53 534	0.31 440	0.45 464	0.32 419

416test1013	0.49 451	0.80 388	0.33 334	0.67 472	0.33 443	0.48 479	0.41 499	0.48 474	0.39 488	0.48 475	0.93 627	0.52 518	0.32 434	0.52 514	0.38 467	0.49 451	0.51 495	0.53 534	0.37 485	0.51 501	0.36 449

416test	0.46 431	0.55 338	0.33 334	0.67 472	0.33 443	0.48 479	0.33 434	0.48 474	0.33 443	0.48 475	0.99 633	0.48 485	0.33 446	0.48 483	0.33 431	0.45 424	0.52 499	0.54 537	0.32 448	0.45 464	0.32 419

PhaseNet	1.74 676	6.34 769	4.81 786	6.77 784	0.24 325	0.80 562	0.53 547	0.48 474	0.22 308	0.53 514	0.28 348	0.48 485	0.25 327	0.40 373	0.32 419	6.39 800	4.61 787	0.46 493	0.38 499	0.25 292	0.18 277

SCV_C0	0.45 422	0.88 404	0.49 467	0.54 439	0.37 470	0.48 479	0.37 467	0.48 474	0.37 471	0.48 475	0.36 464	0.48 485	0.37 469	0.49 490	0.37 464	0.50 458	0.41 439	0.44 484	0.34 463	0.44 459	0.34 435

SCV	0.46 431	0.94 424	0.45 438	0.54 439	0.37 470	0.48 479	0.38 474	0.48 474	0.37 471	0.48 475	0.39 486	0.48 485	0.37 469	0.49 490	0.37 464	0.50 458	0.46 465	0.44 484	0.34 463	0.44 459	0.34 435

RainbowNet	0.48 445	0.48 310	0.48 460	0.48 377	0.48 532	0.48 479	0.48 534	0.48 474	0.48 532	0.48 475	0.48 535	0.48 485	0.48 529	0.48 483	0.48 527	0.48 448	0.48 479	0.48 511	0.48 543	0.48 487	0.48 510

notaker	0.48 445	0.49 312	0.48 460	0.48 377	0.48 532	0.48 479	0.48 534	0.48 474	0.49 534	0.48 475	0.48 535	0.48 485	0.48 529	0.48 483	0.48 527	0.48 448	0.48 479	0.48 511	0.48 543	0.48 487	0.49 516

Pro-Stereo	0.79 532	0.53 331	0.38 368	0.49 383	0.38 477	0.49 488	0.37 467	0.49 482	0.67 573	0.50 498	0.38 476	1.10 624	0.38 473	0.49 490	0.38 467	0.71 518	0.88 579	5.98 812	0.36 482	0.46 469	0.36 449

UGAM	0.51 459	2.23 638	0.39 379	0.54 439	0.35 459	0.50 497	0.35 454	0.49 482	0.35 458	0.49 485	0.35 459	0.49 492	0.36 464	0.50 499	0.36 454	0.49 451	0.37 409	0.45 489	0.34 463	0.45 464	0.34 435

MyStereo07	0.60 476	3.72 705	0.48 460	0.49 383	0.41 498	0.36 341	0.32 423	0.49 482	0.43 511	0.51 507	0.42 507	0.49 492	0.43 509	0.51 509	0.64 558	0.49 451	0.45 463	0.34 352	0.32 448	0.35 346	0.43 492

KSHMR	0.66 494	0.50 317	0.48 460	1.15 558	0.52 547	0.49 488	0.51 544	0.49 482	0.71 597	0.67 550	0.50 542	1.16 632	1.11 632	0.66 544	0.52 539	0.49 451	0.49 482	0.51 528	0.66 587	0.50 495	1.14 638

ACVNet_2	0.49 451	0.49 312	0.49 467	0.49 383	0.49 536	0.49 488	0.49 536	0.49 482	0.49 534	0.49 485	0.49 538	0.49 492	0.49 535	0.49 490	0.49 529	0.49 451	0.49 482	0.49 516	0.49 547	0.49 490	0.49 516

CFNet_ucs	2.73 758	9.64 789	0.33 334	9.92 803	0.32 430	0.49 488	0.33 434	0.49 482	0.33 443	0.49 485	0.33 442	0.49 492	8.98 816	0.48 483	0.33 431	0.41 378	9.96 815	0.40 447	0.29 411	10.12 819	0.54 534

CFNet_pseudo	2.67 757	9.36 787	0.32 329	10.99 807	0.33 443	0.85 572	0.33 434	0.49 482	0.33 443	0.49 485	0.32 433	0.49 492	7.26 812	0.49 490	0.33 431	0.41 378	9.62 812	0.41 465	0.29 411	10.03 818	0.29 387

pcwnet_v2	2.66 756	9.89 791	0.33 334	9.89 802	0.32 430	0.50 497	0.32 423	0.49 482	0.33 443	0.49 485	0.34 450	0.49 492	8.76 815	0.48 483	0.33 431	0.41 378	9.58 811	0.40 447	0.29 411	9.01 814	0.63 555

psmorigin	0.41 368	0.46 299	0.33 334	0.49 383	0.33 443	0.49 488	0.33 434	0.49 482	0.33 443	0.49 485	0.33 442	0.49 492	0.33 446	0.51 509	0.33 431	0.41 378	0.30 339	0.41 465	0.30 429	0.79 556	0.29 387

quiztm	0.43 386	0.49 312	0.40 412	0.51 431	0.40 488	0.51 509	0.40 490	0.50 491	0.40 491	0.50 498	0.40 489	0.51 517	0.40 486	0.50 499	0.40 484	0.44 394	0.34 391	0.44 484	0.34 463	0.44 459	0.34 435

GSStereo	0.81 540	4.28 722	0.50 473	0.59 452	0.40 488	0.51 509	0.38 474	0.50 491	0.38 475	0.50 498	0.38 476	0.50 506	3.79 793	0.50 499	0.38 467	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.35 446

GS-Stereo							0.38 474	0.50 491	0.38 475	0.50 498	0.38 476	0.50 506	3.79 793	0.50 499	0.38 467	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.35 446

252Zero-FE	0.45 422	0.50 317	0.36 361	0.50 420	0.36 465	0.50 497	0.36 461	0.50 491	0.36 469	0.49 485	0.36 464	0.49 492	0.36 464	0.54 520	0.41 492	0.45 424	0.34 391	0.45 489	0.34 463	0.55 511	0.75 590

GASTEREO	0.48 445	1.21 527	0.47 452	0.57 447	0.38 477	0.50 497	0.38 474	0.50 491	0.38 475	0.50 498	0.38 476	0.50 506	0.38 473	0.50 499	0.38 467	0.52 466	0.42 449	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.34 435

FoundationStereo	0.50 454	0.50 317	0.50 473	0.50 420	0.50 540	0.50 497	0.50 540	0.50 491	0.50 539	0.50 498	0.50 542	0.50 506	0.50 539	0.50 499	0.50 532	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 519

StereoAnything_RVC	0.50 454	0.50 317	0.50 473	0.50 420	0.50 540	0.50 497	0.50 540	0.50 491	0.50 539	0.50 498	0.50 542	0.50 506	0.50 539	0.50 499	0.50 532	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 519

dual_stereo	0.50 454	0.50 317	0.50 473	0.50 420	0.50 540	0.50 497	0.50 540	0.50 491	0.50 539	0.50 498	0.50 542	0.50 506	0.50 539	0.50 499	0.50 532	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 519

UGAM-zero	0.51 459	2.17 633	0.39 379	0.53 436	0.36 465	0.50 497	0.36 461	0.50 491	0.36 469	0.49 485	0.36 464	0.50 506	0.35 460	0.50 499	0.36 454	0.49 451	0.37 409	0.47 503	0.35 476	0.46 469	0.34 435

GCST	0.50 454	2.08 623	0.38 368	0.53 436	0.35 459	0.49 488	0.35 454	0.50 491	0.35 458	0.49 485	0.35 459	0.49 492	0.35 460	0.49 490	0.35 450	0.48 448	0.37 409	0.45 489	0.33 459	0.44 459	0.33 428

TorneroNet	0.66 494	0.53 331	0.50 473	0.50 420	0.64 571	1.06 606	0.70 591	0.50 491	0.51 546	0.49 485	0.69 587	0.49 492	0.50 539	0.48 483	1.15 643	0.71 518	0.49 482	1.14 631	1.08 644	0.49 490	0.49 516

Selective-IGEV	0.51 459	0.55 338	0.45 438	0.69 478	0.45 518	0.61 532	0.45 515	0.50 491	0.40 491	0.56 525	0.44 513	0.55 528	0.40 486	0.72 555	0.67 565	0.59 486	0.46 465	0.45 489	0.34 463	0.46 469	0.37 455

ccnet	0.80 535	2.28 641	0.33 334	0.50 420	0.33 443	0.50 497	0.33 434	0.50 491	0.33 443	0.49 485	0.33 442	0.49 492	1.56 709	2.38 742	0.33 431	0.41 378	0.29 329	0.42 481	1.57 726	2.28 728	0.29 387

SANet	0.50 454	0.50 317	0.50 473	0.50 420	0.50 540	0.50 497	0.50 540	0.50 491	0.50 539	0.50 498	0.50 542	0.50 506	0.50 539	0.50 499	0.50 532	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 519

S0	0.42 383	0.44 286	0.54 489	0.59 452	0.34 455	0.48 479	0.22 302	0.51 505	0.25 325	0.51 507	0.34 450	0.53 520	0.35 460	0.47 473	0.36 454	0.55 476	0.39 424	0.49 516	0.27 375	0.46 469	0.34 435

GEAStereo	0.62 486	3.91 712	0.48 460	0.69 478	0.38 477	0.51 509	0.38 474	0.51 505	0.38 475	0.53 514	0.38 476	0.50 506	0.38 473	0.51 509	0.38 467	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.34 435

gasm-f	0.62 486	3.91 712	0.48 460	0.69 478	0.38 477	0.51 509	0.38 474	0.51 505	0.38 475	0.53 514	0.38 476	0.50 506	0.38 473	0.51 509	0.38 467	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.34 435

ccccc	0.41 368	0.44 286	0.34 348	0.48 377	0.35 459	0.48 479	0.35 454	0.51 505	0.35 458	0.47 468	0.35 459	0.47 478	0.34 453	0.47 473	0.35 450	0.41 378	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.41 449	0.39 469

ktn	0.72 514	0.53 331	1.08 596	1.14 555	0.51 546	1.22 668	1.36 710	0.51 505	0.59 559	0.51 507	0.51 548	0.69 555	1.20 644	0.67 546	0.51 537	0.51 464	0.49 482	0.58 543	0.66 587	0.52 504	0.53 531

depthmonostereo	0.44 399	0.85 397	0.46 444	0.54 439	0.40 488	0.52 513	0.38 474	0.52 510	0.35 458	0.47 468	0.34 450	0.46 472	0.34 453	0.47 473	0.34 446	0.45 424	0.43 454	0.41 465	0.33 459	0.41 449	0.32 419

fffft	0.48 445	0.51 325	0.45 438	0.52 434	0.45 518	0.52 513	0.45 515	0.52 510	0.48 532	0.53 514	0.45 518	0.52 518	0.45 515	0.52 514	0.46 513	0.51 464	0.41 439	0.50 522	0.41 515	0.50 495	0.41 482
1: 1. 1
LG-Stereo_L1	0.47 439	0.52 327	0.47 452	0.62 458	0.39 487	0.53 515	0.40 490	0.53 512	0.39 488	0.53 514	0.39 486	0.53 520	0.39 485	0.53 517	0.39 481	0.55 476	0.46 465	0.49 516	0.37 485	0.49 490	0.37 455

PSMNet_ROB	0.54 466	0.54 335	0.54 489	0.54 439	0.53 550	0.54 519	0.54 550	0.53 512	0.54 550	0.54 520	0.54 553	0.54 524	0.53 546	0.54 520	0.54 543	0.54 470	0.53 503	0.54 537	0.54 557	0.54 510	0.54 534

MSCF	0.51 459	1.40 550	0.49 467	0.58 449	0.38 477	0.50 497	0.38 474	0.54 514	0.41 501	0.52 511	0.41 497	0.53 520	0.42 504	0.53 517	0.41 492	0.60 489	0.47 473	0.48 511	0.37 485	0.48 487	0.38 462

Occ-G	1.12 605	0.52 327	3.72 781	3.50 738	0.50 540	0.56 521	0.47 525	0.54 514	0.46 519	0.54 520	0.41 497	0.54 524	0.42 504	0.52 514	0.42 500	3.42 761	4.02 783	0.52 531	0.45 529	0.51 501	0.44 495

iRaftStereo_RVC	0.97 581	3.17 692	2.30 749	2.42 696	0.38 477	0.54 519	0.38 474	0.54 514	0.38 475	0.54 520	0.38 476	0.54 524	0.38 473	0.54 520	0.38 467	2.38 737	2.34 754	0.49 516	0.36 482	0.49 490	0.36 449

FSD	0.61 483	0.59 349	0.50 473	2.58 703	0.44 514	0.56 521	0.44 509	0.55 517	0.44 514	0.56 525	0.44 513	0.56 531	0.44 511	0.56 525	0.46 513	0.61 493	0.42 449	0.52 531	0.42 523	0.52 504	0.51 526

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 445	0.55 338	0.47 452	0.63 460	0.41 498	0.56 521	0.44 509	0.56 518	0.41 501	0.56 525	0.41 497	0.57 535	0.42 504	0.56 525	0.41 492	0.55 476	0.43 454	0.51 528	0.37 485	0.51 501	0.37 455

MyStereo06	0.75 522	4.12 716	0.60 503	0.63 460	0.61 565	0.62 535	0.66 567	0.56 518	0.45 518	0.55 523	0.48 535	0.54 524	0.46 519	0.57 530	0.45 509	0.60 489	0.57 510	0.64 552	0.55 559	0.72 542	0.55 542

CASS	0.57 475	0.89 407	0.56 493	0.57 447	0.56 554	0.56 521	0.56 552	0.56 518	0.53 548	0.57 528	0.57 557	0.59 539	0.48 529	0.56 525	0.57 547	0.55 476	0.56 508	0.47 503	0.56 563	0.62 523	0.56 545
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LG-Stereo	0.60 476	0.58 346	0.47 452	0.64 465	0.74 593	1.00 589	0.69 584	0.57 521	0.41 501	0.57 528	0.41 497	0.57 535	0.41 498	1.00 602	0.75 600	0.91 559	0.51 495	0.52 531	0.37 485	0.52 504	0.37 455

LL-Strereo	1.01 592	5.06 737	1.63 693	0.70 484	1.43 711	0.56 521	0.46 519	0.57 521	0.50 539	0.57 528	0.50 542	1.58 697	0.49 535	0.59 532	0.50 532	1.64 680	0.52 499	0.51 528	1.37 713	0.52 504	0.45 497

PML	0.46 431	1.36 545	0.29 298	0.58 449	0.30 368	0.57 527	0.29 357	0.57 521	0.29 360	0.57 528	0.29 363	0.57 535	0.29 365	0.56 525	0.29 355	0.52 466	0.30 339	0.53 534	0.31 440	0.53 508	0.30 402

SE	0.64 490	0.73 371	0.77 558	0.79 499	0.59 557	0.78 557	0.54 550	0.58 524	0.58 554	0.78 569	0.59 561	0.63 546	0.18 292	0.78 563	0.52 539	0.80 543	0.65 535	0.69 562	0.57 566	0.75 547	0.52 528

AIO-test1	0.54 466	0.60 354	0.52 484	0.66 471	0.47 528	0.61 532	0.47 525	0.58 524	0.46 519	0.61 536	0.46 522	0.61 543	0.45 515	0.62 536	0.45 509	0.61 493	0.52 499	0.57 542	0.48 543	0.57 517	0.48 510

LMCR-Stereo	0.65 492	0.63 357	0.65 522	0.65 467	0.65 573	0.66 541	0.63 563	0.58 524	0.65 569	0.63 543	0.64 571	0.65 551	0.65 566	0.66 544	0.66 564	0.66 508	0.64 533	0.65 556	0.67 591	0.68 532	0.73 586

MGW-Stereo	0.54 466	2.14 630	0.41 426	0.64 465	0.42 508	0.63 537	0.38 474	0.59 527	0.26 339	0.58 532	0.42 507	0.56 531	0.29 365	0.49 490	0.26 327	0.59 486	0.39 424	0.50 522	0.40 505	0.53 508	0.39 469

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 522	0.92 418	0.85 571	0.96 533	0.59 557	1.27 672	0.44 509	0.59 527	0.69 584	0.91 586	0.68 582	0.55 528	0.61 562	1.06 618	0.83 613	0.62 498	0.70 553	0.90 598	0.41 515	0.89 574	0.56 545

MyStereo8	0.71 511	3.92 714	0.52 484	0.59 452	0.52 547	0.57 527	0.53 547	0.59 527	0.50 539	0.59 533	0.51 548	0.57 535	0.50 539	0.56 525	0.52 539	0.54 470	0.49 482	0.54 537	0.49 547	0.55 511	0.50 519

DNS	0.86 561	2.43 657	1.66 696	2.03 667	0.42 508	0.60 530	0.42 505	0.60 530	0.42 509	0.60 534	0.42 507	0.60 540	0.42 504	0.60 534	0.42 500	1.97 698	1.63 707	0.55 540	0.40 505	0.55 511	0.40 473

DN	0.53 465	0.85 397	0.45 438	0.65 467	0.44 514	0.60 530	0.44 509	0.60 530	0.44 514	0.60 534	0.45 518	0.60 540	0.44 511	0.60 534	0.44 506	0.56 480	0.42 449	0.56 541	0.42 523	0.56 514	0.42 489

AEACV	1.12 605	0.52 327	3.12 772	3.24 723	0.86 613	0.53 515	0.49 536	0.60 530	0.47 525	0.53 514	0.49 538	0.55 528	0.45 515	0.55 524	0.47 521	3.01 756	3.88 781	0.71 569	0.60 571	0.80 559	0.48 510

CFNet_RVC	2.38 746	8.71 782	0.38 368	9.33 797	0.42 508	0.56 521	0.42 505	0.60 530	0.38 475	0.62 540	0.42 507	0.56 531	7.29 813	0.62 536	0.42 500	0.53 469	0.37 409	0.49 516	0.34 463	8.30 810	6.87 810

AIO-test2	0.55 471	0.59 349	0.52 484	0.67 472	0.47 528	0.61 532	0.47 525	0.61 534	0.47 525	0.61 536	0.47 531	0.61 543	0.48 529	0.62 536	0.47 521	0.64 504	0.53 503	0.58 543	0.47 539	0.58 519	0.48 510

MonSter	0.60 476	0.64 359	0.52 484	0.62 458	0.44 514	2.07 712	0.44 509	0.62 535	0.44 514	0.62 540	0.44 513	0.62 545	0.44 511	0.62 536	0.44 506	0.58 483	0.42 449	0.62 548	0.46 532	0.58 519	0.42 489

S	0.56 473	0.61 356	0.54 489	0.68 477	0.48 532	0.65 539	0.49 536	0.63 536	0.49 534	0.64 544	0.49 538	0.64 547	0.48 529	0.62 536	0.49 529	0.63 502	0.62 529	0.59 546	0.48 543	0.57 517	0.48 510

test-3	0.98 583	4.13 718	1.85 716	1.85 654	0.61 565	0.69 544	0.37 467	0.63 536	0.61 563	0.66 548	0.51 548	0.73 565	0.44 511	0.57 530	0.54 543	1.68 681	1.81 719	0.40 447	0.43 526	0.66 527	0.50 519

DispNO	1.00 584	0.63 357	0.43 434	3.45 734	0.44 514	0.65 539	0.43 508	0.64 538	0.43 511	0.64 544	0.43 511	0.64 547	3.03 771	0.64 542	0.43 505	4.55 773	0.43 454	0.63 550	0.43 526	0.63 524	0.43 492

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 500	0.78 383	0.67 528	0.67 472	0.66 576	0.67 542	0.67 571	0.65 539	0.66 571	0.66 548	0.67 576	0.66 554	0.67 571	0.67 546	0.72 594	0.66 508	0.67 538	0.67 558	0.67 591	0.67 530	0.67 568

MyStereo05	0.80 535	4.12 716	0.63 515	0.63 460	0.61 565	0.62 535	0.66 567	0.65 539	0.62 564	0.67 550	0.61 567	0.65 551	0.58 555	0.67 546	0.55 546	0.60 489	0.57 510	0.64 552	0.55 559	0.72 542	0.55 542

DSFCA	0.66 494	0.73 371	0.78 560	0.65 467	0.65 573	0.64 538	0.64 564	0.65 539	0.63 567	0.64 544	0.64 571	0.64 547	0.64 564	0.65 543	0.65 561	0.65 506	0.65 535	0.65 556	0.65 584	0.66 527	0.64 561

WCG-NET	0.61 483	1.21 527	0.54 489	0.61 457	0.53 550	0.67 542	0.53 547	0.66 542	0.53 548	0.64 544	0.53 551	0.65 551	0.53 546	0.59 532	0.52 539	0.65 506	0.48 479	0.64 552	0.52 553	0.58 519	0.50 519

SMoEStereo_RVC	0.63 488	0.75 376	0.51 480	0.73 492	0.53 550	0.71 549	0.47 525	0.67 543	0.58 554	0.74 565	0.60 563	0.72 562	0.53 546	0.74 560	0.51 537	0.61 493	0.62 529	0.62 548	0.61 573	0.63 524	0.61 551

PA-Net	11.80 811	223.51 843	0.62 511	0.59 452	0.71 588	0.59 529	0.73 598	0.67 543	0.73 603	0.55 523	0.61 567	0.60 540	0.74 595	0.63 541	0.73 595	0.66 508	0.60 523	0.69 562	0.66 587	0.72 542	0.65 563
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
mm2	0.69 505	0.69 363	0.69 538	0.69 478	0.69 582	0.69 544	0.69 584	0.69 545	0.69 584	0.69 553	0.69 587	0.69 555	0.69 583	0.69 549	0.69 581	0.69 512	0.69 550	0.69 562	0.69 597	0.69 536	0.69 572

mm1	0.69 505	0.69 363	0.69 538	0.69 478	0.69 582	0.69 544	0.69 584	0.69 545	0.69 584	0.69 553	0.69 587	0.69 555	0.69 583	0.69 549	0.69 581	0.69 512	0.69 550	0.69 562	0.69 597	0.69 536	0.69 572

HH	0.71 511	2.54 660	0.74 553	1.10 549	0.32 430	0.41 385	0.37 467	0.69 545	0.78 607	0.73 560	0.90 620	0.75 568	1.00 619	0.84 576	0.69 581	0.69 512	0.40 429	0.35 368	0.26 336	0.35 346	0.26 311

HanStereo	0.71 511	2.54 660	0.74 553	1.10 549	0.32 430	0.41 385	0.37 467	0.69 545	0.78 607	0.73 560	0.90 620	0.75 568	1.00 619	0.84 576	0.69 581	0.69 512	0.40 429	0.35 368	0.26 336	0.35 346	0.26 311

tt45	1.04 597	0.88 404	1.36 674	0.92 521	1.03 635	1.51 692	0.79 605	0.70 549	0.88 619	0.74 565	0.90 620	1.60 698	0.72 593	1.60 697	0.75 600	0.91 559	0.78 568	1.52 707	0.79 617	1.14 609	1.32 702

MWDA-net	0.67 500	0.66 360	0.45 438	2.84 711	0.46 520	0.73 552	0.45 515	0.71 550	0.44 514	0.72 556	0.45 518	0.70 558	0.45 515	0.70 551	0.44 506	0.61 493	0.41 439	0.61 547	0.43 526	0.61 522	0.42 489

DStereoRT	0.73 518	0.81 392	0.73 552	0.71 486	0.74 593	0.73 552	0.75 600	0.71 550	0.71 597	0.74 565	0.72 600	0.73 565	0.80 604	0.71 553	0.73 595	0.76 537	0.71 557	0.73 570	0.72 606	0.70 540	0.76 593

anonymity	0.63 488	0.69 363	0.56 493	0.71 486	0.56 554	0.71 549	0.56 552	0.71 550	0.56 551	0.72 556	0.56 556	0.71 559	0.56 550	0.71 553	0.58 549	0.68 511	0.55 506	0.68 559	0.55 559	0.68 532	0.54 534

DMCA-RVC	0.70 508	0.80 388	0.70 541	0.70 484	0.70 586	0.70 547	0.70 591	0.71 550	0.70 592	0.70 555	0.71 597	0.71 559	0.70 587	0.70 551	0.69 581	0.69 512	0.70 553	0.69 562	0.70 601	0.69 536	0.70 575

LiteMatch	1.13 607	0.73 371	2.80 757	3.23 721	0.61 565	0.83 570	0.68 576	0.73 554	0.69 584	1.00 596	0.77 608	0.94 596	0.57 552	0.82 570	0.64 558	2.97 754	2.43 756	0.68 559	0.32 448	0.56 514	0.70 575

Lsterematch	1.13 607	0.73 371	2.80 757	3.23 721	0.61 565	0.83 570	0.68 576	0.73 554	0.69 584	1.00 596	0.77 608	0.94 596	0.57 552	0.82 570	0.64 558	2.97 754	2.43 756	0.68 559	0.32 448	0.56 514	0.70 575

iGMRVC	0.84 552	2.85 684	0.72 548	0.72 488	0.73 591	0.77 555	0.79 605	0.73 554	0.74 605	0.73 560	0.72 600	0.73 565	0.76 598	0.73 558	0.73 595	0.72 526	0.73 560	0.73 570	0.72 606	0.73 545	0.72 582

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.60 476	0.70 366	0.51 480	0.75 496	0.46 520	0.72 551	0.46 519	0.76 557	0.46 519	0.72 556	0.46 522	0.72 562	0.46 519	0.72 555	0.46 513	0.75 534	0.51 495	0.70 567	0.45 529	0.69 536	0.45 497

4D-IteraStereo	0.78 531	3.13 690	0.89 572	0.69 478	0.32 430	0.40 366	0.32 423	0.76 557	0.97 632	0.52 511	0.65 573	0.89 588	0.32 434	0.76 562	0.98 625	0.83 552	0.94 585	0.35 368	0.27 375	0.70 540	0.89 608

ARAFT	0.68 502	0.81 392	0.63 515	0.74 495	0.60 559	0.78 557	0.62 562	0.77 559	0.66 571	0.74 565	0.63 569	0.75 568	0.62 563	0.83 575	0.60 554	0.70 517	0.55 506	0.70 567	0.60 571	0.78 554	0.55 542

PointNet	0.60 476	0.75 376	0.49 467	0.79 499	0.50 540	0.79 560	0.49 536	0.79 560	0.49 534	0.80 572	0.49 538	0.79 573	0.49 535	0.80 566	0.49 529	0.63 502	0.40 429	0.63 550	0.40 505	0.63 524	0.40 473

