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	0.14 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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	0.73 546	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 97	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	0.24 210	0.20 251	0.23 233	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 268	0.21 281	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 346	0.10 104	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.11 148	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 326	0.10 104	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

SFCPSM	0.17 219	0.78 394	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	0.79 621	0.02 21	0.75 578	0.76 594	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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	0.16 172	0.02 15	0.16 163	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 289	0.02 26	0.02 27	0.71 533	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 261

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	0.73 546	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 97	0.08 94	0.09 88	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 95	0.08 102	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.09 85	0.97 439	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_sample2	0.09 85	1.03 468	0.11 132	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 85	0.87 412	0.12 144	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 462	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	0.95 436	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

CoDeX	0.15 202	0.70 377	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	0.67 581	0.02 21	0.69 565	0.75 592	0.01 15	0.02 27	0.02 20

xxx	0.09 85	1.01 462	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

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	0.11 132	0.44 295	0.33 346	0.39 318	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 373	0.36 419	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

BUS	0.83 565	1.91 634	0.92 591	4.48 772	0.02 22	0.40 379	0.04 109	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.41 408	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 723	4.19 810	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 363

BSDual-CNN	0.81 556	1.91 634	0.92 591	4.48 772	0.02 22	0.42 419	0.06 150	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 723	4.19 810	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 363

hknet	1.10 620	1.85 625	3.49 802	4.48 772	0.02 22	0.42 419	0.06 150	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.41 408	0.03 59	0.42 419	0.03 58	4.39 796	4.19 810	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 363

psmg	0.43 399	1.91 634	0.92 591	1.91 676	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	1.97 723	1.44 713	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

CSP-Net	0.34 316	1.29 550	1.19 628	1.36 646	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	1.26 671	1.21 689	0.03 47	0.09 165	0.02 27	0.09 159

Syn2CoEx	0.25 268	1.31 554	0.74 565	0.92 532	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 572	0.75 578	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	1.01 556	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	0.90 527	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 211	0.36 468	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 132	0.02 12	0.02 15	1.62 665	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

IGEV_i1	0.26 278	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 118	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 110	0.03 58	4.34 793	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

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	0.11 199	0.04 96	0.03 58	0.58 498	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	0.75 549	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	0.15 153	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 173	0.04 96	0.03 58	0.92 577	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

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	0.98 440	0.14 175	0.15 153	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 175	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.12 145	1.14 484	0.17 217	0.20 211	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 226	0.16 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 184	1.22 546	0.28 304	0.32 283	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 319	0.27 318	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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	1.05 472	0.12 144	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 472	0.12 144	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 472	0.12 144	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 85	1.00 450	0.11 132	0.11 114	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 104	1.07 476	0.11 132	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 104	1.03 468	0.12 144	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 85	0.87 412	0.10 104	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

DualNet	0.10 104	1.07 476	0.11 132	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 104	1.14 484	0.13 166	0.14 141	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.11 148	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

x	0.11 132	1.15 487	0.15 200	0.14 141	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.15 213	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

222	0.10 104	0.99 448	0.12 144	0.13 135	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 132	1.16 489	0.16 207	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.16 217	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 104	1.09 478	0.13 166	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.14 203	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

BEATNet_4x	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 662	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 110	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 662	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	0.14 184	0.04 52	0.03 39	2.22 691	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	1.27 631	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

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

ManiGeoR	0.17 219	0.05 67	0.62 523	0.73 503	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 219	0.05 67	0.63 527	0.72 499	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 533	0.59 535	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 219	0.05 67	0.62 523	0.73 503	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 219	0.05 67	0.62 523	0.72 499	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 219	0.05 67	0.65 534	0.72 499	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 109	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.04 103	0.71 533	0.59 535	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

z-mn7	0.16 213	1.21 540	0.33 346	0.41 346	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 338	0.31 356	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 228	1.47 567	0.33 346	0.40 331	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 360	0.32 362	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

mmm	0.14 184	1.83 619	0.12 144	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.12 133	0.11 148	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

11t1	0.17 219	2.16 655	0.13 166	0.13 135	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 127	0.05 121	0.18 226	0.12 163	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 144	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.12 191	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

qqq	0.16 213	2.01 644	0.12 144	0.15 153	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 133	0.14 203	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	0.90 636	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

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

FADNet-RVC-Resample	0.12 145	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 748	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 145	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 752	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 153	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 769	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

FADNet	0.12 145	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 755	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 145	0.03 31	0.04 64	1.71 670	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+	0.15 202	0.04 52	0.04 64	2.20 690	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
Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 237	0.17 184	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 208	0.16 217	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

GIO	0.10 104	0.22 199	0.22 268	0.23 233	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 150	0.05 131	0.07 152	0.05 134	0.07 153	0.05 124	0.07 150	0.05 121	0.23 268	0.22 288	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 278	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	0.40 265	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	0.40 265	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	0.41 278	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

DispViT+	0.07 68	0.08 88	0.12 144	0.08 81	0.05 126	0.08 147	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 88	0.11 132	0.11 114	0.05 126	0.08 147	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	0.11 127	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 85	0.13 126	0.39 392	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 137	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 126	0.39 392	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 192	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.06 137	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

z-ln-s-r	0.21 244	1.40 565	0.53 500	0.56 456	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 110	0.05 121	0.57 497	0.44 476	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ISRNet	0.11 132	0.05 67	0.36 373	0.24 239	0.07 155	0.13 187	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 195	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 278	0.20 276	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 244

qqq1	0.25 268	3.70 728	0.14 175	0.14 141	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 163	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 268	3.70 728	0.14 175	0.14 141	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.06 135	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.13 149	0.12 163	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

ffm	0.25 268	3.83 734	0.12 144	0.12 122	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 268	3.83 734	0.12 144	0.12 122	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 268	3.83 734	0.12 144	0.12 122	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 127	0.05 121	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

NINENet	0.69 520	3.87 737	1.20 631	1.98 682	0.05 126	0.40 379	0.04 109	0.40 379	0.05 131	0.41 397	0.04 116	0.41 408	0.05 124	0.40 385	0.05 121	1.79 709	1.56 722	0.34 364	0.22 321	0.34 345	0.23 304

GwcNet	0.12 145	0.07 85	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 147	1.20 677	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

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 352	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	0.59 360	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	0.59 360	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	0.60 365	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	0.58 357	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	0.58 357	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	0.56 352	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

TS12	0.09 85	0.09 97	0.17 217	0.19 198	0.06 146	0.08 147	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	0.15 175	0.16 217	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

AASNet	0.06 62	0.08 88	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 88	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 88	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

CR-RVC	0.42 396	0.14 148	1.89 747	1.91 676	0.13 251	0.12 184	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 154	0.14 260	0.07 150	0.07 152	0.96 585	1.91 762	0.14 208	0.14 259	0.20 269	0.13 244

anonymous	0.09 85	0.09 97	0.14 175	0.14 141	0.07 155	0.09 155	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	0.14 160	0.13 188	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

BridgeDepth	0.08 78	0.08 88	0.11 132	0.11 114	0.05 126	0.08 147	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	0.15 175	0.11 148	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 88	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 147	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	0.21 244	0.10 102	2.51 780	0.12 122	0.09 165	0.10 157	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 166	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

ACC-I	0.10 104	0.10 102	0.12 144	0.13 135	0.08 159	0.11 173	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 183	0.08 167	0.10 167	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.12 163	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 102	0.11 132	0.13 135	0.08 159	0.10 157	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 166	0.08 167	0.10 167	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.11 148	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

SepStereo	0.09 85	0.09 97	0.10 104	0.09 88	0.09 165	0.09 155	0.09 167	0.10 162	0.08 166	0.10 166	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

BEATNet-Init1	0.19 232	0.08 88	0.08 94	2.23 692	0.08 159	0.08 147	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 154	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 232	0.08 88	0.08 94	2.23 692	0.08 159	0.08 147	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 154	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

GFORCE	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.09 171	0.11 183	0.11 202	0.11 185	0.10 173	0.13 194	0.11 190	0.17 208	0.18 267	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

VeloStereo	0.16 213	0.92 429	0.16 207	0.18 190	0.08 159	0.11 173	0.12 241	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 362	0.10 167	0.08 164	0.10 165	0.12 233	0.15 175	0.17 247	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 213	0.92 429	0.16 207	0.18 190	0.08 159	0.11 173	0.12 241	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 362	0.10 167	0.08 164	0.10 165	0.12 233	0.15 175	0.17 247	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

over-8	0.11 132	0.14 148	0.15 200	0.16 163	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.09 171	0.11 183	0.10 174	0.11 185	0.10 173	0.11 184	0.09 162	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.09 159

StereoDRNet	0.15 202	0.14 148	0.10 104	0.14 141	0.09 165	0.15 226	0.09 167	0.14 210	0.09 171	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.09 168	0.14 211	0.09 162	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 194	0.82 618

ply	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

xbf	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

relubot	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

relurobot	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

GOStereo-base	0.20 234	0.18 182	0.10 104	1.53 656	0.10 171	0.16 241	0.10 173	0.15 240	0.10 176	0.15 234	0.10 174	0.15 241	0.10 173	0.15 241	0.16 271	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 276	0.17 254	0.10 168

Cross2Single Stereo	0.14 184	0.15 167	0.17 217	0.18 190	0.11 201	0.15 226	0.11 200	0.15 240	0.10 176	0.16 244	0.11 202	0.16 245	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.18 226	0.14 203	0.15 241	0.11 199	0.15 234	0.10 168

WiStereo	0.15 202	0.14 148	0.21 259	0.26 254	0.12 241	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 212	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 234	0.15 234	0.12 232

tt4	0.14 184	0.14 148	0.21 259	0.20 211	0.10 171	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.10 176	0.13 194	0.10 174	0.13 195	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 237	0.17 247	0.13 189	0.12 234	0.13 194	0.12 232

tt6	0.15 202	0.14 148	0.21 259	0.26 254	0.12 241	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 212	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 234	0.15 234	0.12 232

TYNG	0.14 184	0.13 126	0.21 259	0.20 211	0.12 241	0.14 202	0.12 241	0.13 192	0.10 176	0.13 194	0.12 236	0.14 212	0.12 241	0.14 211	0.10 170	0.16 188	0.16 217	0.15 241	0.12 234	0.14 212	0.11 192

over-6	0.11 132	0.11 119	0.15 200	0.16 163	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 185	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 132	0.11 119	0.15 200	0.16 163	0.10 171	0.11 173	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 185	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.10 168

over-9	0.11 132	0.11 119	0.16 207	0.16 163	0.10 171	0.12 184	0.10 173	0.11 180	0.10 176	0.11 183	0.10 174	0.11 185	0.10 173	0.11 184	0.10 170	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

S2M2_L	0.12 145	0.14 148	0.10 104	0.15 153	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.10 176	0.15 234	0.10 174	0.14 212	0.10 173	0.14 211	0.10 170	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 194	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

LRCNet_RVC	0.13 153	0.13 126	0.09 100	0.13 135	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.10 176	0.23 287	0.10 174	0.20 268	0.10 173	0.24 295	0.11 190	0.11 127	0.09 112	0.12 185	0.14 259	0.12 191	0.09 159

ac_64	0.22 253	0.13 126	0.19 237	0.23 233	0.10 171	0.26 309	1.02 658	0.14 210	0.10 176	0.28 317	0.14 263	0.17 254	0.19 308	0.28 325	0.09 162	0.22 256	0.16 217	0.23 297	0.17 302	0.11 182	0.12 232

PVD	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

SHD	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

SAMSARA	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

XQC	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTSC	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTS	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTSA	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

MADNet+	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

MADNet++	0.10 104	0.10 102	0.10 104	0.10 93	0.10 171	0.10 157	0.10 173	0.10 162	0.10 176	0.10 166	0.10 174	0.10 167	0.10 173	0.10 165	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

DRN-Test	0.14 184	0.13 126	0.09 100	0.14 141	0.09 165	0.15 226	0.09 167	0.14 210	0.10 176	0.14 212	0.09 169	0.14 212	0.09 168	0.13 194	0.09 162	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 165	0.12 191	0.73 602

PDISCO_ROB	0.83 565	2.80 708	3.49 802	0.14 141	0.11 201	0.17 249	0.09 167	0.15 240	0.10 176	0.15 234	0.12 236	0.16 245	0.14 260	3.30 799	0.13 245	0.14 160	2.34 780	0.16 247	0.12 234	2.62 780	0.10 168

tt9	0.15 202	0.15 167	0.21 259	0.40 331	0.10 171	0.15 226	0.12 241	0.13 192	0.11 204	0.14 212	0.10 174	0.15 241	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 234	0.14 212	0.11 192

E$^{3}$Stereo	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.16 163	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

LLLLL	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.16 163	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

LLL	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.17 184	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.14 203	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

low	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

100	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.17 184	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

300	0.13 153	0.14 148	0.13 166	0.16 163	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

Last	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

DDDD	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

FORCE_4.7	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

F4.4	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 174	0.13 194	0.11 192

FORCE_4.6	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.20 211	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.10 174	0.13 194	0.11 192

F5.5	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.12 241	0.13 194	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

F8.5	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.10 174	0.13 194	0.11 192

FORCE_9	0.13 153	0.13 126	0.20 251	0.19 198	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 208	0.18 267	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

FORCE_8	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

F7	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.20 211	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

FORCE_4.5	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.19 198	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

TT111	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

FORCE_4	0.13 153	0.13 126	0.19 237	0.19 198	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 174	0.13 194	0.11 192

FORCE_5	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.18 190	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

FORCE_6	0.13 153	0.13 126	0.18 228	0.18 190	0.11 201	0.13 187	0.11 200	0.13 192	0.11 204	0.13 194	0.11 202	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 174	0.13 194	0.10 168

EE1	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.17 184	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

AnonStereo	0.13 153	0.14 148	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

S2M2_XL	0.14 184	0.17 177	0.12 144	0.17 184	0.11 201	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.11 202	0.17 254	0.11 199	0.17 254	0.11 190	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.16 245	0.11 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetRed	0.11 132	0.12 124	0.11 132	0.11 114	0.11 201	0.11 173	0.14 255	0.11 180	0.11 204	0.12 191	0.11 202	0.11 185	0.11 199	0.11 184	0.11 190	0.11 127	0.16 217	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

JetBlue	0.11 132	0.11 119	0.12 144	0.13 135	0.14 255	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.11 183	0.11 202	0.11 185	0.11 199	0.12 192	0.12 233	0.11 127	0.11 148	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

ProNet	0.14 184	0.20 189	0.14 175	0.16 163	0.11 201	0.16 241	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.12 236	0.17 254	0.13 255	0.17 254	0.12 233	0.15 175	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.15 234	0.12 232

CIPLG	0.13 153	0.21 195	0.12 144	0.16 163	0.11 201	0.15 226	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.15 241	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

IPLG	0.13 153	0.20 189	0.14 175	0.15 153	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

IPLGR_C	0.14 184	0.20 189	0.12 144	0.15 153	0.11 201	0.14 202	0.15 264	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.14 212	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.12 234	0.15 234	0.12 232

MIPNet	0.14 184	0.21 195	0.17 217	0.16 163	0.11 201	0.15 226	0.12 241	0.14 210	0.11 204	0.16 244	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.14 160	0.12 163	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

IPLGR	0.14 184	0.24 210	0.14 175	0.16 163	0.12 241	0.15 226	0.12 241	0.14 210	0.11 204	0.15 234	0.12 236	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

ACRE	0.13 153	0.21 195	0.14 175	0.15 153	0.11 201	0.14 202	0.11 200	0.14 210	0.11 204	0.14 212	0.12 236	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

ICVP	0.15 202	0.53 342	0.11 132	0.16 163	0.11 201	0.16 241	0.11 200	0.16 246	0.11 204	0.16 244	0.11 202	0.16 245	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.16 245	0.11 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 153	0.11 119	0.11 132	0.11 114	0.11 201	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.11 183	0.12 236	0.11 185	0.11 199	0.11 184	0.11 190	0.11 127	0.11 148	0.14 208	0.11 199	0.49 502	0.11 192

PASM	0.39 367	3.06 713	1.36 696	1.58 658	0.09 165	0.11 173	0.11 200	0.11 180	0.11 204	0.09 161	0.09 169	0.11 185	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 127	0.11 148	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.11 192

HSM	0.14 184	0.16 172	0.12 144	0.17 184	0.12 241	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 204	0.17 252	0.12 236	0.17 254	0.12 241	0.17 254	0.12 233	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.16 245	0.12 232

ELAS_RVC	0.14 184	0.16 172	0.10 104	0.15 153	0.10 171	0.18 253	0.11 200	0.19 259	0.11 204	0.19 258	0.12 236	0.18 258	0.11 199	0.19 260	0.12 233	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 165	0.15 234	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 153	0.16 172	0.11 132	0.15 153	0.09 165	0.18 253	0.11 200	0.18 257	0.11 204	0.17 252	0.11 202	0.18 258	0.11 199	0.18 257	0.11 190	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 212	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt3	0.15 202	0.15 167	0.21 259	0.34 294	0.12 241	0.14 202	0.11 200	0.15 240	0.12 244	0.15 234	0.12 236	0.14 212	0.11 199	0.13 194	0.12 233	0.19 237	0.18 267	0.14 208	0.12 234	0.15 234	0.11 192

tt5	0.14 184	0.13 126	0.22 268	0.20 211	0.12 241	0.15 226	0.11 200	0.13 192	0.12 244	0.15 234	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.20 245	0.17 247	0.14 208	0.12 234	0.14 212	0.10 168

tt7	0.14 184	0.15 167	0.21 259	0.31 276	0.11 201	0.15 226	0.11 200	0.13 192	0.12 244	0.14 212	0.12 236	0.13 195	0.11 199	0.13 194	0.12 233	0.18 226	0.15 213	0.13 189	0.10 174	0.15 234	0.11 192

tt8	0.14 184	0.15 167	0.20 251	0.28 261	0.11 201	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.12 244	0.15 234	0.12 236	0.13 195	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.18 226	0.17 247	0.14 208	0.10 174	0.15 234	0.12 232

DF	0.39 367	1.37 561	1.02 611	1.14 569	0.12 241	0.16 241	0.12 241	0.16 246	0.12 244	0.16 244	0.12 236	0.16 245	0.12 241	0.16 245	0.12 233	1.12 613	1.00 605	0.15 241	0.12 234	0.15 234	0.12 232

MatchAttention (ZS)	0.12 145	0.12 124	0.12 144	0.12 122	0.13 251	0.12 184	0.12 241	0.12 189	0.12 244	0.12 191	0.12 236	0.12 194	0.12 241	0.12 192	0.12 233	0.12 133	0.12 163	0.12 185	0.12 234	0.12 191	0.12 232
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
cf-r	0.66 509	2.17 656	0.12 144	0.18 190	0.12 241	0.18 253	2.70 805	2.60 778	0.12 244	0.18 256	0.12 236	0.18 258	0.12 241	0.18 257	0.12 233	0.15 175	0.11 148	0.15 241	0.11 199	1.81 724	1.74 774

LALA_ROB	0.15 202	0.19 185	0.12 144	0.18 190	0.11 201	0.20 262	0.12 241	0.21 277	0.12 244	0.20 265	0.12 236	0.20 268	0.12 241	0.21 278	0.13 245	0.17 208	0.10 117	0.18 269	0.11 199	0.18 261	0.11 192

SGM_RVC	0.15 202	0.17 177	0.11 132	0.18 190	0.11 201	0.19 256	0.11 200	0.19 259	0.12 244	0.19 258	0.12 236	0.20 268	0.12 241	0.19 260	0.12 233	0.16 188	0.11 148	0.17 258	0.10 174	0.17 254	0.10 168
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Weightmod_eth	0.20 234	0.24 210	0.28 304	0.47 379	0.14 255	0.24 290	0.14 255	0.17 253	0.13 253	0.22 281	0.16 279	0.22 286	0.13 255	0.20 265	0.16 271	0.24 278	0.20 276	0.19 272	0.14 259	0.16 245	0.24 315

ITSA-stereo	0.15 202	0.17 177	0.13 166	0.20 211	0.13 251	0.19 256	0.13 253	0.18 257	0.13 253	0.19 258	0.13 257	0.18 258	0.14 260	0.18 257	0.14 250	0.16 188	0.11 148	0.15 241	0.14 259	0.18 261	0.11 192

DeepPruner_ROB	0.16 213	0.18 182	0.13 166	0.19 198	0.13 251	0.19 256	0.13 253	0.19 259	0.13 253	0.19 258	0.13 257	0.19 263	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.18 226	0.13 188	0.18 269	0.13 253	0.18 261	0.13 244

test_c	0.35 328	0.07 85	1.00 598	0.96 544	0.07 155	0.07 143	0.09 167	0.14 210	0.14 256	0.09 161	0.09 169	0.09 163	0.09 168	0.13 194	0.09 162	1.71 706	1.71 738	0.16 247	0.08 160	0.13 194	0.09 159

depth_test_26	0.20 234	0.34 239	0.25 284	0.34 294	0.14 255	0.21 273	0.14 255	0.21 277	0.14 256	0.21 277	0.14 263	0.21 276	0.14 260	0.21 278	0.14 250	0.26 287	0.26 305	0.22 288	0.15 272	0.22 281	0.14 251

castereo++	0.54 480	3.59 725	1.15 622	1.31 640	0.14 255	0.16 241	0.14 255	0.16 246	0.14 256	0.16 244	0.14 263	0.16 245	0.13 255	0.16 245	0.14 250	1.45 688	1.16 637	0.15 241	0.14 259	0.15 234	0.13 244

DDVS	0.30 289	3.10 714	0.14 175	0.19 198	0.14 255	0.19 256	0.14 255	0.20 267	0.14 256	0.19 258	0.13 257	0.16 245	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.17 208	0.13 188	0.17 258	0.13 253	0.17 254	0.13 244

GMStereo	0.14 184	0.13 126	0.14 175	0.14 141	0.14 255	0.14 202	0.14 255	0.14 210	0.14 256	0.14 212	0.14 263	0.14 212	0.14 260	0.14 211	0.14 250	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 259	0.14 212	0.14 251
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.20 234	0.19 185	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 262	0.96 645	0.21 277	0.14 256	0.20 265	0.13 257	0.21 276	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	0.17 254	0.12 232

acv_ft	0.20 234	0.19 185	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 262	0.96 645	0.21 277	0.14 256	0.20 265	0.13 257	0.21 276	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	0.17 254	0.12 232

hitnet-ft	0.79 548	2.78 707	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.21 273	2.89 806	2.80 793	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 268	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	2.54 779	2.33 791

GANet-RSSM	0.75 537	1.91 634	0.14 175	0.47 379	0.14 255	0.21 273	3.21 822	2.30 764	0.14 256	0.46 475	0.14 263	0.23 294	0.18 301	0.21 278	0.14 250	0.18 226	0.27 318	0.37 394	0.13 253	2.13 748	2.12 784

PSMNet-RSSM	0.77 544	2.76 702	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 262	2.66 803	2.79 792	0.14 256	0.21 277	0.14 263	0.21 276	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	2.52 771	2.31 789

GwcNet-RSSM	0.77 544	2.77 704	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 262	2.67 804	2.78 791	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 268	0.14 260	0.21 278	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	2.52 771	2.31 789

CFNet-ft	0.55 484	1.57 573	0.14 175	0.20 211	0.14 255	0.20 262	2.53 801	1.61 713	0.14 256	0.20 265	0.14 263	0.20 268	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	1.56 708	1.24 722

CCAANet	0.17 219	0.71 379	0.14 175	0.14 141	0.14 255	0.14 202	0.14 255	0.14 210	0.14 256	0.14 212	0.14 263	0.14 212	0.14 260	0.14 211	0.22 315	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 259	0.14 212	0.14 251

