Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 546	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

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

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

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 209	0.20 251	0.23 233	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 268	0.21 281	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 345	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	0.50 325	0.10 104	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

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

iinet-test	0.08 78	0.16 171	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	0.17 288	0.02 26	0.02 27	0.71 533	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 260

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 546	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

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

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

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

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

CoDeX	0.15 202	0.70 376	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	0.67 580	0.02 21	0.69 565	0.75 591	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 132	0.44 294	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

psmg	0.43 398	1.91 631	0.92 591	1.91 673	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	1.97 720	1.44 711	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

CSP-Net	0.34 316	1.29 547	1.19 625	1.36 643	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	1.26 669	1.21 687	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

SFCPSM	0.17 219	0.78 393	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	0.79 620	0.02 21	0.75 578	0.76 593	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 268	1.31 551	0.74 565	0.92 532	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 572	0.75 578	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 553	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	0.14 210	0.36 467	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	1.62 662	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	2.22 688	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

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 549	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

RT-Monster	0.09 85	0.07 85	0.03 39	0.15 153	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 172	0.04 96	0.03 58	0.92 577	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-sn7	0.10 104	0.98 439	0.14 175	0.15 153	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 175	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.12 145	1.14 481	0.17 217	0.20 211	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 226	0.16 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 184	1.22 543	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

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

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

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

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

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 469	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	1.05 469	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	1.05 469	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	1.00 449	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_sample6	0.09 85	0.97 438	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_sample4	0.10 104	1.03 465	0.12 144	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 85	0.87 411	0.10 104	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 85	1.03 465	0.11 132	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 85	0.87 411	0.12 144	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 459	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	0.95 435	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

qqq1	0.25 268	3.70 725	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	3.70 725	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	1.14 481	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

xxx	0.09 85	1.01 459	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

qqq	0.16 213	2.01 641	0.12 144	0.15 153	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 133	0.04 109	0.06 135	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 127	0.03 58	0.12 133	0.14 203	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

x	0.11 132	1.15 484	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

test_xeample	0.10 104	1.09 475	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

BEATNet_4x	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 659	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	1.60 659	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

ADCRef	0.12 145	0.03 31	0.04 64	1.71 667	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

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 628	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

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

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	0.11 198	0.04 96	0.03 58	0.58 498	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

z-mn7	0.16 213	1.21 537	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

z-ln-s-r	0.21 244	1.40 562	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

w-ln-seven	0.18 228	1.47 564	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

test_sample5	0.10 104	1.07 473	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

DualNet	0.10 104	1.07 473	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

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	0.12 190	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

222	0.10 104	0.99 447	0.12 144	0.13 135	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 132	1.16 486	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

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-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	1.57 745	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 145	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 749	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 145	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 752	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCP+	0.15 202	0.04 52	0.04 64	2.20 687	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 155	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 237	0.17 184	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.17 208	0.16 217	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 277	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	0.40 264	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	0.40 264	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	0.41 277	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 110	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

ManiGeoR	0.17 219	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

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

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	4.34 790	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

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

mmm	0.14 184	1.83 616	0.12 144	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 127	0.04 103	0.12 133	0.11 148	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

11t1	0.17 219	2.16 652	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

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 635	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

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

GIO	0.10 104	0.22 198	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

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 351	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	0.59 359	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	0.59 359	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	0.60 364	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	0.58 356	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	0.58 356	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	0.56 351	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	0.13 125	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	0.13 252	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 125	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	0.13 252	0.06 134	0.05 122

ISRNet	0.11 132	0.05 67	0.36 373	0.24 239	0.07 155	0.13 186	0.05 126	0.06 133	0.05 131	0.05 118	0.05 134	0.13 194	0.05 124	0.05 110	0.09 162	0.24 278	0.20 276	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 243

ffm	0.25 268	3.83 731	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	3.83 731	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	3.83 731	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

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

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

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

FINET	0.07 68	0.08 87	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.07 162	0.08 154	0.06 147	0.07 150	0.07 152	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 144	0.08 81	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 87	0.11 132	0.11 114	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.05 131	0.08 154	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.08 155	0.05 121	0.11 127	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
BridgeDepth	0.08 78	0.08 87	0.11 132	0.11 114	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 155	0.07 161	0.08 154	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.09 161	0.08 156	0.15 175	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
GwcNet	0.12 145	0.07 85	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 146	1.20 674	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

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	1.71 766	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

TS12	0.09 85	0.09 96	0.17 217	0.19 198	0.06 146	0.08 146	0.06 150	0.08 155	0.06 150	0.08 154	0.06 151	0.08 154	0.06 147	0.08 155	0.06 144	0.15 175	0.16 217	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

BEATNet-Init1	0.19 232	0.08 87	0.08 94	2.23 689	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 154	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

SuperB	0.21 244	0.10 101	2.51 777	0.12 122	0.09 164	0.10 156	0.09 167	0.08 155	0.07 161	0.10 165	0.09 169	0.09 163	0.07 160	0.07 150	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

DeepPrunerF	0.19 232	0.08 87	0.08 94	2.23 689	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 150	0.08 166	0.08 154	0.07 162	0.08 154	0.07 160	0.11 184	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

VeloStereo	0.16 213	0.92 428	0.16 207	0.18 190	0.08 158	0.11 172	0.12 240	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 232	0.15 175	0.17 247	0.08 151	0.12 233	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 213	0.92 428	0.16 207	0.18 190	0.08 158	0.11 172	0.12 240	0.12 189	0.09 171	0.09 161	0.28 361	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.12 232	0.15 175	0.17 247	0.08 151	0.12 233	0.09 162	0.08 152

anonymous	0.09 85	0.09 96	0.14 175	0.14 141	0.07 155	0.09 154	0.07 161	0.09 161	0.07 161	0.09 161	0.07 162	0.09 163	0.07 160	0.09 161	0.07 152	0.14 160	0.13 188	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

SepStereo	0.09 85	0.09 96	0.10 104	0.09 88	0.09 164	0.09 154	0.09 167	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.09 169	0.09 163	0.09 168	0.09 161	0.08 156	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

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

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

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

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

ACC-I	0.10 104	0.10 101	0.12 144	0.13 135	0.08 158	0.11 172	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.11 182	0.08 167	0.10 166	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	0.10 101	0.11 132	0.13 135	0.08 158	0.10 156	0.08 164	0.10 162	0.08 166	0.10 165	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 165	0.08 156	0.13 149	0.11 148	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

over-6	0.11 132	0.11 118	0.15 200	0.16 163	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 184	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 132	0.11 118	0.15 200	0.16 163	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 184	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.10 167

over-8	0.11 132	0.14 147	0.15 200	0.16 163	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.09 171	0.11 182	0.10 173	0.11 184	0.10 172	0.11 184	0.09 162	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.09 159

over-9	0.11 132	0.11 118	0.16 207	0.16 163	0.10 170	0.12 183	0.10 172	0.11 180	0.10 176	0.11 182	0.10 173	0.11 184	0.10 172	0.11 184	0.10 169	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

JetRed	0.11 132	0.12 123	0.11 132	0.11 114	0.11 200	0.11 172	0.14 254	0.11 180	0.11 204	0.12 190	0.11 201	0.11 184	0.11 198	0.11 184	0.11 189	0.11 127	0.16 217	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

JetBlue	0.11 132	0.11 118	0.12 144	0.13 135	0.14 254	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.11 182	0.11 201	0.11 184	0.11 198	0.12 192	0.12 232	0.11 127	0.11 148	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

ac_64	0.22 253	0.13 125	0.19 237	0.23 233	0.10 170	0.26 308	1.02 655	0.14 210	0.10 176	0.28 316	0.14 262	0.17 253	0.19 307	0.28 324	0.09 162	0.22 256	0.16 217	0.23 296	0.17 301	0.11 182	0.12 231

PASM	0.39 366	3.06 710	1.36 693	1.58 655	0.09 164	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.09 161	0.09 169	0.11 184	0.09 168	0.09 161	0.09 162	0.11 127	0.11 148	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.11 191

FADE		0.06 81		0.09 88	0.10 170							0.05 120				0.15 175	0.10 117	0.17 257	0.13 252	0.11 182

MatchAttention (ZS)	0.12 145	0.12 123	0.12 144	0.12 122	0.13 250	0.12 183	0.12 240	0.12 189	0.12 244	0.12 190	0.12 235	0.12 193	0.12 240	0.12 192	0.12 232	0.12 133	0.12 163	0.12 185	0.12 233	0.12 191	0.12 231
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
LRCNet_RVC	0.13 153	0.13 125	0.09 100	0.13 135	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.10 176	0.23 286	0.10 173	0.20 267	0.10 172	0.24 294	0.11 189	0.11 127	0.09 112	0.12 185	0.14 258	0.12 191	0.09 159

DRN-Test	0.14 184	0.13 125	0.09 100	0.14 141	0.09 164	0.15 225	0.09 167	0.14 210	0.10 176	0.14 211	0.09 169	0.14 211	0.09 168	0.13 194	0.09 162	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.12 191	0.73 601

tt4	0.14 184	0.14 147	0.21 259	0.20 211	0.10 170	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.10 176	0.13 193	0.10 173	0.13 194	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.19 237	0.17 247	0.13 189	0.12 233	0.13 194	0.12 231

GFORCE	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.11 172	0.10 172	0.11 180	0.09 171	0.11 182	0.11 201	0.11 184	0.10 172	0.13 194	0.11 189	0.17 208	0.18 267	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_4.7	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

F4.4	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_4.6	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.20 211	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

F5.5	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.12 240	0.13 194	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

F8.5	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_9	0.13 153	0.13 125	0.20 251	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 208	0.18 267	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_8	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

F7	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.20 211	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_4.5	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_4	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_5	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.18 190	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_6	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.18 190	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 192	0.11 204	0.13 193	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.10 167

LACA_dic	0.45 434	0.13 125	1.78 726	1.70 666	0.12 240	0.13 186	0.12 240	0.16 245	0.15 268	0.13 193	0.12 235	0.13 194	0.11 198	0.16 244	0.13 244	1.73 704	1.69 734	0.16 247	0.11 198	0.13 194	0.13 243

S2M2_L	0.12 145	0.14 147	0.10 104	0.15 153	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.10 176	0.15 233	0.10 173	0.14 211	0.10 172	0.14 210	0.10 169	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	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
StereoDRNet	0.15 202	0.14 147	0.10 104	0.14 141	0.09 164	0.15 225	0.09 167	0.14 210	0.09 171	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.09 168	0.14 210	0.09 162	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	0.13 194	0.82 617

tt5	0.14 184	0.13 125	0.22 268	0.20 211	0.12 240	0.15 225	0.11 199	0.13 192	0.12 244	0.15 233	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.20 245	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.14 211	0.10 167

tt9	0.15 202	0.15 166	0.21 259	0.40 331	0.10 170	0.15 225	0.12 240	0.13 192	0.11 204	0.14 211	0.10 173	0.15 240	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.14 211	0.11 191

TYNG	0.14 184	0.13 125	0.21 259	0.20 211	0.12 240	0.14 201	0.12 240	0.13 192	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 211	0.12 240	0.14 210	0.10 169	0.16 188	0.16 217	0.15 241	0.12 233	0.14 211	0.11 191

E$^{3}$Stereo	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

LLLLL	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

LLL	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.17 184	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 188	0.14 203	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

low	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

100	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.17 184	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

300	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

Last	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

DDDD	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

TT111	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

EE1	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.17 184	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

AnonStereo	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

CIPLG	0.13 153	0.21 194	0.12 144	0.16 163	0.11 200	0.15 225	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.15 240	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

IPLG	0.13 153	0.20 188	0.14 175	0.15 153	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

MIPNet	0.14 184	0.21 194	0.17 217	0.16 163	0.11 200	0.15 225	0.12 240	0.14 210	0.11 204	0.16 243	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.14 160	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

IPLGR	0.14 184	0.24 209	0.14 175	0.16 163	0.12 240	0.15 225	0.12 240	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

ACRE	0.13 153	0.21 194	0.14 175	0.15 153	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 210	0.11 204	0.14 211	0.12 235	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.11 189	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

GMStereo	0.14 184	0.13 125	0.14 175	0.14 141	0.14 254	0.14 201	0.14 254	0.14 210	0.14 256	0.14 211	0.14 262	0.14 211	0.14 259	0.14 210	0.14 249	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 250
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	0.71 378	0.14 175	0.14 141	0.14 254	0.14 201	0.14 254	0.14 210	0.14 256	0.14 211	0.14 262	0.14 211	0.14 259	0.14 210	0.22 314	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 250

ELAS	0.13 153	0.16 171	0.11 132	0.15 153	0.09 164	0.18 252	0.11 199	0.18 256	0.11 204	0.17 251	0.11 201	0.18 257	0.11 198	0.18 256	0.11 189	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 211	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Cross2Single Stereo	0.14 184	0.15 166	0.17 217	0.18 190	0.11 200	0.15 225	0.11 199	0.15 239	0.10 176	0.16 243	0.11 201	0.16 244	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.18 226	0.14 203	0.15 241	0.11 198	0.15 233	0.10 167

WiStereo	0.15 202	0.14 147	0.21 259	0.26 254	0.12 240	0.15 225	0.12 240	0.15 239	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 211	0.12 240	0.15 240	0.11 189	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 231

tt3	0.15 202	0.15 166	0.21 259	0.34 294	0.12 240	0.14 201	0.11 199	0.15 239	0.12 244	0.15 233	0.12 235	0.14 211	0.11 198	0.13 194	0.12 232	0.19 237	0.18 267	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.11 191

tt6	0.15 202	0.14 147	0.21 259	0.26 254	0.12 240	0.15 225	0.12 240	0.15 239	0.10 176	0.13 193	0.12 235	0.14 211	0.12 240	0.15 240	0.11 189	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 231

tt7	0.14 184	0.15 166	0.21 259	0.31 276	0.11 200	0.15 225	0.11 199	0.13 192	0.12 244	0.14 211	0.12 235	0.13 194	0.11 198	0.13 194	0.12 232	0.18 226	0.15 213	0.13 189	0.10 173	0.15 233	0.11 191

tt8	0.14 184	0.15 166	0.20 251	0.28 261	0.11 200	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.12 244	0.15 233	0.12 235	0.13 194	0.12 240	0.14 210	0.11 189	0.18 226	0.17 247	0.14 208	0.10 173	0.15 233	0.12 231

DF	0.39 366	1.37 558	1.02 608	1.14 566	0.12 240	0.16 240	0.12 240	0.16 245	0.12 244	0.16 243	0.12 235	0.16 244	0.12 240	0.16 244	0.12 232	1.12 611	1.00 605	0.15 241	0.12 233	0.15 233	0.12 231

castereo++	0.54 479	3.59 722	1.15 619	1.31 637	0.14 254	0.16 240	0.14 254	0.16 245	0.14 256	0.16 243	0.14 262	0.16 244	0.13 254	0.16 244	0.14 249	1.45 686	1.16 635	0.15 241	0.14 258	0.15 233	0.13 243

ProNet	0.14 184	0.20 188	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.16 240	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.12 235	0.17 253	0.13 254	0.17 253	0.12 232	0.15 175	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.15 233	0.12 231

IPLGR_C	0.14 184	0.20 188	0.12 144	0.15 153	0.11 200	0.14 201	0.15 263	0.14 210	0.11 204	0.15 233	0.12 235	0.14 211	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 231

ELAS_RVC	0.14 184	0.16 171	0.10 104	0.15 153	0.10 170	0.18 252	0.11 199	0.19 258	0.11 204	0.19 257	0.12 235	0.18 257	0.11 198	0.19 259	0.12 232	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 164	0.15 233	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SCION-MonSter(vits)	0.25 268	0.79 395	0.31 332	0.42 356	0.28 356	0.40 378	0.28 353	0.20 266	0.15 268	0.40 379	0.15 272	0.19 262	0.15 272	0.20 264	0.15 261	0.23 268	0.21 281	0.17 257	0.14 258	0.16 244	0.14 250

SCION-MonSter	0.21 244	0.76 389	0.22 268	0.25 246	0.15 269	0.19 255	0.15 263	0.19 258	0.15 268	0.19 257	0.15 272	0.19 262	0.15 272	0.19 259	0.14 249	0.22 256	0.21 281	0.16 247	0.14 258	0.16 244	0.15 257

Weightmod_eth	0.20 234	0.24 209	0.28 304	0.47 379	0.14 254	0.24 289	0.14 254	0.17 252	0.13 253	0.22 280	0.16 278	0.22 285	0.13 254	0.20 264	0.16 270	0.24 278	0.20 276	0.19 271	0.14 258	0.16 244	0.24 314

S2M2_XL	0.14 184	0.17 176	0.12 144	0.17 184	0.11 200	0.17 248	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.11 201	0.17 253	0.11 198	0.17 253	0.11 189	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.11 191
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	0.48 318	0.16 207	0.16 163	0.15 269	0.15 225	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 244	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 260

xyz-stereo	0.18 228	0.50 325	0.16 207	0.15 153	0.16 280	0.16 240	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 244	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 260

GMStereo_Zeroshot	0.16 213	0.16 171	0.16 207	0.16 163	0.16 280	0.16 240	0.16 270	0.16 245	0.16 276	0.16 243	0.16 278	0.16 244	0.16 276	0.16 244	0.16 270	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 260

ICVP	0.15 202	0.53 341	0.11 132	0.16 163	0.11 200	0.16 240	0.11 199	0.16 245	0.11 204	0.16 243	0.11 201	0.16 244	0.11 198	0.16 244	0.11 189	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.11 191
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	0.16 171	0.12 144	0.17 184	0.12 240	0.17 248	0.11 199	0.17 252	0.11 204	0.17 251	0.12 235	0.17 253	0.12 240	0.17 253	0.12 232	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.12 231

G3	0.21 244	0.17 176	0.10 104	1.52 651	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 210	0.27 353	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.10 172	0.14 210	0.16 270	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 271	0.17 253	0.10 167

G2	0.21 244	0.17 176	0.10 104	1.68 665	0.10 170	0.15 225	0.10 172	0.14 210	0.26 348	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.10 172	0.14 210	0.16 270	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 275	0.17 253	0.10 167

GOStereo-base	0.20 234	0.18 181	0.10 104	1.53 653	0.10 170	0.16 240	0.10 172	0.15 239	0.10 176	0.15 233	0.10 173	0.15 240	0.10 172	0.15 240	0.16 270	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.17 253	0.10 167

DDVS	0.30 289	3.10 711	0.14 175	0.19 198	0.14 254	0.19 255	0.14 254	0.20 266	0.14 256	0.19 257	0.13 256	0.16 244	0.13 254	0.19 259	0.13 244	0.17 208	0.13 188	0.17 257	0.13 252	0.17 253	0.13 243

ACVNet	0.20 234	0.19 184	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	0.96 644	0.21 276	0.14 256	0.20 264	0.13 256	0.21 275	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	0.17 253	0.12 231

acv_ft	0.20 234	0.19 184	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	0.96 644	0.21 276	0.14 256	0.20 264	0.13 256	0.21 275	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	0.17 253	0.12 231

SGM_RVC	0.15 202	0.17 176	0.11 132	0.18 190	0.11 200	0.19 255	0.11 199	0.19 258	0.12 244	0.19 257	0.12 235	0.20 267	0.12 240	0.19 259	0.12 232	0.16 188	0.11 148	0.17 257	0.10 173	0.17 253	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G4	0.22 253	0.18 181	0.10 104	1.73 668	0.10 170	0.15 225	0.10 172	0.14 210	0.27 353	0.15 233	0.10 173	0.15 240	0.10 172	0.15 240	0.17 280	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.18 260	0.10 167

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 564	5.18 765	1.98 764	2.19 686	0.17 286	0.19 255	0.18 289	0.19 258	0.16 276	0.20 264	0.19 306	0.22 285	0.22 324	0.20 264	0.15 261	2.28 751	2.13 772	0.24 306	0.17 301	0.18 260	0.16 260

castereo	0.61 497	3.79 730	1.35 685	1.52 651	0.15 269	0.17 248	0.16 270	0.20 266	0.21 313	0.18 255	0.16 278	0.21 275	0.12 240	0.26 315	0.17 280	1.43 685	1.38 707	0.17 257	0.16 275	0.18 260	0.16 260

ITSA-stereo	0.15 202	0.17 176	0.13 166	0.20 211	0.13 250	0.19 255	0.13 252	0.18 256	0.13 253	0.19 257	0.13 256	0.18 257	0.14 259	0.18 256	0.14 249	0.16 188	0.11 148	0.15 241	0.14 258	0.18 260	0.11 191

HCRNet	1.22 672	7.11 794	3.00 782	3.55 754	0.33 457	0.29 318	0.14 254	0.19 258	0.15 268	0.33 345	0.29 376	0.25 306	0.14 259	0.22 283	0.33 444	3.64 785	3.00 784	0.76 593	0.32 460	0.18 260	0.13 243

DeepPruner_ROB	0.16 213	0.18 181	0.13 166	0.19 198	0.13 250	0.19 255	0.13 252	0.19 258	0.13 253	0.19 257	0.13 256	0.19 262	0.13 254	0.19 259	0.13 244	0.18 226	0.13 188	0.18 268	0.13 252	0.18 260	0.13 243

LALA_ROB	0.15 202	0.19 184	0.12 144	0.18 190	0.11 200	0.20 261	0.12 240	0.21 276	0.12 244	0.20 264	0.12 235	0.20 267	0.12 240	0.21 277	0.13 244	0.17 208	0.10 117	0.18 268	0.11 198	0.18 260	0.11 191

CAS++	0.17 219	0.27 222	0.21 259	0.10 93	0.21 323	0.15 225	0.22 310	0.10 162	0.21 313	0.22 280	0.10 173	0.19 262	0.18 300	0.10 165	0.19 298	0.20 245	0.19 274	0.18 268	0.10 173	0.19 267	0.18 284
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CR-Stereo	0.51 472	0.14 147	1.94 759	1.87 670	0.14 254	0.13 186	0.14 254	0.19 258	0.18 293	0.13 193	0.13 256	0.18 257	0.17 288	0.14 210	0.15 261	1.89 714	1.93 760	0.19 271	0.14 258	0.20 268	0.15 257

