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

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

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

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

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

CoDeX	0.15 202	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

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

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

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

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

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

ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 556	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 527	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 211	0.36 468	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 132	0.02 12	0.02 15	1.62 665	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 127	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FADNet-RVC	0.13 153	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

ADCRef	0.12 145	0.03 31	0.04 64	1.71 670	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 202	0.04 52	0.04 64	2.20 690	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

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

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

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

FADNet_RVC	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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
JetRed	0.11 132	0.12 124	0.11 132	0.11 114	0.11 201	0.11 173	0.14 255	0.11 180	0.11 204	0.12 191	0.11 202	0.11 185	0.11 199	0.11 184	0.11 190	0.11 127	0.16 217	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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)
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

4.5w-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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_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

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

TestStereo-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark