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.

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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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 21	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.03 53	0.02 20	0.01 10	0.73 505	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 64	0.07 78	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 74	0.04 66	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 94	0.07 91	0.09 87	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 96	0.07 92	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 61	0.24 186	0.20 232	0.23 220	0.01 10	0.02 20	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.23 239	0.21 248	0.02 19	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 61	0.54 318	0.10 103	0.12 117	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 122	0.11 133	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 300	0.10 103	0.12 117	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 122	0.10 110	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

iinet-test	0.08 76	0.16 153	0.02 15	0.16 155	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.17 259	0.02 20	0.02 21	0.71 492	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.16 238

IINet	0.06 61	0.05 66	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 100	0.02 20	0.02 21	0.73 505	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 94	0.08 93	0.09 87	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.08 88	0.08 95	0.03 41	0.02 21	0.02 21	0.02 20

G2L-ROB	0.03 29	0.06 79	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

YMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

test_sample6	0.09 83	0.97 410	0.10 103	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

SMFormer	0.09 83	1.01 431	0.09 99	0.09 87	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.09 105	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

tta	0.09 83	0.95 407	0.09 99	0.10 92	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

CoDeX	0.15 186	0.70 349	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.67 539	0.02 15	0.69 523	0.75 550	0.01 9	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 123	0.44 269	0.33 315	0.39 292	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.39 337	0.36 379	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CSP-Net	0.34 286	1.29 519	1.19 587	1.36 611	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	1.26 627	1.21 638	0.03 41	0.09 153	0.02 21	0.09 154

SFCPSM	0.17 199	0.78 365	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.01 10	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.79 579	0.02 15	0.75 536	0.76 552	0.02 21	0.02 21	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 244	1.31 523	0.74 532	0.92 500	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.87 530	0.75 536	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

ADCMid	0.08 76	0.02 12	0.02 15	1.01 521	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 90	0.09 152	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

ADCS	0.09 83	0.02 12	0.04 64	0.90 495	0.06 143	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 194	0.36 429	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 123	0.02 12	0.02 15	1.62 628	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.06 120	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.03 53	0.03 43	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV_i1	0.26 254	0.05 66	0.04 64	0.06 69	0.03 52	0.05 110	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 113	0.03 56	0.04 96	0.06 138	0.05 104	0.03 52	4.34 741	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 114	0.04 96

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.11 180	0.04 90	0.03 52	0.58 458	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.03 52

RT-IGEV	0.07 67	0.05 66	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.03 52	0.75 508	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.04 96

RT-Monster	0.09 83	0.07 83	0.03 39	0.15 145	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.10 162	0.04 90	0.03 52	0.92 535	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.07 146

PipStereo	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

zh-sn7	0.10 102	0.98 411	0.14 163	0.15 145	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.15 157	0.13 170	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

zh-mn7	0.12 136	1.14 453	0.17 205	0.20 201	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.18 206	0.16 197	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

z-mn7	0.16 193	1.21 509	0.33 315	0.41 319	0.04 101	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.35 303	0.31 319	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

w-ln-seven-2	0.14 174	1.22 515	0.28 273	0.32 260	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.32 285	0.27 282	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 102	1.05 441	0.12 134	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 102	1.05 441	0.12 134	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 102	1.05 441	0.12 134	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample7	0.09 83	1.00 421	0.11 123	0.11 109	0.02 22	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample5	0.10 102	1.07 445	0.11 123	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

test_sample4	0.10 102	1.03 437	0.12 134	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.13 170	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample3	0.09 83	0.87 383	0.10 103	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample2	0.09 83	1.03 437	0.11 123	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.09 105	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample1	0.09 83	0.87 383	0.12 134	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

mmm	0.14 174	1.83 577	0.12 134	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 104	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 120	0.04 97	0.12 122	0.11 133	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

DualNet	0.10 102	1.07 445	0.11 123	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

1111x	0.10 102	1.14 453	0.13 154	0.14 133	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.11 133	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

xxx	0.09 83	1.01 431	0.10 103	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

x	0.11 123	1.15 456	0.15 188	0.14 133	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 144	0.15 194	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

psmg	0.43 367	1.91 592	0.92 558	1.91 637	0.02 22	0.02 20	0.03 54	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 671	1.44 661	0.04 93	0.03 57	0.02 21	0.03 52

222	0.10 102	0.99 419	0.12 134	0.13 129	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

xxxx	0.11 123	1.16 458	0.16 195	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.16 197	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

test_xeample	0.10 102	1.09 447	0.13 154	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 144	0.14 185	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.04 90	0.03 52	0.05 66	0.03 39	0.05 108	0.03 57	0.04 97	0.03 52

BEATNet_4x	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 625	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 625	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCRef	0.12 136	0.03 31	0.04 64	1.71 632	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 120	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

AnyNet_C32	0.14 174	0.04 52	0.03 39	2.22 652	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.04 96	0.02 21	0.07 143	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

ADCPNet	0.10 102	0.03 31	0.04 64	1.27 596	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 147	0.04 97	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ManiGeoR	0.17 199	0.05 66	0.62 490	0.73 472	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 104	0.04 97	0.72 500	0.58 487	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLF11	0.17 199	0.05 66	0.63 494	0.72 468	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 104	0.04 97	0.71 492	0.59 493	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

HLf10	0.17 199	0.05 66	0.62 490	0.73 472	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 104	0.04 97	0.72 500	0.58 487	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLf8	0.17 199	0.05 66	0.62 490	0.72 468	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 104	0.04 97	0.72 500	0.58 487	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 199	0.05 66	0.65 501	0.72 468	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 104	0.04 97	0.71 492	0.59 493	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 223	1.40 532	0.53 467	0.56 427	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 104	0.05 115	0.57 457	0.44 436	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

w-ln-seven	0.18 208	1.47 534	0.33 315	0.40 305	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.38 324	0.32 324	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

DFGA-Net	0.05 57	0.06 79	0.04 64	0.06 69	0.04 101	0.06 123	0.04 103	0.06 126	0.04 104	0.06 128	0.04 110	0.06 129	0.04 100	0.06 120	0.04 97	0.06 74	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

11t1	0.17 199	2.16 612	0.13 154	0.13 129	0.04 101	0.06 123	0.04 103	0.06 126	0.04 104	0.06 128	0.03 56	0.06 129	0.03 53	0.06 120	0.05 115	0.18 206	0.12 147	0.06 125	0.03 57	0.05 114	0.03 52

BUS	0.83 529	1.91 592	0.92 558	4.48 731	0.02 22	0.40 348	0.04 103	0.41 363	0.02 22	0.48 452	0.03 56	0.41 371	0.05 117	0.03 43	0.05 115	1.97 671	4.19 758	0.33 319	0.23 296	0.34 310	0.27 333

NINENet	0.69 485	3.87 691	1.20 590	1.98 643	0.05 126	0.40 348	0.04 103	0.40 344	0.05 125	0.41 361	0.04 110	0.41 371	0.05 117	0.40 350	0.05 115	1.79 657	1.56 670	0.34 329	0.22 290	0.34 310	0.23 276

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 79	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 104	0.04 97	0.05 66	0.03 39	0.06 125	0.03 57	0.04 97	0.03 52

FADNet-RVC-Resample	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	1.57 696	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 123	0.04 97	0.06 135

FADNet_RVC	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.65 700	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet	0.12 136	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.66 703	0.06 74	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCP+	0.15 186	0.04 52	0.04 64	2.20 651	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.04 100	0.08 147	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	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
UHP(ZeroShot)	0.07 67	0.41 252	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 104	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

UHP(FT)	0.07 67	0.40 239	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 104	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

mmmmmm	0.07 67	0.40 239	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 104	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

UHP	0.07 67	0.41 252	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 104	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

DispViT+	0.07 67	0.08 85	0.12 134	0.08 80	0.05 126	0.08 143	0.05 120	0.08 147	0.05 125	0.08 146	0.05 127	0.08 145	0.05 117	0.08 147	0.05 115	0.08 88	0.07 92	0.07 137	0.05 123	0.07 144	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 67	0.08 85	0.11 123	0.11 109	0.05 126	0.08 143	0.05 120	0.08 147	0.05 125	0.08 146	0.05 127	0.08 145	0.05 117	0.08 147	0.05 115	0.11 116	0.10 110	0.07 137	0.05 123	0.07 144	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 76	0.08 85	0.11 123	0.11 109	0.05 126	0.08 143	0.05 120	0.08 147	0.07 153	0.08 146	0.05 127	0.08 145	0.05 117	0.09 153	0.08 147	0.15 157	0.11 133	0.07 137	0.05 123	0.07 144	0.06 135
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 83	0.13 117	0.39 360	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 120	0.13 178	0.05 125	0.06 128	0.05 127	0.06 129	0.05 117	0.06 120	0.05 115	0.06 74	0.05 78	0.14 189	0.13 227	0.06 127	0.05 122

GGEV	0.09 83	0.13 117	0.39 360	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 120	0.13 178	0.05 125	0.06 128	0.05 127	0.06 129	0.05 117	0.06 120	0.05 115	0.06 74	0.05 78	0.14 189	0.13 227	0.06 127	0.05 122

ISRNet	0.11 123	0.05 66	0.36 342	0.24 225	0.07 152	0.13 177	0.05 120	0.06 126	0.05 125	0.05 113	0.05 127	0.13 179	0.05 117	0.05 104	0.09 152	0.24 248	0.20 243	0.10 152	0.05 123	0.06 127	0.13 221

qqq1	0.25 244	3.70 682	0.14 163	0.14 133	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 126	0.05 125	0.06 128	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 120	0.05 115	0.13 137	0.12 147	0.06 125	0.05 123	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 244	3.70 682	0.14 163	0.14 133	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 126	0.05 125	0.06 128	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 120	0.05 115	0.13 137	0.12 147	0.06 125	0.05 123	0.03 47	0.04 96

ffm	0.25 244	3.83 688	0.12 134	0.12 117	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 126	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 129	0.05 117	0.06 120	0.05 115	0.12 122	0.12 147	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

ff1	0.25 244	3.83 688	0.12 134	0.12 117	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 126	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 129	0.05 117	0.06 120	0.05 115	0.12 122	0.12 147	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

mmx	0.25 244	3.83 688	0.12 134	0.12 117	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.06 126	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 129	0.05 117	0.06 120	0.05 115	0.12 122	0.12 147	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 134	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 120	0.04 95	0.04 104	0.12 177	0.04 110	0.06 129	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

qqq	0.16 193	2.01 602	0.12 134	0.15 145	0.04 101	0.06 123	0.05 120	0.06 126	0.04 104	0.06 128	0.03 56	0.06 129	0.03 53	0.06 120	0.03 52	0.12 122	0.14 185	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

AASNet	0.06 61	0.08 85	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.05 110	0.06 142	0.06 128	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 120	0.05 115	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

SACVNet	0.06 61	0.08 85	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.05 110	0.06 142	0.06 128	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 120	0.05 115	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

AACVNet	0.06 61	0.08 85	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 120	0.05 110	0.06 142	0.06 128	0.06 142	0.05 113	0.06 138	0.06 120	0.05 115	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

FADNet-RVC	0.13 143	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 120	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.71 717	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 144	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 76	0.56 324	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 120	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

TARStereo(FT)	0.09 83	0.59 332	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 120	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

2222	0.09 83	0.59 332	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 120	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

1111	0.09 83	0.60 337	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 120	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

fsdfsdds	0.08 76	0.58 329	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 120	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

nnnnnnn	0.08 76	0.58 329	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 120	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

TestStereooo	0.08 76	0.56 324	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 141	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 142	0.06 129	0.06 138	0.06 120	0.06 135	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

TS12	0.09 83	0.09 94	0.17 205	0.19 188	0.06 143	0.08 143	0.06 141	0.08 147	0.06 142	0.08 146	0.06 142	0.08 145	0.06 138	0.08 147	0.06 135	0.15 157	0.16 197	0.08 142	0.06 138	0.08 149	0.06 135

BSDual-CNN	0.81 520	1.91 592	0.92 558	4.48 731	0.02 22	0.42 388	0.06 141	0.41 363	0.02 22	0.48 452	0.03 56	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 671	4.19 758	0.33 319	0.23 296	0.34 310	0.27 333

hknet	1.10 582	1.85 583	3.49 756	4.48 731	0.02 22	0.42 388	0.06 141	0.41 363	0.02 22	0.48 452	0.03 56	0.41 371	0.03 53	0.42 384	0.03 52	4.39 744	4.19 758	0.33 319	0.23 296	0.34 310	0.27 333

FINET	0.07 67	0.08 85	0.07 91	0.07 78	0.07 152	0.08 143	0.06 141	0.08 147	0.07 153	0.08 146	0.07 153	0.08 145	0.06 138	0.07 143	0.07 143	0.08 88	0.07 92	0.07 137	0.07 146	0.06 127	0.06 135

anonymous	0.09 83	0.09 94	0.14 163	0.14 133	0.07 152	0.09 151	0.07 152	0.09 153	0.07 153	0.09 153	0.07 153	0.09 154	0.07 151	0.09 153	0.07 143	0.14 144	0.13 170	0.09 150	0.07 146	0.09 153	0.07 146

BEATNet-Init1	0.19 212	0.08 85	0.08 93	2.23 653	0.08 155	0.08 143	0.07 152	0.07 143	0.08 159	0.08 146	0.07 153	0.08 145	0.07 151	0.11 171	0.08 147	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.07 146	0.08 149	0.08 149

DeepPrunerF	0.19 212	0.08 85	0.08 93	2.23 653	0.08 155	0.08 143	0.07 152	0.07 143	0.08 159	0.08 146	0.07 153	0.08 145	0.07 151	0.11 171	0.08 147	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.07 146	0.08 149	0.08 149

CR-RVC	0.42 364	0.14 137	1.89 700	1.91 637	0.13 228	0.12 175	0.08 155	0.07 143	0.07 153	0.07 145	0.07 153	0.08 145	0.14 230	0.07 143	0.07 143	0.96 543	1.91 709	0.14 189	0.14 233	0.20 239	0.13 221

MatchStereo	0.54 447	0.12 115	2.38 732	2.32 668	0.09 159	0.09 151	0.08 155	0.09 153	0.07 153	0.09 153	0.07 153	0.09 154	0.07 151	0.09 153	0.08 147	2.34 708	2.34 727	0.12 170	0.11 181	0.11 167	0.10 162
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
SepStereo	0.09 83	0.09 94	0.10 103	0.09 87	0.09 159	0.09 151	0.09 157	0.10 155	0.08 159	0.10 158	0.09 159	0.09 154	0.09 158	0.09 153	0.08 147	0.09 96	0.08 95	0.09 150	0.08 151	0.09 153	0.08 149

SuperB	0.21 223	0.10 99	2.51 734	0.12 117	0.09 159	0.10 154	0.09 157	0.08 147	0.07 153	0.10 158	0.09 159	0.09 154	0.07 151	0.07 143	0.07 143	0.07 86	0.08 95	0.07 137	0.07 146	0.08 149	0.07 146

DRN-Test	0.14 174	0.13 117	0.09 99	0.14 133	0.09 159	0.15 211	0.09 157	0.14 192	0.10 167	0.14 193	0.09 159	0.14 193	0.09 158	0.13 180	0.09 152	0.12 122	0.09 105	0.12 170	0.09 153	0.12 177	0.73 567

StereoDRNet	0.15 186	0.14 137	0.10 103	0.14 133	0.09 159	0.15 211	0.09 157	0.14 192	0.09 162	0.14 193	0.10 163	0.14 193	0.09 158	0.14 194	0.09 152	0.13 137	0.10 110	0.13 174	0.09 153	0.13 179	0.82 583

PDISCO_ROB	0.83 529	2.80 663	3.49 756	0.14 133	0.11 186	0.17 225	0.09 157	0.15 216	0.10 167	0.15 211	0.12 213	0.16 216	0.14 230	3.30 748	0.13 219	0.14 144	2.34 727	0.16 218	0.12 216	2.62 728	0.10 162

GFORCE	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.19 188	0.11 186	0.11 165	0.10 162	0.11 167	0.09 162	0.11 170	0.11 181	0.11 170	0.10 162	0.13 180	0.11 174	0.17 189	0.18 239	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

over-6	0.11 123	0.11 110	0.15 188	0.16 155	0.10 166	0.11 165	0.10 162	0.11 167	0.10 167	0.11 170	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 171	0.10 159	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.10 162	0.11 167	0.09 154

over v1	0.11 123	0.11 110	0.15 188	0.16 155	0.10 166	0.11 165	0.10 162	0.11 167	0.10 167	0.11 170	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 171	0.10 159	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.10 162

over-8	0.11 123	0.14 137	0.15 188	0.16 155	0.10 166	0.11 165	0.10 162	0.11 167	0.09 162	0.11 170	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 171	0.09 152	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.09 154

over-9	0.11 123	0.11 110	0.16 195	0.16 155	0.10 166	0.12 175	0.10 162	0.11 167	0.10 167	0.11 170	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 171	0.10 159	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.10 162	0.11 167	0.09 154

S2M2_L	0.12 136	0.14 137	0.10 103	0.15 145	0.10 166	0.14 192	0.10 162	0.14 192	0.10 167	0.15 211	0.10 163	0.14 193	0.10 162	0.14 194	0.10 159	0.13 137	0.10 110	0.13 174	0.09 153	0.13 179	0.09 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

LRCNet_RVC	0.13 143	0.13 117	0.09 99	0.13 129	0.10 166	0.14 192	0.10 162	0.14 192	0.10 167	0.23 258	0.10 163	0.20 238	0.10 162	0.24 266	0.11 174	0.11 116	0.09 105	0.12 170	0.14 233	0.12 177	0.09 154

UNet	0.29 263	0.90 393	0.10 103	0.14 133	0.10 166	0.14 192	0.10 162	0.91 554	0.69 559	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.10 159	0.12 122	0.09 105	0.12 170	0.09 153	0.88 547	0.76 574

PVD	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

SHD	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

SAMSARA	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

XQC	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTSC	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTS	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTSA	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

MADNet+	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

MADNet++	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 166	0.10 154	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

E$^{3}$Stereo	0.13 143	0.14 137	0.13 154	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

LLLLL	0.13 143	0.14 137	0.13 154	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

LLL	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.17 176	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 170	0.14 185	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

low	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

100	0.13 143	0.14 137	0.13 154	0.17 176	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

300	0.13 143	0.14 137	0.13 154	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

Last	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

DDDD	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

FORCE_4.7	0.13 143	0.13 117	0.19 224	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

F4.4	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

FORCE_4.6	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.20 201	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

F5.5	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.12 218	0.13 180	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

F8.5	0.13 143	0.13 117	0.19 224	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

FORCE_9	0.13 143	0.13 117	0.20 232	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 189	0.18 239	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

FORCE_8	0.13 143	0.13 117	0.19 224	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

F7	0.13 143	0.13 117	0.19 224	0.20 201	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

FORCE_4.5	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

TT111	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

FORCE_4	0.13 143	0.13 117	0.19 224	0.19 188	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

FORCE_5	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.18 181	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

FORCE_6	0.13 143	0.13 117	0.18 215	0.18 181	0.11 186	0.13 177	0.11 180	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 181	0.13 179	0.11 180	0.13 180	0.11 174	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.10 162

EE1	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.17 176	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

AnonStereo	0.13 143	0.14 137	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

S2M2_XL	0.14 174	0.17 158	0.12 134	0.17 176	0.11 186	0.17 225	0.11 180	0.17 224	0.11 185	0.17 223	0.11 181	0.17 224	0.11 180	0.17 225	0.11 174	0.16 170	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.16 219	0.11 177
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetBlue	0.11 123	0.11 110	0.12 134	0.13 129	0.14 231	0.11 165	0.11 180	0.11 167	0.11 185	0.11 170	0.11 181	0.11 170	0.11 180	0.12 179	0.12 210	0.11 116	0.11 133	0.11 163	0.11 181	0.11 167	0.11 177

ProNet	0.14 174	0.20 166	0.14 163	0.16 155	0.11 186	0.16 218	0.11 180	0.17 224	0.11 185	0.17 223	0.12 213	0.17 224	0.13 225	0.17 225	0.12 210	0.15 157	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.15 214	0.12 214

CIPLG	0.13 143	0.21 172	0.12 134	0.16 155	0.11 186	0.15 211	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.15 211	0.12 213	0.15 215	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

IPLG	0.13 143	0.20 166	0.14 163	0.15 145	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

ACRE	0.13 143	0.21 172	0.14 163	0.15 145	0.11 186	0.14 192	0.11 180	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.12 213	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

ICVP	0.15 186	0.53 314	0.11 123	0.16 155	0.11 186	0.16 218	0.11 180	0.16 217	0.11 185	0.16 216	0.11 181	0.16 216	0.11 180	0.16 217	0.11 174	0.16 170	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.16 219	0.11 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 143	0.11 110	0.11 123	0.11 109	0.11 186	0.11 165	0.11 180	0.11 167	0.11 185	0.11 170	0.12 213	0.11 170	0.11 180	0.11 171	0.11 174	0.11 116	0.11 133	0.14 189	0.11 181	0.49 466	0.11 177

PASM	0.39 335	3.06 667	1.36 653	1.58 621	0.09 159	0.11 165	0.11 180	0.11 167	0.11 185	0.09 153	0.09 159	0.11 170	0.09 158	0.09 153	0.09 152	0.11 116	0.11 133	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.11 177

HSM	0.14 174	0.16 153	0.12 134	0.17 176	0.12 223	0.17 225	0.11 180	0.17 224	0.11 185	0.17 223	0.12 213	0.17 224	0.12 218	0.17 225	0.12 210	0.16 170	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.16 219	0.12 214

ELAS_RVC	0.14 174	0.16 153	0.10 103	0.15 145	0.10 166	0.18 229	0.11 180	0.19 230	0.11 185	0.19 229	0.12 213	0.18 228	0.11 180	0.19 231	0.12 210	0.14 144	0.08 95	0.14 189	0.09 153	0.15 214	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 186	0.17 158	0.11 123	0.18 181	0.11 186	0.19 232	0.11 180	0.19 230	0.12 224	0.19 229	0.12 213	0.20 238	0.12 218	0.19 231	0.12 210	0.16 170	0.11 133	0.17 228	0.10 162	0.17 228	0.10 162
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.13 143	0.16 153	0.11 123	0.15 145	0.09 159	0.18 229	0.11 180	0.18 228	0.11 185	0.17 223	0.11 181	0.18 228	0.11 180	0.18 228	0.11 174	0.14 144	0.08 95	0.14 189	0.08 151	0.14 195	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LACA_dic	0.45 403	0.13 117	1.78 682	1.70 631	0.12 223	0.13 177	0.12 216	0.16 217	0.15 243	0.13 179	0.12 213	0.13 179	0.11 180	0.16 217	0.13 219	1.73 655	1.69 684	0.16 218	0.11 181	0.13 179	0.13 221

