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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 237	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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++	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

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
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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_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_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

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_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

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

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_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_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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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