CR-RVC	0.42 395	0.14 147	1.89 744	1.91 673	0.13 250	0.12 183	0.08 164	0.07 150	0.07 161	0.07 152	0.07 162	0.08 154	0.14 259	0.07 150	0.07 152	0.96 585	1.91 759	0.14 208	0.14 258	0.20 268	0.13 243

GEAR-Net	0.22 253	0.46 307	0.27 295	0.29 263	0.17 286	0.21 272	0.17 280	0.21 276	0.17 286	0.21 276	0.17 286	0.21 275	0.17 288	0.21 277	0.17 280	0.28 297	0.26 305	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.16 260

DepthFocus	0.18 228	0.22 198	0.15 200	0.22 228	0.15 269	0.22 277	0.15 263	0.22 282	0.15 268	0.22 280	0.15 272	0.22 285	0.16 276	0.22 283	0.15 261	0.20 245	0.15 213	0.20 277	0.14 258	0.20 268	0.14 250

RSGM-EC	0.24 265	0.24 209	0.15 200	0.22 228	0.15 269	0.22 277	0.15 263	0.22 282	0.15 268	0.24 293	0.15 272	0.22 285	0.15 272	0.22 283	1.19 672	0.20 245	0.17 247	0.24 306	0.14 258	0.20 268	0.14 250

acva	0.24 265	0.24 209	0.15 200	0.22 228	0.15 269	0.22 277	0.15 263	0.22 282	0.15 268	0.24 293	0.15 272	0.22 285	0.15 272	0.22 283	1.19 672	0.20 245	0.17 247	0.24 306	0.14 258	0.20 268	0.14 250

IGEV_Zeroshot_test	0.20 234	0.19 184	0.40 425	0.30 266	0.17 286	0.22 277	0.17 280	0.21 276	0.17 286	0.20 264	0.17 286	0.21 275	0.18 300	0.21 277	0.17 280	0.20 245	0.16 217	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.17 278

DAS	0.20 234	0.20 188	0.20 251	0.20 211	0.20 312	0.20 261	0.20 299	0.20 266	0.20 308	0.20 264	0.20 315	0.20 267	0.20 315	0.20 264	0.20 306	0.20 245	0.20 276	0.20 277	0.20 311	0.20 268	0.20 293

GEStereo_RVC	0.86 576	4.45 747	0.20 251	0.27 259	0.20 312	0.27 313	0.20 299	0.26 306	0.18 293	5.03 826	0.20 315	0.27 321	0.19 307	0.27 319	0.21 310	0.20 245	0.19 274	0.19 271	4.02 831	0.20 268	0.18 284

ASD4	0.20 234	0.20 188	0.20 251	0.20 211	0.20 312	0.20 261	0.20 299	0.20 266	0.20 308	0.20 264	0.20 315	0.20 267	0.20 315	0.20 264	0.20 306	0.20 245	0.20 276	0.20 277	0.20 311	0.20 268	0.20 293

MSKI-zero shot	0.24 265	0.21 194	0.49 479	0.65 477	0.18 298	0.22 277	0.17 280	0.23 289	0.18 293	0.21 276	0.17 286	0.23 293	0.28 364	0.23 290	0.18 294	0.21 254	0.16 217	0.21 282	0.16 275	0.21 278	0.16 260

iResNet	0.20 234	0.23 201	0.18 228	0.24 239	0.18 298	0.24 289	0.20 299	0.24 292	0.18 293	0.23 286	0.17 286	0.23 293	0.18 300	0.23 290	0.18 294	0.22 256	0.16 217	0.21 282	0.16 275	0.21 278	0.16 260

depth_test_26	0.20 234	0.34 238	0.25 284	0.34 294	0.14 254	0.21 272	0.14 254	0.21 276	0.14 256	0.21 276	0.14 262	0.21 275	0.14 259	0.21 277	0.14 249	0.26 287	0.26 305	0.22 287	0.15 271	0.22 280	0.14 250

BStereo	0.22 253	0.23 201	0.20 251	0.24 239	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 286	0.23 286	0.17 286	0.23 293	0.16 276	0.24 294	0.17 280	0.23 268	0.16 217	0.22 287	0.20 311	0.22 280	0.16 260

Anonymus123	0.22 253	0.23 201	0.20 251	0.24 239	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 369	0.17 286	0.23 286	0.17 286	0.23 293	0.16 276	0.24 294	0.17 280	0.23 268	0.16 217	0.22 287	0.20 311	0.22 280	0.16 260

ACV-stereo	0.30 289	2.08 643	0.25 284	0.25 246	0.18 298	0.24 289	0.17 280	0.24 292	0.18 293	0.24 293	0.17 286	0.25 306	0.17 288	0.24 294	0.17 280	0.22 256	0.16 217	0.22 287	0.16 275	0.22 280	0.16 260

Pointernet	0.21 244	0.22 198	0.19 237	0.24 239	0.19 304	0.24 289	0.19 295	0.24 292	0.19 301	0.24 293	0.19 306	0.24 299	0.19 307	0.24 294	0.19 298	0.22 256	0.17 247	0.22 287	0.17 301	0.22 280	0.17 278

WAO-6	0.22 253	0.23 201	0.22 268	0.23 233	0.22 326	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 285	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 256	0.22 288	0.22 287	0.22 320	0.22 280	0.22 301

IMH-64-1	0.22 253	0.23 201	0.23 274	0.22 228	0.22 326	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 285	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 256	0.22 288	0.23 296	0.22 320	0.22 280	0.23 303

IMH-64	0.22 253	0.23 201	0.23 274	0.22 228	0.22 326	0.22 277	0.22 310	0.22 282	0.22 317	0.22 280	0.22 324	0.22 285	0.22 324	0.22 283	0.22 314	0.22 256	0.22 288	0.23 296	0.22 320	0.22 280	0.23 303

MIM_Stereo	0.25 268	0.23 201	0.66 536	0.80 514	0.17 286	0.22 277	0.17 280	0.23 289	0.18 293	0.26 310	0.17 286	0.21 275	0.17 288	0.25 303	0.17 280	0.23 268	0.16 217	0.21 282	0.17 301	0.22 280	0.17 278

dd	0.23 261	0.98 439	0.16 207	0.23 233	0.15 269	0.23 286	0.15 263	0.23 289	0.15 268	0.23 286	0.15 272	0.24 299	0.17 288	0.23 290	0.15 261	0.22 256	0.15 213	0.21 282	0.15 271	0.22 280	0.16 260

dad	0.23 261	1.03 465	0.16 207	0.23 233	0.15 269	0.24 289	0.15 263	0.24 292	0.16 276	0.23 286	0.16 278	0.24 299	0.16 276	0.23 290	0.15 261	0.22 256	0.16 217	0.22 287	0.16 275	0.22 280	0.16 260

iResNetv2_ROB	0.20 234	0.23 201	0.18 228	0.24 239	0.20 312	0.24 289	0.18 289	0.24 292	0.18 293	0.24 293	0.18 303	0.23 293	0.19 307	0.24 294	0.18 294	0.21 254	0.16 217	0.21 282	0.16 275	0.22 280	0.16 260

SMOE	0.23 261	0.25 216	0.30 314	0.33 287	0.18 298	0.26 308	0.18 289	0.26 306	0.18 293	0.26 310	0.18 303	0.25 306	0.18 300	0.25 303	0.18 294	0.31 316	0.27 318	0.23 296	0.17 301	0.23 292	0.17 278

LACA2	0.21 244	0.24 209	0.26 291	0.31 276	0.16 280	0.24 289	0.16 270	0.24 292	0.16 276	0.24 293	0.16 278	0.24 299	0.16 276	0.24 294	0.16 270	0.27 291	0.23 295	0.24 306	0.16 275	0.23 292	0.16 260

LACA1	0.21 244	0.24 209	0.26 291	0.31 276	0.16 280	0.24 289	0.16 270	0.24 292	0.16 276	0.24 293	0.16 278	0.24 299	0.16 276	0.24 294	0.16 270	0.27 291	0.22 288	0.23 296	0.16 275	0.23 292	0.16 260

VIP-Stereo	0.70 522	2.97 708	2.43 776	2.49 714	0.16 280	0.25 299	0.16 270	0.25 300	0.16 276	0.25 301	0.18 303	0.25 306	0.16 276	0.26 315	0.16 270	1.86 708	1.26 689	0.23 296	0.15 271	0.23 292	0.15 257

tg	0.21 244	0.25 216	0.21 259	0.26 254	0.17 286	0.24 289	0.17 280	0.24 292	0.17 286	0.24 293	0.17 286	0.24 299	0.17 288	0.24 294	0.17 280	0.24 278	0.17 247	0.23 296	0.16 275	0.23 292	0.16 260

LACA3	0.23 261	0.25 216	0.27 295	0.54 448	0.17 286	0.25 299	0.17 280	0.25 300	0.17 286	0.25 301	0.17 286	0.25 306	0.17 288	0.25 303	0.17 280	0.28 297	0.23 295	0.24 306	0.17 301	0.24 297	0.17 278

DLNR-FE	0.28 283	0.89 417	0.30 314	0.34 294	0.19 304	0.28 315	0.19 295	0.28 311	0.20 308	0.28 316	0.20 315	0.28 322	0.20 315	0.28 324	0.20 306	0.33 325	0.28 326	0.25 311	0.19 309	0.24 297	0.19 291

AANet_RVC	1.26 675	0.31 234	4.99 811	5.93 801	0.20 312	0.25 299	0.20 299	0.25 300	0.20 308	0.23 286	0.19 306	0.25 306	0.20 315	0.25 303	0.20 306	5.66 817	4.76 811	0.26 316	0.30 441	0.24 297	0.27 362

PhaseNet	1.74 698	6.34 792	4.81 809	6.77 807	0.24 337	0.80 577	0.53 562	0.48 487	0.22 317	0.53 527	0.28 361	0.48 498	0.25 338	0.40 384	0.32 432	6.39 823	4.61 810	0.46 505	0.38 514	0.25 300	0.18 284

model_zeroshot	0.27 279	0.20 188	0.27 295	0.33 287	0.21 323	0.37 362	0.22 310	0.37 355	0.24 329	0.26 310	0.27 353	0.33 351	0.21 323	0.25 303	0.27 341	0.32 319	0.20 276	0.34 363	0.23 328	0.25 300	0.26 322

UNDER WATER-64	0.25 268	0.26 219	0.25 284	0.26 254	0.25 340	0.25 299	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 306	0.25 338	0.26 315	0.25 334	0.25 285	0.25 301	0.25 311	0.25 341	0.25 300	0.25 316

small-0shot	0.35 328	1.92 637	0.27 295	0.27 259	0.27 348	0.27 313	0.27 342	0.27 310	0.27 353	0.27 315	0.27 353	0.26 318	0.27 355	0.27 319	0.26 339	0.27 291	0.26 305	0.26 316	0.26 347	0.26 303	0.27 362

RAFT-FEzeroshot	0.34 316	0.26 219	0.17 217	0.21 226	0.17 286	0.20 261	0.16 270	0.20 266	0.16 276	0.20 264	0.17 286	0.21 275	0.16 276	0.27 319	0.24 326	0.19 237	0.16 217	0.19 271	0.16 275	0.26 303	3.08 804

RAFT-FE	0.34 316	0.26 219	0.17 217	0.21 226	0.17 286	0.20 261	0.16 270	0.20 266	0.16 276	0.20 264	0.17 286	0.21 275	0.16 276	0.27 319	0.24 326	0.19 237	0.16 217	0.19 271	0.16 275	0.26 303	3.08 804

LoS_RVC	0.30 289	1.14 481	0.25 284	0.25 246	0.25 340	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.26 318	0.26 348	0.26 315	0.25 334	0.26 287	0.26 305	0.25 311	0.25 341	0.26 303	0.26 322

CAS	0.30 289	1.17 487	0.25 284	0.25 246	0.25 340	0.26 308	0.25 331	0.25 300	0.26 348	0.25 301	0.25 343	0.25 306	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 287	0.26 305	0.26 316	0.25 341	0.26 303	0.25 316

LoS	0.25 268	0.27 222	0.25 284	0.25 246	0.25 340	0.25 299	0.25 331	0.26 306	0.25 334	0.25 301	0.25 343	0.25 306	0.25 338	0.25 303	0.25 334	0.26 287	0.25 301	0.25 311	0.26 347	0.26 303	0.25 316
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ww3	0.31 298	1.61 574	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.29 318	0.29 368	0.30 321	0.19 301	0.30 324	0.19 306	0.30 335	0.19 307	0.30 332	0.19 298	0.28 297	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 284

ww2	0.30 289	1.56 569	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.29 318	0.22 310	0.29 316	0.19 301	0.29 321	0.19 306	0.29 328	0.19 307	0.29 328	0.19 298	0.27 291	0.18 267	0.27 321	0.21 316	0.27 309	0.18 284

MGE	0.32 309	1.81 605	0.19 237	0.29 263	0.19 304	0.29 318	0.23 321	0.30 321	0.19 301	0.30 324	0.19 306	0.30 335	0.19 307	0.30 332	0.19 298	0.28 297	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 284

MGW-Stereo	0.31 298	1.60 572	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.30 324	0.24 328	0.30 321	0.19 301	0.30 324	0.19 306	0.29 328	0.19 307	0.30 332	0.19 298	0.28 297	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 284

tt1	0.31 298	0.93 432	0.24 281	0.33 287	0.23 332	0.31 332	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.32 346	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.27 291	0.26 305	0.27 321	0.26 347	0.27 309	0.27 362

RAFT + AFF	0.31 298	0.45 303	0.34 360	0.39 318	0.28 356	0.38 369	0.33 447	0.29 316	0.31 434	0.30 324	0.30 391	0.29 328	0.27 355	0.29 328	0.30 378	0.28 297	0.29 341	0.29 334	0.29 422	0.27 309	0.32 432

Weightmod	0.27 279	0.29 227	0.33 346	0.38 308	0.20 312	0.30 324	0.21 305	0.29 316	0.21 313	0.29 321	0.22 324	0.30 335	0.20 315	0.30 332	0.21 310	0.37 346	0.31 356	0.27 321	0.20 311	0.28 315	0.21 297

DCVSM-stereo	0.36 336	1.89 628	0.22 268	0.40 331	0.22 326	0.40 378	0.22 310	0.40 378	0.22 317	0.40 379	0.22 324	0.40 392	0.22 324	0.40 384	0.22 314	0.28 297	0.21 281	0.28 329	0.21 316	0.28 315	0.20 293

TorneroNet-64	0.45 434	0.27 222	0.30 314	0.58 460	0.27 348	0.70 561	0.30 377	0.28 311	0.73 618	0.73 574	0.28 361	0.71 573	0.66 584	0.75 576	0.27 341	0.27 291	0.29 341	0.37 393	0.75 625	0.28 315	0.30 415

SQANet	0.28 283	0.28 225	0.28 304	0.28 261	0.28 356	0.28 315	0.28 353	0.28 311	0.28 361	0.28 316	0.28 361	0.28 322	0.28 364	0.28 324	0.28 350	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.28 315	0.28 391

SME	0.27 279	0.29 227	0.31 332	0.38 308	0.20 312	0.29 318	0.18 289	0.30 321	0.20 308	0.32 340	0.21 321	0.32 346	0.20 315	0.32 343	0.21 310	0.35 338	0.32 362	0.27 321	0.19 309	0.29 319	0.20 293

xxxxx1	0.31 298	0.91 423	0.23 274	0.31 276	0.23 332	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 351	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 362

tt_ll	0.31 298	0.91 423	0.23 274	0.31 276	0.23 332	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 351	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 362

ff	0.31 298	0.91 423	0.23 274	0.31 276	0.23 332	0.31 332	0.23 321	0.33 337	0.25 334	0.31 334	0.24 337	0.33 351	0.25 338	0.32 343	0.24 326	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 362

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 279	0.29 227	0.27 295	0.33 287	0.21 323	0.33 344	0.22 310	0.31 330	0.23 324	0.30 324	0.21 321	0.32 346	0.24 334	0.29 328	0.22 314	0.33 325	0.23 295	0.30 336	0.22 320	0.30 323	0.21 297

MultiAttention	0.30 289	0.30 231	0.30 314	0.30 266	0.30 381	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 335	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 310	0.30 351	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 415

MSAF-DinoV2	0.30 289	0.30 231	0.30 314	0.30 266	0.30 381	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 335	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 310	0.30 351	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 415

DEFOM-Stereo	0.68 516	3.11 712	1.40 699	1.63 663	0.25 340	0.31 332	0.25 331	0.31 330	0.28 361	0.31 334	0.29 376	0.29 328	0.27 355	0.31 340	0.28 350	1.59 699	1.47 713	0.30 336	0.29 422	0.30 323	0.28 391

WCG-NET（raft）	0.32 309	1.24 545	0.24 281	0.32 283	0.24 337	0.32 341	0.23 321	0.32 333	0.24 329	0.32 340	0.24 337	0.32 346	0.24 334	0.32 343	0.24 326	0.30 310	0.23 295	0.30 336	0.23 328	0.30 323	0.23 303

DANet	0.30 289	0.30 231	0.30 314	0.30 266	0.30 381	0.30 324	0.30 377	0.30 321	0.30 387	0.30 324	0.30 391	0.30 335	0.30 386	0.30 332	0.30 378	0.30 310	0.30 351	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 298	0.31 234	0.31 332	0.30 266	0.40 504	0.31 332	0.30 377	0.30 321	0.34 467	0.29 321	0.31 436	0.29 328	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.31 316	0.29 341	0.31 343	0.30 441	0.31 329	0.31 425

DStereoSA	0.32 309	0.52 335	0.34 360	0.31 276	0.31 430	0.30 324	0.30 377	0.31 330	0.30 387	0.31 334	0.31 436	0.31 342	0.30 386	0.31 340	0.31 420	0.30 310	0.32 362	0.31 343	0.31 452	0.31 329	0.31 425

xyz-stereo-finetune	0.28 283	0.49 320	0.16 207	0.16 163	0.16 280	0.16 240	0.16 270	0.22 282	0.30 387	0.32 340	0.31 436	0.32 346	0.31 438	0.32 343	0.32 432	0.32 319	0.33 375	0.31 343	0.32 460	0.31 329	0.32 432

DStereoFS	0.32 309	0.33 237	0.32 341	0.33 287	0.30 381	0.32 341	0.32 436	0.32 333	0.31 434	0.30 324	0.31 436	0.31 342	0.30 386	0.32 343	0.32 432	0.32 319	0.31 356	0.30 336	0.47 554	0.32 332	0.34 450

FE-Mocha	0.35 328	0.71 378	0.40 425	0.47 379	0.27 348	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.26 348	0.34 348	0.26 348	0.34 356	0.27 355	0.34 352	0.27 341	0.44 405	0.41 453	0.33 353	0.29 422	0.32 332	0.29 400

PAM	0.39 366	1.88 627	0.34 360	0.37 305	0.41 514	0.45 474	0.22 310	0.28 311	0.23 324	0.28 316	0.24 337	0.29 328	0.23 330	0.29 328	0.23 322	0.38 360	0.32 362	0.38 401	0.37 500	0.32 332	0.22 301

1test111	0.37 346	1.02 463	0.30 314	0.39 318	0.29 369	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 382	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 325	0.32 362	0.33 353	0.31 452	0.32 332	0.31 425

cc1	0.37 346	1.02 463	0.30 314	0.39 318	0.29 369	0.40 378	0.28 353	0.39 369	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.39 382	0.28 364	0.40 384	0.29 368	0.33 325	0.32 362	0.33 353	0.31 452	0.32 332	0.31 425

IGEV-Stereo	0.35 328	0.44 294	0.45 450	0.49 392	0.30 381	0.37 362	0.30 377	0.36 347	0.30 387	0.36 356	0.29 376	0.36 363	0.29 376	0.36 361	0.30 378	0.46 447	0.39 439	0.32 346	0.24 338	0.32 332	0.25 316
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iResNet_ROB	0.28 283	0.32 236	0.24 281	0.32 283	0.25 340	0.32 341	0.24 328	0.32 333	0.24 329	0.33 345	0.24 337	0.35 358	0.24 334	0.33 351	0.24 326	0.31 316	0.24 300	0.32 346	0.24 338	0.32 332	0.24 314

PStereo	0.32 309	0.36 246	0.28 304	0.38 308	0.29 369	0.36 353	0.27 342	0.38 364	0.27 353	0.38 365	0.28 361	0.36 363	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.32 319	0.27 318	0.33 353	0.27 386	0.33 339	0.27 362

ACVNet-DCA	0.37 346	1.00 449	0.30 314	0.40 331	0.29 369	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 392	0.29 376	0.39 381	0.28 350	0.33 325	0.32 362	0.33 353	0.32 460	0.33 339	0.32 432

DLNR_Zeroshot_test	0.31 298	0.28 225	0.47 464	0.79 510	0.24 337	0.30 324	0.26 338	0.30 321	0.24 329	0.32 340	0.23 329	0.31 342	0.24 334	0.30 332	0.23 322	0.29 309	0.26 305	0.29 334	0.24 338	0.33 339	0.23 303

CRFU-Net	0.65 506	1.67 579	1.22 677	1.96 678	0.27 348	0.41 397	0.27 342	0.41 397	0.27 353	0.40 379	0.26 348	0.41 407	0.27 355	0.40 384	0.27 341	1.80 707	1.62 728	0.34 363	0.23 328	0.33 339	0.23 303

FENet	0.54 479	1.52 566	1.19 625	1.41 647	0.23 332	0.35 349	0.23 321	0.35 343	0.23 324	0.34 348	0.23 329	0.35 358	0.23 330	0.35 355	0.23 322	1.40 683	1.07 617	0.32 346	0.23 328	0.33 339	0.23 303

GeoVLM	0.36 336	0.38 253	0.27 295	0.46 372	0.28 356	0.35 349	0.28 353	0.37 355	0.27 353	0.35 352	0.28 361	0.36 363	0.38 487	0.35 355	0.28 350	1.08 602	0.26 305	0.33 353	0.27 386	0.34 344	0.33 441

H2IRNET	0.34 316	0.34 238	0.34 360	0.34 294	0.34 469	0.34 345	0.34 462	0.34 340	0.34 467	0.34 348	0.34 464	0.34 356	0.34 465	0.34 352	0.34 459	0.34 330	0.34 406	0.34 363	0.34 478	0.34 344	0.34 450

xx1	0.38 352	1.03 465	0.31 332	0.40 331	0.31 430	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 392	0.29 376	0.40 384	0.29 368	0.34 330	0.33 375	0.34 363	0.32 460	0.34 344	0.32 432