VeloStereo	0.16 193	0.92 400	0.16 195	0.18 181	0.08 155	0.11 165	0.12 216	0.12 176	0.09 162	0.09 153	0.28 324	0.10 158	0.08 156	0.10 158	0.12 210	0.15 157	0.17 225	0.08 142	0.12 216	0.09 153	0.08 149

flow	0.16 193	0.92 400	0.16 195	0.18 181	0.08 155	0.11 165	0.12 216	0.12 176	0.09 162	0.09 153	0.28 324	0.10 158	0.08 156	0.10 158	0.12 210	0.15 157	0.17 225	0.08 142	0.12 216	0.09 153	0.08 149

DF	0.39 335	1.37 529	1.02 571	1.14 534	0.12 223	0.16 218	0.12 216	0.16 217	0.12 224	0.16 216	0.12 213	0.16 216	0.12 218	0.16 217	0.12 210	1.12 569	1.00 560	0.15 214	0.12 216	0.15 214	0.12 214

MIPNet	0.14 174	0.21 172	0.17 205	0.16 155	0.11 186	0.15 211	0.12 216	0.14 192	0.11 185	0.16 216	0.11 181	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.14 144	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

IPLGR	0.14 174	0.24 186	0.14 163	0.16 155	0.12 223	0.15 211	0.12 216	0.14 192	0.11 185	0.15 211	0.12 213	0.14 193	0.11 180	0.14 194	0.11 174	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

LALA_ROB	0.15 186	0.19 162	0.12 134	0.18 181	0.11 186	0.20 238	0.12 216	0.21 248	0.12 224	0.20 236	0.12 213	0.20 238	0.12 218	0.21 249	0.13 219	0.17 189	0.10 110	0.18 239	0.11 181	0.18 232	0.11 177

ITSA-stereo	0.15 186	0.17 158	0.13 154	0.20 201	0.13 228	0.19 232	0.13 223	0.18 228	0.13 228	0.19 229	0.13 227	0.18 228	0.14 230	0.18 228	0.14 224	0.16 170	0.11 133	0.15 214	0.14 233	0.18 232	0.11 177

DeepPruner_ROB	0.16 193	0.18 161	0.13 154	0.19 188	0.13 228	0.19 232	0.13 223	0.19 230	0.13 228	0.19 229	0.13 227	0.19 233	0.13 225	0.19 231	0.13 219	0.18 206	0.13 170	0.18 239	0.13 227	0.18 232	0.13 221

CR-Stereo	0.51 440	0.14 137	1.94 715	1.87 634	0.14 231	0.13 177	0.14 225	0.19 230	0.18 268	0.13 179	0.13 227	0.18 228	0.17 259	0.14 194	0.15 236	1.89 665	1.93 710	0.19 242	0.14 233	0.20 239	0.15 235

Weightmod_eth	0.20 214	0.24 186	0.28 273	0.47 352	0.14 231	0.24 266	0.14 225	0.17 224	0.13 228	0.22 252	0.16 249	0.22 256	0.13 225	0.20 236	0.16 245	0.24 248	0.20 243	0.19 242	0.14 233	0.16 219	0.24 286

depth_test_26	0.20 214	0.34 214	0.25 255	0.34 270	0.14 231	0.21 249	0.14 225	0.21 248	0.14 231	0.21 248	0.14 233	0.21 246	0.14 230	0.21 249	0.14 224	0.26 257	0.26 269	0.22 258	0.15 246	0.22 251	0.14 228

castereo++	0.54 447	3.59 679	1.15 581	1.31 605	0.14 231	0.16 218	0.14 225	0.16 217	0.14 231	0.16 216	0.14 233	0.16 216	0.13 225	0.16 217	0.14 224	1.45 642	1.16 586	0.15 214	0.14 233	0.15 214	0.13 221

DDVS	0.30 264	3.10 668	0.14 163	0.19 188	0.14 231	0.19 232	0.14 225	0.20 238	0.14 231	0.19 229	0.13 227	0.16 216	0.13 225	0.19 231	0.13 219	0.17 189	0.13 170	0.17 228	0.13 227	0.17 228	0.13 221

JetRed	0.11 123	0.12 115	0.11 123	0.11 109	0.11 186	0.11 165	0.14 225	0.11 167	0.11 185	0.12 177	0.11 181	0.11 170	0.11 180	0.11 171	0.11 174	0.11 116	0.16 197	0.11 163	0.11 181	0.11 167	0.11 177

HCRNet	1.22 637	7.11 751	3.00 739	3.55 719	0.33 425	0.29 295	0.14 225	0.19 230	0.15 243	0.33 311	0.29 339	0.25 277	0.14 230	0.22 255	0.33 406	3.64 736	3.00 735	0.76 552	0.32 424	0.18 232	0.13 221

GMStereo	0.14 174	0.13 117	0.14 163	0.14 133	0.14 231	0.14 192	0.14 225	0.14 192	0.14 231	0.14 193	0.14 233	0.14 193	0.14 230	0.14 194	0.14 224	0.14 144	0.14 185	0.14 189	0.14 233	0.14 195	0.14 228
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 199	0.71 350	0.14 163	0.14 133	0.14 231	0.14 192	0.14 225	0.14 192	0.14 231	0.14 193	0.14 233	0.14 193	0.14 230	0.14 194	0.22 280	0.14 144	0.14 185	0.14 189	0.14 233	0.14 195	0.14 228

SCION-MonSter	0.21 223	0.76 361	0.22 241	0.25 232	0.15 246	0.19 232	0.15 234	0.19 230	0.15 243	0.19 229	0.15 243	0.19 233	0.15 243	0.19 231	0.14 224	0.22 227	0.21 248	0.16 218	0.14 233	0.16 219	0.15 235

DepthFocus	0.18 208	0.22 176	0.15 188	0.22 215	0.15 246	0.22 254	0.15 234	0.22 254	0.15 243	0.22 252	0.15 243	0.22 256	0.16 247	0.22 255	0.15 236	0.20 217	0.15 194	0.20 248	0.14 233	0.20 239	0.14 228

RSGM-EC	0.24 241	0.24 186	0.15 188	0.22 215	0.15 246	0.22 254	0.15 234	0.22 254	0.15 243	0.24 265	0.15 243	0.22 256	0.15 243	0.22 255	1.19 626	0.20 217	0.17 225	0.24 277	0.14 233	0.20 239	0.14 228

acva	0.24 241	0.24 186	0.15 188	0.22 215	0.15 246	0.22 254	0.15 234	0.22 254	0.15 243	0.24 265	0.15 243	0.22 256	0.15 243	0.22 255	1.19 626	0.20 217	0.17 225	0.24 277	0.14 233	0.20 239	0.14 228

dd	0.23 237	0.98 411	0.16 195	0.23 220	0.15 246	0.23 263	0.15 234	0.23 261	0.15 243	0.23 258	0.15 243	0.24 270	0.17 259	0.23 262	0.15 236	0.22 227	0.15 194	0.21 253	0.15 246	0.22 251	0.16 238

dad	0.23 237	1.03 437	0.16 195	0.23 220	0.15 246	0.24 266	0.15 234	0.24 264	0.16 251	0.23 258	0.16 249	0.24 270	0.16 247	0.23 262	0.15 236	0.22 227	0.16 197	0.22 258	0.16 249	0.22 251	0.16 238

IPLGR_C	0.14 174	0.20 166	0.12 134	0.15 145	0.11 186	0.14 192	0.15 234	0.14 192	0.11 185	0.15 211	0.12 213	0.14 193	0.11 180	0.16 217	0.11 174	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.12 216	0.15 214	0.12 214

LACA2	0.21 223	0.24 186	0.26 262	0.31 254	0.16 257	0.24 266	0.16 241	0.24 264	0.16 251	0.24 265	0.16 249	0.24 270	0.16 247	0.24 266	0.16 245	0.27 261	0.23 261	0.24 277	0.16 249	0.23 263	0.16 238

LACA1	0.21 223	0.24 186	0.26 262	0.31 254	0.16 257	0.24 266	0.16 241	0.24 264	0.16 251	0.24 265	0.16 249	0.24 270	0.16 247	0.24 266	0.16 245	0.27 261	0.22 255	0.23 267	0.16 249	0.23 263	0.16 238

VIP-Stereo	0.70 488	2.97 666	2.43 733	2.49 679	0.16 257	0.25 276	0.16 241	0.25 272	0.16 251	0.25 273	0.18 274	0.25 277	0.16 247	0.26 287	0.16 245	1.86 659	1.26 640	0.23 267	0.15 246	0.23 263	0.15 235

RAFT-FEzeroshot	0.34 286	0.26 196	0.17 205	0.21 213	0.17 263	0.20 238	0.16 241	0.20 238	0.16 251	0.20 236	0.17 257	0.21 246	0.16 247	0.27 291	0.24 290	0.19 214	0.16 197	0.19 242	0.16 249	0.26 274	3.08 762

RAFT-FE	0.34 286	0.26 196	0.17 205	0.21 213	0.17 263	0.20 238	0.16 241	0.20 238	0.16 251	0.20 236	0.17 257	0.21 246	0.16 247	0.27 291	0.24 290	0.19 214	0.16 197	0.19 242	0.16 249	0.26 274	3.08 762

xyz-stereo-finetune2	0.18 208	0.48 293	0.16 195	0.16 155	0.15 246	0.15 211	0.16 241	0.16 217	0.16 251	0.16 216	0.16 249	0.16 216	0.16 247	0.16 217	0.16 245	0.16 170	0.16 197	0.16 218	0.16 249	0.16 219	0.16 238

xyz-stereo-finetune	0.28 258	0.49 295	0.16 195	0.16 155	0.16 257	0.16 218	0.16 241	0.22 254	0.30 351	0.32 306	0.31 399	0.32 312	0.31 402	0.32 310	0.32 394	0.32 285	0.33 337	0.31 309	0.32 424	0.31 295	0.32 402

xyz-stereo	0.18 208	0.50 300	0.16 195	0.15 145	0.16 257	0.16 218	0.16 241	0.16 217	0.16 251	0.16 216	0.16 249	0.16 216	0.16 247	0.16 217	0.16 245	0.16 170	0.16 197	0.16 218	0.16 249	0.16 219	0.16 238

castereo	0.61 463	3.79 687	1.35 645	1.52 619	0.15 246	0.17 225	0.16 241	0.20 238	0.21 283	0.18 227	0.16 249	0.21 246	0.12 218	0.26 287	0.17 252	1.43 641	1.38 657	0.17 228	0.16 249	0.18 232	0.16 238

GMStereo_Zeroshot	0.16 193	0.16 153	0.16 195	0.16 155	0.16 257	0.16 218	0.16 241	0.16 217	0.16 251	0.16 216	0.16 249	0.16 216	0.16 247	0.16 217	0.16 245	0.16 170	0.16 197	0.16 218	0.16 249	0.16 219	0.16 238

GEAR-Net	0.22 230	0.46 282	0.27 265	0.29 246	0.17 263	0.21 249	0.17 251	0.21 248	0.17 261	0.21 248	0.17 257	0.21 246	0.17 259	0.21 249	0.17 252	0.28 266	0.26 269	0.20 248	0.16 249	0.20 239	0.16 238

LACA3	0.23 237	0.25 193	0.27 265	0.54 420	0.17 263	0.25 276	0.17 251	0.25 272	0.17 261	0.25 273	0.17 257	0.25 277	0.17 259	0.25 275	0.17 252	0.28 266	0.23 261	0.24 277	0.17 272	0.24 268	0.17 256

IGEV-FE	0.35 297	0.37 224	0.17 205	0.19 188	0.17 263	0.20 238	0.17 251	0.19 230	0.17 261	0.19 229	0.17 257	0.19 233	0.17 259	0.37 335	0.36 429	0.19 214	0.17 225	0.19 242	0.17 272	0.38 351	2.84 753

tg	0.21 223	0.25 193	0.21 239	0.26 240	0.17 263	0.24 266	0.17 251	0.24 264	0.17 261	0.24 265	0.17 257	0.24 270	0.17 259	0.24 266	0.17 252	0.24 248	0.17 225	0.23 267	0.16 249	0.23 263	0.16 238

ACV-stereo	0.30 264	2.08 604	0.25 255	0.25 232	0.18 275	0.24 266	0.17 251	0.24 264	0.18 268	0.24 265	0.17 257	0.25 277	0.17 259	0.24 266	0.17 252	0.22 227	0.16 197	0.22 258	0.16 249	0.22 251	0.16 238

IGEV_Zeroshot_test	0.20 214	0.19 162	0.40 393	0.30 248	0.17 263	0.22 254	0.17 251	0.21 248	0.17 261	0.20 236	0.17 257	0.21 246	0.18 271	0.21 249	0.17 252	0.20 217	0.16 197	0.20 248	0.16 249	0.20 239	0.17 256

MSKI-zero shot	0.24 241	0.21 172	0.49 447	0.65 447	0.18 275	0.22 254	0.17 251	0.23 261	0.18 268	0.21 248	0.17 257	0.23 264	0.28 329	0.23 262	0.18 265	0.21 225	0.16 197	0.21 253	0.16 249	0.21 249	0.16 238

MIM_Stereo	0.25 244	0.23 178	0.66 503	0.80 482	0.17 263	0.22 254	0.17 251	0.23 261	0.18 268	0.26 282	0.17 257	0.21 246	0.17 259	0.25 275	0.17 252	0.23 239	0.16 197	0.21 253	0.17 272	0.22 251	0.17 256

UPFNet	0.42 364	1.20 463	0.17 205	0.24 225	0.17 263	0.25 276	0.17 251	1.19 594	0.90 595	0.25 273	0.17 257	0.24 270	0.17 259	0.25 275	0.17 252	0.22 227	0.17 225	0.22 258	0.16 249	1.15 586	0.93 593

SMOE	0.23 237	0.25 193	0.30 283	0.33 264	0.18 275	0.26 285	0.18 260	0.26 278	0.18 268	0.26 282	0.18 274	0.25 277	0.18 271	0.25 275	0.18 265	0.31 282	0.27 282	0.23 267	0.17 272	0.23 263	0.17 256

SME	0.27 255	0.29 204	0.31 301	0.38 283	0.20 284	0.29 295	0.18 260	0.30 291	0.20 278	0.32 306	0.21 287	0.32 312	0.20 282	0.32 310	0.21 276	0.35 303	0.32 324	0.27 292	0.19 280	0.29 286	0.20 267

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 529	5.18 722	1.98 720	2.19 650	0.17 263	0.19 232	0.18 260	0.19 230	0.16 251	0.20 236	0.19 277	0.22 256	0.22 291	0.20 236	0.15 236	2.28 701	2.13 722	0.24 277	0.17 272	0.18 232	0.16 238

MMNet	0.44 380	1.24 517	0.17 205	0.25 232	0.17 263	0.25 276	0.18 260	1.26 648	0.93 602	0.25 273	0.17 257	0.25 277	0.18 271	0.25 275	0.17 252	0.23 239	0.16 197	0.23 267	0.16 249	1.20 598	0.99 600

delet	0.43 367	1.21 509	0.17 205	0.25 232	0.17 263	0.25 276	0.18 260	1.26 648	0.95 604	0.25 273	0.17 257	0.25 277	0.17 259	0.25 275	0.17 252	0.23 239	0.16 197	0.22 258	0.16 249	1.18 594	0.98 599

iResNetv2_ROB	0.20 214	0.23 178	0.18 215	0.24 225	0.20 284	0.24 266	0.18 260	0.24 264	0.18 268	0.24 265	0.18 274	0.23 264	0.19 278	0.24 266	0.18 265	0.21 225	0.16 197	0.21 253	0.16 249	0.22 251	0.16 238

DLNR-FE	0.28 258	0.89 389	0.30 283	0.34 270	0.19 281	0.28 292	0.19 266	0.28 283	0.20 278	0.28 288	0.20 281	0.28 293	0.20 282	0.28 296	0.20 272	0.33 291	0.28 290	0.25 282	0.19 280	0.24 268	0.19 265

Pointernet	0.21 223	0.22 176	0.19 224	0.24 225	0.19 281	0.24 266	0.19 266	0.24 264	0.19 276	0.24 265	0.19 277	0.24 270	0.19 278	0.24 266	0.19 269	0.22 227	0.17 225	0.22 258	0.17 272	0.22 251	0.17 256

psm_up	0.43 367	1.19 462	0.17 205	0.25 232	0.18 275	0.25 276	0.19 266	1.26 648	0.91 596	0.26 282	0.17 257	0.25 277	0.17 259	0.25 275	0.17 252	0.22 227	0.17 225	0.23 267	0.16 249	1.18 594	0.99 600

CFNet	1.37 645	5.27 731	0.19 224	5.49 755	0.19 281	0.28 292	0.19 266	0.28 283	0.19 276	0.28 288	0.19 277	0.28 293	4.35 775	0.28 296	0.19 269	0.23 239	0.17 225	0.23 267	4.21 784	4.81 761	0.17 256

ssnet_v2	0.68 482	1.96 600	1.25 641	0.29 246	0.20 284	0.30 297	0.20 270	0.29 288	0.22 287	1.50 668	0.20 281	0.31 308	0.20 282	0.27 291	0.22 280	0.24 248	1.49 664	0.26 287	0.18 279	3.90 738	0.19 265

DAS	0.20 214	0.20 166	0.20 232	0.20 201	0.20 284	0.20 238	0.20 270	0.20 238	0.20 278	0.20 236	0.20 281	0.20 238	0.20 282	0.20 236	0.20 272	0.20 217	0.20 243	0.20 248	0.20 282	0.20 239	0.20 267

GEStereo_RVC	0.86 541	4.45 704	0.20 232	0.27 243	0.20 284	0.27 290	0.20 270	0.26 278	0.18 268	5.03 778	0.20 281	0.27 292	0.19 278	0.27 291	0.21 276	0.20 217	0.19 241	0.19 242	4.02 782	0.20 239	0.18 262

ASD4	0.20 214	0.20 166	0.20 232	0.20 201	0.20 284	0.20 238	0.20 270	0.20 238	0.20 278	0.20 236	0.20 281	0.20 238	0.20 282	0.20 236	0.20 272	0.20 217	0.20 243	0.20 248	0.20 282	0.20 239	0.20 267

AANet_RVC	1.26 640	0.31 210	4.99 768	5.93 758	0.20 284	0.25 276	0.20 270	0.25 272	0.20 278	0.23 258	0.19 277	0.25 277	0.20 282	0.25 275	0.20 272	5.66 768	4.76 762	0.26 287	0.30 405	0.24 268	0.27 333

iResNet	0.20 214	0.23 178	0.18 215	0.24 225	0.18 275	0.24 266	0.20 270	0.24 264	0.18 268	0.23 258	0.17 257	0.23 264	0.18 271	0.23 262	0.18 265	0.22 227	0.16 197	0.21 253	0.16 249	0.21 249	0.16 238

Weightmod	0.27 255	0.29 204	0.33 315	0.38 283	0.20 284	0.30 297	0.21 276	0.29 288	0.21 283	0.29 293	0.22 289	0.30 303	0.20 282	0.30 302	0.21 276	0.37 311	0.31 319	0.27 292	0.20 282	0.28 282	0.21 271

gwcnet-sp	0.82 525	1.72 545	1.48 663	0.39 292	0.15 246	0.31 304	0.21 276	0.20 238	0.25 302	1.61 672	0.23 294	0.28 293	0.26 313	0.20 236	0.15 236	0.24 248	1.33 648	0.32 312	0.16 249	6.75 777	0.23 276

scenet	0.82 525	1.72 545	1.48 663	0.39 292	0.15 246	0.31 304	0.21 276	0.20 238	0.25 302	1.61 672	0.23 294	0.28 293	0.26 313	0.20 236	0.15 236	0.24 248	1.33 648	0.32 312	0.16 249	6.75 777	0.23 276

ssnet	0.82 525	1.72 545	1.48 663	0.39 292	0.15 246	0.31 304	0.21 276	0.20 238	0.25 302	1.61 672	0.23 294	0.28 293	0.26 313	0.20 236	0.15 236	0.24 248	1.33 648	0.32 312	0.16 249	6.75 777	0.23 276

HGLStereo	0.28 258	0.29 204	0.22 241	0.36 277	0.22 297	0.36 324	0.21 276	0.36 313	0.21 283	0.42 375	0.21 287	0.36 328	0.22 291	0.36 328	0.21 276	0.34 295	0.21 248	0.34 329	0.21 287	0.34 310	0.21 271

S0	0.42 364	0.44 269	0.54 468	0.59 433	0.34 437	0.48 461	0.22 281	0.51 482	0.25 302	0.51 484	0.34 426	0.53 496	0.35 435	0.47 450	0.36 429	0.55 451	0.39 399	0.49 492	0.27 351	0.46 445	0.34 418

Select-FE	0.41 349	0.44 269	0.23 245	0.26 240	0.22 297	0.26 285	0.22 281	0.26 278	0.23 294	0.26 282	0.23 294	0.26 289	0.23 297	0.45 441	0.42 475	0.25 255	0.22 255	0.25 282	0.22 290	0.45 440	2.90 754

PAM	0.39 335	1.88 588	0.34 329	0.37 280	0.41 480	0.45 444	0.22 281	0.28 283	0.23 294	0.28 288	0.24 301	0.29 299	0.23 297	0.29 300	0.23 287	0.38 324	0.32 324	0.38 366	0.37 461	0.32 298	0.22 274

model_zeroshot	0.27 255	0.20 166	0.27 265	0.33 264	0.21 295	0.37 332	0.22 281	0.37 321	0.24 297	0.26 282	0.27 316	0.33 316	0.21 290	0.25 275	0.27 305	0.32 285	0.20 243	0.34 329	0.23 296	0.25 271	0.26 294

DCVSM-stereo	0.36 305	1.89 589	0.22 241	0.40 305	0.22 297	0.40 348	0.22 281	0.40 344	0.22 287	0.40 344	0.22 289	0.40 356	0.22 291	0.40 350	0.22 280	0.28 266	0.21 248	0.28 296	0.21 287	0.28 282	0.20 267

CAS++	0.17 199	0.27 199	0.21 239	0.10 92	0.21 295	0.15 211	0.22 281	0.10 155	0.21 283	0.22 252	0.10 163	0.19 233	0.18 271	0.10 158	0.19 269	0.20 217	0.19 241	0.18 239	0.10 162	0.19 238	0.18 262
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
WAO-6	0.22 230	0.23 178	0.22 241	0.23 220	0.22 297	0.22 254	0.22 281	0.22 254	0.22 287	0.22 252	0.22 289	0.22 256	0.22 291	0.22 255	0.22 280	0.22 227	0.22 255	0.22 258	0.22 290	0.22 251	0.22 274

IMH-64-1	0.22 230	0.23 178	0.23 245	0.22 215	0.22 297	0.22 254	0.22 281	0.22 254	0.22 287	0.22 252	0.22 289	0.22 256	0.22 291	0.22 255	0.22 280	0.22 227	0.22 255	0.23 267	0.22 290	0.22 251	0.23 276

IMH-64	0.22 230	0.23 178	0.23 245	0.22 215	0.22 297	0.22 254	0.22 281	0.22 254	0.22 287	0.22 252	0.22 289	0.22 256	0.22 291	0.22 255	0.22 280	0.22 227	0.22 255	0.23 267	0.22 290	0.22 251	0.23 276

WCG-NET（raft）	0.32 280	1.24 517	0.24 252	0.32 260	0.24 308	0.32 313	0.23 290	0.32 299	0.24 297	0.32 306	0.24 301	0.32 312	0.24 300	0.32 310	0.24 290	0.30 276	0.23 261	0.30 303	0.23 296	0.30 290	0.23 276

xxxxx1	0.31 271	0.91 395	0.23 245	0.31 254	0.23 303	0.31 304	0.23 290	0.33 303	0.25 302	0.31 300	0.24 301	0.33 316	0.25 303	0.32 310	0.24 290	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.29 286	0.27 333

tt_ll	0.31 271	0.91 395	0.23 245	0.31 254	0.23 303	0.31 304	0.23 290	0.33 303	0.25 302	0.31 300	0.24 301	0.33 316	0.25 303	0.32 310	0.24 290	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.29 286	0.27 333

ff	0.31 271	0.91 395	0.23 245	0.31 254	0.23 303	0.31 304	0.23 290	0.33 303	0.25 302	0.31 300	0.24 301	0.33 316	0.25 303	0.32 310	0.24 290	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.29 286	0.27 333

FENet	0.54 447	1.52 536	1.19 587	1.41 615	0.23 303	0.35 320	0.23 290	0.35 309	0.23 294	0.34 314	0.23 294	0.35 323	0.23 297	0.35 322	0.23 287	1.40 639	1.07 570	0.32 312	0.23 296	0.33 305	0.23 276

tt1	0.31 271	0.93 404	0.24 252	0.33 264	0.23 303	0.31 304	0.24 295	0.32 299	0.24 297	0.32 306	0.23 294	0.32 312	0.25 303	0.32 310	0.24 290	0.27 261	0.26 269	0.27 292	0.26 312	0.27 280	0.27 333

iResNet_ROB	0.28 258	0.32 212	0.24 252	0.32 260	0.25 311	0.32 313	0.24 295	0.32 299	0.24 297	0.33 311	0.24 301	0.35 323	0.24 300	0.33 318	0.24 290	0.31 282	0.24 265	0.32 312	0.24 303	0.32 298	0.24 286

DEFOM-Stereo	0.68 482	3.11 669	1.40 659	1.63 629	0.25 311	0.31 304	0.25 297	0.31 297	0.28 326	0.31 300	0.29 339	0.29 299	0.27 320	0.31 307	0.28 314	1.59 650	1.47 663	0.30 303	0.29 387	0.30 290	0.28 361

UNDER WATER-64	0.25 244	0.26 196	0.25 255	0.26 240	0.25 311	0.25 276	0.25 297	0.25 272	0.25 302	0.25 273	0.25 307	0.25 277	0.25 303	0.26 287	0.25 298	0.25 255	0.25 266	0.25 282	0.25 306	0.25 271	0.25 288

LoS_RVC	0.30 264	1.14 453	0.25 255	0.25 232	0.25 311	0.26 285	0.25 297	0.25 272	0.25 302	0.25 273	0.25 307	0.26 289	0.26 313	0.26 287	0.25 298	0.26 257	0.26 269	0.25 282	0.25 306	0.26 274	0.26 294

CAS	0.30 264	1.17 459	0.25 255	0.25 232	0.25 311	0.26 285	0.25 297	0.25 272	0.26 316	0.25 273	0.25 307	0.25 277	0.25 303	0.25 275	0.25 298	0.26 257	0.26 269	0.26 287	0.25 306	0.26 274	0.25 288

LoS	0.25 244	0.27 199	0.25 255	0.25 232	0.25 311	0.25 276	0.25 297	0.26 278	0.25 302	0.25 273	0.25 307	0.25 277	0.25 303	0.25 275	0.25 298	0.26 257	0.25 266	0.25 282	0.26 312	0.26 274	0.25 288
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.88 546	7.04 750	2.23 726	2.75 685	0.28 325	0.43 395	0.25 297	0.39 335	0.25 302	0.41 361	0.27 316	0.39 346	0.25 303	0.40 350	0.28 314	0.37 311	0.28 290	0.37 358	0.25 306	0.37 338	0.25 288

CroCo-Stereo	0.73 498	1.22 515	0.25 255	1.22 591	0.25 311	1.22 648	0.25 297	1.22 644	0.25 302	1.22 653	0.25 307	1.22 655	0.25 303	1.22 655	0.25 298	1.22 625	0.26 269	1.21 664	0.25 306	1.22 646	0.25 288
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
DLNR_Zeroshot_test	0.31 271	0.28 202	0.47 432	0.79 478	0.24 308	0.30 297	0.26 304	0.30 291	0.24 297	0.32 306	0.23 294	0.31 308	0.24 300	0.30 302	0.23 287	0.29 275	0.26 269	0.29 301	0.24 303	0.33 305	0.23 276

CroCo-Stereo Lap2	0.77 508	1.29 519	0.29 279	1.27 596	0.29 338	1.27 652	0.26 304	1.26 648	0.26 316	1.26 654	0.26 312	1.27 659	0.26 313	1.26 657	0.27 305	1.27 628	0.27 282	1.27 668	0.27 351	1.27 650	0.27 333

StereoDRNet-Refined	0.33 285	0.39 235	0.26 262	0.39 292	0.26 318	0.40 348	0.26 304	0.40 344	0.26 316	0.39 337	0.26 312	0.39 346	0.26 313	0.39 347	0.26 303	0.37 311	0.25 266	0.37 358	0.25 306	0.37 338	0.37 438
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
small-0shot	0.35 297	1.92 598	0.27 265	0.27 243	0.27 319	0.27 290	0.27 307	0.27 282	0.27 320	0.27 287	0.27 316	0.26 289	0.27 320	0.27 291	0.26 303	0.27 261	0.26 269	0.26 287	0.26 312	0.26 274	0.27 333

PStereo	0.32 280	0.36 221	0.28 273	0.38 283	0.29 338	0.36 324	0.27 307	0.38 330	0.27 320	0.38 330	0.28 324	0.36 328	0.27 320	0.36 328	0.28 314	0.32 285	0.27 282	0.33 319	0.27 351	0.33 305	0.27 333

Anonymus	0.47 420	0.73 353	0.46 424	0.43 336	0.54 533	0.53 497	0.27 307	0.39 335	0.35 434	0.33 311	0.40 465	0.33 316	0.38 448	0.53 493	0.54 517	0.56 455	0.36 379	0.49 492	0.53 529	0.66 502	0.54 515

FE-Mocha	0.35 297	0.71 350	0.40 393	0.47 352	0.27 319	0.34 316	0.27 307	0.34 306	0.26 316	0.34 314	0.26 312	0.34 321	0.27 320	0.34 319	0.27 305	0.44 369	0.41 413	0.33 319	0.29 387	0.32 298	0.29 370

Monster-pub-mixall	0.44 380	0.56 324	0.60 482	0.38 283	0.27 319	0.37 332	0.27 307	0.37 321	0.29 336	0.38 330	0.27 316	0.38 341	0.29 341	0.85 555	0.27 305	1.46 643	0.26 269	0.34 329	0.26 312	0.36 333	0.53 512

Replicate-Monster	0.45 403	0.57 327	0.60 482	0.40 305	0.29 338	0.37 332	0.27 307	0.37 321	0.30 351	0.40 344	0.31 399	0.40 356	0.30 350	0.99 575	0.27 305	1.36 636	0.31 319	0.34 329	0.30 405	0.36 333	0.54 515

Any-RAFT	0.32 280	0.36 221	0.27 265	0.36 277	0.27 319	0.36 324	0.27 307	0.36 313	0.27 320	0.36 322	0.27 316	0.36 328	0.27 320	0.36 328	0.28 314	0.36 308	0.28 290	0.36 354	0.28 372	0.36 333	0.28 361

CRFU-Net	0.65 472	1.67 542	1.22 637	1.96 642	0.27 319	0.41 367	0.27 307	0.41 363	0.27 320	0.40 344	0.26 312	0.41 371	0.27 320	0.40 350	0.27 305	1.80 658	1.62 678	0.34 329	0.23 296	0.33 305	0.23 276

MLCV	0.31 271	0.35 216	0.27 265	0.35 273	0.28 325	0.35 320	0.27 307	0.35 309	0.28 326	0.36 322	0.27 316	0.35 323	0.27 320	0.35 322	0.27 305	0.34 295	0.27 282	0.34 329	0.27 351	0.34 310	0.27 333

DISCO	1.11 584	0.39 235	5.28 770	0.39 292	0.20 284	0.39 346	0.27 307	0.39 335	0.22 287	0.38 330	0.20 281	0.38 341	0.20 282	6.95 789	0.22 280	0.30 276	0.21 248	0.27 292	0.21 287	5.25 770	0.21 271

DN-CSS_ROB	0.31 271	0.35 216	0.28 273	0.35 273	0.28 325	0.34 316	0.27 307	0.34 306	0.25 302	0.35 318	0.27 316	0.36 328	0.26 313	0.34 319	0.28 314	0.35 303	0.28 290	0.34 329	0.28 372	0.34 310	0.27 333

SCION-M(vits-remse)	0.34 286	0.79 367	0.30 283	0.33 264	0.28 325	0.40 348	0.28 318	0.40 344	0.28 326	0.40 344	0.28 324	0.39 346	0.28 329	0.40 350	0.28 314	0.23 239	0.21 248	0.35 345	0.27 351	0.35 323	0.27 333

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 286	0.98 411	0.30 283	0.33 264	0.18 275	0.21 249	0.28 318	0.40 344	0.28 326	0.40 344	0.28 324	0.39 346	0.28 329	0.40 350	0.28 314	0.37 311	0.29 304	0.35 345	0.27 351	0.35 323	0.27 333

SCION-MonSter(vits)	0.25 244	0.79 367	0.31 301	0.42 329	0.28 325	0.40 348	0.28 318	0.20 238	0.15 243	0.40 344	0.15 243	0.19 233	0.15 243	0.20 236	0.15 236	0.23 239	0.21 248	0.17 228	0.14 233	0.16 219	0.14 228

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 321	0.35 216	0.56 472	0.63 441	0.28 325	0.36 324	0.28 318	0.36 313	0.28 326	0.36 322	0.28 324	0.36 328	0.28 329	0.36 328	0.28 314	0.62 472	0.57 483	0.35 345	0.28 372	0.35 323	0.28 361

TestStereo_HL2	2.73 738	0.41 252	11.06 788	14.13 790	0.30 350	0.44 430	0.28 318	0.43 389	0.29 336	0.43 382	0.28 324	0.43 398	0.29 341	0.43 391	0.28 314	13.51 791	10.37 791	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 333

GeoVLM	0.36 305	0.38 228	0.27 265	0.46 345	0.28 325	0.35 320	0.28 318	0.37 321	0.27 320	0.35 318	0.28 324	0.36 328	0.38 448	0.35 322	0.28 314	1.08 560	0.26 269	0.33 319	0.27 351	0.34 310	0.33 411

Zero-FE251	0.36 305	0.40 239	0.28 273	0.41 319	0.28 325	0.41 367	0.28 318	0.41 363	0.28 326	0.41 361	0.28 324	0.41 371	0.28 329	0.42 384	0.30 340	0.37 311	0.26 269	0.37 358	0.27 351	0.45 440	0.56 526

Monster-pub-eth3d	0.45 403	0.57 327	0.60 482	0.39 292	0.28 325	0.37 332	0.28 318	0.37 321	0.30 351	0.39 337	0.29 339	0.39 346	0.30 350	0.92 567	0.27 305	1.42 640	0.28 290	0.34 329	0.28 372	0.37 338	0.53 512

LG-Stereo_L2	0.34 286	0.37 224	0.38 349	0.47 352	0.28 325	0.39 346	0.28 318	0.39 335	0.28 326	0.39 337	0.28 324	0.39 346	0.28 329	0.38 339	0.28 314	0.42 367	0.35 373	0.36 354	0.26 312	0.35 323	0.26 294

GIP-stereo	0.36 305	0.49 295	0.39 360	0.48 358	0.32 412	0.41 367	0.28 318	0.40 344	0.30 351	0.41 361	0.28 324	0.40 356	0.28 329	0.42 384	0.28 314	0.45 399	0.32 324	0.38 366	0.30 405	0.37 338	0.27 333

xx1	0.38 321	1.03 437	0.31 301	0.40 305	0.31 398	0.41 367	0.28 318	0.40 344	0.29 336	0.40 344	0.29 339	0.40 356	0.29 341	0.40 350	0.29 330	0.34 295	0.33 337	0.34 329	0.32 424	0.34 310	0.32 402

1test111	0.37 315	1.02 435	0.30 283	0.39 292	0.29 338	0.40 348	0.28 318	0.39 335	0.29 336	0.39 337	0.29 339	0.39 346	0.28 329	0.40 350	0.29 330	0.33 291	0.32 324	0.33 319	0.31 416	0.32 298	0.31 395

cc1	0.37 315	1.02 435	0.30 283	0.39 292	0.29 338	0.40 348	0.28 318	0.39 335	0.29 336	0.39 337	0.29 339	0.39 346	0.28 329	0.40 350	0.29 330	0.33 291	0.32 324	0.33 319	0.31 416	0.32 298	0.31 395

SQANet	0.28 258	0.28 202	0.28 273	0.28 245	0.28 325	0.28 292	0.28 318	0.28 283	0.28 326	0.28 288	0.28 324	0.28 293	0.28 329	0.28 296	0.28 314	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.28 282	0.28 361

DGSMNet	0.34 286	0.41 252	0.27 265	0.41 319	0.28 325	0.41 367	0.28 318	0.41 363	0.27 320	0.41 361	0.27 316	0.42 389	0.27 320	0.41 370	0.28 314	0.40 345	0.29 304	0.40 423	0.28 372	0.40 414	0.27 333

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 321	0.35 216	0.56 472	0.63 441	0.29 338	0.36 324	0.29 333	0.36 313	0.29 336	0.39 337	0.29 339	0.36 328	0.29 341	0.36 328	0.29 330	0.62 472	0.57 483	0.35 345	0.29 387	0.36 333	0.29 370

TestStereo_HL3	2.76 741	0.41 252	11.46 791	14.11 789	0.30 350	0.45 444	0.29 333	0.43 389	0.29 336	0.43 382	0.29 339	0.43 398	0.28 329	0.44 422	0.30 340	13.57 792	10.32 790	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 333

GGDA	2.76 741	0.41 252	11.34 790	14.28 791	0.30 350	0.44 430	0.29 333	0.43 389	0.29 336	0.43 382	0.28 324	0.43 398	0.28 329	0.43 391	0.29 330	13.45 790	10.57 792	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 333

IGEV++	0.34 286	0.43 266	0.30 283	0.40 305	0.29 338	0.40 348	0.29 333	0.40 344	0.29 336	0.40 344	0.29 339	0.40 356	0.29 341	0.40 350	0.30 340	0.38 324	0.29 304	0.37 358	0.29 387	0.37 338	0.29 370

ACVNet-DCA	0.37 315	1.00 421	0.30 283	0.40 305	0.29 338	0.40 348	0.29 333	0.40 344	0.29 336	0.40 344	0.29 339	0.40 356	0.29 341	0.39 347	0.28 314	0.33 291	0.32 324	0.33 319	0.32 424	0.33 305	0.32 402

PML	0.46 412	1.36 527	0.29 279	0.58 430	0.30 350	0.57 509	0.29 333	0.57 498	0.29 336	0.57 505	0.29 339	0.57 510	0.29 341	0.56 501	0.29 330	0.52 441	0.30 314	0.53 509	0.31 416	0.53 484	0.30 385

GES	0.66 474	2.34 629	0.29 279	0.41 319	0.29 338	0.41 367	0.29 333	0.42 381	0.29 336	0.40 344	0.41 473	0.41 371	0.30 350	0.51 485	0.29 330	0.32 285	0.29 304	0.32 312	2.46 753	2.49 715	0.30 385

UCFNet_RVC	2.75 740	10.06 772	0.29 279	10.31 786	0.29 338	0.42 388	0.29 333	0.43 389	0.29 336	0.42 375	0.29 339	0.42 389	9.87 792	0.43 391	0.29 330	0.36 308	9.84 788	0.36 354	0.26 312	9.77 791	0.26 294

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 457	5.10 718	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.44 422	0.30 340	0.44 369	0.37 384	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

testmc14	2.43 727	10.48 775	8.02 785	8.93 776	0.31 398	0.44 430	0.30 341	0.42 381	0.30 351	0.42 375	0.30 354	0.42 389	0.30 350	0.42 384	0.30 340	8.88 787	6.99 777	0.41 441	0.28 372	0.39 400	0.28 361

TestStereo-Hl	2.78 743	0.42 264	11.23 789	14.38 792	0.30 350	0.44 430	0.30 341	0.43 389	0.28 326	0.43 382	0.29 339	0.44 434	0.29 341	0.44 422	0.29 330	13.64 793	10.73 793	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 333

MCSU-Stereo	2.48 730	10.56 776	8.50 787	9.47 780	0.31 398	0.43 395	0.30 341	0.42 381	0.30 351	0.42 375	0.30 354	0.42 389	0.30 350	0.41 370	0.30 340	8.86 786	6.93 776	0.40 423	0.29 387	0.39 400	0.28 361

canet-new	0.44 380	1.82 574	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.44 422	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

bcnet-new	0.44 380	1.81 567	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

LWStereo	0.44 380	1.82 574	0.38 349	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

LMStereo	0.44 380	1.80 562	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.45 399	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

CR7Stereo	0.44 380	1.81 567	0.39 360	0.50 401	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.45 399	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

ARStereo	0.44 380	1.80 562	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

ARStereo-new	0.44 380	1.80 562	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

BARStereo	0.44 380	1.78 557	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.44 428	0.30 351	0.44 421	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.45 399	0.34 366	0.39 410	0.26 312	0.38 351	0.26 294

FCBStereo	0.44 380	1.79 561	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

PSGStereo	0.44 380	1.78 557	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

MUNStereo	0.44 380	1.81 567	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.44 430	0.30 341	0.44 428	0.30 351	0.44 421	0.30 354	0.44 434	0.30 350	0.44 422	0.30 340	0.45 399	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 367	1.76 552	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.31 382	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.27 351	0.38 351	0.26 294

CHEStereo	0.44 380	1.78 557	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

TOTStereo	0.44 380	1.81 567	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 380	1.83 577	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

ACMStereo	0.60 457	5.12 719	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.44 422	0.30 340	0.44 369	0.37 384	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

KABStereo	0.43 367	1.76 552	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

KMOStereo	0.43 367	1.80 562	0.38 349	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 380	1.81 567	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 367	1.77 554	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 367	1.78 557	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 380	1.85 583	0.38 349	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 367	1.77 554	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 380	1.86 586	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 380	1.80 562	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.44 430	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.44 422	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 380	1.82 574	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 367	1.77 554	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 380	1.83 577	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.36 379	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 349	1.06 444	0.40 393	0.51 412	0.31 398	0.44 430	0.30 341	0.43 389	0.32 409	0.44 421	0.30 354	0.56 507	0.30 350	0.44 422	0.31 382	0.45 399	0.34 366	0.39 410	0.27 351	0.40 414	0.27 333

DStereoO	0.31 271	0.31 210	0.31 301	0.30 248	0.40 470	0.31 304	0.30 341	0.30 291	0.34 430	0.29 293	0.31 399	0.29 299	0.30 350	0.31 307	0.31 382	0.31 282	0.29 304	0.31 309	0.30 405	0.31 295	0.31 395

DStereoSA	0.32 280	0.52 310	0.34 329	0.31 254	0.31 398	0.30 297	0.30 341	0.31 297	0.30 351	0.31 300	0.31 399	0.31 308	0.30 350	0.31 307	0.31 382	0.30 276	0.32 324	0.31 309	0.31 416	0.31 295	0.31 395

HiDET	0.38 321	0.44 269	0.30 283	0.42 329	0.30 350	0.42 388	0.30 341	0.42 381	0.30 351	0.44 421	0.30 354	0.42 389	0.30 350	0.42 384	0.68 547	0.37 311	0.32 324	0.40 423	0.29 387	0.37 338	0.29 370

LCMNet	0.38 321	0.44 269	0.30 283	0.42 329	0.30 350	0.42 388	0.30 341	0.42 381	0.30 351	0.45 433	0.30 354	0.42 389	0.30 350	0.42 384	0.69 555	0.37 311	0.32 324	0.40 423	0.29 387	0.37 338	0.29 370

CSFM-Stereo	0.38 321	0.44 269	0.30 283	0.42 329	0.30 350	0.42 388	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.44 421	0.30 354	0.42 389	0.30 350	0.42 384	0.73 569	0.37 311	0.32 324	0.40 423	0.29 387	0.37 338	0.30 385

MultiAttention	0.30 264	0.30 207	0.30 283	0.30 248	0.30 350	0.30 297	0.30 341	0.30 291	0.30 351	0.30 295	0.30 354	0.30 303	0.30 350	0.30 302	0.30 340	0.30 276	0.30 314	0.30 303	0.30 405	0.30 290	0.30 385

MSAF-DinoV2	0.30 264	0.30 207	0.30 283	0.30 248	0.30 350	0.30 297	0.30 341	0.30 291	0.30 351	0.30 295	0.30 354	0.30 303	0.30 350	0.30 302	0.30 340	0.30 276	0.30 314	0.30 303	0.30 405	0.30 290	0.30 385

GCAP-BAT	0.41 349	1.30 521	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.44 421	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.44 369	0.34 366	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

test_for_model	0.35 297	0.39 235	0.30 283	0.43 336	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.44 422	0.31 382	0.38 324	0.26 269	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 341	1.09 447	0.39 360	0.49 364	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.44 428	0.30 351	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.43 391	0.30 340	0.45 399	0.34 366	0.38 366	0.27 351	0.38 351	0.27 333

TorneroNet-64	0.45 403	0.27 199	0.30 283	0.58 430	0.27 319	0.70 528	0.30 341	0.28 283	0.73 578	0.73 535	0.28 324	0.71 534	0.66 543	0.75 536	0.27 305	0.27 261	0.29 304	0.37 358	0.75 584	0.28 282	0.30 385

GCAPDPT-zeroshot	0.36 305	0.40 239	0.30 283	0.43 336	0.30 350	0.43 395	0.30 341	0.43 389	0.31 397	0.43 382	0.30 354	0.43 398	0.30 350	0.44 422	0.31 382	0.39 337	0.28 290	0.39 410	0.27 351	0.39 400	0.26 294

IGEV-Stereo	0.35 297	0.44 269	0.45 418	0.49 364	0.30 350	0.37 332	0.30 341	0.36 313	0.30 351	0.36 322	0.29 339	0.36 328	0.29 341	0.36 328	0.30 340	0.46 411	0.39 399	0.32 312	0.24 303	0.32 298	0.25 288
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.34 286	0.42 264	0.31 301	0.39 292	0.30 350	0.38 339	0.30 341	0.40 344	0.29 336	0.40 344	0.37 447	0.41 371	0.34 428	0.38 339	0.30 340	0.34 295	0.27 282	0.34 329	0.26 312	0.34 310	0.26 294

DANet	0.30 264	0.30 207	0.30 283	0.30 248	0.30 350	0.30 297	0.30 341	0.30 291	0.30 351	0.30 295	0.30 354	0.30 303	0.30 350	0.30 302	0.30 340	0.30 276	0.30 314	0.30 303	0.30 405	0.30 290	0.30 385
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test410_97500	0.41 349	0.89 389	0.31 301	0.40 305	0.31 398	0.40 348	0.31 389	0.40 344	0.31 397	0.61 512	0.53 525	0.40 356	0.31 402	0.40 350	0.31 382	0.58 458	0.47 447	0.38 366	0.29 387	0.38 351	0.29 370

test410	0.66 474	5.69 742	0.31 301	0.40 305	0.31 398	0.41 367	0.31 389	0.40 344	0.31 397	0.62 516	0.55 528	0.40 356	0.31 402	0.40 350	0.31 382	0.59 461	0.47 447	0.38 366	0.29 387	0.38 351	0.30 385

RMAStereo	0.45 403	1.81 567	0.40 393	0.50 401	0.31 398	0.44 430	0.31 389	0.44 428	0.31 397	0.44 421	0.31 399	0.44 434	0.32 409	0.44 422	0.31 382	0.46 411	0.35 373	0.39 410	0.27 351	0.39 400	0.27 333

ATMStereo	0.46 412	1.99 601	0.40 393	0.51 412	0.31 398	0.44 430	0.31 389	0.44 428	0.31 397	0.44 421	0.31 399	0.44 434	0.31 402	0.44 422	0.32 394	0.47 418	0.35 373	0.39 410	0.27 351	0.39 400	0.27 333

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 349	1.09 447	0.40 393	0.52 415	0.31 398	0.44 430	0.31 389	0.44 428	0.31 397	0.44 421	0.31 399	0.44 434	0.31 402	0.44 422	0.31 382	0.46 411	0.35 373	0.39 410	0.28 372	0.39 400	0.28 361

gcap_with_dpt	0.35 297	0.39 235	0.30 283	0.44 340	0.31 398	0.44 430	0.31 389	0.44 428	0.31 397	0.44 421	0.30 354	0.44 434	0.30 350	0.44 422	0.30 340	0.38 324	0.26 269	0.38 366	0.27 351	0.38 351	0.27 333

MonSter++	0.38 321	0.44 269	0.31 301	0.43 336	0.30 350	0.43 395	0.31 389	0.43 389	0.31 397	0.45 433	0.31 399	0.43 398	0.31 402	0.43 391	0.69 555	0.38 324	0.33 337	0.40 423	0.30 405	0.38 351	0.30 385

gcap-zeroshot	0.36 305	0.40 239	0.34 329	0.44 340	0.31 398	0.44 430	0.31 389	0.44 428	0.32 409	0.44 421	0.32 409	0.44 434	0.32 409	0.44 422	0.31 382	0.39 337	0.28 290	0.39 410	0.28 372	0.39 400	0.27 333

EKT-Stereo	0.37 315	0.40 239	0.44 416	1.07 526	0.29 338	0.34 316	0.31 389	0.36 313	0.29 336	0.38 330	0.31 399	0.37 338	0.30 350	0.36 328	0.29 330	0.34 295	0.28 290	0.39 410	0.30 405	0.37 338	0.30 385

testlalala	0.36 305	0.40 239	0.34 329	0.44 340	0.31 398	0.44 430	0.31 389	0.44 428	0.32 409	0.44 421	0.32 409	0.44 434	0.32 409	0.44 422	0.31 382	0.39 337	0.28 290	0.39 410	0.28 372	0.39 400	0.27 333

DStereoFS	0.32 280	0.33 213	0.32 310	0.33 264	0.30 350	0.32 313	0.32 399	0.32 299	0.31 397	0.30 295	0.31 399	0.31 308	0.30 350	0.32 310	0.32 394	0.32 285	0.31 319	0.30 303	0.47 513	0.32 298	0.34 418

DDF-Stereo	0.43 367	1.15 456	0.57 476	0.53 417	0.32 412	0.41 367	0.32 399	0.41 363	0.32 409	0.41 361	0.32 409	0.41 371	0.32 409	0.40 350	0.32 394	0.52 441	0.50 464	0.38 366	0.31 416	0.39 400	0.31 395

GREAT-IGEV	0.38 321	0.43 266	0.36 342	0.48 358	0.32 412	0.45 444	0.32 399	0.45 437	0.32 409	0.45 433	0.32 409	0.45 444	0.32 409	0.45 441	0.32 394	0.44 369	0.33 337	0.41 441	0.29 387	0.41 425	0.29 370
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 321	0.43 266	0.33 315	0.46 345	0.33 425	0.45 444	0.32 399	0.45 437	0.32 409	0.45 433	0.32 409	0.45 444	0.33 421	0.45 441	0.32 394	0.38 324	0.38 392	0.38 366	0.37 461	0.37 338	0.36 432

MyStereo07	0.60 457	3.72 685	0.48 440	0.49 364	0.41 480	0.36 324	0.32 399	0.49 459	0.43 487	0.51 484	0.42 483	0.49 468	0.43 484	0.51 485	0.64 532	0.49 426	0.45 437	0.34 329	0.32 424	0.35 323	0.43 474

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ccs_rob	2.79 744	10.17 774	0.32 310	10.00 784	0.33 425	0.49 470	0.33 410	1.90 678	0.32 409	0.51 484	0.33 418	0.49 468	9.24 791	0.49 467	0.33 406	0.41 353	9.82 787	0.41 441	0.28 372	9.34 789	0.29 370

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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DMCA	0.36 305	0.38 228	0.37 347	0.35 273	0.35 441	0.36 324	0.36 437	0.36 313	0.35 434	0.35 318	0.37 447	0.36 328	0.36 439	0.35 322	0.36 429	0.36 308	0.36 379	0.35 345	0.36 458	0.36 333	0.36 432

Pro-Stereo	0.79 512	0.53 314	0.38 349	0.49 364	0.38 459	0.49 470	0.37 443	0.49 459	0.67 548	0.50 475	0.38 452	1.10 598	0.38 448	0.49 467	0.38 442	0.71 492	0.88 552	5.98 786	0.36 458	0.46 445	0.36 432

SCV_C0	0.45 403	0.88 386	0.49 447	0.54 420	0.37 452	0.48 461	0.37 443	0.48 451	0.37 447	0.48 452	0.36 440	0.48 461	0.37 444	0.49 467	0.37 439	0.50 433	0.41 413	0.44 460	0.34 439	0.44 435	0.34 418

HH	0.71 491	2.54 640	0.74 532	1.10 528	0.32 412	0.41 367	0.37 443	0.69 521	0.78 582	0.73 535	0.90 594	0.75 542	1.00 593	0.84 551	0.69 555	0.69 486	0.40 403	0.35 345	0.26 312	0.35 323	0.26 294

HanStereo	0.71 491	2.54 640	0.74 532	1.10 528	0.32 412	0.41 367	0.37 443	0.69 521	0.78 582	0.73 535	0.90 594	0.75 542	1.00 593	0.84 551	0.69 555	0.69 486	0.40 403	0.35 345	0.26 312	0.35 323	0.26 294

test-3	0.98 563	4.13 698	1.85 695	1.85 633	0.61 545	0.69 525	0.37 443	0.63 512	0.61 538	0.66 524	0.51 522	0.73 539	0.44 486	0.57 506	0.54 517	1.68 654	1.81 692	0.40 423	0.43 501	0.66 502	0.50 500

FCDSN-DC	0.41 349	0.59 332	0.64 497	0.54 420	0.33 425	0.50 479	0.37 443	0.42 381	0.40 467	0.61 512	0.43 486	0.50 482	0.49 509	0.38 339	0.32 394	0.28 266	0.23 261	0.26 287	0.22 290	0.35 323	0.28 361
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.37 315	0.37 224	0.37 347	0.37 280	0.37 452	0.37 332	0.37 443	0.37 321	0.37 447	0.37 328	0.37 447	0.37 338	0.37 444	0.37 335	0.37 439	0.37 311	0.37 384	0.37 358	0.37 461	0.37 338	0.37 438

GEAStereo	0.62 466	3.91 692	0.48 440	0.69 458	0.38 459	0.51 491	0.38 450	0.51 482	0.38 451	0.53 491	0.38 452	0.50 482	0.38 448	0.51 485	0.38 442	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.34 418

GSStereo	0.81 520	4.28 702	0.50 453	0.59 433	0.40 470	0.51 491	0.38 450	0.50 468	0.38 451	0.50 475	0.38 452	0.50 482	3.79 767	0.50 475	0.38 442	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.35 429

GS-Stereo							0.38 450	0.50 468	0.38 451	0.50 475	0.38 452	0.50 482	3.79 767	0.50 475	0.38 442	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.35 429

gasm-f	0.62 466	3.91 692	0.48 440	0.69 458	0.38 459	0.51 491	0.38 450	0.51 482	0.38 451	0.53 491	0.38 452	0.50 482	0.38 448	0.51 485	0.38 442	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.34 418

GASTEREO	0.48 426	1.21 509	0.47 432	0.57 428	0.38 459	0.50 479	0.38 450	0.50 468	0.38 451	0.50 475	0.38 452	0.50 482	0.38 448	0.50 475	0.38 442	0.52 441	0.42 423	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.34 418

MSCF	0.51 440	1.40 532	0.49 447	0.58 430	0.38 459	0.50 479	0.38 450	0.54 491	0.41 477	0.52 488	0.41 473	0.53 496	0.42 479	0.53 493	0.41 467	0.60 463	0.47 447	0.48 487	0.37 461	0.48 463	0.38 445

depthmonostereo	0.44 380	0.85 379	0.46 424	0.54 420	0.40 470	0.52 495	0.38 450	0.52 487	0.35 434	0.47 445	0.34 426	0.46 448	0.34 428	0.47 450	0.34 421	0.45 399	0.43 428	0.41 441	0.33 435	0.41 425	0.32 402

SCV	0.46 412	0.94 406	0.45 418	0.54 420	0.37 452	0.48 461	0.38 450	0.48 451	0.37 447	0.48 452	0.39 462	0.48 461	0.37 444	0.49 467	0.37 439	0.50 433	0.46 439	0.44 460	0.34 439	0.44 435	0.34 418

WAO-8	0.38 321	0.38 228	0.38 349	0.38 283	0.38 459	0.38 339	0.38 450	0.38 330	0.38 451	0.38 330	0.38 452	0.38 341	0.38 448	0.38 339	0.38 442	0.38 324	0.38 392	0.38 366	0.37 461	0.38 351	0.38 445

WAO-7	0.38 321	0.38 228	0.38 349	0.38 283	0.38 459	0.38 339	0.38 450	0.38 330	0.38 451	0.38 330	0.38 452	0.38 341	0.38 448	0.38 339	0.38 442	0.38 324	0.38 392	0.38 366	0.38 475	0.38 351	0.38 445

HanzoNet	0.39 335	0.38 228	0.40 393	0.39 292	0.41 480	0.38 339	0.38 450	0.38 330	0.38 451	0.39 337	0.39 462	0.38 341	0.38 448	0.39 347	0.40 459	0.38 324	0.38 392	0.40 423	0.38 475	0.38 351	0.40 455

Venus	0.38 321	0.38 228	0.38 349	0.38 283	0.38 459	0.37 332	0.38 450	0.37 321	0.37 447	0.41 361	0.37 447	0.39 346	0.37 444	0.38 339	0.38 442	0.37 311	0.38 392	0.38 366	0.37 461	0.37 338	0.38 445

IMH	0.38 321	0.38 228	0.38 349	0.38 283	0.38 459	0.38 339	0.38 450	0.38 330	0.38 451	0.42 375	0.38 452	0.40 356	0.38 448	0.38 339	0.38 442	0.38 324	0.38 392	0.39 410	0.38 475	0.38 351	0.38 445

iRaftStereo_RVC	0.97 561	3.17 672	2.30 728	2.42 676	0.38 459	0.54 501	0.38 450	0.54 491	0.38 451	0.54 497	0.38 452	0.54 500	0.38 448	0.54 496	0.38 442	2.38 711	2.34 727	0.49 492	0.36 458	0.49 466	0.36 432

NBS	0.39 335	0.68 345	0.36 342	0.38 283	0.36 447	0.38 339	0.39 464	0.39 335	0.39 464	0.37 328	0.35 435	0.37 338	0.38 448	0.37 335	0.38 442	0.39 337	0.36 379	0.36 354	0.39 479	0.38 351	0.38 445

quiztm	0.43 367	0.49 295	0.40 393	0.51 412	0.40 470	0.51 491	0.40 465	0.50 468	0.40 467	0.50 475	0.40 465	0.51 493	0.40 461	0.50 475	0.40 459	0.44 369	0.34 366	0.44 460	0.34 439	0.44 435	0.34 418

LG-Stereo_L1	0.47 420	0.52 310	0.47 432	0.62 439	0.39 469	0.53 497	0.40 465	0.53 489	0.39 464	0.53 491	0.39 462	0.53 496	0.39 460	0.53 493	0.39 456	0.55 451	0.46 439	0.49 492	0.37 461	0.49 466	0.37 438

GCAP-Stereo	0.75 502	4.15 699	0.42 412	0.75 476	0.35 441	0.78 537	0.40 465	0.79 535	0.38 451	0.78 544	0.36 440	0.78 545	0.36 439	0.79 539	0.39 456	0.75 508	0.39 399	0.76 552	0.39 479	0.75 521	0.39 452

knoymous	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 350	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455

anonymousa	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 350	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455

riskmin	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 350	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455

Anonymous_2	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 350	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455

Anonymous_1	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 350	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455

AdaStereo	0.40 341	0.40 239	0.40 393	0.40 305	0.40 470	0.40 348	0.40 465	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 465	0.40 356	0.40 461	0.40 350	0.40 459	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455
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.
416test1013	0.49 432	0.80 370	0.33 315	0.67 452	0.33 425	0.48 461	0.41 474	0.48 451	0.39 464	0.48 452	0.93 601	0.52 494	0.32 409	0.52 490	0.38 442	0.49 426	0.51 469	0.53 509	0.37 461	0.51 477	0.36 432

GwcNet-ADL	0.41 349	0.41 252	0.41 407	0.41 319	0.41 480	0.41 367	0.41 474	0.41 363	0.41 477	0.41 361	0.41 473	0.41 371	0.41 473	0.41 370	0.41 467	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 464

PSMNet-ADL	0.41 349	0.41 252	0.41 407	0.41 319	0.41 480	0.41 367	0.41 474	0.41 363	0.41 477	0.41 361	0.41 473	0.41 371	0.41 473	0.41 370	0.41 467	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 464

GANet-ADL	0.41 349	0.41 252	0.41 407	0.41 319	0.41 480	0.41 367	0.41 474	0.41 363	0.41 477	0.41 361	0.41 473	0.41 371	0.41 473	0.41 370	0.41 467	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 464

ADLNet2	0.41 349	0.41 252	0.41 407	0.41 319	0.41 480	0.41 367	0.41 474	0.41 363	0.41 477	0.41 361	0.41 473	0.41 371	0.41 473	0.41 370	0.41 467	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 464

ADLNet	0.41 349	0.41 252	0.41 407	0.41 319	0.41 480	0.41 367	0.41 474	0.41 363	0.41 477	0.41 361	0.41 473	0.41 371	0.41 473	0.41 370	0.41 467	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 464

DNS	0.86 541	2.43 637	1.66 675	2.03 646	0.42 490	0.60 512	0.42 480	0.60 506	0.42 485	0.60 510	0.42 483	0.60 515	0.42 479	0.60 510	0.42 475	1.97 671	1.63 680	0.55 515	0.40 481	0.55 486	0.40 455

RSM	0.36 305	0.36 221	0.43 414	0.37 280	0.42 490	0.49 470	0.42 480	0.37 321	0.28 326	0.36 322	0.29 339	0.36 328	0.30 350	0.37 335	0.28 314	0.34 295	0.31 319	0.34 329	0.35 452	0.40 414	0.29 370

CFNet_RVC	2.38 726	8.71 762	0.38 349	9.33 777	0.42 490	0.56 503	0.42 480	0.60 506	0.38 451	0.62 516	0.42 483	0.56 507	7.29 787	0.62 512	0.42 475	0.53 444	0.37 384	0.49 492	0.34 439	8.30 784	6.87 791

DispNO	1.00 564	0.63 340	0.43 414	3.45 714	0.44 495	0.65 520	0.43 483	0.64 514	0.43 487	0.64 520	0.43 486	0.64 522	3.03 745	0.64 518	0.43 480	4.55 747	0.43 428	0.63 525	0.43 501	0.63 499	0.43 474

DN	0.53 446	0.85 379	0.45 418	0.65 447	0.44 495	0.60 512	0.44 484	0.60 506	0.44 490	0.60 510	0.45 493	0.60 515	0.44 486	0.60 510	0.44 481	0.56 455	0.42 423	0.56 516	0.42 498	0.56 489	0.42 471

FSD	0.61 463	0.59 332	0.50 453	2.58 683	0.44 495	0.56 503	0.44 484	0.55 494	0.44 490	0.56 502	0.44 488	0.56 507	0.44 486	0.56 501	0.46 488	0.61 467	0.42 423	0.52 506	0.42 498	0.52 480	0.51 507

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 426	0.55 321	0.47 432	0.63 441	0.41 480	0.56 503	0.44 484	0.56 495	0.41 477	0.56 502	0.41 473	0.57 510	0.42 479	0.56 501	0.41 467	0.55 451	0.43 428	0.51 503	0.37 461	0.51 477	0.37 438

MonSter	0.60 457	0.64 342	0.52 463	0.62 439	0.44 495	2.07 692	0.44 484	0.62 511	0.44 490	0.62 516	0.44 488	0.62 520	0.44 486	0.62 512	0.44 481	0.58 458	0.42 423	0.62 523	0.46 506	0.58 494	0.42 471

PAM_32	0.64 470	2.38 633	0.51 460	0.92 500	0.43 494	0.53 497	0.44 484	0.87 547	0.43 487	0.52 488	0.45 493	0.53 496	0.40 461	0.54 496	0.46 488	0.62 472	0.56 481	0.48 487	0.45 504	0.76 524	0.44 477

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 502	0.92 400	0.85 550	0.96 512	0.59 537	1.27 652	0.44 484	0.59 504	0.69 559	0.91 561	0.68 556	0.55 504	0.61 536	1.06 593	0.83 587	0.62 472	0.70 526	0.90 572	0.41 490	0.89 548	0.56 526

MWDA-net	0.67 480	0.66 343	0.45 418	2.84 691	0.46 501	0.73 532	0.45 490	0.71 526	0.44 490	0.72 532	0.45 493	0.70 533	0.45 490	0.70 527	0.44 481	0.61 467	0.41 413	0.61 522	0.43 501	0.61 497	0.42 471

FAST (zero-shot)	0.87 545	1.55 537	0.42 412	1.57 620	0.42 490	1.62 676	0.45 490	1.59 665	0.42 485	1.66 676	0.44 488	1.62 676	0.42 479	1.59 671	0.42 475	0.64 478	0.43 428	0.64 527	0.42 498	0.67 505	0.46 481

fffft	0.48 426	0.51 308	0.45 418	0.52 415	0.45 499	0.52 495	0.45 490	0.52 487	0.48 507	0.53 491	0.45 493	0.52 494	0.45 490	0.52 490	0.46 488	0.51 439	0.41 413	0.50 498	0.41 490	0.50 471	0.41 464
1: 1. 1
Selective-IGEV	0.51 440	0.55 321	0.45 418	0.69 458	0.45 499	0.61 514	0.45 490	0.50 468	0.40 467	0.56 502	0.44 488	0.55 504	0.40 461	0.72 531	0.67 539	0.59 461	0.46 439	0.45 465	0.34 439	0.46 445	0.37 438

otaku	0.46 412	0.46 282	0.46 424	0.46 345	0.46 501	0.46 451	0.46 494	0.46 441	0.46 495	0.46 439	0.46 497	0.46 448	0.46 494	0.46 446	0.46 488	0.46 411	0.46 439	0.46 469	0.46 506	0.46 445	0.46 481

Dean	0.46 412	0.46 282	0.46 424	0.46 345	0.46 501	0.46 451	0.46 494	0.46 441	0.46 495	0.47 445	0.46 497	0.46 448	0.46 494	0.46 446	0.46 488	0.46 411	0.46 439	0.46 469	0.46 506	0.46 445	0.46 481

ACVNet_1	0.46 412	0.47 287	0.46 424	0.46 345	0.46 501	0.46 451	0.46 494	0.46 441	0.47 500	0.46 439	0.46 497	0.46 448	0.46 494	0.46 446	0.46 488	0.46 411	0.46 439	0.47 479	0.46 506	0.46 445	0.46 481

ACVNet-4b	0.46 412	0.46 282	0.46 424	0.46 345	0.46 501	0.46 451	0.46 494	0.46 441	0.46 495	0.46 439	0.46 497	0.46 448	0.46 494	0.47 450	0.46 488	0.46 411	0.46 439	0.46 469	0.46 506	0.46 445	0.46 481

LL-Strereo	1.01 572	5.06 717	1.63 672	0.70 464	1.43 691	0.56 503	0.46 494	0.57 498	0.50 514	0.57 505	0.50 516	1.58 671	0.49 509	0.59 508	0.50 506	1.64 653	0.52 472	0.51 503	1.37 687	0.52 480	0.45 479

AIO-test2	0.55 452	0.59 332	0.52 463	0.67 452	0.47 508	0.61 514	0.47 499	0.61 510	0.47 500	0.61 512	0.47 505	0.61 518	0.48 503	0.62 512	0.47 495	0.64 478	0.53 476	0.58 518	0.47 513	0.58 494	0.48 491

AIO-test1	0.54 447	0.60 337	0.52 463	0.66 451	0.47 508	0.61 514	0.47 499	0.58 501	0.46 495	0.61 512	0.46 497	0.61 518	0.45 490	0.62 512	0.45 484	0.61 467	0.52 472	0.57 517	0.48 517	0.57 492	0.48 491

SMoEStereo_RVC	0.63 468	0.75 358	0.51 460	0.73 472	0.53 530	0.71 530	0.47 499	0.67 519	0.58 529	0.74 540	0.60 537	0.72 537	0.53 520	0.74 535	0.51 511	0.61 467	0.62 502	0.62 523	0.61 547	0.63 499	0.61 532

Occ-G	1.12 585	0.52 310	3.72 761	3.50 718	0.50 520	0.56 503	0.47 499	0.54 491	0.46 495	0.54 497	0.41 473	0.54 500	0.42 479	0.52 490	0.42 475	3.42 735	4.02 757	0.52 506	0.45 504	0.51 477	0.44 477

Ntro	0.47 420	0.47 287	0.46 424	0.46 345	0.46 501	0.47 456	0.47 499	0.46 441	0.47 500	0.46 439	0.46 497	0.47 454	0.46 494	0.47 450	0.47 495	0.47 418	0.46 439	0.46 469	0.46 506	0.46 445	0.46 481

HaxPig	0.47 420	0.47 287	0.47 432	0.49 364	0.47 508	0.47 456	0.47 499	0.47 447	0.47 500	0.47 445	0.47 505	0.47 454	0.47 502	0.47 450	0.47 495	0.47 418	0.47 447	0.47 479	0.47 513	0.47 459	0.48 491

UNDER WATER	0.47 420	0.47 287	0.47 432	0.47 352	0.47 508	0.47 456	0.47 499	0.47 447	0.47 500	0.47 445	0.47 505	0.47 454	0.46 494	0.47 450	0.47 495	0.47 418	0.47 447	0.47 479	0.46 506	0.47 459	0.47 489

LVE	0.47 420	0.47 287	0.47 432	0.47 352	0.49 516	0.47 456	0.47 499	0.47 447	0.49 509	0.47 445	0.47 505	0.47 454	0.46 494	0.47 450	0.47 495	0.47 418	0.47 447	0.48 487	0.47 513	0.47 459	0.47 489

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 781	50.87 816	2.78 736	2.87 692	2.71 756	2.78 743	0.47 499	2.88 743	2.86 757	1.89 680	2.67 755	2.79 745	2.79 744	2.78 744	2.83 753	2.82 727	2.82 733	2.83 743	2.77 755	2.83 730	2.76 752
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RainbowNet	0.48 426	0.48 293	0.48 440	0.48 358	0.48 512	0.48 461	0.48 508	0.48 451	0.48 507	0.48 452	0.48 509	0.48 461	0.48 503	0.48 460	0.48 501	0.48 423	0.48 453	0.48 487	0.48 517	0.48 463	0.48 491

notaker	0.48 426	0.49 295	0.48 440	0.48 358	0.48 512	0.48 461	0.48 508	0.48 451	0.49 509	0.48 452	0.48 509	0.48 461	0.48 503	0.48 460	0.48 501	0.48 423	0.48 453	0.48 487	0.48 517	0.48 463	0.49 497

S	0.56 454	0.61 339	0.54 468	0.68 457	0.48 512	0.65 520	0.49 510	0.63 512	0.49 509	0.64 520	0.49 512	0.64 522	0.48 503	0.62 512	0.49 503	0.63 476	0.62 502	0.59 521	0.48 517	0.57 492	0.48 491

PointNet	0.60 457	0.75 358	0.49 447	0.79 478	0.50 520	0.79 540	0.49 510	0.79 535	0.49 509	0.80 547	0.49 512	0.79 547	0.49 509	0.80 541	0.49 503	0.63 476	0.40 403	0.63 525	0.40 481	0.63 499	0.40 455

ACVNet_2	0.49 432	0.49 295	0.49 447	0.49 364	0.49 516	0.49 470	0.49 510	0.49 459	0.49 509	0.49 462	0.49 512	0.49 468	0.49 509	0.49 467	0.49 503	0.49 426	0.49 456	0.49 492	0.49 521	0.49 466	0.49 497

AEACV	1.12 585	0.52 310	3.12 752	3.24 703	0.86 593	0.53 497	0.49 510	0.60 506	0.47 500	0.53 491	0.49 512	0.55 504	0.45 490	0.55 500	0.47 495	3.01 730	3.88 755	0.71 543	0.60 545	0.80 533	0.48 491

FoundationStereo	0.50 435	0.50 300	0.50 453	0.50 401	0.50 520	0.50 479	0.50 514	0.50 468	0.50 514	0.50 475	0.50 516	0.50 482	0.50 513	0.50 475	0.50 506	0.50 433	0.50 464	0.50 498	0.50 523	0.50 471	0.50 500

StereoAnything_RVC	0.50 435	0.50 300	0.50 453	0.50 401	0.50 520	0.50 479	0.50 514	0.50 468	0.50 514	0.50 475	0.50 516	0.50 482	0.50 513	0.50 475	0.50 506	0.50 433	0.50 464	0.50 498	0.50 523	0.50 471	0.50 500

dual_stereo	0.50 435	0.50 300	0.50 453	0.50 401	0.50 520	0.50 479	0.50 514	0.50 468	0.50 514	0.50 475	0.50 516	0.50 482	0.50 513	0.50 475	0.50 506	0.50 433	0.50 464	0.50 498	0.50 523	0.50 471	0.50 500

SANet	0.50 435	0.50 300	0.50 453	0.50 401	0.50 520	0.50 479	0.50 514	0.50 468	0.50 514	0.50 475	0.50 516	0.50 482	0.50 513	0.50 475	0.50 506	0.50 433	0.50 464	0.50 498	0.50 523	0.50 471	0.50 500

KSHMR	0.66 474	0.50 300	0.48 440	1.15 537	0.52 527	0.49 470	0.51 518	0.49 459	0.71 572	0.67 526	0.50 516	1.16 606	1.11 606	0.66 520	0.52 513	0.49 426	0.49 456	0.51 503	0.66 561	0.50 471	1.14 619

MWSP-net	0.96 560	0.75 358	0.49 447	4.84 748	0.48 512	1.28 654	0.52 519	1.20 597	0.51 521	1.14 602	0.70 565	1.00 576	0.56 524	0.90 561	0.69 555	0.76 510	0.60 496	0.95 588	0.56 537	0.73 519	0.45 479

999	1.00 564	1.12 452	0.59 478	1.10 528	1.21 679	1.09 592	0.52 519	1.08 581	1.43 694	1.18 605	1.35 685	0.98 575	0.52 519	0.91 563	0.85 588	0.72 500	1.46 662	0.83 566	0.98 606	0.68 507	1.41 691

PhaseNet	1.74 656	6.34 749	4.81 766	6.77 764	0.24 308	0.80 542	0.53 521	0.48 451	0.22 287	0.53 491	0.28 324	0.48 461	0.25 303	0.40 350	0.32 394	6.39 774	4.61 761	0.46 469	0.38 475	0.25 271	0.18 262

WCG-NET	0.61 463	1.21 509	0.54 468	0.61 438	0.53 530	0.67 523	0.53 521	0.66 518	0.53 523	0.64 520	0.53 525	0.65 526	0.53 520	0.59 508	0.52 513	0.65 480	0.48 453	0.64 527	0.52 527	0.58 494	0.50 500

MyStereo8	0.71 491	3.92 694	0.52 463	0.59 433	0.52 527	0.57 509	0.53 521	0.59 504	0.50 514	0.59 509	0.51 522	0.57 510	0.50 513	0.56 501	0.52 513	0.54 445	0.49 456	0.54 512	0.49 521	0.55 486	0.50 500

SE	0.64 470	0.73 353	0.77 537	0.79 478	0.59 537	0.78 537	0.54 524	0.58 501	0.58 529	0.78 544	0.59 535	0.63 521	0.18 271	0.78 538	0.52 513	0.80 516	0.65 508	0.69 537	0.57 540	0.75 521	0.52 509

PSMNet_ROB	0.54 447	0.54 318	0.54 468	0.54 420	0.53 530	0.54 501	0.54 524	0.53 489	0.54 525	0.54 497	0.54 527	0.54 500	0.53 520	0.54 496	0.54 517	0.54 445	0.53 476	0.54 512	0.54 531	0.54 485	0.54 515

monster-pro	0.75 502	1.67 542	0.64 497	0.89 493	0.57 536	0.86 554	0.56 526	0.87 547	0.56 526	0.87 556	0.57 531	0.88 559	0.57 526	0.87 556	0.57 521	0.79 514	0.58 487	0.76 552	0.54 531	0.77 526	0.54 515

CASS	0.57 456	0.89 389	0.56 472	0.57 428	0.56 534	0.56 503	0.56 526	0.56 495	0.53 523	0.57 505	0.57 531	0.59 514	0.48 503	0.56 501	0.57 521	0.55 451	0.56 481	0.47 479	0.56 537	0.62 498	0.56 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.63 468	0.69 346	0.56 472	0.71 466	0.56 534	0.71 530	0.56 526	0.71 526	0.56 526	0.72 532	0.56 530	0.71 534	0.56 524	0.71 529	0.58 523	0.68 485	0.55 479	0.68 534	0.55 533	0.68 507	0.54 515

CAR	0.72 494	0.76 361	0.59 478	0.84 487	1.19 631	0.81 545	0.58 529	0.81 541	0.58 529	0.81 550	0.58 533	0.83 554	0.59 531	0.82 545	0.59 526	0.71 492	0.49 456	0.73 544	0.68 567	0.87 544	0.52 509

MSE-Stereo	0.72 494	0.76 361	0.59 478	0.84 487	1.19 631	0.81 545	0.58 529	0.81 541	0.58 529	0.81 550	0.58 533	0.83 554	0.59 531	0.82 545	0.59 526	0.71 492	0.49 456	0.73 544	0.68 567	0.87 544	0.52 509

zero-FE	0.72 494	1.31 523	0.66 503	0.92 500	0.60 539	0.82 548	0.58 529	0.82 544	0.58 529	0.81 550	0.60 537	0.81 552	0.60 533	0.82 545	0.58 523	0.74 507	0.59 493	0.73 544	0.52 527	0.76 524	0.51 507

UDG	0.80 515	2.21 617	0.60 482	0.91 497	0.60 539	0.90 559	0.58 529	0.88 551	0.60 535	0.90 559	0.60 537	0.88 559	0.60 533	0.90 561	0.58 523	0.86 529	0.60 496	0.84 567	0.59 544	0.84 541	0.61 532

MGA	0.73 498	0.76 361	0.60 482	0.92 500	1.17 627	0.81 545	0.59 533	0.84 545	0.62 539	0.81 550	0.59 535	0.84 556	0.60 533	0.81 544	0.61 530	0.71 492	0.53 476	0.89 571	0.53 529	0.75 521	0.54 515

DDUNet	0.81 520	2.45 638	0.57 476	0.90 495	0.60 539	0.88 556	0.59 533	0.90 552	0.60 535	0.88 558	0.60 537	0.90 563	0.58 529	0.88 558	0.60 528	0.84 527	0.60 496	0.86 569	0.57 540	0.86 543	0.60 531

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 488	0.72 352	0.71 524	0.80 482	0.62 550	0.82 548	0.61 535	0.81 541	0.62 539	0.81 550	0.63 543	0.80 549	0.70 561	0.73 533	0.61 530	0.76 510	0.61 501	0.74 549	0.61 547	0.77 526	0.61 532

ARAFT	0.68 482	0.81 374	0.63 494	0.74 475	0.60 539	0.78 537	0.62 536	0.77 534	0.66 546	0.74 540	0.63 543	0.75 542	0.62 537	0.83 550	0.60 528	0.70 491	0.55 479	0.70 542	0.60 545	0.78 528	0.55 523

LMCR-Stereo	0.65 472	0.63 340	0.65 501	0.65 447	0.65 553	0.66 522	0.63 537	0.58 501	0.65 544	0.63 519	0.64 545	0.65 526	0.65 540	0.66 520	0.66 538	0.66 482	0.64 506	0.65 531	0.67 565	0.68 507	0.73 567

plain	1.88 662	3.16 671	0.64 497	3.10 696	0.65 553	3.10 745	0.64 538	3.12 745	0.65 544	3.10 746	0.65 547	3.11 746	0.65 540	3.12 745	0.65 535	3.12 731	0.65 508	3.13 744	0.65 558	3.13 732	0.65 544

AFF-stereo	0.73 498	0.88 386	0.67 507	0.75 476	0.68 561	0.75 534	0.64 538	0.80 538	0.72 575	0.83 555	0.70 565	0.82 553	0.64 538	0.84 551	0.67 539	0.77 513	0.63 504	0.81 561	0.63 549	0.78 528	0.62 535

DSFCA	0.66 474	0.73 353	0.78 539	0.65 447	0.65 553	0.64 519	0.64 538	0.65 515	0.63 542	0.64 520	0.64 545	0.64 522	0.64 538	0.65 519	0.65 535	0.65 480	0.65 508	0.65 531	0.65 558	0.66 502	0.64 542

MyStereo06	0.75 502	4.12 696	0.60 482	0.63 441	0.61 545	0.62 517	0.66 541	0.56 495	0.45 494	0.55 500	0.48 509	0.54 500	0.46 494	0.57 506	0.45 484	0.60 463	0.57 483	0.64 527	0.55 533	0.72 516	0.55 523

MyStereo05	0.80 515	4.12 696	0.63 494	0.63 441	0.61 545	0.62 517	0.66 541	0.65 515	0.62 539	0.67 526	0.61 541	0.65 526	0.58 529	0.67 522	0.55 520	0.60 463	0.57 483	0.64 527	0.55 533	0.72 516	0.55 523

MIF-Stereo (partial)	2.58 734	3.31 676	0.66 503	3.18 700	0.66 556	3.18 746	0.66 541	3.21 746	0.67 548	3.19 747	0.66 549	3.19 747	0.66 543	3.31 749	0.68 547	5.09 764	1.79 691	8.23 791	1.67 725	6.18 775	1.38 690

test_xeample3	1.10 582	1.81 567	0.61 488	0.84 487	0.49 516	0.77 535	0.66 541	0.92 557	1.40 692	0.68 528	0.46 497	0.78 545	0.54 523	1.72 677	1.48 693	1.34 633	1.52 666	1.35 674	1.67 725	1.33 653	1.55 696

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 480	0.78 365	0.67 507	0.67 452	0.66 556	0.67 523	0.67 545	0.65 515	0.66 546	0.66 524	0.67 550	0.66 529	0.67 545	0.67 522	0.72 568	0.66 482	0.67 511	0.67 533	0.67 565	0.67 505	0.67 549

WQFJA1++	0.84 532	0.98 411	0.67 507	1.26 595	0.75 575	1.00 569	0.67 545	1.00 565	0.67 548	1.00 571	0.67 550	1.00 576	0.67 545	1.00 577	0.67 539	0.96 543	0.67 511	0.91 575	0.63 549	0.92 555	0.63 536

WQFJA1	0.85 538	0.98 411	0.67 507	1.29 601	0.76 580	1.01 577	0.67 545	1.02 579	0.67 548	1.02 586	0.67 550	1.01 585	0.67 545	1.01 585	0.68 547	0.99 550	0.67 511	0.93 582	0.64 554	0.92 555	0.65 544

WQFJX1	0.84 532	0.98 411	0.67 507	1.30 603	0.75 575	1.01 577	0.67 545	1.01 574	0.67 548	1.01 582	0.67 550	1.01 585	0.68 550	1.00 577	0.68 547	0.98 549	0.67 511	0.92 578	0.64 554	0.92 555	0.64 542

ours_stereo	1.20 590	1.21 509	0.90 554	1.64 630	1.11 619	1.35 659	0.67 545	1.76 674	0.93 602	1.70 678	1.10 618	1.39 665	0.75 571	1.41 666	0.81 585	1.60 652	1.03 568	1.33 671	1.00 608	1.61 663	0.72 563

LiteMatch	1.13 587	0.73 353	2.80 737	3.23 701	0.61 545	0.83 550	0.68 550	0.73 530	0.69 559	1.00 571	0.77 582	0.94 570	0.57 526	0.82 545	0.64 532	2.97 728	2.43 730	0.68 534	0.32 424	0.56 489	0.70 556

Lsterematch	1.13 587	0.73 353	2.80 737	3.23 701	0.61 545	0.83 550	0.68 550	0.73 530	0.69 559	1.00 571	0.77 582	0.94 570	0.57 526	0.82 545	0.64 532	2.97 728	2.43 730	0.68 534	0.32 424	0.56 489	0.70 556

WQFJX	0.85 538	1.00 421	0.68 515	1.30 603	0.75 575	1.01 577	0.68 550	1.01 574	0.68 554	1.01 582	0.68 556	1.03 591	0.68 550	1.02 589	0.67 539	0.97 545	0.67 511	0.93 582	0.63 549	0.94 564	0.63 536

NLMM	0.84 532	1.00 421	0.67 507	1.27 596	0.75 575	1.00 569	0.68 550	1.00 565	0.67 548	1.00 571	0.67 550	1.02 589	0.67 545	1.02 589	0.67 539	0.97 545	0.67 511	0.93 582	0.63 549	0.92 555	0.63 536

NLSM3	0.85 538	0.99 419	0.68 515	1.29 601	0.76 580	1.01 577	0.68 550	1.01 574	0.68 554	1.02 586	0.68 556	1.01 585	0.68 550	1.01 585	0.68 547	0.97 545	0.68 517	0.93 582	0.64 554	0.93 560	0.63 536

UniTT-Stereo	2.03 682	3.43 678	0.72 527	3.42 713	0.73 571	3.27 748	0.68 550	3.38 750	0.69 559	3.29 749	0.72 574	3.28 749	0.70 561	3.35 751	0.68 547	3.39 734	0.68 517	3.31 747	0.69 571	3.37 733	0.73 567

R-Stereo Train	0.81 520	0.96 408	0.67 507	0.95 509	0.67 558	0.95 564	0.68 550	0.95 563	0.68 554	0.95 569	0.68 556	0.96 573	0.68 550	0.96 573	0.68 547	0.94 541	0.68 517	0.94 586	0.68 567	0.94 564	0.68 551

RAFT-Stereo	0.81 520	0.96 408	0.67 507	0.95 509	0.67 558	0.95 564	0.68 550	0.95 563	0.68 554	0.95 569	0.68 556	0.96 573	0.68 550	0.96 573	0.68 547	0.94 541	0.68 517	0.94 586	0.68 567	0.94 564	0.68 551
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 485	0.69 346	0.69 517	0.69 458	0.69 562	0.69 525	0.69 558	0.69 521	0.69 559	0.69 529	0.69 561	0.69 530	0.69 557	0.69 525	0.69 555	0.69 486	0.69 523	0.69 537	0.69 571	0.69 511	0.69 553

mm1	0.69 485	0.69 346	0.69 517	0.69 458	0.69 562	0.69 525	0.69 558	0.69 521	0.69 559	0.69 529	0.69 561	0.69 530	0.69 557	0.69 525	0.69 555	0.69 486	0.69 523	0.69 537	0.69 571	0.69 511	0.69 553

NLMM1	0.86 541	0.98 411	0.69 517	1.48 618	0.75 575	1.01 577	0.69 558	1.00 565	0.69 559	1.00 571	0.70 565	1.00 576	0.68 550	1.01 585	0.67 539	0.97 545	0.68 517	0.92 578	0.63 549	0.93 560	0.63 536

FlowAnything_test	1.02 574	1.72 545	0.71 524	1.59 622	0.70 566	1.61 674	0.69 558	1.61 667	0.70 567	1.60 669	0.70 565	1.61 675	0.69 557	1.61 674	0.70 564	0.81 520	0.58 487	0.81 561	0.55 533	0.81 536	0.56 526

FlowAnything	1.02 574	1.71 544	0.72 527	1.59 622	0.69 562	1.60 673	0.69 558	1.61 667	0.70 567	1.60 669	0.69 561	1.60 672	0.69 557	1.61 674	0.69 555	0.81 520	0.58 487	0.81 561	0.56 537	0.82 538	0.56 526

LG-Stereo	0.60 457	0.58 329	0.47 432	0.64 446	0.74 573	1.00 569	0.69 558	0.57 498	0.41 477	0.57 505	0.41 473	0.57 510	0.41 473	1.00 577	0.75 574	0.91 532	0.51 469	0.52 506	0.37 461	0.52 480	0.37 438

STTRV1_RVC	0.82 525	1.60 540	0.70 520	1.01 521	0.60 539	1.07 589	0.69 558	1.01 574	0.60 535	0.72 532	0.55 528	1.02 589	0.68 550	1.03 591	0.67 539	0.89 531	0.63 504	0.92 578	0.57 540	0.90 551	0.65 544

TorneroNet	0.66 474	0.53 314	0.50 453	0.50 401	0.64 551	1.06 586	0.70 565	0.50 468	0.51 521	0.49 462	0.69 561	0.49 468	0.50 513	0.48 460	1.15 617	0.71 492	0.49 456	1.14 605	1.08 618	0.49 466	0.49 497

DMCA-RVC	0.70 488	0.80 370	0.70 520	0.70 464	0.70 566	0.70 528	0.70 565	0.71 526	0.70 567	0.70 531	0.71 571	0.71 534	0.70 561	0.70 527	0.69 555	0.69 486	0.70 526	0.69 537	0.70 575	0.69 511	0.70 556

MSMD_ROB	1.19 589	1.10 451	0.70 520	1.10 528	0.60 539	1.10 593	0.70 565	1.10 584	0.70 567	1.10 592	0.70 565	1.10 598	0.70 561	7.00 790	0.70 564	1.10 563	0.70 526	1.10 604	0.70 575	1.10 580	0.70 556

MEA-ACV	1.66 652	0.87 383	0.61 488	11.81 788	1.35 684	1.50 671	0.71 568	1.23 646	0.92 600	1.13 601	0.96 603	1.69 677	0.70 561	1.23 656	1.16 621	1.54 649	1.20 591	1.58 682	0.85 599	1.12 581	0.95 596

AdaDepth	0.86 541	0.93 404	0.71 524	1.01 521	1.07 617	1.02 583	0.71 568	1.00 565	0.71 572	1.01 582	0.71 571	1.00 576	0.72 567	1.14 604	0.71 566	0.92 535	0.64 506	0.90 572	0.64 554	0.89 548	0.69 553

RSM++	0.76 507	0.82 376	0.66 503	0.85 491	0.64 551	0.85 552	0.71 568	0.94 561	0.64 543	0.87 556	0.67 550	0.87 558	0.65 540	0.84 551	0.65 535	0.81 520	0.70 526	0.79 556	0.71 578	0.83 540	0.70 556

MoCha-V2	2.11 700	26.97 795	0.78 539	0.92 500	0.77 583	0.96 566	0.72 571	0.90 552	0.72 575	0.94 567	0.70 565	0.90 563	0.71 566	0.91 563	0.71 566	0.85 528	0.71 530	0.88 570	0.69 571	0.87 544	0.67 549

DCRE	0.84 532	1.89 589	0.77 537	0.94 507	0.72 570	0.88 556	0.73 572	0.87 547	0.78 582	0.90 559	0.71 571	0.88 559	0.67 545	0.88 558	0.73 569	0.81 520	0.68 517	0.81 561	0.70 575	0.82 538	0.70 556

PA-Net	11.80 791	223.51 823	0.62 490	0.59 433	0.71 568	0.59 511	0.73 572	0.67 519	0.73 578	0.55 500	0.61 541	0.60 515	0.74 569	0.63 517	0.73 569	0.66 482	0.60 496	0.69 537	0.66 561	0.72 516	0.65 544
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoRT	0.73 498	0.81 374	0.73 531	0.71 466	0.74 573	0.73 532	0.75 574	0.71 526	0.71 572	0.74 540	0.72 574	0.73 539	0.80 578	0.71 529	0.73 569	0.76 510	0.71 530	0.73 544	0.72 580	0.70 514	0.76 574

HSM-Net_RVC	0.95 559	1.17 459	0.78 539	1.18 544	0.71 568	1.16 601	0.75 574	1.09 583	0.80 588	1.10 592	0.75 579	1.17 607	0.74 569	1.17 607	0.80 582	1.13 570	0.73 533	1.17 612	0.77 587	1.16 588	0.72 563
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wavelet-MonSter	1.00 564	1.21 509	0.76 535	1.94 639	1.01 612	1.11 596	0.76 576	1.15 586	0.76 581	1.11 597	0.76 580	1.14 604	0.76 572	1.11 601	0.76 576	1.21 623	0.90 553	1.02 600	0.71 578	1.02 576	0.71 562

RAStereo	2.23 716	3.64 681	0.76 535	3.65 722	0.86 593	3.66 753	0.76 576	3.67 754	0.81 591	3.66 751	0.76 580	3.66 752	0.77 574	3.68 753	0.77 577	3.68 737	0.77 539	3.69 752	0.77 587	3.70 736	0.77 576

ToySt	0.92 551	2.11 607	0.90 554	0.95 509	0.79 586	0.99 568	0.78 578	0.94 561	0.81 591	0.94 567	0.78 584	0.95 572	0.77 574	0.94 569	0.86 589	0.91 532	0.79 543	0.85 568	0.77 587	0.89 548	0.73 567

tt45	1.04 577	0.88 386	1.36 653	0.92 500	1.03 615	1.51 672	0.79 579	0.70 525	0.88 594	0.74 540	0.90 594	1.60 672	0.72 567	1.60 672	0.75 574	0.91 532	0.78 541	1.52 681	0.79 591	1.14 583	1.32 683

iGMRVC	0.84 532	2.85 664	0.72 527	0.72 468	0.73 571	0.77 535	0.79 579	0.73 530	0.74 580	0.73 535	0.72 574	0.73 539	0.76 572	0.73 533	0.73 569	0.72 500	0.73 533	0.73 544	0.72 580	0.73 519	0.72 563

G-Net	0.79 512	0.79 367	0.79 542	0.79 478	0.79 586	0.79 540	0.79 579	0.79 535	0.79 586	0.79 546	0.79 586	0.79 547	0.79 577	0.79 539	0.79 579	0.79 514	0.79 543	0.79 556	0.79 591	0.79 530	0.79 579

LiteMatch*	2.07 688	1.30 521	5.73 773	6.28 761	0.79 586	1.33 658	0.80 582	1.30 654	1.02 617	1.33 658	0.84 592	1.33 662	0.97 590	1.28 661	1.04 608	6.05 772	5.89 768	1.28 669	0.76 585	1.28 651	0.88 586

Hybrid-DGEV	1.03 576	1.75 551	0.80 543	1.28 600	0.78 584	1.26 651	0.80 582	1.26 648	0.78 582	1.26 654	0.78 584	1.26 656	0.78 576	1.26 657	0.78 578	1.15 573	0.75 536	1.14 605	0.74 582	1.14 583	0.75 571

NaN_ROB	0.80 515	0.80 370	0.80 543	0.80 482	0.80 589	0.80 542	0.80 582	0.80 538	0.80 588	0.80 547	0.80 588	0.80 549	0.80 578	0.80 541	0.80 582	0.80 516	0.80 546	0.80 559	0.80 593	0.80 533	0.80 580

CSAN	0.80 515	0.80 370	0.80 543	0.80 482	0.80 589	0.80 542	0.80 582	0.80 538	0.80 588	0.80 547	0.80 588	0.80 549	0.80 578	0.80 541	0.80 582	0.80 516	0.80 546	0.80 559	0.80 593	0.80 533	0.80 580

Hybrid-DGEV-03	1.07 579	1.83 577	0.83 547	1.34 608	0.81 591	1.32 657	0.81 586	1.31 655	0.81 591	1.31 657	0.82 590	1.32 661	0.82 582	1.32 662	0.81 585	1.19 575	0.77 539	1.19 617	0.76 585	1.19 596	0.77 576

Hybrid-DGEV-2	1.05 578	1.83 577	0.83 547	1.33 607	0.82 592	1.30 655	0.81 586	1.26 648	0.79 586	1.29 656	0.79 586	1.26 656	0.80 578	1.26 657	0.79 579	1.20 577	0.78 541	1.18 615	0.77 587	1.20 598	0.77 576

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 549	0.86 381	0.89 551	1.25 594	0.69 562	1.05 585	0.81 586	1.16 589	0.50 514	1.12 598	0.97 605	0.72 537	0.82 582	1.06 593	0.95 596	0.61 467	0.87 551	1.03 602	0.85 599	1.04 577	1.01 608

AIO-Stereo	0.84 532	0.66 343	0.70 520	0.83 486	0.67 558	0.98 567	0.82 589	1.14 585	0.72 575	1.03 588	0.74 578	1.03 591	1.09 605	0.99 575	0.45 484	1.04 557	0.73 533	0.95 588	0.74 582	0.94 564	0.46 481

Selective-RAFT	0.89 548	0.89 389	0.72 527	1.16 542	0.78 584	1.06 586	0.82 589	0.87 547	0.97 607	1.00 571	0.91 597	0.90 563	1.00 593	0.89 560	0.93 595	0.83 525	0.83 549	0.82 565	0.82 596	0.81 536	0.82 583

DPSimNet_ROB	0.97 561	1.18 461	0.81 546	1.10 528	0.91 599	1.02 583	0.82 589	1.04 580	0.91 596	1.03 588	0.86 593	1.28 660	0.82 582	1.03 591	0.89 590	1.17 574	0.81 548	1.02 600	0.82 596	1.08 579	0.81 582

MLG-Stereo	0.92 551	0.90 393	0.84 549	1.27 596	0.49 516	1.38 663	0.88 592	1.41 662	0.97 607	0.73 535	1.09 617	1.26 656	0.43 484	0.72 531	1.05 609	1.13 570	0.49 456	1.18 615	0.66 561	1.01 574	0.46 481

HBP-ISP	1.24 639	1.72 545	1.65 673	1.15 537	0.76 580	1.40 665	0.88 592	1.67 673	1.02 617	1.69 677	1.38 690	1.69 677	1.21 664	1.87 684	1.21 673	1.05 558	0.79 543	0.97 592	0.80 593	1.19 596	0.75 571

APVNet	0.09 83	0.05 66	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.90 594	0.06 126	0.04 104	0.05 113	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 104	0.04 97	0.05 66	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.05 122

FC-DCNN	1.07 579	1.09 447	0.98 563	0.89 493	0.52 527	1.41 667	0.91 595	1.21 643	1.24 680	1.96 682	2.05 751	1.91 683	1.30 671	1.27 660	1.08 611	0.80 516	0.60 496	0.58 518	0.41 490	0.68 507	0.54 515

DGTPSM_ROB	0.93 556	1.00 421	0.92 558	0.94 507	0.96 604	0.91 560	0.92 596	0.91 554	0.96 606	0.91 561	0.96 603	0.93 569	0.92 587	0.94 569	0.92 591	0.92 535	0.92 556	0.90 572	0.92 601	0.94 564	0.91 591

DPSM_ROB	0.92 551	0.91 395	0.91 556	0.91 497	0.92 600	0.92 561	0.92 596	0.92 557	0.91 596	0.93 565	0.91 597	0.92 566	0.90 585	0.91 563	0.92 591	0.92 535	0.91 554	0.91 575	0.92 601	0.93 560	0.93 593

DPSM	0.92 551	0.91 395	0.91 556	0.91 497	0.92 600	0.92 561	0.92 596	0.92 557	0.91 596	0.93 565	0.91 597	0.92 566	0.90 585	0.91 563	0.92 591	0.92 535	0.91 554	0.91 575	0.92 601	0.93 560	0.93 593

pmcnn	0.92 551	0.92 400	0.92 558	0.92 500	0.92 600	0.92 561	0.92 596	0.92 557	0.92 600	0.92 563	0.92 600	0.92 566	0.92 587	0.92 567	0.92 591	0.92 535	0.92 556	0.92 578	0.92 601	0.92 555	0.92 592

Selective-RAFT-Error	0.88 546	0.84 377	0.98 563	0.86 492	0.97 605	0.88 556	0.95 600	0.84 545	0.99 610	0.92 563	0.82 590	0.84 556	0.98 592	0.87 556	0.97 598	0.81 520	0.83 549	0.79 556	0.82 596	0.79 530	0.85 585

ACVNet	0.20 214	0.19 162	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.20 238	0.96 601	0.21 248	0.14 231	0.20 236	0.13 227	0.21 246	0.14 230	0.20 236	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	0.17 228	0.12 214

acv_ft	0.20 214	0.19 162	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.20 238	0.96 601	0.21 248	0.14 231	0.20 236	0.13 227	0.21 246	0.14 230	0.20 236	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	0.17 228	0.12 214

MM-Stereo_test2	1.20 590	1.85 583	1.05 572	1.46 617	0.94 603	1.36 661	0.99 603	1.36 657	0.95 604	1.41 664	0.98 606	1.40 667	0.96 589	1.37 664	0.95 596	1.37 638	1.06 569	1.33 671	0.93 605	1.29 652	0.89 589

LGCAT	1.00 564	1.00 421	1.00 565	1.00 516	1.00 606	1.00 569	1.00 604	1.00 565	1.00 611	1.00 571	1.00 608	1.00 576	1.00 593	1.00 577	1.00 601	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 602

Test_v1	1.00 564	1.00 421	1.00 565	1.00 516	1.00 606	1.00 569	1.00 604	1.00 565	1.00 611	1.00 571	1.00 608	1.00 576	1.00 593	1.00 577	1.00 601	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 602

GANet	1.00 564	1.00 421	1.00 565	1.00 516	1.00 606	1.00 569	1.00 604	1.00 565	1.00 611	1.00 571	1.00 608	1.00 576	1.00 593	1.00 577	1.00 601	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 602

TDLM	1.00 564	1.00 421	1.00 565	1.00 516	1.00 606	1.00 569	1.00 604	1.00 565	1.00 611	1.00 571	1.00 608	1.00 576	1.00 593	1.00 577	1.00 601	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 602

CVANet_RVC	1.00 564	1.00 421	1.00 565	1.00 516	1.00 606	1.00 569	1.00 604	1.00 565	1.00 611	1.00 571	1.00 608	1.00 576	1.00 593	1.00 577	1.00 601	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 602

MM-Stereo_test3	1.27 641	2.07 603	1.18 585	1.60 625	1.02 614	1.45 669	1.01 609	1.40 661	1.04 619	1.44 666	1.03 614	1.46 670	1.02 602	1.44 669	1.02 607	1.51 647	1.12 583	1.32 670	0.98 606	1.38 656	0.97 598

trnet	1.01 572	1.01 431	1.01 570	1.01 521	1.01 612	1.01 577	1.01 609	1.01 574	1.01 616	1.01 582	1.01 613	1.01 585	1.01 601	1.01 585	1.01 606	1.01 556	1.01 566	1.01 599	1.01 615	1.01 574	1.01 608

MaDis-Stereo	3.19 748	6.02 748	1.12 576	5.61 757	1.16 626	5.43 781	1.02 611	5.15 781	0.70 567	5.43 781	1.21 673	5.03 782	0.97 590	4.85 775	0.99 600	4.53 746	1.16 586	5.53 781	1.25 679	5.37 771	1.30 681

ac_64	0.22 230	0.13 117	0.19 224	0.23 220	0.10 166	0.26 285	1.02 611	0.14 192	0.10 167	0.28 288	0.14 233	0.17 224	0.19 278	0.28 296	0.09 152	0.22 227	0.16 197	0.23 267	0.17 272	0.11 167	0.12 214

BLMT-Stereo	1.53 648	1.36 527	1.06 573	1.42 616	1.23 683	1.41 667	1.07 613	1.43 664	1.12 621	1.42 665	1.06 615	1.83 680	1.07 604	1.42 668	1.07 610	1.27 628	1.38 657	6.80 787	1.00 608	1.26 649	1.00 602

GLC_STEREO	1.07 579	1.01 431	1.06 573	1.07 526	1.05 616	1.06 586	1.08 614	1.08 581	1.05 620	1.07 590	1.06 615	1.08 594	1.05 603	1.06 593	1.10 612	1.07 559	1.09 576	1.05 603	1.05 617	1.06 578	1.12 615

sAnonymous2	3.31 749	2.63 644	1.38 657	3.71 724	1.86 730	4.70 773	1.11 615	4.82 777	2.72 755	5.45 782	1.98 746	4.59 767	2.64 741	2.65 731	6.21 787	4.37 742	1.08 574	5.16 779	2.24 749	4.52 748	2.39 748

CroCo_RVC	3.31 749	2.63 644	1.38 657	3.71 724	1.86 730	4.70 773	1.11 615	4.82 777	2.72 755	5.45 782	1.98 746	4.59 767	2.64 741	2.65 731	6.21 787	4.37 742	1.08 574	5.16 779	2.24 749	4.52 748	2.39 748

NCC-stereo	2.36 722	25.52 790	1.17 583	1.15 537	1.17 627	1.11 596	1.11 615	1.15 586	1.16 625	1.10 592	1.16 623	1.10 598	1.15 611	1.14 604	1.13 615	1.09 561	1.11 580	1.15 607	1.16 624	1.17 593	1.17 624

qqai	1.22 637	1.38 530	1.12 576	1.39 614	1.14 620	1.40 665	1.14 618	1.41 662	1.12 621	1.40 663	1.11 619	1.40 667	1.13 607	1.41 666	1.15 617	1.25 626	0.97 559	1.24 666	1.01 615	1.24 647	0.96 597

Nwc_Net	2.37 724	25.95 792	1.15 581	1.14 534	1.15 622	1.08 590	1.14 618	1.17 591	1.16 625	1.14 602	1.15 620	1.08 594	1.15 611	1.11 601	1.14 616	1.10 563	1.11 580	1.16 608	1.09 619	1.16 588	1.15 620

RP	2.33 720	25.00 788	1.13 578	1.15 537	1.15 622	1.10 593	1.15 620	1.15 586	1.15 624	1.12 598	1.15 620	1.09 596	1.13 607	1.10 599	1.15 617	1.11 568	1.09 576	1.16 608	1.12 620	1.16 588	1.17 624

Abc-Net	2.32 719	24.75 787	1.14 579	1.17 543	1.17 627	1.11 596	1.15 620	1.17 591	1.21 677	1.08 591	1.16 623	1.12 603	1.14 610	1.09 597	1.17 623	1.09 561	1.16 586	1.17 612	1.17 625	1.16 588	1.11 613
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	2.36 722	25.48 789	1.19 587	1.15 537	1.15 622	1.10 593	1.16 622	1.17 591	1.16 625	1.12 598	1.16 623	1.11 602	1.13 607	1.09 597	1.18 624	1.10 563	1.15 585	1.16 608	1.12 620	1.14 583	1.12 615

edge stereo	2.43 727	27.07 796	1.14 579	1.06 525	1.14 620	1.08 590	1.17 623	1.16 589	1.14 623	1.10 592	1.16 623	1.09 596	1.16 615	1.10 599	1.16 621	1.10 563	1.11 580	1.16 608	1.19 626	1.13 582	1.11 613

AF-Net	2.37 724	25.71 791	1.17 583	1.13 533	1.15 622	1.15 600	1.18 624	1.19 594	1.16 625	1.10 592	1.15 620	1.10 598	1.18 616	1.12 603	1.15 617	1.10 563	1.10 579	1.17 612	1.15 622	1.16 588	1.12 615

stereogan	2.33 720	24.38 786	1.18 585	1.18 544	1.18 630	1.14 599	1.18 624	1.19 594	1.19 631	1.14 602	1.18 627	1.14 604	1.18 616	1.14 604	1.18 624	1.14 572	1.14 584	1.19 617	1.19 626	1.15 586	1.19 628

DisPM	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

CrosDoStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

PFNet+	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

LCNet	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

HHNet	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

Patchmatch Stereo++	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629
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	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

STrans-v2	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

TransformOpticalFlow	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

OMP-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

IIG-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

NF-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

OCTAStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

PSM-softLoss	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

KMStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

NRIStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

PSM-adaLoss	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

PSM-AAD	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

FTStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

ROB_FTStereo_v2	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

ROB_FTStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

Consistency-Raft	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

KYRaft	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

HUI-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

ASMatch	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

DeepStereo_LL	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

DEmStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

SST-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

THIR-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

RAFT_R40	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

DRaft	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

PFNet	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

GrayStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

RE-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

Pruner-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

TVStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

DeepStereo_RVC	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

RAFT-RH_RVC	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

IRAFT_RVC	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

RAFT-345	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

iRAFT	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

CRE-IMP	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

GMM-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

RAFT-IKP	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

Prome-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 590	1.20 546	1.20 633	1.20 602	1.20 626	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 628	1.20 609	1.20 618	1.20 609	1.20 628	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

GwcNet	0.12 136	0.07 83	0.05 79	0.08 80	0.05 126	0.08 143	1.20 626	0.07 143	0.05 125	0.05 113	0.05 127	0.08 145	0.05 117	0.08 147	0.03 52	0.07 86	0.05 78	0.06 125	0.05 123	0.07 144	0.05 122

GANetREF_RVC	1.55 649	1.94 599	1.22 637	1.88 635	1.21 679	1.88 681	1.22 672	1.88 676	1.22 678	1.88 679	1.22 674	1.88 681	1.22 665	1.89 685	1.22 674	1.87 661	1.22 639	1.88 697	1.22 675	1.88 675	1.22 675
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	1.59 650	1.91 592	1.21 636	1.94 639	1.20 633	2.00 689	1.23 673	1.99 681	1.24 680	2.00 687	1.25 677	2.03 691	1.26 667	2.00 689	1.29 682	1.90 666	1.18 590	1.89 698	1.21 674	1.89 676	1.20 629
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FAT-Stereo	2.46 729	26.05 793	1.23 639	1.23 593	1.22 681	1.20 602	1.24 674	1.23 646	1.23 679	1.19 606	1.22 674	1.21 654	1.24 666	1.20 609	1.24 675	1.21 623	1.17 589	1.22 665	1.25 679	1.20 598	1.24 678

IGEV	2.02 680	2.20 615	1.82 689	2.90 693	2.16 747	2.41 719	1.25 675	2.00 682	1.98 745	1.99 686	1.31 682	2.72 739	1.93 724	2.67 734	1.69 715	2.26 697	1.32 641	1.83 689	1.87 738	2.53 722	1.61 709

S-Stereo	2.51 731	26.86 794	1.23 639	1.22 591	1.22 681	1.24 650	1.25 675	1.22 644	1.24 680	1.21 652	1.24 676	1.19 608	1.27 668	1.19 608	1.24 675	1.19 575	1.20 591	1.25 667	1.19 626	1.24 647	1.23 677

3w_stereo	2.04 685	2.24 619	1.70 676	3.15 698	2.18 751	2.49 723	1.26 677	2.03 684	1.98 745	1.98 685	1.33 683	2.72 739	1.99 730	2.59 728	1.72 720	2.22 693	1.33 648	1.85 690	1.88 743	2.50 717	1.58 701

StereoVision	3.15 747	5.00 715	0.89 551	4.83 747	1.00 606	3.93 754	1.27 678	6.37 784	1.34 685	5.67 784	1.26 678	5.84 785	1.27 668	5.03 781	1.24 675	5.10 765	1.09 576	4.61 765	0.57 540	5.62 773	1.12 615

4.5_new	2.00 672	1.84 582	1.98 720	2.77 687	2.16 747	2.27 711	1.28 679	2.09 686	1.98 745	2.01 688	1.28 680	2.71 735	1.98 728	2.51 725	1.65 700	2.26 697	1.33 648	1.87 694	1.87 738	2.49 715	1.60 704

CC-Net-ROB	1.36 644	1.33 525	1.33 642	1.36 611	1.38 688	1.36 661	1.33 680	1.37 659	1.34 685	1.35 660	1.36 687	1.38 664	1.34 674	1.38 665	1.38 689	1.35 634	1.38 657	1.33 671	1.35 684	1.43 657	1.34 686

11t	1.27 641	2.70 649	1.34 643	1.32 606	0.89 595	1.30 655	1.34 681	1.64 670	0.57 528	1.45 667	0.72 574	1.05 593	1.29 670	1.07 596	1.29 682	1.49 644	1.02 567	0.97 592	1.15 622	1.48 658	1.31 682

2.25w	2.00 672	1.86 586	1.98 720	2.95 694	2.17 749	2.26 710	1.35 682	2.42 720	2.00 748	2.07 695	1.27 679	2.53 722	1.99 730	2.29 713	1.49 694	2.21 692	1.32 641	1.85 690	1.87 738	2.52 719	1.62 715

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 643	1.35 526	1.35 645	1.35 610	1.35 684	1.35 659	1.35 682	1.36 657	1.35 688	1.36 661	1.35 685	1.36 663	1.36 676	1.36 663	1.35 686	1.35 634	1.35 653	1.35 674	1.35 684	1.35 654	1.35 687

ktn	0.72 494	0.53 314	1.08 575	1.14 534	0.51 526	1.22 648	1.36 684	0.51 482	0.59 534	0.51 484	0.51 522	0.69 530	1.20 618	0.67 522	0.51 511	0.51 439	0.49 456	0.58 518	0.66 561	0.52 480	0.53 512

IGEVStereo-DCA	1.77 658	4.21 700	1.84 693	2.49 679	2.11 745	2.54 729	1.36 684	1.65 671	1.17 629	2.75 740	1.90 734	2.54 725	1.15 611	0.94 569	1.11 613	1.50 645	1.32 641	0.96 590	1.46 696	1.49 659	0.88 586

rrr	1.77 658	4.21 700	1.84 693	2.49 679	2.11 745	2.54 729	1.36 684	1.65 671	1.17 629	2.75 740	1.90 734	2.54 725	1.15 611	0.94 569	1.11 613	1.50 645	1.32 641	0.96 590	1.46 696	1.49 659	0.88 586

MC-Stereo	1.76 657	2.96 665	1.37 655	2.14 648	1.37 687	2.14 695	1.36 684	2.14 690	1.37 690	2.14 696	1.37 688	2.14 693	1.37 678	2.14 694	1.37 688	1.97 671	1.32 641	1.97 701	1.32 683	1.98 678	1.33 684

RASNet	1.49 647	1.65 541	1.45 661	1.38 613	1.43 691	1.47 670	1.36 684	1.38 660	1.36 689	1.39 662	1.60 701	1.45 669	1.45 682	1.51 670	2.21 746	1.53 648	1.36 654	1.36 676	1.36 686	1.66 666	1.36 688

PS-NSSS	1.38 646	1.39 531	1.34 643	1.34 608	1.35 684	1.38 663	1.37 689	1.35 656	1.38 691	1.34 659	1.34 684	1.39 665	1.38 679	1.70 676	1.40 690	1.36 636	1.36 654	1.36 676	1.37 687	1.37 655	1.36 688

3.25w	2.04 685	2.20 615	1.48 663	3.03 695	2.17 749	2.63 733	1.39 690	1.96 679	1.95 744	1.96 682	1.37 688	2.71 735	1.96 727	2.71 735	1.73 725	2.26 697	1.32 641	1.87 694	1.87 738	2.51 718	1.63 718

CFNet-RSSM	0.91 549	4.89 710	0.34 329	0.44 340	1.07 617	1.62 676	1.40 691	0.91 554	0.35 434	1.60 669	1.39 691	0.64 522	0.34 428	0.44 422	0.33 406	0.41 353	0.35 373	0.75 550	0.30 405	0.41 425	0.29 370

MM-Stereo_test1	1.80 660	3.41 677	1.52 668	2.12 647	1.41 690	2.04 690	1.41 692	2.05 685	1.46 695	2.04 691	1.41 692	2.05 692	1.42 681	2.05 690	1.43 692	2.04 676	1.54 669	1.94 699	1.38 689	1.99 679	1.33 684

sCroCo_RVC	2.10 696	2.76 657	1.92 704	2.78 690	1.39 689	2.73 738	1.41 692	2.73 736	1.40 692	2.77 745	1.41 692	2.74 741	1.40 680	2.74 740	1.40 690	2.72 726	1.42 660	2.72 742	1.44 695	2.79 729	1.42 692

MonStereo1	1.94 666	2.77 659	1.52 668	3.73 726	1.51 694	2.13 694	1.42 694	2.32 714	1.52 696	2.31 718	1.50 695	2.53 722	1.59 684	2.34 716	1.56 695	1.91 667	1.36 654	1.86 693	1.31 682	2.07 689	1.53 694

1w_stereo	2.05 687	2.32 624	1.35 645	3.74 727	2.01 739	2.73 738	1.42 694	1.88 676	1.93 743	2.03 690	1.28 680	2.71 735	1.99 730	2.72 737	1.72 720	2.20 691	1.32 641	1.87 694	1.86 737	2.45 711	1.54 695

RAFT_CTSACE	1.92 664	3.71 684	1.72 679	1.88 635	1.72 722	2.04 690	1.42 694	2.18 693	1.89 741	2.02 689	1.97 740	1.95 684	2.06 734	1.93 686	1.62 698	1.76 656	1.66 682	2.02 702	1.73 733	1.73 669	1.43 693

2.5w	2.01 679	2.40 634	1.37 655	3.28 705	2.01 739	2.71 735	1.43 697	1.82 675	1.83 732	1.90 681	1.41 692	2.71 735	1.35 675	2.71 735	1.85 732	2.66 722	1.53 667	1.64 684	1.23 676	2.53 722	1.87 735

3.5w_stereo	2.03 682	2.72 653	1.35 645	3.41 712	1.57 695	2.72 736	1.49 698	2.01 683	1.34 685	2.15 697	1.61 703	2.63 731	1.36 676	2.72 737	1.99 744	2.66 722	1.58 673	1.68 686	1.24 677	2.53 722	1.87 735

3.25w_new	2.03 682	2.72 653	1.35 645	3.33 710	1.57 695	2.72 736	1.53 699	2.15 691	1.33 684	2.15 697	1.60 701	2.63 731	1.30 671	2.72 737	1.99 744	2.67 724	1.53 667	1.75 688	1.25 679	2.53 722	1.87 735

monsterstereo	2.20 712	2.33 625	1.95 717	3.65 722	2.07 744	2.49 723	1.61 700	2.48 722	1.83 732	2.45 724	1.61 703	2.67 734	1.86 716	2.64 730	1.94 740	2.48 718	1.66 682	2.34 726	1.68 727	2.40 707	1.86 733

DPSMNet_ROB	1.60 651	1.59 539	1.70 676	1.59 622	1.59 697	1.61 674	1.61 700	1.60 666	1.60 698	1.62 675	1.59 700	1.60 672	1.60 685	1.60 672	1.59 697	1.59 650	1.60 677	1.59 683	1.59 705	1.59 662	1.59 702

monsters	2.18 706	2.41 635	1.96 719	3.47 715	2.03 743	2.53 727	1.64 702	2.48 722	1.73 722	2.40 722	1.50 695	2.62 730	1.94 725	2.59 728	1.94 740	2.44 714	1.57 672	2.28 722	1.87 738	2.42 708	1.86 733

noway7	2.08 691	5.18 722	1.92 704	2.27 655	1.66 702	2.18 696	1.66 703	2.17 692	1.66 699	2.18 699	1.65 705	2.18 695	1.66 688	2.17 695	1.66 703	2.15 680	1.85 699	2.05 703	1.60 708	2.05 681	1.60 704

monster_256*512	2.09 694	5.21 725	1.98 720	2.30 663	1.67 706	2.18 696	1.66 703	2.20 699	1.67 702	2.19 702	1.67 710	2.19 698	1.66 688	2.19 699	1.66 703	2.15 680	1.86 703	2.05 703	1.60 708	2.06 685	1.61 709

zzzz4	2.08 691	5.22 726	1.93 707	2.27 655	1.66 702	2.19 698	1.66 703	2.18 693	1.67 702	2.18 699	1.66 708	2.18 695	1.66 688	2.18 696	1.66 703	2.15 680	1.84 694	2.05 703	1.60 708	2.05 681	1.60 704

zzzzzz3	2.07 688	5.00 715	1.93 707	2.28 660	1.66 702	2.19 698	1.66 703	2.18 693	1.67 702	2.19 702	1.66 708	2.18 695	1.67 694	2.18 696	1.66 703	2.15 680	1.85 699	2.05 703	1.59 705	2.05 681	1.59 702

zzzz2	2.08 691	4.92 711	1.93 707	2.30 663	1.67 706	2.19 698	1.66 703	2.20 699	1.67 702	2.20 705	1.68 715	2.21 702	1.66 688	2.20 701	1.68 712	2.17 686	1.84 694	2.07 709	1.62 718	2.05 681	1.61 709

noway2	2.07 688	4.96 712	1.92 704	2.28 660	1.66 702	2.20 701	1.66 703	2.19 696	1.66 699	2.19 702	1.65 705	2.19 698	1.68 696	2.18 696	1.65 700	2.15 680	1.86 703	2.06 707	1.59 705	2.06 685	1.60 704

zzzzzzz1	2.10 696	5.20 724	1.93 707	2.38 673	1.68 710	2.20 701	1.67 709	2.20 699	1.68 707	2.20 705	1.67 710	2.20 701	1.68 696	2.20 701	1.67 711	2.24 695	1.86 703	2.06 707	1.61 712	2.06 685	1.62 715

noway1	2.10 696	5.26 730	1.93 707	2.31 666	1.69 715	2.21 704	1.67 709	2.19 696	1.68 707	2.21 707	1.68 715	2.21 702	1.67 694	2.20 701	1.66 703	2.15 680	1.84 694	2.07 709	1.61 712	2.07 689	1.61 709

zzz1	2.09 694	4.97 713	1.93 707	2.30 663	1.68 710	2.21 704	1.68 711	2.21 702	1.68 707	2.21 707	1.67 710	2.21 702	1.68 696	2.21 704	1.69 715	2.17 686	1.85 699	2.08 713	1.61 712	2.06 685	1.61 709

noway5	1.92 664	4.97 713	1.95 717	2.31 666	1.68 710	2.21 704	1.68 711	2.21 702	1.69 714	2.22 711	1.68 715	2.21 702	1.68 696	2.21 704	1.68 712	2.18 688	1.87 707	1.71 687	0.65 558	0.85 542	0.72 563

noway4	2.11 700	5.14 720	1.93 707	2.37 671	1.69 715	2.20 701	1.68 711	2.22 704	1.68 707	2.21 707	1.69 719	2.23 706	1.68 696	2.22 706	1.66 703	2.24 695	1.84 694	2.09 718	1.63 721	2.09 694	1.62 715

Anonymous3	2.55 732	3.26 675	1.65 673	3.28 705	1.63 700	3.24 747	1.68 711	3.27 747	1.66 699	3.28 748	1.67 710	3.25 748	1.66 688	3.27 747	1.64 699	3.26 732	1.65 681	3.30 746	1.65 723	4.95 766	1.65 722

GELT-Stereo	2.10 696	5.33 733	1.94 715	2.37 671	1.68 710	2.21 704	1.69 715	2.19 696	1.67 702	2.18 699	1.67 710	2.19 698	1.66 688	2.19 699	1.66 703	2.23 694	1.83 693	2.07 709	1.61 712	2.04 680	1.61 709

UDGNet	2.23 716	5.40 737	1.72 679	2.48 678	1.69 715	2.51 726	1.69 715	2.51 725	1.72 721	2.50 727	1.69 719	2.52 721	1.69 703	2.50 724	1.68 712	2.41 713	1.70 685	2.42 731	1.69 729	2.42 708	1.64 720

noway3	2.12 702	5.22 726	1.93 707	2.39 674	1.70 720	2.23 709	1.70 717	2.22 704	1.70 715	2.22 711	1.70 721	2.23 706	1.69 703	2.22 706	1.71 717	2.28 701	1.86 703	2.08 713	1.63 721	2.09 694	1.63 718

MFMNet_re	1.81 661	1.91 592	1.71 678	1.95 641	1.70 720	1.95 686	1.70 717	1.96 679	1.74 724	1.97 684	1.72 722	1.95 684	1.71 706	1.97 688	1.71 717	1.86 659	1.62 678	1.85 690	1.66 724	1.86 674	1.64 720

4w-stereo	2.02 680	2.72 653	1.44 660	3.36 711	1.59 697	2.48 722	1.72 719	2.28 707	1.24 680	2.24 713	1.65 705	2.56 727	1.32 673	2.39 719	1.98 743	2.67 724	1.51 665	1.66 685	1.24 677	2.53 722	1.88 738

U	5.15 783	8.49 761	1.81 684	8.49 773	1.77 724	8.49 790	1.77 720	8.51 792	1.77 726	8.49 792	1.77 724	8.50 792	1.78 713	8.58 792	1.77 727	8.54 784	1.78 689	8.55 792	1.78 735	8.55 786	1.84 731

derf	1.91 663	2.15 611	1.78 682	2.16 649	1.75 723	2.21 704	1.80 721	2.22 704	1.80 728	2.21 707	1.76 723	2.17 694	1.81 715	2.24 711	1.74 726	1.93 669	1.56 670	1.96 700	1.53 698	1.95 677	1.56 697

FBW_ROB	2.12 702	2.46 639	1.77 681	2.49 679	1.79 726	2.38 717	1.83 722	2.46 721	1.78 727	2.48 726	1.97 740	2.40 717	1.78 713	2.42 722	1.83 730	2.31 706	1.85 699	2.38 729	1.82 736	2.35 705	1.84 731

TRStereo	2.00 672	2.13 608	1.85 695	2.27 655	1.84 727	2.28 713	1.84 723	2.29 709	1.86 734	2.30 715	1.87 729	2.30 709	1.87 718	2.08 691	1.72 720	2.08 677	1.72 686	2.08 713	1.72 730	2.08 691	1.72 725

XX-Stereo	2.00 672	2.13 608	1.85 695	2.27 655	1.84 727	2.28 713	1.84 723	2.29 709	1.86 734	2.30 715	1.87 729	2.30 709	1.87 718	2.08 691	1.72 720	2.08 677	1.72 686	2.08 713	1.72 730	2.08 691	1.72 725

EAI-Stereo	2.00 672	2.13 608	1.85 695	2.27 655	1.84 727	2.28 713	1.84 723	2.29 709	1.86 734	2.30 715	1.87 729	2.30 709	1.87 718	2.08 691	1.72 720	2.08 677	1.72 686	2.08 713	1.72 730	2.08 691	1.72 725

asd	2.18 706	2.77 659	1.58 670	3.59 720	2.00 738	2.58 731	1.85 726	2.39 719	1.71 717	2.47 725	1.97 740	2.59 729	1.61 686	2.56 726	1.79 728	2.51 719	1.99 711	2.11 719	1.62 718	2.36 706	1.60 704

DNSM	2.56 733	4.43 703	3.08 750	4.09 730	1.86 730	2.66 734	1.86 727	2.66 729	1.87 738	2.66 732	1.86 727	2.66 733	1.86 716	2.66 733	1.87 736	3.82 739	2.94 734	2.42 731	1.73 733	2.42 708	1.73 728

asda	2.17 704	2.54 640	1.81 684	3.47 715	1.78 725	2.50 725	1.86 727	2.61 728	1.68 707	2.61 730	1.83 725	2.37 716	1.73 708	2.44 723	1.88 738	2.51 719	1.84 694	2.34 726	1.62 718	2.23 698	1.77 730

LGtest1	2.22 713	2.70 649	1.89 700	2.76 686	1.86 730	2.75 740	1.86 727	2.75 737	1.86 734	2.75 740	1.86 727	2.77 744	1.87 718	2.75 741	1.86 733	2.46 715	1.58 673	2.45 733	1.56 699	2.45 711	1.56 697

LG-G_1	2.22 713	2.71 651	1.89 700	2.77 687	1.87 734	2.75 740	1.87 730	2.76 738	1.87 738	2.75 740	1.87 729	2.76 742	1.87 718	2.75 741	1.86 733	2.47 716	1.58 673	2.45 733	1.57 700	2.45 711	1.57 699

LG-G	2.22 713	2.71 651	1.89 700	2.77 687	1.87 734	2.75 740	1.87 730	2.76 738	1.87 738	2.75 740	1.87 729	2.76 742	1.87 718	2.75 741	1.86 733	2.47 716	1.58 673	2.45 733	1.57 700	2.45 711	1.57 699

AIO_rvc	2.18 706	2.34 629	1.87 699	2.32 668	1.94 737	2.40 718	1.89 732	2.37 717	2.07 750	2.52 728	1.95 739	2.44 719	1.99 730	2.41 720	1.89 739	2.32 707	2.09 720	2.24 720	2.18 747	2.21 697	2.23 742

qwe	2.18 706	2.60 643	1.58 670	3.83 728	1.90 736	2.53 727	1.90 733	2.48 722	1.73 722	2.37 721	1.92 736	2.53 722	1.68 696	2.56 726	1.83 730	2.52 721	1.87 707	2.07 709	1.68 727	2.32 704	1.71 724

AIO_test	2.18 706	2.09 606	2.04 725	2.42 676	2.01 739	2.47 721	1.94 734	2.34 716	2.03 749	2.56 729	1.94 737	2.43 718	1.94 725	2.41 720	1.87 736	2.39 712	2.10 721	2.35 728	1.91 744	2.25 700	2.19 741

4.25w-stereo	1.98 667	2.72 653	1.46 662	3.47 715	1.43 691	2.07 692	1.98 735	2.53 726	1.52 696	2.71 733	1.98 746	1.81 679	1.62 687	1.96 687	1.36 687	1.88 664	2.00 712	2.53 738	1.61 712	1.74 670	1.15 620

3.75w	1.99 668	2.31 623	1.83 692	3.16 699	1.65 701	1.93 682	1.98 735	2.72 730	1.68 707	2.73 739	1.97 740	2.00 688	1.72 707	1.81 682	1.25 678	2.27 700	2.01 714	2.38 729	1.42 693	1.71 668	1.24 678

2w_stereo	1.99 668	2.36 632	1.81 684	3.24 703	1.67 706	1.94 683	1.98 735	2.72 730	1.68 707	2.72 734	1.94 737	1.98 687	1.74 710	1.79 681	1.27 679	1.95 670	2.00 712	2.53 738	1.60 708	1.68 667	1.15 620

4.25_new	2.00 672	2.33 625	1.82 689	3.32 708	1.69 715	1.95 686	1.99 738	2.72 730	1.71 717	2.72 734	1.97 740	2.01 689	1.74 710	1.77 679	1.28 680	2.18 688	2.01 714	2.48 736	1.58 703	1.65 664	1.17 624

4.5w_new	2.00 672	2.33 625	1.82 689	3.32 708	1.69 715	1.95 686	1.99 738	2.72 730	1.71 717	2.72 734	1.97 740	2.01 689	1.74 710	1.77 679	1.28 680	2.18 688	2.01 714	2.48 736	1.58 703	1.65 664	1.17 624

4.5w-stereo	1.99 668	2.33 625	1.81 684	3.28 705	1.68 710	1.94 683	1.99 738	2.72 730	1.70 715	2.72 734	1.99 749	1.97 686	1.68 696	1.76 678	1.29 682	1.91 667	2.02 718	2.53 738	1.61 712	1.75 671	1.16 623

2.75w_new	1.99 668	2.34 629	1.81 684	3.14 697	1.62 699	1.94 683	1.99 738	2.72 730	1.71 717	2.72 734	1.99 749	1.90 682	1.73 708	1.82 683	1.29 682	2.37 710	2.01 714	2.31 724	1.42 693	1.77 672	1.22 675

MonStereo	2.17 704	2.41 635	1.49 667	2.67 684	1.67 706	2.60 732	2.04 742	2.32 714	1.76 725	2.44 723	1.68 715	2.50 720	1.69 703	2.38 717	1.80 729	2.28 701	1.78 689	2.63 741	2.14 746	3.47 734	1.68 723

HUF	2.18 706	2.30 622	1.99 724	2.34 670	2.02 742	2.41 719	2.06 743	2.38 718	1.89 741	2.36 720	1.85 726	2.56 727	1.98 728	2.31 715	1.97 742	2.30 705	2.03 719	2.30 723	2.11 745	2.23 698	2.16 740

ff7	1.68 653	2.68 646	1.35 645	0.97 513	0.89 595	1.84 678	2.15 744	2.12 687	1.80 728	2.05 692	1.56 697	2.33 712	2.12 735	2.23 708	2.25 747	1.31 630	1.07 570	1.48 678	1.41 690	0.90 551	1.04 610

ffff	1.68 653	2.68 646	1.35 645	0.97 513	0.89 595	1.84 678	2.15 744	2.12 687	1.80 728	2.05 692	1.56 697	2.33 712	2.12 735	2.23 708	2.25 747	1.31 630	1.07 570	1.48 678	1.41 690	0.90 551	1.04 610

ccc-4	1.68 653	2.68 646	1.35 645	0.97 513	0.89 595	1.84 678	2.15 744	2.12 687	1.80 728	2.05 692	1.56 697	2.33 712	2.12 735	2.23 708	2.25 747	1.31 630	1.07 570	1.48 678	1.41 690	0.90 551	1.04 610

NCCL2	2.28 718	2.27 620	2.28 727	2.28 660	2.28 752	2.27 711	2.29 747	2.28 707	2.28 751	2.27 714	2.28 752	2.28 708	2.27 738	2.27 712	2.28 751	2.28 701	2.28 726	2.27 721	2.29 751	2.27 701	2.29 743

STTStereo	3.73 753	30.40 800	2.37 731	2.39 674	2.31 754	2.35 716	2.33 748	2.29 709	2.42 752	2.32 719	2.34 753	2.33 712	2.36 739	2.30 714	2.27 750	2.35 709	2.22 725	2.31 724	2.22 748	2.29 703	2.34 747

CFNet-ft	0.55 452	1.57 538	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.20 238	2.53 749	1.61 667	0.14 231	0.20 236	0.14 233	0.20 238	0.14 230	0.20 236	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	1.56 661	1.24 678

NLSM1	2.93 746	3.24 674	2.57 735	4.04 729	2.66 755	3.30 749	2.55 750	3.29 748	2.55 753	3.35 750	2.48 754	3.28 749	2.47 740	3.34 750	2.49 752	3.26 732	2.55 732	3.13 744	2.57 754	3.00 731	2.46 750

PSMNet-RSSM	0.77 508	2.76 657	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.20 238	2.66 751	2.79 741	0.14 231	0.21 248	0.14 233	0.21 246	0.14 230	0.20 236	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	2.52 719	2.31 744

GwcNet-RSSM	0.77 508	2.77 659	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.20 238	2.67 752	2.78 740	0.14 231	0.20 236	0.14 233	0.20 238	0.14 230	0.21 249	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	2.52 719	2.31 744

cf-r	0.66 474	2.17 613	0.12 134	0.18 181	0.12 223	0.18 229	2.70 753	2.60 727	0.12 224	0.18 227	0.12 213	0.18 228	0.12 218	0.18 228	0.12 210	0.15 157	0.11 133	0.15 214	0.11 181	1.81 673	1.74 729

hitnet-ft	0.79 512	2.78 662	0.14 163	0.20 201	0.14 231	0.21 249	2.89 754	2.80 742	0.14 231	0.20 236	0.14 233	0.20 238	0.14 230	0.20 236	0.14 224	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	2.54 727	2.33 746

Sa-1000	4.34 771	8.37 758	6.84 778	6.98 768	4.45 785	3.58 750	3.00 755	3.42 751	3.39 772	2.61 730	4.00 780	3.83 755	4.01 773	3.90 755	3.90 776	5.98 771	5.62 767	3.76 753	2.34 752	4.35 746	2.47 751

rvit_105_1	3.83 754	5.22 726	3.01 740	4.53 734	3.01 758	4.51 761	3.01 756	4.56 764	3.04 758	4.53 763	3.03 758	4.55 765	3.03 745	4.56 764	3.04 754	4.57 748	3.05 736	4.57 760	3.05 759	4.57 750	3.05 757

rvit_0105_6	3.87 758	5.73 745	3.10 751	4.69 744	3.12 768	4.54 763	3.02 757	4.56 764	3.04 758	4.54 765	3.03 758	4.54 763	3.04 748	4.56 764	3.05 756	4.58 751	3.05 736	4.58 762	3.05 759	4.58 751	3.05 757

rvit_stereo_0081_aga	3.86 756	5.33 733	3.02 743	4.55 740	3.04 764	4.54 763	3.02 757	4.64 771	3.06 762	4.54 765	3.04 760	4.62 772	3.08 752	4.62 770	3.07 759	4.58 751	3.06 740	4.60 764	3.08 763	4.63 754	3.07 761

rvit_stereo_0081	3.83 754	5.23 729	3.01 740	4.53 734	3.03 760	4.55 767	3.02 757	4.56 764	3.04 758	4.52 761	3.02 756	4.54 763	3.03 745	4.56 764	3.04 754	4.57 748	3.05 736	4.57 760	3.05 759	4.58 751	3.05 757

rvit_stereo_0082	3.86 756	5.82 746	3.01 740	4.53 734	3.03 760	4.54 763	3.02 757	4.56 764	3.04 758	4.53 763	3.02 756	4.55 765	3.04 748	4.57 767	3.05 756	4.57 748	3.05 736	4.58 762	3.05 759	4.58 751	3.06 760

rvit_0105_4	3.91 761	5.47 741	3.02 743	4.54 737	3.02 759	4.54 763	3.03 761	4.75 774	3.17 769	4.57 767	3.06 761	4.61 771	3.16 756	4.65 771	3.09 762	4.66 755	3.11 744	4.68 769	3.18 770	4.81 761	3.16 769

DispFullNet	4.61 774	4.84 708	3.12 752	5.00 751	3.57 774	4.75 776	3.03 761	7.75 790	4.17 783	4.91 777	3.09 765	6.20 786	3.95 771	6.71 786	3.51 769	5.30 766	3.67 754	5.86 785	3.63 774	5.61 772	3.46 774

rvit_stereo_0080	3.89 759	5.70 743	3.04 745	4.54 737	3.03 760	4.56 768	3.05 763	4.60 768	3.07 763	4.58 768	3.06 761	4.59 767	3.06 750	4.61 768	3.08 760	4.63 753	3.09 741	4.64 766	3.10 764	4.65 755	3.10 764

whm_eth	3.89 759	5.70 743	3.04 745	4.54 737	3.03 760	4.56 768	3.05 763	4.60 768	3.07 763	4.58 768	3.06 761	4.59 767	3.06 750	4.61 768	3.08 760	4.63 753	3.09 741	4.64 766	3.10 764	4.65 755	3.10 764

rvit_0105_3	3.91 761	5.33 733	3.06 748	4.60 742	3.07 766	4.60 770	3.06 765	4.62 770	3.08 766	4.60 770	3.07 764	4.62 772	3.08 752	4.67 772	3.10 763	4.70 756	3.11 744	4.77 773	3.19 771	4.77 760	3.14 768

rvit_stereo_0083	3.92 763	5.30 732	3.06 748	4.61 743	3.09 767	4.67 772	3.08 766	4.66 772	3.09 767	4.62 771	3.10 766	4.66 775	3.11 754	4.67 772	3.16 765	4.72 758	3.16 747	4.77 773	3.11 766	4.66 757	3.11 766

rvit_stereo_ft	3.93 764	5.44 739	3.05 747	4.59 741	3.06 765	4.61 771	3.08 766	4.67 773	3.12 768	4.63 772	3.10 766	4.65 774	3.11 754	4.69 774	3.13 764	4.70 756	3.14 746	4.71 771	3.15 769	4.74 758	3.16 769

rvit_0105_5	4.10 765	5.40 737	3.13 754	4.71 745	3.15 769	4.72 775	3.10 768	4.90 779	3.27 771	4.69 773	3.16 768	4.84 779	3.25 758	4.96 778	3.34 768	5.05 763	3.39 752	5.10 778	3.40 772	5.11 768	3.42 773

SA	4.33 770	7.35 752	6.85 779	5.96 759	4.09 782	3.59 751	3.15 769	3.82 755	2.64 754	3.91 753	3.85 777	3.57 751	2.72 743	3.13 746	4.03 778	7.09 780	6.86 775	3.57 749	3.12 767	3.85 737	3.51 775

GANet-RSSM	0.75 502	1.91 592	0.14 163	0.47 352	0.14 231	0.21 249	3.21 770	2.30 713	0.14 231	0.46 439	0.14 233	0.23 264	0.18 271	0.21 249	0.14 224	0.18 206	0.27 282	0.37 358	0.13 227	2.13 696	2.12 739

NLCSM	3.67 752	4.08 695	3.19 755	4.80 746	3.26 770	3.99 757	3.24 771	4.25 760	3.18 770	4.09 756	3.27 769	4.14 758	3.18 757	4.13 758	3.28 767	4.06 740	3.10 743	3.85 756	3.14 768	3.91 741	3.27 772

MLG-Stereo_test2	4.28 768	5.46 740	3.69 760	4.86 749	3.72 778	5.58 782	3.42 772	4.81 776	3.77 779	4.85 775	3.72 776	5.55 784	3.63 761	5.58 782	3.53 770	4.41 745	3.28 751	4.99 777	2.95 757	4.75 759	3.13 767

test_5	4.62 775	7.55 754	6.23 774	6.32 762	3.40 773	5.29 780	3.50 773	3.53 752	4.11 782	4.28 758	4.47 784	4.26 761	4.38 776	3.68 753	3.24 766	5.89 769	5.60 766	4.84 775	3.50 773	4.33 745	3.93 783

MLG-Stereo_test1	4.25 766	5.34 736	3.61 758	5.31 753	3.63 776	5.23 779	3.57 774	5.38 782	3.65 773	5.23 779	3.47 771	4.76 776	3.74 765	4.85 775	3.71 772	4.96 760	3.18 749	4.71 771	2.92 756	4.86 764	2.90 754

RAFT+CT+SA	4.28 768	7.62 755	4.91 767	5.55 756	2.28 752	3.09 744	3.64 775	4.49 762	3.07 763	4.80 774	3.35 770	4.77 777	3.70 764	4.29 761	3.05 756	5.58 767	5.98 770	3.58 750	3.78 779	4.26 744	3.72 777

DPSNet	3.66 751	3.60 680	3.62 759	3.63 721	3.64 777	3.65 752	3.65 776	3.66 753	3.67 774	3.67 752	3.65 774	3.67 753	3.66 762	3.66 752	3.68 771	3.68 737	3.66 753	3.67 751	3.68 777	3.67 735	3.67 776

MLG-Stereo_test3	4.26 767	4.85 709	3.95 762	5.35 754	3.60 775	4.75 776	3.76 777	5.49 783	3.71 775	5.39 780	3.69 775	4.82 778	3.66 762	4.85 775	3.73 775	4.93 759	3.19 750	4.69 770	2.99 758	4.84 763	2.98 756

TestStereo1	4.60 772	8.41 759	6.44 776	6.86 766	3.79 779	3.97 755	3.78 778	3.99 757	3.74 776	3.97 754	3.52 772	3.94 756	3.58 759	3.98 756	3.72 773	6.82 777	6.50 773	3.76 753	3.66 775	3.90 738	3.74 779

SA-5K	4.60 772	8.41 759	6.44 776	6.86 766	3.79 779	3.97 755	3.78 778	3.99 757	3.74 776	3.97 754	3.52 772	3.94 756	3.58 759	3.98 756	3.72 773	6.82 777	6.50 773	3.76 753	3.66 775	3.90 738	3.74 779

test_4	4.88 778	8.13 757	6.98 780	7.46 769	4.44 784	4.25 759	3.85 780	4.04 759	3.92 780	4.13 757	3.91 778	4.18 760	3.84 769	4.14 759	4.06 779	7.01 779	7.13 778	4.53 758	3.72 778	4.09 742	3.72 777

cross-raft	4.83 777	7.52 753	6.43 775	6.63 763	3.96 781	4.51 761	3.99 781	4.49 762	3.96 781	4.52 761	3.96 779	4.50 762	3.97 772	4.50 763	3.97 777	6.65 775	6.44 772	4.33 757	3.92 781	4.35 746	3.91 782

test_3	5.01 780	8.86 764	7.77 782	8.09 771	2.76 757	4.13 758	4.05 782	3.88 756	3.76 778	4.33 759	4.13 781	3.71 754	3.91 770	4.21 760	4.06 779	7.93 781	7.69 780	4.53 758	3.91 780	4.17 743	4.29 785

raft_robust	4.71 776	7.75 756	5.40 772	6.81 765	3.31 771	4.28 760	4.20 783	4.32 761	4.37 785	4.35 760	4.35 783	4.14 758	3.75 766	4.30 762	4.20 781	6.67 776	6.37 771	3.36 748	4.24 785	4.86 764	3.25 771

SGM-Forest	5.21 784	5.92 747	4.08 763	6.18 760	4.16 783	6.31 784	4.34 784	6.50 785	4.33 784	6.14 786	4.21 782	6.61 789	4.55 777	6.67 785	4.48 782	5.94 770	3.94 756	5.85 784	4.03 783	5.79 774	4.17 784
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FC-DCNN v2	5.10 782	5.15 721	4.49 764	5.07 752	3.37 772	6.87 785	4.75 785	5.04 780	6.34 790	7.84 790	5.06 786	6.72 790	4.09 774	4.99 779	5.44 786	5.03 762	3.16 747	4.67 768	4.86 786	5.15 769	3.89 781

TestStereo	4.88 778	4.75 707	4.79 765	4.87 750	4.92 786	4.81 778	4.90 786	4.78 775	4.77 786	4.87 776	4.89 785	4.90 780	4.91 778	4.99 779	4.79 783	4.98 761	4.87 763	4.87 776	4.92 787	5.00 767	5.00 786

rvit_stereo_0075_2	6.64 786	8.80 763	5.25 769	7.89 770	5.27 788	7.90 789	5.27 787	7.92 791	5.28 788	7.91 791	5.29 788	7.93 791	5.27 779	7.92 791	5.28 784	7.93 781	5.28 765	7.93 790	5.29 789	7.93 783	5.28 788

SGM+DAISY	7.06 788	9.15 765	5.38 771	8.84 775	5.18 787	8.80 791	5.31 788	8.79 793	5.28 788	8.89 793	5.20 787	8.93 793	5.33 780	8.95 793	5.36 785	8.70 785	5.21 764	8.74 793	5.20 788	8.89 787	5.15 787

test-1	6.46 785	9.16 766	8.03 786	8.09 771	5.62 789	6.11 783	6.35 789	6.85 787	4.94 787	6.08 785	6.29 791	4.98 781	6.43 783	6.22 783	6.36 789	6.16 773	7.47 779	5.82 783	5.44 790	7.11 780	5.68 789

RAFT	6.73 787	9.36 767	7.40 781	8.51 774	6.55 790	6.88 786	6.60 790	6.79 786	6.60 791	6.80 787	6.72 792	5.31 783	5.50 781	6.61 784	6.61 790	8.42 783	5.89 768	5.73 782	5.45 791	6.61 776	6.24 790

test-v	7.53 789	11.89 777	7.98 783	9.36 778	7.14 791	7.06 787	7.09 791	7.37 788	6.91 792	7.29 788	5.71 789	6.45 787	6.93 784	6.73 787	7.27 791	8.93 788	7.85 781	6.98 788	6.80 792	7.56 781	7.34 792

test-2	7.53 789	11.89 777	7.98 783	9.36 778	7.14 791	7.06 787	7.09 791	7.37 788	6.91 792	7.29 788	5.71 789	6.45 787	6.93 784	6.73 787	7.27 791	8.93 788	7.85 781	6.98 788	6.80 792	7.56 781	7.34 792

MANE	19.05 792	23.00 785	15.00 792	23.00 799	15.00 793	24.00 798	16.00 793	24.00 800	16.00 794	22.00 800	15.00 793	23.00 800	16.00 793	23.00 800	15.00 793	22.00 800	15.00 794	22.00 800	15.00 794	22.00 800	15.00 794

rafts_anoy	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795

raft+_RVC	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795

raftrobust	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795

CasAABBNet	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795

RALCasStereoNet	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795

RALAANet	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795

PM Cens cmp D40	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 800	37.00 809	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 801

PM Graph cmp D40	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 800	37.00 809	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 801

PatchMatch Cens Cmp	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 800	37.00 809	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 801

PatchMatch Graph Cmp	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 800	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 800	37.00 809	24.00 800	37.00 808	24.00 800	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 801

WCMA_ROB	31.10 804	35.43 805	27.12 803	39.51 817	23.10 800	38.78 816	25.30 804	37.49 818	25.39 805	37.29 817	27.02 804	38.52 818	26.48 804	37.80 817	26.44 804	36.28 808	22.65 801	33.90 805	22.30 801	37.10 815	24.18 805

111	30.40 799	30.94 801	29.72 804	32.61 800	30.02 805	33.57 799	30.47 805	31.50 801	29.39 806	30.98 801	29.11 805	29.78 801	30.39 808	29.45 801	30.76 808	30.08 801	29.02 806	29.92 801	30.32 809	29.86 801	30.17 806

fff	1000028.16 825	29.62 797	29.72 804	32.61 800	30.02 805	35.13 801	31.83 806	32.07 802	10000000.00 827	35.27 804	29.82 806	32.45 802	30.15 805	32.35 802	30.09 805	31.04 802	29.55 807	30.64 802	30.14 806	10000000.00 828	30.77 807

csc	1000028.16 825	29.62 797	29.72 804	32.61 800	30.02 805	35.13 801	31.83 806	32.07 802	10000000.00 827	35.27 804	29.82 806	32.45 802	30.15 805	32.35 802	30.09 805	31.04 802	29.55 807	30.64 802	30.14 806	10000000.00 828	30.77 807

cscssc	1000028.16 825	29.62 797	29.72 804	32.61 800	30.02 805	35.13 801	31.83 806	32.07 802	10000000.00 827	35.27 804	29.82 806	32.45 802	30.15 805	32.35 802	30.09 805	31.04 802	29.55 807	30.64 802	30.14 806	10000000.00 828	30.77 807

ADStereo(finetuned)	36.13 806	36.63 806	38.07 815	36.97 805	33.25 809	35.91 804	34.45 809	36.36 808	32.99 807	38.14 818	36.71 812	36.69 808	34.13 809	38.57 818	40.79 816	37.60 818	36.58 813	35.90 809	33.36 810	35.42 804	34.04 810

tt	500032.53 823	34.60 803	29.72 804	37.47 815	34.41 810	36.85 805	35.22 810	34.71 805	33.55 808	34.50 802	35.43 809	33.81 805	10000000.00 827	33.57 805	33.13 809	33.68 805	35.00 811	34.03 806	35.26 812	30.96 802	34.63 811

DCANet	500032.53 823	34.60 803	29.72 804	37.47 815	34.41 810	36.85 805	35.22 810	34.71 805	33.55 808	34.50 802	35.43 809	33.81 805	10000000.00 827	33.57 805	33.13 809	33.68 805	35.00 811	34.03 806	35.26 812	30.96 802	34.63 811

DCANet-4	35.22 805	34.54 802	35.08 810	33.58 804	35.47 812	34.55 800	35.53 812	36.08 807	35.85 810	35.92 807	35.77 811	35.18 807	35.48 810	35.39 807	37.15 815	34.55 807	33.92 810	35.02 808	34.90 811	35.79 805	34.74 813

fast-reg	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 811	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 814

Reg-Stereo(zero)	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 811	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 814

FLISNet	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 811	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 814

CoSv	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 813	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 811	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 814

CBMV	128.50 813	1422.70 829	53.10 817	79.50 819	51.30 818	77.30 818	49.70 817	74.00 819	48.20 816	77.20 820	48.80 818	73.90 820	48.00 816	73.80 820	48.80 818	70.40 820	45.10 819	68.90 820	46.10 819	68.20 817	45.00 819
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 811	87.70 817	41.95 816	113.75 820	65.62 819	75.05 817	55.25 818	75.64 820	45.04 815	71.61 819	41.75 817	72.81 819	44.06 815	68.38 819	44.63 817	101.89 821	59.57 820	107.10 821	61.05 820	104.38 818	59.38 820

NOSS_ROB	102.95 812	153.00 821	121.00 819	51.00 818	44.00 817	165.00 820	127.00 819	153.00 821	119.00 817	164.00 822	125.00 819	168.00 822	120.00 817	153.00 821	117.00 819	49.00 819	44.00 818	49.00 819	44.00 818	49.00 816	44.00 818

DF_test	189.29 815	560.34 826	182.58 823	229.00 823	135.68 820	197.79 821	135.52 820	197.80 823	135.44 818	197.75 823	135.49 820	197.90 823	135.51 818	197.84 823	135.75 820	217.37 824	171.11 822	183.74 823	127.67 822	183.56 820	127.88 821

MeshStereo	159.24 814	171.00 822	160.68 822	162.58 821	160.59 821	164.01 819	160.35 821	158.51 822	158.56 819	158.34 821	160.12 821	158.56 821	159.92 819	157.26 822	158.94 821	154.38 822	158.36 821	155.75 822	159.13 823	153.67 819	154.07 822
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DLCB_ROB	284.23 819	354.61 824	207.27 824	363.24 826	206.46 822	364.72 825	210.41 822	364.72 827	210.41 820	364.81 827	208.64 823	364.81 827	208.64 821	364.72 827	210.41 823	354.70 827	205.53 824	354.70 827	205.53 825	354.70 824	205.53 824

AE-Stereo	201.80 816	123.00 818	115.00 818	219.00 822	218.00 823	223.00 822	244.00 823	217.00 824	236.00 821	202.00 824	203.00 822	205.00 824	208.00 820	225.00 824	204.00 822	210.00 823	198.00 823	197.00 824	184.00 824	204.00 821	201.00 823

MGS-Stereo	239.45 817	123.00 818	135.00 820	266.00 824	286.00 824	277.00 823	305.00 824	271.00 825	242.00 822	274.00 825	279.00 824	255.00 825	270.00 822	268.00 825	297.00 824	221.00 825	247.00 825	216.00 825	123.00 821	217.00 822	217.00 825

EGLCR-Stereo	246.90 818	129.00 820	139.00 821	266.00 824	286.00 824	277.00 823	305.00 824	271.00 825	242.00 822	274.00 825	279.00 824	255.00 825	270.00 822	268.00 825	297.00 824	230.00 826	247.00 825	216.00 825	223.00 826	237.00 823	227.00 826

LE_ROB	396.57 820	471.28 825	329.84 825	471.48 827	308.15 826	526.83 826	322.10 826	488.15 828	323.76 824	495.46 828	317.97 826	497.17 828	320.10 824	481.62 828	326.76 826	462.71 828	298.97 827	466.16 828	285.98 827	447.62 825	289.21 827

SGM-ForestM	596.69 821	677.77 827	444.52 826	699.85 828	517.25 827	732.94 827	488.29 827	770.79 829	460.11 825	750.81 829	487.98 827	792.79 829	499.41 825	730.90 829	475.81 827	720.03 829	491.16 828	663.96 829	418.60 828	674.76 826	436.05 828

CBMV_ROB	818.48 822	913.88 828	709.52 827	862.84 829	597.78 828	1073.99 828	700.52 828	1015.66 830	702.59 826	1115.65 830	760.02 828	1130.24 830	721.57 826	1037.41 830	692.65 828	814.05 830	564.29 829	843.28 830	595.31 829	915.51 827	602.92 829

111111	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

SGD-Stereo	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

IGEV-Stereo++	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

IGEV-Stereo+	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

SDNR	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

anonymousdsp2	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

anonymousdsp	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

test_example2	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

DIP-Stereo	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 807		37.00 806		37.00 807		37.00 809		37.00 808		37.00 809		37.00 808		37.00 809		37.00 810		37.00 806

FADE		0.06 79		0.09 87	0.10 166			0.05 110	0.03 59	0.04 92		0.05 113		0.04 90		0.15 157	0.10 110	0.17 228	0.13 227	0.11 167	0.11 177

Low-res two-view benchmark