Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 532	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

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

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

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 201	0.20 239	0.23 229	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 260	0.21 270	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 335	0.10 104	0.12 118	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 129	0.11 140	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 317	0.10 104	0.12 118	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 129	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

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

iinet-test	0.08 78	0.16 167	0.02 15	0.16 159	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 280	0.02 26	0.02 27	0.71 519	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 253

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 532	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.09 85	0.97 428	0.10 104	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 85	1.01 449	0.09 100	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 85	0.95 425	0.09 100	0.10 93	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

CoDeX	0.15 198	0.70 366	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 566	0.02 21	0.69 551	0.75 577	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 128	0.44 286	0.33 334	0.39 310	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 362	0.36 405	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CSP-Net	0.34 305	1.29 537	1.19 608	1.36 633	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 655	1.21 666	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

SFCPSM	0.17 215	0.78 383	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 606	0.02 21	0.75 564	0.76 579	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 260	1.31 541	0.74 553	0.92 522	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 558	0.75 564	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 543	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 517	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 207	0.36 455	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 128	0.02 12	0.02 15	1.62 650	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

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

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

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

IGEV_i1	0.26 270	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 111	0.03 58	4.34 768	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 190	0.04 96	0.03 58	0.58 484	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 535	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

RT-Monster	0.09 85	0.07 85	0.03 39	0.15 149	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 172	0.04 96	0.03 58	0.92 563	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-sn7	0.10 104	0.98 429	0.14 167	0.15 149	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 167	0.13 180	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.12 141	1.14 471	0.17 209	0.20 207	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 218	0.16 209	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

z-mn7	0.16 209	1.21 527	0.33 334	0.41 338	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 327	0.31 345	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven-2	0.14 180	1.22 533	0.28 292	0.32 275	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 308	0.27 307	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 459	0.12 136	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 459	0.12 136	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 459	0.12 136	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 85	1.00 439	0.11 124	0.11 110	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 104	1.07 463	0.11 124	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 104	1.03 455	0.12 136	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.13 180	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 85	0.87 401	0.10 104	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 85	1.03 455	0.11 124	0.11 110	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 85	0.87 401	0.12 136	0.11 110	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 180	1.83 595	0.12 136	0.11 110	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 110	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.12 129	0.11 140	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

DualNet	0.10 104	1.07 463	0.11 124	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 104	1.14 471	0.13 158	0.14 137	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.11 140	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 85	1.01 449	0.10 104	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

x	0.11 128	1.15 474	0.15 192	0.14 137	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 154	0.15 205	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

psmg	0.43 386	1.91 611	0.92 579	1.91 659	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 699	1.44 689	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

222	0.10 104	0.99 437	0.12 136	0.13 131	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 128	1.16 476	0.16 199	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.16 209	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 104	1.09 465	0.13 158	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 154	0.14 195	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

BEATNet_4x	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 647	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 128	0.03 31	0.03 39	1.60 647	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCRef	0.12 141	0.03 31	0.04 64	1.71 654	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

AnyNet_C32	0.14 180	0.04 52	0.03 39	2.22 674	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 151	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 618	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 156	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ManiGeoR	0.17 215	0.05 67	0.62 511	0.73 493	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 527	0.58 515	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 215	0.05 67	0.63 515	0.72 489	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 519	0.59 521	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 215	0.05 67	0.62 511	0.73 493	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 527	0.58 515	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 215	0.05 67	0.62 511	0.72 489	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 527	0.58 515	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 215	0.05 67	0.65 522	0.72 489	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 519	0.59 521	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 239	1.40 550	0.53 488	0.56 447	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.05 121	0.57 483	0.44 463	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 224	1.47 552	0.33 334	0.40 323	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 349	0.32 350	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

DFGA-Net	0.05 57	0.06 81	0.04 64	0.06 70	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.06 81	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

11t1	0.17 215	2.16 632	0.13 158	0.13 131	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 121	0.18 218	0.12 155	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

BUS	0.83 550	1.91 611	0.92 579	4.48 752	0.02 22	0.40 366	0.04 109	0.41 386	0.02 28	0.48 476	0.03 62	0.41 395	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 699	4.19 785	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 352

NINENet	0.69 506	3.87 712	1.20 611	1.98 665	0.05 126	0.40 366	0.04 109	0.40 367	0.05 132	0.41 385	0.04 116	0.41 395	0.05 124	0.40 374	0.05 121	1.79 685	1.56 698	0.34 352	0.22 311	0.34 333	0.23 293

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 81	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 72	0.03 45	0.06 133	0.03 63	0.04 103	0.03 52

FADNet-RVC-Resample	0.12 141	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 723	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 141	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 727	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 141	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 730	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCP+	0.15 198	0.04 52	0.04 64	2.20 673	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 156	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light2-Stereo	0.05 57	0.04 52	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.04 95	0.05 126	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.06 134	0.05 122

Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 229	0.17 180	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 111	0.05 121	0.17 200	0.16 209	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

GIO	0.10 104	0.22 190	0.22 256	0.23 229	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 151	0.05 132	0.07 153	0.05 134	0.07 153	0.05 124	0.07 151	0.05 121	0.23 260	0.22 277	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 269	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 111	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 256	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 111	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 256	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 111	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 269	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 111	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 136	0.08 81	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.08 156	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 87	0.11 124	0.11 110	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.08 156	0.05 121	0.11 123	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 78	0.08 87	0.11 124	0.11 110	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.09 162	0.08 156	0.15 167	0.11 140	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 85	0.13 121	0.39 379	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 189	0.05 132	0.06 136	0.05 134	0.06 137	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 121	0.39 379	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 189	0.05 132	0.06 136	0.05 134	0.06 137	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

ISRNet	0.11 128	0.05 67	0.36 361	0.24 235	0.07 155	0.13 182	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.13 190	0.05 124	0.05 111	0.09 162	0.24 270	0.20 265	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 236

qqq1	0.25 260	3.70 703	0.14 167	0.14 137	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.13 145	0.12 155	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 260	3.70 703	0.14 167	0.14 137	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.13 145	0.12 155	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

ffm	0.25 260	3.83 709	0.12 136	0.12 118	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 260	3.83 709	0.12 136	0.12 118	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 260	3.83 709	0.12 136	0.12 118	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 136	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 110	0.12 187	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

qqq	0.16 209	2.01 621	0.12 136	0.15 149	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 129	0.14 195	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

AASNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 128	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 128	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

AACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 94	0.08 81	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.05 120	0.06 147	0.06 128	0.05 121	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

FADNet-RVC	0.13 149	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 744	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 341	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TARStereo(FT)	0.09 85	0.59 349	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 85	0.59 349	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 85	0.60 354	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 78	0.58 346	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 78	0.58 346	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 78	0.56 341	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TS12	0.09 85	0.09 96	0.17 209	0.19 194	0.06 146	0.08 146	0.06 150	0.08 156	0.06 151	0.08 155	0.06 151	0.08 154	0.06 147	0.08 156	0.06 144	0.15 167	0.16 209	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

BSDual-CNN	0.81 541	1.91 611	0.92 579	4.48 752	0.02 22	0.42 406	0.06 150	0.41 386	0.02 28	0.48 476	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 699	4.19 785	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 352

hknet	1.10 603	1.85 601	3.49 777	4.48 752	0.02 22	0.42 406	0.06 150	0.41 386	0.02 28	0.48 476	0.03 62	0.41 395	0.03 59	0.42 408	0.03 58	4.39 771	4.19 785	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 352

FINET	0.07 68	0.08 87	0.07 92	0.07 79	0.07 155	0.08 146	0.06 150	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.07 162	0.08 154	0.06 147	0.07 151	0.07 152	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

anonymous	0.09 85	0.09 96	0.14 167	0.14 137	0.07 155	0.09 154	0.07 161	0.09 162	0.07 162	0.09 162	0.07 162	0.09 163	0.07 160	0.09 162	0.07 152	0.14 154	0.13 180	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

BEATNet-Init1	0.19 228	0.08 87	0.08 94	2.23 675	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 162	0.08 154	0.07 160	0.11 181	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 228	0.08 87	0.08 94	2.23 675	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 162	0.08 154	0.07 160	0.11 181	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

ACC-I	0.10 104	0.10 101	0.12 136	0.13 131	0.08 158	0.11 168	0.08 164	0.10 163	0.08 167	0.11 179	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 166	0.08 156	0.13 145	0.12 155	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 101	0.11 124	0.13 131	0.08 158	0.10 156	0.08 164	0.10 163	0.08 167	0.10 166	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 166	0.08 156	0.13 145	0.11 140	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

CR-RVC	0.42 383	0.14 143	1.89 722	1.91 659	0.13 242	0.12 179	0.08 164	0.07 151	0.07 162	0.07 153	0.07 162	0.08 154	0.14 251	0.07 151	0.07 152	0.96 571	1.91 737	0.14 202	0.14 254	0.20 260	0.13 236

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

SuperB	0.21 239	0.10 101	2.51 755	0.12 118	0.09 164	0.10 156	0.09 167	0.08 156	0.07 162	0.10 166	0.09 169	0.09 163	0.07 160	0.07 151	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