CASnet	0.35 328	0.51 333	0.44 448	0.32 283	0.31 430	0.24 289	0.34 462	0.36 347	0.25 334	0.31 334	0.37 485	0.30 335	0.33 458	0.25 303	0.45 523	0.37 346	0.37 424	0.33 353	0.35 491	0.34 344	0.37 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
BUS	0.83 564	1.91 631	0.92 591	4.48 769	0.02 22	0.40 378	0.04 109	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 407	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 720	4.19 807	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 362

NINENet	0.69 519	3.87 734	1.20 628	1.98 679	0.05 126	0.40 378	0.04 109	0.40 378	0.05 131	0.41 396	0.04 116	0.41 407	0.05 124	0.40 384	0.05 121	1.79 706	1.56 720	0.34 363	0.22 320	0.34 344	0.23 303

BSDual-CNN	0.81 555	1.91 631	0.92 591	4.48 769	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 720	4.19 807	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 362

hknet	1.10 617	1.85 622	3.49 799	4.48 769	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 397	0.02 28	0.48 487	0.03 62	0.41 407	0.03 59	0.42 418	0.03 58	4.39 793	4.19 807	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 362

iRaft-Stereo_5w	0.34 316	0.42 289	0.31 332	0.39 318	0.30 381	0.38 369	0.30 377	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.37 485	0.41 407	0.34 465	0.38 373	0.30 378	0.34 330	0.27 318	0.34 363	0.26 347	0.34 344	0.26 322

iRaft-Stereo_20w	0.34 316	0.41 277	0.31 332	0.39 318	0.29 369	0.40 378	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.38 365	0.30 391	0.39 382	0.30 386	0.38 373	0.32 432	0.35 338	0.27 318	0.34 363	0.27 386	0.34 344	0.29 400

HGLStereo	0.28 283	0.29 227	0.22 268	0.36 302	0.22 326	0.36 353	0.21 305	0.36 347	0.21 313	0.42 410	0.21 321	0.36 363	0.22 324	0.36 361	0.21 310	0.34 330	0.21 281	0.34 363	0.21 316	0.34 344	0.21 297

MLCV	0.31 298	0.35 240	0.27 295	0.35 298	0.28 356	0.35 349	0.27 342	0.35 343	0.28 361	0.36 356	0.27 353	0.35 358	0.27 355	0.35 355	0.27 341	0.34 330	0.27 318	0.34 363	0.27 386	0.34 344	0.27 362

DN-CSS_ROB	0.31 298	0.35 240	0.28 304	0.35 298	0.28 356	0.34 345	0.27 342	0.34 340	0.25 334	0.35 352	0.27 353	0.36 363	0.26 348	0.34 352	0.28 350	0.35 338	0.28 326	0.34 363	0.28 407	0.34 344	0.27 362

Cross2Single-S	0.30 289	0.35 240	0.26 291	0.38 308	0.27 348	0.36 353	0.23 321	0.41 397	0.23 324	0.36 356	0.23 329	0.36 363	0.23 330	0.36 361	0.23 322	0.37 346	0.25 301	0.35 379	0.22 320	0.35 357	0.23 303

SCION-M(vits-remse)	0.34 316	0.79 395	0.30 314	0.33 287	0.28 356	0.40 378	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 382	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.23 268	0.21 281	0.35 379	0.27 386	0.35 357	0.27 362

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 316	0.98 439	0.30 314	0.33 287	0.18 298	0.21 272	0.28 353	0.40 378	0.28 361	0.40 379	0.28 361	0.39 382	0.28 364	0.40 384	0.28 350	0.37 346	0.29 341	0.35 379	0.27 386	0.35 357	0.27 362

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 352	0.35 240	0.56 505	0.63 471	0.28 356	0.36 353	0.28 353	0.36 347	0.28 361	0.36 356	0.28 361	0.36 363	0.28 364	0.36 361	0.28 350	0.62 512	0.57 525	0.35 379	0.28 407	0.35 357	0.28 391

LG-Stereo_L2	0.34 316	0.37 249	0.38 380	0.47 379	0.28 356	0.39 376	0.28 353	0.39 369	0.28 361	0.39 372	0.28 361	0.39 382	0.28 364	0.38 373	0.28 350	0.42 403	0.35 413	0.36 389	0.26 347	0.35 357	0.26 322

MyStereo07	0.60 490	3.72 728	0.48 472	0.49 392	0.41 514	0.36 353	0.32 436	0.49 495	0.43 526	0.51 520	0.42 522	0.49 505	0.43 523	0.51 520	0.64 573	0.49 462	0.45 477	0.34 363	0.32 460	0.35 357	0.43 506

MyStereo04	0.56 485	3.72 728	0.59 511	0.49 392	0.41 514	0.36 353	0.32 436	0.37 355	0.31 434	0.34 348	0.46 536	0.35 358	0.32 446	0.35 355	0.33 444	0.49 462	0.45 477	0.34 363	0.32 460	0.35 357	0.43 506

HH	0.71 525	2.54 681	0.74 565	1.10 560	0.32 444	0.41 397	0.37 480	0.69 559	0.78 622	0.73 574	0.90 635	0.75 583	1.00 636	0.84 591	0.69 596	0.69 526	0.40 443	0.35 379	0.26 347	0.35 357	0.26 322

HanStereo	0.71 525	2.54 681	0.74 565	1.10 560	0.32 444	0.41 397	0.37 480	0.69 559	0.78 622	0.73 574	0.90 635	0.75 583	1.00 636	0.84 591	0.69 596	0.69 526	0.40 443	0.35 379	0.26 347	0.35 357	0.26 322

FCDSN-DC	0.41 380	0.59 359	0.64 530	0.54 448	0.33 457	0.50 509	0.37 480	0.42 416	0.40 506	0.61 550	0.43 525	0.50 519	0.49 549	0.38 373	0.32 432	0.28 297	0.23 295	0.26 316	0.22 320	0.35 357	0.28 391
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ETE_ROB	0.35 328	0.35 240	0.35 371	0.35 298	0.35 473	0.35 349	0.35 467	0.35 343	0.35 472	0.35 352	0.35 473	0.35 358	0.35 472	0.35 355	0.35 463	0.35 338	0.35 413	0.35 379	0.35 491	0.35 357	0.35 461

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 352	0.35 240	0.56 505	0.63 471	0.29 369	0.36 353	0.29 368	0.36 347	0.29 371	0.39 372	0.29 376	0.36 363	0.29 376	0.36 361	0.29 368	0.62 512	0.57 525	0.35 379	0.29 422	0.36 368	0.29 400

Monster-pub-mixall	0.44 411	0.56 351	0.60 515	0.38 308	0.27 348	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.29 371	0.38 365	0.27 353	0.38 377	0.29 376	0.85 595	0.27 341	1.46 687	0.26 305	0.34 363	0.26 347	0.36 368	0.53 546

Replicate-Monster	0.45 434	0.57 354	0.60 515	0.40 331	0.29 369	0.37 362	0.27 342	0.37 355	0.30 387	0.40 379	0.31 436	0.40 392	0.30 386	0.99 615	0.27 341	1.36 680	0.31 356	0.34 363	0.30 441	0.36 368	0.54 549

Any-RAFT	0.32 309	0.36 246	0.27 295	0.36 302	0.27 348	0.36 353	0.27 342	0.36 347	0.27 353	0.36 356	0.27 353	0.36 363	0.27 355	0.36 361	0.28 350	0.36 343	0.28 326	0.36 389	0.28 407	0.36 368	0.28 391

DMCA	0.36 336	0.38 253	0.37 378	0.35 298	0.35 473	0.36 353	0.36 474	0.36 347	0.35 472	0.35 352	0.37 485	0.36 363	0.36 476	0.35 355	0.36 467	0.36 343	0.36 419	0.35 379	0.36 497	0.36 368	0.36 464

HiDET	0.38 352	0.44 294	0.30 314	0.42 356	0.30 381	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 425	0.30 386	0.42 418	0.68 588	0.37 346	0.32 362	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.29 400

LCMNet	0.38 352	0.44 294	0.30 314	0.42 356	0.30 381	0.42 418	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.45 468	0.30 391	0.42 425	0.30 386	0.42 418	0.69 596	0.37 346	0.32 362	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.29 400

CSFM-Stereo	0.38 352	0.44 294	0.30 314	0.42 356	0.30 381	0.42 418	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.42 425	0.30 386	0.42 418	0.73 610	0.37 346	0.32 362	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.30 415

Monster-pub-eth3d	0.45 434	0.57 354	0.60 515	0.39 318	0.28 356	0.37 362	0.28 353	0.37 355	0.30 387	0.39 372	0.29 376	0.39 382	0.30 386	0.92 607	0.27 341	1.42 684	0.28 326	0.34 363	0.28 407	0.37 373	0.53 546

GIP-stereo	0.36 336	0.49 320	0.39 392	0.48 385	0.32 444	0.41 397	0.28 353	0.40 378	0.30 387	0.41 396	0.28 361	0.40 392	0.28 364	0.42 418	0.28 350	0.45 435	0.32 362	0.38 401	0.30 441	0.37 373	0.27 362

fffy	0.38 352	0.43 291	0.33 346	0.46 372	0.33 457	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 480	0.33 458	0.45 476	0.32 432	0.38 360	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.37 373	0.36 464

IGEV++	0.34 316	0.43 291	0.30 314	0.40 331	0.29 369	0.40 378	0.29 368	0.40 378	0.29 371	0.40 379	0.29 376	0.40 392	0.29 376	0.40 384	0.30 378	0.38 360	0.29 341	0.37 393	0.29 422	0.37 373	0.29 400

Venus	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.37 362	0.38 487	0.37 355	0.37 485	0.41 396	0.37 485	0.39 382	0.37 481	0.38 373	0.38 481	0.37 346	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.37 373	0.38 477

EKT-Stereo	0.37 346	0.40 264	0.44 448	1.07 558	0.29 369	0.34 345	0.31 425	0.36 347	0.29 371	0.38 365	0.31 436	0.37 374	0.30 386	0.36 361	0.29 368	0.34 330	0.28 326	0.39 445	0.30 441	0.37 373	0.30 415

CES	0.39 366	0.47 312	0.36 373	0.36 302	0.37 484	0.45 474	0.35 467	0.35 343	0.40 506	0.36 356	0.44 527	0.47 491	0.36 476	0.44 456	0.36 467	0.37 346	0.39 439	0.44 495	0.35 491	0.37 373	0.36 464

IER	0.88 581	7.04 793	2.23 770	2.75 720	0.28 356	0.43 425	0.25 331	0.39 369	0.25 334	0.41 396	0.27 353	0.39 382	0.25 338	0.40 384	0.28 350	0.37 346	0.28 326	0.37 393	0.25 341	0.37 373	0.25 316

StereoDRNet-Refined	0.33 315	0.39 260	0.26 291	0.39 318	0.26 347	0.40 378	0.26 338	0.40 378	0.26 348	0.39 372	0.26 348	0.39 382	0.26 348	0.39 381	0.26 339	0.37 346	0.25 301	0.37 393	0.25 341	0.37 373	0.37 470
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.37 346	0.37 249	0.37 378	0.37 305	0.37 484	0.37 362	0.37 480	0.37 355	0.37 485	0.37 363	0.37 485	0.37 374	0.37 481	0.37 369	0.37 477	0.37 346	0.37 424	0.37 393	0.37 500	0.37 373	0.37 470

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 490	5.10 761	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 405	0.37 424	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

NBS	0.39 366	0.68 372	0.36 373	0.38 308	0.36 479	0.38 369	0.39 503	0.39 369	0.39 503	0.37 363	0.35 473	0.37 374	0.38 487	0.37 369	0.38 481	0.39 373	0.36 419	0.36 389	0.39 518	0.38 386	0.38 477

test410_97500	0.41 380	0.89 417	0.31 332	0.40 331	0.31 430	0.40 378	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.61 550	0.53 565	0.40 392	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.58 498	0.47 487	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.29 400

test410	0.66 508	5.69 785	0.31 332	0.40 331	0.31 430	0.41 397	0.31 425	0.40 378	0.31 434	0.62 554	0.55 568	0.40 392	0.31 438	0.40 384	0.31 420	0.59 501	0.47 487	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.30 415

TestStereo_HL3	2.76 784	0.41 277	11.46 834	14.11 832	0.30 381	0.45 474	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.29 376	0.43 434	0.28 364	0.44 456	0.30 378	13.57 841	10.32 839	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 362

TestStereo_HL2	2.73 781	0.41 277	11.06 831	14.13 833	0.30 381	0.44 460	0.28 353	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 434	0.29 376	0.43 425	0.28 350	13.51 840	10.37 840	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 362

GGDA	2.76 784	0.41 277	11.34 833	14.28 834	0.30 381	0.44 460	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.43 417	0.28 361	0.43 434	0.28 364	0.43 425	0.29 368	13.45 839	10.57 841	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 362

TestStereo-Hl	2.78 786	0.42 289	11.23 832	14.38 835	0.30 381	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.28 361	0.43 417	0.29 376	0.44 470	0.29 376	0.44 456	0.29 368	13.64 842	10.73 842	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 362

canet-new	0.44 411	1.82 613	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

bcnet-new	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

LWStereo	0.44 411	1.82 613	0.38 380	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

LMStereo	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 435	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

CR7Stereo	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.50 429	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 435	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

ARStereo	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

ARStereo-new	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

BARStereo	0.44 411	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 435	0.34 406	0.39 445	0.26 347	0.38 386	0.26 322

FCBStereo	0.44 411	1.79 599	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

PSGStereo	0.44 411	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

MUNStereo	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.44 460	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.44 470	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.45 435	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 398	1.76 589	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.31 420	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.26 322

CHEStereo	0.44 411	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

TOTStereo	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 411	1.83 616	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

ACMStereo	0.60 490	5.12 762	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 405	0.37 424	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

KABStereo	0.43 398	1.76 589	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

KMOStereo	0.43 398	1.80 600	0.38 380	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 398	1.77 591	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 398	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 411	1.85 622	0.38 380	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 398	1.77 591	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 411	1.86 625	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 411	1.82 613	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 398	1.77 591	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 411	1.83 616	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.36 419	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

gcap_with_dpt	0.35 328	0.39 260	0.30 314	0.44 367	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.30 391	0.44 470	0.30 386	0.44 456	0.30 378	0.38 360	0.26 305	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.27 362

MonSter++	0.38 352	0.44 294	0.31 332	0.43 363	0.30 381	0.43 425	0.31 425	0.43 424	0.31 434	0.45 468	0.31 436	0.43 434	0.31 438	0.43 425	0.69 596	0.38 360	0.33 375	0.40 458	0.30 441	0.38 386	0.30 415

IGEV-FE	0.35 328	0.37 249	0.17 217	0.19 198	0.17 286	0.20 261	0.17 280	0.19 258	0.17 286	0.19 257	0.17 286	0.19 262	0.17 288	0.37 369	0.36 467	0.19 237	0.17 247	0.19 271	0.17 301	0.38 386	2.84 795

GCAP-BAT	0.41 380	1.30 549	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.44 456	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.44 405	0.34 406	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

RAFT-Stereo-weight	0.45 434	1.90 630	0.34 360	0.42 356	0.36 479	0.43 425	0.35 467	0.42 416	0.34 467	0.42 410	0.34 464	0.44 470	0.34 465	0.41 404	0.34 459	0.38 360	0.32 362	0.38 401	0.32 460	0.38 386	0.33 441

test_for_model	0.35 328	0.39 260	0.30 314	0.43 363	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.38 360	0.26 305	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 322

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 372	1.09 475	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.44 463	0.30 387	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 425	0.30 378	0.45 435	0.34 406	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.27 362

WAO-8	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.38 369	0.38 487	0.38 364	0.38 490	0.38 365	0.38 490	0.38 377	0.38 487	0.38 373	0.38 481	0.38 360	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.38 386	0.38 477

WAO-7	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.38 369	0.38 487	0.38 364	0.38 490	0.38 365	0.38 490	0.38 377	0.38 487	0.38 373	0.38 481	0.38 360	0.38 432	0.38 401	0.38 514	0.38 386	0.38 477

HanzoNet	0.39 366	0.38 253	0.40 425	0.39 318	0.41 514	0.38 369	0.38 487	0.38 364	0.38 490	0.39 372	0.39 500	0.38 377	0.38 487	0.39 381	0.40 498	0.38 360	0.38 432	0.40 458	0.38 514	0.38 386	0.40 487

IMH	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.38 369	0.38 487	0.38 364	0.38 490	0.42 410	0.38 490	0.40 392	0.38 487	0.38 373	0.38 481	0.38 360	0.38 432	0.39 445	0.38 514	0.38 386	0.38 477

RAFT-Test	0.36 336	0.37 249	0.33 346	0.41 346	0.32 444	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 407	0.32 446	0.41 404	0.33 444	0.37 346	0.29 341	0.37 393	0.29 422	0.38 386	0.31 425

RCA-Stereo	0.51 472	3.22 716	0.34 360	0.44 367	0.34 469	0.44 460	0.34 462	0.43 424	0.34 467	0.43 417	0.34 464	0.44 470	0.33 458	0.43 425	0.33 444	0.38 360	0.29 341	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.29 400

testmc14	2.43 770	10.48 818	8.02 828	8.93 819	0.31 430	0.44 460	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 425	0.30 386	0.42 418	0.30 378	8.88 836	6.99 826	0.41 476	0.28 407	0.39 435	0.28 391

MCSU-Stereo	2.48 773	10.56 819	8.50 830	9.47 823	0.31 430	0.43 425	0.30 377	0.42 416	0.30 387	0.42 410	0.30 391	0.42 425	0.30 386	0.41 404	0.30 378	8.86 835	6.93 825	0.40 458	0.29 422	0.39 435	0.28 391

RMAStereo	0.45 434	1.81 605	0.40 425	0.50 429	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 470	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.46 447	0.35 413	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.27 362

ATMStereo	0.46 443	1.99 640	0.40 425	0.51 440	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 470	0.31 438	0.44 456	0.32 432	0.47 454	0.35 413	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.27 362

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 380	1.09 475	0.40 425	0.52 443	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.31 434	0.44 456	0.31 436	0.44 470	0.31 438	0.44 456	0.31 420	0.46 447	0.35 413	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.28 391

DDF-Stereo	0.43 398	1.15 484	0.57 509	0.53 445	0.32 444	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.32 446	0.41 396	0.32 447	0.41 407	0.32 446	0.40 384	0.32 432	0.52 480	0.50 505	0.38 401	0.31 452	0.39 435	0.31 425

water-stereo	0.41 380	0.84 405	0.46 456	0.50 429	0.33 457	0.45 474	0.33 447	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 480	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 405	0.41 453	0.39 445	0.31 452	0.39 435	0.32 432

mms	0.40 372	0.45 303	0.35 371	0.48 385	0.36 479	0.47 486	0.34 462	0.45 472	0.38 490	0.47 480	0.33 456	0.45 480	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.39 373	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.39 435	0.39 484

gcap-zeroshot	0.36 336	0.40 264	0.34 360	0.44 367	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 470	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.27 362

testlalala	0.36 336	0.40 264	0.34 360	0.44 367	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 463	0.32 446	0.44 456	0.32 447	0.44 470	0.32 446	0.44 456	0.31 420	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.27 362

GCAPDPT-zeroshot	0.36 336	0.40 264	0.30 314	0.43 363	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 424	0.31 434	0.43 417	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.26 322

GMOStereo	0.37 346	0.45 303	0.23 274	0.30 266	0.37 484	0.41 397	0.36 474	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 404	0.36 467	0.34 330	0.22 288	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 441

error version	0.93 591	4.47 748	2.35 773	1.99 680	0.37 484	0.41 397	0.36 474	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 404	0.36 467	1.87 710	2.16 773	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 441

test_1	0.93 591	4.47 748	2.35 773	1.99 680	0.37 484	0.41 397	0.36 474	0.41 397	0.35 472	0.43 417	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 404	0.36 467	1.87 710	2.16 773	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 441

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 380	1.06 472	0.40 425	0.51 440	0.31 430	0.44 460	0.30 377	0.43 424	0.32 446	0.44 456	0.30 391	0.56 545	0.30 386	0.44 456	0.31 420	0.45 435	0.34 406	0.39 445	0.27 386	0.40 449	0.27 362

HART	0.38 352	0.45 303	0.34 360	0.42 356	0.33 457	0.41 397	0.34 462	0.42 416	0.33 456	0.43 417	0.34 464	0.42 425	0.34 465	0.41 404	0.38 481	0.40 381	0.32 362	0.42 492	0.32 460	0.40 449	0.32 432

RSM	0.36 336	0.36 246	0.43 446	0.37 305	0.42 524	0.49 500	0.42 520	0.37 355	0.28 361	0.36 356	0.29 376	0.36 363	0.30 386	0.37 369	0.28 350	0.34 330	0.31 356	0.34 363	0.35 491	0.40 449	0.29 400

knoymous	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

anonymousa	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

riskmin	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

Anonymous_2	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

Anonymous_1	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487

DGSMNet	0.34 316	0.41 277	0.27 295	0.41 346	0.28 356	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.27 353	0.41 396	0.27 353	0.42 425	0.27 355	0.41 404	0.28 350	0.40 381	0.29 341	0.40 458	0.28 407	0.40 449	0.27 362

Gwc-CoAtRS	0.41 380	1.49 565	0.32 341	0.42 356	0.32 444	0.41 397	0.32 436	0.41 397	0.33 456	0.41 396	0.32 447	0.41 407	0.32 446	0.41 404	0.32 432	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.28 407	0.40 449	0.28 391

AdaStereo	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 378	0.40 506	0.40 379	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 384	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 487
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.
depthmonostereo	0.44 411	0.85 407	0.46 456	0.54 448	0.40 504	0.52 525	0.38 487	0.52 523	0.35 472	0.47 480	0.34 464	0.46 484	0.34 465	0.47 485	0.34 459	0.45 435	0.43 468	0.41 476	0.33 472	0.41 460	0.32 432