GCAP-Stereo	0.75 522	4.15 719	0.42 432	0.75 496	0.35 459	0.78 557	0.40 490	0.79 560	0.38 475	0.78 569	0.36 464	0.78 571	0.36 464	0.79 564	0.39 481	0.75 534	0.39 424	0.76 578	0.39 503	0.75 547	0.39 469

G-Net	0.79 532	0.79 385	0.79 563	0.79 499	0.79 606	0.79 560	0.79 605	0.79 560	0.79 611	0.79 571	0.79 612	0.79 573	0.79 603	0.79 564	0.79 605	0.79 541	0.79 570	0.79 582	0.79 617	0.79 556	0.79 598

AFF-stereo	0.73 518	0.88 404	0.67 528	0.75 496	0.68 581	0.75 554	0.64 564	0.80 563	0.72 600	0.83 580	0.70 591	0.82 579	0.64 564	0.84 576	0.67 565	0.77 540	0.63 531	0.81 587	0.63 575	0.78 554	0.62 554

NaN_ROB	0.80 535	0.80 388	0.80 564	0.80 503	0.80 609	0.80 562	0.80 608	0.80 563	0.80 613	0.80 572	0.80 614	0.80 575	0.80 604	0.80 566	0.80 608	0.80 543	0.80 573	0.80 585	0.80 619	0.80 559	0.80 599

CSAN	0.80 535	0.80 388	0.80 564	0.80 503	0.80 609	0.80 562	0.80 608	0.80 563	0.80 613	0.80 572	0.80 614	0.80 575	0.80 604	0.80 566	0.80 608	0.80 543	0.80 573	0.80 585	0.80 619	0.80 559	0.80 599

CAR	0.72 514	0.76 379	0.59 499	0.84 508	1.19 651	0.81 565	0.58 555	0.81 566	0.58 554	0.81 575	0.58 559	0.83 580	0.59 557	0.82 570	0.59 552	0.71 518	0.49 482	0.73 570	0.68 593	0.87 570	0.52 528

MSE-Stereo	0.72 514	0.76 379	0.59 499	0.84 508	1.19 651	0.81 565	0.58 555	0.81 566	0.58 554	0.81 575	0.58 559	0.83 580	0.59 557	0.82 570	0.59 552	0.71 518	0.49 482	0.73 570	0.68 593	0.87 570	0.52 528

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 508	0.72 370	0.71 545	0.80 503	0.62 570	0.82 568	0.61 561	0.81 566	0.62 564	0.81 575	0.63 569	0.80 575	0.70 587	0.73 558	0.61 556	0.76 537	0.61 528	0.74 575	0.61 573	0.77 552	0.61 551

zero-FE	0.72 514	1.31 541	0.66 524	0.92 521	0.60 559	0.82 568	0.58 555	0.82 569	0.58 554	0.81 575	0.60 563	0.81 578	0.60 559	0.82 570	0.58 549	0.74 533	0.59 520	0.73 570	0.52 553	0.76 550	0.51 526

MGA	0.73 518	0.76 379	0.60 503	0.92 521	1.17 647	0.81 565	0.59 559	0.84 570	0.62 564	0.81 575	0.59 561	0.84 582	0.60 559	0.81 569	0.61 556	0.71 518	0.53 503	0.89 597	0.53 555	0.75 547	0.54 534

Selective-RAFT-Error	0.88 566	0.84 395	0.98 584	0.86 513	0.97 625	0.88 576	0.95 626	0.84 570	0.99 635	0.92 588	0.82 616	0.84 582	0.98 618	0.87 581	0.97 624	0.81 547	0.83 576	0.79 582	0.82 622	0.79 556	0.85 604

monster-pro	0.75 522	1.67 560	0.64 518	0.89 514	0.57 556	0.86 574	0.56 552	0.87 572	0.56 551	0.87 581	0.57 557	0.88 585	0.57 552	0.87 581	0.57 547	0.79 541	0.58 514	0.76 578	0.54 557	0.77 552	0.54 534

PAM_32	0.64 490	2.38 653	0.51 480	0.92 521	0.43 513	0.53 515	0.44 509	0.87 572	0.43 511	0.52 511	0.45 518	0.53 520	0.40 486	0.54 520	0.46 513	0.62 498	0.56 508	0.48 511	0.45 529	0.76 550	0.44 495

DCRE	0.84 552	1.89 608	0.77 558	0.94 528	0.72 590	0.88 576	0.73 598	0.87 572	0.78 607	0.90 584	0.71 597	0.88 585	0.67 571	0.88 583	0.73 595	0.81 547	0.68 544	0.81 587	0.70 601	0.82 564	0.70 575

Selective-RAFT	0.89 568	0.89 407	0.72 548	1.16 563	0.78 604	1.06 606	0.82 615	0.87 572	0.97 632	1.00 596	0.91 623	0.90 589	1.00 619	0.89 585	0.93 621	0.83 552	0.83 576	0.82 591	0.82 622	0.81 562	0.82 602

UDG	0.80 535	2.21 637	0.60 503	0.91 518	0.60 559	0.90 579	0.58 555	0.88 576	0.60 560	0.90 584	0.60 563	0.88 585	0.60 559	0.90 586	0.58 549	0.86 556	0.60 523	0.84 593	0.59 570	0.84 567	0.61 551

MoCha-V2	2.11 720	26.97 815	0.78 560	0.92 521	0.77 603	0.96 586	0.72 597	0.90 577	0.72 600	0.94 592	0.70 591	0.90 589	0.71 592	0.91 588	0.71 592	0.85 555	0.71 557	0.88 596	0.69 597	0.87 570	0.67 568

DDUNet	0.81 540	2.45 658	0.57 497	0.90 516	0.60 559	0.88 576	0.59 559	0.90 577	0.60 560	0.88 583	0.60 563	0.90 589	0.58 555	0.88 583	0.60 554	0.84 554	0.60 523	0.86 595	0.57 566	0.86 569	0.60 550

CFNet-RSSM	0.91 569	4.89 730	0.34 348	0.44 359	1.07 637	1.62 696	1.40 717	0.91 579	0.35 458	1.60 694	1.39 717	0.64 547	0.34 453	0.44 445	0.33 431	0.41 378	0.35 398	0.75 576	0.30 429	0.41 449	0.29 387

UNet	0.29 280	0.90 411	0.10 104	0.14 137	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.91 579	0.69 584	0.14 207	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 206	0.10 169	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.88 573	0.76 593

DGTPSM_ROB	0.93 576	1.00 439	0.92 579	0.94 528	0.96 624	0.91 580	0.92 622	0.91 579	0.96 631	0.91 586	0.96 629	0.93 595	0.92 613	0.94 594	0.92 617	0.92 562	0.92 583	0.90 598	0.92 627	0.94 590	0.91 610

test_xeample3	1.10 602	1.81 585	0.61 509	0.84 508	0.49 536	0.77 555	0.66 567	0.92 582	1.40 717	0.68 552	0.46 522	0.78 571	0.54 549	1.72 702	1.48 719	1.34 660	1.52 693	1.35 700	1.67 751	1.33 679	1.55 715

DPSM_ROB	0.92 571	0.91 413	0.91 577	0.91 518	0.92 620	0.92 581	0.92 622	0.92 582	0.91 621	0.93 590	0.91 623	0.92 592	0.90 611	0.91 588	0.92 617	0.92 562	0.91 581	0.91 601	0.92 627	0.93 586	0.93 612

DPSM	0.92 571	0.91 413	0.91 577	0.91 518	0.92 620	0.92 581	0.92 622	0.92 582	0.91 621	0.93 590	0.91 623	0.92 592	0.90 611	0.91 588	0.92 617	0.92 562	0.91 581	0.91 601	0.92 627	0.93 586	0.93 612

pmcnn	0.92 571	0.92 418	0.92 579	0.92 521	0.92 620	0.92 581	0.92 622	0.92 582	0.92 625	0.92 588	0.92 626	0.92 592	0.92 613	0.92 592	0.92 617	0.92 562	0.92 583	0.92 604	0.92 627	0.92 581	0.92 611

RSM++	0.76 527	0.82 394	0.66 524	0.85 512	0.64 571	0.85 572	0.71 594	0.94 586	0.64 568	0.87 581	0.67 576	0.87 584	0.65 566	0.84 576	0.65 561	0.81 547	0.70 553	0.79 582	0.71 604	0.83 566	0.70 575

ToySt	0.92 571	2.11 626	0.90 575	0.95 530	0.79 606	0.99 588	0.78 604	0.94 586	0.81 616	0.94 592	0.78 610	0.95 598	0.77 600	0.94 594	0.86 615	0.91 559	0.79 570	0.85 594	0.77 613	0.89 574	0.73 586

R-Stereo Train	0.81 540	0.96 426	0.67 528	0.95 530	0.67 578	0.95 584	0.68 576	0.95 588	0.68 579	0.95 594	0.68 582	0.96 599	0.68 576	0.96 598	0.68 573	0.94 568	0.68 544	0.94 612	0.68 593	0.94 590	0.68 570

RAFT-Stereo	0.81 540	0.96 426	0.67 528	0.95 530	0.67 578	0.95 584	0.68 576	0.95 588	0.68 579	0.95 594	0.68 582	0.96 599	0.68 576	0.96 598	0.68 573	0.94 568	0.68 544	0.94 612	0.68 593	0.94 590	0.68 570
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LGCAT	1.00 584	1.00 439	1.00 586	1.00 537	1.00 626	1.00 589	1.00 630	1.00 590	1.00 636	1.00 596	1.00 634	1.00 602	1.00 619	1.00 602	1.00 627	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 621

Test_v1	1.00 584	1.00 439	1.00 586	1.00 537	1.00 626	1.00 589	1.00 630	1.00 590	1.00 636	1.00 596	1.00 634	1.00 602	1.00 619	1.00 602	1.00 627	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 621

WQFJA1++	0.84 552	0.98 429	0.67 528	1.26 616	0.75 595	1.00 589	0.67 571	1.00 590	0.67 573	1.00 596	0.67 576	1.00 602	0.67 571	1.00 602	0.67 565	0.96 570	0.67 538	0.91 601	0.63 575	0.92 581	0.63 555

NLMM1	0.86 561	0.98 429	0.69 538	1.48 639	0.75 595	1.01 597	0.69 584	1.00 590	0.69 584	1.00 596	0.70 591	1.00 602	0.68 576	1.01 610	0.67 565	0.97 572	0.68 544	0.92 604	0.63 575	0.93 586	0.63 555

NLMM	0.84 552	1.00 439	0.67 528	1.27 617	0.75 595	1.00 589	0.68 576	1.00 590	0.67 573	1.00 596	0.67 576	1.02 615	0.67 571	1.02 614	0.67 565	0.97 572	0.67 538	0.93 608	0.63 575	0.92 581	0.63 555

AdaDepth	0.86 561	0.93 422	0.71 545	1.01 542	1.07 637	1.02 603	0.71 594	1.00 590	0.71 597	1.01 607	0.71 597	1.00 602	0.72 593	1.14 629	0.71 592	0.92 562	0.64 533	0.90 598	0.64 580	0.89 574	0.69 572

GANet	1.00 584	1.00 439	1.00 586	1.00 537	1.00 626	1.00 589	1.00 630	1.00 590	1.00 636	1.00 596	1.00 634	1.00 602	1.00 619	1.00 602	1.00 627	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 621

TDLM	1.00 584	1.00 439	1.00 586	1.00 537	1.00 626	1.00 589	1.00 630	1.00 590	1.00 636	1.00 596	1.00 634	1.00 602	1.00 619	1.00 602	1.00 627	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 621

CVANet_RVC	1.00 584	1.00 439	1.00 586	1.00 537	1.00 626	1.00 589	1.00 630	1.00 590	1.00 636	1.00 596	1.00 634	1.00 602	1.00 619	1.00 602	1.00 627	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 621

WQFJX1	0.84 552	0.98 429	0.67 528	1.30 624	0.75 595	1.01 597	0.67 571	1.01 599	0.67 573	1.01 607	0.67 576	1.01 611	0.68 576	1.00 602	0.68 573	0.98 576	0.67 538	0.92 604	0.64 580	0.92 581	0.64 561

WQFJX	0.85 558	1.00 439	0.68 536	1.30 624	0.75 595	1.01 597	0.68 576	1.01 599	0.68 579	1.01 607	0.68 582	1.03 617	0.68 576	1.02 614	0.67 565	0.97 572	0.67 538	0.93 608	0.63 575	0.94 590	0.63 555

NLSM3	0.85 558	0.99 437	0.68 536	1.29 622	0.76 600	1.01 597	0.68 576	1.01 599	0.68 579	1.02 611	0.68 582	1.01 611	0.68 576	1.01 610	0.68 573	0.97 572	0.68 544	0.93 608	0.64 580	0.93 586	0.63 555

trnet	1.01 592	1.01 449	1.01 591	1.01 542	1.01 632	1.01 597	1.01 635	1.01 599	1.01 641	1.01 607	1.01 639	1.01 611	1.01 627	1.01 610	1.01 632	1.01 583	1.01 593	1.01 625	1.01 641	1.01 600	1.01 627

STTRV1_RVC	0.82 545	1.60 558	0.70 541	1.01 542	0.60 559	1.07 609	0.69 584	1.01 599	0.60 560	0.72 556	0.55 554	1.02 615	0.68 576	1.03 616	0.67 565	0.89 558	0.63 531	0.92 604	0.57 566	0.90 577	0.65 563

WQFJA1	0.85 558	0.98 429	0.67 528	1.29 622	0.76 600	1.01 597	0.67 571	1.02 604	0.67 573	1.02 611	0.67 576	1.01 611	0.67 571	1.01 610	0.68 573	0.99 577	0.67 538	0.93 608	0.64 580	0.92 581	0.65 563

DPSimNet_ROB	0.97 581	1.18 479	0.81 567	1.10 549	0.91 619	1.02 603	0.82 615	1.04 605	0.91 621	1.03 613	0.86 619	1.28 686	0.82 608	1.03 616	0.89 616	1.17 601	0.81 575	1.02 626	0.82 622	1.08 605	0.81 601

999	1.00 584	1.12 470	0.59 499	1.10 549	1.21 699	1.09 612	0.52 545	1.08 606	1.43 719	1.18 630	1.35 711	0.98 601	0.52 545	0.91 588	0.85 614	0.72 526	1.46 689	0.83 592	0.98 632	0.68 532	1.41 710

GLC_STEREO	1.07 599	1.01 449	1.06 594	1.07 547	1.05 636	1.06 606	1.08 640	1.08 606	1.05 645	1.07 615	1.06 641	1.08 620	1.05 629	1.06 618	1.10 638	1.07 586	1.09 603	1.05 629	1.05 643	1.06 604	1.12 634

HSM-Net_RVC	0.95 579	1.17 477	0.78 560	1.18 565	0.71 588	1.16 621	0.75 600	1.09 608	0.80 613	1.10 617	0.75 605	1.17 633	0.74 595	1.17 632	0.80 608	1.13 597	0.73 560	1.17 638	0.77 613	1.16 614	0.72 582
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MSMD_ROB	1.19 609	1.10 469	0.70 541	1.10 549	0.60 559	1.10 613	0.70 591	1.10 609	0.70 592	1.10 617	0.70 591	1.10 624	0.70 587	7.00 815	0.70 590	1.10 590	0.70 553	1.10 630	0.70 601	1.10 606	0.70 575

AIO-Stereo	0.84 552	0.66 360	0.70 541	0.83 507	0.67 578	0.98 587	0.82 615	1.14 610	0.72 600	1.03 613	0.74 604	1.03 617	1.09 631	0.99 600	0.45 509	1.04 584	0.73 560	0.95 614	0.74 608	0.94 590	0.46 500

Wavelet-MonSter	1.00 584	1.21 527	0.76 556	1.94 660	1.01 632	1.11 616	0.76 602	1.15 611	0.76 606	1.11 622	0.76 606	1.14 630	0.76 598	1.11 626	0.76 602	1.21 650	0.90 580	1.02 626	0.71 604	1.02 602	0.71 581

RP	2.33 740	25.00 808	1.13 599	1.15 558	1.15 642	1.10 613	1.15 646	1.15 611	1.15 649	1.12 623	1.15 646	1.09 622	1.13 633	1.10 624	1.15 643	1.11 595	1.09 603	1.16 634	1.12 646	1.16 614	1.17 643

NCC-stereo	2.36 742	25.52 810	1.17 604	1.15 558	1.17 647	1.11 616	1.11 641	1.15 611	1.16 650	1.10 617	1.16 649	1.10 624	1.15 637	1.14 629	1.13 641	1.09 588	1.11 607	1.15 633	1.16 650	1.17 619	1.17 643

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 569	0.86 399	0.89 572	1.25 615	0.69 582	1.05 605	0.81 612	1.16 614	0.50 539	1.12 623	0.97 631	0.72 562	0.82 608	1.06 618	0.95 622	0.61 493	0.87 578	1.03 628	0.85 625	1.04 603	1.01 627

edge stereo	2.43 747	27.07 816	1.14 600	1.06 546	1.14 640	1.08 610	1.17 649	1.16 614	1.14 648	1.10 617	1.16 649	1.09 622	1.16 641	1.10 624	1.16 647	1.10 590	1.11 607	1.16 634	1.19 652	1.13 608	1.11 632

RGC	2.36 742	25.48 809	1.19 608	1.15 558	1.15 642	1.10 613	1.16 648	1.17 616	1.16 650	1.12 623	1.16 649	1.11 628	1.13 633	1.09 622	1.18 650	1.10 590	1.15 612	1.16 634	1.12 646	1.14 609	1.12 634

Nwc_Net	2.37 744	25.95 812	1.15 602	1.14 555	1.15 642	1.08 610	1.14 644	1.17 616	1.16 650	1.14 627	1.15 646	1.08 620	1.15 637	1.11 626	1.14 642	1.10 590	1.11 607	1.16 634	1.09 645	1.16 614	1.15 639

Abc-Net	2.32 739	24.75 807	1.14 600	1.17 564	1.17 647	1.11 616	1.15 646	1.17 616	1.21 702	1.08 616	1.16 649	1.12 629	1.14 636	1.09 622	1.17 649	1.09 588	1.16 613	1.17 638	1.17 651	1.16 614	1.11 632
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UPFNet	0.42 383	1.20 481	0.17 209	0.24 235	0.17 278	0.25 291	0.17 272	1.19 619	0.90 620	0.25 293	0.17 278	0.24 291	0.17 280	0.25 295	0.17 273	0.22 248	0.17 239	0.22 279	0.16 270	1.15 612	0.93 612

AF-Net	2.37 744	25.71 811	1.17 604	1.13 554	1.15 642	1.15 620	1.18 650	1.19 619	1.16 650	1.10 617	1.15 646	1.10 624	1.18 642	1.12 628	1.15 643	1.10 590	1.10 606	1.17 638	1.15 648	1.16 614	1.12 634

stereogan	2.33 740	24.38 806	1.18 606	1.18 565	1.18 650	1.14 619	1.18 650	1.19 619	1.19 656	1.14 627	1.18 653	1.14 630	1.18 642	1.14 629	1.18 650	1.14 599	1.14 611	1.19 643	1.19 652	1.15 612	1.19 647

MWSP-net	0.96 580	0.75 376	0.49 467	4.84 768	0.48 532	1.28 674	0.52 545	1.20 622	0.51 546	1.14 627	0.70 591	1.00 602	0.56 550	0.90 586	0.69 581	0.76 537	0.60 523	0.95 614	0.56 563	0.73 545	0.45 497

DisPM	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

CrosDoStereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

PFNet+	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

LCNet	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

HHNet	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

Patchmatch Stereo++	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648
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	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

STrans-v2	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

TransformOpticalFlow	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

OMP-Stereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

IIG-Stereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

NF-Stereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

OCTAStereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

PSM-softLoss	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

KMStereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

NRIStereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

PSM-adaLoss	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

PSM-AAD	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

FTStereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

ROB_FTStereo_v2	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

ROB_FTStereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

Consistency-Raft	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

KYRaft	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

HUI-Stereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

ASMatch	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

DeepStereo_LL	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

DEmStereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

SST-Stereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

THIR-Stereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

RAFT_R40	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

DRaft	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

PFNet	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

GrayStereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

RE-Stereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

Pruner-Stereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

TVStereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

DeepStereo_RVC	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

RAFT-RH_RVC	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

IRAFT_RVC	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

RAFT-345	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

iRAFT	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

CRE-IMP	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

GMM-Stereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

RAFT-IKP	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

Prome-Stereo	1.20 610	1.20 481	1.20 611	1.20 567	1.20 653	1.20 622	1.20 652	1.20 622	1.20 657	1.20 632	1.20 654	1.20 635	1.20 644	1.20 634	1.20 654	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 648

FC-DCNN	1.07 599	1.09 465	0.98 584	0.89 514	0.52 547	1.41 687	0.91 621	1.21 668	1.24 705	1.96 707	2.05 777	1.91 709	1.30 697	1.27 685	1.08 637	0.80 543	0.60 523	0.58 543	0.41 515	0.68 532	0.54 534

CroCo-Stereo	0.73 518	1.22 533	0.25 272	1.22 612	0.25 328	1.22 668	0.25 321	1.22 669	0.25 325	1.22 678	0.25 331	1.22 681	0.25 327	1.22 680	0.25 322	1.22 652	0.26 294	1.21 690	0.25 330	1.22 672	0.25 305
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
S-Stereo	2.51 751	26.86 814	1.23 660	1.22 612	1.22 701	1.24 670	1.25 701	1.22 669	1.24 705	1.21 677	1.24 702	1.19 634	1.27 694	1.19 633	1.24 701	1.19 602	1.20 618	1.25 693	1.19 652	1.24 673	1.23 696

MEA-ACV	1.66 672	0.87 401	0.61 509	11.81 808	1.35 704	1.50 691	0.71 594	1.23 671	0.92 625	1.13 626	0.96 629	1.69 703	0.70 587	1.23 681	1.16 647	1.54 676	1.20 618	1.58 708	0.85 625	1.12 607	0.95 615

FAT-Stereo	2.46 749	26.05 813	1.23 660	1.23 614	1.22 701	1.20 622	1.24 700	1.23 671	1.23 704	1.19 631	1.22 700	1.21 680	1.24 692	1.20 634	1.24 701	1.21 650	1.17 616	1.22 691	1.25 705	1.20 624	1.24 697

Hybrid-DGEV-2	1.05 598	1.83 595	0.83 568	1.33 628	0.82 612	1.30 675	0.81 612	1.26 673	0.79 611	1.29 681	0.79 612	1.26 682	0.80 604	1.26 682	0.79 605	1.20 604	0.78 568	1.18 641	0.77 613	1.20 624	0.77 595

Hybrid-DGEV	1.03 596	1.75 569	0.80 564	1.28 621	0.78 604	1.26 671	0.80 608	1.26 673	0.78 607	1.26 679	0.78 610	1.26 682	0.78 602	1.26 682	0.78 604	1.15 600	0.75 563	1.14 631	0.74 608	1.14 609	0.75 590

CroCo-Stereo Lap2	0.77 528	1.29 537	0.29 298	1.27 617	0.29 356	1.27 672	0.26 328	1.26 673	0.26 339	1.26 679	0.26 336	1.27 685	0.26 337	1.26 682	0.27 330	1.27 655	0.27 307	1.27 694	0.27 375	1.27 676	0.27 350

MMNet	0.44 399	1.24 535	0.17 209	0.25 242	0.17 278	0.25 291	0.18 281	1.26 673	0.93 627	0.25 293	0.17 278	0.25 298	0.18 292	0.25 295	0.17 273	0.23 260	0.16 209	0.23 288	0.16 270	1.20 624	0.99 619

delet	0.43 386	1.21 527	0.17 209	0.25 242	0.17 278	0.25 291	0.18 281	1.26 673	0.95 629	0.25 293	0.17 278	0.25 298	0.17 280	0.25 295	0.17 273	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.16 270	1.18 620	0.98 618

psm_up	0.43 386	1.19 480	0.17 209	0.25 242	0.18 290	0.25 291	0.19 287	1.26 673	0.91 621	0.26 302	0.17 278	0.25 298	0.17 280	0.25 295	0.17 273	0.22 248	0.17 239	0.23 288	0.16 270	1.18 620	0.99 619

LiteMatch*	2.07 708	1.30 539	5.73 793	6.28 781	0.79 606	1.33 678	0.80 608	1.30 679	1.02 642	1.33 683	0.84 618	1.33 688	0.97 616	1.28 686	1.04 634	6.05 798	5.89 794	1.28 695	0.76 611	1.28 677	0.88 605

Hybrid-DGEV-03	1.07 599	1.83 595	0.83 568	1.34 629	0.81 611	1.32 677	0.81 612	1.31 680	0.81 616	1.31 682	0.82 616	1.32 687	0.82 608	1.32 687	0.81 611	1.19 602	0.77 566	1.19 643	0.76 611	1.19 622	0.77 595

PS-NSSS	1.38 666	1.39 549	1.34 664	1.34 629	1.35 704	1.38 683	1.37 715	1.35 681	1.38 716	1.34 684	1.34 710	1.39 691	1.38 705	1.70 701	1.40 716	1.36 663	1.36 681	1.36 702	1.37 713	1.37 681	1.36 707

MM-Stereo_test2	1.20 610	1.85 601	1.05 593	1.46 638	0.94 623	1.36 681	0.99 629	1.36 682	0.95 629	1.41 689	0.98 632	1.40 693	0.96 615	1.37 689	0.95 622	1.37 665	1.06 596	1.33 697	0.93 631	1.29 678	0.89 608

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 663	1.35 544	1.35 666	1.35 631	1.35 704	1.35 679	1.35 708	1.36 682	1.35 713	1.36 686	1.35 711	1.36 689	1.36 702	1.36 688	1.35 712	1.35 661	1.35 680	1.35 700	1.35 710	1.35 680	1.35 706

CC-Net-ROB	1.36 664	1.33 543	1.33 663	1.36 632	1.38 708	1.36 681	1.33 706	1.37 684	1.34 710	1.35 685	1.36 713	1.38 690	1.34 700	1.38 690	1.38 715	1.35 661	1.38 684	1.33 697	1.35 710	1.43 683	1.34 705

RASNet	1.49 667	1.65 559	1.45 682	1.38 634	1.43 711	1.47 690	1.36 710	1.38 685	1.36 714	1.39 687	1.60 727	1.45 695	1.45 708	1.51 695	2.21 772	1.53 675	1.36 681	1.36 702	1.36 712	1.66 692	1.36 707

MM-Stereo_test3	1.27 661	2.07 622	1.18 606	1.60 646	1.02 634	1.45 689	1.01 635	1.40 686	1.04 644	1.44 691	1.03 640	1.46 696	1.02 628	1.44 694	1.02 633	1.51 674	1.12 610	1.32 696	0.98 632	1.38 682	0.97 617

qqai	1.22 657	1.38 548	1.12 597	1.39 635	1.14 640	1.40 685	1.14 644	1.41 687	1.12 646	1.40 688	1.11 645	1.40 693	1.13 633	1.41 691	1.15 643	1.25 653	0.97 586	1.24 692	1.01 641	1.24 673	0.96 616

MLG-Stereo	0.92 571	0.90 411	0.84 570	1.27 617	0.49 536	1.38 683	0.88 618	1.41 687	0.97 632	0.73 560	1.09 643	1.26 682	0.43 509	0.72 555	1.05 635	1.13 597	0.49 482	1.18 641	0.66 587	1.01 600	0.46 500

BLMT-Stereo	1.53 668	1.36 545	1.06 594	1.42 637	1.23 703	1.41 687	1.07 639	1.43 689	1.12 646	1.42 690	1.06 641	1.83 706	1.07 630	1.42 693	1.07 636	1.27 655	1.38 684	6.80 813	1.00 634	1.26 675	1.00 621

FAST (zero-shot)	0.87 565	1.55 555	0.42 432	1.57 641	0.42 508	1.62 696	0.45 515	1.59 690	0.42 509	1.66 701	0.44 513	1.62 702	0.42 504	1.59 696	0.42 500	0.64 504	0.43 454	0.64 552	0.42 523	0.67 530	0.46 500

DPSMNet_ROB	1.60 671	1.59 557	1.70 697	1.59 643	1.59 717	1.61 694	1.61 726	1.60 691	1.60 723	1.62 700	1.59 726	1.60 698	1.60 711	1.60 697	1.59 723	1.59 677	1.60 704	1.59 709	1.59 731	1.59 688	1.59 721

FlowAnything_test	1.02 594	1.72 563	0.71 545	1.59 643	0.70 586	1.61 694	0.69 584	1.61 692	0.70 592	1.60 694	0.70 591	1.61 701	0.69 583	1.61 699	0.70 590	0.81 547	0.58 514	0.81 587	0.55 559	0.81 562	0.56 545

FlowAnything	1.02 594	1.71 562	0.72 548	1.59 643	0.69 582	1.60 693	0.69 584	1.61 692	0.70 592	1.60 694	0.69 587	1.60 698	0.69 583	1.61 699	0.69 581	0.81 547	0.58 514	0.81 587	0.56 563	0.82 564	0.56 545

CFNet-ft	0.55 471	1.57 556	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.20 253	2.53 775	1.61 692	0.14 251	0.20 256	0.14 254	0.20 259	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	1.56 687	1.24 697

11t	1.27 661	2.70 669	1.34 664	1.32 627	0.89 615	1.30 675	1.34 707	1.64 695	0.57 553	1.45 692	0.72 600	1.05 619	1.29 696	1.07 621	1.29 708	1.49 671	1.02 594	0.97 618	1.15 648	1.48 684	1.31 701

IGEVStereo-DCA	1.77 678	4.21 720	1.84 714	2.49 699	2.11 765	2.54 749	1.36 710	1.65 696	1.17 654	2.75 765	1.90 760	2.54 751	1.15 637	0.94 594	1.11 639	1.50 672	1.32 668	0.96 616	1.46 722	1.49 685	0.88 605

rrr	1.77 678	4.21 720	1.84 714	2.49 699	2.11 765	2.54 749	1.36 710	1.65 696	1.17 654	2.75 765	1.90 760	2.54 751	1.15 637	0.94 594	1.11 639	1.50 672	1.32 668	0.96 616	1.46 722	1.49 685	0.88 605

HBP-ISP	1.24 659	1.72 563	1.65 694	1.15 558	0.76 600	1.40 685	0.88 618	1.67 698	1.02 642	1.69 702	1.38 716	1.69 703	1.21 690	1.87 709	1.21 699	1.05 585	0.79 570	0.97 618	0.80 619	1.19 622	0.75 590

ours_stereo	1.20 610	1.21 527	0.90 575	1.64 651	1.11 639	1.35 679	0.67 571	1.76 699	0.93 627	1.70 703	1.10 644	1.39 691	0.75 597	1.41 691	0.81 611	1.60 679	1.03 595	1.33 697	1.00 634	1.61 689	0.72 582

2.5w	2.01 699	2.40 654	1.37 676	3.28 725	2.01 759	2.71 755	1.43 723	1.82 700	1.83 757	1.90 706	1.41 718	2.71 761	1.35 701	2.71 760	1.85 758	2.66 748	1.53 694	1.64 710	1.23 702	2.53 748	1.87 754

1w_stereo	2.05 707	2.32 644	1.35 666	3.74 747	2.01 759	2.73 758	1.42 720	1.88 701	1.93 768	2.03 715	1.28 706	2.71 761	1.99 756	2.72 762	1.72 746	2.20 718	1.32 668	1.87 720	1.86 763	2.45 737	1.54 714

GANetREF_RVC	1.55 669	1.94 618	1.22 658	1.88 656	1.21 699	1.88 701	1.22 698	1.88 701	1.22 703	1.88 704	1.22 700	1.88 707	1.22 691	1.89 710	1.22 700	1.87 688	1.22 666	1.88 723	1.22 701	1.88 701	1.22 694
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
ccs_rob	2.79 764	10.17 794	0.32 329	10.00 804	0.33 443	0.49 488	0.33 434	1.90 703	0.32 433	0.51 507	0.33 442	0.49 492	9.24 817	0.49 490	0.33 431	0.41 378	9.82 813	0.41 465	0.28 396	9.34 815	0.29 387

3.25w	2.04 705	2.20 635	1.48 684	3.03 715	2.17 769	2.63 753	1.39 716	1.96 704	1.95 769	1.96 707	1.37 714	2.71 761	1.96 753	2.71 760	1.73 751	2.26 724	1.32 668	1.87 720	1.87 764	2.51 744	1.63 737

MFMNet_re	1.81 681	1.91 611	1.71 699	1.95 662	1.70 740	1.95 706	1.70 743	1.96 704	1.74 749	1.97 709	1.72 748	1.95 710	1.71 732	1.97 713	1.71 743	1.86 686	1.62 705	1.85 716	1.66 750	1.86 700	1.64 739

SPS-STEREO	1.59 670	1.91 611	1.21 657	1.94 660	1.20 653	2.00 709	1.23 699	1.99 706	1.24 705	2.00 712	1.25 703	2.03 717	1.26 693	2.00 714	1.29 708	1.90 693	1.18 617	1.89 724	1.21 700	1.89 702	1.20 648
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IGEV	2.02 700	2.20 635	1.82 710	2.90 713	2.16 767	2.41 739	1.25 701	2.00 707	1.98 770	1.99 711	1.31 708	2.72 765	1.93 750	2.67 759	1.69 741	2.26 724	1.32 668	1.83 715	1.87 764	2.53 748	1.61 728

3.5w_stereo	2.03 702	2.72 673	1.35 666	3.41 732	1.57 715	2.72 756	1.49 724	2.01 708	1.34 710	2.15 722	1.61 729	2.63 757	1.36 702	2.72 762	1.99 770	2.66 748	1.58 700	1.68 712	1.24 703	2.53 748	1.87 754

3w_stereo	2.04 705	2.24 639	1.70 697	3.15 718	2.18 771	2.49 743	1.26 703	2.03 709	1.98 770	1.98 710	1.33 709	2.72 765	1.99 756	2.59 753	1.72 746	2.22 720	1.33 675	1.85 716	1.88 769	2.50 743	1.58 720

MM-Stereo_test1	1.80 680	3.41 697	1.52 689	2.12 668	1.41 710	2.04 710	1.41 718	2.05 710	1.46 720	2.04 716	1.41 718	2.05 718	1.42 707	2.05 715	1.43 718	2.04 703	1.54 696	1.94 725	1.38 715	1.99 705	1.33 703

4.5_new	2.00 692	1.84 600	1.98 741	2.77 707	2.16 767	2.27 731	1.28 705	2.09 711	1.98 770	2.01 713	1.28 706	2.71 761	1.98 754	2.51 750	1.65 726	2.26 724	1.33 675	1.87 720	1.87 764	2.49 741	1.60 723

ff7	1.68 673	2.68 666	1.35 666	0.97 534	0.89 615	1.84 698	2.15 770	2.12 712	1.80 753	2.05 717	1.56 723	2.33 738	2.12 761	2.23 733	2.25 773	1.31 657	1.07 597	1.48 704	1.41 716	0.90 577	1.04 629

ffff	1.68 673	2.68 666	1.35 666	0.97 534	0.89 615	1.84 698	2.15 770	2.12 712	1.80 753	2.05 717	1.56 723	2.33 738	2.12 761	2.23 733	2.25 773	1.31 657	1.07 597	1.48 704	1.41 716	0.90 577	1.04 629

ccc-4	1.68 673	2.68 666	1.35 666	0.97 534	0.89 615	1.84 698	2.15 770	2.12 712	1.80 753	2.05 717	1.56 723	2.33 738	2.12 761	2.23 733	2.25 773	1.31 657	1.07 597	1.48 704	1.41 716	0.90 577	1.04 629

MC-Stereo	1.76 677	2.96 685	1.37 676	2.14 669	1.37 707	2.14 715	1.36 710	2.14 715	1.37 715	2.14 721	1.37 714	2.14 719	1.37 704	2.14 719	1.37 714	1.97 698	1.32 668	1.97 727	1.32 709	1.98 704	1.33 703

3.25w_new	2.03 702	2.72 673	1.35 666	3.33 730	1.57 715	2.72 756	1.53 725	2.15 716	1.33 709	2.15 722	1.60 727	2.63 757	1.30 697	2.72 762	1.99 770	2.67 750	1.53 694	1.75 714	1.25 705	2.53 748	1.87 754

noway7	2.08 711	5.18 742	1.92 725	2.27 676	1.66 722	2.18 716	1.66 729	2.17 717	1.66 724	2.18 724	1.65 731	2.18 721	1.66 714	2.17 720	1.66 729	2.15 707	1.85 726	2.05 729	1.60 734	2.05 707	1.60 723

zzzz4	2.08 711	5.22 746	1.93 728	2.27 676	1.66 722	2.19 718	1.66 729	2.18 718	1.67 727	2.18 724	1.66 734	2.18 721	1.66 714	2.18 721	1.66 729	2.15 707	1.84 721	2.05 729	1.60 734	2.05 707	1.60 723

zzzzzz3	2.07 708	5.00 735	1.93 728	2.28 681	1.66 722	2.19 718	1.66 729	2.18 718	1.67 727	2.19 727	1.66 734	2.18 721	1.67 720	2.18 721	1.66 729	2.15 707	1.85 726	2.05 729	1.59 731	2.05 707	1.59 721

RAFT_CTSACE	1.92 684	3.71 704	1.72 700	1.88 656	1.72 742	2.04 710	1.42 720	2.18 718	1.89 766	2.02 714	1.97 766	1.95 710	2.06 760	1.93 711	1.62 724	1.76 683	1.66 709	2.02 728	1.73 759	1.73 695	1.43 712

GELT-Stereo	2.10 716	5.33 753	1.94 736	2.37 691	1.68 730	2.21 724	1.69 741	2.19 721	1.67 727	2.18 724	1.67 736	2.19 724	1.66 714	2.19 724	1.66 729	2.23 721	1.83 720	2.07 735	1.61 738	2.04 706	1.61 728

noway2	2.07 708	4.96 732	1.92 725	2.28 681	1.66 722	2.20 721	1.66 729	2.19 721	1.66 724	2.19 727	1.65 731	2.19 724	1.68 722	2.18 721	1.65 726	2.15 707	1.86 730	2.06 733	1.59 731	2.06 711	1.60 723

noway1	2.10 716	5.26 750	1.93 728	2.31 687	1.69 735	2.21 724	1.67 735	2.19 721	1.68 732	2.21 732	1.68 741	2.21 728	1.67 720	2.20 726	1.66 729	2.15 707	1.84 721	2.07 735	1.61 738	2.07 715	1.61 728

zzzzzzz1	2.10 716	5.20 744	1.93 728	2.38 693	1.68 730	2.20 721	1.67 735	2.20 724	1.68 732	2.20 730	1.67 736	2.20 727	1.68 722	2.20 726	1.67 737	2.24 722	1.86 730	2.06 733	1.61 738	2.06 711	1.62 734

monster_256*512	2.09 714	5.21 745	1.98 741	2.30 684	1.67 726	2.18 716	1.66 729	2.20 724	1.67 727	2.19 727	1.67 736	2.19 724	1.66 714	2.19 724	1.66 729	2.15 707	1.86 730	2.05 729	1.60 734	2.06 711	1.61 728

zzzz2	2.08 711	4.92 731	1.93 728	2.30 684	1.67 726	2.19 718	1.66 729	2.20 724	1.67 727	2.20 730	1.68 741	2.21 728	1.66 714	2.20 726	1.68 738	2.17 713	1.84 721	2.07 735	1.62 744	2.05 707	1.61 728

zzz1	2.09 714	4.97 733	1.93 728	2.30 684	1.68 730	2.21 724	1.68 737	2.21 727	1.68 732	2.21 732	1.67 736	2.21 728	1.68 722	2.21 729	1.69 741	2.17 713	1.85 726	2.08 739	1.61 738	2.06 711	1.61 728

noway5	1.92 684	4.97 733	1.95 738	2.31 687	1.68 730	2.21 724	1.68 737	2.21 727	1.69 739	2.22 736	1.68 741	2.21 728	1.68 722	2.21 729	1.68 738	2.18 715	1.87 734	1.71 713	0.65 584	0.85 568	0.72 582

noway3	2.12 722	5.22 746	1.93 728	2.39 694	1.70 740	2.23 729	1.70 743	2.22 729	1.70 740	2.22 736	1.70 747	2.23 732	1.69 729	2.22 731	1.71 743	2.28 728	1.86 730	2.08 739	1.63 747	2.09 720	1.63 737

noway4	2.11 720	5.14 740	1.93 728	2.37 691	1.69 735	2.20 721	1.68 737	2.22 729	1.68 732	2.21 732	1.69 745	2.23 732	1.68 722	2.22 731	1.66 729	2.24 722	1.84 721	2.09 744	1.63 747	2.09 720	1.62 734

derf	1.91 683	2.15 631	1.78 703	2.16 670	1.75 743	2.21 724	1.80 747	2.22 729	1.80 753	2.21 732	1.76 749	2.17 720	1.81 741	2.24 736	1.74 752	1.93 696	1.56 697	1.96 726	1.53 724	1.95 703	1.56 716