DRN-Test	0.14 180	0.13 121	0.09 100	0.14 137	0.09 164	0.15 220	0.09 167	0.14 207	0.10 177	0.14 208	0.09 169	0.14 207	0.09 168	0.13 191	0.09 162	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.12 187	0.73 588

StereoDRNet	0.15 198	0.14 143	0.10 104	0.14 137	0.09 164	0.15 220	0.09 167	0.14 207	0.09 172	0.14 208	0.10 173	0.14 207	0.09 168	0.14 207	0.09 162	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 190	0.82 604

PDISCO_ROB	0.83 550	2.80 684	3.49 777	0.14 137	0.11 192	0.17 240	0.09 167	0.15 233	0.10 177	0.15 228	0.12 227	0.16 236	0.14 251	3.30 775	0.13 240	0.14 154	2.34 755	0.16 239	0.12 229	2.62 755	0.10 167

tt8	0.14 180	0.15 162	0.20 239	0.28 257	0.11 192	0.14 197	0.10 172	0.14 207	0.12 240	0.15 228	0.12 227	0.13 190	0.12 232	0.14 207	0.11 185	0.18 218	0.17 239	0.14 202	0.10 173	0.15 229	0.12 224

GFORCE	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.19 194	0.11 192	0.11 168	0.10 172	0.11 177	0.09 172	0.11 179	0.11 193	0.11 180	0.10 172	0.13 191	0.11 185	0.17 200	0.18 259	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

over-6	0.11 128	0.11 114	0.15 192	0.16 159	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 177	0.10 177	0.11 179	0.10 173	0.11 180	0.10 172	0.11 181	0.10 169	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

over v1	0.11 128	0.11 114	0.15 192	0.16 159	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 177	0.10 177	0.11 179	0.10 173	0.11 180	0.10 172	0.11 181	0.10 169	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.10 167

over-8	0.11 128	0.14 143	0.15 192	0.16 159	0.10 170	0.11 168	0.10 172	0.11 177	0.09 172	0.11 179	0.10 173	0.11 180	0.10 172	0.11 181	0.09 162	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.09 159

over-9	0.11 128	0.11 114	0.16 199	0.16 159	0.10 170	0.12 179	0.10 172	0.11 177	0.10 177	0.11 179	0.10 173	0.11 180	0.10 172	0.11 181	0.10 169	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

S2M2_L	0.12 141	0.14 143	0.10 104	0.15 149	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 207	0.10 177	0.15 228	0.10 173	0.14 207	0.10 172	0.14 207	0.10 169	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 190	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 166	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

LRCNet_RVC	0.13 149	0.13 121	0.09 100	0.13 131	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.14 207	0.10 177	0.23 279	0.10 173	0.20 259	0.10 172	0.24 287	0.11 185	0.11 123	0.09 112	0.12 181	0.14 254	0.12 187	0.09 159

UNet	0.29 280	0.90 411	0.10 104	0.14 137	0.10 170	0.14 197	0.10 172	0.91 581	0.69 586	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.10 169	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.88 574	0.76 595

PVD	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 166	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SHD	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 166	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SAMSARA	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 166	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

XQC	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 166	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSC	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 166	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTS	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 166	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSA	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 166	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet+	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 166	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet++	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 166	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

Cross2Single Stereo	0.14 180	0.15 162	0.17 209	0.18 186	0.11 192	0.15 220	0.11 191	0.15 233	0.10 177	0.16 236	0.11 193	0.16 236	0.11 190	0.16 237	0.11 185	0.18 218	0.14 195	0.15 233	0.11 194	0.15 229	0.10 167

tt3	0.15 198	0.15 162	0.21 247	0.34 286	0.12 232	0.14 197	0.11 191	0.15 233	0.12 240	0.15 228	0.12 227	0.14 207	0.11 190	0.13 191	0.12 228	0.19 229	0.18 259	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.11 183

tt4	0.14 180	0.14 143	0.21 247	0.20 207	0.10 170	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.10 177	0.13 190	0.10 173	0.13 190	0.12 232	0.14 207	0.11 185	0.19 229	0.17 239	0.13 185	0.12 229	0.13 190	0.12 224

tt5	0.14 180	0.13 121	0.22 256	0.20 207	0.12 232	0.15 220	0.11 191	0.13 189	0.12 240	0.15 228	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.20 237	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.14 207	0.10 167

tt7	0.14 180	0.15 162	0.21 247	0.31 268	0.11 192	0.15 220	0.11 191	0.13 189	0.12 240	0.14 208	0.12 227	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.12 228	0.18 218	0.15 205	0.13 185	0.10 173	0.15 229	0.11 183

E$^{3}$Stereo	0.13 149	0.14 143	0.13 158	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

LLLLL	0.13 149	0.14 143	0.13 158	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

LLL	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.17 180	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.16 180	0.14 195	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

low	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

100	0.13 149	0.14 143	0.13 158	0.17 180	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

300	0.13 149	0.14 143	0.13 158	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

Last	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

DDDD	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

FORCE_4.7	0.13 149	0.13 121	0.19 229	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.11 185	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F4.4	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_4.6	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.20 207	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.11 185	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

F5.5	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.12 232	0.13 191	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F8.5	0.13 149	0.13 121	0.19 229	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.11 185	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_9	0.13 149	0.13 121	0.20 239	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.11 185	0.17 200	0.18 259	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_8	0.13 149	0.13 121	0.19 229	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.11 185	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F7	0.13 149	0.13 121	0.19 229	0.20 207	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_4.5	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

TT111	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

FORCE_4	0.13 149	0.13 121	0.19 229	0.19 194	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_5	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.18 186	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_6	0.13 149	0.13 121	0.18 220	0.18 186	0.11 192	0.13 182	0.11 191	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 193	0.13 190	0.11 190	0.13 191	0.11 185	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.10 167

EE1	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.17 180	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

AnonStereo	0.13 149	0.14 143	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

S2M2_XL	0.14 180	0.17 172	0.12 136	0.17 180	0.11 192	0.17 240	0.11 191	0.17 245	0.11 200	0.17 244	0.11 193	0.17 245	0.11 190	0.17 246	0.11 185	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.11 183
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetBlue	0.11 128	0.11 114	0.12 136	0.13 131	0.14 246	0.11 168	0.11 191	0.11 177	0.11 200	0.11 179	0.11 193	0.11 180	0.11 190	0.12 189	0.12 228	0.11 123	0.11 140	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

ProNet	0.14 180	0.20 180	0.14 167	0.16 159	0.11 192	0.16 233	0.11 191	0.17 245	0.11 200	0.17 244	0.12 227	0.17 245	0.13 246	0.17 246	0.12 228	0.15 167	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.15 229	0.12 224

CIPLG	0.13 149	0.21 186	0.12 136	0.16 159	0.11 192	0.15 220	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.15 228	0.12 227	0.15 234	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

IPLG	0.13 149	0.20 180	0.14 167	0.15 149	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

ACRE	0.13 149	0.21 186	0.14 167	0.15 149	0.11 192	0.14 197	0.11 191	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.12 227	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

ICVP	0.15 198	0.53 331	0.11 124	0.16 159	0.11 192	0.16 233	0.11 191	0.16 238	0.11 200	0.16 236	0.11 193	0.16 236	0.11 190	0.16 237	0.11 185	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.11 183
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 149	0.11 114	0.11 124	0.11 110	0.11 192	0.11 168	0.11 191	0.11 177	0.11 200	0.11 179	0.12 227	0.11 180	0.11 190	0.11 181	0.11 185	0.11 123	0.11 140	0.14 202	0.11 194	0.49 490	0.11 183

PASM	0.39 354	3.06 688	1.36 674	1.58 643	0.09 164	0.11 168	0.11 191	0.11 177	0.11 200	0.09 162	0.09 169	0.11 180	0.09 168	0.09 162	0.09 162	0.11 123	0.11 140	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.11 183

HSM	0.14 180	0.16 167	0.12 136	0.17 180	0.12 232	0.17 240	0.11 191	0.17 245	0.11 200	0.17 244	0.12 227	0.17 245	0.12 232	0.17 246	0.12 228	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.12 224

ELAS_RVC	0.14 180	0.16 167	0.10 104	0.15 149	0.10 170	0.18 244	0.11 191	0.19 251	0.11 200	0.19 250	0.12 227	0.18 249	0.11 190	0.19 252	0.12 228	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.09 164	0.15 229	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 198	0.17 172	0.11 124	0.18 186	0.11 192	0.19 247	0.11 191	0.19 251	0.12 240	0.19 250	0.12 227	0.20 259	0.12 232	0.19 252	0.12 228	0.16 180	0.11 140	0.17 249	0.10 173	0.17 249	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.13 149	0.16 167	0.11 124	0.15 149	0.09 164	0.18 244	0.11 191	0.18 249	0.11 200	0.17 244	0.11 193	0.18 249	0.11 190	0.18 249	0.11 185	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.08 160	0.14 207	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 198	0.14 143	0.21 247	0.26 250	0.12 232	0.15 220	0.12 232	0.15 233	0.10 177	0.13 190	0.12 227	0.14 207	0.12 232	0.15 235	0.11 185	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 224

tt6	0.15 198	0.14 143	0.21 247	0.26 250	0.12 232	0.15 220	0.12 232	0.15 233	0.10 177	0.13 190	0.12 227	0.14 207	0.12 232	0.15 235	0.11 185	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 224

tt9	0.15 198	0.15 162	0.21 247	0.40 323	0.10 170	0.15 220	0.12 232	0.13 189	0.11 200	0.14 208	0.10 173	0.15 234	0.12 232	0.14 207	0.11 185	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.14 207	0.11 183