GREAT-IGEV	0.38 352	0.43 291	0.36 373	0.48 385	0.32 444	0.45 474	0.32 436	0.45 472	0.32 446	0.45 468	0.32 447	0.45 480	0.32 446	0.45 476	0.32 432	0.44 405	0.33 375	0.41 476	0.29 422	0.41 460	0.29 400
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ccccc	0.41 380	0.44 294	0.34 360	0.48 385	0.35 473	0.48 491	0.35 467	0.51 518	0.35 472	0.47 480	0.35 473	0.47 491	0.34 465	0.47 485	0.35 463	0.41 389	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.41 460	0.39 484

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 464	0.98 439	0.64 530	0.84 519	0.46 535	0.45 474	0.35 467	0.47 482	0.47 540	0.45 468	0.34 464	0.46 484	0.48 543	0.46 481	0.35 463	0.39 373	0.71 572	0.39 445	0.35 491	0.41 460	0.41 496

GwcNet-ADL	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 397	0.41 516	0.41 396	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 404	0.41 506	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

PSMNet-ADL	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 397	0.41 516	0.41 396	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 404	0.41 506	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

GANet-ADL	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 397	0.41 516	0.41 396	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 404	0.41 506	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

ADLNet2	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 397	0.41 516	0.41 396	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 404	0.41 506	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

ADLNet	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 397	0.41 516	0.41 396	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 404	0.41 506	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 496

CFNet-RSSM	0.91 584	4.89 753	0.34 360	0.44 367	1.07 655	1.62 714	1.40 739	0.91 594	0.35 472	1.60 711	1.39 740	0.64 561	0.34 465	0.44 456	0.33 444	0.41 389	0.35 413	0.75 591	0.30 441	0.41 460	0.29 400

quiztm	0.43 398	0.49 320	0.40 425	0.51 440	0.40 504	0.51 521	0.40 504	0.50 504	0.40 506	0.50 510	0.40 503	0.51 530	0.40 500	0.50 510	0.40 498	0.44 405	0.34 406	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 450

SCV_C0	0.45 434	0.88 414	0.49 479	0.54 448	0.37 484	0.48 491	0.37 480	0.48 487	0.37 485	0.48 487	0.36 478	0.48 498	0.37 481	0.49 502	0.37 477	0.50 472	0.41 453	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 450

SCV	0.46 443	0.94 434	0.45 450	0.54 448	0.37 484	0.48 491	0.38 487	0.48 487	0.37 485	0.48 487	0.39 500	0.48 498	0.37 481	0.49 502	0.37 477	0.50 472	0.46 479	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 450

GCST	0.50 467	2.08 643	0.38 380	0.53 445	0.35 473	0.49 500	0.35 467	0.50 504	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 505	0.35 472	0.49 502	0.35 463	0.48 459	0.37 424	0.45 500	0.33 472	0.44 470	0.33 441

LL-Strereo2	0.48 458	1.73 587	0.51 492	0.59 463	0.34 469	0.42 418	0.33 447	0.40 378	0.31 434	0.42 410	0.33 456	0.42 425	0.31 438	0.44 456	0.39 495	0.60 503	0.51 510	0.44 495	0.33 472	0.44 470	0.33 441

rgla	0.45 434	0.54 345	0.33 346	0.67 482	0.32 444	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.94 643	0.48 498	0.33 458	0.47 485	0.33 444	0.45 435	0.52 514	0.53 547	0.31 452	0.45 475	0.32 432

416test	0.46 443	0.55 348	0.33 346	0.67 482	0.33 457	0.48 491	0.33 447	0.48 487	0.33 456	0.48 487	0.99 649	0.48 498	0.33 458	0.48 495	0.33 444	0.45 435	0.52 514	0.54 550	0.32 460	0.45 475	0.32 432

Select-FE	0.41 380	0.44 294	0.23 274	0.26 254	0.22 326	0.26 308	0.22 310	0.26 306	0.23 324	0.26 310	0.23 329	0.26 318	0.23 330	0.45 476	0.42 514	0.25 285	0.22 288	0.25 311	0.22 320	0.45 475	2.90 796

Zero-FE251	0.36 336	0.40 264	0.28 304	0.41 346	0.28 356	0.41 397	0.28 353	0.41 397	0.28 361	0.41 396	0.28 361	0.41 407	0.28 364	0.42 418	0.30 378	0.37 346	0.26 305	0.37 393	0.27 386	0.45 475	0.56 560

UGAM	0.51 472	2.23 658	0.39 392	0.54 448	0.35 473	0.50 509	0.35 467	0.49 495	0.35 472	0.49 497	0.35 473	0.49 505	0.36 476	0.50 510	0.36 467	0.49 462	0.37 424	0.45 500	0.34 478	0.45 475	0.34 450

S0	0.42 395	0.44 294	0.54 501	0.59 463	0.34 469	0.48 491	0.22 310	0.51 518	0.25 334	0.51 520	0.34 464	0.53 534	0.35 472	0.47 485	0.36 467	0.55 491	0.39 439	0.49 528	0.27 386	0.46 480	0.34 450

Pro-Stereo	0.79 547	0.53 341	0.38 380	0.49 392	0.38 492	0.49 500	0.37 480	0.49 495	0.67 588	0.50 510	0.38 490	1.10 639	0.38 487	0.49 502	0.38 481	0.71 533	0.88 594	5.98 835	0.36 497	0.46 480	0.36 464

GEAStereo	0.62 500	3.91 735	0.48 472	0.69 488	0.38 492	0.51 521	0.38 487	0.51 518	0.38 490	0.53 527	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.51 520	0.38 481	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 450

GSStereo	0.81 555	4.28 745	0.50 485	0.59 463	0.40 504	0.51 521	0.38 487	0.50 504	0.38 490	0.50 510	0.38 490	0.50 519	3.79 816	0.50 510	0.38 481	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.35 461

GS-Stereo							0.38 487	0.50 504	0.38 490	0.50 510	0.38 490	0.50 519	3.79 816	0.50 510	0.38 481	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.35 461

gasm-f	0.62 500	3.91 735	0.48 472	0.69 488	0.38 492	0.51 521	0.38 487	0.51 518	0.38 490	0.53 527	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.51 520	0.38 481	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 450

GASTEREO	0.48 458	1.21 537	0.47 464	0.57 458	0.38 492	0.50 509	0.38 487	0.50 504	0.38 490	0.50 510	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.50 510	0.38 481	0.52 480	0.42 463	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 450

UGAM-zero	0.51 472	2.17 653	0.39 392	0.53 445	0.36 479	0.50 509	0.36 474	0.50 504	0.36 483	0.49 497	0.36 478	0.50 519	0.35 472	0.50 510	0.36 467	0.49 462	0.37 424	0.47 515	0.35 491	0.46 480	0.34 450

otaku	0.46 443	0.46 307	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 476	0.46 534	0.46 474	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 481	0.46 527	0.46 447	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

Ntro	0.47 451	0.47 312	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.47 486	0.47 540	0.46 476	0.47 540	0.46 474	0.46 536	0.47 491	0.46 533	0.47 485	0.47 535	0.47 454	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

Dean	0.46 443	0.46 307	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 476	0.46 534	0.47 480	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 481	0.46 527	0.46 447	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

ACVNet_1	0.46 443	0.47 312	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 476	0.47 540	0.46 474	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 481	0.46 527	0.46 447	0.46 479	0.47 515	0.46 547	0.46 480	0.46 515

ACVNet-4b	0.46 443	0.46 307	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 476	0.46 534	0.46 474	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.47 485	0.46 527	0.46 447	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 515

Selective-IGEV	0.51 472	0.55 348	0.45 450	0.69 488	0.45 533	0.61 547	0.45 530	0.50 504	0.40 506	0.56 539	0.44 527	0.55 542	0.40 500	0.72 569	0.67 580	0.59 501	0.46 479	0.45 500	0.34 478	0.46 480	0.37 470

DVStereo	0.43 398	0.86 409	0.48 472	0.50 429	0.33 457	0.46 481	0.33 447	0.46 476	0.33 456	0.46 474	0.33 456	0.47 491	0.33 458	0.47 485	0.34 459	0.45 435	0.42 463	0.40 458	0.33 472	0.47 494	0.38 477

HaxPig	0.47 451	0.47 312	0.47 464	0.49 392	0.47 543	0.47 486	0.47 540	0.47 482	0.47 540	0.47 480	0.47 545	0.47 491	0.47 542	0.47 485	0.47 535	0.47 454	0.47 487	0.47 515	0.47 554	0.47 494	0.48 525

UNDER WATER	0.47 451	0.47 312	0.47 464	0.47 379	0.47 543	0.47 486	0.47 540	0.47 482	0.47 540	0.47 480	0.47 545	0.47 491	0.46 533	0.47 485	0.47 535	0.47 454	0.47 487	0.47 515	0.46 547	0.47 494	0.47 523

LVE	0.47 451	0.47 312	0.47 464	0.47 379	0.49 551	0.47 486	0.47 540	0.47 482	0.49 549	0.47 480	0.47 545	0.47 491	0.46 533	0.47 485	0.47 535	0.47 454	0.47 487	0.48 523	0.47 554	0.47 494	0.47 523

MSCF	0.51 472	1.40 562	0.49 479	0.58 460	0.38 492	0.50 509	0.38 487	0.54 528	0.41 516	0.52 524	0.41 511	0.53 534	0.42 518	0.53 529	0.41 506	0.60 503	0.47 487	0.48 523	0.37 500	0.48 498	0.38 477

RainbowNet	0.48 458	0.48 318	0.48 472	0.48 385	0.48 547	0.48 491	0.48 549	0.48 487	0.48 547	0.48 487	0.48 549	0.48 498	0.48 543	0.48 495	0.48 542	0.48 459	0.48 493	0.48 523	0.48 558	0.48 498	0.48 525

notaker	0.48 458	0.49 320	0.48 472	0.48 385	0.48 547	0.48 491	0.48 549	0.48 487	0.49 549	0.48 487	0.48 549	0.48 498	0.48 543	0.48 495	0.48 542	0.48 459	0.48 493	0.48 523	0.48 558	0.48 498	0.49 531

ww	0.47 451	0.52 335	0.38 380	0.56 456	0.37 484	0.56 535	0.38 487	0.56 532	0.37 485	0.56 539	0.77 622	0.56 545	0.37 481	0.57 542	0.37 477	0.49 462	0.33 375	0.49 528	0.33 472	0.49 501	0.33 441

MGW-Stereo-1	0.34 316	0.52 335	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.29 318	0.38 487	0.29 316	0.19 301	0.30 324	0.19 306	0.29 328	0.37 481	0.57 542	0.19 298	0.49 462	0.33 375	0.49 528	0.33 472	0.49 501	0.33 441

LG-Stereo_L1	0.47 451	0.52 335	0.47 464	0.62 469	0.39 502	0.53 527	0.40 504	0.53 525	0.39 503	0.53 527	0.39 500	0.53 534	0.39 499	0.53 529	0.39 495	0.55 491	0.46 479	0.49 528	0.37 500	0.49 501	0.37 470

TorneroNet	0.66 508	0.53 341	0.50 485	0.50 429	0.64 586	1.06 621	0.70 606	0.50 504	0.51 561	0.49 497	0.69 601	0.49 505	0.50 554	0.48 495	1.15 663	0.71 533	0.49 497	1.14 646	1.08 664	0.49 501	0.49 531

ACVNet_2	0.49 464	0.49 320	0.49 479	0.49 392	0.49 551	0.49 500	0.49 551	0.49 495	0.49 549	0.49 497	0.49 552	0.49 505	0.49 549	0.49 502	0.49 544	0.49 462	0.49 497	0.49 528	0.49 562	0.49 501	0.49 531

iRaftStereo_RVC	0.97 596	3.17 715	2.30 772	2.42 711	0.38 492	0.54 532	0.38 487	0.54 528	0.38 490	0.54 533	0.38 490	0.54 538	0.38 487	0.54 532	0.38 481	2.38 760	2.34 777	0.49 528	0.36 497	0.49 501	0.36 464

aanetorigin	0.13 153	0.11 118	0.11 132	0.11 114	0.11 200	0.11 172	0.11 199	0.11 180	0.11 204	0.11 182	0.12 235	0.11 184	0.11 198	0.11 184	0.11 189	0.11 127	0.11 148	0.14 208	0.11 198	0.49 501	0.11 191

FoundationStereo	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 504	0.50 554	0.50 510	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 510	0.50 547	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

StereoAnything_RVC	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 504	0.50 554	0.50 510	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 510	0.50 547	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

fffft	0.48 458	0.51 333	0.45 450	0.52 443	0.45 533	0.52 525	0.45 530	0.52 523	0.48 547	0.53 527	0.45 532	0.52 532	0.45 529	0.52 525	0.46 527	0.51 478	0.41 453	0.50 536	0.41 530	0.50 508	0.41 496
1: 1. 1
dual_stereo	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 504	0.50 554	0.50 510	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 510	0.50 547	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

KSHMR	0.66 508	0.50 325	0.48 472	1.15 569	0.52 562	0.49 500	0.51 559	0.49 495	0.71 612	0.67 564	0.50 556	1.16 647	1.11 653	0.66 558	0.52 554	0.49 462	0.49 497	0.51 541	0.66 602	0.50 508	1.14 660

SANet	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 504	0.50 554	0.50 510	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 510	0.50 547	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 534

GeoMambaStereo_RVC	0.56 485	2.49 680	1.46 704	0.55 455	0.30 381	0.53 527	0.26 338	0.47 482	0.29 371	0.50 510	0.31 436	0.51 530	0.29 376	0.44 456	0.28 350	0.53 483	0.31 356	0.57 555	0.29 422	0.51 514	0.27 362

416test1013	0.49 464	0.80 398	0.33 346	0.67 482	0.33 457	0.48 491	0.41 513	0.48 487	0.39 503	0.48 487	0.93 642	0.52 532	0.32 446	0.52 525	0.38 481	0.49 462	0.51 510	0.53 547	0.37 500	0.51 514	0.36 464

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 458	0.55 348	0.47 464	0.63 471	0.41 514	0.56 535	0.44 524	0.56 532	0.41 516	0.56 539	0.41 511	0.57 549	0.42 518	0.56 537	0.41 506	0.55 491	0.43 468	0.51 541	0.37 500	0.51 514	0.37 470

Occ-G	1.12 620	0.52 335	3.72 804	3.50 753	0.50 555	0.56 535	0.47 540	0.54 528	0.46 534	0.54 533	0.41 511	0.54 538	0.42 518	0.52 525	0.42 514	3.42 784	4.02 806	0.52 544	0.45 544	0.51 514	0.44 509

FSD	0.61 497	0.59 359	0.50 485	2.58 718	0.44 529	0.56 535	0.44 524	0.55 531	0.44 529	0.56 539	0.44 527	0.56 545	0.44 525	0.56 537	0.46 527	0.61 507	0.42 463	0.52 544	0.42 538	0.52 518	0.51 541

LG-Stereo	0.60 490	0.58 356	0.47 464	0.64 476	0.74 608	1.00 604	0.69 599	0.57 536	0.41 516	0.57 543	0.41 511	0.57 549	0.41 512	1.00 617	0.75 615	0.91 574	0.51 510	0.52 544	0.37 500	0.52 518	0.37 470

ktn	0.72 528	0.53 341	1.08 613	1.14 566	0.51 561	1.22 683	1.36 732	0.51 518	0.59 574	0.51 520	0.51 562	0.69 569	1.20 665	0.67 560	0.51 552	0.51 478	0.49 497	0.58 557	0.66 602	0.52 518	0.53 546

LL-Strereo	1.01 607	5.06 760	1.63 715	0.70 495	1.43 733	0.56 535	0.46 534	0.57 536	0.50 554	0.57 543	0.50 556	1.58 715	0.49 549	0.59 546	0.50 547	1.64 702	0.52 514	0.51 541	1.37 736	0.52 518	0.45 512

PML	0.46 443	1.36 556	0.29 310	0.58 460	0.30 381	0.57 542	0.29 368	0.57 536	0.29 371	0.57 543	0.29 376	0.57 549	0.29 376	0.56 537	0.29 368	0.52 480	0.30 351	0.53 547	0.31 452	0.53 522	0.30 415

PSMNet_ROB	0.54 479	0.54 345	0.54 501	0.54 448	0.53 565	0.54 532	0.54 565	0.53 525	0.54 565	0.54 533	0.54 567	0.54 538	0.53 561	0.54 532	0.54 558	0.54 485	0.53 518	0.54 550	0.54 572	0.54 523	0.54 549

DNS	0.86 576	2.43 677	1.66 718	2.03 682	0.42 524	0.60 545	0.42 520	0.60 544	0.42 524	0.60 548	0.42 522	0.60 554	0.42 518	0.60 548	0.42 514	1.97 720	1.63 730	0.55 553	0.40 520	0.55 524	0.40 487

252Zero-FE	0.45 434	0.50 325	0.36 373	0.50 429	0.36 479	0.50 509	0.36 474	0.50 504	0.36 483	0.49 497	0.36 478	0.49 505	0.36 476	0.54 532	0.41 506	0.45 435	0.34 406	0.45 500	0.34 478	0.55 524	0.75 605

MyStereo8	0.71 525	3.92 737	0.52 496	0.59 463	0.52 562	0.57 542	0.53 562	0.59 542	0.50 554	0.59 547	0.51 562	0.57 549	0.50 554	0.56 537	0.52 554	0.54 485	0.49 497	0.54 550	0.49 562	0.55 524	0.50 534

DN	0.53 478	0.85 407	0.45 450	0.65 477	0.44 529	0.60 545	0.44 524	0.60 544	0.44 529	0.60 548	0.45 532	0.60 554	0.44 525	0.60 548	0.44 520	0.56 495	0.42 463	0.56 554	0.42 538	0.56 527	0.42 503

LiteMatch	1.13 622	0.73 381	2.80 780	3.23 736	0.61 580	0.83 585	0.68 591	0.73 569	0.69 599	1.00 611	0.77 622	0.94 611	0.57 567	0.82 585	0.64 573	2.97 777	2.43 779	0.68 573	0.32 460	0.56 527	0.70 590

Lsterematch	1.13 622	0.73 381	2.80 780	3.23 736	0.61 580	0.83 585	0.68 591	0.73 569	0.69 599	1.00 611	0.77 622	0.94 611	0.57 567	0.82 585	0.64 573	2.97 777	2.43 779	0.68 573	0.32 460	0.56 527	0.70 590

base	0.56 485	2.58 684	1.43 701	0.48 385	0.27 348	0.54 532	0.31 425	0.53 525	0.30 387	0.54 533	0.26 348	0.46 484	0.31 438	0.52 525	0.28 350	0.49 462	0.28 326	0.45 500	0.32 460	0.57 530	0.26 322

S	0.56 485	0.61 366	0.54 501	0.68 487	0.48 547	0.65 553	0.49 551	0.63 550	0.49 549	0.64 558	0.49 552	0.64 561	0.48 543	0.62 550	0.49 544	0.63 516	0.62 544	0.59 560	0.48 558	0.57 530	0.48 525

AIO-test1	0.54 479	0.60 364	0.52 496	0.66 481	0.47 543	0.61 547	0.47 540	0.58 539	0.46 534	0.61 550	0.46 536	0.61 557	0.45 529	0.62 550	0.45 523	0.61 507	0.52 514	0.57 555	0.48 558	0.57 530	0.48 525

AIO-test2	0.55 483	0.59 359	0.52 496	0.67 482	0.47 543	0.61 547	0.47 540	0.61 548	0.47 540	0.61 550	0.47 545	0.61 557	0.48 543	0.62 550	0.47 535	0.64 518	0.53 518	0.58 557	0.47 554	0.58 533	0.48 525

MonSter	0.60 490	0.64 369	0.52 496	0.62 469	0.44 529	2.07 734	0.44 524	0.62 549	0.44 529	0.62 554	0.44 527	0.62 559	0.44 525	0.62 550	0.44 520	0.58 498	0.42 463	0.62 562	0.46 547	0.58 533	0.42 503

WCG-NET	0.61 497	1.21 537	0.54 501	0.61 468	0.53 565	0.67 556	0.53 562	0.66 556	0.53 563	0.64 558	0.53 565	0.65 565	0.53 561	0.59 546	0.52 554	0.65 520	0.48 493	0.64 566	0.52 568	0.58 533	0.50 534

MWDA-net	0.67 514	0.66 370	0.45 450	2.84 726	0.46 535	0.73 567	0.45 530	0.71 564	0.44 529	0.72 570	0.45 532	0.70 572	0.45 529	0.70 565	0.44 520	0.61 507	0.41 453	0.61 561	0.43 541	0.61 536	0.42 503

CASS	0.57 489	0.89 417	0.56 505	0.57 458	0.56 569	0.56 535	0.56 567	0.56 532	0.53 563	0.57 543	0.57 571	0.59 553	0.48 543	0.56 537	0.57 562	0.55 491	0.56 523	0.47 515	0.56 578	0.62 537	0.56 560
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PointNet	0.60 490	0.75 386	0.49 479	0.79 510	0.50 555	0.79 575	0.49 551	0.79 575	0.49 549	0.80 587	0.49 552	0.79 588	0.49 549	0.80 581	0.49 544	0.63 516	0.40 443	0.63 564	0.40 520	0.63 538	0.40 487

SMoEStereo_RVC	0.63 502	0.75 386	0.51 492	0.73 503	0.53 565	0.71 563	0.47 540	0.67 557	0.58 569	0.74 580	0.60 577	0.72 576	0.53 561	0.74 574	0.51 552	0.61 507	0.62 544	0.62 562	0.61 588	0.63 538	0.61 566

DispNO	1.00 599	0.63 367	0.43 446	3.45 749	0.44 529	0.65 553	0.43 523	0.64 552	0.43 526	0.64 558	0.43 525	0.64 561	3.03 794	0.64 556	0.43 519	4.55 796	0.43 468	0.63 564	0.43 541	0.63 538	0.43 506

Anonymus	0.47 451	0.73 381	0.46 456	0.43 363	0.54 568	0.53 527	0.27 342	0.39 369	0.35 472	0.33 345	0.40 503	0.33 351	0.38 487	0.53 529	0.54 558	0.56 495	0.36 419	0.49 528	0.53 570	0.66 541	0.54 549

test-3	0.98 598	4.13 741	1.85 739	1.85 669	0.61 580	0.69 558	0.37 480	0.63 550	0.61 578	0.66 562	0.51 562	0.73 580	0.44 525	0.57 542	0.54 558	1.68 703	1.81 742	0.40 458	0.43 541	0.66 541	0.50 534