SCION-MonSter(vits)	0.25 268	0.79 396	0.31 332	0.42 356	0.28 357	0.40 379	0.28 354	0.20 267	0.15 269	0.40 380	0.15 273	0.19 263	0.15 273	0.20 265	0.15 262	0.23 268	0.21 281	0.17 258	0.14 259	0.16 245	0.14 251

LACA_dic	0.45 435	0.13 126	1.78 729	1.70 669	0.12 241	0.13 187	0.12 241	0.16 246	0.15 269	0.13 194	0.12 236	0.13 195	0.11 199	0.16 245	0.13 245	1.73 707	1.69 736	0.16 247	0.11 199	0.13 194	0.13 244

SCION-MonSter	0.21 244	0.76 390	0.22 268	0.25 246	0.15 270	0.19 256	0.15 264	0.19 259	0.15 269	0.19 258	0.15 273	0.19 263	0.15 273	0.19 260	0.14 250	0.22 256	0.21 281	0.16 247	0.14 259	0.16 245	0.15 258

DepthFocus	0.18 228	0.22 199	0.15 200	0.22 228	0.15 270	0.22 278	0.15 264	0.22 283	0.15 269	0.22 281	0.15 273	0.22 286	0.16 277	0.22 284	0.15 262	0.20 245	0.15 213	0.20 278	0.14 259	0.20 269	0.14 251

RSGM-EC	0.24 265	0.24 210	0.15 200	0.22 228	0.15 270	0.22 278	0.15 264	0.22 283	0.15 269	0.24 294	0.15 273	0.22 286	0.15 273	0.22 284	1.19 675	0.20 245	0.17 247	0.24 307	0.14 259	0.20 269	0.14 251

acva	0.24 265	0.24 210	0.15 200	0.22 228	0.15 270	0.22 278	0.15 264	0.22 283	0.15 269	0.24 294	0.15 273	0.22 286	0.15 273	0.22 284	1.19 675	0.20 245	0.17 247	0.24 307	0.14 259	0.20 269	0.14 251

dd	0.23 261	0.98 440	0.16 207	0.23 233	0.15 270	0.23 287	0.15 264	0.23 290	0.15 269	0.23 287	0.15 273	0.24 300	0.17 289	0.23 291	0.15 262	0.22 256	0.15 213	0.21 283	0.15 272	0.22 281	0.16 261

HCRNet	1.22 675	7.11 797	3.00 785	3.55 757	0.33 458	0.29 319	0.14 255	0.19 259	0.15 269	0.33 346	0.29 377	0.25 307	0.14 260	0.22 284	0.33 445	3.64 788	3.00 787	0.76 594	0.32 461	0.18 261	0.13 244

LACA2	0.21 244	0.24 210	0.26 291	0.31 276	0.16 281	0.24 290	0.16 271	0.24 293	0.16 277	0.24 294	0.16 279	0.24 300	0.16 277	0.24 295	0.16 271	0.27 291	0.23 295	0.24 307	0.16 276	0.23 293	0.16 261

LACA1	0.21 244	0.24 210	0.26 291	0.31 276	0.16 281	0.24 290	0.16 271	0.24 293	0.16 277	0.24 294	0.16 279	0.24 300	0.16 277	0.24 295	0.16 271	0.27 291	0.22 288	0.23 297	0.16 276	0.23 293	0.16 261

VIP-Stereo	0.70 523	2.97 711	2.43 779	2.49 717	0.16 281	0.25 300	0.16 271	0.25 301	0.16 277	0.25 302	0.18 304	0.25 307	0.16 277	0.26 316	0.16 271	1.86 711	1.26 691	0.23 297	0.15 272	0.23 293	0.15 258

RAFT-FEzeroshot	0.34 316	0.26 220	0.17 217	0.21 226	0.17 287	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 276	0.16 277	0.27 320	0.24 327	0.19 237	0.16 217	0.19 272	0.16 276	0.26 304	3.08 807

RAFT-FE	0.34 316	0.26 220	0.17 217	0.21 226	0.17 287	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 276	0.16 277	0.27 320	0.24 327	0.19 237	0.16 217	0.19 272	0.16 276	0.26 304	3.08 807

xyz-stereo-finetune2	0.18 228	0.48 319	0.16 207	0.16 163	0.15 270	0.15 226	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 245	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 276	0.16 245	0.16 261

xyz-stereo	0.18 228	0.50 326	0.16 207	0.15 153	0.16 281	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 245	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 276	0.16 245	0.16 261

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 565	5.18 768	1.98 767	2.19 689	0.17 287	0.19 256	0.18 290	0.19 259	0.16 277	0.20 265	0.19 307	0.22 286	0.22 325	0.20 265	0.15 262	2.28 754	2.13 775	0.24 307	0.17 302	0.18 261	0.16 261

GMStereo_Zeroshot	0.16 213	0.16 172	0.16 207	0.16 163	0.16 281	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 245	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 276	0.16 245	0.16 261

dad	0.23 261	1.03 468	0.16 207	0.23 233	0.15 270	0.24 290	0.15 264	0.24 293	0.16 277	0.23 287	0.16 279	0.24 300	0.16 277	0.23 291	0.15 262	0.22 256	0.16 217	0.22 288	0.16 276	0.22 281	0.16 261

GEAR-Net	0.22 253	0.46 308	0.27 295	0.29 263	0.17 287	0.21 273	0.17 281	0.21 277	0.17 287	0.21 277	0.17 287	0.21 276	0.17 289	0.21 278	0.17 281	0.28 297	0.26 305	0.20 278	0.16 276	0.20 269	0.16 261

LACA3	0.23 261	0.25 217	0.27 295	0.54 448	0.17 287	0.25 300	0.17 281	0.25 301	0.17 287	0.25 302	0.17 287	0.25 307	0.17 289	0.25 304	0.17 281	0.28 297	0.23 295	0.24 307	0.17 302	0.24 298	0.17 279

BStereo	0.22 253	0.23 202	0.20 251	0.24 239	0.20 313	0.23 287	0.33 448	0.39 370	0.17 287	0.23 287	0.17 287	0.23 294	0.16 277	0.24 295	0.17 281	0.23 268	0.16 217	0.22 288	0.20 312	0.22 281	0.16 261

Anonymus123	0.22 253	0.23 202	0.20 251	0.24 239	0.20 313	0.23 287	0.33 448	0.39 370	0.17 287	0.23 287	0.17 287	0.23 294	0.16 277	0.24 295	0.17 281	0.23 268	0.16 217	0.22 288	0.20 312	0.22 281	0.16 261

IGEV-FE	0.35 328	0.37 250	0.17 217	0.19 198	0.17 287	0.20 262	0.17 281	0.19 259	0.17 287	0.19 258	0.17 287	0.19 263	0.17 289	0.37 370	0.36 468	0.19 237	0.17 247	0.19 272	0.17 302	0.38 387	2.84 798

tg	0.21 244	0.25 217	0.21 259	0.26 254	0.17 287	0.24 290	0.17 281	0.24 293	0.17 287	0.24 294	0.17 287	0.24 300	0.17 289	0.24 295	0.17 281	0.24 278	0.17 247	0.23 297	0.16 276	0.23 293	0.16 261

IGEV_Zeroshot_test	0.20 234	0.19 185	0.40 425	0.30 266	0.17 287	0.22 278	0.17 281	0.21 277	0.17 287	0.20 265	0.17 287	0.21 276	0.18 301	0.21 278	0.17 281	0.20 245	0.16 217	0.20 278	0.16 276	0.20 269	0.17 279

CR-Stereo	0.51 473	0.14 148	1.94 762	1.87 673	0.14 255	0.13 187	0.14 255	0.19 259	0.18 294	0.13 194	0.13 257	0.18 258	0.17 289	0.14 211	0.15 262	1.89 717	1.93 763	0.19 272	0.14 259	0.20 269	0.15 258

SMOE	0.23 261	0.25 217	0.30 314	0.33 287	0.18 299	0.26 309	0.18 290	0.26 307	0.18 294	0.26 311	0.18 304	0.25 307	0.18 301	0.25 304	0.18 295	0.31 316	0.27 318	0.23 297	0.17 302	0.23 293	0.17 279

ACV-stereo	0.30 289	2.08 646	0.25 284	0.25 246	0.18 299	0.24 290	0.17 281	0.24 293	0.18 294	0.24 294	0.17 287	0.25 307	0.17 289	0.24 295	0.17 281	0.22 256	0.16 217	0.22 288	0.16 276	0.22 281	0.16 261

MSKI-zero shot	0.24 265	0.21 195	0.49 479	0.65 477	0.18 299	0.22 278	0.17 281	0.23 290	0.18 294	0.21 277	0.17 287	0.23 294	0.28 365	0.23 291	0.18 295	0.21 254	0.16 217	0.21 283	0.16 276	0.21 279	0.16 261

MIM_Stereo	0.25 268	0.23 202	0.66 536	0.80 514	0.17 287	0.22 278	0.17 281	0.23 290	0.18 294	0.26 311	0.17 287	0.21 276	0.17 289	0.25 304	0.17 281	0.23 268	0.16 217	0.21 283	0.17 302	0.22 281	0.17 279

GEStereo_RVC	0.86 577	4.45 750	0.20 251	0.27 259	0.20 313	0.27 314	0.20 300	0.26 307	0.18 294	5.03 829	0.20 316	0.27 322	0.19 308	0.27 320	0.21 311	0.20 245	0.19 274	0.19 272	4.02 834	0.20 269	0.18 285

iResNetv2_ROB	0.20 234	0.23 202	0.18 228	0.24 239	0.20 313	0.24 290	0.18 290	0.24 293	0.18 294	0.24 294	0.18 304	0.23 294	0.19 308	0.24 295	0.18 295	0.21 254	0.16 217	0.21 283	0.16 276	0.22 281	0.16 261

iResNet	0.20 234	0.23 202	0.18 228	0.24 239	0.18 299	0.24 290	0.20 300	0.24 293	0.18 294	0.23 287	0.17 287	0.23 294	0.18 301	0.23 291	0.18 295	0.22 256	0.16 217	0.21 283	0.16 276	0.21 279	0.16 261

ww3	0.31 298	1.61 577	0.19 237	0.30 266	0.19 305	0.29 319	0.29 369	0.30 322	0.19 302	0.30 325	0.19 307	0.30 336	0.19 308	0.30 333	0.19 299	0.28 297	0.18 267	0.27 322	0.23 329	0.27 310	0.18 285

ww2	0.30 289	1.56 572	0.19 237	0.30 266	0.19 305	0.29 319	0.22 311	0.29 317	0.19 302	0.29 322	0.19 307	0.29 329	0.19 308	0.29 329	0.19 299	0.27 291	0.18 267	0.27 322	0.21 317	0.27 310	0.18 285

MGE	0.32 309	1.81 608	0.19 237	0.29 263	0.19 305	0.29 319	0.23 322	0.30 322	0.19 302	0.30 325	0.19 307	0.30 336	0.19 308	0.30 333	0.19 299	0.28 297	0.18 267	0.27 322	0.23 329	0.27 310	0.18 285

MGW-Stereo-1	0.34 316	0.52 336	0.19 237	0.30 266	0.19 305	0.29 319	0.38 488	0.29 317	0.19 302	0.30 325	0.19 307	0.29 329	0.37 482	0.57 543	0.19 299	0.49 462	0.33 375	0.49 529	0.33 473	0.49 502	0.33 442

MGW-Stereo	0.31 298	1.60 575	0.19 237	0.30 266	0.19 305	0.30 325	0.24 329	0.30 322	0.19 302	0.30 325	0.19 307	0.29 329	0.19 308	0.30 333	0.19 299	0.28 297	0.18 267	0.27 322	0.23 329	0.27 310	0.18 285

Pointernet	0.21 244	0.22 199	0.19 237	0.24 239	0.19 305	0.24 290	0.19 296	0.24 293	0.19 302	0.24 294	0.19 307	0.24 300	0.19 308	0.24 295	0.19 299	0.22 256	0.17 247	0.22 288	0.17 302	0.22 281	0.17 279

CFNet	1.37 685	5.27 777	0.19 237	5.49 801	0.19 305	0.28 316	0.19 296	0.28 312	0.19 302	0.28 317	0.19 307	0.28 323	4.35 827	0.28 325	0.19 299	0.23 268	0.17 247	0.23 297	4.21 836	4.81 813	0.17 279

SME	0.27 279	0.29 228	0.31 332	0.38 308	0.20 313	0.29 319	0.18 290	0.30 322	0.20 309	0.32 341	0.21 322	0.32 347	0.20 316	0.32 344	0.21 311	0.35 338	0.32 362	0.27 322	0.19 310	0.29 320	0.20 294

DLNR-FE	0.28 283	0.89 418	0.30 314	0.34 294	0.19 305	0.28 316	0.19 296	0.28 312	0.20 309	0.28 317	0.20 316	0.28 323	0.20 316	0.28 325	0.20 307	0.33 325	0.28 326	0.25 312	0.19 310	0.24 298	0.19 292

DAS	0.20 234	0.20 189	0.20 251	0.20 211	0.20 313	0.20 262	0.20 300	0.20 267	0.20 309	0.20 265	0.20 316	0.20 268	0.20 316	0.20 265	0.20 307	0.20 245	0.20 276	0.20 278	0.20 312	0.20 269	0.20 294

ASD4	0.20 234	0.20 189	0.20 251	0.20 211	0.20 313	0.20 262	0.20 300	0.20 267	0.20 309	0.20 265	0.20 316	0.20 268	0.20 316	0.20 265	0.20 307	0.20 245	0.20 276	0.20 278	0.20 312	0.20 269	0.20 294

AANet_RVC	1.26 678	0.31 235	4.99 814	5.93 804	0.20 313	0.25 300	0.20 300	0.25 301	0.20 309	0.23 287	0.19 307	0.25 307	0.20 316	0.25 304	0.20 307	5.66 820	4.76 814	0.26 317	0.30 442	0.24 298	0.27 363

Weightmod	0.27 279	0.29 228	0.33 346	0.38 308	0.20 313	0.30 325	0.21 306	0.29 317	0.21 314	0.29 322	0.22 325	0.30 336	0.20 316	0.30 333	0.21 311	0.37 346	0.31 356	0.27 322	0.20 312	0.28 316	0.21 298

castereo	0.61 498	3.79 733	1.35 688	1.52 654	0.15 270	0.17 249	0.16 271	0.20 267	0.21 314	0.18 256	0.16 279	0.21 276	0.12 241	0.26 316	0.17 281	1.43 687	1.38 709	0.17 258	0.16 276	0.18 261	0.16 261

CAS++	0.17 219	0.27 223	0.21 259	0.10 93	0.21 324	0.15 226	0.22 311	0.10 162	0.21 314	0.22 281	0.10 174	0.19 263	0.18 301	0.10 165	0.19 299	0.20 245	0.19 274	0.18 269	0.10 174	0.19 268	0.18 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HGLStereo	0.28 283	0.29 228	0.22 268	0.36 302	0.22 327	0.36 354	0.21 306	0.36 348	0.21 314	0.42 411	0.21 322	0.36 364	0.22 325	0.36 362	0.21 311	0.34 330	0.21 281	0.34 364	0.21 317	0.34 345	0.21 298

PhaseNet	1.74 701	6.34 795	4.81 812	6.77 810	0.24 338	0.80 578	0.53 563	0.48 488	0.22 318	0.53 528	0.28 362	0.48 499	0.25 339	0.40 385	0.32 433	6.39 826	4.61 813	0.46 506	0.38 515	0.25 301	0.18 285

DCVSM-stereo	0.36 337	1.89 631	0.22 268	0.40 331	0.22 327	0.40 379	0.22 311	0.40 379	0.22 318	0.40 380	0.22 325	0.40 393	0.22 325	0.40 385	0.22 315	0.28 297	0.21 281	0.28 330	0.21 317	0.28 316	0.20 294

WAO-6	0.22 253	0.23 202	0.22 268	0.23 233	0.22 327	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 286	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 256	0.22 288	0.22 288	0.22 321	0.22 281	0.22 302

IMH-64-1	0.22 253	0.23 202	0.23 274	0.22 228	0.22 327	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 286	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 256	0.22 288	0.23 297	0.22 321	0.22 281	0.23 304

IMH-64	0.22 253	0.23 202	0.23 274	0.22 228	0.22 327	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 286	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 256	0.22 288	0.23 297	0.22 321	0.22 281	0.23 304

ssnet_v2	0.68 517	1.96 642	1.25 684	0.29 263	0.20 313	0.30 325	0.20 300	0.29 317	0.22 318	1.50 713	0.20 316	0.31 343	0.20 316	0.27 320	0.22 315	0.24 278	1.49 716	0.26 317	0.18 309	3.90 790	0.19 292

DISCO	1.11 622	0.39 261	5.28 816	0.39 318	0.20 313	0.39 377	0.27 343	0.39 370	0.22 318	0.38 366	0.20 316	0.38 378	0.20 316	6.95 840	0.22 315	0.30 310	0.21 281	0.27 322	0.21 317	5.25 822	0.21 298

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 279	0.29 228	0.27 295	0.33 287	0.21 324	0.33 345	0.22 311	0.31 331	0.23 325	0.30 325	0.21 322	0.32 347	0.24 335	0.29 329	0.22 315	0.33 325	0.23 295	0.30 337	0.22 321	0.30 324	0.21 298

Cross2Single-S	0.30 289	0.35 241	0.26 291	0.38 308	0.27 349	0.36 354	0.23 322	0.41 398	0.23 325	0.36 357	0.23 330	0.36 364	0.23 331	0.36 362	0.23 323	0.37 346	0.25 301	0.35 380	0.22 321	0.35 358	0.23 304

Select-FE	0.41 381	0.44 295	0.23 274	0.26 254	0.22 327	0.26 309	0.22 311	0.26 307	0.23 325	0.26 311	0.23 330	0.26 319	0.23 331	0.45 477	0.42 515	0.25 285	0.22 288	0.25 312	0.22 321	0.45 476	2.90 799

PAM	0.39 367	1.88 630	0.34 360	0.37 305	0.41 515	0.45 475	0.22 311	0.28 312	0.23 325	0.28 317	0.24 338	0.29 329	0.23 331	0.29 329	0.23 323	0.38 360	0.32 362	0.38 402	0.37 501	0.32 333	0.22 302

FENet	0.54 480	1.52 569	1.19 628	1.41 650	0.23 333	0.35 350	0.23 322	0.35 344	0.23 325	0.34 349	0.23 330	0.35 359	0.23 331	0.35 356	0.23 323	1.40 685	1.07 619	0.32 347	0.23 329	0.33 340	0.23 304

model_zeroshot	0.27 279	0.20 189	0.27 295	0.33 287	0.21 324	0.37 363	0.22 311	0.37 356	0.24 330	0.26 311	0.27 354	0.33 352	0.21 324	0.25 304	0.27 342	0.32 319	0.20 276	0.34 364	0.23 329	0.25 301	0.26 323

WCG-NET（raft）	0.32 309	1.24 548	0.24 281	0.32 283	0.24 338	0.32 342	0.23 322	0.32 334	0.24 330	0.32 341	0.24 338	0.32 347	0.24 335	0.32 344	0.24 327	0.30 310	0.23 295	0.30 337	0.23 329	0.30 324	0.23 304

tt1	0.31 298	0.93 433	0.24 281	0.33 287	0.23 333	0.31 333	0.24 329	0.32 334	0.24 330	0.32 341	0.23 330	0.32 347	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.27 291	0.26 305	0.27 322	0.26 348	0.27 310	0.27 363

DLNR_Zeroshot_test	0.31 298	0.28 226	0.47 464	0.79 510	0.24 338	0.30 325	0.26 339	0.30 322	0.24 330	0.32 341	0.23 330	0.31 343	0.24 335	0.30 333	0.23 323	0.29 309	0.26 305	0.29 335	0.24 339	0.33 340	0.23 304

iResNet_ROB	0.28 283	0.32 237	0.24 281	0.32 283	0.25 341	0.32 342	0.24 329	0.32 334	0.24 330	0.33 346	0.24 338	0.35 359	0.24 335	0.33 352	0.24 327	0.31 316	0.24 300	0.32 347	0.24 339	0.32 333	0.24 315

S0	0.42 396	0.44 295	0.54 501	0.59 463	0.34 470	0.48 492	0.22 311	0.51 519	0.25 335	0.51 521	0.34 465	0.53 535	0.35 473	0.47 486	0.36 468	0.55 491	0.39 439	0.49 529	0.27 387	0.46 481	0.34 451

UNDER WATER-64	0.25 268	0.26 220	0.25 284	0.26 254	0.25 341	0.25 300	0.25 332	0.25 301	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.25 307	0.25 339	0.26 316	0.25 335	0.25 285	0.25 301	0.25 312	0.25 342	0.25 301	0.25 317

xxxxx1	0.31 298	0.91 424	0.23 274	0.31 276	0.23 333	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 352	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 297	0.28 326	0.28 330	0.28 408	0.29 320	0.27 363

CASnet	0.35 328	0.51 334	0.44 448	0.32 283	0.31 431	0.24 290	0.34 463	0.36 348	0.25 335	0.31 335	0.37 486	0.30 336	0.33 459	0.25 304	0.45 524	0.37 346	0.37 424	0.33 354	0.35 492	0.34 345	0.37 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.30 289	1.14 484	0.25 284	0.25 246	0.25 341	0.26 309	0.25 332	0.25 301	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.26 319	0.26 349	0.26 316	0.25 335	0.26 287	0.26 305	0.25 312	0.25 342	0.26 304	0.26 323

tt_ll	0.31 298	0.91 424	0.23 274	0.31 276	0.23 333	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 352	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 297	0.28 326	0.28 330	0.28 408	0.29 320	0.27 363

LoS	0.25 268	0.27 223	0.25 284	0.25 246	0.25 341	0.25 300	0.25 332	0.26 307	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.25 307	0.25 339	0.25 304	0.25 335	0.26 287	0.25 301	0.25 312	0.26 348	0.26 304	0.25 317
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.82 561	1.72 585	1.48 709	0.39 318	0.15 270	0.31 333	0.21 306	0.20 267	0.25 335	1.61 717	0.23 330	0.28 323	0.26 349	0.20 265	0.15 262	0.24 278	1.33 700	0.32 347	0.16 276	6.75 829	0.23 304

scenet	0.82 561	1.72 585	1.48 709	0.39 318	0.15 270	0.31 333	0.21 306	0.20 267	0.25 335	1.61 717	0.23 330	0.28 323	0.26 349	0.20 265	0.15 262	0.24 278	1.33 700	0.32 347	0.16 276	6.75 829	0.23 304

ssnet	0.82 561	1.72 585	1.48 709	0.39 318	0.15 270	0.31 333	0.21 306	0.20 267	0.25 335	1.61 717	0.23 330	0.28 323	0.26 349	0.20 265	0.15 262	0.24 278	1.33 700	0.32 347	0.16 276	6.75 829	0.23 304

ff	0.31 298	0.91 424	0.23 274	0.31 276	0.23 333	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 352	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 297	0.28 326	0.28 330	0.28 408	0.29 320	0.27 363

IER	0.88 582	7.04 796	2.23 773	2.75 723	0.28 357	0.43 426	0.25 332	0.39 370	0.25 335	0.41 397	0.27 354	0.39 383	0.25 339	0.40 385	0.28 351	0.37 346	0.28 326	0.37 394	0.25 342	0.37 374	0.25 317