TYNG	0.14 180	0.13 121	0.21 247	0.20 207	0.12 232	0.14 197	0.12 232	0.13 189	0.10 177	0.13 190	0.12 227	0.14 207	0.12 232	0.14 207	0.10 169	0.16 180	0.16 209	0.15 233	0.12 229	0.14 207	0.11 183

LACA_dic	0.45 422	0.13 121	1.78 704	1.70 653	0.12 232	0.13 182	0.12 232	0.16 238	0.15 264	0.13 190	0.12 227	0.13 190	0.11 190	0.16 237	0.13 240	1.73 683	1.69 712	0.16 239	0.11 194	0.13 190	0.13 236

VeloStereo	0.16 209	0.92 418	0.16 199	0.18 186	0.08 158	0.11 168	0.12 232	0.12 186	0.09 172	0.09 162	0.28 349	0.10 166	0.08 164	0.10 166	0.12 228	0.15 167	0.17 239	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 209	0.92 418	0.16 199	0.18 186	0.08 158	0.11 168	0.12 232	0.12 186	0.09 172	0.09 162	0.28 349	0.10 166	0.08 164	0.10 166	0.12 228	0.15 167	0.17 239	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

DF	0.39 354	1.37 547	1.02 592	1.14 556	0.12 232	0.16 233	0.12 232	0.16 238	0.12 240	0.16 236	0.12 227	0.16 236	0.12 232	0.16 237	0.12 228	1.12 597	1.00 588	0.15 233	0.12 229	0.15 229	0.12 224

MatchAttention (ZS)	0.12 141	0.12 119	0.12 136	0.12 118	0.13 242	0.12 179	0.12 232	0.12 186	0.12 240	0.12 187	0.12 227	0.12 189	0.12 232	0.12 189	0.12 228	0.12 129	0.12 155	0.12 181	0.12 229	0.12 187	0.12 224
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MIPNet	0.14 180	0.21 186	0.17 209	0.16 159	0.11 192	0.15 220	0.12 232	0.14 207	0.11 200	0.16 236	0.11 193	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.14 154	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

IPLGR	0.14 180	0.24 201	0.14 167	0.16 159	0.12 232	0.15 220	0.12 232	0.14 207	0.11 200	0.15 228	0.12 227	0.14 207	0.11 190	0.14 207	0.11 185	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

LALA_ROB	0.15 198	0.19 176	0.12 136	0.18 186	0.11 192	0.20 253	0.12 232	0.21 269	0.12 240	0.20 257	0.12 227	0.20 259	0.12 232	0.21 270	0.13 240	0.17 200	0.10 117	0.18 260	0.11 194	0.18 253	0.11 183

ITSA-stereo	0.15 198	0.17 172	0.13 158	0.20 207	0.13 242	0.19 247	0.13 244	0.18 249	0.13 249	0.19 250	0.13 248	0.18 249	0.14 251	0.18 249	0.14 245	0.16 180	0.11 140	0.15 233	0.14 254	0.18 253	0.11 183

DeepPruner_ROB	0.16 209	0.18 175	0.13 158	0.19 194	0.13 242	0.19 247	0.13 244	0.19 251	0.13 249	0.19 250	0.13 248	0.19 254	0.13 246	0.19 252	0.13 240	0.18 218	0.13 180	0.18 260	0.13 248	0.18 253	0.13 236

CR-Stereo	0.51 459	0.14 143	1.94 737	1.87 656	0.14 246	0.13 182	0.14 246	0.19 251	0.18 289	0.13 190	0.13 248	0.18 249	0.17 280	0.14 207	0.15 257	1.89 693	1.93 738	0.19 263	0.14 254	0.20 260	0.15 250

Weightmod_eth	0.20 230	0.24 201	0.28 292	0.47 371	0.14 246	0.24 281	0.14 246	0.17 245	0.13 249	0.22 273	0.16 270	0.22 277	0.13 246	0.20 257	0.16 266	0.24 270	0.20 265	0.19 263	0.14 254	0.16 240	0.24 304

depth_test_26	0.20 230	0.34 230	0.25 272	0.34 286	0.14 246	0.21 264	0.14 246	0.21 269	0.14 252	0.21 269	0.14 254	0.21 267	0.14 251	0.21 270	0.14 245	0.26 279	0.26 294	0.22 279	0.15 267	0.22 272	0.14 243

castereo++	0.54 466	3.59 700	1.15 602	1.31 627	0.14 246	0.16 233	0.14 246	0.16 238	0.14 252	0.16 236	0.14 254	0.16 236	0.13 246	0.16 237	0.14 245	1.45 670	1.16 614	0.15 233	0.14 254	0.15 229	0.13 236

DDVS	0.30 281	3.10 689	0.14 167	0.19 194	0.14 246	0.19 247	0.14 246	0.20 259	0.14 252	0.19 250	0.13 248	0.16 236	0.13 246	0.19 252	0.13 240	0.17 200	0.13 180	0.17 249	0.13 248	0.17 249	0.13 236

JetRed	0.11 128	0.12 119	0.11 124	0.11 110	0.11 192	0.11 168	0.14 246	0.11 177	0.11 200	0.12 187	0.11 193	0.11 180	0.11 190	0.11 181	0.11 185	0.11 123	0.16 209	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

HCRNet	1.22 658	7.11 772	3.00 760	3.55 740	0.33 444	0.29 310	0.14 246	0.19 251	0.15 264	0.33 334	0.29 364	0.25 298	0.14 251	0.22 276	0.33 432	3.64 763	3.00 762	0.76 579	0.32 448	0.18 253	0.13 236

GMStereo	0.14 180	0.13 121	0.14 167	0.14 137	0.14 246	0.14 197	0.14 246	0.14 207	0.14 252	0.14 208	0.14 254	0.14 207	0.14 251	0.14 207	0.14 245	0.14 154	0.14 195	0.14 202	0.14 254	0.14 207	0.14 243
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 215	0.71 368	0.14 167	0.14 137	0.14 246	0.14 197	0.14 246	0.14 207	0.14 252	0.14 208	0.14 254	0.14 207	0.14 251	0.14 207	0.22 302	0.14 154	0.14 195	0.14 202	0.14 254	0.14 207	0.14 243

SCION-MonSter	0.21 239	0.76 379	0.22 256	0.25 242	0.15 261	0.19 247	0.15 255	0.19 251	0.15 264	0.19 250	0.15 264	0.19 254	0.15 264	0.19 252	0.14 245	0.22 248	0.21 270	0.16 239	0.14 254	0.16 240	0.15 250

DepthFocus	0.18 224	0.22 190	0.15 192	0.22 224	0.15 261	0.22 269	0.15 255	0.22 275	0.15 264	0.22 273	0.15 264	0.22 277	0.16 268	0.22 276	0.15 257	0.20 237	0.15 205	0.20 269	0.14 254	0.20 260	0.14 243

RSGM-EC	0.24 257	0.24 201	0.15 192	0.22 224	0.15 261	0.22 269	0.15 255	0.22 275	0.15 264	0.24 286	0.15 264	0.22 277	0.15 264	0.22 276	1.19 653	0.20 237	0.17 239	0.24 298	0.14 254	0.20 260	0.14 243

acva	0.24 257	0.24 201	0.15 192	0.22 224	0.15 261	0.22 269	0.15 255	0.22 275	0.15 264	0.24 286	0.15 264	0.22 277	0.15 264	0.22 276	1.19 653	0.20 237	0.17 239	0.24 298	0.14 254	0.20 260	0.14 243

dd	0.23 253	0.98 429	0.16 199	0.23 229	0.15 261	0.23 278	0.15 255	0.23 282	0.15 264	0.23 279	0.15 264	0.24 291	0.17 280	0.23 283	0.15 257	0.22 248	0.15 205	0.21 274	0.15 267	0.22 272	0.16 253

dad	0.23 253	1.03 455	0.16 199	0.23 229	0.15 261	0.24 281	0.15 255	0.24 285	0.16 272	0.23 279	0.16 270	0.24 291	0.16 268	0.23 283	0.15 257	0.22 248	0.16 209	0.22 279	0.16 270	0.22 272	0.16 253

IPLGR_C	0.14 180	0.20 180	0.12 136	0.15 149	0.11 192	0.14 197	0.15 255	0.14 207	0.11 200	0.15 228	0.12 227	0.14 207	0.11 190	0.16 237	0.11 185	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 224

LACA2	0.21 239	0.24 201	0.26 279	0.31 268	0.16 272	0.24 281	0.16 262	0.24 285	0.16 272	0.24 286	0.16 270	0.24 291	0.16 268	0.24 287	0.16 266	0.27 283	0.23 284	0.24 298	0.16 270	0.23 284	0.16 253