DSFCA	0.66 508	0.73 381	0.78 572	0.65 477	0.65 588	0.64 552	0.64 579	0.65 553	0.63 582	0.64 558	0.64 585	0.64 561	0.64 579	0.65 557	0.65 576	0.65 520	0.65 550	0.65 570	0.65 599	0.66 541	0.64 576

FAST (zero-shot)	0.87 580	1.55 568	0.42 444	1.57 654	0.42 524	1.62 714	0.45 530	1.59 708	0.42 524	1.66 719	0.44 527	1.62 720	0.42 518	1.59 713	0.42 514	0.64 518	0.43 468	0.64 566	0.42 538	0.67 544	0.46 515

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 514	0.78 393	0.67 540	0.67 482	0.66 591	0.67 556	0.67 586	0.65 553	0.66 586	0.66 562	0.67 590	0.66 568	0.67 586	0.67 560	0.72 609	0.66 522	0.67 553	0.67 572	0.67 606	0.67 544	0.67 583

999	1.00 599	1.12 480	0.59 511	1.10 560	1.21 719	1.09 627	0.52 560	1.08 621	1.43 741	1.18 645	1.35 733	0.98 616	0.52 560	0.91 603	0.85 629	0.72 541	1.46 712	0.83 607	0.98 650	0.68 546	1.41 733

anonymity	0.63 502	0.69 373	0.56 505	0.71 497	0.56 569	0.71 563	0.56 567	0.71 564	0.56 566	0.72 570	0.56 570	0.71 573	0.56 565	0.71 567	0.58 564	0.68 525	0.55 521	0.68 573	0.55 574	0.68 546	0.54 549

LMCR-Stereo	0.65 506	0.63 367	0.65 534	0.65 477	0.65 588	0.66 555	0.63 578	0.58 539	0.65 584	0.63 557	0.64 585	0.65 565	0.65 581	0.66 558	0.66 579	0.66 522	0.64 548	0.65 570	0.67 606	0.68 546	0.73 601

FC-DCNN	1.07 614	1.09 475	0.98 596	0.89 525	0.52 562	1.41 703	0.91 636	1.21 683	1.24 727	1.96 729	2.05 800	1.91 731	1.30 719	1.27 700	1.08 653	0.80 558	0.60 538	0.58 557	0.41 530	0.68 546	0.54 549

GStereo	0.75 536	2.98 709	1.68 719	0.69 488	0.39 502	0.72 565	0.41 513	0.72 568	0.34 467	0.73 574	0.41 511	0.72 576	0.49 549	0.74 574	0.47 535	0.69 526	0.48 493	0.74 589	0.40 520	0.69 550	0.44 509

GeoAtt-L (ZS)	0.60 490	0.70 376	0.51 492	0.75 507	0.46 535	0.72 565	0.46 534	0.76 572	0.46 534	0.72 570	0.46 536	0.72 576	0.46 533	0.72 569	0.46 527	0.75 549	0.51 510	0.70 581	0.45 544	0.69 550	0.45 512

mm2	0.69 519	0.69 373	0.69 550	0.69 488	0.69 597	0.69 558	0.69 599	0.69 559	0.69 599	0.69 567	0.69 601	0.69 569	0.69 598	0.69 563	0.69 596	0.69 526	0.69 565	0.69 576	0.69 612	0.69 550	0.69 587

mm1	0.69 519	0.69 373	0.69 550	0.69 488	0.69 597	0.69 558	0.69 599	0.69 559	0.69 599	0.69 567	0.69 601	0.69 569	0.69 598	0.69 563	0.69 596	0.69 526	0.69 565	0.69 576	0.69 612	0.69 550	0.69 587

DMCA-RVC	0.70 522	0.80 398	0.70 553	0.70 495	0.70 601	0.70 561	0.70 606	0.71 564	0.70 607	0.70 569	0.71 611	0.71 573	0.70 602	0.70 565	0.69 596	0.69 526	0.70 568	0.69 576	0.70 616	0.69 550	0.70 590

DStereoRT	0.73 532	0.81 402	0.73 564	0.71 497	0.74 608	0.73 567	0.75 615	0.71 564	0.71 612	0.74 580	0.72 614	0.73 580	0.80 619	0.71 567	0.73 610	0.76 552	0.71 572	0.73 584	0.72 621	0.70 555	0.76 608

4D-IteraStereo	0.78 546	3.13 713	0.89 584	0.69 488	0.32 444	0.40 378	0.32 436	0.76 572	0.97 649	0.52 524	0.65 587	0.89 603	0.32 446	0.76 577	0.98 640	0.83 567	0.94 603	0.35 379	0.27 386	0.70 555	0.89 624

MyStereo06	0.75 536	4.12 739	0.60 515	0.63 471	0.61 580	0.62 550	0.66 582	0.56 532	0.45 533	0.55 537	0.48 549	0.54 538	0.46 533	0.57 542	0.45 523	0.60 503	0.57 525	0.64 566	0.55 574	0.72 557	0.55 557

MyStereo05	0.80 550	4.12 739	0.63 527	0.63 471	0.61 580	0.62 550	0.66 582	0.65 553	0.62 579	0.67 564	0.61 581	0.65 565	0.58 570	0.67 560	0.55 561	0.60 503	0.57 525	0.64 566	0.55 574	0.72 557	0.55 557

PA-Net	11.80 834	223.51 866	0.62 523	0.59 463	0.71 603	0.59 544	0.73 613	0.67 557	0.73 618	0.55 537	0.61 581	0.60 554	0.74 610	0.63 555	0.73 610	0.66 522	0.60 538	0.69 576	0.66 602	0.72 557	0.65 578
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MWSP-net	0.96 595	0.75 386	0.49 479	4.84 789	0.48 547	1.28 689	0.52 560	1.20 637	0.51 561	1.14 642	0.70 605	1.00 617	0.56 565	0.90 601	0.69 596	0.76 552	0.60 538	0.95 629	0.56 578	0.73 560	0.45 512

iGMRVC	0.84 567	2.85 706	0.72 560	0.72 499	0.73 606	0.77 570	0.79 620	0.73 569	0.74 620	0.73 574	0.72 614	0.73 580	0.76 613	0.73 572	0.73 610	0.72 541	0.73 575	0.73 584	0.72 621	0.73 560	0.72 597

SE	0.64 504	0.73 381	0.77 570	0.79 510	0.59 572	0.78 572	0.54 565	0.58 539	0.58 569	0.78 584	0.59 575	0.63 560	0.18 300	0.78 578	0.52 554	0.80 558	0.65 550	0.69 576	0.57 581	0.75 562	0.52 543

MGA	0.73 532	0.76 389	0.60 515	0.92 532	1.17 667	0.81 580	0.59 574	0.84 585	0.62 579	0.81 590	0.59 575	0.84 597	0.60 574	0.81 584	0.61 571	0.71 533	0.53 518	0.89 612	0.53 570	0.75 562	0.54 549

GCAP-Stereo	0.75 536	4.15 742	0.42 444	0.75 507	0.35 473	0.78 572	0.40 504	0.79 575	0.38 490	0.78 584	0.36 478	0.78 586	0.36 476	0.79 579	0.39 495	0.75 549	0.39 439	0.76 593	0.39 518	0.75 562	0.39 484

zero-FE	0.72 528	1.31 551	0.66 536	0.92 532	0.60 574	0.82 583	0.58 570	0.82 584	0.58 569	0.81 590	0.60 577	0.81 593	0.60 574	0.82 585	0.58 564	0.74 548	0.59 535	0.73 584	0.52 568	0.76 565	0.51 541

PAM_32	0.64 504	2.38 673	0.51 492	0.92 532	0.43 528	0.53 527	0.44 524	0.87 587	0.43 526	0.52 524	0.45 532	0.53 534	0.40 500	0.54 532	0.46 527	0.62 512	0.56 523	0.48 523	0.45 544	0.76 565	0.44 509

monster-pro	0.75 536	1.67 579	0.64 530	0.89 525	0.57 571	0.86 589	0.56 567	0.87 587	0.56 566	0.87 596	0.57 571	0.88 600	0.57 567	0.87 596	0.57 562	0.79 556	0.58 529	0.76 593	0.54 572	0.77 567	0.54 549

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 522	0.72 380	0.71 557	0.80 514	0.62 585	0.82 583	0.61 576	0.81 581	0.62 579	0.81 590	0.63 583	0.80 590	0.70 602	0.73 572	0.61 571	0.76 552	0.61 543	0.74 589	0.61 588	0.77 567	0.61 566

ARAFT	0.68 516	0.81 402	0.63 527	0.74 506	0.60 574	0.78 572	0.62 577	0.77 574	0.66 586	0.74 580	0.63 583	0.75 583	0.62 578	0.83 590	0.60 569	0.70 532	0.55 521	0.70 581	0.60 586	0.78 569	0.55 557

AFF-stereo	0.73 532	0.88 414	0.67 540	0.75 507	0.68 596	0.75 569	0.64 579	0.80 578	0.72 615	0.83 595	0.70 605	0.82 594	0.64 579	0.84 591	0.67 580	0.77 555	0.63 546	0.81 602	0.63 590	0.78 569	0.62 569

Selective-RAFT-Error	0.88 581	0.84 405	0.98 596	0.86 524	0.97 641	0.88 591	0.95 642	0.84 585	0.99 652	0.92 603	0.82 631	0.84 597	0.98 635	0.87 596	0.97 639	0.81 562	0.83 591	0.79 597	0.82 637	0.79 571	0.85 619

psmorigin	0.41 380	0.46 307	0.33 346	0.49 392	0.33 457	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 505	0.33 458	0.51 520	0.33 444	0.41 389	0.30 351	0.41 476	0.30 441	0.79 571	0.29 400

G-Net	0.79 547	0.79 395	0.79 575	0.79 510	0.79 621	0.79 575	0.79 620	0.79 575	0.79 626	0.79 586	0.79 627	0.79 588	0.79 618	0.79 579	0.79 620	0.79 556	0.79 585	0.79 597	0.79 632	0.79 571	0.79 613

AEACV	1.12 620	0.52 335	3.12 795	3.24 738	0.86 629	0.53 527	0.49 551	0.60 544	0.47 540	0.53 527	0.49 552	0.55 542	0.45 529	0.55 536	0.47 535	3.01 779	3.88 804	0.71 583	0.60 586	0.80 574	0.48 525

NaN_ROB	0.80 550	0.80 398	0.80 576	0.80 514	0.80 624	0.80 577	0.80 623	0.80 578	0.80 628	0.80 587	0.80 629	0.80 590	0.80 619	0.80 581	0.80 623	0.80 558	0.80 588	0.80 600	0.80 634	0.80 574	0.80 614

CSAN	0.80 550	0.80 398	0.80 576	0.80 514	0.80 624	0.80 577	0.80 623	0.80 578	0.80 628	0.80 587	0.80 629	0.80 590	0.80 619	0.80 581	0.80 623	0.80 558	0.80 588	0.80 600	0.80 634	0.80 574	0.80 614

FlowAnything_test	1.02 609	1.72 582	0.71 557	1.59 656	0.70 601	1.61 712	0.69 599	1.61 710	0.70 607	1.60 711	0.70 605	1.61 719	0.69 598	1.61 716	0.70 605	0.81 562	0.58 529	0.81 602	0.55 574	0.81 577	0.56 560

Selective-RAFT	0.89 583	0.89 417	0.72 560	1.16 574	0.78 619	1.06 621	0.82 630	0.87 587	0.97 649	1.00 611	0.91 638	0.90 604	1.00 636	0.89 600	0.93 636	0.83 567	0.83 591	0.82 606	0.82 637	0.81 577	0.82 617

FlowAnything	1.02 609	1.71 581	0.72 560	1.59 656	0.69 597	1.60 711	0.69 599	1.61 710	0.70 607	1.60 711	0.69 601	1.60 716	0.69 598	1.61 716	0.69 596	0.81 562	0.58 529	0.81 602	0.56 578	0.82 579	0.56 560

DCRE	0.84 567	1.89 628	0.77 570	0.94 539	0.72 605	0.88 591	0.73 613	0.87 587	0.78 622	0.90 599	0.71 611	0.88 600	0.67 586	0.88 598	0.73 610	0.81 562	0.68 559	0.81 602	0.70 616	0.82 579	0.70 590

RSM++	0.76 542	0.82 404	0.66 536	0.85 523	0.64 586	0.85 587	0.71 609	0.94 601	0.64 583	0.87 596	0.67 590	0.87 599	0.65 581	0.84 591	0.65 576	0.81 562	0.70 568	0.79 597	0.71 619	0.83 581	0.70 590

UDG	0.80 550	2.21 657	0.60 515	0.91 529	0.60 574	0.90 594	0.58 570	0.88 591	0.60 575	0.90 599	0.60 577	0.88 600	0.60 574	0.90 601	0.58 564	0.86 571	0.60 538	0.84 608	0.59 585	0.84 582	0.61 566

noway5	1.92 707	4.97 756	1.95 761	2.31 702	1.68 753	2.21 746	1.68 760	2.21 750	1.69 762	2.22 758	1.68 764	2.21 750	1.68 745	2.21 751	1.68 761	2.18 738	1.87 757	1.71 735	0.65 599	0.85 583	0.72 597

DDUNet	0.81 555	2.45 678	0.57 509	0.90 527	0.60 574	0.88 591	0.59 574	0.90 592	0.60 575	0.88 598	0.60 577	0.90 604	0.58 570	0.88 598	0.60 569	0.84 569	0.60 538	0.86 610	0.57 581	0.86 584	0.60 565

CAR	0.72 528	0.76 389	0.59 511	0.84 519	1.19 671	0.81 580	0.58 570	0.81 581	0.58 569	0.81 590	0.58 573	0.83 595	0.59 572	0.82 585	0.59 567	0.71 533	0.49 497	0.73 584	0.68 608	0.87 585	0.52 543

MSE-Stereo	0.72 528	0.76 389	0.59 511	0.84 519	1.19 671	0.81 580	0.58 570	0.81 581	0.58 569	0.81 590	0.58 573	0.83 595	0.59 572	0.82 585	0.59 567	0.71 533	0.49 497	0.73 584	0.68 608	0.87 585	0.52 543

MoCha-V2	2.11 743	26.97 838	0.78 572	0.92 532	0.77 618	0.96 601	0.72 612	0.90 592	0.72 615	0.94 607	0.70 605	0.90 604	0.71 607	0.91 603	0.71 607	0.85 570	0.71 572	0.88 611	0.69 612	0.87 585	0.67 583

UNet	0.29 288	0.90 421	0.10 104	0.14 141	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.91 594	0.69 599	0.14 211	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 210	0.10 169	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.88 588	0.76 608

AdaDepth	0.86 576	0.93 432	0.71 557	1.01 553	1.07 655	1.02 618	0.71 609	1.00 605	0.71 612	1.01 622	0.71 611	1.00 617	0.72 608	1.14 644	0.71 607	0.92 577	0.64 548	0.90 613	0.64 595	0.89 589	0.69 587

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 536	0.92 428	0.85 583	0.96 544	0.59 572	1.27 687	0.44 524	0.59 542	0.69 599	0.91 601	0.68 596	0.55 542	0.61 577	1.06 633	0.83 628	0.62 512	0.70 568	0.90 613	0.41 530	0.89 589	0.56 560

ToySt	0.92 586	2.11 647	0.90 587	0.95 541	0.79 621	0.99 603	0.78 619	0.94 601	0.81 631	0.94 607	0.78 625	0.95 613	0.77 615	0.94 609	0.86 630	0.91 574	0.79 585	0.85 609	0.77 628	0.89 589	0.73 601

ff7	1.68 695	2.68 688	1.35 685	0.97 545	0.89 631	1.84 720	2.15 793	2.12 735	1.80 776	2.05 739	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 756	2.25 796	1.31 673	1.07 617	1.48 722	1.41 739	0.90 592	1.04 650

ffff	1.68 695	2.68 688	1.35 685	0.97 545	0.89 631	1.84 720	2.15 793	2.12 735	1.80 776	2.05 739	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 756	2.25 796	1.31 673	1.07 617	1.48 722	1.41 739	0.90 592	1.04 650

ccc-4	1.68 695	2.68 688	1.35 685	0.97 545	0.89 631	1.84 720	2.15 793	2.12 735	1.80 776	2.05 739	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 756	2.25 796	1.31 673	1.07 617	1.48 722	1.41 739	0.90 592	1.04 650

STTRV1_RVC	0.82 560	1.60 572	0.70 553	1.01 553	0.60 574	1.07 624	0.69 599	1.01 614	0.60 575	0.72 570	0.55 568	1.02 630	0.68 591	1.03 631	0.67 580	0.89 573	0.63 546	0.92 619	0.57 581	0.90 592	0.65 578

WQFJA1++	0.84 567	0.98 439	0.67 540	1.26 627	0.75 610	1.00 604	0.67 586	1.00 605	0.67 588	1.00 611	0.67 590	1.00 617	0.67 586	1.00 617	0.67 580	0.96 585	0.67 553	0.91 616	0.63 590	0.92 596	0.63 570

WQFJA1	0.85 573	0.98 439	0.67 540	1.29 633	0.76 615	1.01 612	0.67 586	1.02 619	0.67 588	1.02 626	0.67 590	1.01 626	0.67 586	1.01 625	0.68 588	0.99 592	0.67 553	0.93 623	0.64 595	0.92 596	0.65 578

WQFJX1	0.84 567	0.98 439	0.67 540	1.30 635	0.75 610	1.01 612	0.67 586	1.01 614	0.67 588	1.01 622	0.67 590	1.01 626	0.68 591	1.00 617	0.68 588	0.98 591	0.67 553	0.92 619	0.64 595	0.92 596	0.64 576

NLMM	0.84 567	1.00 449	0.67 540	1.27 628	0.75 610	1.00 604	0.68 591	1.00 605	0.67 588	1.00 611	0.67 590	1.02 630	0.67 586	1.02 629	0.67 580	0.97 587	0.67 553	0.93 623	0.63 590	0.92 596	0.63 570

pmcnn	0.92 586	0.92 428	0.92 591	0.92 532	0.92 636	0.92 596	0.92 637	0.92 597	0.92 641	0.92 603	0.92 641	0.92 607	0.92 629	0.92 607	0.92 632	0.92 577	0.92 599	0.92 619	0.92 642	0.92 596	0.92 629

NLMM1	0.86 576	0.98 439	0.69 550	1.48 650	0.75 610	1.01 612	0.69 599	1.00 605	0.69 599	1.00 611	0.70 605	1.00 617	0.68 591	1.01 625	0.67 580	0.97 587	0.68 559	0.92 619	0.63 590	0.93 601	0.63 570

NLSM3	0.85 573	0.99 447	0.68 548	1.29 633	0.76 615	1.01 612	0.68 591	1.01 614	0.68 594	1.02 626	0.68 596	1.01 626	0.68 591	1.01 625	0.68 588	0.97 587	0.68 559	0.93 623	0.64 595	0.93 601	0.63 570

DPSM_ROB	0.92 586	0.91 423	0.91 589	0.91 529	0.92 636	0.92 596	0.92 637	0.92 597	0.91 636	0.93 605	0.91 638	0.92 607	0.90 626	0.91 603	0.92 632	0.92 577	0.91 597	0.91 616	0.92 642	0.93 601	0.93 631

DPSM	0.92 586	0.91 423	0.91 589	0.91 529	0.92 636	0.92 596	0.92 637	0.92 597	0.91 636	0.93 605	0.91 638	0.92 607	0.90 626	0.91 603	0.92 632	0.92 577	0.91 597	0.91 616	0.92 642	0.93 601	0.93 631

WQFJX	0.85 573	1.00 449	0.68 548	1.30 635	0.75 610	1.01 612	0.68 591	1.01 614	0.68 594	1.01 622	0.68 596	1.03 632	0.68 591	1.02 629	0.67 580	0.97 587	0.67 553	0.93 623	0.63 590	0.94 605	0.63 570

AIO-Stereo	0.84 567	0.66 370	0.70 553	0.83 518	0.67 593	0.98 602	0.82 630	1.14 625	0.72 615	1.03 628	0.74 618	1.03 632	1.09 652	0.99 615	0.45 523	1.04 599	0.73 575	0.95 629	0.74 623	0.94 605	0.46 515

R-Stereo Train	0.81 555	0.96 436	0.67 540	0.95 541	0.67 593	0.95 599	0.68 591	0.95 603	0.68 594	0.95 609	0.68 596	0.96 614	0.68 591	0.96 613	0.68 588	0.94 583	0.68 559	0.94 627	0.68 608	0.94 605	0.68 585

RAFT-Stereo	0.81 555	0.96 436	0.67 540	0.95 541	0.67 593	0.95 599	0.68 591	0.95 603	0.68 594	0.95 609	0.68 596	0.96 614	0.68 591	0.96 613	0.68 588	0.94 583	0.68 559	0.94 627	0.68 608	0.94 605	0.68 585
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DGTPSM_ROB	0.93 591	1.00 449	0.92 591	0.94 539	0.96 640	0.91 595	0.92 637	0.91 594	0.96 648	0.91 601	0.96 644	0.93 610	0.92 629	0.94 609	0.92 632	0.92 577	0.92 599	0.90 613	0.92 642	0.94 605	0.91 628

LGCAT	1.00 599	1.00 449	1.00 598	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 605	1.00 653	1.00 611	1.00 650	1.00 617	1.00 636	1.00 617	1.00 642	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 642

Test_v1	1.00 599	1.00 449	1.00 598	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 605	1.00 653	1.00 611	1.00 650	1.00 617	1.00 636	1.00 617	1.00 642	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 642

GANet	1.00 599	1.00 449	1.00 598	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 605	1.00 653	1.00 611	1.00 650	1.00 617	1.00 636	1.00 617	1.00 642	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 642

TDLM	1.00 599	1.00 449	1.00 598	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 605	1.00 653	1.00 611	1.00 650	1.00 617	1.00 636	1.00 617	1.00 642	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 642

CVANet_RVC	1.00 599	1.00 449	1.00 598	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 605	1.00 653	1.00 611	1.00 650	1.00 617	1.00 636	1.00 617	1.00 642	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 642