CroCo-Stereo	0.73 533	1.22 546	0.25 284	1.22 626	0.25 341	1.22 686	0.25 332	1.22 687	0.25 335	1.22 696	0.25 344	1.22 699	0.25 339	1.22 698	0.25 335	1.22 669	0.26 305	1.21 708	0.25 342	1.22 690	0.25 317
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
DN-CSS_ROB	0.31 298	0.35 241	0.28 304	0.35 298	0.28 357	0.34 346	0.27 343	0.34 341	0.25 335	0.35 353	0.27 354	0.36 364	0.26 349	0.34 353	0.28 351	0.35 338	0.28 326	0.34 364	0.28 408	0.34 345	0.27 363

G2	0.21 244	0.17 177	0.10 104	1.68 668	0.10 171	0.15 226	0.10 173	0.14 210	0.26 349	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 276	0.17 254	0.10 168

FE-Mocha	0.35 328	0.71 379	0.40 425	0.47 379	0.27 349	0.34 346	0.27 343	0.34 341	0.26 349	0.34 349	0.26 349	0.34 357	0.27 356	0.34 353	0.27 342	0.44 405	0.41 453	0.33 354	0.29 423	0.32 333	0.29 401

CAS	0.30 289	1.17 490	0.25 284	0.25 246	0.25 341	0.26 309	0.25 332	0.25 301	0.26 349	0.25 302	0.25 344	0.25 307	0.25 339	0.25 304	0.25 335	0.26 287	0.26 305	0.26 317	0.25 342	0.26 304	0.25 317

CroCo-Stereo Lap2	0.77 544	1.29 550	0.29 310	1.27 631	0.29 370	1.27 690	0.26 339	1.26 691	0.26 349	1.26 697	0.26 349	1.27 703	0.26 349	1.26 700	0.27 342	1.27 672	0.27 318	1.27 714	0.27 387	1.27 695	0.27 363

StereoDRNet-Refined	0.33 315	0.39 261	0.26 291	0.39 318	0.26 348	0.40 379	0.26 339	0.40 379	0.26 349	0.39 373	0.26 349	0.39 383	0.26 349	0.39 382	0.26 340	0.37 346	0.25 301	0.37 394	0.25 342	0.37 374	0.37 471
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G4	0.22 253	0.18 182	0.10 104	1.73 671	0.10 171	0.15 226	0.10 173	0.14 210	0.27 354	0.15 234	0.10 174	0.15 241	0.10 173	0.15 241	0.17 281	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 276	0.18 261	0.10 168

G3	0.21 244	0.17 177	0.10 104	1.52 654	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.14 210	0.27 354	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 272	0.17 254	0.10 168

small-0shot	0.35 328	1.92 640	0.27 295	0.27 259	0.27 349	0.27 314	0.27 343	0.27 311	0.27 354	0.27 316	0.27 354	0.26 319	0.27 356	0.27 320	0.26 340	0.27 291	0.26 305	0.26 317	0.26 348	0.26 304	0.27 363

PStereo	0.32 309	0.36 247	0.28 304	0.38 308	0.29 370	0.36 354	0.27 343	0.38 365	0.27 354	0.38 366	0.28 362	0.36 364	0.27 356	0.36 362	0.28 351	0.32 319	0.27 318	0.33 354	0.27 387	0.33 340	0.27 363

GeoVLM	0.36 337	0.38 254	0.27 295	0.46 372	0.28 357	0.35 350	0.28 354	0.37 356	0.27 354	0.35 353	0.28 362	0.36 364	0.38 488	0.35 356	0.28 351	1.08 604	0.26 305	0.33 354	0.27 387	0.34 345	0.33 442

Any-RAFT	0.32 309	0.36 247	0.27 295	0.36 302	0.27 349	0.36 354	0.27 343	0.36 348	0.27 354	0.36 357	0.27 354	0.36 364	0.27 356	0.36 362	0.28 351	0.36 343	0.28 326	0.36 390	0.28 408	0.36 369	0.28 392

CRFU-Net	0.65 507	1.67 582	1.22 680	1.96 681	0.27 349	0.41 398	0.27 343	0.41 398	0.27 354	0.40 380	0.26 349	0.41 408	0.27 356	0.40 385	0.27 342	1.80 710	1.62 730	0.34 364	0.23 329	0.33 340	0.23 304

DGSMNet	0.34 316	0.41 278	0.27 295	0.41 346	0.28 357	0.41 398	0.28 354	0.41 398	0.27 354	0.41 397	0.27 354	0.42 426	0.27 356	0.41 405	0.28 351	0.40 381	0.29 341	0.40 459	0.28 408	0.40 450	0.27 363

SCION-M(vits-remse)	0.34 316	0.79 396	0.30 314	0.33 287	0.28 357	0.40 379	0.28 354	0.40 379	0.28 362	0.40 380	0.28 362	0.39 383	0.28 365	0.40 385	0.28 351	0.23 268	0.21 281	0.35 380	0.27 387	0.35 358	0.27 363

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 316	0.98 440	0.30 314	0.33 287	0.18 299	0.21 273	0.28 354	0.40 379	0.28 362	0.40 380	0.28 362	0.39 383	0.28 365	0.40 385	0.28 351	0.37 346	0.29 341	0.35 380	0.27 387	0.35 358	0.27 363

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 353	0.35 241	0.56 505	0.63 471	0.28 357	0.36 354	0.28 354	0.36 348	0.28 362	0.36 357	0.28 362	0.36 364	0.28 365	0.36 362	0.28 351	0.62 512	0.57 525	0.35 380	0.28 408	0.35 358	0.28 392

TestStereo-Hl	2.78 789	0.42 290	11.23 835	14.38 838	0.30 382	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.28 362	0.43 418	0.29 377	0.44 471	0.29 377	0.44 457	0.29 369	13.64 845	10.73 845	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 363

Zero-FE251	0.36 337	0.40 265	0.28 304	0.41 346	0.28 357	0.41 398	0.28 354	0.41 398	0.28 362	0.41 397	0.28 362	0.41 408	0.28 365	0.42 419	0.30 379	0.37 346	0.26 305	0.37 394	0.27 387	0.45 476	0.56 561

LG-Stereo_L2	0.34 316	0.37 250	0.38 380	0.47 379	0.28 357	0.39 377	0.28 354	0.39 370	0.28 362	0.39 373	0.28 362	0.39 383	0.28 365	0.38 374	0.28 351	0.42 403	0.35 413	0.36 390	0.26 348	0.35 358	0.26 323

DEFOM-Stereo	0.68 517	3.11 715	1.40 702	1.63 666	0.25 341	0.31 333	0.25 332	0.31 331	0.28 362	0.31 335	0.29 377	0.29 329	0.27 356	0.31 341	0.28 351	1.59 701	1.47 715	0.30 337	0.29 423	0.30 324	0.28 392

RSM	0.36 337	0.36 247	0.43 446	0.37 305	0.42 525	0.49 501	0.42 521	0.37 356	0.28 362	0.36 357	0.29 377	0.36 364	0.30 387	0.37 370	0.28 351	0.34 330	0.31 356	0.34 364	0.35 492	0.40 450	0.29 401

SQANet	0.28 283	0.28 226	0.28 304	0.28 261	0.28 357	0.28 316	0.28 354	0.28 312	0.28 362	0.28 317	0.28 362	0.28 323	0.28 365	0.28 325	0.28 351	0.28 297	0.28 326	0.28 330	0.28 408	0.28 316	0.28 392

MLCV	0.31 298	0.35 241	0.27 295	0.35 298	0.28 357	0.35 350	0.27 343	0.35 344	0.28 362	0.36 357	0.27 354	0.35 359	0.27 356	0.35 356	0.27 342	0.34 330	0.27 318	0.34 364	0.27 387	0.34 345	0.27 363

GeoMambaStereo_RVC	0.56 486	2.49 683	1.46 707	0.55 455	0.30 382	0.53 528	0.26 339	0.47 483	0.29 372	0.50 511	0.31 437	0.51 531	0.29 377	0.44 457	0.28 351	0.53 483	0.31 356	0.57 556	0.29 423	0.51 515	0.27 363

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 353	0.35 241	0.56 505	0.63 471	0.29 370	0.36 354	0.29 369	0.36 348	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.36 364	0.29 377	0.36 362	0.29 369	0.62 512	0.57 525	0.35 380	0.29 423	0.36 369	0.29 401

TestStereo_HL3	2.76 787	0.41 278	11.46 837	14.11 835	0.30 382	0.45 475	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.29 377	0.43 435	0.28 365	0.44 457	0.30 379	13.57 844	10.32 842	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 363

TestStereo_HL2	2.73 784	0.41 278	11.06 834	14.13 836	0.30 382	0.44 461	0.28 354	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.28 362	0.43 435	0.29 377	0.43 426	0.28 351	13.51 843	10.37 843	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 363

GGDA	2.76 787	0.41 278	11.34 836	14.28 837	0.30 382	0.44 461	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.28 362	0.43 435	0.28 365	0.43 426	0.29 369	13.45 842	10.57 844	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 363

Monster-pub-mixall	0.44 412	0.56 352	0.60 515	0.38 308	0.27 349	0.37 363	0.27 343	0.37 356	0.29 372	0.38 366	0.27 354	0.38 378	0.29 377	0.85 596	0.27 342	1.46 689	0.26 305	0.34 364	0.26 348	0.36 369	0.53 547

IGEV++	0.34 316	0.43 292	0.30 314	0.40 331	0.29 370	0.40 379	0.29 369	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 393	0.29 377	0.40 385	0.30 379	0.38 360	0.29 341	0.37 394	0.29 423	0.37 374	0.29 401

ACVNet-DCA	0.37 347	1.00 450	0.30 314	0.40 331	0.29 370	0.40 379	0.29 369	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 393	0.29 377	0.39 382	0.28 351	0.33 325	0.32 362	0.33 354	0.32 461	0.33 340	0.32 433

xx1	0.38 353	1.03 468	0.31 332	0.40 331	0.31 431	0.41 398	0.28 354	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 393	0.29 377	0.40 385	0.29 369	0.34 330	0.33 375	0.34 364	0.32 461	0.34 345	0.32 433

1test111	0.37 347	1.02 466	0.30 314	0.39 318	0.29 370	0.40 379	0.28 354	0.39 370	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.39 383	0.28 365	0.40 385	0.29 369	0.33 325	0.32 362	0.33 354	0.31 453	0.32 333	0.31 426

cc1	0.37 347	1.02 466	0.30 314	0.39 318	0.29 370	0.40 379	0.28 354	0.39 370	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.39 383	0.28 365	0.40 385	0.29 369	0.33 325	0.32 362	0.33 354	0.31 453	0.32 333	0.31 426

EKT-Stereo	0.37 347	0.40 265	0.44 448	1.07 561	0.29 370	0.34 346	0.31 426	0.36 348	0.29 372	0.38 366	0.31 437	0.37 375	0.30 387	0.36 362	0.29 369	0.34 330	0.28 326	0.39 446	0.30 442	0.37 374	0.30 416

iRaft-Stereo_5w	0.34 316	0.42 290	0.31 332	0.39 318	0.30 382	0.38 370	0.30 378	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.37 486	0.41 408	0.34 466	0.38 374	0.30 379	0.34 330	0.27 318	0.34 364	0.26 348	0.34 345	0.26 323

PML	0.46 444	1.36 559	0.29 310	0.58 460	0.30 382	0.57 543	0.29 369	0.57 537	0.29 372	0.57 544	0.29 377	0.57 550	0.29 377	0.56 538	0.29 369	0.52 480	0.30 351	0.53 548	0.31 453	0.53 523	0.30 416

GES	0.66 509	2.34 672	0.29 310	0.41 346	0.29 370	0.41 398	0.29 369	0.42 417	0.29 372	0.40 380	0.41 512	0.41 408	0.30 387	0.51 521	0.29 369	0.32 319	0.29 341	0.32 347	2.46 805	2.49 767	0.30 416

UCFNet_RVC	2.75 786	10.06 818	0.29 310	10.31 832	0.29 370	0.42 419	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.42 411	0.29 377	0.42 426	9.87 844	0.43 426	0.29 369	0.36 343	9.84 840	0.36 390	0.26 348	9.77 843	0.26 323

base	0.56 486	2.58 687	1.43 704	0.48 385	0.27 349	0.54 533	0.31 426	0.53 526	0.30 388	0.54 534	0.26 349	0.46 485	0.31 439	0.52 526	0.28 351	0.49 462	0.28 326	0.45 501	0.32 461	0.57 531	0.26 323

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 491	5.10 764	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 405	0.37 424	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

testmc14	2.43 773	10.48 821	8.02 831	8.93 822	0.31 431	0.44 461	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.42 411	0.30 392	0.42 426	0.30 387	0.42 419	0.30 379	8.88 839	6.99 829	0.41 477	0.28 408	0.39 436	0.28 392

MCSU-Stereo	2.48 776	10.56 822	8.50 833	9.47 826	0.31 431	0.43 426	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.42 411	0.30 392	0.42 426	0.30 387	0.41 405	0.30 379	8.86 838	6.93 828	0.40 459	0.29 423	0.39 436	0.28 392

canet-new	0.44 412	1.82 616	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

bcnet-new	0.44 412	1.81 608	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

LWStereo	0.44 412	1.82 616	0.38 380	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

LMStereo	0.44 412	1.80 603	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 435	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

CR7Stereo	0.44 412	1.81 608	0.39 392	0.50 429	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 435	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

ARStereo	0.44 412	1.80 603	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

ARStereo-new	0.44 412	1.80 603	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

BARStereo	0.44 412	1.78 597	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 435	0.34 406	0.39 446	0.26 348	0.38 387	0.26 323

FCBStereo	0.44 412	1.79 602	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

PSGStereo	0.44 412	1.78 597	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

MUNStereo	0.44 412	1.81 608	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.44 461	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.44 471	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.45 435	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 399	1.76 592	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.31 421	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.27 387	0.38 387	0.26 323

CHEStereo	0.44 412	1.78 597	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

TOTStereo	0.44 412	1.81 608	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 412	1.83 619	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

ACMStereo	0.60 491	5.12 765	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 405	0.37 424	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

KABStereo	0.43 399	1.76 592	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

KMOStereo	0.43 399	1.80 603	0.38 380	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 412	1.81 608	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 399	1.77 594	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 399	1.78 597	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 412	1.85 625	0.38 380	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 399	1.77 594	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 412	1.86 628	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 412	1.80 603	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 412	1.82 616	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 399	1.77 594	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 412	1.83 619	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.36 419	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

DStereoSA	0.32 309	0.52 336	0.34 360	0.31 276	0.31 431	0.30 325	0.30 378	0.31 331	0.30 388	0.31 335	0.31 437	0.31 343	0.30 387	0.31 341	0.31 421	0.30 310	0.32 362	0.31 344	0.31 453	0.31 330	0.31 426

HiDET	0.38 353	0.44 295	0.30 314	0.42 356	0.30 382	0.42 419	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.42 426	0.30 387	0.42 419	0.68 589	0.37 346	0.32 362	0.40 459	0.29 423	0.37 374	0.29 401

LCMNet	0.38 353	0.44 295	0.30 314	0.42 356	0.30 382	0.42 419	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.45 469	0.30 392	0.42 426	0.30 387	0.42 419	0.69 597	0.37 346	0.32 362	0.40 459	0.29 423	0.37 374	0.29 401

CSFM-Stereo	0.38 353	0.44 295	0.30 314	0.42 356	0.30 382	0.42 419	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.42 426	0.30 387	0.42 419	0.73 611	0.37 346	0.32 362	0.40 459	0.29 423	0.37 374	0.30 416

Monster-pub-eth3d	0.45 435	0.57 355	0.60 515	0.39 318	0.28 357	0.37 363	0.28 354	0.37 356	0.30 388	0.39 373	0.29 377	0.39 383	0.30 387	0.92 608	0.27 342	1.42 686	0.28 326	0.34 364	0.28 408	0.37 374	0.53 547

Replicate-Monster	0.45 435	0.57 355	0.60 515	0.40 331	0.29 370	0.37 363	0.27 343	0.37 356	0.30 388	0.40 380	0.31 437	0.40 393	0.30 387	0.99 616	0.27 342	1.36 682	0.31 356	0.34 364	0.30 442	0.36 369	0.54 550

MultiAttention	0.30 289	0.30 232	0.30 314	0.30 266	0.30 382	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 336	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 310	0.30 351	0.30 337	0.30 442	0.30 324	0.30 416

MSAF-DinoV2	0.30 289	0.30 232	0.30 314	0.30 266	0.30 382	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 336	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 310	0.30 351	0.30 337	0.30 442	0.30 324	0.30 416

xyz-stereo-finetune	0.28 283	0.49 321	0.16 207	0.16 163	0.16 281	0.16 241	0.16 271	0.22 283	0.30 388	0.32 341	0.31 437	0.32 347	0.31 439	0.32 344	0.32 433	0.32 319	0.33 375	0.31 344	0.32 461	0.31 330	0.32 433

GIP-stereo	0.36 337	0.49 321	0.39 392	0.48 385	0.32 445	0.41 398	0.28 354	0.40 379	0.30 388	0.41 397	0.28 362	0.40 393	0.28 365	0.42 419	0.28 351	0.45 435	0.32 362	0.38 402	0.30 442	0.37 374	0.27 363

GCAP-BAT	0.41 381	1.30 552	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.34 406	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

test_for_model	0.35 328	0.39 261	0.30 314	0.43 363	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.38 360	0.26 305	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 323

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 373	1.09 478	0.39 392	0.49 392	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 435	0.34 406	0.38 402	0.27 387	0.38 387	0.27 363

IGEV-Stereo	0.35 328	0.44 295	0.45 450	0.49 392	0.30 382	0.37 363	0.30 378	0.36 348	0.30 388	0.36 357	0.29 377	0.36 364	0.29 377	0.36 362	0.30 379	0.46 447	0.39 439	0.32 347	0.24 339	0.32 333	0.25 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DANet	0.30 289	0.30 232	0.30 314	0.30 266	0.30 382	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 336	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 310	0.30 351	0.30 337	0.30 442	0.30 324	0.30 416
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test410_97500	0.41 381	0.89 418	0.31 332	0.40 331	0.31 431	0.40 379	0.31 426	0.40 379	0.31 435	0.61 551	0.53 566	0.40 393	0.31 439	0.40 385	0.31 421	0.58 498	0.47 487	0.38 402	0.29 423	0.38 387	0.29 401

test410	0.66 509	5.69 788	0.31 332	0.40 331	0.31 431	0.41 398	0.31 426	0.40 379	0.31 435	0.62 555	0.55 569	0.40 393	0.31 439	0.40 385	0.31 421	0.59 501	0.47 487	0.38 402	0.29 423	0.38 387	0.30 416

RMAStereo	0.45 435	1.81 608	0.40 425	0.50 429	0.31 431	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 471	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.46 447	0.35 413	0.39 446	0.27 387	0.39 436	0.27 363

ATMStereo	0.46 444	1.99 643	0.40 425	0.51 440	0.31 431	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 471	0.31 439	0.44 457	0.32 433	0.47 454	0.35 413	0.39 446	0.27 387	0.39 436	0.27 363

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 381	1.09 478	0.40 425	0.52 443	0.31 431	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 471	0.31 439	0.44 457	0.31 421	0.46 447	0.35 413	0.39 446	0.28 408	0.39 436	0.28 392

gcap_with_dpt	0.35 328	0.39 261	0.30 314	0.44 367	0.31 431	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.30 392	0.44 471	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.38 360	0.26 305	0.38 402	0.27 387	0.38 387	0.27 363

DStereoFS	0.32 309	0.33 238	0.32 341	0.33 287	0.30 382	0.32 342	0.32 437	0.32 334	0.31 435	0.30 325	0.31 437	0.31 343	0.30 387	0.32 344	0.32 433	0.32 319	0.31 356	0.30 337	0.47 555	0.32 333	0.34 451

MonSter++	0.38 353	0.44 295	0.31 332	0.43 363	0.30 382	0.43 426	0.31 426	0.43 425	0.31 435	0.45 469	0.31 437	0.43 435	0.31 439	0.43 426	0.69 597	0.38 360	0.33 375	0.40 459	0.30 442	0.38 387	0.30 416

MyStereo04	0.56 486	3.72 731	0.59 511	0.49 392	0.41 515	0.36 354	0.32 437	0.37 356	0.31 435	0.34 349	0.46 537	0.35 359	0.32 447	0.35 356	0.33 445	0.49 462	0.45 477	0.34 364	0.32 461	0.35 358	0.43 507

GCAPDPT-zeroshot	0.36 337	0.40 265	0.30 314	0.43 363	0.30 382	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.31 435	0.43 418	0.30 392	0.43 435	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.39 373	0.28 326	0.39 446	0.27 387	0.39 436	0.26 323

LL-Strereo2	0.48 459	1.73 590	0.51 492	0.59 463	0.34 470	0.42 419	0.33 448	0.40 379	0.31 435	0.42 411	0.33 457	0.42 426	0.31 439	0.44 457	0.39 496	0.60 503	0.51 510	0.44 496	0.33 473	0.44 471	0.33 442

RAFT + AFF	0.31 298	0.45 304	0.34 360	0.39 318	0.28 357	0.38 370	0.33 448	0.29 317	0.31 435	0.30 325	0.30 392	0.29 329	0.27 356	0.29 329	0.30 379	0.28 297	0.29 341	0.29 335	0.29 423	0.27 310	0.32 433

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 381	1.06 475	0.40 425	0.51 440	0.31 431	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.32 447	0.44 457	0.30 392	0.56 546	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.45 435	0.34 406	0.39 446	0.27 387	0.40 450	0.27 363

DDF-Stereo	0.43 399	1.15 487	0.57 509	0.53 445	0.32 445	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.41 397	0.32 448	0.41 408	0.32 447	0.40 385	0.32 433	0.52 480	0.50 505	0.38 402	0.31 453	0.39 436	0.31 426

water-stereo	0.41 381	0.84 406	0.46 456	0.50 429	0.33 458	0.45 475	0.33 448	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 481	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.44 405	0.41 453	0.39 446	0.31 453	0.39 436	0.32 433

GREAT-IGEV	0.38 353	0.43 292	0.36 373	0.48 385	0.32 445	0.45 475	0.32 437	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 481	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.44 405	0.33 375	0.41 477	0.29 423	0.41 461	0.29 401
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 353	0.43 292	0.33 346	0.46 372	0.33 458	0.45 475	0.32 437	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 481	0.33 459	0.45 477	0.32 433	0.38 360	0.38 432	0.38 402	0.37 501	0.37 374	0.36 465

gcap-zeroshot	0.36 337	0.40 265	0.34 360	0.44 367	0.31 431	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.32 447	0.44 457	0.32 448	0.44 471	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.39 373	0.28 326	0.39 446	0.28 408	0.39 436	0.27 363

testlalala	0.36 337	0.40 265	0.34 360	0.44 367	0.31 431	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.32 447	0.44 457	0.32 448	0.44 471	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.39 373	0.28 326	0.39 446	0.28 408	0.39 436	0.27 363

RAFT-Test	0.36 337	0.37 250	0.33 346	0.41 346	0.32 445	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.41 397	0.32 448	0.41 408	0.32 447	0.41 405	0.33 445	0.37 346	0.29 341	0.37 394	0.29 423	0.38 387	0.31 426

iRaft-Stereo_20w	0.34 316	0.41 278	0.31 332	0.39 318	0.29 370	0.40 379	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.38 366	0.30 392	0.39 383	0.30 387	0.38 374	0.32 433	0.35 338	0.27 318	0.34 364	0.27 387	0.34 345	0.29 401

ccs_rob	2.79 790	10.17 820	0.32 341	10.00 830	0.33 458	0.49 501	0.33 448	1.90 728	0.32 447	0.51 521	0.33 457	0.49 506	9.24 843	0.49 503	0.33 445	0.41 389	9.82 839	0.41 477	0.28 408	9.34 841	0.29 401

rgla	0.45 435	0.54 346	0.33 346	0.67 482	0.32 445	0.48 492	0.33 448	0.48 488	0.33 457	0.48 488	0.94 644	0.48 499	0.33 459	0.47 486	0.33 445	0.45 435	0.52 514	0.53 548	0.31 453	0.45 476	0.32 433