LACA1	0.21 239	0.24 201	0.26 279	0.31 268	0.16 272	0.24 281	0.16 262	0.24 285	0.16 272	0.24 286	0.16 270	0.24 291	0.16 268	0.24 287	0.16 266	0.27 283	0.22 277	0.23 288	0.16 270	0.23 284	0.16 253

VIP-Stereo	0.70 509	2.97 687	2.43 754	2.49 700	0.16 272	0.25 291	0.16 262	0.25 293	0.16 272	0.25 294	0.18 295	0.25 298	0.16 268	0.26 308	0.16 266	1.86 687	1.26 668	0.23 288	0.15 267	0.23 284	0.15 250

RAFT-FEzeroshot	0.34 305	0.26 211	0.17 209	0.21 222	0.17 278	0.20 253	0.16 262	0.20 259	0.16 272	0.20 257	0.17 278	0.21 267	0.16 268	0.27 312	0.24 314	0.19 229	0.16 209	0.19 263	0.16 270	0.26 295	3.08 783

RAFT-FE	0.34 305	0.26 211	0.17 209	0.21 222	0.17 278	0.20 253	0.16 262	0.20 259	0.16 272	0.20 257	0.17 278	0.21 267	0.16 268	0.27 312	0.24 314	0.19 229	0.16 209	0.19 263	0.16 270	0.26 295	3.08 783

xyz-stereo-finetune2	0.18 224	0.48 310	0.16 199	0.16 159	0.15 261	0.15 220	0.16 262	0.16 238	0.16 272	0.16 236	0.16 270	0.16 236	0.16 268	0.16 237	0.16 266	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 253

xyz-stereo-finetune	0.28 275	0.49 312	0.16 199	0.16 159	0.16 272	0.16 233	0.16 262	0.22 275	0.30 376	0.32 329	0.31 424	0.32 334	0.31 427	0.32 333	0.32 420	0.32 308	0.33 363	0.31 332	0.32 448	0.31 318	0.32 421

xyz-stereo	0.18 224	0.50 317	0.16 199	0.15 149	0.16 272	0.16 233	0.16 262	0.16 238	0.16 272	0.16 236	0.16 270	0.16 236	0.16 268	0.16 237	0.16 266	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 253

castereo	0.61 484	3.79 708	1.35 666	1.52 641	0.15 261	0.17 240	0.16 262	0.20 259	0.21 305	0.18 248	0.16 270	0.21 267	0.12 232	0.26 308	0.17 273	1.43 669	1.38 685	0.17 249	0.16 270	0.18 253	0.16 253

GMStereo_Zeroshot	0.16 209	0.16 167	0.16 199	0.16 159	0.16 272	0.16 233	0.16 262	0.16 238	0.16 272	0.16 236	0.16 270	0.16 236	0.16 268	0.16 237	0.16 266	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 253

GEAR-Net	0.22 246	0.46 299	0.27 283	0.29 259	0.17 278	0.21 264	0.17 272	0.21 269	0.17 282	0.21 269	0.17 278	0.21 267	0.17 280	0.21 270	0.17 273	0.28 289	0.26 294	0.20 269	0.16 270	0.20 260	0.16 253

LACA3	0.23 253	0.25 208	0.27 283	0.54 440	0.17 278	0.25 291	0.17 272	0.25 293	0.17 282	0.25 294	0.17 278	0.25 298	0.17 280	0.25 296	0.17 273	0.28 289	0.23 284	0.24 298	0.17 293	0.24 289	0.17 271

IGEV-FE	0.35 316	0.37 241	0.17 209	0.19 194	0.17 278	0.20 253	0.17 272	0.19 251	0.17 282	0.19 250	0.17 278	0.19 254	0.17 280	0.37 359	0.36 455	0.19 229	0.17 239	0.19 263	0.17 293	0.38 375	2.84 774

tg	0.21 239	0.25 208	0.21 247	0.26 250	0.17 278	0.24 281	0.17 272	0.24 285	0.17 282	0.24 286	0.17 278	0.24 291	0.17 280	0.24 287	0.17 273	0.24 270	0.17 239	0.23 288	0.16 270	0.23 284	0.16 253

ACV-stereo	0.30 281	2.08 623	0.25 272	0.25 242	0.18 290	0.24 281	0.17 272	0.24 285	0.18 289	0.24 286	0.17 278	0.25 298	0.17 280	0.24 287	0.17 273	0.22 248	0.16 209	0.22 279	0.16 270	0.22 272	0.16 253

IGEV_Zeroshot_test	0.20 230	0.19 176	0.40 412	0.30 262	0.17 278	0.22 269	0.17 272	0.21 269	0.17 282	0.20 257	0.17 278	0.21 267	0.18 292	0.21 270	0.17 273	0.20 237	0.16 209	0.20 269	0.16 270	0.20 260	0.17 271

MSKI-zero shot	0.24 257	0.21 186	0.49 467	0.65 468	0.18 290	0.22 269	0.17 272	0.23 282	0.18 289	0.21 269	0.17 278	0.23 285	0.28 353	0.23 283	0.18 286	0.21 246	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.21 270	0.16 253

MIM_Stereo	0.25 260	0.23 193	0.66 524	0.80 504	0.17 278	0.22 269	0.17 272	0.23 282	0.18 289	0.26 303	0.17 278	0.21 267	0.17 280	0.25 296	0.17 273	0.23 260	0.16 209	0.21 274	0.17 293	0.22 272	0.17 271

UPFNet	0.42 383	1.20 481	0.17 209	0.24 235	0.17 278	0.25 291	0.17 272	1.19 621	0.90 622	0.25 294	0.17 278	0.24 291	0.17 280	0.25 296	0.17 273	0.22 248	0.17 239	0.22 279	0.16 270	1.15 613	0.93 614

SMOE	0.23 253	0.25 208	0.30 302	0.33 279	0.18 290	0.26 300	0.18 281	0.26 299	0.18 289	0.26 303	0.18 295	0.25 298	0.18 292	0.25 296	0.18 286	0.31 305	0.27 307	0.23 288	0.17 293	0.23 284	0.17 271

SME	0.27 271	0.29 219	0.31 320	0.38 300	0.20 300	0.29 310	0.18 281	0.30 313	0.20 300	0.32 329	0.21 309	0.32 334	0.20 304	0.32 333	0.21 298	0.35 327	0.32 350	0.27 313	0.19 301	0.29 308	0.20 283

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 550	5.18 743	1.98 742	2.19 672	0.17 278	0.19 247	0.18 281	0.19 251	0.16 272	0.20 257	0.19 298	0.22 277	0.22 313	0.20 257	0.15 257	2.28 729	2.13 750	0.24 298	0.17 293	0.18 253	0.16 253

MMNet	0.44 399	1.24 535	0.17 209	0.25 242	0.17 278	0.25 291	0.18 281	1.26 675	0.93 629	0.25 294	0.17 278	0.25 298	0.18 292	0.25 296	0.17 273	0.23 260	0.16 209	0.23 288	0.16 270	1.20 625	0.99 621

delet	0.43 386	1.21 527	0.17 209	0.25 242	0.17 278	0.25 291	0.18 281	1.26 675	0.95 631	0.25 294	0.17 278	0.25 298	0.17 280	0.25 296	0.17 273	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.16 270	1.18 621	0.98 620

iResNetv2_ROB	0.20 230	0.23 193	0.18 220	0.24 235	0.20 300	0.24 281	0.18 281	0.24 285	0.18 289	0.24 286	0.18 295	0.23 285	0.19 299	0.24 287	0.18 286	0.21 246	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.22 272	0.16 253

DLNR-FE	0.28 275	0.89 407	0.30 302	0.34 286	0.19 296	0.28 307	0.19 287	0.28 304	0.20 300	0.28 309	0.20 303	0.28 314	0.20 304	0.28 317	0.20 294	0.33 314	0.28 315	0.25 303	0.19 301	0.24 289	0.19 281

Pointernet	0.21 239	0.22 190	0.19 229	0.24 235	0.19 296	0.24 281	0.19 287	0.24 285	0.19 297	0.24 286	0.19 298	0.24 291	0.19 299	0.24 287	0.19 290	0.22 248	0.17 239	0.22 279	0.17 293	0.22 272	0.17 271

psm_up	0.43 386	1.19 480	0.17 209	0.25 242	0.18 290	0.25 291	0.19 287	1.26 675	0.91 623	0.26 303	0.17 278	0.25 298	0.17 280	0.25 296	0.17 273	0.22 248	0.17 239	0.23 288	0.16 270	1.18 621	0.99 621

CFNet	1.37 666	5.27 752	0.19 229	5.49 776	0.19 296	0.28 307	0.19 287	0.28 304	0.19 297	0.28 309	0.19 298	0.28 314	4.35 802	0.28 317	0.19 290	0.23 260	0.17 239	0.23 288	4.21 811	4.81 788	0.17 271

ssnet_v2	0.68 503	1.96 619	1.25 662	0.29 259	0.20 300	0.30 313	0.20 291	0.29 309	0.22 309	1.50 695	0.20 303	0.31 330	0.20 304	0.27 312	0.22 302	0.24 270	1.49 692	0.26 308	0.18 300	3.90 765	0.19 281