MLG-Stereo	0.92 586	0.90 421	0.84 582	1.27 628	0.49 551	1.38 699	0.88 633	1.41 703	0.97 649	0.73 574	1.09 661	1.26 697	0.43 523	0.72 569	1.05 651	1.13 612	0.49 497	1.18 656	0.66 602	1.01 615	0.46 515

trnet	1.01 607	1.01 459	1.01 605	1.01 553	1.01 648	1.01 612	1.01 653	1.01 614	1.01 658	1.01 622	1.01 655	1.01 626	1.01 644	1.01 625	1.01 647	1.01 598	1.01 611	1.01 640	1.01 660	1.01 615	1.01 648

Wavelet-MonSter	1.00 599	1.21 537	0.76 568	1.94 675	1.01 648	1.11 631	0.76 617	1.15 626	0.76 621	1.11 637	0.76 620	1.14 645	0.76 613	1.11 641	0.76 617	1.21 665	0.90 595	1.02 641	0.71 619	1.02 617	0.71 596

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 584	0.86 409	0.89 584	1.25 626	0.69 597	1.05 620	0.81 627	1.16 629	0.50 554	1.12 638	0.97 646	0.72 576	0.82 623	1.06 633	0.95 637	0.61 507	0.87 593	1.03 643	0.85 640	1.04 618	1.01 648

GLC_STEREO	1.07 614	1.01 459	1.06 611	1.07 558	1.05 653	1.06 621	1.08 660	1.08 621	1.05 663	1.07 630	1.06 659	1.08 635	1.05 647	1.06 633	1.10 656	1.07 601	1.09 623	1.05 644	1.05 663	1.06 619	1.12 655

DPSimNet_ROB	0.97 596	1.18 489	0.81 579	1.10 560	0.91 635	1.02 618	0.82 630	1.04 620	0.91 636	1.03 628	0.86 634	1.28 701	0.82 623	1.03 631	0.89 631	1.17 616	0.81 590	1.02 641	0.82 637	1.08 620	0.81 616

MSMD_ROB	1.19 624	1.10 479	0.70 553	1.10 560	0.60 574	1.10 628	0.70 606	1.10 624	0.70 607	1.10 632	0.70 605	1.10 639	0.70 602	7.00 838	0.70 605	1.10 605	0.70 568	1.10 645	0.70 616	1.10 621	0.70 590

MEA-ACV	1.66 694	0.87 411	0.61 521	11.81 831	1.35 726	1.50 708	0.71 609	1.23 686	0.92 641	1.13 641	0.96 644	1.69 722	0.70 602	1.23 696	1.16 667	1.54 697	1.20 640	1.58 728	0.85 640	1.12 622	0.95 634

edge stereo	2.43 770	27.07 839	1.14 617	1.06 557	1.14 660	1.08 625	1.17 671	1.16 629	1.14 669	1.10 632	1.16 668	1.09 637	1.16 662	1.10 639	1.16 667	1.10 605	1.11 627	1.16 649	1.19 674	1.13 623	1.11 653

Hybrid-DGEV	1.03 611	1.75 588	0.80 576	1.28 632	0.78 619	1.26 686	0.80 623	1.26 688	0.78 622	1.26 694	0.78 625	1.26 697	0.78 617	1.26 697	0.78 619	1.15 615	0.75 578	1.14 646	0.74 623	1.14 624	0.75 605

tt45	1.04 612	0.88 414	1.36 693	0.92 532	1.03 651	1.51 709	0.79 620	0.70 563	0.88 634	0.74 580	0.90 635	1.60 716	0.72 608	1.60 714	0.75 615	0.91 574	0.78 583	1.52 726	0.79 632	1.14 624	1.32 725

RGC	2.36 765	25.48 832	1.19 625	1.15 569	1.15 662	1.10 628	1.16 670	1.17 631	1.16 671	1.12 638	1.16 668	1.11 643	1.13 654	1.09 637	1.18 670	1.10 605	1.15 634	1.16 649	1.12 667	1.14 624	1.12 655

UPFNet	0.42 395	1.20 491	0.17 217	0.24 239	0.17 286	0.25 299	0.17 280	1.19 634	0.90 635	0.25 301	0.17 286	0.24 299	0.17 288	0.25 303	0.17 280	0.22 256	0.17 247	0.22 287	0.16 275	1.15 627	0.93 631

stereogan	2.33 763	24.38 829	1.18 623	1.18 576	1.18 670	1.14 634	1.18 672	1.19 634	1.19 678	1.14 642	1.18 672	1.14 645	1.18 663	1.14 644	1.18 670	1.14 614	1.14 633	1.19 658	1.19 674	1.15 627	1.19 669

AF-Net	2.37 767	25.71 834	1.17 621	1.13 565	1.15 662	1.15 635	1.18 672	1.19 634	1.16 671	1.10 632	1.15 665	1.10 639	1.18 663	1.12 643	1.15 663	1.10 605	1.10 626	1.17 653	1.15 670	1.16 629	1.12 655

RP	2.33 763	25.00 831	1.13 616	1.15 569	1.15 662	1.10 628	1.15 667	1.15 626	1.15 670	1.12 638	1.15 665	1.09 637	1.13 654	1.10 639	1.15 663	1.11 610	1.09 623	1.16 649	1.12 667	1.16 629	1.17 665

Nwc_Net	2.37 767	25.95 835	1.15 619	1.14 566	1.15 662	1.08 625	1.14 665	1.17 631	1.16 671	1.14 642	1.15 665	1.08 635	1.15 658	1.11 641	1.14 661	1.10 605	1.11 627	1.16 649	1.09 666	1.16 629	1.15 661

Abc-Net	2.32 762	24.75 830	1.14 617	1.17 575	1.17 667	1.11 631	1.15 667	1.17 631	1.21 724	1.08 631	1.16 668	1.12 644	1.14 657	1.09 637	1.17 669	1.09 603	1.16 635	1.17 653	1.17 673	1.16 629	1.11 653
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.95 594	1.17 487	0.78 572	1.18 576	0.71 603	1.16 636	0.75 615	1.09 623	0.80 628	1.10 632	0.75 619	1.17 648	0.74 610	1.17 647	0.80 623	1.13 612	0.73 575	1.17 653	0.77 628	1.16 629	0.72 597
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCC-stereo	2.36 765	25.52 833	1.17 621	1.15 569	1.17 667	1.11 631	1.11 661	1.15 626	1.16 671	1.10 632	1.16 668	1.10 639	1.15 658	1.14 644	1.13 660	1.09 603	1.11 627	1.15 648	1.16 672	1.17 634	1.17 665

delet	0.43 398	1.21 537	0.17 217	0.25 246	0.17 286	0.25 299	0.18 289	1.26 688	0.95 646	0.25 301	0.17 286	0.25 306	0.17 288	0.25 303	0.17 280	0.23 268	0.16 217	0.22 287	0.16 275	1.18 635	0.98 639

psm_up	0.43 398	1.19 490	0.17 217	0.25 246	0.18 298	0.25 299	0.19 295	1.26 688	0.91 636	0.26 310	0.17 286	0.25 306	0.17 288	0.25 303	0.17 280	0.22 256	0.17 247	0.23 296	0.16 275	1.18 635	0.99 640

Hybrid-DGEV-03	1.07 614	1.83 616	0.83 580	1.34 640	0.81 626	1.32 692	0.81 627	1.31 695	0.81 631	1.31 697	0.82 631	1.32 702	0.82 623	1.32 702	0.81 626	1.19 617	0.77 581	1.19 658	0.76 626	1.19 637	0.77 610

HBP-ISP	1.24 674	1.72 582	1.65 716	1.15 569	0.76 615	1.40 701	0.88 633	1.67 716	1.02 659	1.69 721	1.38 738	1.69 722	1.21 711	1.87 731	1.21 719	1.05 600	0.79 585	0.97 633	0.80 634	1.19 637	0.75 605

Hybrid-DGEV-2	1.05 613	1.83 616	0.83 580	1.33 639	0.82 627	1.30 690	0.81 627	1.26 688	0.79 626	1.29 696	0.79 627	1.26 697	0.80 619	1.26 697	0.79 620	1.20 619	0.78 583	1.18 656	0.77 628	1.20 639	0.77 610

DisPM	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

CrosDoStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

PFNet+	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

LCNet	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

HHNet	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

Patchmatch Stereo++	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670
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	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

STrans-v2	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

TransformOpticalFlow	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

OMP-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

IIG-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

NF-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

OCTAStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

PSM-softLoss	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

KMStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

NRIStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

PSM-adaLoss	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

PSM-AAD	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

FTStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

ROB_FTStereo_v2	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

ROB_FTStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

Consistency-Raft	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

KYRaft	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

HUI-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

ASMatch	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

DeepStereo_LL	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

DEmStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

SST-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

THIR-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

RAFT_R40	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

DRaft	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

PFNet	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

GrayStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

RE-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

Pruner-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

TVStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

DeepStereo_RVC	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

RAFT-RH_RVC	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

IRAFT_RVC	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

RAFT-345	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

iRAFT	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

CRE-IMP	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

GMM-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

RAFT-IKP	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

Prome-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 637	1.20 679	1.20 647	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 649	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 670

MMNet	0.44 411	1.24 545	0.17 217	0.25 246	0.17 286	0.25 299	0.18 289	1.26 688	0.93 643	0.25 301	0.17 286	0.25 306	0.18 300	0.25 303	0.17 280	0.23 268	0.16 217	0.23 296	0.16 275	1.20 639	0.99 640

FAT-Stereo	2.46 772	26.05 836	1.23 679	1.23 625	1.22 721	1.20 637	1.24 722	1.23 686	1.23 726	1.19 646	1.22 720	1.21 695	1.24 714	1.20 649	1.24 723	1.21 665	1.17 638	1.22 708	1.25 727	1.20 639	1.24 719

CroCo-Stereo	0.73 532	1.22 543	0.25 284	1.22 623	0.25 340	1.22 683	0.25 331	1.22 684	0.25 334	1.22 693	0.25 343	1.22 696	0.25 338	1.22 695	0.25 334	1.22 667	0.26 305	1.21 705	0.25 341	1.22 687	0.25 316
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
L500	1.30 679	1.33 553	1.01 605	4.69 783	0.84 628	1.35 694	0.95 642	1.38 700	0.94 645	1.33 698	0.98 647	1.36 704	0.91 628	1.40 706	1.08 653	1.28 672	0.90 595	1.21 705	0.99 652	1.23 688	0.90 627

qqai	1.22 672	1.38 559	1.12 614	1.39 646	1.14 660	1.40 701	1.14 665	1.41 703	1.12 667	1.40 705	1.11 664	1.40 710	1.13 654	1.41 708	1.15 663	1.25 668	0.97 604	1.24 709	1.01 660	1.24 689	0.96 635

S-Stereo	2.51 774	26.86 837	1.23 679	1.22 623	1.22 721	1.24 685	1.25 723	1.22 684	1.24 727	1.21 692	1.24 724	1.19 649	1.27 716	1.19 648	1.24 723	1.19 617	1.20 640	1.25 710	1.19 674	1.24 689	1.23 718

BLMT-Stereo	1.53 688	1.36 556	1.06 611	1.42 648	1.23 725	1.41 703	1.07 658	1.43 706	1.12 667	1.42 707	1.06 659	1.83 728	1.07 649	1.42 710	1.07 652	1.27 670	1.38 707	6.80 836	1.00 653	1.26 691	1.00 642

CroCo-Stereo Lap2	0.77 543	1.29 547	0.29 310	1.27 628	0.29 369	1.27 687	0.26 338	1.26 688	0.26 348	1.26 694	0.26 348	1.27 700	0.26 348	1.26 697	0.27 341	1.27 670	0.27 318	1.27 711	0.27 386	1.27 692	0.27 362

LiteMatch*	2.07 731	1.30 549	5.73 816	6.28 804	0.79 621	1.33 693	0.80 623	1.30 694	1.02 659	1.33 698	0.84 633	1.33 703	0.97 633	1.28 701	1.04 649	6.05 821	5.89 817	1.28 712	0.76 626	1.28 693	0.88 620

MM-Stereo_test2	1.20 625	1.85 622	1.05 609	1.46 649	0.94 639	1.36 697	0.99 646	1.36 697	0.95 646	1.41 706	0.98 647	1.40 710	0.96 632	1.37 704	0.95 637	1.37 682	1.06 615	1.33 714	0.93 647	1.29 694	0.89 624

L400	1.29 678	1.38 559	1.00 598	4.01 764	1.03 651	1.42 705	0.92 637	1.42 705	0.91 636	1.33 698	1.01 655	1.39 707	0.92 629	1.40 706	1.09 655	1.31 673	0.92 599	1.21 705	0.95 649	1.30 695	0.88 620

test_xeample3	1.10 617	1.81 605	0.61 521	0.84 519	0.49 551	0.77 570	0.66 582	0.92 597	1.40 739	0.68 566	0.46 536	0.78 586	0.54 564	1.72 720	1.48 742	1.34 677	1.52 716	1.35 717	1.67 774	1.33 696	1.55 738

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 680	1.35 555	1.35 685	1.35 642	1.35 726	1.35 694	1.35 730	1.36 697	1.35 735	1.36 703	1.35 733	1.36 704	1.36 724	1.36 703	1.35 734	1.35 678	1.35 703	1.35 717	1.35 733	1.35 697	1.35 729

PS-NSSS	1.38 683	1.39 561	1.34 683	1.34 640	1.35 726	1.38 699	1.37 737	1.35 696	1.38 738	1.34 701	1.34 732	1.39 707	1.38 727	1.70 719	1.40 739	1.36 680	1.36 704	1.36 719	1.37 736	1.37 698	1.36 730

MM-Stereo_test3	1.27 676	2.07 642	1.18 623	1.60 659	1.02 650	1.45 706	1.01 653	1.40 702	1.04 661	1.44 708	1.03 658	1.46 713	1.02 645	1.44 711	1.02 648	1.51 694	1.12 630	1.32 713	0.98 650	1.38 699	0.97 637

CC-Net-ROB	1.36 681	1.33 553	1.33 682	1.36 643	1.38 730	1.36 697	1.33 728	1.37 699	1.34 732	1.35 702	1.36 735	1.38 706	1.34 722	1.38 705	1.38 738	1.35 678	1.38 707	1.33 714	1.35 733	1.43 700	1.34 728

11t	1.27 676	2.70 691	1.34 683	1.32 638	0.89 631	1.30 690	1.34 729	1.64 713	0.57 568	1.45 709	0.72 614	1.05 634	1.29 718	1.07 636	1.29 730	1.49 689	1.02 612	0.97 633	1.15 670	1.48 701	1.31 723

IGEVStereo-DCA	1.77 700	4.21 743	1.84 737	2.49 714	2.11 788	2.54 772	1.36 732	1.65 714	1.17 676	2.75 788	1.90 783	2.54 774	1.15 658	0.94 609	1.11 657	1.50 691	1.32 691	0.96 631	1.46 745	1.49 702	0.88 620

rrr	1.77 700	4.21 743	1.84 737	2.49 714	2.11 788	2.54 772	1.36 732	1.65 714	1.17 676	2.75 788	1.90 783	2.54 774	1.15 658	0.94 609	1.11 657	1.50 691	1.32 691	0.96 631	1.46 745	1.49 702	0.88 620

L4000	1.46 684	1.52 566	1.21 675	4.04 765	1.10 658	1.51 709	1.07 658	1.57 707	1.09 665	1.64 718	1.20 673	1.56 714	1.21 711	1.76 722	1.14 661	1.58 698	1.06 615	1.41 721	1.08 664	1.51 704	0.97 637

HNOStereo	1.51 686	1.78 594	1.20 628	4.42 768	1.08 657	1.78 718	1.12 664	1.76 720	1.10 666	1.74 725	1.02 657	1.78 726	1.07 649	1.68 718	1.22 720	1.49 689	0.93 602	1.50 725	0.93 647	1.56 705	1.12 655

FETCStereo	1.51 686	1.66 578	1.05 609	4.56 779	1.06 654	1.79 719	1.15 667	1.75 719	1.16 671	1.73 724	1.10 662	1.74 725	1.06 648	1.74 721	1.22 720	1.47 688	1.04 614	1.54 727	0.92 642	1.56 705	0.96 635

CFNet-ft	0.55 483	1.57 570	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	2.53 798	1.61 710	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 267	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	1.56 705	1.24 719

DPSMNet_ROB	1.60 693	1.59 571	1.70 720	1.59 656	1.59 740	1.61 712	1.61 749	1.60 709	1.60 746	1.62 717	1.59 749	1.60 716	1.60 734	1.60 714	1.59 746	1.59 699	1.60 727	1.59 729	1.59 754	1.59 708	1.59 744

ours_stereo	1.20 625	1.21 537	0.90 587	1.64 664	1.11 659	1.35 694	0.67 586	1.76 720	0.93 643	1.70 723	1.10 662	1.39 707	0.75 612	1.41 708	0.81 626	1.60 701	1.03 613	1.33 714	1.00 653	1.61 709	0.72 597

4.25_new	2.00 715	2.33 665	1.82 733	3.32 743	1.69 758	1.95 728	1.99 787	2.72 778	1.71 765	2.72 782	1.97 789	2.01 737	1.74 759	1.77 724	1.28 728	2.18 738	2.01 764	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 665

4.5w_new	2.00 715	2.33 665	1.82 733	3.32 743	1.69 758	1.95 728	1.99 787	2.72 778	1.71 765	2.72 782	1.97 789	2.01 737	1.74 759	1.77 724	1.28 728	2.18 738	2.01 764	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 665

RASNet	1.49 685	1.65 577	1.45 703	1.38 645	1.43 733	1.47 707	1.36 732	1.38 700	1.36 736	1.39 704	1.60 750	1.45 712	1.45 730	1.51 712	2.21 795	1.53 696	1.36 704	1.36 719	1.36 735	1.66 712	1.36 730

2w_stereo	1.99 711	2.36 672	1.81 728	3.24 738	1.67 749	1.94 725	1.98 784	2.72 778	1.68 755	2.72 782	1.94 786	1.98 735	1.74 759	1.79 727	1.27 727	1.95 719	2.00 762	2.53 787	1.60 757	1.68 713	1.15 661

FETStereo	1.53 688	1.64 576	1.01 605	4.86 790	1.22 721	1.73 716	1.00 647	1.74 718	1.06 664	1.67 720	1.22 720	1.71 724	1.02 645	1.78 726	1.11 657	1.51 694	1.13 631	1.60 730	1.03 662	1.71 714	0.92 629

3.75w	1.99 711	2.31 663	1.83 736	3.16 734	1.65 744	1.93 724	1.98 784	2.72 778	1.68 755	2.73 787	1.97 789	2.00 736	1.72 756	1.81 728	1.25 726	2.27 750	2.01 764	2.38 778	1.42 742	1.71 714	1.24 719

CGFBStereo	1.54 690	1.61 574	1.00 598	4.82 787	1.22 721	1.75 717	1.06 657	1.71 717	1.04 661	1.69 721	1.22 720	1.68 721	1.08 651	1.81 728	1.04 649	1.50 691	1.13 631	1.70 734	1.13 669	1.72 716	0.89 624

RAFT_CTSACE	1.92 707	3.71 727	1.72 723	1.88 671	1.72 765	2.04 732	1.42 742	2.18 741	1.89 789	2.02 736	1.97 789	1.95 732	2.06 783	1.93 733	1.62 747	1.76 705	1.66 732	2.02 751	1.73 782	1.73 717	1.43 735

4.25w-stereo	1.98 710	2.72 695	1.46 704	3.47 750	1.43 733	2.07 734	1.98 784	2.53 774	1.52 744	2.71 781	1.98 795	1.81 727	1.62 736	1.96 734	1.36 735	1.88 713	2.00 762	2.53 787	1.61 761	1.74 718	1.15 661

4.5w-stereo	1.99 711	2.33 665	1.81 728	3.28 740	1.68 753	1.94 725	1.99 787	2.72 778	1.70 763	2.72 782	1.99 798	1.97 734	1.68 745	1.76 722	1.29 730	1.91 716	2.02 768	2.53 787	1.61 761	1.75 719	1.16 664

2.75w_new	1.99 711	2.34 669	1.81 728	3.14 732	1.62 742	1.94 725	1.99 787	2.72 778	1.71 765	2.72 782	1.99 798	1.90 730	1.73 757	1.82 730	1.29 730	2.37 759	2.01 764	2.31 773	1.42 742	1.77 720	1.22 716

cf-r	0.66 508	2.17 653	0.12 144	0.18 190	0.12 240	0.18 252	2.70 802	2.60 775	0.12 244	0.18 255	0.12 235	0.18 257	0.12 240	0.18 256	0.12 232	0.15 175	0.11 148	0.15 241	0.11 198	1.81 721	1.74 771

MFMNet_re	1.81 703	1.91 631	1.71 722	1.95 677	1.70 763	1.95 728	1.70 766	1.96 726	1.74 772	1.97 731	1.72 771	1.95 732	1.71 755	1.97 735	1.71 766	1.86 708	1.62 728	1.85 738	1.66 773	1.86 722	1.64 762

CEFStereo	1.90 705	2.10 646	1.41 700	5.22 795	1.44 736	2.21 746	1.43 745	2.09 733	1.45 742	2.23 760	1.38 738	2.23 754	1.57 732	2.22 753	1.36 735	1.97 720	1.29 690	2.01 750	1.28 730	1.87 723	1.31 723

GANetREF_RVC	1.55 691	1.94 638	1.22 677	1.88 671	1.21 719	1.88 723	1.22 720	1.88 723	1.22 725	1.88 726	1.22 720	1.88 729	1.22 713	1.89 732	1.22 720	1.87 710	1.22 688	1.88 745	1.22 723	1.88 724	1.22 716
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SPS-STEREO	1.59 692	1.91 631	1.21 675	1.94 675	1.20 673	2.00 731	1.23 721	1.99 728	1.24 727	2.00 734	1.25 725	2.03 739	1.26 715	2.00 736	1.29 730	1.90 715	1.18 639	1.89 746	1.21 722	1.89 725	1.20 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
derf	1.91 706	2.15 651	1.78 726	2.16 685	1.75 766	2.21 746	1.80 770	2.22 752	1.80 776	2.21 754	1.76 772	2.17 742	1.81 764	2.24 759	1.74 775	1.93 718	1.56 720	1.96 748	1.53 747	1.95 726	1.56 739