416test	0.46 444	0.55 349	0.33 346	0.67 482	0.33 458	0.48 492	0.33 448	0.48 488	0.33 457	0.48 488	0.99 650	0.48 499	0.33 459	0.48 496	0.33 445	0.45 435	0.52 514	0.54 551	0.32 461	0.45 476	0.32 433

DVStereo	0.43 399	0.86 410	0.48 472	0.50 429	0.33 458	0.46 482	0.33 448	0.46 477	0.33 457	0.46 475	0.33 457	0.47 492	0.33 459	0.47 486	0.34 460	0.45 435	0.42 463	0.40 459	0.33 473	0.47 495	0.38 478

HART	0.38 353	0.45 304	0.34 360	0.42 356	0.33 458	0.41 398	0.34 463	0.42 417	0.33 457	0.43 418	0.34 465	0.42 426	0.34 466	0.41 405	0.38 482	0.40 381	0.32 362	0.42 493	0.32 461	0.40 450	0.32 433

PCWNet_CMD	2.80 791	9.82 816	0.32 341	10.09 831	0.32 445	0.49 501	0.33 448	3.34 800	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 506	8.73 840	0.48 496	0.33 445	0.41 389	9.22 835	0.42 493	0.29 423	9.55 842	0.31 426

CFNet_ucs	2.73 784	9.64 815	0.33 346	9.92 829	0.32 445	0.49 501	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 506	8.98 842	0.48 496	0.33 445	0.41 389	9.96 841	0.40 459	0.29 423	10.12 845	0.54 550

CFNet_pseudo	2.67 783	9.36 813	0.32 341	10.99 833	0.33 458	0.85 588	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.32 448	0.49 506	7.26 838	0.49 503	0.33 445	0.41 389	9.62 838	0.41 477	0.29 423	10.03 844	0.29 401

pcwnet_v2	2.66 782	9.89 817	0.33 346	9.89 828	0.32 445	0.50 510	0.32 437	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.34 465	0.49 506	8.76 841	0.48 496	0.33 445	0.41 389	9.58 837	0.40 459	0.29 423	9.01 840	0.63 571

ccnet	0.80 551	2.28 664	0.33 346	0.50 429	0.33 458	0.50 510	0.33 448	0.50 505	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 506	1.56 734	2.38 768	0.33 445	0.41 389	0.29 341	0.42 493	1.57 752	2.28 754	0.29 401

psmorigin	0.41 381	0.46 308	0.33 346	0.49 392	0.33 458	0.49 501	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 506	0.33 459	0.51 521	0.33 445	0.41 389	0.30 351	0.41 477	0.30 442	0.79 572	0.29 401

Gwc-CoAtRS	0.41 381	1.49 568	0.32 341	0.42 356	0.32 445	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.33 457	0.41 397	0.32 448	0.41 408	0.32 447	0.41 405	0.32 433	0.39 373	0.28 326	0.39 446	0.28 408	0.40 450	0.28 392

GStereo	0.75 537	2.98 712	1.68 722	0.69 488	0.39 503	0.72 566	0.41 514	0.72 569	0.34 468	0.73 575	0.41 512	0.72 577	0.49 550	0.74 575	0.47 536	0.69 526	0.48 493	0.74 590	0.40 521	0.69 551	0.44 510

DStereoO	0.31 298	0.31 235	0.31 332	0.30 266	0.40 505	0.31 333	0.30 378	0.30 322	0.34 468	0.29 322	0.31 437	0.29 329	0.30 387	0.31 341	0.31 421	0.31 316	0.29 341	0.31 344	0.30 442	0.31 330	0.31 426

RAFT-Stereo-weight	0.45 435	1.90 633	0.34 360	0.42 356	0.36 480	0.43 426	0.35 468	0.42 417	0.34 468	0.42 411	0.34 465	0.44 471	0.34 466	0.41 405	0.34 460	0.38 360	0.32 362	0.38 402	0.32 461	0.38 387	0.33 442

H2IRNET	0.34 316	0.34 239	0.34 360	0.34 294	0.34 470	0.34 346	0.34 463	0.34 341	0.34 468	0.34 349	0.34 465	0.34 357	0.34 466	0.34 353	0.34 460	0.34 330	0.34 406	0.34 364	0.34 479	0.34 345	0.34 451

RCA-Stereo	0.51 473	3.22 719	0.34 360	0.44 367	0.34 470	0.44 461	0.34 463	0.43 425	0.34 468	0.43 418	0.34 465	0.44 471	0.33 459	0.43 426	0.33 445	0.38 360	0.29 341	0.38 402	0.29 423	0.38 387	0.29 401

Anonymus	0.47 452	0.73 382	0.46 456	0.43 363	0.54 569	0.53 528	0.27 343	0.39 370	0.35 473	0.33 346	0.40 504	0.33 352	0.38 488	0.53 530	0.54 559	0.56 495	0.36 419	0.49 529	0.53 571	0.66 542	0.54 550

depthmonostereo	0.44 412	0.85 408	0.46 456	0.54 448	0.40 505	0.52 526	0.38 488	0.52 524	0.35 473	0.47 481	0.34 465	0.46 485	0.34 466	0.47 486	0.34 460	0.45 435	0.43 468	0.41 477	0.33 473	0.41 461	0.32 433

ccccc	0.41 381	0.44 295	0.34 360	0.48 385	0.35 474	0.48 492	0.35 468	0.51 519	0.35 473	0.47 481	0.35 474	0.47 492	0.34 466	0.47 486	0.35 464	0.41 389	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.41 461	0.39 485

UGAM	0.51 473	2.23 661	0.39 392	0.54 448	0.35 474	0.50 510	0.35 468	0.49 496	0.35 473	0.49 498	0.35 474	0.49 506	0.36 477	0.50 511	0.36 468	0.49 462	0.37 424	0.45 501	0.34 479	0.45 476	0.34 451

GCST	0.50 468	2.08 646	0.38 380	0.53 445	0.35 474	0.49 501	0.35 468	0.50 505	0.35 473	0.49 498	0.35 474	0.49 506	0.35 473	0.49 503	0.35 464	0.48 459	0.37 424	0.45 501	0.33 473	0.44 471	0.33 442

GMOStereo	0.37 347	0.45 304	0.23 274	0.30 266	0.37 485	0.41 398	0.36 475	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 479	0.41 408	0.40 501	0.41 405	0.36 468	0.34 330	0.22 288	0.47 516	0.37 501	0.39 436	0.33 442

error version	0.93 592	4.47 751	2.35 776	1.99 683	0.37 485	0.41 398	0.36 475	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 479	0.41 408	0.40 501	0.41 405	0.36 468	1.87 713	2.16 776	0.47 516	0.37 501	0.39 436	0.33 442

test_1	0.93 592	4.47 751	2.35 776	1.99 683	0.37 485	0.41 398	0.36 475	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 479	0.41 408	0.40 501	0.41 405	0.36 468	1.87 713	2.16 776	0.47 516	0.37 501	0.39 436	0.33 442

CFNet-RSSM	0.91 585	4.89 756	0.34 360	0.44 367	1.07 658	1.62 717	1.40 742	0.91 595	0.35 473	1.60 714	1.39 743	0.64 562	0.34 466	0.44 457	0.33 445	0.41 389	0.35 413	0.75 592	0.30 442	0.41 461	0.29 401

DMCA	0.36 337	0.38 254	0.37 378	0.35 298	0.35 474	0.36 354	0.36 475	0.36 348	0.35 473	0.35 353	0.37 486	0.36 364	0.36 477	0.35 356	0.36 468	0.36 343	0.36 419	0.35 380	0.36 498	0.36 369	0.36 465

ETE_ROB	0.35 328	0.35 241	0.35 371	0.35 298	0.35 474	0.35 350	0.35 468	0.35 344	0.35 473	0.35 353	0.35 474	0.35 359	0.35 473	0.35 356	0.35 464	0.35 338	0.35 413	0.35 380	0.35 492	0.35 358	0.35 462

252Zero-FE	0.45 435	0.50 326	0.36 373	0.50 429	0.36 480	0.50 510	0.36 475	0.50 505	0.36 484	0.49 498	0.36 479	0.49 506	0.36 477	0.54 533	0.41 507	0.45 435	0.34 406	0.45 501	0.34 479	0.55 525	0.75 606

UGAM-zero	0.51 473	2.17 656	0.39 392	0.53 445	0.36 480	0.50 510	0.36 475	0.50 505	0.36 484	0.49 498	0.36 479	0.50 520	0.35 473	0.50 511	0.36 468	0.49 462	0.37 424	0.47 516	0.35 492	0.46 481	0.34 451

ww	0.47 452	0.52 336	0.38 380	0.56 456	0.37 485	0.56 536	0.38 488	0.56 533	0.37 486	0.56 540	0.77 623	0.56 546	0.37 482	0.57 543	0.37 478	0.49 462	0.33 375	0.49 529	0.33 473	0.49 502	0.33 442

SCV_C0	0.45 435	0.88 415	0.49 479	0.54 448	0.37 485	0.48 492	0.37 481	0.48 488	0.37 486	0.48 488	0.36 479	0.48 499	0.37 482	0.49 503	0.37 478	0.50 472	0.41 453	0.44 496	0.34 479	0.44 471	0.34 451

SCV	0.46 444	0.94 435	0.45 450	0.54 448	0.37 485	0.48 492	0.38 488	0.48 488	0.37 486	0.48 488	0.39 501	0.48 499	0.37 482	0.49 503	0.37 478	0.50 472	0.46 479	0.44 496	0.34 479	0.44 471	0.34 451

Venus	0.38 353	0.38 254	0.38 380	0.38 308	0.38 493	0.37 363	0.38 488	0.37 356	0.37 486	0.41 397	0.37 486	0.39 383	0.37 482	0.38 374	0.38 482	0.37 346	0.38 432	0.38 402	0.37 501	0.37 374	0.38 478

XPNet_ROB	0.37 347	0.37 250	0.37 378	0.37 305	0.37 485	0.37 363	0.37 481	0.37 356	0.37 486	0.37 364	0.37 486	0.37 375	0.37 482	0.37 370	0.37 478	0.37 346	0.37 424	0.37 394	0.37 501	0.37 374	0.37 471

GEAStereo	0.62 501	3.91 738	0.48 472	0.69 488	0.38 493	0.51 522	0.38 488	0.51 519	0.38 491	0.53 528	0.38 491	0.50 520	0.38 488	0.51 521	0.38 482	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.34 451

GSStereo	0.81 556	4.28 748	0.50 485	0.59 463	0.40 505	0.51 522	0.38 488	0.50 505	0.38 491	0.50 511	0.38 491	0.50 520	3.79 819	0.50 511	0.38 482	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.35 462

GS-Stereo							0.38 488	0.50 505	0.38 491	0.50 511	0.38 491	0.50 520	3.79 819	0.50 511	0.38 482	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.35 462

gasm-f	0.62 501	3.91 738	0.48 472	0.69 488	0.38 493	0.51 522	0.38 488	0.51 519	0.38 491	0.53 528	0.38 491	0.50 520	0.38 488	0.51 521	0.38 482	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.34 451

GASTEREO	0.48 459	1.21 540	0.47 464	0.57 458	0.38 493	0.50 510	0.38 488	0.50 505	0.38 491	0.50 511	0.38 491	0.50 520	0.38 488	0.50 511	0.38 482	0.52 480	0.42 463	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.34 451

mms	0.40 373	0.45 304	0.35 371	0.48 385	0.36 480	0.47 487	0.34 463	0.45 473	0.38 491	0.47 481	0.33 457	0.45 481	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.39 373	0.38 432	0.38 402	0.37 501	0.39 436	0.39 485

WAO-8	0.38 353	0.38 254	0.38 380	0.38 308	0.38 493	0.38 370	0.38 488	0.38 365	0.38 491	0.38 366	0.38 491	0.38 378	0.38 488	0.38 374	0.38 482	0.38 360	0.38 432	0.38 402	0.37 501	0.38 387	0.38 478

WAO-7	0.38 353	0.38 254	0.38 380	0.38 308	0.38 493	0.38 370	0.38 488	0.38 365	0.38 491	0.38 366	0.38 491	0.38 378	0.38 488	0.38 374	0.38 482	0.38 360	0.38 432	0.38 402	0.38 515	0.38 387	0.38 478

HanzoNet	0.39 367	0.38 254	0.40 425	0.39 318	0.41 515	0.38 370	0.38 488	0.38 365	0.38 491	0.39 373	0.39 501	0.38 378	0.38 488	0.39 382	0.40 499	0.38 360	0.38 432	0.40 459	0.38 515	0.38 387	0.40 488

IMH	0.38 353	0.38 254	0.38 380	0.38 308	0.38 493	0.38 370	0.38 488	0.38 365	0.38 491	0.42 411	0.38 491	0.40 393	0.38 488	0.38 374	0.38 482	0.38 360	0.38 432	0.39 446	0.38 515	0.38 387	0.38 478

GCAP-Stereo	0.75 537	4.15 745	0.42 444	0.75 507	0.35 474	0.78 573	0.40 505	0.79 576	0.38 491	0.78 585	0.36 479	0.78 587	0.36 477	0.79 580	0.39 496	0.75 549	0.39 439	0.76 594	0.39 519	0.75 563	0.39 485

iRaftStereo_RVC	0.97 597	3.17 718	2.30 775	2.42 714	0.38 493	0.54 533	0.38 488	0.54 529	0.38 491	0.54 534	0.38 491	0.54 539	0.38 488	0.54 533	0.38 482	2.38 763	2.34 780	0.49 529	0.36 498	0.49 502	0.36 465

CFNet_RVC	2.38 772	8.71 808	0.38 380	9.33 823	0.42 525	0.56 536	0.42 521	0.60 545	0.38 491	0.62 555	0.42 523	0.56 546	7.29 839	0.62 551	0.42 515	0.53 483	0.37 424	0.49 529	0.34 479	8.30 836	6.87 836

NBS	0.39 367	0.68 373	0.36 373	0.38 308	0.36 480	0.38 370	0.39 504	0.39 370	0.39 504	0.37 364	0.35 474	0.37 375	0.38 488	0.37 370	0.38 482	0.39 373	0.36 419	0.36 390	0.39 519	0.38 387	0.38 478

416test1013	0.49 465	0.80 399	0.33 346	0.67 482	0.33 458	0.48 492	0.41 514	0.48 488	0.39 504	0.48 488	0.93 643	0.52 533	0.32 447	0.52 526	0.38 482	0.49 462	0.51 510	0.53 548	0.37 501	0.51 515	0.36 465

LG-Stereo_L1	0.47 452	0.52 336	0.47 464	0.62 469	0.39 503	0.53 528	0.40 505	0.53 526	0.39 504	0.53 528	0.39 501	0.53 535	0.39 500	0.53 530	0.39 496	0.55 491	0.46 479	0.49 529	0.37 501	0.49 502	0.37 471

quiztm	0.43 399	0.49 321	0.40 425	0.51 440	0.40 505	0.51 522	0.40 505	0.50 505	0.40 507	0.50 511	0.40 504	0.51 531	0.40 501	0.50 511	0.40 499	0.44 405	0.34 406	0.44 496	0.34 479	0.44 471	0.34 451

CES	0.39 367	0.47 313	0.36 373	0.36 302	0.37 485	0.45 475	0.35 468	0.35 344	0.40 507	0.36 357	0.44 528	0.47 492	0.36 477	0.44 457	0.36 468	0.37 346	0.39 439	0.44 496	0.35 492	0.37 374	0.36 465

Selective-IGEV	0.51 473	0.55 349	0.45 450	0.69 488	0.45 534	0.61 548	0.45 531	0.50 505	0.40 507	0.56 540	0.44 528	0.55 543	0.40 501	0.72 570	0.67 581	0.59 501	0.46 479	0.45 501	0.34 479	0.46 481	0.37 471

knoymous	0.40 373	0.40 265	0.40 425	0.40 331	0.40 505	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 393	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 488

anonymousa	0.40 373	0.40 265	0.40 425	0.40 331	0.40 505	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 393	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 488

riskmin	0.40 373	0.40 265	0.40 425	0.40 331	0.40 505	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 393	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 488

Anonymous_2	0.40 373	0.40 265	0.40 425	0.40 331	0.40 505	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 393	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 488

Anonymous_1	0.40 373	0.40 265	0.40 425	0.40 331	0.40 505	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 393	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 488

FCDSN-DC	0.41 381	0.59 360	0.64 530	0.54 448	0.33 458	0.50 510	0.37 481	0.42 417	0.40 507	0.61 551	0.43 526	0.50 520	0.49 550	0.38 374	0.32 433	0.28 297	0.23 295	0.26 317	0.22 321	0.35 358	0.28 392
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AdaStereo	0.40 373	0.40 265	0.40 425	0.40 331	0.40 505	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 393	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 488
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.
MSCF	0.51 473	1.40 565	0.49 479	0.58 460	0.38 493	0.50 510	0.38 488	0.54 529	0.41 517	0.52 525	0.41 512	0.53 535	0.42 519	0.53 530	0.41 507	0.60 503	0.47 487	0.48 524	0.37 501	0.48 499	0.38 478

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 459	0.55 349	0.47 464	0.63 471	0.41 515	0.56 536	0.44 525	0.56 533	0.41 517	0.56 540	0.41 512	0.57 550	0.42 519	0.56 538	0.41 507	0.55 491	0.43 468	0.51 542	0.37 501	0.51 515	0.37 471

LG-Stereo	0.60 491	0.58 357	0.47 464	0.64 476	0.74 609	1.00 605	0.69 600	0.57 537	0.41 517	0.57 544	0.41 512	0.57 550	0.41 513	1.00 618	0.75 616	0.91 574	0.51 510	0.52 545	0.37 501	0.52 519	0.37 471

GwcNet-ADL	0.41 381	0.41 278	0.41 439	0.41 346	0.41 515	0.41 398	0.41 514	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 512	0.41 408	0.41 513	0.41 405	0.41 507	0.41 389	0.41 453	0.41 477	0.41 531	0.41 461	0.41 497

PSMNet-ADL	0.41 381	0.41 278	0.41 439	0.41 346	0.41 515	0.41 398	0.41 514	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 512	0.41 408	0.41 513	0.41 405	0.41 507	0.41 389	0.41 453	0.41 477	0.41 531	0.41 461	0.41 497

GANet-ADL	0.41 381	0.41 278	0.41 439	0.41 346	0.41 515	0.41 398	0.41 514	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 512	0.41 408	0.41 513	0.41 405	0.41 507	0.41 389	0.41 453	0.41 477	0.41 531	0.41 461	0.41 497

ADLNet2	0.41 381	0.41 278	0.41 439	0.41 346	0.41 515	0.41 398	0.41 514	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 512	0.41 408	0.41 513	0.41 405	0.41 507	0.41 389	0.41 453	0.41 477	0.41 531	0.41 461	0.41 497

ADLNet	0.41 381	0.41 278	0.41 439	0.41 346	0.41 515	0.41 398	0.41 514	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 512	0.41 408	0.41 513	0.41 405	0.41 507	0.41 389	0.41 453	0.41 477	0.41 531	0.41 461	0.41 497

FAST (zero-shot)	0.87 581	1.55 571	0.42 444	1.57 657	0.42 525	1.62 717	0.45 531	1.59 711	0.42 525	1.66 722	0.44 528	1.62 723	0.42 519	1.59 716	0.42 515	0.64 518	0.43 468	0.64 567	0.42 539	0.67 545	0.46 516

DNS	0.86 577	2.43 680	1.66 721	2.03 685	0.42 525	0.60 546	0.42 521	0.60 545	0.42 525	0.60 549	0.42 523	0.60 555	0.42 519	0.60 549	0.42 515	1.97 723	1.63 732	0.55 554	0.40 521	0.55 525	0.40 488

PAM_32	0.64 505	2.38 676	0.51 492	0.92 532	0.43 529	0.53 528	0.44 525	0.87 588	0.43 527	0.52 525	0.45 533	0.53 535	0.40 501	0.54 533	0.46 528	0.62 512	0.56 523	0.48 524	0.45 545	0.76 566	0.44 510

DispNO	1.00 600	0.63 368	0.43 446	3.45 752	0.44 530	0.65 554	0.43 524	0.64 553	0.43 527	0.64 559	0.43 526	0.64 562	3.03 797	0.64 557	0.43 520	4.55 799	0.43 468	0.63 565	0.43 542	0.63 539	0.43 507

MyStereo07	0.60 491	3.72 731	0.48 472	0.49 392	0.41 515	0.36 354	0.32 437	0.49 496	0.43 527	0.51 521	0.42 523	0.49 506	0.43 524	0.51 521	0.64 574	0.49 462	0.45 477	0.34 364	0.32 461	0.35 358	0.43 507

MWDA-net	0.67 515	0.66 371	0.45 450	2.84 729	0.46 536	0.73 568	0.45 531	0.71 565	0.44 530	0.72 571	0.45 533	0.70 573	0.45 530	0.70 566	0.44 521	0.61 507	0.41 453	0.61 562	0.43 542	0.61 537	0.42 504

DN	0.53 479	0.85 408	0.45 450	0.65 477	0.44 530	0.60 546	0.44 525	0.60 545	0.44 530	0.60 549	0.45 533	0.60 555	0.44 526	0.60 549	0.44 521	0.56 495	0.42 463	0.56 555	0.42 539	0.56 528	0.42 504

FSD	0.61 498	0.59 360	0.50 485	2.58 721	0.44 530	0.56 536	0.44 525	0.55 532	0.44 530	0.56 540	0.44 528	0.56 546	0.44 526	0.56 538	0.46 528	0.61 507	0.42 463	0.52 545	0.42 539	0.52 519	0.51 542

MonSter	0.60 491	0.64 370	0.52 496	0.62 469	0.44 530	2.07 737	0.44 525	0.62 550	0.44 530	0.62 555	0.44 528	0.62 560	0.44 526	0.62 551	0.44 521	0.58 498	0.42 463	0.62 563	0.46 548	0.58 534	0.42 504

MyStereo06	0.75 537	4.12 742	0.60 515	0.63 471	0.61 581	0.62 551	0.66 583	0.56 533	0.45 534	0.55 538	0.48 550	0.54 539	0.46 534	0.57 543	0.45 524	0.60 503	0.57 525	0.64 567	0.55 575	0.72 558	0.55 558

GeoAtt-L (ZS)	0.60 491	0.70 377	0.51 492	0.75 507	0.46 536	0.72 566	0.46 535	0.76 573	0.46 535	0.72 571	0.46 537	0.72 577	0.46 534	0.72 570	0.46 528	0.75 549	0.51 510	0.70 582	0.45 545	0.69 551	0.45 513

AIO-test1	0.54 480	0.60 365	0.52 496	0.66 481	0.47 544	0.61 548	0.47 541	0.58 540	0.46 535	0.61 551	0.46 537	0.61 558	0.45 530	0.62 551	0.45 524	0.61 507	0.52 514	0.57 556	0.48 559	0.57 531	0.48 526

Occ-G	1.12 623	0.52 336	3.72 807	3.50 756	0.50 556	0.56 536	0.47 541	0.54 529	0.46 535	0.54 534	0.41 512	0.54 539	0.42 519	0.52 526	0.42 515	3.42 787	4.02 809	0.52 545	0.45 545	0.51 515	0.44 510

otaku	0.46 444	0.46 308	0.46 456	0.46 372	0.46 536	0.46 482	0.46 535	0.46 477	0.46 535	0.46 475	0.46 537	0.46 485	0.46 534	0.46 482	0.46 528	0.46 447	0.46 479	0.46 506	0.46 548	0.46 481	0.46 516