DAS	0.20 230	0.20 180	0.20 239	0.20 207	0.20 300	0.20 253	0.20 291	0.20 259	0.20 300	0.20 257	0.20 303	0.20 259	0.20 304	0.20 257	0.20 294	0.20 237	0.20 265	0.20 269	0.20 303	0.20 260	0.20 283

GEStereo_RVC	0.86 562	4.45 725	0.20 239	0.27 255	0.20 300	0.27 305	0.20 291	0.26 299	0.18 289	5.03 805	0.20 303	0.27 313	0.19 299	0.27 312	0.21 298	0.20 237	0.19 263	0.19 263	4.02 809	0.20 260	0.18 278

ASD4	0.20 230	0.20 180	0.20 239	0.20 207	0.20 300	0.20 253	0.20 291	0.20 259	0.20 300	0.20 257	0.20 303	0.20 259	0.20 304	0.20 257	0.20 294	0.20 237	0.20 265	0.20 269	0.20 303	0.20 260	0.20 283

AANet_RVC	1.26 661	0.31 226	4.99 789	5.93 779	0.20 300	0.25 291	0.20 291	0.25 293	0.20 300	0.23 279	0.19 298	0.25 298	0.20 304	0.25 296	0.20 294	5.66 795	4.76 789	0.26 308	0.30 429	0.24 289	0.27 352

iResNet	0.20 230	0.23 193	0.18 220	0.24 235	0.18 290	0.24 281	0.20 291	0.24 285	0.18 289	0.23 279	0.17 278	0.23 285	0.18 292	0.23 283	0.18 286	0.22 248	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.21 270	0.16 253

Weightmod	0.27 271	0.29 219	0.33 334	0.38 300	0.20 300	0.30 313	0.21 297	0.29 309	0.21 305	0.29 314	0.22 312	0.30 325	0.20 304	0.30 324	0.21 298	0.37 335	0.31 345	0.27 313	0.20 303	0.28 304	0.21 287

gwcnet-sp	0.82 546	1.72 563	1.48 685	0.39 310	0.15 261	0.31 320	0.21 297	0.20 259	0.25 326	1.61 699	0.23 317	0.28 314	0.26 337	0.20 257	0.15 257	0.24 270	1.33 676	0.32 335	0.16 270	6.75 804	0.23 293

scenet	0.82 546	1.72 563	1.48 685	0.39 310	0.15 261	0.31 320	0.21 297	0.20 259	0.25 326	1.61 699	0.23 317	0.28 314	0.26 337	0.20 257	0.15 257	0.24 270	1.33 676	0.32 335	0.16 270	6.75 804	0.23 293

ssnet	0.82 546	1.72 563	1.48 685	0.39 310	0.15 261	0.31 320	0.21 297	0.20 259	0.25 326	1.61 699	0.23 317	0.28 314	0.26 337	0.20 257	0.15 257	0.24 270	1.33 676	0.32 335	0.16 270	6.75 804	0.23 293

HGLStereo	0.28 275	0.29 219	0.22 256	0.36 294	0.22 314	0.36 341	0.21 297	0.36 336	0.21 305	0.42 399	0.21 309	0.36 351	0.22 313	0.36 351	0.21 298	0.34 319	0.21 270	0.34 352	0.21 308	0.34 333	0.21 287

GeoAtt-L (ZS)	0.27 271	0.29 219	0.27 283	0.33 279	0.21 311	0.33 332	0.22 302	0.31 319	0.23 316	0.30 317	0.21 309	0.32 334	0.24 323	0.29 321	0.22 302	0.33 314	0.23 284	0.30 325	0.22 311	0.30 312	0.21 287

S0	0.42 383	0.44 286	0.54 489	0.59 453	0.34 456	0.48 479	0.22 302	0.51 506	0.25 326	0.51 508	0.34 451	0.53 521	0.35 461	0.47 474	0.36 455	0.55 477	0.39 425	0.49 517	0.27 375	0.46 469	0.34 437

Select-FE	0.41 368	0.44 286	0.23 262	0.26 250	0.22 314	0.26 300	0.22 302	0.26 299	0.23 316	0.26 303	0.23 317	0.26 310	0.23 319	0.45 465	0.42 501	0.25 277	0.22 277	0.25 303	0.22 311	0.45 464	2.90 775

PAM	0.39 354	1.88 607	0.34 348	0.37 297	0.41 499	0.45 462	0.22 302	0.28 304	0.23 316	0.28 309	0.24 325	0.29 320	0.23 319	0.29 321	0.23 310	0.38 349	0.32 350	0.38 390	0.37 486	0.32 321	0.22 291

model_zeroshot	0.27 271	0.20 180	0.27 283	0.33 279	0.21 311	0.37 350	0.22 302	0.37 344	0.24 321	0.26 303	0.27 341	0.33 339	0.21 312	0.25 296	0.27 330	0.32 308	0.20 265	0.34 352	0.23 319	0.25 292	0.26 312

DCVSM-stereo	0.36 324	1.89 608	0.22 256	0.40 323	0.22 314	0.40 366	0.22 302	0.40 367	0.22 309	0.40 368	0.22 312	0.40 380	0.22 313	0.40 374	0.22 302	0.28 289	0.21 270	0.28 318	0.21 308	0.28 304	0.20 283

CAS++	0.17 215	0.27 214	0.21 247	0.10 93	0.21 311	0.15 220	0.22 302	0.10 163	0.21 305	0.22 273	0.10 173	0.19 254	0.18 292	0.10 166	0.19 290	0.20 237	0.19 263	0.18 260	0.10 173	0.19 259	0.18 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
WAO-6	0.22 246	0.23 193	0.22 256	0.23 229	0.22 314	0.22 269	0.22 302	0.22 275	0.22 309	0.22 273	0.22 312	0.22 277	0.22 313	0.22 276	0.22 302	0.22 248	0.22 277	0.22 279	0.22 311	0.22 272	0.22 291

IMH-64-1	0.22 246	0.23 193	0.23 262	0.22 224	0.22 314	0.22 269	0.22 302	0.22 275	0.22 309	0.22 273	0.22 312	0.22 277	0.22 313	0.22 276	0.22 302	0.22 248	0.22 277	0.23 288	0.22 311	0.22 272	0.23 293

IMH-64	0.22 246	0.23 193	0.23 262	0.22 224	0.22 314	0.22 269	0.22 302	0.22 275	0.22 309	0.22 273	0.22 312	0.22 277	0.22 313	0.22 276	0.22 302	0.22 248	0.22 277	0.23 288	0.22 311	0.22 272	0.23 293

MGW-Stereo-1	0.32 298	1.85 601	0.19 229	0.29 259	0.19 296	0.29 310	0.23 312	0.29 309	0.19 297	0.29 314	0.19 298	0.29 320	0.19 299	0.30 324	0.19 290	0.27 283	0.18 259	0.27 313	0.23 319	0.27 301	0.17 271

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.30 281	0.35 232	0.26 279	0.38 300	0.27 336	0.36 341	0.23 312	0.41 386	0.23 316	0.36 345	0.23 317	0.36 351	0.23 319	0.36 351	0.23 310	0.37 335	0.25 290	0.35 368	0.22 311	0.35 346	0.23 293

WCG-NET（raft）	0.32 298	1.24 535	0.24 269	0.32 275	0.24 325	0.32 329	0.23 312	0.32 322	0.24 321	0.32 329	0.24 325	0.32 334	0.24 323	0.32 333	0.24 314	0.30 299	0.23 284	0.30 325	0.23 319	0.30 312	0.23 293

xxxxx1	0.31 289	0.91 413	0.23 262	0.31 268	0.23 320	0.31 320	0.23 312	0.33 326	0.25 326	0.31 323	0.24 325	0.33 339	0.25 327	0.32 333	0.24 314	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 352

tt_ll	0.31 289	0.91 413	0.23 262	0.31 268	0.23 320	0.31 320	0.23 312	0.33 326	0.25 326	0.31 323	0.24 325	0.33 339	0.25 327	0.32 333	0.24 314	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 352

ff	0.31 289	0.91 413	0.23 262	0.31 268	0.23 320	0.31 320	0.23 312	0.33 326	0.25 326	0.31 323	0.24 325	0.33 339	0.25 327	0.32 333	0.24 314	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 352

FENet	0.54 466	1.52 554	1.19 608	1.41 637	0.23 320	0.35 337	0.23 312	0.35 332	0.23 316	0.34 337	0.23 317	0.35 346	0.23 319	0.35 345	0.23 310	1.40 667	1.07 598	0.32 335	0.23 319	0.33 328	0.23 293

tt1	0.31 289	0.93 422	0.24 269	0.33 279	0.23 320	0.31 320	0.24 319	0.32 322	0.24 321	0.32 329	0.23 317	0.32 334	0.25 327	0.32 333	0.24 314	0.27 283	0.26 294	0.27 313	0.26 336	0.27 301	0.27 352

iResNet_ROB	0.28 275	0.32 228	0.24 269	0.32 275	0.25 328	0.32 329	0.24 319	0.32 322	0.24 321	0.33 334	0.24 325	0.35 346	0.24 323	0.33 341	0.24 314	0.31 305	0.24 289	0.32 335	0.24 327	0.32 321	0.24 304