MC-Stereo	1.76 699	2.96 707	1.37 695	2.14 684	1.37 729	2.14 737	1.36 732	2.14 738	1.37 737	2.14 743	1.37 736	2.14 741	1.37 726	2.14 741	1.37 737	1.97 720	1.32 691	1.97 749	1.32 732	1.98 727	1.33 726

MM-Stereo_test1	1.80 702	3.41 720	1.52 711	2.12 683	1.41 732	2.04 732	1.41 740	2.05 732	1.46 743	2.04 738	1.41 741	2.05 740	1.42 729	2.05 737	1.43 741	2.04 726	1.54 719	1.94 747	1.38 738	1.99 728	1.33 726

GELT-Stereo	2.10 739	5.33 776	1.94 759	2.37 706	1.68 753	2.21 746	1.69 764	2.19 744	1.67 750	2.18 746	1.67 759	2.19 746	1.66 737	2.19 746	1.66 752	2.23 744	1.83 743	2.07 758	1.61 761	2.04 729	1.61 751

noway7	2.08 734	5.18 765	1.92 748	2.27 691	1.66 745	2.18 738	1.66 752	2.17 740	1.66 747	2.18 746	1.65 754	2.18 743	1.66 737	2.17 742	1.66 752	2.15 730	1.85 749	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 746

zzzz4	2.08 734	5.22 769	1.93 751	2.27 691	1.66 745	2.19 740	1.66 752	2.18 741	1.67 750	2.18 746	1.66 757	2.18 743	1.66 737	2.18 743	1.66 752	2.15 730	1.84 744	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 746

zzzzzz3	2.07 731	5.00 758	1.93 751	2.28 696	1.66 745	2.19 740	1.66 752	2.18 741	1.67 750	2.19 749	1.66 757	2.18 743	1.67 743	2.18 743	1.66 752	2.15 730	1.85 749	2.05 752	1.59 754	2.05 730	1.59 744

zzzz2	2.08 734	4.92 754	1.93 751	2.30 699	1.67 749	2.19 740	1.66 752	2.20 747	1.67 750	2.20 752	1.68 764	2.21 750	1.66 737	2.20 748	1.68 761	2.17 736	1.84 744	2.07 758	1.62 767	2.05 730	1.61 751

zzzzzzz1	2.10 739	5.20 767	1.93 751	2.38 708	1.68 753	2.20 743	1.67 758	2.20 747	1.68 755	2.20 752	1.67 759	2.20 749	1.68 745	2.20 748	1.67 760	2.24 745	1.86 753	2.06 756	1.61 761	2.06 734	1.62 757

monster_256*512	2.09 737	5.21 768	1.98 764	2.30 699	1.67 749	2.18 738	1.66 752	2.20 747	1.67 750	2.19 749	1.67 759	2.19 746	1.66 737	2.19 746	1.66 752	2.15 730	1.86 753	2.05 752	1.60 757	2.06 734	1.61 751

zzz1	2.09 737	4.97 756	1.93 751	2.30 699	1.68 753	2.21 746	1.68 760	2.21 750	1.68 755	2.21 754	1.67 759	2.21 750	1.68 745	2.21 751	1.69 764	2.17 736	1.85 749	2.08 762	1.61 761	2.06 734	1.61 751

noway2	2.07 731	4.96 755	1.92 748	2.28 696	1.66 745	2.20 743	1.66 752	2.19 744	1.66 747	2.19 749	1.65 754	2.19 746	1.68 745	2.18 743	1.65 749	2.15 730	1.86 753	2.06 756	1.59 754	2.06 734	1.60 746

noway1	2.10 739	5.26 773	1.93 751	2.31 702	1.69 758	2.21 746	1.67 758	2.19 744	1.68 755	2.21 754	1.68 764	2.21 750	1.67 743	2.20 748	1.66 752	2.15 730	1.84 744	2.07 758	1.61 761	2.07 738	1.61 751

MonStereo1	1.94 709	2.77 701	1.52 711	3.73 761	1.51 737	2.13 736	1.42 742	2.32 762	1.52 744	2.31 766	1.50 744	2.53 771	1.59 733	2.34 764	1.56 744	1.91 716	1.36 704	1.86 741	1.31 731	2.07 738	1.53 736

TRStereo	2.00 715	2.13 648	1.85 739	2.27 691	1.84 770	2.28 756	1.84 772	2.29 757	1.86 782	2.30 763	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 738	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 767

XX-Stereo	2.00 715	2.13 648	1.85 739	2.27 691	1.84 770	2.28 756	1.84 772	2.29 757	1.86 782	2.30 763	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 738	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 767

EAI-Stereo	2.00 715	2.13 648	1.85 739	2.27 691	1.84 770	2.28 756	1.84 772	2.29 757	1.86 782	2.30 763	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 738	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 767

noway3	2.12 745	5.22 769	1.93 751	2.39 709	1.70 763	2.23 752	1.70 766	2.22 752	1.70 763	2.22 758	1.70 770	2.23 754	1.69 752	2.22 753	1.71 766	2.28 751	1.86 753	2.08 762	1.63 770	2.09 743	1.63 760

noway4	2.11 743	5.14 763	1.93 751	2.37 706	1.69 758	2.20 743	1.68 760	2.22 752	1.68 755	2.21 754	1.69 768	2.23 754	1.68 745	2.22 753	1.66 752	2.24 745	1.84 744	2.09 767	1.63 770	2.09 743	1.62 757

GANet-RSSM	0.75 536	1.91 631	0.14 175	0.47 379	0.14 254	0.21 272	3.21 819	2.30 761	0.14 256	0.46 474	0.14 262	0.23 293	0.18 300	0.21 277	0.14 249	0.18 226	0.27 318	0.37 393	0.13 252	2.13 745	2.12 781

AIO_rvc	2.18 749	2.34 669	1.87 743	2.32 704	1.94 780	2.40 761	1.89 781	2.37 765	2.07 798	2.52 776	1.95 788	2.44 768	1.99 779	2.41 768	1.89 788	2.32 757	2.09 770	2.24 769	2.18 796	2.21 746	2.23 784

asda	2.17 747	2.54 681	1.81 728	3.47 750	1.78 768	2.50 768	1.86 776	2.61 776	1.68 755	2.61 778	1.83 774	2.37 765	1.73 757	2.44 771	1.88 787	2.51 768	1.84 744	2.34 775	1.62 767	2.23 747	1.77 772

HUF	2.18 749	2.30 662	1.99 768	2.34 705	2.02 785	2.41 762	2.06 792	2.38 766	1.89 789	2.36 768	1.85 775	2.56 776	1.98 777	2.31 763	1.97 791	2.30 755	2.03 769	2.30 772	2.11 794	2.23 747	2.16 782

AIO_test	2.18 749	2.09 645	2.04 769	2.42 711	2.01 782	2.47 764	1.94 783	2.34 764	2.03 797	2.56 777	1.94 786	2.43 767	1.94 774	2.41 768	1.87 785	2.39 761	2.10 771	2.35 777	1.91 793	2.25 749	2.19 783

NCCL2	2.28 761	2.27 660	2.28 771	2.28 696	2.28 795	2.27 754	2.29 796	2.28 755	2.28 799	2.27 762	2.28 801	2.28 757	2.27 787	2.27 760	2.28 800	2.28 751	2.28 776	2.27 770	2.29 800	2.27 750	2.29 785

ccnet	0.80 550	2.28 661	0.33 346	0.50 429	0.33 457	0.50 509	0.33 447	0.50 504	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 505	1.56 731	2.38 765	0.33 444	0.41 389	0.29 341	0.42 492	1.57 749	2.28 751	0.29 400

STTStereo	3.73 796	30.40 843	2.37 775	2.39 709	2.31 797	2.35 759	2.33 797	2.29 757	2.42 800	2.32 767	2.34 802	2.33 761	2.36 788	2.30 762	2.27 799	2.35 758	2.22 775	2.31 773	2.22 797	2.29 752	2.34 789

qwe	2.18 749	2.60 685	1.58 713	3.83 763	1.90 779	2.53 770	1.90 782	2.48 770	1.73 770	2.37 769	1.92 785	2.53 771	1.68 745	2.56 774	1.83 779	2.52 770	1.87 757	2.07 758	1.68 776	2.32 753	1.71 766

FBW_ROB	2.12 745	2.46 679	1.77 725	2.49 714	1.79 769	2.38 760	1.83 771	2.46 769	1.78 775	2.48 774	1.97 789	2.40 766	1.78 762	2.42 770	1.83 779	2.31 756	1.85 749	2.38 778	1.82 785	2.35 754	1.84 773

asd	2.18 749	2.77 701	1.58 713	3.59 755	2.00 781	2.58 774	1.85 775	2.39 767	1.71 765	2.47 773	1.97 789	2.59 778	1.61 735	2.56 774	1.79 777	2.51 768	1.99 761	2.11 768	1.62 767	2.36 755	1.60 746

monsterstereo	2.20 755	2.33 665	1.95 761	3.65 757	2.07 787	2.49 766	1.61 749	2.48 770	1.83 780	2.45 772	1.61 752	2.67 783	1.86 765	2.64 778	1.94 789	2.48 767	1.66 732	2.34 775	1.68 776	2.40 756	1.86 775

DNSM	2.56 776	4.43 746	3.08 793	4.09 767	1.86 773	2.66 777	1.86 776	2.66 777	1.87 786	2.66 780	1.86 776	2.66 782	1.86 765	2.66 781	1.87 785	3.82 788	2.94 783	2.42 780	1.73 782	2.42 757	1.73 770

monsters	2.18 749	2.41 675	1.96 763	3.47 750	2.03 786	2.53 770	1.64 751	2.48 770	1.73 770	2.40 770	1.50 744	2.62 779	1.94 774	2.59 776	1.94 789	2.44 763	1.57 722	2.28 771	1.87 787	2.42 757	1.86 775

UDGNet	2.23 759	5.40 780	1.72 723	2.48 713	1.69 758	2.51 769	1.69 764	2.51 773	1.72 769	2.50 775	1.69 768	2.52 770	1.69 752	2.50 772	1.68 761	2.41 762	1.70 735	2.42 780	1.69 778	2.42 757	1.64 762

1w_stereo	2.05 730	2.32 664	1.35 685	3.74 762	2.01 782	2.73 781	1.42 742	1.88 723	1.93 791	2.03 737	1.28 728	2.71 784	1.99 779	2.72 785	1.72 769	2.20 741	1.32 691	1.87 742	1.86 786	2.45 760	1.54 737

LG-G_1	2.22 756	2.71 693	1.89 744	2.77 722	1.87 777	2.75 783	1.87 779	2.76 786	1.87 786	2.75 788	1.87 778	2.76 791	1.87 767	2.75 789	1.86 782	2.47 765	1.58 723	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 741

LG-G	2.22 756	2.71 693	1.89 744	2.77 722	1.87 777	2.75 783	1.87 779	2.76 786	1.87 786	2.75 788	1.87 778	2.76 791	1.87 767	2.75 789	1.86 782	2.47 765	1.58 723	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 741

LGtest1	2.22 756	2.70 691	1.89 744	2.76 721	1.86 773	2.75 783	1.86 776	2.75 785	1.86 782	2.75 788	1.86 776	2.77 793	1.87 767	2.75 789	1.86 782	2.46 764	1.58 723	2.45 782	1.56 748	2.45 760	1.56 739

4.5_new	2.00 715	1.84 621	1.98 764	2.77 722	2.16 790	2.27 754	1.28 727	2.09 733	1.98 793	2.01 735	1.28 728	2.71 784	1.98 777	2.51 773	1.65 749	2.26 747	1.33 698	1.87 742	1.87 787	2.49 764	1.60 746

GES	0.66 508	2.34 669	0.29 310	0.41 346	0.29 369	0.41 397	0.29 368	0.42 416	0.29 371	0.40 379	0.41 511	0.41 407	0.30 386	0.51 520	0.29 368	0.32 319	0.29 341	0.32 346	2.46 802	2.49 764	0.30 415

3w_stereo	2.04 728	2.24 659	1.70 720	3.15 733	2.18 794	2.49 766	1.26 725	2.03 731	1.98 793	1.98 732	1.33 731	2.72 788	1.99 779	2.59 776	1.72 769	2.22 743	1.33 698	1.85 738	1.88 792	2.50 766	1.58 743

3.25w	2.04 728	2.20 655	1.48 706	3.03 730	2.17 792	2.63 776	1.39 738	1.96 726	1.95 792	1.96 729	1.37 736	2.71 784	1.96 776	2.71 783	1.73 774	2.26 747	1.32 691	1.87 742	1.87 787	2.51 767	1.63 760

2.25w	2.00 715	1.86 625	1.98 764	2.95 729	2.17 792	2.26 753	1.35 730	2.42 768	2.00 796	2.07 742	1.27 727	2.53 771	1.99 779	2.29 761	1.49 743	2.21 742	1.32 691	1.85 738	1.87 787	2.52 768	1.62 757

PSMNet-RSSM	0.77 543	2.76 699	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	2.66 800	2.79 789	0.14 256	0.21 276	0.14 262	0.21 275	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	2.52 768	2.31 786

GwcNet-RSSM	0.77 543	2.77 701	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	2.67 801	2.78 788	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 267	0.14 259	0.21 277	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	2.52 768	2.31 786

4w-stereo	2.02 723	2.72 695	1.44 702	3.36 746	1.59 740	2.48 765	1.72 768	2.28 755	1.24 727	2.24 761	1.65 754	2.56 776	1.32 721	2.39 767	1.98 792	2.67 773	1.51 715	1.66 732	1.24 725	2.53 771	1.88 780

2.5w	2.01 722	2.40 674	1.37 695	3.28 740	2.01 782	2.71 778	1.43 745	1.82 722	1.83 780	1.90 728	1.41 741	2.71 784	1.35 723	2.71 783	1.85 781	2.66 771	1.53 717	1.64 731	1.23 724	2.53 771	1.87 777

3.25w_new	2.03 725	2.72 695	1.35 685	3.33 745	1.57 738	2.72 779	1.53 748	2.15 739	1.33 731	2.15 744	1.60 750	2.63 780	1.30 719	2.72 785	1.99 793	2.67 773	1.53 717	1.75 736	1.25 727	2.53 771	1.87 777

3.5w_stereo	2.03 725	2.72 695	1.35 685	3.41 747	1.57 738	2.72 779	1.49 747	2.01 730	1.34 732	2.15 744	1.61 752	2.63 780	1.36 724	2.72 785	1.99 793	2.66 771	1.58 723	1.68 733	1.24 725	2.53 771	1.87 777

IGEV	2.02 723	2.20 655	1.82 733	2.90 728	2.16 790	2.41 762	1.25 723	2.00 729	1.98 793	1.99 733	1.31 730	2.72 788	1.93 773	2.67 782	1.69 764	2.26 747	1.32 691	1.83 737	1.87 787	2.53 771	1.61 751

hitnet-ft	0.79 547	2.78 704	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.21 272	2.89 803	2.80 790	0.14 256	0.20 264	0.14 262	0.20 267	0.14 259	0.20 264	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	2.54 776	2.33 788

PDISCO_ROB	0.83 564	2.80 705	3.49 799	0.14 141	0.11 200	0.17 248	0.09 167	0.15 239	0.10 176	0.15 233	0.12 235	0.16 244	0.14 259	3.30 796	0.13 244	0.14 160	2.34 777	0.16 247	0.12 233	2.62 777	0.10 167

sCroCo_RVC	2.10 739	2.76 699	1.92 748	2.78 725	1.39 731	2.73 781	1.41 740	2.73 784	1.40 739	2.77 793	1.41 741	2.74 790	1.40 728	2.74 788	1.40 739	2.72 775	1.42 710	2.72 791	1.44 744	2.79 778	1.42 734

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 824	50.87 859	2.78 779	2.87 727	2.71 799	2.78 786	0.47 540	2.88 791	2.86 805	1.89 727	2.67 804	2.79 794	2.79 793	2.78 792	2.83 802	2.82 776	2.82 782	2.83 792	2.77 804	2.83 779	2.76 794
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NLSM1	2.93 789	3.24 717	2.57 778	4.04 765	2.66 798	3.30 792	2.55 799	3.29 796	2.55 801	3.35 798	2.48 803	3.28 798	2.47 789	3.34 798	2.49 801	3.26 781	2.55 781	3.13 793	2.57 803	3.00 780	2.46 792

plain	1.88 704	3.16 714	0.64 530	3.10 731	0.65 588	3.10 788	0.64 579	3.12 793	0.65 584	3.10 794	0.65 587	3.11 795	0.65 581	3.12 793	0.65 576	3.12 780	0.65 550	3.13 793	0.65 599	3.13 781	0.65 578

UniTT-Stereo	2.03 725	3.43 721	0.72 560	3.42 748	0.73 606	3.27 791	0.68 591	3.38 798	0.69 599	3.29 797	0.72 614	3.28 798	0.70 602	3.35 799	0.68 588	3.39 783	0.68 559	3.31 796	0.69 612	3.37 782	0.73 601

MonStereo	2.17 747	2.41 675	1.49 710	2.67 719	1.67 749	2.60 775	2.04 791	2.32 762	1.76 773	2.44 771	1.68 764	2.50 769	1.69 752	2.38 765	1.80 778	2.28 751	1.78 739	2.63 790	2.14 795	3.47 783	1.68 765

DPSNet	3.66 794	3.60 723	3.62 802	3.63 756	3.64 820	3.65 795	3.65 825	3.66 801	3.67 822	3.67 800	3.65 823	3.67 802	3.66 811	3.66 800	3.68 820	3.68 786	3.66 802	3.67 800	3.68 826	3.67 784	3.67 818

RAStereo	2.23 759	3.64 724	0.76 568	3.65 757	0.86 629	3.66 796	0.76 617	3.67 802	0.81 631	3.66 799	0.76 620	3.66 801	0.77 615	3.68 801	0.77 618	3.68 786	0.77 581	3.69 801	0.77 628	3.70 785	0.77 610

SA	4.33 813	7.35 795	6.85 822	5.96 802	4.09 825	3.59 794	3.15 818	3.82 803	2.64 802	3.91 801	3.85 826	3.57 800	2.72 792	3.13 794	4.03 827	7.09 829	6.86 824	3.57 798	3.12 816	3.85 786	3.51 817

ssnet_v2	0.68 516	1.96 639	1.25 681	0.29 263	0.20 312	0.30 324	0.20 299	0.29 316	0.22 317	1.50 710	0.20 315	0.31 342	0.20 315	0.27 319	0.22 314	0.24 278	1.49 714	0.26 316	0.18 308	3.90 787	0.19 291

TestStereo1	4.60 815	8.41 802	6.44 819	6.86 809	3.79 822	3.97 798	3.78 827	3.99 805	3.74 824	3.97 802	3.52 821	3.94 805	3.58 808	3.98 804	3.72 822	6.82 826	6.50 822	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 821

SA-5K	4.60 815	8.41 802	6.44 819	6.86 809	3.79 822	3.97 798	3.78 827	3.99 805	3.74 824	3.97 802	3.52 821	3.94 805	3.58 808	3.98 804	3.72 822	6.82 826	6.50 822	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 821

NLCSM	3.67 795	4.08 738	3.19 798	4.80 786	3.26 813	3.99 800	3.24 820	4.25 808	3.18 818	4.09 804	3.27 818	4.14 807	3.18 806	4.13 806	3.28 816	4.06 789	3.10 792	3.85 805	3.14 817	3.91 790	3.27 814

test_4	4.88 821	8.13 800	6.98 823	7.46 812	4.44 827	4.25 802	3.85 829	4.04 807	3.92 828	4.13 805	3.91 827	4.18 809	3.84 818	4.14 807	4.06 828	7.01 828	7.13 827	4.53 807	3.72 827	4.09 791	3.72 819

test_3	5.01 823	8.86 807	7.77 825	8.09 814	2.76 800	4.13 801	4.05 831	3.88 804	3.76 826	4.33 807	4.13 830	3.71 803	3.91 819	4.21 808	4.06 828	7.93 830	7.69 829	4.53 807	3.91 829	4.17 792	4.29 827

RAFT+CT+SA	4.28 811	7.62 798	4.91 810	5.55 799	2.28 795	3.09 787	3.64 824	4.49 810	3.07 811	4.80 822	3.35 819	4.77 826	3.70 813	4.29 809	3.05 805	5.58 816	5.98 819	3.58 799	3.78 828	4.26 793	3.72 819

test_5	4.62 818	7.55 797	6.23 817	6.32 805	3.40 816	5.29 823	3.50 822	3.53 800	4.11 830	4.28 806	4.47 833	4.26 810	4.38 825	3.68 801	3.24 815	5.89 818	5.60 815	4.84 824	3.50 822	4.33 794	3.93 825

Sa-1000	4.34 814	8.37 801	6.84 821	6.98 811	4.45 828	3.58 793	3.00 804	3.42 799	3.39 820	2.61 778	4.00 829	3.83 804	4.01 822	3.90 803	3.90 825	5.98 820	5.62 816	3.76 802	2.34 801	4.35 795	2.47 793

cross-raft	4.83 820	7.52 796	6.43 818	6.63 806	3.96 824	4.51 804	3.99 830	4.49 810	3.96 829	4.52 809	3.96 828	4.50 811	3.97 821	4.50 811	3.97 826	6.65 824	6.44 821	4.33 806	3.92 830	4.35 795	3.91 824

sAnonymous2	3.31 792	2.63 686	1.38 697	3.71 759	1.86 773	4.70 816	1.11 661	4.82 825	2.72 803	5.45 830	1.98 795	4.59 816	2.64 790	2.65 779	6.21 836	4.37 791	1.08 621	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 790