4w-stereo	2.02 700	2.72 673	1.44 681	3.36 731	1.59 717	2.48 742	1.72 745	2.28 732	1.24 705	2.24 738	1.65 731	2.56 753	1.32 699	2.39 744	1.98 769	2.67 750	1.51 692	1.66 711	1.24 703	2.53 748	1.88 757

NCCL2	2.28 738	2.27 640	2.28 748	2.28 681	2.28 772	2.27 731	2.29 773	2.28 732	2.28 776	2.27 739	2.28 778	2.28 734	2.27 764	2.27 737	2.28 777	2.28 728	2.28 753	2.27 747	2.29 777	2.27 727	2.29 762

TRStereo	2.00 692	2.13 627	1.85 716	2.27 676	1.84 747	2.28 733	1.84 749	2.29 734	1.86 759	2.30 740	1.87 755	2.30 735	1.87 744	2.08 716	1.72 746	2.08 704	1.72 713	2.08 739	1.72 756	2.08 717	1.72 744

XX-Stereo	2.00 692	2.13 627	1.85 716	2.27 676	1.84 747	2.28 733	1.84 749	2.29 734	1.86 759	2.30 740	1.87 755	2.30 735	1.87 744	2.08 716	1.72 746	2.08 704	1.72 713	2.08 739	1.72 756	2.08 717	1.72 744

EAI-Stereo	2.00 692	2.13 627	1.85 716	2.27 676	1.84 747	2.28 733	1.84 749	2.29 734	1.86 759	2.30 740	1.87 755	2.30 735	1.87 744	2.08 716	1.72 746	2.08 704	1.72 713	2.08 739	1.72 756	2.08 717	1.72 744

STTStereo	3.73 773	30.40 820	2.37 752	2.39 694	2.31 774	2.35 736	2.33 774	2.29 734	2.42 777	2.32 744	2.34 779	2.33 738	2.36 765	2.30 739	2.27 776	2.35 735	2.22 752	2.31 750	2.22 774	2.29 729	2.34 766

GANet-RSSM	0.75 522	1.91 611	0.14 167	0.47 371	0.14 246	0.21 264	3.21 796	2.30 738	0.14 251	0.46 462	0.14 254	0.23 285	0.18 292	0.21 269	0.14 245	0.18 218	0.27 307	0.37 382	0.13 248	2.13 722	2.12 758

MonStereo1	1.94 686	2.77 679	1.52 689	3.73 746	1.51 714	2.13 714	1.42 720	2.32 739	1.52 721	2.31 743	1.50 721	2.53 748	1.59 710	2.34 741	1.56 721	1.91 694	1.36 681	1.86 719	1.31 708	2.07 715	1.53 713

MonStereo	2.17 724	2.41 655	1.49 688	2.67 704	1.67 726	2.60 752	2.04 768	2.32 739	1.76 750	2.44 748	1.68 741	2.50 746	1.69 729	2.38 742	1.80 755	2.28 728	1.78 716	2.63 767	2.14 772	3.47 760	1.68 742

AIO_test	2.18 726	2.09 625	2.04 746	2.42 696	2.01 759	2.47 741	1.94 760	2.34 741	2.03 774	2.56 754	1.94 763	2.43 744	1.94 751	2.41 745	1.87 762	2.39 738	2.10 748	2.35 754	1.91 770	2.25 726	2.19 760

AIO_rvc	2.18 726	2.34 649	1.87 720	2.32 689	1.94 757	2.40 738	1.89 758	2.37 742	2.07 775	2.52 753	1.95 765	2.44 745	1.99 756	2.41 745	1.89 765	2.32 734	2.09 747	2.24 746	2.18 773	2.21 723	2.23 761

HUF	2.18 726	2.30 642	1.99 745	2.34 690	2.02 762	2.41 739	2.06 769	2.38 743	1.89 766	2.36 745	1.85 752	2.56 753	1.98 754	2.31 740	1.97 768	2.30 732	2.03 746	2.30 749	2.11 771	2.23 724	2.16 759

asd	2.18 726	2.77 679	1.58 691	3.59 740	2.00 758	2.58 751	1.85 752	2.39 744	1.71 742	2.47 750	1.97 766	2.59 755	1.61 712	2.56 751	1.79 754	2.51 745	1.99 738	2.11 745	1.62 744	2.36 732	1.60 723

2.25w	2.00 692	1.86 605	1.98 741	2.95 714	2.17 769	2.26 730	1.35 708	2.42 745	2.00 773	2.07 720	1.27 705	2.53 748	1.99 756	2.29 738	1.49 720	2.21 719	1.32 668	1.85 716	1.87 764	2.52 745	1.62 734

FBW_ROB	2.12 722	2.46 659	1.77 702	2.49 699	1.79 746	2.38 737	1.83 748	2.46 746	1.78 752	2.48 751	1.97 766	2.40 743	1.78 739	2.42 747	1.83 756	2.31 733	1.85 726	2.38 755	1.82 762	2.35 731	1.84 750

qwe	2.18 726	2.60 663	1.58 691	3.83 748	1.90 756	2.53 747	1.90 759	2.48 747	1.73 747	2.37 746	1.92 762	2.53 748	1.68 722	2.56 751	1.83 756	2.52 747	1.87 734	2.07 735	1.68 753	2.32 730	1.71 743

monsterstereo	2.20 732	2.33 645	1.95 738	3.65 742	2.07 764	2.49 743	1.61 726	2.48 747	1.83 757	2.45 749	1.61 729	2.67 760	1.86 742	2.64 755	1.94 766	2.48 744	1.66 709	2.34 752	1.68 753	2.40 733	1.86 752

monsters	2.18 726	2.41 655	1.96 740	3.47 735	2.03 763	2.53 747	1.64 728	2.48 747	1.73 747	2.40 747	1.50 721	2.62 756	1.94 751	2.59 753	1.94 766	2.44 740	1.57 699	2.28 748	1.87 764	2.42 734	1.86 752

UDGNet	2.23 736	5.40 757	1.72 700	2.48 698	1.69 735	2.51 746	1.69 741	2.51 750	1.72 746	2.50 752	1.69 745	2.52 747	1.69 729	2.50 749	1.68 738	2.41 739	1.70 712	2.42 757	1.69 755	2.42 734	1.64 739

4.25w-stereo	1.98 687	2.72 673	1.46 683	3.47 735	1.43 711	2.07 712	1.98 761	2.53 751	1.52 721	2.71 758	1.98 772	1.81 705	1.62 713	1.96 712	1.36 713	1.88 691	2.00 739	2.53 764	1.61 738	1.74 696	1.15 639

cf-r	0.66 494	2.17 633	0.12 136	0.18 186	0.12 232	0.18 244	2.70 779	2.60 752	0.12 239	0.18 247	0.12 227	0.18 249	0.12 232	0.18 248	0.12 228	0.15 167	0.11 140	0.15 233	0.11 194	1.81 699	1.74 748

asda	2.17 724	2.54 660	1.81 705	3.47 735	1.78 745	2.50 745	1.86 753	2.61 753	1.68 732	2.61 755	1.83 751	2.37 742	1.73 734	2.44 748	1.88 764	2.51 745	1.84 721	2.34 752	1.62 744	2.23 724	1.77 749

DNSM	2.56 753	4.43 723	3.08 770	4.09 750	1.86 750	2.66 754	1.86 753	2.66 754	1.87 763	2.66 757	1.86 753	2.66 759	1.86 742	2.66 758	1.87 762	3.82 765	2.94 760	2.42 757	1.73 759	2.42 734	1.73 747

4.25_new	2.00 692	2.33 645	1.82 710	3.32 728	1.69 735	1.95 706	1.99 764	2.72 755	1.71 742	2.72 759	1.97 766	2.01 715	1.74 736	1.77 704	1.28 706	2.18 715	2.01 741	2.48 762	1.58 729	1.65 690	1.17 643

4.5w_new	2.00 692	2.33 645	1.82 710	3.32 728	1.69 735	1.95 706	1.99 764	2.72 755	1.71 742	2.72 759	1.97 766	2.01 715	1.74 736	1.77 704	1.28 706	2.18 715	2.01 741	2.48 762	1.58 729	1.65 690	1.17 643

4.5w-stereo	1.99 688	2.33 645	1.81 705	3.28 725	1.68 730	1.94 703	1.99 764	2.72 755	1.70 740	2.72 759	1.99 775	1.97 712	1.68 722	1.76 703	1.29 708	1.91 694	2.02 745	2.53 764	1.61 738	1.75 697	1.16 642

2.75w_new	1.99 688	2.34 649	1.81 705	3.14 717	1.62 719	1.94 703	1.99 764	2.72 755	1.71 742	2.72 759	1.99 775	1.90 708	1.73 734	1.82 708	1.29 708	2.37 736	2.01 741	2.31 750	1.42 719	1.77 698	1.22 694

3.75w	1.99 688	2.31 643	1.83 713	3.16 719	1.65 721	1.93 702	1.98 761	2.72 755	1.68 732	2.73 764	1.97 766	2.00 714	1.72 733	1.81 707	1.25 704	2.27 727	2.01 741	2.38 755	1.42 719	1.71 694	1.24 697

2w_stereo	1.99 688	2.36 652	1.81 705	3.24 723	1.67 726	1.94 703	1.98 761	2.72 755	1.68 732	2.72 759	1.94 763	1.98 713	1.74 736	1.79 706	1.27 705	1.95 697	2.00 739	2.53 764	1.60 734	1.68 693	1.15 639

sCroCo_RVC	2.10 716	2.76 677	1.92 725	2.78 710	1.39 709	2.73 758	1.41 718	2.73 761	1.40 717	2.77 770	1.41 718	2.74 767	1.40 706	2.74 765	1.40 716	2.72 752	1.42 687	2.72 768	1.44 721	2.79 755	1.42 711

LGtest1	2.22 733	2.70 669	1.89 721	2.76 706	1.86 750	2.75 760	1.86 753	2.75 762	1.86 759	2.75 765	1.86 753	2.77 770	1.87 744	2.75 766	1.86 759	2.46 741	1.58 700	2.45 759	1.56 725	2.45 737	1.56 716

LG-G_1	2.22 733	2.71 671	1.89 721	2.77 707	1.87 754	2.75 760	1.87 756	2.76 763	1.87 763	2.75 765	1.87 755	2.76 768	1.87 744	2.75 766	1.86 759	2.47 742	1.58 700	2.45 759	1.57 726	2.45 737	1.57 718

LG-G	2.22 733	2.71 671	1.89 721	2.77 707	1.87 754	2.75 760	1.87 756	2.76 763	1.87 763	2.75 765	1.87 755	2.76 768	1.87 744	2.75 766	1.86 759	2.47 742	1.58 700	2.45 759	1.57 726	2.45 737	1.57 718

GwcNet-RSSM	0.77 528	2.77 679	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.20 253	2.67 778	2.78 765	0.14 251	0.20 256	0.14 254	0.20 259	0.14 251	0.21 269	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.52 745	2.31 763

PSMNet-RSSM	0.77 528	2.76 677	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.20 253	2.66 777	2.79 766	0.14 251	0.21 268	0.14 254	0.21 267	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.52 745	2.31 763

hitnet-ft	0.79 532	2.78 682	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.21 264	2.89 780	2.80 767	0.14 251	0.20 256	0.14 254	0.20 259	0.14 251	0.20 256	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.54 753	2.33 765

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 801	50.87 836	2.78 756	2.87 712	2.71 776	2.78 763	0.47 525	2.88 768	2.86 782	1.89 705	2.67 781	2.79 771	2.79 770	2.78 769	2.83 779	2.82 753	2.82 759	2.83 769	2.77 781	2.83 756	2.76 771
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSMDNet	2.65 755	10.14 793	0.33 334	9.74 801	0.32 430	0.87 575	0.33 434	2.95 769	0.68 579	0.49 485	0.34 450	0.49 492	5.70 808	0.49 490	0.33 431	0.42 392	9.57 810	0.41 465	0.31 440	8.36 811	0.65 563

plain	1.88 682	3.16 691	0.64 518	3.10 716	0.65 573	3.10 765	0.64 564	3.12 770	0.65 569	3.10 771	0.65 573	3.11 772	0.65 566	3.12 770	0.65 561	3.12 757	0.65 535	3.13 770	0.65 584	3.13 758	0.65 563