DEFOM-Stereo	0.68 503	3.11 690	1.40 680	1.63 651	0.25 328	0.31 320	0.25 321	0.31 319	0.28 351	0.31 323	0.29 364	0.29 320	0.27 344	0.31 330	0.28 339	1.59 678	1.47 691	0.30 325	0.29 411	0.30 312	0.28 380

UNDER WATER-64	0.25 260	0.26 211	0.25 272	0.26 250	0.25 328	0.25 291	0.25 321	0.25 293	0.25 326	0.25 294	0.25 331	0.25 298	0.25 327	0.26 308	0.25 322	0.25 277	0.25 290	0.25 303	0.25 330	0.25 292	0.25 306

LoS_RVC	0.30 281	1.14 471	0.25 272	0.25 242	0.25 328	0.26 300	0.25 321	0.25 293	0.25 326	0.25 294	0.25 331	0.26 310	0.26 337	0.26 308	0.25 322	0.26 279	0.26 294	0.25 303	0.25 330	0.26 295	0.26 312

CAS	0.30 281	1.17 477	0.25 272	0.25 242	0.25 328	0.26 300	0.25 321	0.25 293	0.26 340	0.25 294	0.25 331	0.25 298	0.25 327	0.25 296	0.25 322	0.26 279	0.26 294	0.26 308	0.25 330	0.26 295	0.25 306

LoS	0.25 260	0.27 214	0.25 272	0.25 242	0.25 328	0.25 291	0.25 321	0.26 299	0.25 326	0.25 294	0.25 331	0.25 298	0.25 327	0.25 296	0.25 322	0.26 279	0.25 290	0.25 303	0.26 336	0.26 295	0.25 306
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.88 567	7.04 771	2.23 748	2.75 706	0.28 344	0.43 413	0.25 321	0.39 358	0.25 326	0.41 385	0.27 341	0.39 370	0.25 327	0.40 374	0.28 339	0.37 335	0.28 315	0.37 382	0.25 330	0.37 362	0.25 306

CroCo-Stereo	0.73 519	1.22 533	0.25 272	1.22 613	0.25 328	1.22 669	0.25 321	1.22 671	0.25 326	1.22 680	0.25 331	1.22 682	0.25 327	1.22 682	0.25 322	1.22 653	0.26 294	1.21 691	0.25 330	1.22 673	0.25 306
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	0.31 289	0.28 217	0.47 452	0.79 500	0.24 325	0.30 313	0.26 328	0.30 313	0.24 321	0.32 329	0.23 317	0.31 330	0.24 323	0.30 324	0.23 310	0.29 298	0.26 294	0.29 323	0.24 327	0.33 328	0.23 293

CroCo-Stereo Lap2	0.77 529	1.29 537	0.29 298	1.27 618	0.29 357	1.27 673	0.26 328	1.26 675	0.26 340	1.26 681	0.26 336	1.27 686	0.26 337	1.26 684	0.27 330	1.27 656	0.27 307	1.27 695	0.27 375	1.27 677	0.27 352

StereoDRNet-Refined	0.33 304	0.39 252	0.26 279	0.39 310	0.26 335	0.40 366	0.26 328	0.40 367	0.26 340	0.39 361	0.26 336	0.39 370	0.26 337	0.39 371	0.26 327	0.37 335	0.25 290	0.37 382	0.25 330	0.37 362	0.37 457
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
small-0shot	0.35 316	1.92 617	0.27 283	0.27 255	0.27 336	0.27 305	0.27 331	0.27 303	0.27 345	0.27 308	0.27 341	0.26 310	0.27 344	0.27 312	0.26 327	0.27 283	0.26 294	0.26 308	0.26 336	0.26 295	0.27 352

PStereo	0.32 298	0.36 238	0.28 292	0.38 300	0.29 357	0.36 341	0.27 331	0.38 353	0.27 345	0.38 354	0.28 349	0.36 351	0.27 344	0.36 351	0.28 339	0.32 308	0.27 307	0.33 342	0.27 375	0.33 328	0.27 352

Anonymus	0.47 439	0.73 371	0.46 444	0.43 355	0.54 554	0.53 515	0.27 331	0.39 358	0.35 460	0.33 334	0.40 490	0.33 339	0.38 474	0.53 519	0.54 544	0.56 481	0.36 405	0.49 517	0.53 556	0.66 528	0.54 536

FE-Mocha	0.35 316	0.71 368	0.40 412	0.47 371	0.27 336	0.34 333	0.27 331	0.34 329	0.26 340	0.34 337	0.26 336	0.34 344	0.27 344	0.34 342	0.27 330	0.44 394	0.41 440	0.33 342	0.29 411	0.32 321	0.29 389

Monster-pub-mixall	0.44 399	0.56 341	0.60 503	0.38 300	0.27 336	0.37 350	0.27 331	0.37 344	0.29 361	0.38 354	0.27 341	0.38 365	0.29 365	0.85 582	0.27 330	1.46 671	0.26 294	0.34 352	0.26 336	0.36 357	0.53 533

Replicate-Monster	0.45 422	0.57 344	0.60 503	0.40 323	0.29 357	0.37 350	0.27 331	0.37 344	0.30 376	0.40 368	0.31 424	0.40 380	0.30 375	0.99 602	0.27 330	1.36 664	0.31 345	0.34 352	0.30 429	0.36 357	0.54 536

Any-RAFT	0.32 298	0.36 238	0.27 283	0.36 294	0.27 336	0.36 341	0.27 331	0.36 336	0.27 345	0.36 345	0.27 341	0.36 351	0.27 344	0.36 351	0.28 339	0.36 332	0.28 315	0.36 378	0.28 396	0.36 357	0.28 380

CRFU-Net	0.65 493	1.67 560	1.22 658	1.96 664	0.27 336	0.41 385	0.27 331	0.41 386	0.27 345	0.40 368	0.26 336	0.41 395	0.27 344	0.40 374	0.27 330	1.80 686	1.62 706	0.34 352	0.23 319	0.33 328	0.23 293

MLCV	0.31 289	0.35 232	0.27 283	0.35 290	0.28 344	0.35 337	0.27 331	0.35 332	0.28 351	0.36 345	0.27 341	0.35 346	0.27 344	0.35 345	0.27 330	0.34 319	0.27 307	0.34 352	0.27 375	0.34 333	0.27 352

DISCO	1.11 605	0.39 252	5.28 791	0.39 310	0.20 300	0.39 364	0.27 331	0.39 358	0.22 309	0.38 354	0.20 303	0.38 365	0.20 304	6.95 816	0.22 302	0.30 299	0.21 270	0.27 313	0.21 308	5.25 797	0.21 287

DN-CSS_ROB	0.31 289	0.35 232	0.28 292	0.35 290	0.28 344	0.34 333	0.27 331	0.34 329	0.25 326	0.35 341	0.27 341	0.36 351	0.26 337	0.34 342	0.28 339	0.35 327	0.28 315	0.34 352	0.28 396	0.34 333	0.27 352

SCION-M(vits-remse)	0.34 305	0.79 385	0.30 302	0.33 279	0.28 344	0.40 366	0.28 342	0.40 367	0.28 351	0.40 368	0.28 349	0.39 370	0.28 353	0.40 374	0.28 339	0.23 260	0.21 270	0.35 368	0.27 375	0.35 346	0.27 352

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 305	0.98 429	0.30 302	0.33 279	0.18 290	0.21 264	0.28 342	0.40 367	0.28 351	0.40 368	0.28 349	0.39 370	0.28 353	0.40 374	0.28 339	0.37 335	0.29 330	0.35 368	0.27 375	0.35 346	0.27 352

SCION-MonSter(vits)	0.25 260	0.79 385	0.31 320	0.42 348	0.28 344	0.40 366	0.28 342	0.20 259	0.15 264	0.40 368	0.15 264	0.19 254	0.15 264	0.20 257	0.15 257	0.23 260	0.21 270	0.17 249	0.14 254	0.16 240	0.14 243

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 340	0.35 232	0.56 493	0.63 461	0.28 344	0.36 341	0.28 342	0.36 336	0.28 351	0.36 345	0.28 349	0.36 351	0.28 353	0.36 351	0.28 339	0.62 499	0.57 511	0.35 368	0.28 396	0.35 346	0.28 380

TestStereo_HL2	2.73 759	0.41 269	11.06 809	14.13 811	0.30 369	0.44 448	0.28 342	0.43 413	0.29 361	0.43 406	0.28 349	0.43 422	0.29 365	0.43 415	0.28 339	13.51 818	10.37 818	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 352

GeoVLM	0.36 324	0.38 245	0.27 283	0.46 364	0.28 344	0.35 337	0.28 342	0.37 344	0.27 345	0.35 341	0.28 349	0.36 351	0.38 474	0.35 345	0.28 339	1.08 588	0.26 294	0.33 342	0.27 375	0.34 333	0.33 430