CroCo_RVC	3.31 792	2.63 686	1.38 697	3.71 759	1.86 773	4.70 816	1.11 661	4.82 825	2.72 803	5.45 830	1.98 795	4.59 816	2.64 790	2.65 779	6.21 836	4.37 791	1.08 621	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 790

rvit_105_1	3.83 797	5.22 769	3.01 783	4.53 772	3.01 801	4.51 804	3.01 805	4.56 812	3.04 806	4.53 811	3.03 807	4.55 814	3.03 794	4.56 812	3.04 803	4.57 797	3.05 785	4.57 809	3.05 808	4.57 799	3.05 799

rvit_0105_6	3.87 801	5.73 788	3.10 794	4.69 783	3.12 811	4.54 806	3.02 806	4.56 812	3.04 806	4.54 813	3.03 807	4.54 812	3.04 797	4.56 812	3.05 805	4.58 800	3.05 785	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.05 799

rvit_stereo_0081	3.83 797	5.23 772	3.01 783	4.53 772	3.03 803	4.55 810	3.02 806	4.56 812	3.04 806	4.52 809	3.02 805	4.54 812	3.03 794	4.56 812	3.04 803	4.57 797	3.05 785	4.57 809	3.05 808	4.58 800	3.05 799

rvit_stereo_0082	3.86 799	5.82 789	3.01 783	4.53 772	3.03 803	4.54 806	3.02 806	4.56 812	3.04 806	4.53 811	3.02 805	4.55 814	3.04 797	4.57 815	3.05 805	4.57 797	3.05 785	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.06 802

rvit_stereo_0081_aga	3.86 799	5.33 776	3.02 786	4.55 778	3.04 807	4.54 806	3.02 806	4.64 819	3.06 810	4.54 813	3.04 809	4.62 821	3.08 801	4.62 818	3.07 808	4.58 800	3.06 789	4.60 813	3.08 812	4.63 803	3.07 803

rvit_stereo_0080	3.89 802	5.70 786	3.04 788	4.54 775	3.03 803	4.56 811	3.05 812	4.60 816	3.07 811	4.58 816	3.06 810	4.59 816	3.06 799	4.61 816	3.08 809	4.63 802	3.09 790	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 806

whm_eth	3.89 802	5.70 786	3.04 788	4.54 775	3.03 803	4.56 811	3.05 812	4.60 816	3.07 811	4.58 816	3.06 810	4.59 816	3.06 799	4.61 816	3.08 809	4.63 802	3.09 790	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 806

rvit_stereo_0083	3.92 806	5.30 775	3.06 791	4.61 782	3.09 810	4.67 815	3.08 815	4.66 820	3.09 815	4.62 819	3.10 815	4.66 824	3.11 803	4.67 820	3.16 814	4.72 807	3.16 796	4.77 822	3.11 815	4.66 806	3.11 808

rvit_stereo_ft	3.93 807	5.44 782	3.05 790	4.59 780	3.06 808	4.61 814	3.08 815	4.67 821	3.12 816	4.63 820	3.10 815	4.65 823	3.11 803	4.69 822	3.13 813	4.70 805	3.14 795	4.71 820	3.15 818	4.74 807	3.16 811

MLG-Stereo_test2	4.28 811	5.46 783	3.69 803	4.86 790	3.72 821	5.58 825	3.42 821	4.81 824	3.77 827	4.85 823	3.72 825	5.55 833	3.63 810	5.58 830	3.53 819	4.41 794	3.28 800	4.99 826	2.95 806	4.75 808	3.13 809

rvit_0105_3	3.91 804	5.33 776	3.06 791	4.60 781	3.07 809	4.60 813	3.06 814	4.62 818	3.08 814	4.60 818	3.07 813	4.62 821	3.08 801	4.67 820	3.10 812	4.70 805	3.11 793	4.77 822	3.19 820	4.77 809	3.14 810

rvit_0105_4	3.91 804	5.47 784	3.02 786	4.54 775	3.02 802	4.54 806	3.03 810	4.75 822	3.17 817	4.57 815	3.06 810	4.61 820	3.16 805	4.65 819	3.09 811	4.66 804	3.11 793	4.68 818	3.18 819	4.81 810	3.16 811

CFNet	1.37 682	5.27 774	0.19 237	5.49 798	0.19 304	0.28 315	0.19 295	0.28 311	0.19 301	0.28 316	0.19 306	0.28 322	4.35 824	0.28 324	0.19 298	0.23 268	0.17 247	0.23 296	4.21 833	4.81 810	0.17 278

MLG-Stereo_test3	4.26 810	4.85 752	3.95 805	5.35 797	3.60 818	4.75 819	3.76 826	5.49 831	3.71 823	5.39 828	3.69 824	4.82 827	3.66 811	4.85 823	3.73 824	4.93 808	3.19 799	4.69 819	2.99 807	4.84 812	2.98 798

MLG-Stereo_test1	4.25 809	5.34 779	3.61 801	5.31 796	3.63 819	5.23 822	3.57 823	5.38 830	3.65 821	5.23 827	3.47 820	4.76 825	3.74 814	4.85 823	3.71 821	4.96 809	3.18 798	4.71 820	2.92 805	4.86 813	2.90 796

raft_robust	4.71 819	7.75 799	5.40 815	6.81 808	3.31 814	4.28 803	4.20 832	4.32 809	4.37 833	4.35 808	4.35 832	4.14 807	3.75 815	4.30 810	4.20 830	6.67 825	6.37 820	3.36 797	4.24 834	4.86 813	3.25 813

Anonymous3	2.55 775	3.26 718	1.65 716	3.28 740	1.63 743	3.24 790	1.68 760	3.27 795	1.66 747	3.28 796	1.67 759	3.25 797	1.66 737	3.27 795	1.64 748	3.26 781	1.65 731	3.30 795	1.65 772	4.95 815	1.65 764

TestStereo	4.88 821	4.75 750	4.79 808	4.87 792	4.92 829	4.81 821	4.90 835	4.78 823	4.77 834	4.87 824	4.89 834	4.90 829	4.91 827	4.99 827	4.79 832	4.98 810	4.87 812	4.87 825	4.92 836	5.00 816	5.00 828

rvit_0105_5	4.10 808	5.40 780	3.13 797	4.71 785	3.15 812	4.72 818	3.10 817	4.90 827	3.27 819	4.69 821	3.16 817	4.84 828	3.25 807	4.96 826	3.34 817	5.05 812	3.39 801	5.10 827	3.40 821	5.11 817	3.42 815

FC-DCNN v2	5.10 825	5.15 764	4.49 807	5.07 794	3.37 815	6.87 828	4.75 834	5.04 828	6.34 838	7.84 838	5.06 835	6.72 839	4.09 823	4.99 827	5.44 835	5.03 811	3.16 796	4.67 817	4.86 835	5.15 818	3.89 823

DISCO	1.11 619	0.39 260	5.28 813	0.39 318	0.20 312	0.39 376	0.27 342	0.39 369	0.22 317	0.38 365	0.20 315	0.38 377	0.20 315	6.95 837	0.22 314	0.30 310	0.21 281	0.27 321	0.21 316	5.25 819	0.21 297

MaDis-Stereo	3.19 791	6.02 791	1.12 614	5.61 800	1.16 666	5.43 824	1.02 655	5.15 829	0.70 607	5.43 829	1.21 719	5.03 831	0.97 633	4.85 823	0.99 641	4.53 795	1.16 635	5.53 830	1.25 727	5.37 820	1.30 722

DispFullNet	4.61 817	4.84 751	3.12 795	5.00 793	3.57 817	4.75 819	3.03 810	7.75 838	4.17 831	4.91 825	3.09 814	6.20 835	3.95 820	6.71 834	3.51 818	5.30 815	3.67 803	5.86 834	3.63 823	5.61 821	3.46 816

StereoVision	3.15 790	5.00 758	0.89 584	4.83 788	1.00 642	3.93 797	1.27 726	6.37 832	1.34 732	5.67 832	1.26 726	5.84 834	1.27 716	5.03 829	1.24 723	5.10 814	1.09 623	4.61 814	0.57 581	5.62 822	1.12 655

SGM-Forest	5.21 827	5.92 790	4.08 806	6.18 803	4.16 826	6.31 827	4.34 833	6.50 833	4.33 832	6.14 834	4.21 831	6.61 838	4.55 826	6.67 833	4.48 831	5.94 819	3.94 805	5.85 833	4.03 832	5.79 823	4.17 826
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIF-Stereo (partial)	2.58 777	3.31 719	0.66 536	3.18 735	0.66 591	3.18 789	0.66 582	3.21 794	0.67 588	3.19 795	0.66 589	3.19 796	0.66 584	3.31 797	0.68 588	5.09 813	1.79 741	8.23 840	1.67 774	6.18 824	1.38 732

RAFT	6.73 830	9.36 810	7.40 824	8.51 817	6.55 833	6.88 829	6.60 839	6.79 834	6.60 839	6.80 835	6.72 841	5.31 832	5.50 830	6.61 832	6.61 839	8.42 832	5.89 817	5.73 831	5.45 840	6.61 825	6.24 832

gwcnet-sp	0.82 560	1.72 582	1.48 706	0.39 318	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 266	0.25 334	1.61 714	0.23 329	0.28 322	0.26 348	0.20 264	0.15 261	0.24 278	1.33 698	0.32 346	0.16 275	6.75 826	0.23 303

scenet	0.82 560	1.72 582	1.48 706	0.39 318	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 266	0.25 334	1.61 714	0.23 329	0.28 322	0.26 348	0.20 264	0.15 261	0.24 278	1.33 698	0.32 346	0.16 275	6.75 826	0.23 303

ssnet	0.82 560	1.72 582	1.48 706	0.39 318	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 266	0.25 334	1.61 714	0.23 329	0.28 322	0.26 348	0.20 264	0.15 261	0.24 278	1.33 698	0.32 346	0.16 275	6.75 826	0.23 303

test-1	6.46 828	9.16 809	8.03 829	8.09 814	5.62 832	6.11 826	6.35 838	6.85 835	4.94 835	6.08 833	6.29 840	4.98 830	6.43 832	6.22 831	6.36 838	6.16 822	7.47 828	5.82 832	5.44 839	7.11 829	5.68 831

test-v	7.53 832	11.89 820	7.98 826	9.36 821	7.14 834	7.06 830	7.09 840	7.37 836	6.91 840	7.29 836	5.71 838	6.45 836	6.93 833	6.73 835	7.27 840	8.93 837	7.85 830	6.98 837	6.80 841	7.56 830	7.34 834

test-2	7.53 832	11.89 820	7.98 826	9.36 821	7.14 834	7.06 830	7.09 840	7.37 836	6.91 840	7.29 836	5.71 838	6.45 836	6.93 833	6.73 835	7.27 840	8.93 837	7.85 830	6.98 837	6.80 841	7.56 830	7.34 834

rvit_stereo_0075_2	6.64 829	8.80 806	5.25 812	7.89 813	5.27 831	7.90 832	5.27 836	7.92 839	5.28 836	7.91 839	5.29 837	7.93 840	5.27 828	7.92 839	5.28 833	7.93 830	5.28 814	7.93 839	5.29 838	7.93 832	5.28 830

CFNet_RVC	2.38 769	8.71 805	0.38 380	9.33 820	0.42 524	0.56 535	0.42 520	0.60 544	0.38 490	0.62 554	0.42 522	0.56 545	7.29 836	0.62 550	0.42 514	0.53 483	0.37 424	0.49 528	0.34 478	8.30 833	6.87 833

MSMDNet	2.65 778	10.14 816	0.33 346	9.74 824	0.32 444	0.87 590	0.33 447	2.95 792	0.68 594	0.49 497	0.34 464	0.49 505	5.70 831	0.49 502	0.33 444	0.42 403	9.57 833	0.41 476	0.31 452	8.36 834	0.65 578

U	5.15 826	8.49 804	1.81 728	8.49 816	1.77 767	8.49 833	1.77 769	8.51 840	1.77 774	8.49 840	1.77 773	8.50 841	1.78 762	8.58 840	1.77 776	8.54 833	1.78 739	8.55 841	1.78 784	8.55 835	1.84 773

SGM+DAISY	7.06 831	9.15 808	5.38 814	8.84 818	5.18 830	8.80 834	5.31 837	8.79 841	5.28 836	8.89 841	5.20 836	8.93 842	5.33 829	8.95 841	5.36 834	8.70 834	5.21 813	8.74 842	5.20 837	8.89 836	5.15 829

pcwnet_v2	2.66 779	9.89 814	0.33 346	9.89 825	0.32 444	0.50 509	0.32 436	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.34 464	0.49 505	8.76 838	0.48 495	0.33 444	0.41 389	9.58 834	0.40 458	0.29 422	9.01 837	0.63 570

ccs_rob	2.79 787	10.17 817	0.32 341	10.00 827	0.33 457	0.49 500	0.33 447	1.90 725	0.32 446	0.51 520	0.33 456	0.49 505	9.24 840	0.49 502	0.33 444	0.41 389	9.82 836	0.41 476	0.28 407	9.34 838	0.29 400

PCWNet_CMD	2.80 788	9.82 813	0.32 341	10.09 828	0.32 444	0.49 500	0.33 447	3.34 797	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 505	8.73 837	0.48 495	0.33 444	0.41 389	9.22 832	0.42 492	0.29 422	9.55 839	0.31 425

UCFNet_RVC	2.75 783	10.06 815	0.29 310	10.31 829	0.29 369	0.42 418	0.29 368	0.43 424	0.29 371	0.42 410	0.29 376	0.42 425	9.87 841	0.43 425	0.29 368	0.36 343	9.84 837	0.36 389	0.26 347	9.77 840	0.26 322

CFNet_pseudo	2.67 780	9.36 810	0.32 341	10.99 830	0.33 457	0.85 587	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.32 447	0.49 505	7.26 835	0.49 502	0.33 444	0.41 389	9.62 835	0.41 476	0.29 422	10.03 841	0.29 400

CFNet_ucs	2.73 781	9.64 812	0.33 346	9.92 826	0.32 444	0.49 500	0.33 447	0.49 495	0.33 456	0.49 497	0.33 456	0.49 505	8.98 839	0.48 495	0.33 444	0.41 389	9.96 838	0.40 458	0.29 422	10.12 842	0.54 549

rafts_anoy	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 837

raft+_RVC	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 837

raftrobust	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 837

CasAABBNet	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 837

RALCasStereoNet	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 837

RALAANet	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 842	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 837

MANE	19.05 835	23.00 828	15.00 835	23.00 842	15.00 836	24.00 841	16.00 842	24.00 848	16.00 842	22.00 848	15.00 842	23.00 849	16.00 842	23.00 848	15.00 842	22.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 836

111	30.40 842	30.94 844	29.72 847	32.61 843	30.02 848	33.57 842	30.47 854	31.50 849	29.39 854	30.98 849	29.11 854	29.78 850	30.39 857	29.45 849	30.76 857	30.08 850	29.02 855	29.92 850	30.32 858	29.86 850	30.17 848

tt	500032.53 866	34.60 846	29.72 847	37.47 858	34.41 853	36.85 848	35.22 859	34.71 853	33.55 856	34.50 850	35.43 858	33.81 854	10000000.00 876	33.57 853	33.13 858	33.68 854	35.00 860	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 853

DCANet	500032.53 866	34.60 846	29.72 847	37.47 858	34.41 853	36.85 848	35.22 859	34.71 853	33.55 856	34.50 850	35.43 858	33.81 854	10000000.00 876	33.57 853	33.13 858	33.68 854	35.00 860	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 853

ADStereo(finetuned)	36.13 849	36.63 849	38.07 858	36.97 848	33.25 852	35.91 847	34.45 858	36.36 856	32.99 855	38.14 866	36.71 861	36.69 857	34.13 858	38.57 866	40.79 865	37.60 867	36.58 862	35.90 858	33.36 859	35.42 853	34.04 852

DCANet-4	35.22 848	34.54 845	35.08 853	33.58 847	35.47 855	34.55 843	35.53 861	36.08 855	35.85 858	35.92 855	35.77 860	35.18 856	35.48 859	35.39 855	37.15 864	34.55 856	33.92 859	35.02 857	34.90 860	35.79 854	34.74 855

PM Cens cmp D40	30.50 843	37.00 850	24.00 842	37.00 849	24.00 844	37.00 850	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 843

PM Graph cmp D40	30.50 843	37.00 850	24.00 842	37.00 849	24.00 844	37.00 850	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 843

PatchMatch Cens Cmp	30.50 843	37.00 850	24.00 842	37.00 849	24.00 844	37.00 850	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 843

PatchMatch Graph Cmp	30.50 843	37.00 850	24.00 842	37.00 849	24.00 844	37.00 850	24.00 849	37.00 857	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 858	24.00 849	37.00 856	24.00 849	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 843

PatchMatch		37.00 850		37.00 849		37.00 850		37.00 857		37.00 856		37.00 858		37.00 856		37.00 858		37.00 859		37.00 855

fast-reg	37.00 850	37.00 850	37.00 854	37.00 849	37.00 856	37.00 850	37.00 862	37.00 857	37.00 859	37.00 856	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 856	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 856

Reg-Stereo(zero)	37.00 850	37.00 850	37.00 854	37.00 849	37.00 856	37.00 850	37.00 862	37.00 857	37.00 859	37.00 856	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 856	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 856

FLISNet	37.00 850	37.00 850	37.00 854	37.00 849	37.00 856	37.00 850	37.00 862	37.00 857	37.00 859	37.00 856	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 856	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 856

CoSv	37.00 850	37.00 850	37.00 854	37.00 849	37.00 856	37.00 850	37.00 862	37.00 857	37.00 859	37.00 856	37.00 862	37.00 858	37.00 860	37.00 856	37.00 860	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 856

WCMA_ROB	31.10 847	35.43 848	27.12 846	39.51 860	23.10 843	38.78 859	25.30 853	37.49 866	25.39 853	37.29 865	27.02 853	38.52 867	26.48 853	37.80 865	26.44 853	36.28 857	22.65 850	33.90 854	22.30 850	37.10 864	24.18 847

NOSS_ROB	102.95 855	153.00 864	121.00 862	51.00 861	44.00 860	165.00 863	127.00 868	153.00 869	119.00 865	164.00 870	125.00 868	168.00 871	120.00 866	153.00 869	117.00 868	49.00 868	44.00 867	49.00 868	44.00 867	49.00 865	44.00 860

CBMV	128.50 856	1422.70 872	53.10 860	79.50 862	51.30 861	77.30 861	49.70 866	74.00 867	48.20 864	77.20 868	48.80 867	73.90 869	48.00 865	73.80 868	48.80 867	70.40 869	45.10 868	68.90 869	46.10 868	68.20 866	45.00 861
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 854	87.70 860	41.95 859	113.75 863	65.62 862	75.05 860	55.25 867	75.64 868	45.04 863	71.61 867	41.75 866	72.81 868	44.06 864	68.38 867	44.63 866	101.89 870	59.57 869	107.10 870	61.05 869	104.38 867	59.38 862

MeshStereo	159.24 857	171.00 865	160.68 865	162.58 864	160.59 864	164.01 862	160.35 870	158.51 870	158.56 867	158.34 869	160.12 870	158.56 870	159.92 868	157.26 870	158.94 870	154.38 871	158.36 870	155.75 871	159.13 872	153.67 868	154.07 864
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	189.29 858	560.34 869	182.58 866	229.00 866	135.68 863	197.79 864	135.52 869	197.80 871	135.44 866	197.75 871	135.49 869	197.90 872	135.51 867	197.84 871	135.75 869	217.37 873	171.11 871	183.74 872	127.67 871	183.56 869	127.88 863

AE-Stereo	201.80 859	123.00 861	115.00 861	219.00 865	218.00 866	223.00 865	244.00 872	217.00 872	236.00 869	202.00 872	203.00 871	205.00 873	208.00 869	225.00 872	204.00 871	210.00 872	198.00 872	197.00 873	184.00 873	204.00 870	201.00 865

MGS-Stereo	239.45 860	123.00 861	135.00 863	266.00 867	286.00 867	277.00 866	305.00 873	271.00 873	242.00 870	274.00 873	279.00 873	255.00 874	270.00 871	268.00 873	297.00 873	221.00 874	247.00 874	216.00 874	123.00 870	217.00 871	217.00 867

EGLCR-Stereo	246.90 861	129.00 863	139.00 864	266.00 867	286.00 867	277.00 866	305.00 873	271.00 873	242.00 870	274.00 873	279.00 873	255.00 874	270.00 871	268.00 873	297.00 873	230.00 875	247.00 874	216.00 874	223.00 875	237.00 872	227.00 868

DLCB_ROB	284.23 862	354.61 867	207.27 867	363.24 869	206.46 865	364.72 868	210.41 871	364.72 875	210.41 868	364.81 875	208.64 872	364.81 876	208.64 870	364.72 875	210.41 872	354.70 876	205.53 873	354.70 876	205.53 874	354.70 873	205.53 866

LE_ROB	396.57 863	471.28 868	329.84 868	471.48 870	308.15 869	526.83 869	322.10 875	488.15 876	323.76 872	495.46 876	317.97 875	497.17 877	320.10 873	481.62 876	326.76 875	462.71 877	298.97 876	466.16 877	285.98 876	447.62 874	289.21 869

SGM-ForestM	596.69 864	677.77 870	444.52 869	699.85 871	517.25 870	732.94 870	488.29 876	770.79 877	460.11 873	750.81 877	487.98 876	792.79 878	499.41 874	730.90 877	475.81 876	720.03 878	491.16 877	663.96 878	418.60 877	674.76 875	436.05 870

CBMV_ROB	818.48 865	913.88 871	709.52 870	862.84 872	597.78 871	1073.99 871	700.52 877	1015.66 878	702.59 874	1115.65 878	760.02 877	1130.24 879	721.57 875	1037.41 878	692.65 877	814.05 879	564.29 878	843.28 879	595.31 878	915.51 876	602.92 871

111111	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 872

SGD-Stereo	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 872

IGEV-Stereo++	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 872

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 872

IGEV-Stereo+	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 872

SDNR	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 872

anonymousdsp2	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 872

anonymousdsp	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 872

fff	1000028.16 868	29.62 840	29.72 847	32.61 843	30.02 848	35.13 844	31.83 855	32.07 850	10000000.00 875	35.27 852	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 850	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 849

csc	1000028.16 868	29.62 840	29.72 847	32.61 843	30.02 848	35.13 844	31.83 855	32.07 850	10000000.00 875	35.27 852	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 850	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 849

cscssc	1000028.16 868	29.62 840	29.72 847	32.61 843	30.02 848	35.13 844	31.83 855	32.07 850	10000000.00 875	35.27 852	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 850	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 849

test_example2	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 872

DIP-Stereo	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 879	10000000.00 875	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 879	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 872
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