MIF-Stereo (partial)	2.58 754	3.31 696	0.66 524	3.18 720	0.66 576	3.18 766	0.66 567	3.21 771	0.67 573	3.19 772	0.66 575	3.19 773	0.66 569	3.31 774	0.68 573	5.09 790	1.79 718	8.23 817	1.67 751	6.18 801	1.38 709

Anonymous3	2.55 752	3.26 695	1.65 694	3.28 725	1.63 720	3.24 767	1.68 737	3.27 772	1.66 724	3.28 773	1.67 736	3.25 774	1.66 714	3.27 772	1.64 725	3.26 758	1.65 708	3.30 772	1.65 749	4.95 792	1.65 741

NLSM1	2.93 766	3.24 694	2.57 755	4.04 749	2.66 775	3.30 769	2.55 776	3.29 773	2.55 778	3.35 775	2.48 780	3.28 775	2.47 766	3.34 775	2.49 778	3.26 758	2.55 758	3.13 770	2.57 780	3.00 757	2.46 769

PCWNet_CMD	2.80 765	9.82 790	0.32 329	10.09 805	0.32 430	0.49 488	0.33 434	3.34 774	0.33 443	0.49 485	0.33 442	0.49 492	8.73 814	0.48 483	0.33 431	0.41 378	9.22 809	0.42 481	0.29 411	9.55 816	0.31 412

UniTT-Stereo	2.03 702	3.43 698	0.72 548	3.42 733	0.73 591	3.27 768	0.68 576	3.38 775	0.69 584	3.29 774	0.72 600	3.28 775	0.70 587	3.35 776	0.68 573	3.39 760	0.68 544	3.31 773	0.69 597	3.37 759	0.73 586

Sa-1000	4.34 791	8.37 778	6.84 798	6.98 788	4.45 805	3.58 770	3.00 781	3.42 776	3.39 797	2.61 755	4.00 806	3.83 781	4.01 799	3.90 780	3.90 802	5.98 797	5.62 793	3.76 779	2.34 778	4.35 772	2.47 770

test_5	4.62 795	7.55 774	6.23 794	6.32 782	3.40 793	5.29 800	3.50 799	3.53 777	4.11 807	4.28 783	4.47 810	4.26 787	4.38 802	3.68 778	3.24 792	5.89 795	5.60 792	4.84 801	3.50 799	4.33 771	3.93 802

DPSNet	3.66 771	3.60 700	3.62 779	3.63 741	3.64 797	3.65 772	3.65 802	3.66 778	3.67 799	3.67 777	3.65 800	3.67 779	3.66 788	3.66 777	3.68 797	3.68 763	3.66 779	3.67 777	3.68 803	3.67 761	3.67 795

RAStereo	2.23 736	3.64 701	0.76 556	3.65 742	0.86 613	3.66 773	0.76 602	3.67 779	0.81 616	3.66 776	0.76 606	3.66 778	0.77 600	3.68 778	0.77 603	3.68 763	0.77 566	3.69 778	0.77 613	3.70 762	0.77 595

SA	4.33 790	7.35 772	6.85 799	5.96 779	4.09 802	3.59 771	3.15 795	3.82 780	2.64 779	3.91 778	3.85 803	3.57 777	2.72 769	3.13 771	4.03 804	7.09 806	6.86 801	3.57 775	3.12 793	3.85 763	3.51 794

test_3	5.01 800	8.86 784	7.77 802	8.09 791	2.76 777	4.13 778	4.05 808	3.88 781	3.76 803	4.33 784	4.13 807	3.71 780	3.91 796	4.21 785	4.06 805	7.93 807	7.69 806	4.53 784	3.91 806	4.17 769	4.29 804

TestStereo1	4.60 792	8.41 779	6.44 796	6.86 786	3.79 799	3.97 775	3.78 804	3.99 782	3.74 801	3.97 779	3.52 798	3.94 782	3.58 785	3.98 781	3.72 799	6.82 803	6.50 799	3.76 779	3.66 801	3.90 764	3.74 798

SA-5K	4.60 792	8.41 779	6.44 796	6.86 786	3.79 799	3.97 775	3.78 804	3.99 782	3.74 801	3.97 779	3.52 798	3.94 782	3.58 785	3.98 781	3.72 799	6.82 803	6.50 799	3.76 779	3.66 801	3.90 764	3.74 798

test_4	4.88 798	8.13 777	6.98 800	7.46 789	4.44 804	4.25 779	3.85 806	4.04 784	3.92 805	4.13 782	3.91 804	4.18 786	3.84 795	4.14 784	4.06 805	7.01 805	7.13 804	4.53 784	3.72 804	4.09 768	3.72 796

NLCSM	3.67 772	4.08 715	3.19 775	4.80 766	3.26 790	3.99 777	3.24 797	4.25 785	3.18 795	4.09 781	3.27 795	4.14 784	3.18 783	4.13 783	3.28 793	4.06 766	3.10 769	3.85 782	3.14 794	3.91 767	3.27 791

raft_robust	4.71 796	7.75 776	5.40 792	6.81 785	3.31 791	4.28 780	4.20 809	4.32 786	4.37 810	4.35 785	4.35 809	4.14 784	3.75 792	4.30 787	4.20 807	6.67 802	6.37 797	3.36 774	4.24 811	4.86 790	3.25 790

RAFT+CT+SA	4.28 788	7.62 775	4.91 787	5.55 776	2.28 772	3.09 764	3.64 801	4.49 787	3.07 788	4.80 799	3.35 796	4.77 803	3.70 790	4.29 786	3.05 782	5.58 793	5.98 796	3.58 776	3.78 805	4.26 770	3.72 796

cross-raft	4.83 797	7.52 773	6.43 795	6.63 783	3.96 801	4.51 781	3.99 807	4.49 787	3.96 806	4.52 786	3.96 805	4.50 788	3.97 798	4.50 788	3.97 803	6.65 801	6.44 798	4.33 783	3.92 807	4.35 772	3.91 801

rvit_0105_6	3.87 778	5.73 765	3.10 771	4.69 764	3.12 788	4.54 783	3.02 783	4.56 789	3.04 783	4.54 790	3.03 784	4.54 789	3.04 774	4.56 789	3.05 782	4.58 777	3.05 762	4.58 788	3.05 785	4.58 777	3.05 776

rvit_105_1	3.83 774	5.22 746	3.01 760	4.53 754	3.01 778	4.51 781	3.01 782	4.56 789	3.04 783	4.53 788	3.03 784	4.55 791	3.03 771	4.56 789	3.04 780	4.57 774	3.05 762	4.57 786	3.05 785	4.57 776	3.05 776

rvit_stereo_0081	3.83 774	5.23 749	3.01 760	4.53 754	3.03 780	4.55 787	3.02 783	4.56 789	3.04 783	4.52 786	3.02 782	4.54 789	3.03 771	4.56 789	3.04 780	4.57 774	3.05 762	4.57 786	3.05 785	4.58 777	3.05 776

rvit_stereo_0082	3.86 776	5.82 766	3.01 760	4.53 754	3.03 780	4.54 783	3.02 783	4.56 789	3.04 783	4.53 788	3.02 782	4.55 791	3.04 774	4.57 792	3.05 782	4.57 774	3.05 762	4.58 788	3.05 785	4.58 777	3.06 779

rvit_stereo_0080	3.89 779	5.70 763	3.04 765	4.54 757	3.03 780	4.56 788	3.05 789	4.60 793	3.07 788	4.58 793	3.06 787	4.59 793	3.06 776	4.61 793	3.08 786	4.63 779	3.09 767	4.64 792	3.10 790	4.65 781	3.10 783

whm_eth	3.89 779	5.70 763	3.04 765	4.54 757	3.03 780	4.56 788	3.05 789	4.60 793	3.07 788	4.58 793	3.06 787	4.59 793	3.06 776	4.61 793	3.08 786	4.63 779	3.09 767	4.64 792	3.10 790	4.65 781	3.10 783

rvit_0105_3	3.91 781	5.33 753	3.06 768	4.60 762	3.07 786	4.60 790	3.06 791	4.62 795	3.08 791	4.60 795	3.07 790	4.62 798	3.08 778	4.67 797	3.10 789	4.70 782	3.11 770	4.77 799	3.19 797	4.77 786	3.14 787

rvit_stereo_0081_aga	3.86 776	5.33 753	3.02 763	4.55 760	3.04 784	4.54 783	3.02 783	4.64 796	3.06 787	4.54 790	3.04 786	4.62 798	3.08 778	4.62 795	3.07 785	4.58 777	3.06 766	4.60 790	3.08 789	4.63 780	3.07 780

rvit_stereo_0083	3.92 783	5.30 752	3.06 768	4.61 763	3.09 787	4.67 792	3.08 792	4.66 797	3.09 792	4.62 796	3.10 792	4.66 801	3.11 780	4.67 797	3.16 791	4.72 784	3.16 773	4.77 799	3.11 792	4.66 783	3.11 785

rvit_stereo_ft	3.93 784	5.44 759	3.05 767	4.59 761	3.06 785	4.61 791	3.08 792	4.67 798	3.12 793	4.63 797	3.10 792	4.65 800	3.11 780	4.69 799	3.13 790	4.70 782	3.14 772	4.71 797	3.15 795	4.74 784	3.16 788

rvit_0105_4	3.91 781	5.47 761	3.02 763	4.54 757	3.02 779	4.54 783	3.03 787	4.75 799	3.17 794	4.57 792	3.06 787	4.61 797	3.16 782	4.65 796	3.09 788	4.66 781	3.11 770	4.68 795	3.18 796	4.81 787	3.16 788

TestStereo	4.88 798	4.75 727	4.79 785	4.87 770	4.92 806	4.81 798	4.90 812	4.78 800	4.77 811	4.87 801	4.89 811	4.90 806	4.91 804	4.99 804	4.79 809	4.98 787	4.87 789	4.87 802	4.92 813	5.00 793	5.00 805

MLG-Stereo_test2	4.28 788	5.46 760	3.69 780	4.86 769	3.72 798	5.58 802	3.42 798	4.81 801	3.77 804	4.85 800	3.72 802	5.55 810	3.63 787	5.58 807	3.53 796	4.41 771	3.28 777	4.99 803	2.95 783	4.75 785	3.13 786

sAnonymous2	3.31 769	2.63 664	1.38 678	3.71 744	1.86 750	4.70 793	1.11 641	4.82 802	2.72 780	5.45 807	1.98 772	4.59 793	2.64 767	2.65 756	6.21 813	4.37 768	1.08 601	5.16 805	2.24 775	4.52 774	2.39 767

CroCo_RVC	3.31 769	2.63 664	1.38 678	3.71 744	1.86 750	4.70 793	1.11 641	4.82 802	2.72 780	5.45 807	1.98 772	4.59 793	2.64 767	2.65 756	6.21 813	4.37 768	1.08 601	5.16 805	2.24 775	4.52 774	2.39 767

rvit_0105_5	4.10 785	5.40 757	3.13 774	4.71 765	3.15 789	4.72 795	3.10 794	4.90 804	3.27 796	4.69 798	3.16 794	4.84 805	3.25 784	4.96 803	3.34 794	5.05 789	3.39 778	5.10 804	3.40 798	5.11 794	3.42 792

FC-DCNN v2	5.10 802	5.15 741	4.49 784	5.07 772	3.37 792	6.87 805	4.75 811	5.04 805	6.34 815	7.84 815	5.06 812	6.72 816	4.09 800	4.99 804	5.44 812	5.03 788	3.16 773	4.67 794	4.86 812	5.15 795	3.89 800

MaDis-Stereo	3.19 768	6.02 768	1.12 597	5.61 777	1.16 646	5.43 801	1.02 637	5.15 806	0.70 592	5.43 806	1.21 699	5.03 808	0.97 616	4.85 800	0.99 626	4.53 772	1.16 613	5.53 807	1.25 705	5.37 797	1.30 700

MLG-Stereo_test1	4.25 786	5.34 756	3.61 778	5.31 773	3.63 796	5.23 799	3.57 800	5.38 807	3.65 798	5.23 804	3.47 797	4.76 802	3.74 791	4.85 800	3.71 798	4.96 786	3.18 775	4.71 797	2.92 782	4.86 790	2.90 773

MLG-Stereo_test3	4.26 787	4.85 729	3.95 782	5.35 774	3.60 795	4.75 796	3.76 803	5.49 808	3.71 800	5.39 805	3.69 801	4.82 804	3.66 788	4.85 800	3.73 801	4.93 785	3.19 776	4.69 796	2.99 784	4.84 789	2.98 775

StereoVision	3.15 767	5.00 735	0.89 572	4.83 767	1.00 626	3.93 774	1.27 704	6.37 809	1.34 710	5.67 809	1.26 704	5.84 811	1.27 694	5.03 806	1.24 701	5.10 791	1.09 603	4.61 791	0.57 566	5.62 799	1.12 634