Zero-FE251	0.36 324	0.40 256	0.28 292	0.41 338	0.28 344	0.41 385	0.28 342	0.41 386	0.28 351	0.41 385	0.28 349	0.41 395	0.28 353	0.42 408	0.30 366	0.37 335	0.26 294	0.37 382	0.27 375	0.45 464	0.56 547

Monster-pub-eth3d	0.45 422	0.57 344	0.60 503	0.39 310	0.28 344	0.37 350	0.28 342	0.37 344	0.30 376	0.39 361	0.29 364	0.39 370	0.30 375	0.92 594	0.27 330	1.42 668	0.28 315	0.34 352	0.28 396	0.37 362	0.53 533

LG-Stereo_L2	0.34 305	0.37 241	0.38 368	0.47 371	0.28 344	0.39 364	0.28 342	0.39 358	0.28 351	0.39 361	0.28 349	0.39 370	0.28 353	0.38 363	0.28 339	0.42 392	0.35 399	0.36 378	0.26 336	0.35 346	0.26 312

GIP-stereo	0.36 324	0.49 312	0.39 379	0.48 377	0.32 431	0.41 385	0.28 342	0.40 367	0.30 376	0.41 385	0.28 349	0.40 380	0.28 353	0.42 408	0.28 339	0.45 424	0.32 350	0.38 390	0.30 429	0.37 362	0.27 352

xx1	0.38 340	1.03 455	0.31 320	0.40 323	0.31 417	0.41 385	0.28 342	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.29 364	0.40 380	0.29 365	0.40 374	0.29 356	0.34 319	0.33 363	0.34 352	0.32 448	0.34 333	0.32 421

1test111	0.37 334	1.02 453	0.30 302	0.39 310	0.29 357	0.40 366	0.28 342	0.39 358	0.29 361	0.39 361	0.29 364	0.39 370	0.28 353	0.40 374	0.29 356	0.33 314	0.32 350	0.33 342	0.31 440	0.32 321	0.31 414

cc1	0.37 334	1.02 453	0.30 302	0.39 310	0.29 357	0.40 366	0.28 342	0.39 358	0.29 361	0.39 361	0.29 364	0.39 370	0.28 353	0.40 374	0.29 356	0.33 314	0.32 350	0.33 342	0.31 440	0.32 321	0.31 414

SQANet	0.28 275	0.28 217	0.28 292	0.28 257	0.28 344	0.28 307	0.28 342	0.28 304	0.28 351	0.28 309	0.28 349	0.28 314	0.28 353	0.28 317	0.28 339	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.28 304	0.28 380

DGSMNet	0.34 305	0.41 269	0.27 283	0.41 338	0.28 344	0.41 385	0.28 342	0.41 386	0.27 345	0.41 385	0.27 341	0.42 413	0.27 344	0.41 394	0.28 339	0.40 370	0.29 330	0.40 447	0.28 396	0.40 438	0.27 352

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 340	0.35 232	0.56 493	0.63 461	0.29 357	0.36 341	0.29 357	0.36 336	0.29 361	0.39 361	0.29 364	0.36 351	0.29 365	0.36 351	0.29 356	0.62 499	0.57 511	0.35 368	0.29 411	0.36 357	0.29 389

TestStereo_HL3	2.76 762	0.41 269	11.46 812	14.11 810	0.30 369	0.45 462	0.29 357	0.43 413	0.29 361	0.43 406	0.29 364	0.43 422	0.28 353	0.44 446	0.30 366	13.57 819	10.32 817	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 352

GGDA	2.76 762	0.41 269	11.34 811	14.28 812	0.30 369	0.44 448	0.29 357	0.43 413	0.29 361	0.43 406	0.28 349	0.43 422	0.28 353	0.43 415	0.29 356	13.45 817	10.57 819	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 352

IGEV++	0.34 305	0.43 283	0.30 302	0.40 323	0.29 357	0.40 366	0.29 357	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.29 364	0.40 380	0.29 365	0.40 374	0.30 366	0.38 349	0.29 330	0.37 382	0.29 411	0.37 362	0.29 389

ACVNet-DCA	0.37 334	1.00 439	0.30 302	0.40 323	0.29 357	0.40 366	0.29 357	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.29 364	0.40 380	0.29 365	0.39 371	0.28 339	0.33 314	0.32 350	0.33 342	0.32 448	0.33 328	0.32 421

PML	0.46 431	1.36 545	0.29 298	0.58 450	0.30 369	0.57 528	0.29 357	0.57 523	0.29 361	0.57 530	0.29 364	0.57 536	0.29 365	0.56 527	0.29 356	0.52 467	0.30 340	0.53 535	0.31 440	0.53 508	0.30 404

GES	0.66 495	2.34 649	0.29 298	0.41 338	0.29 357	0.41 385	0.29 357	0.42 405	0.29 361	0.40 368	0.41 498	0.41 395	0.30 375	0.51 510	0.29 356	0.32 308	0.29 330	0.32 335	2.46 780	2.49 742	0.30 404

UCFNet_RVC	2.75 761	10.06 793	0.29 298	10.31 807	0.29 357	0.42 406	0.29 357	0.43 413	0.29 361	0.42 399	0.29 364	0.42 413	9.87 819	0.43 415	0.29 356	0.36 332	9.84 815	0.36 378	0.26 336	9.77 818	0.26 312

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 477	5.10 739	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.37 410	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

testmc14	2.43 748	10.48 796	8.02 806	8.93 797	0.31 417	0.44 448	0.30 365	0.42 405	0.30 376	0.42 399	0.30 379	0.42 413	0.30 375	0.42 408	0.30 366	8.88 814	6.99 804	0.41 465	0.28 396	0.39 424	0.28 380

TestStereo-Hl	2.78 764	0.42 281	11.23 810	14.38 813	0.30 369	0.44 448	0.30 365	0.43 413	0.28 351	0.43 406	0.29 364	0.44 458	0.29 365	0.44 446	0.29 356	13.64 820	10.73 820	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 352

MCSU-Stereo	2.48 751	10.56 797	8.50 808	9.47 801	0.31 417	0.43 413	0.30 365	0.42 405	0.30 376	0.42 399	0.30 379	0.42 413	0.30 375	0.41 394	0.30 366	8.86 813	6.93 803	0.40 447	0.29 411	0.39 424	0.28 380

canet-new	0.44 399	1.82 592	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

bcnet-new	0.44 399	1.81 585	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

LWStereo	0.44 399	1.82 592	0.38 368	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

LMStereo	0.44 399	1.80 580	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

CR7Stereo	0.44 399	1.81 585	0.39 379	0.50 421	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

ARStereo	0.44 399	1.80 580	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

ARStereo-new	0.44 399	1.80 580	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

BARStereo	0.44 399	1.78 575	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.44 452	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.34 392	0.39 434	0.26 336	0.38 375	0.26 312

FCBStereo	0.44 399	1.79 579	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

PSGStereo	0.44 399	1.78 575	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

MUNStereo	0.44 399	1.81 585	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.44 448	0.30 365	0.44 452	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.44 458	0.30 375	0.44 446	0.30 366	0.45 424	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 386	1.76 570	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.31 408	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.26 312

CHEStereo	0.44 399	1.78 575	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

TOTStereo	0.44 399	1.81 585	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 399	1.83 595	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

ACMStereo	0.60 477	5.12 740	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.37 410	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

KABStereo	0.43 386	1.76 570	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

KMOStereo	0.43 386	1.80 580	0.38 368	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 399	1.81 585	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 386	1.77 572	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 386	1.78 575	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 399	1.85 601	0.38 368	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 386	1.77 572	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 399	1.86 605	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 399	1.80 580	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.44 448	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 399	1.82 592	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 386	1.77 572	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 363	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 399	1.83 595	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.36 405	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 368	1.06 462	0.40 412	0.51 432	0.31 417	0.44 448	0.30 365	0.43 413	0.32 435	0.44 445	0.30 379	0.56 532	0.30 375	0.44 446	0.31 408	0.45 424	0.34 392	0.39 434	0.27 375	0.40 438	0.27 352

DStereoO	0.31 289	0.31 226	0.31 320	0.30 262	0.40 489	0.31 320	0.30 365	0.30 313	0.34 456	0.29 314	0.31 424	0.29 320	0.30 375	0.31 330	0.31 408	0.31 305	0.29 330	0.31 332	0.30 429	0.31 318	0.31 414

DStereoSA	0.32 298	0.52 327	0.34 348	0.31 268	0.31 417	0.30 313	0.30 365	0.31 319	0.30 376	0.31 323	0.31 424	0.31 330	0.30 375	0.31 330	0.31 408	0.30 299	0.32 350	0.31 332	0.31 440	0.31 318	0.31 414

HiDET	0.38 340	0.44 286	0.30 302	0.42 348	0.30 369	0.42 406	0.30 365	0.42 405	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.42 413	0.30 375	0.42 408	0.68 574	0.37 335	0.32 350	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.29 389