Dean	0.46 444	0.46 308	0.46 456	0.46 372	0.46 536	0.46 482	0.46 535	0.46 477	0.46 535	0.47 481	0.46 537	0.46 485	0.46 534	0.46 482	0.46 528	0.46 447	0.46 479	0.46 506	0.46 548	0.46 481	0.46 516

ACVNet-4b	0.46 444	0.46 308	0.46 456	0.46 372	0.46 536	0.46 482	0.46 535	0.46 477	0.46 535	0.46 475	0.46 537	0.46 485	0.46 534	0.47 486	0.46 528	0.46 447	0.46 479	0.46 506	0.46 548	0.46 481	0.46 516

AIO-test2	0.55 484	0.59 360	0.52 496	0.67 482	0.47 544	0.61 548	0.47 541	0.61 549	0.47 541	0.61 551	0.47 546	0.61 558	0.48 544	0.62 551	0.47 536	0.64 518	0.53 518	0.58 558	0.47 555	0.58 534	0.48 526

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 465	0.98 440	0.64 530	0.84 519	0.46 536	0.45 475	0.35 468	0.47 483	0.47 541	0.45 469	0.34 465	0.46 485	0.48 544	0.46 482	0.35 464	0.39 373	0.71 572	0.39 446	0.35 492	0.41 461	0.41 497

Ntro	0.47 452	0.47 313	0.46 456	0.46 372	0.46 536	0.47 487	0.47 541	0.46 477	0.47 541	0.46 475	0.46 537	0.47 492	0.46 534	0.47 486	0.47 536	0.47 454	0.46 479	0.46 506	0.46 548	0.46 481	0.46 516

HaxPig	0.47 452	0.47 313	0.47 464	0.49 392	0.47 544	0.47 487	0.47 541	0.47 483	0.47 541	0.47 481	0.47 546	0.47 492	0.47 543	0.47 486	0.47 536	0.47 454	0.47 487	0.47 516	0.47 555	0.47 495	0.48 526

UNDER WATER	0.47 452	0.47 313	0.47 464	0.47 379	0.47 544	0.47 487	0.47 541	0.47 483	0.47 541	0.47 481	0.47 546	0.47 492	0.46 534	0.47 486	0.47 536	0.47 454	0.47 487	0.47 516	0.46 548	0.47 495	0.47 524

ACVNet_1	0.46 444	0.47 313	0.46 456	0.46 372	0.46 536	0.46 482	0.46 535	0.46 477	0.47 541	0.46 475	0.46 537	0.46 485	0.46 534	0.46 482	0.46 528	0.46 447	0.46 479	0.47 516	0.46 548	0.46 481	0.46 516

AEACV	1.12 623	0.52 336	3.12 798	3.24 741	0.86 630	0.53 528	0.49 552	0.60 545	0.47 541	0.53 528	0.49 553	0.55 543	0.45 530	0.55 537	0.47 536	3.01 782	3.88 807	0.71 584	0.60 587	0.80 575	0.48 526

fffft	0.48 459	0.51 334	0.45 450	0.52 443	0.45 534	0.52 526	0.45 531	0.52 524	0.48 548	0.53 528	0.45 533	0.52 533	0.45 530	0.52 526	0.46 528	0.51 478	0.41 453	0.50 537	0.41 531	0.50 509	0.41 497
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 459	0.48 319	0.48 472	0.48 385	0.48 548	0.48 492	0.48 550	0.48 488	0.48 548	0.48 488	0.48 550	0.48 499	0.48 544	0.48 496	0.48 543	0.48 459	0.48 493	0.48 524	0.48 559	0.48 499	0.48 526

S	0.56 486	0.61 367	0.54 501	0.68 487	0.48 548	0.65 554	0.49 552	0.63 551	0.49 550	0.64 559	0.49 553	0.64 562	0.48 544	0.62 551	0.49 545	0.63 516	0.62 544	0.59 561	0.48 559	0.57 531	0.48 526

PointNet	0.60 491	0.75 387	0.49 479	0.79 510	0.50 556	0.79 576	0.49 552	0.79 576	0.49 550	0.80 588	0.49 553	0.79 589	0.49 550	0.80 582	0.49 545	0.63 516	0.40 443	0.63 565	0.40 521	0.63 539	0.40 488

notaker	0.48 459	0.49 321	0.48 472	0.48 385	0.48 548	0.48 492	0.48 550	0.48 488	0.49 550	0.48 488	0.48 550	0.48 499	0.48 544	0.48 496	0.48 543	0.48 459	0.48 493	0.48 524	0.48 559	0.48 499	0.49 532

LVE	0.47 452	0.47 313	0.47 464	0.47 379	0.49 552	0.47 487	0.47 541	0.47 483	0.49 550	0.47 481	0.47 546	0.47 492	0.46 534	0.47 486	0.47 536	0.47 454	0.47 487	0.48 524	0.47 555	0.47 495	0.47 524

ACVNet_2	0.49 465	0.49 321	0.49 479	0.49 392	0.49 552	0.49 501	0.49 552	0.49 496	0.49 550	0.49 498	0.49 553	0.49 506	0.49 550	0.49 503	0.49 545	0.49 462	0.49 497	0.49 529	0.49 563	0.49 502	0.49 532

FoundationStereo	0.50 468	0.50 326	0.50 485	0.50 429	0.50 556	0.50 510	0.50 556	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 557	0.50 520	0.50 555	0.50 511	0.50 548	0.50 472	0.50 505	0.50 537	0.50 565	0.50 509	0.50 535

StereoAnything_RVC	0.50 468	0.50 326	0.50 485	0.50 429	0.50 556	0.50 510	0.50 556	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 557	0.50 520	0.50 555	0.50 511	0.50 548	0.50 472	0.50 505	0.50 537	0.50 565	0.50 509	0.50 535

dual_stereo	0.50 468	0.50 326	0.50 485	0.50 429	0.50 556	0.50 510	0.50 556	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 557	0.50 520	0.50 555	0.50 511	0.50 548	0.50 472	0.50 505	0.50 537	0.50 565	0.50 509	0.50 535

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 585	0.86 410	0.89 584	1.25 629	0.69 598	1.05 623	0.81 628	1.16 632	0.50 555	1.12 641	0.97 647	0.72 577	0.82 624	1.06 636	0.95 638	0.61 507	0.87 593	1.03 646	0.85 641	1.04 621	1.01 651

MyStereo8	0.71 526	3.92 740	0.52 496	0.59 463	0.52 563	0.57 543	0.53 563	0.59 543	0.50 555	0.59 548	0.51 563	0.57 550	0.50 555	0.56 538	0.52 555	0.54 485	0.49 497	0.54 551	0.49 563	0.55 525	0.50 535

LL-Strereo	1.01 610	5.06 763	1.63 718	0.70 495	1.43 736	0.56 536	0.46 535	0.57 537	0.50 555	0.57 544	0.50 557	1.58 718	0.49 550	0.59 547	0.50 548	1.64 704	0.52 514	0.51 542	1.37 739	0.52 519	0.45 513

SANet	0.50 468	0.50 326	0.50 485	0.50 429	0.50 556	0.50 510	0.50 556	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 557	0.50 520	0.50 555	0.50 511	0.50 548	0.50 472	0.50 505	0.50 537	0.50 565	0.50 509	0.50 535

MWSP-net	0.96 596	0.75 387	0.49 479	4.84 792	0.48 548	1.28 692	0.52 561	1.20 640	0.51 562	1.14 645	0.70 606	1.00 618	0.56 566	0.90 602	0.69 597	0.76 552	0.60 538	0.95 630	0.56 579	0.73 561	0.45 513

TorneroNet	0.66 509	0.53 342	0.50 485	0.50 429	0.64 587	1.06 624	0.70 607	0.50 505	0.51 562	0.49 498	0.69 602	0.49 506	0.50 555	0.48 496	1.15 666	0.71 533	0.49 497	1.14 649	1.08 667	0.49 502	0.49 532

WCG-NET	0.61 498	1.21 540	0.54 501	0.61 468	0.53 566	0.67 557	0.53 563	0.66 557	0.53 564	0.64 559	0.53 566	0.65 566	0.53 562	0.59 547	0.52 555	0.65 520	0.48 493	0.64 567	0.52 569	0.58 534	0.50 535

CASS	0.57 490	0.89 418	0.56 505	0.57 458	0.56 570	0.56 536	0.56 568	0.56 533	0.53 564	0.57 544	0.57 572	0.59 554	0.48 544	0.56 538	0.57 563	0.55 491	0.56 523	0.47 516	0.56 579	0.62 538	0.56 561
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSMNet_ROB	0.54 480	0.54 346	0.54 501	0.54 448	0.53 566	0.54 533	0.54 566	0.53 526	0.54 566	0.54 534	0.54 568	0.54 539	0.53 562	0.54 533	0.54 559	0.54 485	0.53 518	0.54 551	0.54 573	0.54 524	0.54 550

monster-pro	0.75 537	1.67 582	0.64 530	0.89 525	0.57 572	0.86 590	0.56 568	0.87 588	0.56 567	0.87 597	0.57 572	0.88 601	0.57 568	0.87 597	0.57 563	0.79 556	0.58 529	0.76 594	0.54 573	0.77 568	0.54 550

anonymity	0.63 503	0.69 374	0.56 505	0.71 497	0.56 570	0.71 564	0.56 568	0.71 565	0.56 567	0.72 571	0.56 571	0.71 574	0.56 566	0.71 568	0.58 565	0.68 525	0.55 521	0.68 574	0.55 575	0.68 547	0.54 550

11t	1.27 679	2.70 694	1.34 686	1.32 641	0.89 632	1.30 693	1.34 732	1.64 716	0.57 569	1.45 712	0.72 615	1.05 637	1.29 721	1.07 639	1.29 733	1.49 691	1.02 614	0.97 634	1.15 673	1.48 704	1.31 726

SE	0.64 505	0.73 382	0.77 570	0.79 510	0.59 573	0.78 573	0.54 566	0.58 540	0.58 570	0.78 585	0.59 576	0.63 561	0.18 301	0.78 579	0.52 555	0.80 558	0.65 550	0.69 577	0.57 582	0.75 563	0.52 544

CAR	0.72 529	0.76 390	0.59 511	0.84 519	1.19 674	0.81 581	0.58 571	0.81 582	0.58 570	0.81 591	0.58 574	0.83 596	0.59 573	0.82 586	0.59 568	0.71 533	0.49 497	0.73 585	0.68 609	0.87 586	0.52 544

MSE-Stereo	0.72 529	0.76 390	0.59 511	0.84 519	1.19 674	0.81 581	0.58 571	0.81 582	0.58 570	0.81 591	0.58 574	0.83 596	0.59 573	0.82 586	0.59 568	0.71 533	0.49 497	0.73 585	0.68 609	0.87 586	0.52 544

zero-FE	0.72 529	1.31 554	0.66 536	0.92 532	0.60 575	0.82 584	0.58 571	0.82 585	0.58 570	0.81 591	0.60 578	0.81 594	0.60 575	0.82 586	0.58 565	0.74 548	0.59 535	0.73 585	0.52 569	0.76 566	0.51 542

SMoEStereo_RVC	0.63 503	0.75 387	0.51 492	0.73 503	0.53 566	0.71 564	0.47 541	0.67 558	0.58 570	0.74 581	0.60 578	0.72 577	0.53 562	0.74 575	0.51 553	0.61 507	0.62 544	0.62 563	0.61 589	0.63 539	0.61 567

ktn	0.72 529	0.53 342	1.08 616	1.14 569	0.51 562	1.22 686	1.36 735	0.51 519	0.59 575	0.51 521	0.51 563	0.69 570	1.20 668	0.67 561	0.51 553	0.51 478	0.49 497	0.58 558	0.66 603	0.52 519	0.53 547

DDUNet	0.81 556	2.45 681	0.57 509	0.90 527	0.60 575	0.88 592	0.59 575	0.90 593	0.60 576	0.88 599	0.60 578	0.90 605	0.58 571	0.88 599	0.60 570	0.84 569	0.60 538	0.86 611	0.57 582	0.86 585	0.60 566

UDG	0.80 551	2.21 660	0.60 515	0.91 529	0.60 575	0.90 595	0.58 571	0.88 592	0.60 576	0.90 600	0.60 578	0.88 601	0.60 575	0.90 602	0.58 565	0.86 571	0.60 538	0.84 609	0.59 586	0.84 583	0.61 567

STTRV1_RVC	0.82 561	1.60 575	0.70 553	1.01 556	0.60 575	1.07 627	0.69 600	1.01 617	0.60 576	0.72 571	0.55 569	1.02 633	0.68 592	1.03 634	0.67 581	0.89 573	0.63 546	0.92 620	0.57 582	0.90 593	0.65 579

test-3	0.98 599	4.13 744	1.85 742	1.85 672	0.61 581	0.69 559	0.37 481	0.63 551	0.61 579	0.66 563	0.51 563	0.73 581	0.44 526	0.57 543	0.54 559	1.68 705	1.81 745	0.40 459	0.43 542	0.66 542	0.50 535

MGA	0.73 533	0.76 390	0.60 515	0.92 532	1.17 670	0.81 581	0.59 575	0.84 586	0.62 580	0.81 591	0.59 576	0.84 598	0.60 575	0.81 585	0.61 572	0.71 533	0.53 518	0.89 613	0.53 571	0.75 563	0.54 550

MyStereo05	0.80 551	4.12 742	0.63 527	0.63 471	0.61 581	0.62 551	0.66 583	0.65 554	0.62 580	0.67 565	0.61 582	0.65 566	0.58 571	0.67 561	0.55 562	0.60 503	0.57 525	0.64 567	0.55 575	0.72 558	0.55 558

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 523	0.72 381	0.71 557	0.80 514	0.62 586	0.82 584	0.61 577	0.81 582	0.62 580	0.81 591	0.63 584	0.80 591	0.70 603	0.73 573	0.61 572	0.76 552	0.61 543	0.74 590	0.61 589	0.77 568	0.61 567

DSFCA	0.66 509	0.73 382	0.78 572	0.65 477	0.65 589	0.64 553	0.64 580	0.65 554	0.63 583	0.64 559	0.64 586	0.64 562	0.64 580	0.65 558	0.65 577	0.65 520	0.65 550	0.65 571	0.65 600	0.66 542	0.64 577

RSM++	0.76 543	0.82 405	0.66 536	0.85 523	0.64 587	0.85 588	0.71 610	0.94 602	0.64 584	0.87 597	0.67 591	0.87 600	0.65 582	0.84 592	0.65 577	0.81 562	0.70 568	0.79 598	0.71 620	0.83 582	0.70 591

plain	1.88 707	3.16 717	0.64 530	3.10 734	0.65 589	3.10 791	0.64 580	3.12 796	0.65 585	3.10 797	0.65 588	3.11 798	0.65 582	3.12 796	0.65 577	3.12 783	0.65 550	3.13 796	0.65 600	3.13 784	0.65 579

LMCR-Stereo	0.65 507	0.63 368	0.65 534	0.65 477	0.65 589	0.66 556	0.63 579	0.58 540	0.65 585	0.63 558	0.64 586	0.65 566	0.65 582	0.66 559	0.66 580	0.66 522	0.64 548	0.65 571	0.67 607	0.68 547	0.73 602

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 515	0.78 394	0.67 540	0.67 482	0.66 592	0.67 557	0.67 587	0.65 554	0.66 587	0.66 563	0.67 591	0.66 569	0.67 587	0.67 561	0.72 610	0.66 522	0.67 553	0.67 573	0.67 607	0.67 545	0.67 584

ARAFT	0.68 517	0.81 403	0.63 527	0.74 506	0.60 575	0.78 573	0.62 578	0.77 575	0.66 587	0.74 581	0.63 584	0.75 584	0.62 579	0.83 591	0.60 570	0.70 532	0.55 521	0.70 582	0.60 587	0.78 570	0.55 558

Pro-Stereo	0.79 548	0.53 342	0.38 380	0.49 392	0.38 493	0.49 501	0.37 481	0.49 496	0.67 589	0.50 511	0.38 491	1.10 642	0.38 488	0.49 503	0.38 482	0.71 533	0.88 594	5.98 838	0.36 498	0.46 481	0.36 465

WQFJA1++	0.84 568	0.98 440	0.67 540	1.26 630	0.75 611	1.00 605	0.67 587	1.00 606	0.67 589	1.00 612	0.67 591	1.00 618	0.67 587	1.00 618	0.67 581	0.96 585	0.67 553	0.91 617	0.63 591	0.92 597	0.63 571

WQFJA1	0.85 574	0.98 440	0.67 540	1.29 636	0.76 616	1.01 615	0.67 587	1.02 622	0.67 589	1.02 629	0.67 591	1.01 629	0.67 587	1.01 628	0.68 589	0.99 592	0.67 553	0.93 624	0.64 596	0.92 597	0.65 579

WQFJX1	0.84 568	0.98 440	0.67 540	1.30 638	0.75 611	1.01 615	0.67 587	1.01 617	0.67 589	1.01 625	0.67 591	1.01 629	0.68 592	1.00 618	0.68 589	0.98 591	0.67 553	0.92 620	0.64 596	0.92 597	0.64 577

NLMM	0.84 568	1.00 450	0.67 540	1.27 631	0.75 611	1.00 605	0.68 592	1.00 606	0.67 589	1.00 612	0.67 591	1.02 633	0.67 587	1.02 632	0.67 581	0.97 587	0.67 553	0.93 624	0.63 591	0.92 597	0.63 571

MIF-Stereo (partial)	2.58 780	3.31 722	0.66 536	3.18 738	0.66 592	3.18 792	0.66 583	3.21 797	0.67 589	3.19 798	0.66 590	3.19 799	0.66 585	3.31 800	0.68 589	5.09 816	1.79 744	8.23 843	1.67 777	6.18 827	1.38 735

WQFJX	0.85 574	1.00 450	0.68 548	1.30 638	0.75 611	1.01 615	0.68 592	1.01 617	0.68 595	1.01 625	0.68 597	1.03 635	0.68 592	1.02 632	0.67 581	0.97 587	0.67 553	0.93 624	0.63 591	0.94 606	0.63 571

NLSM3	0.85 574	0.99 448	0.68 548	1.29 636	0.76 616	1.01 615	0.68 592	1.01 617	0.68 595	1.02 629	0.68 597	1.01 629	0.68 592	1.01 628	0.68 589	0.97 587	0.68 559	0.93 624	0.64 596	0.93 602	0.63 571

R-Stereo Train	0.81 556	0.96 437	0.67 540	0.95 541	0.67 594	0.95 600	0.68 592	0.95 604	0.68 595	0.95 610	0.68 597	0.96 615	0.68 592	0.96 614	0.68 589	0.94 583	0.68 559	0.94 628	0.68 609	0.94 606	0.68 586

RAFT-Stereo	0.81 556	0.96 437	0.67 540	0.95 541	0.67 594	0.95 600	0.68 592	0.95 604	0.68 595	0.95 610	0.68 597	0.96 615	0.68 592	0.96 614	0.68 589	0.94 583	0.68 559	0.94 628	0.68 609	0.94 606	0.68 586
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	2.65 781	10.14 819	0.33 346	9.74 827	0.32 445	0.87 591	0.33 448	2.95 795	0.68 595	0.49 498	0.34 465	0.49 506	5.70 834	0.49 503	0.33 445	0.42 403	9.57 836	0.41 477	0.31 453	8.36 837	0.65 579

mm2	0.69 520	0.69 374	0.69 550	0.69 488	0.69 598	0.69 559	0.69 600	0.69 560	0.69 600	0.69 568	0.69 602	0.69 570	0.69 599	0.69 564	0.69 597	0.69 526	0.69 565	0.69 577	0.69 613	0.69 551	0.69 588

mm1	0.69 520	0.69 374	0.69 550	0.69 488	0.69 598	0.69 559	0.69 600	0.69 560	0.69 600	0.69 568	0.69 602	0.69 570	0.69 599	0.69 564	0.69 597	0.69 526	0.69 565	0.69 577	0.69 613	0.69 551	0.69 588

LiteMatch	1.13 625	0.73 382	2.80 783	3.23 739	0.61 581	0.83 586	0.68 592	0.73 570	0.69 600	1.00 612	0.77 623	0.94 612	0.57 568	0.82 586	0.64 574	2.97 780	2.43 782	0.68 574	0.32 461	0.56 528	0.70 591

Lsterematch	1.13 625	0.73 382	2.80 783	3.23 739	0.61 581	0.83 586	0.68 592	0.73 570	0.69 600	1.00 612	0.77 623	0.94 612	0.57 568	0.82 586	0.64 574	2.97 780	2.43 782	0.68 574	0.32 461	0.56 528	0.70 591

NLMM1	0.86 577	0.98 440	0.69 550	1.48 653	0.75 611	1.01 615	0.69 600	1.00 606	0.69 600	1.00 612	0.70 606	1.00 618	0.68 592	1.01 628	0.67 581	0.97 587	0.68 559	0.92 620	0.63 591	0.93 602	0.63 571

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 537	0.92 429	0.85 583	0.96 544	0.59 573	1.27 690	0.44 525	0.59 543	0.69 600	0.91 602	0.68 597	0.55 543	0.61 578	1.06 636	0.83 629	0.62 512	0.70 568	0.90 614	0.41 531	0.89 590	0.56 561

UniTT-Stereo	2.03 728	3.43 724	0.72 560	3.42 751	0.73 607	3.27 794	0.68 592	3.38 801	0.69 600	3.29 800	0.72 615	3.28 801	0.70 603	3.35 802	0.68 589	3.39 786	0.68 559	3.31 799	0.69 613	3.37 785	0.73 602

UNet	0.29 288	0.90 422	0.10 104	0.14 141	0.10 171	0.14 202	0.10 173	0.91 595	0.69 600	0.14 212	0.11 202	0.14 212	0.11 199	0.14 211	0.10 170	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 165	0.88 589	0.76 609

FlowAnything_test	1.02 612	1.72 585	0.71 557	1.59 659	0.70 602	1.61 715	0.69 600	1.61 713	0.70 608	1.60 714	0.70 606	1.61 722	0.69 599	1.61 719	0.70 606	0.81 562	0.58 529	0.81 603	0.55 575	0.81 578	0.56 561

FlowAnything	1.02 612	1.71 584	0.72 560	1.59 659	0.69 598	1.60 714	0.69 600	1.61 713	0.70 608	1.60 714	0.69 602	1.60 719	0.69 599	1.61 719	0.69 597	0.81 562	0.58 529	0.81 603	0.56 579	0.82 580	0.56 561

MaDis-Stereo	3.19 794	6.02 794	1.12 617	5.61 803	1.16 669	5.43 827	1.02 658	5.15 832	0.70 608	5.43 832	1.21 722	5.03 834	0.97 634	4.85 826	0.99 642	4.53 798	1.16 637	5.53 833	1.25 730	5.37 823	1.30 725

DMCA-RVC	0.70 523	0.80 399	0.70 553	0.70 495	0.70 602	0.70 562	0.70 607	0.71 565	0.70 608	0.70 570	0.71 612	0.71 574	0.70 603	0.70 566	0.69 597	0.69 526	0.70 568	0.69 577	0.70 617	0.69 551	0.70 591

MSMD_ROB	1.19 627	1.10 482	0.70 553	1.10 563	0.60 575	1.10 631	0.70 607	1.10 627	0.70 608	1.10 635	0.70 606	1.10 642	0.70 603	7.00 841	0.70 606	1.10 607	0.70 568	1.10 648	0.70 617	1.10 624	0.70 591