SGM-Forest	5.21 804	5.92 767	4.08 783	6.18 780	4.16 803	6.31 804	4.34 810	6.50 810	4.33 809	6.14 811	4.21 808	6.61 815	4.55 803	6.67 810	4.48 808	5.94 796	3.94 782	5.85 810	4.03 809	5.79 800	4.17 803
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT	6.73 807	9.36 787	7.40 801	8.51 794	6.55 810	6.88 806	6.60 816	6.79 811	6.60 816	6.80 812	6.72 818	5.31 809	5.50 807	6.61 809	6.61 816	8.42 809	5.89 794	5.73 808	5.45 817	6.61 802	6.24 809

test-1	6.46 805	9.16 786	8.03 806	8.09 791	5.62 809	6.11 803	6.35 815	6.85 812	4.94 812	6.08 810	6.29 817	4.98 807	6.43 809	6.22 808	6.36 815	6.16 799	7.47 805	5.82 809	5.44 816	7.11 806	5.68 808

test-v	7.53 809	11.89 797	7.98 803	9.36 798	7.14 811	7.06 807	7.09 817	7.37 813	6.91 817	7.29 813	5.71 815	6.45 813	6.93 810	6.73 812	7.27 817	8.93 814	7.85 807	6.98 814	6.80 818	7.56 807	7.34 811

test-2	7.53 809	11.89 797	7.98 803	9.36 798	7.14 811	7.06 807	7.09 817	7.37 813	6.91 817	7.29 813	5.71 815	6.45 813	6.93 810	6.73 812	7.27 817	8.93 814	7.85 807	6.98 814	6.80 818	7.56 807	7.34 811

DispFullNet	4.61 794	4.84 728	3.12 772	5.00 771	3.57 794	4.75 796	3.03 787	7.75 815	4.17 808	4.91 802	3.09 791	6.20 812	3.95 797	6.71 811	3.51 795	5.30 792	3.67 780	5.86 811	3.63 800	5.61 798	3.46 793

rvit_stereo_0075_2	6.64 806	8.80 783	5.25 789	7.89 790	5.27 808	7.90 809	5.27 813	7.92 816	5.28 813	7.91 816	5.29 814	7.93 817	5.27 805	7.92 816	5.28 810	7.93 807	5.28 791	7.93 816	5.29 815	7.93 809	5.28 807

U	5.15 803	8.49 781	1.81 705	8.49 793	1.77 744	8.49 810	1.77 746	8.51 817	1.77 751	8.49 817	1.77 750	8.50 818	1.78 739	8.58 817	1.77 753	8.54 810	1.78 716	8.55 818	1.78 761	8.55 812	1.84 750

SGM+DAISY	7.06 808	9.15 785	5.38 791	8.84 795	5.18 807	8.80 811	5.31 814	8.79 818	5.28 813	8.89 818	5.20 813	8.93 819	5.33 806	8.95 818	5.36 811	8.70 811	5.21 790	8.74 819	5.20 814	8.89 813	5.15 806

rafts_anoy	20.00 813	20.00 799	20.00 813	20.00 813	20.00 814	20.00 812	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 814

raft+_RVC	20.00 813	20.00 799	20.00 813	20.00 813	20.00 814	20.00 812	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 814

raftrobust	20.00 813	20.00 799	20.00 813	20.00 813	20.00 814	20.00 812	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 814

CasAABBNet	20.00 813	20.00 799	20.00 813	20.00 813	20.00 814	20.00 812	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 814

RALCasStereoNet	20.00 813	20.00 799	20.00 813	20.00 813	20.00 814	20.00 812	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 814

RALAANet	20.00 813	20.00 799	20.00 813	20.00 813	20.00 814	20.00 812	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 820	20.00 819	20.00 820	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 814

MANE	19.05 812	23.00 805	15.00 812	23.00 819	15.00 813	24.00 818	16.00 819	24.00 825	16.00 819	22.00 825	15.00 819	23.00 826	16.00 819	23.00 825	15.00 819	22.00 826	15.00 820	22.00 826	15.00 820	22.00 826	15.00 813

111	30.40 819	30.94 821	29.72 824	32.61 820	30.02 825	33.57 819	30.47 831	31.50 826	29.39 831	30.98 826	29.11 831	29.78 827	30.39 834	29.45 826	30.76 834	30.08 827	29.02 832	29.92 827	30.32 835	29.86 827	30.17 825

fff	1000028.16 845	29.62 817	29.72 824	32.61 820	30.02 825	35.13 821	31.83 832	32.07 827	10000000.00 852	35.27 829	29.82 832	32.45 828	30.15 831	32.35 827	30.09 831	31.04 828	29.55 833	30.64 828	30.14 832	10000000.00 854	30.77 826

csc	1000028.16 845	29.62 817	29.72 824	32.61 820	30.02 825	35.13 821	31.83 832	32.07 827	10000000.00 852	35.27 829	29.82 832	32.45 828	30.15 831	32.35 827	30.09 831	31.04 828	29.55 833	30.64 828	30.14 832	10000000.00 854	30.77 826

cscssc	1000028.16 845	29.62 817	29.72 824	32.61 820	30.02 825	35.13 821	31.83 832	32.07 827	10000000.00 852	35.27 829	29.82 832	32.45 828	30.15 831	32.35 827	30.09 831	31.04 828	29.55 833	30.64 828	30.14 832	10000000.00 854	30.77 826

tt	500032.53 843	34.60 823	29.72 824	37.47 835	34.41 830	36.85 825	35.22 836	34.71 830	33.55 833	34.50 827	35.43 835	33.81 831	10000000.00 853	33.57 830	33.13 835	33.68 831	35.00 837	34.03 832	35.26 838	30.96 828	34.63 830

DCANet	500032.53 843	34.60 823	29.72 824	37.47 835	34.41 830	36.85 825	35.22 836	34.71 830	33.55 833	34.50 827	35.43 835	33.81 831	10000000.00 853	33.57 830	33.13 835	33.68 831	35.00 837	34.03 832	35.26 838	30.96 828	34.63 830

DCANet-4	35.22 825	34.54 822	35.08 830	33.58 824	35.47 832	34.55 820	35.53 838	36.08 832	35.85 835	35.92 832	35.77 837	35.18 833	35.48 836	35.39 832	37.15 841	34.55 833	33.92 836	35.02 834	34.90 837	35.79 831	34.74 832

ADStereo(finetuned)	36.13 826	36.63 826	38.07 835	36.97 825	33.25 829	35.91 824	34.45 835	36.36 833	32.99 832	38.14 843	36.71 838	36.69 834	34.13 835	38.57 843	40.79 842	37.60 844	36.58 839	35.90 835	33.36 836	35.42 830	34.04 829

PM Cens cmp D40	30.50 820	37.00 827	24.00 819	37.00 826	24.00 821	37.00 827	24.00 826	37.00 834	24.00 826	37.00 833	24.00 826	37.00 835	24.00 826	37.00 833	24.00 826	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 820

PM Graph cmp D40	30.50 820	37.00 827	24.00 819	37.00 826	24.00 821	37.00 827	24.00 826	37.00 834	24.00 826	37.00 833	24.00 826	37.00 835	24.00 826	37.00 833	24.00 826	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 820

PatchMatch Cens Cmp	30.50 820	37.00 827	24.00 819	37.00 826	24.00 821	37.00 827	24.00 826	37.00 834	24.00 826	37.00 833	24.00 826	37.00 835	24.00 826	37.00 833	24.00 826	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 820

PatchMatch Graph Cmp	30.50 820	37.00 827	24.00 819	37.00 826	24.00 821	37.00 827	24.00 826	37.00 834	24.00 826	37.00 833	24.00 826	37.00 835	24.00 826	37.00 833	24.00 826	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 820

PatchMatch		37.00 827		37.00 826		37.00 827		37.00 834		37.00 833		37.00 835		37.00 833		37.00 835		37.00 836		37.00 832

fast-reg	37.00 827	37.00 827	37.00 831	37.00 826	37.00 833	37.00 827	37.00 839	37.00 834	37.00 836	37.00 833	37.00 839	37.00 835	37.00 837	37.00 833	37.00 837	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 833

Reg-Stereo(zero)	37.00 827	37.00 827	37.00 831	37.00 826	37.00 833	37.00 827	37.00 839	37.00 834	37.00 836	37.00 833	37.00 839	37.00 835	37.00 837	37.00 833	37.00 837	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 833

FLISNet	37.00 827	37.00 827	37.00 831	37.00 826	37.00 833	37.00 827	37.00 839	37.00 834	37.00 836	37.00 833	37.00 839	37.00 835	37.00 837	37.00 833	37.00 837	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 833

CoSv	37.00 827	37.00 827	37.00 831	37.00 826	37.00 833	37.00 827	37.00 839	37.00 834	37.00 836	37.00 833	37.00 839	37.00 835	37.00 837	37.00 833	37.00 837	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 833

WCMA_ROB	31.10 824	35.43 825	27.12 823	39.51 837	23.10 820	38.78 836	25.30 830	37.49 843	25.39 830	37.29 842	27.02 830	38.52 844	26.48 830	37.80 842	26.44 830	36.28 834	22.65 827	33.90 831	22.30 827	37.10 841	24.18 824

CBMV	128.50 833	1422.70 849	53.10 837	79.50 839	51.30 838	77.30 838	49.70 843	74.00 844	48.20 841	77.20 845	48.80 844	73.90 846	48.00 842	73.80 845	48.80 844	70.40 846	45.10 845	68.90 846	46.10 845	68.20 843	45.00 838
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 831	87.70 837	41.95 836	113.75 840	65.62 839	75.05 837	55.25 844	75.64 845	45.04 840	71.61 844	41.75 843	72.81 845	44.06 841	68.38 844	44.63 843	101.89 847	59.57 846	107.10 847	61.05 846	104.38 844	59.38 839

NOSS_ROB	102.95 832	153.00 841	121.00 839	51.00 838	44.00 837	165.00 840	127.00 845	153.00 846	119.00 842	164.00 847	125.00 845	168.00 848	120.00 843	153.00 846	117.00 845	49.00 845	44.00 844	49.00 845	44.00 844	49.00 842	44.00 837

MeshStereo	159.24 834	171.00 842	160.68 842	162.58 841	160.59 841	164.01 839	160.35 847	158.51 847	158.56 844	158.34 846	160.12 847	158.56 847	159.92 845	157.26 847	158.94 847	154.38 848	158.36 847	155.75 848	159.13 849	153.67 845	154.07 841
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	189.29 835	560.34 846	182.58 843	229.00 843	135.68 840	197.79 841	135.52 846	197.80 848	135.44 843	197.75 848	135.49 846	197.90 849	135.51 844	197.84 848	135.75 846	217.37 850	171.11 848	183.74 849	127.67 848	183.56 846	127.88 840

AE-Stereo	201.80 836	123.00 838	115.00 838	219.00 842	218.00 843	223.00 842	244.00 849	217.00 849	236.00 846	202.00 849	203.00 848	205.00 850	208.00 846	225.00 849	204.00 848	210.00 849	198.00 849	197.00 850	184.00 850	204.00 847	201.00 842

MGS-Stereo	239.45 837	123.00 838	135.00 840	266.00 844	286.00 844	277.00 843	305.00 850	271.00 850	242.00 847	274.00 850	279.00 850	255.00 851	270.00 848	268.00 850	297.00 850	221.00 851	247.00 851	216.00 851	123.00 847	217.00 848	217.00 844

EGLCR-Stereo	246.90 838	129.00 840	139.00 841	266.00 844	286.00 844	277.00 843	305.00 850	271.00 850	242.00 847	274.00 850	279.00 850	255.00 851	270.00 848	268.00 850	297.00 850	230.00 852	247.00 851	216.00 851	223.00 852	237.00 849	227.00 845

DLCB_ROB	284.23 839	354.61 844	207.27 844	363.24 846	206.46 842	364.72 845	210.41 848	364.72 852	210.41 845	364.81 852	208.64 849	364.81 853	208.64 847	364.72 852	210.41 849	354.70 853	205.53 850	354.70 853	205.53 851	354.70 850	205.53 843

LE_ROB	396.57 840	471.28 845	329.84 845	471.48 847	308.15 846	526.83 846	322.10 852	488.15 853	323.76 849	495.46 853	317.97 852	497.17 854	320.10 850	481.62 853	326.76 852	462.71 854	298.97 853	466.16 854	285.98 853	447.62 851	289.21 846

SGM-ForestM	596.69 841	677.77 847	444.52 846	699.85 848	517.25 847	732.94 847	488.29 853	770.79 854	460.11 850	750.81 854	487.98 853	792.79 855	499.41 851	730.90 854	475.81 853	720.03 855	491.16 854	663.96 855	418.60 854	674.76 852	436.05 847

CBMV_ROB	818.48 842	913.88 848	709.52 847	862.84 849	597.78 848	1073.99 848	700.52 854	1015.66 855	702.59 851	1115.65 855	760.02 854	1130.24 856	721.57 852	1037.41 855	692.65 854	814.05 856	564.29 855	843.28 856	595.31 855	915.51 853	602.92 848

111111	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 849	10000000.00 855	10000000.00 856	10000000.00 852	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 849

SGD-Stereo	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 849	10000000.00 855	10000000.00 856	10000000.00 852	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 849

IGEV-Stereo++	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 849	10000000.00 855	10000000.00 856	10000000.00 852	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 849

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 849	10000000.00 855	10000000.00 856	10000000.00 852	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 849

IGEV-Stereo+	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 849	10000000.00 855	10000000.00 856	10000000.00 852	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 849

SDNR	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 849	10000000.00 855	10000000.00 856	10000000.00 852	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 849

anonymousdsp2	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 849	10000000.00 855	10000000.00 856	10000000.00 852	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 849

anonymousdsp	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 849	10000000.00 855	10000000.00 856	10000000.00 852	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 849

test_example2	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 849	10000000.00 855	10000000.00 856	10000000.00 852	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 849

DIP-Stereo	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 848	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 849	10000000.00 855	10000000.00 856	10000000.00 852	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 856	10000000.00 855	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 849
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FADE		0.06 81		0.09 88	0.10 170							0.05 120				0.15 167	0.10 117	0.17 249	0.13 248	0.11 178

Low-res two-view benchmark