DStereoRT	0.73 533	0.81 403	0.73 564	0.71 497	0.74 609	0.73 568	0.75 616	0.71 565	0.71 613	0.74 581	0.72 615	0.73 581	0.80 620	0.71 568	0.73 611	0.76 552	0.71 572	0.73 585	0.72 622	0.70 556	0.76 609

AdaDepth	0.86 577	0.93 433	0.71 557	1.01 556	1.07 658	1.02 621	0.71 610	1.00 606	0.71 613	1.01 625	0.71 612	1.00 618	0.72 609	1.14 647	0.71 608	0.92 577	0.64 548	0.90 614	0.64 596	0.89 590	0.69 588

KSHMR	0.66 509	0.50 326	0.48 472	1.15 572	0.52 563	0.49 501	0.51 560	0.49 496	0.71 613	0.67 565	0.50 557	1.16 650	1.11 656	0.66 559	0.52 555	0.49 462	0.49 497	0.51 542	0.66 603	0.50 509	1.14 663

AIO-Stereo	0.84 568	0.66 371	0.70 553	0.83 518	0.67 594	0.98 603	0.82 631	1.14 628	0.72 616	1.03 631	0.74 619	1.03 635	1.09 655	0.99 616	0.45 524	1.04 601	0.73 575	0.95 630	0.74 624	0.94 606	0.46 516

MoCha-V2	2.11 746	26.97 841	0.78 572	0.92 532	0.77 619	0.96 602	0.72 613	0.90 593	0.72 616	0.94 608	0.70 606	0.90 605	0.71 608	0.91 604	0.71 608	0.85 570	0.71 572	0.88 612	0.69 613	0.87 586	0.67 584

AFF-stereo	0.73 533	0.88 415	0.67 540	0.75 507	0.68 597	0.75 570	0.64 580	0.80 579	0.72 616	0.83 596	0.70 606	0.82 595	0.64 580	0.84 592	0.67 581	0.77 555	0.63 546	0.81 603	0.63 591	0.78 570	0.62 570

TorneroNet-64	0.45 435	0.27 223	0.30 314	0.58 460	0.27 349	0.70 562	0.30 378	0.28 312	0.73 619	0.73 575	0.28 362	0.71 574	0.66 585	0.75 577	0.27 342	0.27 291	0.29 341	0.37 394	0.75 626	0.28 316	0.30 416

PA-Net	11.80 837	223.51 869	0.62 523	0.59 463	0.71 604	0.59 545	0.73 614	0.67 558	0.73 619	0.55 538	0.61 582	0.60 555	0.74 611	0.63 556	0.73 611	0.66 522	0.60 538	0.69 577	0.66 603	0.72 558	0.65 579
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iGMRVC	0.84 568	2.85 709	0.72 560	0.72 499	0.73 607	0.77 571	0.79 621	0.73 570	0.74 621	0.73 575	0.72 615	0.73 581	0.76 614	0.73 573	0.73 611	0.72 541	0.73 575	0.73 585	0.72 622	0.73 561	0.72 598

Wavelet-MonSter	1.00 600	1.21 540	0.76 568	1.94 678	1.01 651	1.11 634	0.76 618	1.15 629	0.76 622	1.11 640	0.76 621	1.14 648	0.76 614	1.11 644	0.76 618	1.21 667	0.90 595	1.02 644	0.71 620	1.02 620	0.71 597

Hybrid-DGEV	1.03 614	1.75 591	0.80 576	1.28 635	0.78 620	1.26 689	0.80 624	1.26 691	0.78 623	1.26 697	0.78 626	1.26 700	0.78 618	1.26 700	0.78 620	1.15 617	0.75 578	1.14 649	0.74 624	1.14 627	0.75 606

HH	0.71 526	2.54 684	0.74 565	1.10 563	0.32 445	0.41 398	0.37 481	0.69 560	0.78 623	0.73 575	0.90 636	0.75 584	1.00 637	0.84 592	0.69 597	0.69 526	0.40 443	0.35 380	0.26 348	0.35 358	0.26 323

HanStereo	0.71 526	2.54 684	0.74 565	1.10 563	0.32 445	0.41 398	0.37 481	0.69 560	0.78 623	0.73 575	0.90 636	0.75 584	1.00 637	0.84 592	0.69 597	0.69 526	0.40 443	0.35 380	0.26 348	0.35 358	0.26 323

DCRE	0.84 568	1.89 631	0.77 570	0.94 539	0.72 606	0.88 592	0.73 614	0.87 588	0.78 623	0.90 600	0.71 612	0.88 601	0.67 587	0.88 599	0.73 611	0.81 562	0.68 559	0.81 603	0.70 617	0.82 580	0.70 591

Hybrid-DGEV-2	1.05 616	1.83 619	0.83 580	1.33 642	0.82 628	1.30 693	0.81 628	1.26 691	0.79 627	1.29 699	0.79 628	1.26 700	0.80 620	1.26 700	0.79 621	1.20 621	0.78 583	1.18 659	0.77 629	1.20 642	0.77 611

G-Net	0.79 548	0.79 396	0.79 575	0.79 510	0.79 622	0.79 576	0.79 621	0.79 576	0.79 627	0.79 587	0.79 628	0.79 589	0.79 619	0.79 580	0.79 621	0.79 556	0.79 585	0.79 598	0.79 633	0.79 572	0.79 614

HSM-Net_RVC	0.95 595	1.17 490	0.78 572	1.18 579	0.71 604	1.16 639	0.75 616	1.09 626	0.80 629	1.10 635	0.75 620	1.17 651	0.74 611	1.17 650	0.80 624	1.13 614	0.73 575	1.17 656	0.77 629	1.16 632	0.72 598
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.80 551	0.80 399	0.80 576	0.80 514	0.80 625	0.80 578	0.80 624	0.80 579	0.80 629	0.80 588	0.80 630	0.80 591	0.80 620	0.80 582	0.80 624	0.80 558	0.80 588	0.80 601	0.80 635	0.80 575	0.80 615

CSAN	0.80 551	0.80 399	0.80 576	0.80 514	0.80 625	0.80 578	0.80 624	0.80 579	0.80 629	0.80 588	0.80 630	0.80 591	0.80 620	0.80 582	0.80 624	0.80 558	0.80 588	0.80 601	0.80 635	0.80 575	0.80 615

Hybrid-DGEV-03	1.07 617	1.83 619	0.83 580	1.34 643	0.81 627	1.32 695	0.81 628	1.31 698	0.81 632	1.31 700	0.82 632	1.32 705	0.82 624	1.32 705	0.81 627	1.19 619	0.77 581	1.19 661	0.76 627	1.19 640	0.77 611

RAStereo	2.23 762	3.64 727	0.76 568	3.65 760	0.86 630	3.66 799	0.76 618	3.67 805	0.81 632	3.66 802	0.76 621	3.66 804	0.77 616	3.68 804	0.77 619	3.68 789	0.77 581	3.69 804	0.77 629	3.70 788	0.77 611

ToySt	0.92 587	2.11 650	0.90 587	0.95 541	0.79 622	0.99 604	0.78 620	0.94 602	0.81 632	0.94 608	0.78 626	0.95 614	0.77 616	0.94 610	0.86 631	0.91 574	0.79 585	0.85 610	0.77 629	0.89 590	0.73 602

tt45	1.04 615	0.88 415	1.36 696	0.92 532	1.03 654	1.51 712	0.79 621	0.70 564	0.88 635	0.74 581	0.90 636	1.60 719	0.72 609	1.60 717	0.75 616	0.91 574	0.78 583	1.52 729	0.79 633	1.14 627	1.32 728

UPFNet	0.42 396	1.20 494	0.17 217	0.24 239	0.17 287	0.25 300	0.17 281	1.19 637	0.90 636	0.25 302	0.17 287	0.24 300	0.17 289	0.25 304	0.17 281	0.22 256	0.17 247	0.22 288	0.16 276	1.15 630	0.93 632

L400	1.29 681	1.38 562	1.00 598	4.01 767	1.03 654	1.42 708	0.92 638	1.42 708	0.91 637	1.33 701	1.01 658	1.39 710	0.92 630	1.40 709	1.09 658	1.31 675	0.92 599	1.21 708	0.95 650	1.30 698	0.88 621

psm_up	0.43 399	1.19 493	0.17 217	0.25 246	0.18 299	0.25 300	0.19 296	1.26 691	0.91 637	0.26 311	0.17 287	0.25 307	0.17 289	0.25 304	0.17 281	0.22 256	0.17 247	0.23 297	0.16 276	1.18 638	0.99 641

DPSimNet_ROB	0.97 597	1.18 492	0.81 579	1.10 563	0.91 636	1.02 621	0.82 631	1.04 623	0.91 637	1.03 631	0.86 635	1.28 704	0.82 624	1.03 634	0.89 632	1.17 618	0.81 590	1.02 644	0.82 638	1.08 623	0.81 617

DPSM_ROB	0.92 587	0.91 424	0.91 589	0.91 529	0.92 637	0.92 597	0.92 638	0.92 598	0.91 637	0.93 606	0.91 639	0.92 608	0.90 627	0.91 604	0.92 633	0.92 577	0.91 597	0.91 617	0.92 643	0.93 602	0.93 632

DPSM	0.92 587	0.91 424	0.91 589	0.91 529	0.92 637	0.92 597	0.92 638	0.92 598	0.91 637	0.93 606	0.91 639	0.92 608	0.90 627	0.91 604	0.92 633	0.92 577	0.91 597	0.91 617	0.92 643	0.93 602	0.93 632

MEA-ACV	1.66 697	0.87 412	0.61 521	11.81 834	1.35 729	1.50 711	0.71 610	1.23 689	0.92 642	1.13 644	0.96 645	1.69 725	0.70 603	1.23 699	1.16 670	1.54 699	1.20 642	1.58 731	0.85 641	1.12 625	0.95 635

pmcnn	0.92 587	0.92 429	0.92 591	0.92 532	0.92 637	0.92 597	0.92 638	0.92 598	0.92 642	0.92 604	0.92 642	0.92 608	0.92 630	0.92 608	0.92 633	0.92 577	0.92 599	0.92 620	0.92 643	0.92 597	0.92 630

ours_stereo	1.20 628	1.21 540	0.90 587	1.64 667	1.11 662	1.35 697	0.67 587	1.76 723	0.93 644	1.70 726	1.10 665	1.39 710	0.75 613	1.41 711	0.81 627	1.60 703	1.03 615	1.33 717	1.00 654	1.61 712	0.72 598

MMNet	0.44 412	1.24 548	0.17 217	0.25 246	0.17 287	0.25 300	0.18 290	1.26 691	0.93 644	0.25 302	0.17 287	0.25 307	0.18 301	0.25 304	0.17 281	0.23 268	0.16 217	0.23 297	0.16 276	1.20 642	0.99 641

L500	1.30 682	1.33 556	1.01 608	4.69 786	0.84 629	1.35 697	0.95 643	1.38 703	0.94 646	1.33 701	0.98 648	1.36 707	0.91 629	1.40 709	1.08 656	1.28 674	0.90 595	1.21 708	0.99 653	1.23 691	0.90 628

MM-Stereo_test2	1.20 628	1.85 625	1.05 612	1.46 652	0.94 640	1.36 700	0.99 647	1.36 700	0.95 647	1.41 709	0.98 648	1.40 713	0.96 633	1.37 707	0.95 638	1.37 684	1.06 617	1.33 717	0.93 648	1.29 697	0.89 625

delet	0.43 399	1.21 540	0.17 217	0.25 246	0.17 287	0.25 300	0.18 290	1.26 691	0.95 647	0.25 302	0.17 287	0.25 307	0.17 289	0.25 304	0.17 281	0.23 268	0.16 217	0.22 288	0.16 276	1.18 638	0.98 640

DGTPSM_ROB	0.93 592	1.00 450	0.92 591	0.94 539	0.96 641	0.91 596	0.92 638	0.91 595	0.96 649	0.91 602	0.96 645	0.93 611	0.92 630	0.94 610	0.92 633	0.92 577	0.92 599	0.90 614	0.92 643	0.94 606	0.91 629

MLG-Stereo	0.92 587	0.90 422	0.84 582	1.27 631	0.49 552	1.38 702	0.88 634	1.41 706	0.97 650	0.73 575	1.09 664	1.26 700	0.43 524	0.72 570	1.05 654	1.13 614	0.49 497	1.18 659	0.66 603	1.01 618	0.46 516

4D-IteraStereo	0.78 547	3.13 716	0.89 584	0.69 488	0.32 445	0.40 379	0.32 437	0.76 573	0.97 650	0.52 525	0.65 588	0.89 604	0.32 447	0.76 578	0.98 641	0.83 567	0.94 603	0.35 380	0.27 387	0.70 556	0.89 625

Selective-RAFT	0.89 584	0.89 418	0.72 560	1.16 577	0.78 620	1.06 624	0.82 631	0.87 588	0.97 650	1.00 612	0.91 639	0.90 605	1.00 637	0.89 601	0.93 637	0.83 567	0.83 591	0.82 607	0.82 638	0.81 578	0.82 618

Selective-RAFT-Error	0.88 582	0.84 406	0.98 596	0.86 524	0.97 642	0.88 592	0.95 643	0.84 586	0.99 653	0.92 604	0.82 632	0.84 598	0.98 636	0.87 597	0.97 640	0.81 562	0.83 591	0.79 598	0.82 638	0.79 572	0.85 620

StereoNetSlim22	1.00 600	1.00 450	1.00 598	1.00 549	1.00 643	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 618	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 643

StereoNetSlim	1.00 600	1.00 450	1.00 598	1.00 549	1.00 643	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 618	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 643

LGCAT	1.00 600	1.00 450	1.00 598	1.00 549	1.00 643	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 618	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 643

Test_v1	1.00 600	1.00 450	1.00 598	1.00 549	1.00 643	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 618	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 643

GANet	1.00 600	1.00 450	1.00 598	1.00 549	1.00 643	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 618	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 643

TDLM	1.00 600	1.00 450	1.00 598	1.00 549	1.00 643	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 618	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 643

CVANet_RVC	1.00 600	1.00 450	1.00 598	1.00 549	1.00 643	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 618	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 643

trnet	1.01 610	1.01 462	1.01 608	1.01 556	1.01 651	1.01 615	1.01 656	1.01 617	1.01 661	1.01 625	1.01 658	1.01 629	1.01 647	1.01 628	1.01 650	1.01 600	1.01 613	1.01 643	1.01 663	1.01 618	1.01 651

LiteMatch*	2.07 734	1.30 552	5.73 819	6.28 807	0.79 622	1.33 696	0.80 624	1.30 697	1.02 662	1.33 701	0.84 634	1.33 706	0.97 634	1.28 704	1.04 652	6.05 824	5.89 820	1.28 715	0.76 627	1.28 696	0.88 621

HBP-ISP	1.24 677	1.72 585	1.65 719	1.15 572	0.76 616	1.40 704	0.88 634	1.67 719	1.02 662	1.69 724	1.38 741	1.69 725	1.21 714	1.87 734	1.21 722	1.05 602	0.79 585	0.97 634	0.80 635	1.19 640	0.75 606

CGFBStereo	1.54 693	1.61 577	1.00 598	4.82 790	1.22 724	1.75 720	1.06 660	1.71 720	1.04 664	1.69 724	1.22 723	1.68 724	1.08 654	1.81 731	1.04 652	1.50 693	1.13 633	1.70 737	1.13 672	1.72 719	0.89 625

MM-Stereo_test3	1.27 679	2.07 645	1.18 626	1.60 662	1.02 653	1.45 709	1.01 656	1.40 705	1.04 664	1.44 711	1.03 661	1.46 716	1.02 648	1.44 714	1.02 651	1.51 696	1.12 632	1.32 716	0.98 651	1.38 702	0.97 638

GLC_STEREO	1.07 617	1.01 462	1.06 614	1.07 561	1.05 656	1.06 624	1.08 663	1.08 624	1.05 666	1.07 633	1.06 662	1.08 638	1.05 650	1.06 636	1.10 659	1.07 603	1.09 625	1.05 647	1.05 666	1.06 622	1.12 658

FETStereo	1.53 691	1.64 579	1.01 608	4.86 793	1.22 724	1.73 719	1.00 648	1.74 721	1.06 667	1.67 723	1.22 723	1.71 727	1.02 648	1.78 729	1.11 660	1.51 696	1.13 633	1.60 733	1.03 665	1.71 717	0.92 630

L4000	1.46 687	1.52 569	1.21 678	4.04 768	1.10 661	1.51 712	1.07 661	1.57 710	1.09 668	1.64 721	1.20 676	1.56 717	1.21 714	1.76 725	1.14 664	1.58 700	1.06 617	1.41 724	1.08 667	1.51 707	0.97 638

HNOStereo	1.51 689	1.78 597	1.20 631	4.42 771	1.08 660	1.78 721	1.12 667	1.76 723	1.10 669	1.74 728	1.02 660	1.78 729	1.07 652	1.68 721	1.22 723	1.49 691	0.93 602	1.50 728	0.93 648	1.56 708	1.12 658

qqai	1.22 675	1.38 562	1.12 617	1.39 649	1.14 663	1.40 704	1.14 668	1.41 706	1.12 670	1.40 708	1.11 667	1.40 713	1.13 657	1.41 711	1.15 666	1.25 670	0.97 604	1.24 712	1.01 663	1.24 692	0.96 636

BLMT-Stereo	1.53 691	1.36 559	1.06 614	1.42 651	1.23 728	1.41 706	1.07 661	1.43 709	1.12 670	1.42 710	1.06 662	1.83 731	1.07 652	1.42 713	1.07 655	1.27 672	1.38 709	6.80 839	1.00 654	1.26 694	1.00 643

edge stereo	2.43 773	27.07 842	1.14 620	1.06 560	1.14 663	1.08 628	1.17 674	1.16 632	1.14 672	1.10 635	1.16 671	1.09 640	1.16 665	1.10 642	1.16 670	1.10 607	1.11 629	1.16 652	1.19 677	1.13 626	1.11 656

RP	2.33 766	25.00 834	1.13 619	1.15 572	1.15 665	1.10 631	1.15 670	1.15 629	1.15 673	1.12 641	1.15 668	1.09 640	1.13 657	1.10 642	1.15 666	1.11 612	1.09 625	1.16 652	1.12 670	1.16 632	1.17 668

FETCStereo	1.51 689	1.66 581	1.05 612	4.56 782	1.06 657	1.79 722	1.15 670	1.75 722	1.16 674	1.73 727	1.10 665	1.74 728	1.06 651	1.74 724	1.22 723	1.47 690	1.04 616	1.54 730	0.92 643	1.56 708	0.96 636

AF-Net	2.37 770	25.71 837	1.17 624	1.13 568	1.15 665	1.15 638	1.18 675	1.19 637	1.16 674	1.10 635	1.15 668	1.10 642	1.18 666	1.12 646	1.15 666	1.10 607	1.10 628	1.17 656	1.15 673	1.16 632	1.12 658

RGC	2.36 768	25.48 835	1.19 628	1.15 572	1.15 665	1.10 631	1.16 673	1.17 634	1.16 674	1.12 641	1.16 671	1.11 646	1.13 657	1.09 640	1.18 673	1.10 607	1.15 636	1.16 652	1.12 670	1.14 627	1.12 658

NCC-stereo	2.36 768	25.52 836	1.17 624	1.15 572	1.17 670	1.11 634	1.11 664	1.15 629	1.16 674	1.10 635	1.16 671	1.10 642	1.15 661	1.14 647	1.13 663	1.09 605	1.11 629	1.15 651	1.16 675	1.17 637	1.17 668

Nwc_Net	2.37 770	25.95 838	1.15 622	1.14 569	1.15 665	1.08 628	1.14 668	1.17 634	1.16 674	1.14 645	1.15 668	1.08 638	1.15 661	1.11 644	1.14 664	1.10 607	1.11 629	1.16 652	1.09 669	1.16 632	1.15 664

IGEVStereo-DCA	1.77 703	4.21 746	1.84 740	2.49 717	2.11 791	2.54 775	1.36 735	1.65 717	1.17 679	2.75 791	1.90 786	2.54 777	1.15 661	0.94 610	1.11 660	1.50 693	1.32 693	0.96 632	1.46 748	1.49 705	0.88 621

rrr	1.77 703	4.21 746	1.84 740	2.49 717	2.11 791	2.54 775	1.36 735	1.65 717	1.17 679	2.75 791	1.90 786	2.54 777	1.15 661	0.94 610	1.11 660	1.50 693	1.32 693	0.96 632	1.46 748	1.49 705	0.88 621

stereogan	2.33 766	24.38 832	1.18 626	1.18 579	1.18 673	1.14 637	1.18 675	1.19 637	1.19 681	1.14 645	1.18 675	1.14 648	1.18 666	1.14 647	1.18 673	1.14 616	1.14 635	1.19 661	1.19 677	1.15 630	1.19 672

DisPM	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

CrosDoStereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

PFNet+	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

LCNet	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

HHNet	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

Patchmatch Stereo++	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673
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	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

STrans-v2	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

TransformOpticalFlow	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

OMP-Stereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

IIG-Stereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

NF-Stereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

OCTAStereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

PSM-softLoss	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

KMStereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

NRIStereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

PSM-adaLoss	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

PSM-AAD	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

FTStereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

ROB_FTStereo_v2	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

ROB_FTStereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

Consistency-Raft	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

KYRaft	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

HUI-Stereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

ASMatch	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

DeepStereo_LL	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

DEmStereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

SST-Stereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

THIR-Stereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

RAFT_R40	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

DRaft	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

PFNet	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

GrayStereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

RE-Stereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

Pruner-Stereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

TVStereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

DeepStereo_RVC	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

RAFT-RH_RVC	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

IRAFT_RVC	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

RAFT-345	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

iRAFT	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

CRE-IMP	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

GMM-Stereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

RAFT-IKP	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

Prome-Stereo	1.20 628	1.20 494	1.20 631	1.20 581	1.20 676	1.20 640	1.20 677	1.20 640	1.20 682	1.20 650	1.20 676	1.20 653	1.20 668	1.20 652	1.20 677	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 673

Abc-Net	2.32 765	24.75 833	1.14 620	1.17 578	1.17 670	1.11 634	1.15 670	1.17 634	1.21 727	1.08 634	1.16 671	1.12 647	1.14 660	1.09 640	1.17 672	1.09 605	1.16 637	1.17 656	1.17 676	1.16 632	1.11 656
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	1.55 694	1.94 641	1.22 680	1.88 674	1.21 722	1.88 726	1.22 723	1.88 726	1.22 728	1.88 729	1.22 723	1.88 732	1.22 716	1.89 735	1.22 723	1.87 713	1.22 690	1.88 748	1.22 726	1.88 727	1.22 719
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
FAT-Stereo	2.46 775	26.05 839	1.23 682	1.23 628	1.22 724	1.20 640	1.24 725	1.23 689	1.23 729	1.19 649	1.22 723	1.21 698	1.24 717	1.20 652	1.24 726	1.21 667	1.17 640	1.22 711	1.25 730	1.20 642	1.24 722

4w-stereo	2.02 726	2.72 698	1.44 705	3.36 749	1.59 743	2.48 768	1.72 771	2.28 758	1.24 730	2.24 764	1.65 757	2.56 779	1.32 724	2.39 770	1.98 795	2.67 776	1.51 717	1.66 735	1.24 728	2.53 774	1.88 783

S-Stereo	2.51 777	26.86 840	1.23 682	1.22 626	1.22 724	1.24 688	1.25 726	1.22 687	1.24 730	1.21 695	1.24 727	1.19 652	1.27 719	1.19 651	1.24 726	1.19 619	1.20 642	1.25 713	1.19 677	1.24 692	1.23 721

FC-DCNN	1.07 617	1.09 478	0.98 596	0.89 525	0.52 563	1.41 706	0.91 637	1.21 686	1.24 730	1.96 732	2.05 803	1.91 734	1.30 722	1.27 703	1.08 656	0.80 558	0.60 538	0.58 558	0.41 531	0.68 547	0.54 550

SPS-STEREO	1.59 695	1.91 634	1.21 678	1.94 678	1.20 676	2.00 734	1.23 724	1.99 731	1.24 730	2.00 737	1.25 728	2.03 742	1.26 718	2.00 739	1.29 733	1.90 718	1.18 641	1.89 749	1.21 725	1.89 728	1.20 673
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
3.25w_new	2.03 728	2.72 698	1.35 688	3.33 748	1.57 741	2.72 782	1.53 751	2.15 742	1.33 734	2.15 747	1.60 753	2.63 783	1.30 722	2.72 788	1.99 796	2.67 776	1.53 719	1.75 739	1.25 730	2.53 774	1.87 780

3.5w_stereo	2.03 728	2.72 698	1.35 688	3.41 750	1.57 741	2.72 782	1.49 750	2.01 733	1.34 735	2.15 747	1.61 755	2.63 783	1.36 727	2.72 788	1.99 796	2.66 774	1.58 725	1.68 736	1.24 728	2.53 774	1.87 780

StereoVision	3.15 793	5.00 761	0.89 584	4.83 791	1.00 643	3.93 800	1.27 729	6.37 835	1.34 735	5.67 835	1.26 729	5.84 837	1.27 719	5.03 832	1.24 726	5.10 817	1.09 625	4.61 817	0.57 582	5.62 825	1.12 658

CC-Net-ROB	1.36 684	1.33 556	1.33 685	1.36 646	1.38 733	1.36 700	1.33 731	1.37 702	1.34 735	1.35 705	1.36 738	1.38 709	1.34 725	1.38 708	1.38 741	1.35 680	1.38 709	1.33 717	1.35 736	1.43 703	1.34 731

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 683	1.35 558	1.35 688	1.35 645	1.35 729	1.35 697	1.35 733	1.36 700	1.35 738	1.36 706	1.35 736	1.36 707	1.36 727	1.36 706	1.35 737	1.35 680	1.35 705	1.35 720	1.35 736	1.35 700	1.35 732

RASNet	1.49 688	1.65 580	1.45 706	1.38 648	1.43 736	1.47 710	1.36 735	1.38 703	1.36 739	1.39 707	1.60 753	1.45 715	1.45 733	1.51 715	2.21 798	1.53 698	1.36 706	1.36 722	1.36 738	1.66 715	1.36 733

MC-Stereo	1.76 702	2.96 710	1.37 698	2.14 687	1.37 732	2.14 740	1.36 735	2.14 741	1.37 740	2.14 746	1.37 739	2.14 744	1.37 729	2.14 744	1.37 740	1.97 723	1.32 693	1.97 752	1.32 735	1.98 730	1.33 729

PS-NSSS	1.38 686	1.39 564	1.34 686	1.34 643	1.35 729	1.38 702	1.37 740	1.35 699	1.38 741	1.34 704	1.34 735	1.39 710	1.38 730	1.70 722	1.40 742	1.36 682	1.36 706	1.36 722	1.37 739	1.37 701	1.36 733

sCroCo_RVC	2.10 742	2.76 702	1.92 751	2.78 728	1.39 734	2.73 784	1.41 743	2.73 787	1.40 742	2.77 796	1.41 744	2.74 793	1.40 731	2.74 791	1.40 742	2.72 778	1.42 712	2.72 794	1.44 747	2.79 781	1.42 737

test_xeample3	1.10 620	1.81 608	0.61 521	0.84 519	0.49 552	0.77 571	0.66 583	0.92 598	1.40 742	0.68 567	0.46 537	0.78 587	0.54 565	1.72 723	1.48 745	1.34 679	1.52 718	1.35 720	1.67 777	1.33 699	1.55 741

999	1.00 600	1.12 483	0.59 511	1.10 563	1.21 722	1.09 630	0.52 561	1.08 624	1.43 744	1.18 648	1.35 736	0.98 617	0.52 561	0.91 604	0.85 630	0.72 541	1.46 714	0.83 608	0.98 651	0.68 547	1.41 736

CEFStereo	1.90 708	2.10 649	1.41 703	5.22 798	1.44 739	2.21 749	1.43 748	2.09 736	1.45 745	2.23 763	1.38 741	2.23 757	1.57 735	2.22 756	1.36 738	1.97 723	1.29 692	2.01 753	1.28 733	1.87 726	1.31 726

MM-Stereo_test1	1.80 705	3.41 723	1.52 714	2.12 686	1.41 735	2.04 735	1.41 743	2.05 735	1.46 746	2.04 741	1.41 744	2.05 743	1.42 732	2.05 740	1.43 744	2.04 729	1.54 721	1.94 750	1.38 741	1.99 731	1.33 729

MonStereo1	1.94 712	2.77 704	1.52 714	3.73 764	1.51 740	2.13 739	1.42 745	2.32 765	1.52 747	2.31 769	1.50 747	2.53 774	1.59 736	2.34 767	1.56 747	1.91 719	1.36 706	1.86 744	1.31 734	2.07 741	1.53 739

4.25w-stereo	1.98 713	2.72 698	1.46 707	3.47 753	1.43 736	2.07 737	1.98 787	2.53 777	1.52 747	2.71 784	1.98 798	1.81 730	1.62 739	1.96 737	1.36 738	1.88 716	2.00 765	2.53 790	1.61 764	1.74 721	1.15 664

DPSMNet_ROB	1.60 696	1.59 574	1.70 723	1.59 659	1.59 743	1.61 715	1.61 752	1.60 712	1.60 749	1.62 720	1.59 752	1.60 719	1.60 737	1.60 717	1.59 749	1.59 701	1.60 729	1.59 732	1.59 757	1.59 711	1.59 747

noway7	2.08 737	5.18 768	1.92 751	2.27 694	1.66 748	2.18 741	1.66 755	2.17 743	1.66 750	2.18 749	1.65 757	2.18 746	1.66 740	2.17 745	1.66 755	2.15 733	1.85 752	2.05 755	1.60 760	2.05 733	1.60 749

noway2	2.07 734	4.96 758	1.92 751	2.28 699	1.66 748	2.20 746	1.66 755	2.19 747	1.66 750	2.19 752	1.65 757	2.19 749	1.68 748	2.18 746	1.65 752	2.15 733	1.86 756	2.06 759	1.59 757	2.06 737	1.60 749

Anonymous3	2.55 778	3.26 721	1.65 719	3.28 743	1.63 746	3.24 793	1.68 763	3.27 798	1.66 750	3.28 799	1.67 762	3.25 800	1.66 740	3.27 798	1.64 751	3.26 784	1.65 733	3.30 798	1.65 775	4.95 818	1.65 767

GELT-Stereo	2.10 742	5.33 779	1.94 762	2.37 709	1.68 756	2.21 749	1.69 767	2.19 747	1.67 753	2.18 749	1.67 762	2.19 749	1.66 740	2.19 749	1.66 755	2.23 747	1.83 746	2.07 761	1.61 764	2.04 732	1.61 754

monster_256*512	2.09 740	5.21 771	1.98 767	2.30 702	1.67 752	2.18 741	1.66 755	2.20 750	1.67 753	2.19 752	1.67 762	2.19 749	1.66 740	2.19 749	1.66 755	2.15 733	1.86 756	2.05 755	1.60 760	2.06 737	1.61 754

zzzz4	2.08 737	5.22 772	1.93 754	2.27 694	1.66 748	2.19 743	1.66 755	2.18 744	1.67 753	2.18 749	1.66 760	2.18 746	1.66 740	2.18 746	1.66 755	2.15 733	1.84 747	2.05 755	1.60 760	2.05 733	1.60 749

zzzzzz3	2.07 734	5.00 761	1.93 754	2.28 699	1.66 748	2.19 743	1.66 755	2.18 744	1.67 753	2.19 752	1.66 760	2.18 746	1.67 746	2.18 746	1.66 755	2.15 733	1.85 752	2.05 755	1.59 757	2.05 733	1.59 747

zzzz2	2.08 737	4.92 757	1.93 754	2.30 702	1.67 752	2.19 743	1.66 755	2.20 750	1.67 753	2.20 755	1.68 767	2.21 753	1.66 740	2.20 751	1.68 764	2.17 739	1.84 747	2.07 761	1.62 770	2.05 733	1.61 754

zzzzzzz1	2.10 742	5.20 770	1.93 754	2.38 711	1.68 756	2.20 746	1.67 761	2.20 750	1.68 758	2.20 755	1.67 762	2.20 752	1.68 748	2.20 751	1.67 763	2.24 748	1.86 756	2.06 759	1.61 764	2.06 737	1.62 760

zzz1	2.09 740	4.97 759	1.93 754	2.30 702	1.68 756	2.21 749	1.68 763	2.21 753	1.68 758	2.21 757	1.67 762	2.21 753	1.68 748	2.21 754	1.69 767	2.17 739	1.85 752	2.08 765	1.61 764	2.06 737	1.61 754

noway4	2.11 746	5.14 766	1.93 754	2.37 709	1.69 761	2.20 746	1.68 763	2.22 755	1.68 758	2.21 757	1.69 771	2.23 757	1.68 748	2.22 756	1.66 755	2.24 748	1.84 747	2.09 770	1.63 773	2.09 746	1.62 760

noway1	2.10 742	5.26 776	1.93 754	2.31 705	1.69 761	2.21 749	1.67 761	2.19 747	1.68 758	2.21 757	1.68 767	2.21 753	1.67 746	2.20 751	1.66 755	2.15 733	1.84 747	2.07 761	1.61 764	2.07 741	1.61 754

asda	2.17 750	2.54 684	1.81 731	3.47 753	1.78 771	2.50 771	1.86 779	2.61 779	1.68 758	2.61 781	1.83 777	2.37 768	1.73 760	2.44 774	1.88 790	2.51 771	1.84 747	2.34 778	1.62 770	2.23 750	1.77 775

3.75w	1.99 714	2.31 666	1.83 739	3.16 737	1.65 747	1.93 727	1.98 787	2.72 781	1.68 758	2.73 790	1.97 792	2.00 739	1.72 759	1.81 731	1.25 729	2.27 753	2.01 767	2.38 781	1.42 745	1.71 717	1.24 722

2w_stereo	1.99 714	2.36 675	1.81 731	3.24 741	1.67 752	1.94 728	1.98 787	2.72 781	1.68 758	2.72 785	1.94 789	1.98 738	1.74 762	1.79 730	1.27 730	1.95 722	2.00 765	2.53 790	1.60 760	1.68 716	1.15 664

noway5	1.92 710	4.97 759	1.95 764	2.31 705	1.68 756	2.21 749	1.68 763	2.21 753	1.69 765	2.22 761	1.68 767	2.21 753	1.68 748	2.21 754	1.68 764	2.18 741	1.87 760	1.71 738	0.65 600	0.85 584	0.72 598

noway3	2.12 748	5.22 772	1.93 754	2.39 712	1.70 766	2.23 755	1.70 769	2.22 755	1.70 766	2.22 761	1.70 773	2.23 757	1.69 755	2.22 756	1.71 769	2.28 754	1.86 756	2.08 765	1.63 773	2.09 746	1.63 763

4.5w-stereo	1.99 714	2.33 668	1.81 731	3.28 743	1.68 756	1.94 728	1.99 790	2.72 781	1.70 766	2.72 785	1.99 801	1.97 737	1.68 748	1.76 725	1.29 733	1.91 719	2.02 771	2.53 790	1.61 764	1.75 722	1.16 667

asd	2.18 752	2.77 704	1.58 716	3.59 758	2.00 784	2.58 777	1.85 778	2.39 770	1.71 768	2.47 776	1.97 792	2.59 781	1.61 738	2.56 777	1.79 780	2.51 771	1.99 764	2.11 771	1.62 770	2.36 758	1.60 749

4.25_new	2.00 718	2.33 668	1.82 736	3.32 746	1.69 761	1.95 731	1.99 790	2.72 781	1.71 768	2.72 785	1.97 792	2.01 740	1.74 762	1.77 727	1.28 731	2.18 741	2.01 767	2.48 788	1.58 755	1.65 713	1.17 668

4.5w_new	2.00 718	2.33 668	1.82 736	3.32 746	1.69 761	1.95 731	1.99 790	2.72 781	1.71 768	2.72 785	1.97 792	2.01 740	1.74 762	1.77 727	1.28 731	2.18 741	2.01 767	2.48 788	1.58 755	1.65 713	1.17 668

2.75w_new	1.99 714	2.34 672	1.81 731	3.14 735	1.62 745	1.94 728	1.99 790	2.72 781	1.71 768	2.72 785	1.99 801	1.90 733	1.73 760	1.82 733	1.29 733	2.37 762	2.01 767	2.31 776	1.42 745	1.77 723	1.22 719

UDGNet	2.23 762	5.40 783	1.72 726	2.48 716	1.69 761	2.51 772	1.69 767	2.51 776	1.72 772	2.50 778	1.69 771	2.52 773	1.69 755	2.50 775	1.68 764	2.41 765	1.70 737	2.42 783	1.69 781	2.42 760	1.64 765

qwe	2.18 752	2.60 688	1.58 716	3.83 766	1.90 782	2.53 773	1.90 785	2.48 773	1.73 773	2.37 772	1.92 788	2.53 774	1.68 748	2.56 777	1.83 782	2.52 773	1.87 760	2.07 761	1.68 779	2.32 756	1.71 769

monsters	2.18 752	2.41 678	1.96 766	3.47 753	2.03 789	2.53 773	1.64 754	2.48 773	1.73 773	2.40 773	1.50 747	2.62 782	1.94 777	2.59 779	1.94 792	2.44 766	1.57 724	2.28 774	1.87 790	2.42 760	1.86 778

MFMNet_re	1.81 706	1.91 634	1.71 725	1.95 680	1.70 766	1.95 731	1.70 769	1.96 729	1.74 775	1.97 734	1.72 774	1.95 735	1.71 758	1.97 738	1.71 769	1.86 711	1.62 730	1.85 741	1.66 776	1.86 725	1.64 765

MonStereo	2.17 750	2.41 678	1.49 713	2.67 722	1.67 752	2.60 778	2.04 794	2.32 765	1.76 776	2.44 774	1.68 767	2.50 772	1.69 755	2.38 768	1.80 781	2.28 754	1.78 742	2.63 793	2.14 798	3.47 786	1.68 768

U	5.15 829	8.49 807	1.81 731	8.49 819	1.77 770	8.49 836	1.77 772	8.51 843	1.77 777	8.49 843	1.77 776	8.50 844	1.78 765	8.58 843	1.77 779	8.54 836	1.78 742	8.55 844	1.78 787	8.55 838	1.84 776

FBW_ROB	2.12 748	2.46 682	1.77 728	2.49 717	1.79 772	2.38 763	1.83 774	2.46 772	1.78 778	2.48 777	1.97 792	2.40 769	1.78 765	2.42 773	1.83 782	2.31 759	1.85 752	2.38 781	1.82 788	2.35 757	1.84 776

derf	1.91 709	2.15 654	1.78 729	2.16 688	1.75 769	2.21 749	1.80 773	2.22 755	1.80 779	2.21 757	1.76 775	2.17 745	1.81 767	2.24 762	1.74 778	1.93 721	1.56 722	1.96 751	1.53 750	1.95 729	1.56 742

ff7	1.68 698	2.68 691	1.35 688	0.97 546	0.89 632	1.84 723	2.15 796	2.12 738	1.80 779	2.05 742	1.56 749	2.33 764	2.12 787	2.23 759	2.25 799	1.31 675	1.07 619	1.48 725	1.41 742	0.90 593	1.04 653

ffff	1.68 698	2.68 691	1.35 688	0.97 546	0.89 632	1.84 723	2.15 796	2.12 738	1.80 779	2.05 742	1.56 749	2.33 764	2.12 787	2.23 759	2.25 799	1.31 675	1.07 619	1.48 725	1.41 742	0.90 593	1.04 653

ccc-4	1.68 698	2.68 691	1.35 688	0.97 546	0.89 632	1.84 723	2.15 796	2.12 738	1.80 779	2.05 742	1.56 749	2.33 764	2.12 787	2.23 759	2.25 799	1.31 675	1.07 619	1.48 725	1.41 742	0.90 593	1.04 653

2.5w	2.01 725	2.40 677	1.37 698	3.28 743	2.01 785	2.71 781	1.43 748	1.82 725	1.83 783	1.90 731	1.41 744	2.71 787	1.35 726	2.71 786	1.85 784	2.66 774	1.53 719	1.64 734	1.23 727	2.53 774	1.87 780

monsterstereo	2.20 758	2.33 668	1.95 764	3.65 760	2.07 790	2.49 769	1.61 752	2.48 773	1.83 783	2.45 775	1.61 755	2.67 786	1.86 768	2.64 781	1.94 792	2.48 770	1.66 734	2.34 778	1.68 779	2.40 759	1.86 778

LGtest1	2.22 759	2.70 694	1.89 747	2.76 724	1.86 776	2.75 786	1.86 779	2.75 788	1.86 785	2.75 791	1.86 779	2.77 796	1.87 770	2.75 792	1.86 785	2.46 767	1.58 725	2.45 785	1.56 751	2.45 763	1.56 742

TRStereo	2.00 718	2.13 651	1.85 742	2.27 694	1.84 773	2.28 759	1.84 775	2.29 760	1.86 785	2.30 766	1.87 781	2.30 761	1.87 770	2.08 741	1.72 772	2.08 730	1.72 739	2.08 765	1.72 782	2.08 743	1.72 770

XX-Stereo	2.00 718	2.13 651	1.85 742	2.27 694	1.84 773	2.28 759	1.84 775	2.29 760	1.86 785	2.30 766	1.87 781	2.30 761	1.87 770	2.08 741	1.72 772	2.08 730	1.72 739	2.08 765	1.72 782	2.08 743	1.72 770

EAI-Stereo	2.00 718	2.13 651	1.85 742	2.27 694	1.84 773	2.28 759	1.84 775	2.29 760	1.86 785	2.30 766	1.87 781	2.30 761	1.87 770	2.08 741	1.72 772	2.08 730	1.72 739	2.08 765	1.72 782	2.08 743	1.72 770

DNSM	2.56 779	4.43 749	3.08 796	4.09 770	1.86 776	2.66 780	1.86 779	2.66 780	1.87 789	2.66 783	1.86 779	2.66 785	1.86 768	2.66 784	1.87 788	3.82 791	2.94 786	2.42 783	1.73 785	2.42 760	1.73 773

LG-G_1	2.22 759	2.71 696	1.89 747	2.77 725	1.87 780	2.75 786	1.87 782	2.76 789	1.87 789	2.75 791	1.87 781	2.76 794	1.87 770	2.75 792	1.86 785	2.47 768	1.58 725	2.45 785	1.57 752	2.45 763	1.57 744

LG-G	2.22 759	2.71 696	1.89 747	2.77 725	1.87 780	2.75 786	1.87 782	2.76 789	1.87 789	2.75 791	1.87 781	2.76 794	1.87 770	2.75 792	1.86 785	2.47 768	1.58 725	2.45 785	1.57 752	2.45 763	1.57 744

HUF	2.18 752	2.30 665	1.99 771	2.34 708	2.02 788	2.41 765	2.06 795	2.38 769	1.89 792	2.36 771	1.85 778	2.56 779	1.98 780	2.31 766	1.97 794	2.30 758	2.03 772	2.30 775	2.11 797	2.23 750	2.16 785

RAFT_CTSACE	1.92 710	3.71 730	1.72 726	1.88 674	1.72 768	2.04 735	1.42 745	2.18 744	1.89 792	2.02 739	1.97 792	1.95 735	2.06 786	1.93 736	1.62 750	1.76 708	1.66 734	2.02 754	1.73 785	1.73 720	1.43 738

1w_stereo	2.05 733	2.32 667	1.35 688	3.74 765	2.01 785	2.73 784	1.42 745	1.88 726	1.93 794	2.03 740	1.28 731	2.71 787	1.99 782	2.72 788	1.72 772	2.20 744	1.32 693	1.87 745	1.86 789	2.45 763	1.54 740

3.25w	2.04 731	2.20 658	1.48 709	3.03 733	2.17 795	2.63 779	1.39 741	1.96 729	1.95 795	1.96 732	1.37 739	2.71 787	1.96 779	2.71 786	1.73 777	2.26 750	1.32 693	1.87 745	1.87 790	2.51 770	1.63 763

4.5_new	2.00 718	1.84 624	1.98 767	2.77 725	2.16 793	2.27 757	1.28 730	2.09 736	1.98 796	2.01 738	1.28 731	2.71 787	1.98 780	2.51 776	1.65 752	2.26 750	1.33 700	1.87 745	1.87 790	2.49 767	1.60 749

3w_stereo	2.04 731	2.24 662	1.70 723	3.15 736	2.18 797	2.49 769	1.26 728	2.03 734	1.98 796	1.98 735	1.33 734	2.72 791	1.99 782	2.59 779	1.72 772	2.22 746	1.33 700	1.85 741	1.88 795	2.50 769	1.58 746

IGEV	2.02 726	2.20 658	1.82 736	2.90 731	2.16 793	2.41 765	1.25 726	2.00 732	1.98 796	1.99 736	1.31 733	2.72 791	1.93 776	2.67 785	1.69 767	2.26 750	1.32 693	1.83 740	1.87 790	2.53 774	1.61 754

2.25w	2.00 718	1.86 628	1.98 767	2.95 732	2.17 795	2.26 756	1.35 733	2.42 771	2.00 799	2.07 745	1.27 730	2.53 774	1.99 782	2.29 764	1.49 746	2.21 745	1.32 693	1.85 741	1.87 790	2.52 771	1.62 760

AIO_test	2.18 752	2.09 648	2.04 772	2.42 714	2.01 785	2.47 767	1.94 786	2.34 767	2.03 800	2.56 780	1.94 789	2.43 770	1.94 777	2.41 771	1.87 788	2.39 764	2.10 774	2.35 780	1.91 796	2.25 752	2.19 786

AIO_rvc	2.18 752	2.34 672	1.87 746	2.32 707	1.94 783	2.40 764	1.89 784	2.37 768	2.07 801	2.52 779	1.95 791	2.44 771	1.99 782	2.41 771	1.89 791	2.32 760	2.09 773	2.24 772	2.18 799	2.21 749	2.23 787

NCCL2	2.28 764	2.27 663	2.28 774	2.28 699	2.28 798	2.27 757	2.29 799	2.28 758	2.28 802	2.27 765	2.28 804	2.28 760	2.27 790	2.27 763	2.28 803	2.28 754	2.28 779	2.27 773	2.29 803	2.27 753	2.29 788

STTStereo	3.73 799	30.40 846	2.37 778	2.39 712	2.31 800	2.35 762	2.33 800	2.29 760	2.42 803	2.32 770	2.34 805	2.33 764	2.36 791	2.30 765	2.27 802	2.35 761	2.22 778	2.31 776	2.22 800	2.29 755	2.34 792

NLSM1	2.93 792	3.24 720	2.57 781	4.04 768	2.66 801	3.30 795	2.55 802	3.29 799	2.55 804	3.35 801	2.48 806	3.28 801	2.47 792	3.34 801	2.49 804	3.26 784	2.55 784	3.13 796	2.57 806	3.00 783	2.46 795

SA	4.33 816	7.35 798	6.85 825	5.96 805	4.09 828	3.59 797	3.15 821	3.82 806	2.64 805	3.91 804	3.85 829	3.57 803	2.72 795	3.13 797	4.03 830	7.09 832	6.86 827	3.57 801	3.12 819	3.85 789	3.51 820

sAnonymous2	3.31 795	2.63 689	1.38 700	3.71 762	1.86 776	4.70 819	1.11 664	4.82 828	2.72 806	5.45 833	1.98 798	4.59 819	2.64 793	2.65 782	6.21 839	4.37 794	1.08 623	5.16 831	2.24 801	4.52 800	2.39 793

CroCo_RVC	3.31 795	2.63 689	1.38 700	3.71 762	1.86 776	4.70 819	1.11 664	4.82 828	2.72 806	5.45 833	1.98 798	4.59 819	2.64 793	2.65 782	6.21 839	4.37 794	1.08 623	5.16 831	2.24 801	4.52 800	2.39 793

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 827	50.87 862	2.78 782	2.87 730	2.71 802	2.78 789	0.47 541	2.88 794	2.86 808	1.89 730	2.67 807	2.79 797	2.79 796	2.78 795	2.83 805	2.82 779	2.82 785	2.83 795	2.77 807	2.83 782	2.76 797
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
rvit_0105_6	3.87 804	5.73 791	3.10 797	4.69 786	3.12 814	4.54 809	3.02 809	4.56 815	3.04 809	4.54 816	3.03 810	4.54 815	3.04 800	4.56 815	3.05 808	4.58 803	3.05 788	4.58 814	3.05 811	4.58 803	3.05 802

rvit_105_1	3.83 800	5.22 772	3.01 786	4.53 775	3.01 804	4.51 807	3.01 808	4.56 815	3.04 809	4.53 814	3.03 810	4.55 817	3.03 797	4.56 815	3.04 806	4.57 800	3.05 788	4.57 812	3.05 811	4.57 802	3.05 802

rvit_stereo_0081	3.83 800	5.23 775	3.01 786	4.53 775	3.03 806	4.55 813	3.02 809	4.56 815	3.04 809	4.52 812	3.02 808	4.54 815	3.03 797	4.56 815	3.04 806	4.57 800	3.05 788	4.57 812	3.05 811	4.58 803	3.05 802

rvit_stereo_0082	3.86 802	5.82 792	3.01 786	4.53 775	3.03 806	4.54 809	3.02 809	4.56 815	3.04 809	4.53 814	3.02 808	4.55 817	3.04 800	4.57 818	3.05 808	4.57 800	3.05 788	4.58 814	3.05 811	4.58 803	3.06 805

rvit_stereo_0081_aga	3.86 802	5.33 779	3.02 789	4.55 781	3.04 810	4.54 809	3.02 809	4.64 822	3.06 813	4.54 816	3.04 812	4.62 824	3.08 804	4.62 821	3.07 811	4.58 803	3.06 792	4.60 816	3.08 815	4.63 806	3.07 806

rvit_stereo_0080	3.89 805	5.70 789	3.04 791	4.54 778	3.03 806	4.56 814	3.05 815	4.60 819	3.07 814	4.58 819	3.06 813	4.59 819	3.06 802	4.61 819	3.08 812	4.63 805	3.09 793	4.64 818	3.10 816	4.65 807	3.10 809

whm_eth	3.89 805	5.70 789	3.04 791	4.54 778	3.03 806	4.56 814	3.05 815	4.60 819	3.07 814	4.58 819	3.06 813	4.59 819	3.06 802	4.61 819	3.08 812	4.63 805	3.09 793	4.64 818	3.10 816	4.65 807	3.10 809

RAFT+CT+SA	4.28 814	7.62 801	4.91 813	5.55 802	2.28 798	3.09 790	3.64 827	4.49 813	3.07 814	4.80 825	3.35 822	4.77 829	3.70 816	4.29 812	3.05 808	5.58 819	5.98 822	3.58 802	3.78 831	4.26 796	3.72 822

rvit_0105_3	3.91 807	5.33 779	3.06 794	4.60 784	3.07 812	4.60 816	3.06 817	4.62 821	3.08 817	4.60 821	3.07 816	4.62 824	3.08 804	4.67 823	3.10 815	4.70 808	3.11 796	4.77 825	3.19 823	4.77 812	3.14 813

rvit_stereo_0083	3.92 809	5.30 778	3.06 794	4.61 785	3.09 813	4.67 818	3.08 818	4.66 823	3.09 818	4.62 822	3.10 818	4.66 827	3.11 806	4.67 823	3.16 817	4.72 810	3.16 799	4.77 825	3.11 818	4.66 809	3.11 811

rvit_stereo_ft	3.93 810	5.44 785	3.05 793	4.59 783	3.06 811	4.61 817	3.08 818	4.67 824	3.12 819	4.63 823	3.10 818	4.65 826	3.11 806	4.69 825	3.13 816	4.70 808	3.14 798	4.71 823	3.15 821	4.74 810	3.16 814

rvit_0105_4	3.91 807	5.47 787	3.02 789	4.54 778	3.02 805	4.54 809	3.03 813	4.75 825	3.17 820	4.57 818	3.06 813	4.61 823	3.16 808	4.65 822	3.09 814	4.66 807	3.11 796	4.68 821	3.18 822	4.81 813	3.16 814

NLCSM	3.67 798	4.08 741	3.19 801	4.80 789	3.26 816	3.99 803	3.24 823	4.25 811	3.18 821	4.09 807	3.27 821	4.14 810	3.18 809	4.13 809	3.28 819	4.06 792	3.10 795	3.85 808	3.14 820	3.91 793	3.27 817

rvit_0105_5	4.10 811	5.40 783	3.13 800	4.71 788	3.15 815	4.72 821	3.10 820	4.90 830	3.27 822	4.69 824	3.16 820	4.84 831	3.25 810	4.96 829	3.34 820	5.05 815	3.39 804	5.10 830	3.40 824	5.11 820	3.42 818

Sa-1000	4.34 817	8.37 804	6.84 824	6.98 814	4.45 831	3.58 796	3.00 807	3.42 802	3.39 823	2.61 781	4.00 832	3.83 807	4.01 825	3.90 806	3.90 828	5.98 823	5.62 819	3.76 805	2.34 804	4.35 798	2.47 796

MLG-Stereo_test1	4.25 812	5.34 782	3.61 804	5.31 799	3.63 822	5.23 825	3.57 826	5.38 833	3.65 824	5.23 830	3.47 823	4.76 828	3.74 817	4.85 826	3.71 824	4.96 812	3.18 801	4.71 823	2.92 808	4.86 816	2.90 799

DPSNet	3.66 797	3.60 726	3.62 805	3.63 759	3.64 823	3.65 798	3.65 828	3.66 804	3.67 825	3.67 803	3.65 826	3.67 805	3.66 814	3.66 803	3.68 823	3.68 789	3.66 805	3.67 803	3.68 829	3.67 787	3.67 821

MLG-Stereo_test3	4.26 813	4.85 755	3.95 808	5.35 800	3.60 821	4.75 822	3.76 829	5.49 834	3.71 826	5.39 831	3.69 827	4.82 830	3.66 814	4.85 826	3.73 827	4.93 811	3.19 802	4.69 822	2.99 810	4.84 815	2.98 801

TestStereo1	4.60 818	8.41 805	6.44 822	6.86 812	3.79 825	3.97 801	3.78 830	3.99 808	3.74 827	3.97 805	3.52 824	3.94 808	3.58 811	3.98 807	3.72 825	6.82 829	6.50 825	3.76 805	3.66 827	3.90 790	3.74 824

SA-5K	4.60 818	8.41 805	6.44 822	6.86 812	3.79 825	3.97 801	3.78 830	3.99 808	3.74 827	3.97 805	3.52 824	3.94 808	3.58 811	3.98 807	3.72 825	6.82 829	6.50 825	3.76 805	3.66 827	3.90 790	3.74 824

test_3	5.01 826	8.86 810	7.77 828	8.09 817	2.76 803	4.13 804	4.05 834	3.88 807	3.76 829	4.33 810	4.13 833	3.71 806	3.91 822	4.21 811	4.06 831	7.93 833	7.69 832	4.53 810	3.91 832	4.17 795	4.29 830

MLG-Stereo_test2	4.28 814	5.46 786	3.69 806	4.86 793	3.72 824	5.58 828	3.42 824	4.81 827	3.77 830	4.85 826	3.72 828	5.55 836	3.63 813	5.58 833	3.53 822	4.41 797	3.28 803	4.99 829	2.95 809	4.75 811	3.13 812

test_4	4.88 824	8.13 803	6.98 826	7.46 815	4.44 830	4.25 805	3.85 832	4.04 810	3.92 831	4.13 808	3.91 830	4.18 812	3.84 821	4.14 810	4.06 831	7.01 831	7.13 830	4.53 810	3.72 830	4.09 794	3.72 822

cross-raft	4.83 823	7.52 799	6.43 821	6.63 809	3.96 827	4.51 807	3.99 833	4.49 813	3.96 832	4.52 812	3.96 831	4.50 814	3.97 824	4.50 814	3.97 829	6.65 827	6.44 824	4.33 809	3.92 833	4.35 798	3.91 827

test_5	4.62 821	7.55 800	6.23 820	6.32 808	3.40 819	5.29 826	3.50 825	3.53 803	4.11 833	4.28 809	4.47 836	4.26 813	4.38 828	3.68 804	3.24 818	5.89 821	5.60 818	4.84 827	3.50 825	4.33 797	3.93 828

DispFullNet	4.61 820	4.84 754	3.12 798	5.00 796	3.57 820	4.75 822	3.03 813	7.75 841	4.17 834	4.91 828	3.09 817	6.20 838	3.95 823	6.71 837	3.51 821	5.30 818	3.67 806	5.86 837	3.63 826	5.61 824	3.46 819

SGM-Forest	5.21 830	5.92 793	4.08 809	6.18 806	4.16 829	6.31 830	4.34 836	6.50 836	4.33 835	6.14 837	4.21 834	6.61 841	4.55 829	6.67 836	4.48 834	5.94 822	3.94 808	5.85 836	4.03 835	5.79 826	4.17 829
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
raft_robust	4.71 822	7.75 802	5.40 818	6.81 811	3.31 817	4.28 806	4.20 835	4.32 812	4.37 836	4.35 811	4.35 835	4.14 810	3.75 818	4.30 813	4.20 833	6.67 828	6.37 823	3.36 800	4.24 837	4.86 816	3.25 816

TestStereo	4.88 824	4.75 753	4.79 811	4.87 795	4.92 832	4.81 824	4.90 838	4.78 826	4.77 837	4.87 827	4.89 837	4.90 832	4.91 830	4.99 830	4.79 835	4.98 813	4.87 815	4.87 828	4.92 839	5.00 819	5.00 831

test-1	6.46 831	9.16 812	8.03 832	8.09 817	5.62 835	6.11 829	6.35 841	6.85 838	4.94 838	6.08 836	6.29 843	4.98 833	6.43 835	6.22 834	6.36 841	6.16 825	7.47 831	5.82 835	5.44 842	7.11 832	5.68 834

rvit_stereo_0075_2	6.64 832	8.80 809	5.25 815	7.89 816	5.27 834	7.90 835	5.27 839	7.92 842	5.28 839	7.91 842	5.29 840	7.93 843	5.27 831	7.92 842	5.28 836	7.93 833	5.28 817	7.93 842	5.29 841	7.93 835	5.28 833

SGM+DAISY	7.06 834	9.15 811	5.38 817	8.84 821	5.18 833	8.80 837	5.31 840	8.79 844	5.28 839	8.89 844	5.20 839	8.93 845	5.33 832	8.95 844	5.36 837	8.70 837	5.21 816	8.74 845	5.20 840	8.89 839	5.15 832

FC-DCNN v2	5.10 828	5.15 767	4.49 810	5.07 797	3.37 818	6.87 831	4.75 837	5.04 831	6.34 841	7.84 841	5.06 838	6.72 842	4.09 826	4.99 830	5.44 838	5.03 814	3.16 799	4.67 820	4.86 838	5.15 821	3.89 826

RAFT	6.73 833	9.36 813	7.40 827	8.51 820	6.55 836	6.88 832	6.60 842	6.79 837	6.60 842	6.80 838	6.72 844	5.31 835	5.50 833	6.61 835	6.61 842	8.42 835	5.89 820	5.73 834	5.45 843	6.61 828	6.24 835

test-v	7.53 835	11.89 823	7.98 829	9.36 824	7.14 837	7.06 833	7.09 843	7.37 839	6.91 843	7.29 839	5.71 841	6.45 839	6.93 836	6.73 838	7.27 843	8.93 840	7.85 833	6.98 840	6.80 844	7.56 833	7.34 837

test-2	7.53 835	11.89 823	7.98 829	9.36 824	7.14 837	7.06 833	7.09 843	7.37 839	6.91 843	7.29 839	5.71 841	6.45 839	6.93 836	6.73 838	7.27 843	8.93 840	7.85 833	6.98 840	6.80 844	7.56 833	7.34 837

MANE	19.05 838	23.00 831	15.00 838	23.00 845	15.00 839	24.00 844	16.00 845	24.00 851	16.00 845	22.00 851	15.00 845	23.00 852	16.00 845	23.00 851	15.00 845	22.00 852	15.00 846	22.00 852	15.00 846	22.00 852	15.00 839

rafts_anoy	20.00 839	20.00 825	20.00 839	20.00 839	20.00 840	20.00 838	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 840

raft+_RVC	20.00 839	20.00 825	20.00 839	20.00 839	20.00 840	20.00 838	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 840

raftrobust	20.00 839	20.00 825	20.00 839	20.00 839	20.00 840	20.00 838	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 840

CasAABBNet	20.00 839	20.00 825	20.00 839	20.00 839	20.00 840	20.00 838	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 840

RALCasStereoNet	20.00 839	20.00 825	20.00 839	20.00 839	20.00 840	20.00 838	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 840

RALAANet	20.00 839	20.00 825	20.00 839	20.00 839	20.00 840	20.00 838	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 846	20.00 845	20.00 846	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 840

PM Cens cmp D40	30.50 846	37.00 853	24.00 845	37.00 852	24.00 847	37.00 853	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 859	24.00 852	37.00 861	24.00 852	37.00 859	24.00 852	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 846

PM Graph cmp D40	30.50 846	37.00 853	24.00 845	37.00 852	24.00 847	37.00 853	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 859	24.00 852	37.00 861	24.00 852	37.00 859	24.00 852	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 846

PatchMatch Cens Cmp	30.50 846	37.00 853	24.00 845	37.00 852	24.00 847	37.00 853	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 859	24.00 852	37.00 861	24.00 852	37.00 859	24.00 852	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 846

PatchMatch Graph Cmp	30.50 846	37.00 853	24.00 845	37.00 852	24.00 847	37.00 853	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 859	24.00 852	37.00 861	24.00 852	37.00 859	24.00 852	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 846

WCMA_ROB	31.10 850	35.43 851	27.12 849	39.51 863	23.10 846	38.78 862	25.30 856	37.49 869	25.39 856	37.29 868	27.02 856	38.52 870	26.48 856	37.80 868	26.44 856	36.28 860	22.65 853	33.90 857	22.30 853	37.10 867	24.18 850

111	30.40 845	30.94 847	29.72 850	32.61 846	30.02 851	33.57 845	30.47 857	31.50 852	29.39 857	30.98 852	29.11 857	29.78 853	30.39 860	29.45 852	30.76 860	30.08 853	29.02 858	29.92 853	30.32 861	29.86 853	30.17 851

ADStereo(finetuned)	36.13 852	36.63 852	38.07 861	36.97 851	33.25 855	35.91 850	34.45 861	36.36 859	32.99 858	38.14 869	36.71 864	36.69 860	34.13 861	38.57 869	40.79 868	37.60 870	36.58 865	35.90 861	33.36 862	35.42 856	34.04 855

tt	500032.53 869	34.60 849	29.72 850	37.47 861	34.41 856	36.85 851	35.22 862	34.71 856	33.55 859	34.50 853	35.43 861	33.81 857	10000000.00 879	33.57 856	33.13 861	33.68 857	35.00 863	34.03 858	35.26 864	30.96 854	34.63 856

DCANet	500032.53 869	34.60 849	29.72 850	37.47 861	34.41 856	36.85 851	35.22 862	34.71 856	33.55 859	34.50 853	35.43 861	33.81 857	10000000.00 879	33.57 856	33.13 861	33.68 857	35.00 863	34.03 858	35.26 864	30.96 854	34.63 856

DCANet-4	35.22 851	34.54 848	35.08 856	33.58 850	35.47 858	34.55 846	35.53 864	36.08 858	35.85 861	35.92 858	35.77 863	35.18 859	35.48 862	35.39 858	37.15 867	34.55 859	33.92 862	35.02 860	34.90 863	35.79 857	34.74 858

fast-reg	37.00 853	37.00 853	37.00 857	37.00 852	37.00 859	37.00 853	37.00 865	37.00 860	37.00 862	37.00 859	37.00 865	37.00 861	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 859

Reg-Stereo(zero)	37.00 853	37.00 853	37.00 857	37.00 852	37.00 859	37.00 853	37.00 865	37.00 860	37.00 862	37.00 859	37.00 865	37.00 861	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 859

FLISNet	37.00 853	37.00 853	37.00 857	37.00 852	37.00 859	37.00 853	37.00 865	37.00 860	37.00 862	37.00 859	37.00 865	37.00 861	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 859

CoSv	37.00 853	37.00 853	37.00 857	37.00 852	37.00 859	37.00 853	37.00 865	37.00 860	37.00 862	37.00 859	37.00 865	37.00 861	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 859

MDST_ROB	69.83 857	87.70 863	41.95 862	113.75 866	65.62 865	75.05 863	55.25 870	75.64 871	45.04 866	71.61 870	41.75 869	72.81 871	44.06 867	68.38 870	44.63 869	101.89 873	59.57 872	107.10 873	61.05 872	104.38 870	59.38 865

CBMV	128.50 859	1422.70 875	53.10 863	79.50 865	51.30 864	77.30 864	49.70 869	74.00 870	48.20 867	77.20 871	48.80 870	73.90 872	48.00 868	73.80 871	48.80 870	70.40 872	45.10 871	68.90 872	46.10 871	68.20 869	45.00 864
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	102.95 858	153.00 867	121.00 865	51.00 864	44.00 863	165.00 866	127.00 871	153.00 872	119.00 868	164.00 873	125.00 871	168.00 874	120.00 869	153.00 872	117.00 871	49.00 871	44.00 870	49.00 871	44.00 870	49.00 868	44.00 863

DF_test	189.29 861	560.34 872	182.58 869	229.00 869	135.68 866	197.79 867	135.52 872	197.80 874	135.44 869	197.75 874	135.49 872	197.90 875	135.51 870	197.84 874	135.75 872	217.37 876	171.11 874	183.74 875	127.67 874	183.56 872	127.88 866

MeshStereo	159.24 860	171.00 868	160.68 868	162.58 867	160.59 867	164.01 865	160.35 873	158.51 873	158.56 870	158.34 872	160.12 873	158.56 873	159.92 871	157.26 873	158.94 873	154.38 874	158.36 873	155.75 874	159.13 875	153.67 871	154.07 867
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DLCB_ROB	284.23 865	354.61 870	207.27 870	363.24 872	206.46 868	364.72 871	210.41 874	364.72 878	210.41 871	364.81 878	208.64 875	364.81 879	208.64 873	364.72 878	210.41 875	354.70 879	205.53 876	354.70 879	205.53 877	354.70 876	205.53 869

AE-Stereo	201.80 862	123.00 864	115.00 864	219.00 868	218.00 869	223.00 868	244.00 875	217.00 875	236.00 872	202.00 875	203.00 874	205.00 876	208.00 872	225.00 875	204.00 874	210.00 875	198.00 875	197.00 876	184.00 876	204.00 873	201.00 868

MGS-Stereo	239.45 863	123.00 864	135.00 866	266.00 870	286.00 870	277.00 869	305.00 876	271.00 876	242.00 873	274.00 876	279.00 876	255.00 877	270.00 874	268.00 876	297.00 876	221.00 877	247.00 877	216.00 877	123.00 873	217.00 874	217.00 870

EGLCR-Stereo	246.90 864	129.00 866	139.00 867	266.00 870	286.00 870	277.00 869	305.00 876	271.00 876	242.00 873	274.00 876	279.00 876	255.00 877	270.00 874	268.00 876	297.00 876	230.00 878	247.00 877	216.00 877	223.00 878	237.00 875	227.00 871

LE_ROB	396.57 866	471.28 871	329.84 871	471.48 873	308.15 872	526.83 872	322.10 878	488.15 879	323.76 875	495.46 879	317.97 878	497.17 880	320.10 876	481.62 879	326.76 878	462.71 880	298.97 879	466.16 880	285.98 879	447.62 877	289.21 872

SGM-ForestM	596.69 867	677.77 873	444.52 872	699.85 874	517.25 873	732.94 873	488.29 879	770.79 880	460.11 876	750.81 880	487.98 879	792.79 881	499.41 877	730.90 880	475.81 879	720.03 881	491.16 880	663.96 881	418.60 880	674.76 878	436.05 873

CBMV_ROB	818.48 868	913.88 874	709.52 873	862.84 875	597.78 874	1073.99 874	700.52 880	1015.66 881	702.59 877	1115.65 881	760.02 880	1130.24 882	721.57 878	1037.41 881	692.65 880	814.05 882	564.29 881	843.28 882	595.31 881	915.51 879	602.92 874

111111	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 875	10000000.00 881	10000000.00 882	10000000.00 878	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 875

SGD-Stereo	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 875	10000000.00 881	10000000.00 882	10000000.00 878	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 875

IGEV-Stereo++	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 875	10000000.00 881	10000000.00 882	10000000.00 878	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 875

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 875	10000000.00 881	10000000.00 882	10000000.00 878	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 875

IGEV-Stereo+	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 875	10000000.00 881	10000000.00 882	10000000.00 878	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 875

SDNR	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 875	10000000.00 881	10000000.00 882	10000000.00 878	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 875

anonymousdsp2	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 875	10000000.00 881	10000000.00 882	10000000.00 878	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 875

anonymousdsp	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 875	10000000.00 881	10000000.00 882	10000000.00 878	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 875

fff	1000028.16 871	29.62 843	29.72 850	32.61 846	30.02 851	35.13 847	31.83 858	32.07 853	10000000.00 878	35.27 855	29.82 858	32.45 854	30.15 857	32.35 853	30.09 857	31.04 854	29.55 859	30.64 854	30.14 858	10000000.00 880	30.77 852

csc	1000028.16 871	29.62 843	29.72 850	32.61 846	30.02 851	35.13 847	31.83 858	32.07 853	10000000.00 878	35.27 855	29.82 858	32.45 854	30.15 857	32.35 853	30.09 857	31.04 854	29.55 859	30.64 854	30.14 858	10000000.00 880	30.77 852

cscssc	1000028.16 871	29.62 843	29.72 850	32.61 846	30.02 851	35.13 847	31.83 858	32.07 853	10000000.00 878	35.27 855	29.82 858	32.45 854	30.15 857	32.35 853	30.09 857	31.04 854	29.55 859	30.64 854	30.14 858	10000000.00 880	30.77 852

test_example2	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 875	10000000.00 881	10000000.00 882	10000000.00 878	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 875

DIP-Stereo	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 874	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 875	10000000.00 881	10000000.00 882	10000000.00 878	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 882	10000000.00 881	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 875
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 853		37.00 852		37.00 853		37.00 860		37.00 859		37.00 861		37.00 859		37.00 861		37.00 862		37.00 858

FADE		0.06 81		0.09 88	0.10 171							0.05 120				0.15 175	0.10 117	0.17 258	0.13 253	0.11 182

Low-res two-view benchmark