LCMNet	0.38 340	0.44 286	0.30 302	0.42 348	0.30 369	0.42 406	0.30 365	0.42 405	0.30 376	0.45 457	0.30 379	0.42 413	0.30 375	0.42 408	0.69 582	0.37 335	0.32 350	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.29 389

CSFM-Stereo	0.38 340	0.44 286	0.30 302	0.42 348	0.30 369	0.42 406	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.42 413	0.30 375	0.42 408	0.73 596	0.37 335	0.32 350	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.30 404

MultiAttention	0.30 281	0.30 223	0.30 302	0.30 262	0.30 369	0.30 313	0.30 365	0.30 313	0.30 376	0.30 317	0.30 379	0.30 325	0.30 375	0.30 324	0.30 366	0.30 299	0.30 340	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 404

MSAF-DinoV2	0.30 281	0.30 223	0.30 302	0.30 262	0.30 369	0.30 313	0.30 365	0.30 313	0.30 376	0.30 317	0.30 379	0.30 325	0.30 375	0.30 324	0.30 366	0.30 299	0.30 340	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 404

GCAP-BAT	0.41 368	1.30 539	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.34 392	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

test_for_model	0.35 316	0.39 252	0.30 302	0.43 355	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.44 446	0.31 408	0.38 349	0.26 294	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 360	1.09 465	0.39 379	0.49 384	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.44 452	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.34 392	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.27 352

TorneroNet-64	0.45 422	0.27 214	0.30 302	0.58 450	0.27 336	0.70 548	0.30 365	0.28 304	0.73 605	0.73 562	0.28 349	0.71 560	0.66 570	0.75 563	0.27 330	0.27 283	0.29 330	0.37 382	0.75 611	0.28 304	0.30 404

GCAPDPT-zeroshot	0.36 324	0.40 256	0.30 302	0.43 355	0.30 369	0.43 413	0.30 365	0.43 413	0.31 423	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 375	0.44 446	0.31 408	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.26 312

IGEV-Stereo	0.35 316	0.44 286	0.45 438	0.49 384	0.30 369	0.37 350	0.30 365	0.36 336	0.30 376	0.36 345	0.29 364	0.36 351	0.29 365	0.36 351	0.30 366	0.46 436	0.39 425	0.32 335	0.24 327	0.32 321	0.25 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.34 305	0.42 281	0.31 320	0.39 310	0.30 369	0.38 357	0.30 365	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.37 472	0.41 395	0.34 454	0.38 363	0.30 366	0.34 319	0.27 307	0.34 352	0.26 336	0.34 333	0.26 312

DANet	0.30 281	0.30 223	0.30 302	0.30 262	0.30 369	0.30 313	0.30 365	0.30 313	0.30 376	0.30 317	0.30 379	0.30 325	0.30 375	0.30 324	0.30 366	0.30 299	0.30 340	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 404
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
base	0.56 473	2.58 663	1.43 681	0.48 377	0.27 336	0.54 519	0.31 413	0.53 513	0.30 376	0.54 521	0.26 336	0.46 472	0.31 427	0.52 515	0.28 339	0.49 451	0.28 315	0.45 489	0.32 448	0.57 517	0.26 312

test410_97500	0.41 368	0.89 407	0.31 320	0.40 323	0.31 417	0.40 366	0.31 413	0.40 367	0.31 423	0.61 538	0.53 552	0.40 380	0.31 427	0.40 374	0.31 408	0.58 484	0.47 474	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.29 389

test410	0.66 495	5.69 763	0.31 320	0.40 323	0.31 417	0.41 385	0.31 413	0.40 367	0.31 423	0.62 542	0.55 555	0.40 380	0.31 427	0.40 374	0.31 408	0.59 487	0.47 474	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.30 404

RMAStereo	0.45 422	1.81 585	0.40 412	0.50 421	0.31 417	0.44 448	0.31 413	0.44 452	0.31 423	0.44 445	0.31 424	0.44 458	0.32 435	0.44 446	0.31 408	0.46 436	0.35 399	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.27 352

ATMStereo	0.46 431	1.99 620	0.40 412	0.51 432	0.31 417	0.44 448	0.31 413	0.44 452	0.31 423	0.44 445	0.31 424	0.44 458	0.31 427	0.44 446	0.32 420	0.47 443	0.35 399	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.27 352

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 368	1.09 465	0.40 412	0.52 435	0.31 417	0.44 448	0.31 413	0.44 452	0.31 423	0.44 445	0.31 424	0.44 458	0.31 427	0.44 446	0.31 408	0.46 436	0.35 399	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.28 380

gcap_with_dpt	0.35 316	0.39 252	0.30 302	0.44 359	0.31 417	0.44 448	0.31 413	0.44 452	0.31 423	0.44 445	0.30 379	0.44 458	0.30 375	0.44 446	0.30 366	0.38 349	0.26 294	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.27 352

MonSter++	0.38 340	0.44 286	0.31 320	0.43 355	0.30 369	0.43 413	0.31 413	0.43 413	0.31 423	0.45 457	0.31 424	0.43 422	0.31 427	0.43 415	0.69 582	0.38 349	0.33 363	0.40 447	0.30 429	0.38 375	0.30 404

gcap-zeroshot	0.36 324	0.40 256	0.34 348	0.44 359	0.31 417	0.44 448	0.31 413	0.44 452	0.32 435	0.44 445	0.32 434	0.44 458	0.32 435	0.44 446	0.31 408	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.27 352

EKT-Stereo	0.37 334	0.40 256	0.44 436	1.07 548	0.29 357	0.34 333	0.31 413	0.36 336	0.29 361	0.38 354	0.31 424	0.37 362	0.30 375	0.36 351	0.29 356	0.34 319	0.28 315	0.39 434	0.30 429	0.37 362	0.30 404

testlalala	0.36 324	0.40 256	0.34 348	0.44 359	0.31 417	0.44 448	0.31 413	0.44 452	0.32 435	0.44 445	0.32 434	0.44 458	0.32 435	0.44 446	0.31 408	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.27 352

DStereoFS	0.32 298	0.33 229	0.32 329	0.33 279	0.30 369	0.32 329	0.32 424	0.32 322	0.31 423	0.30 317	0.31 424	0.31 330	0.30 375	0.32 333	0.32 420	0.32 308	0.31 345	0.30 325	0.47 540	0.32 321	0.34 437

DDF-Stereo	0.43 386	1.15 474	0.57 497	0.53 437	0.32 431	0.41 385	0.32 424	0.41 386	0.32 435	0.41 385	0.32 434	0.41 395	0.32 435	0.40 374	0.32 420	0.52 467	0.50 491	0.38 390	0.31 440	0.39 424	0.31 414

GREAT-IGEV	0.38 340	0.43 283	0.36 361	0.48 377	0.32 431	0.45 462	0.32 424	0.45 461	0.32 435	0.45 457	0.32 434	0.45 468	0.32 435	0.45 465	0.32 420	0.44 394	0.33 363	0.41 465	0.29 411	0.41 449	0.29 389
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	0.38 340	0.43 283	0.33 334	0.46 364	0.33 444	0.45 462	0.32 424	0.45 461	0.32 435	0.45 457	0.32 434	0.45 468	0.33 447	0.45 465	0.32 420	0.38 349	0.38 418	0.38 390	0.37 486	0.37 362	0.36 451

MyStereo07	0.60 477	3.72 706	0.48 460	0.49 384	0.41 499	0.36 341	0.32 424	0.49 483	0.43 513	0.51 508	0.42 508	0.49 493	0.43 510	0.51 510	0.64 559	0.49 451	0.45 464	0.34 352	0.32 448	0.35 346	0.43 494

MyStereo04	0.56 473	3.72 706	0.59 499	0.49 384	0.41 499	0.36 341	0.32 424	0.37 344	0.31 423	0.34 337	0.46 523	0.35 346	0.32 435	0.35 345	0.33 432	0.49 451	0.45 464	0.34 352	0.32 448	0.35 346	0.43 494

RAFT-Test	0.36 324	0.37 241	0.33 334	0.41 338	0.32 431	0.41 385	0.32 424	0.41 386	0.32 435	0.41 385	0.32 434	0.41 395	0.32 435	0.41 394	0.33 432	0.37 335	0.29 330	0.37 382	0.29 411	0.38 375	0.31 414

4D-IteraStereo	0.78 532	3.13 691	0.89 572	0.69 479	0.32 431	0.40 366	0.32 424	0.76 559	0.97 634	0.52 512	0.65 574	0.89 589	0.32 435	0.76 564	0.98 626	0.83 553	0.94 586	0.35 368	0.27 375	0.70 541	0.89 610

iRaft-Stereo_20w	0.34 305	0.41 269	0.31 320	0.39 310	0.29 357	0.40 366	0.32 424	0.41 386	0.32 435	0.38 354	0.30 379	0.39 370	0.30 375	0.38 363	0.32 420	0.35 327	0.27 307	0.34 352	0.27 375	0.34 333	0.29 389

pcwnet_v2	2.66 757	9.89 792	0.33 334	9.89 803	0.32 431	0.50 497	0.32 424	0.49 483	0.33 445	0.49 486	0.34 451	0.49 493	8.76 816	0.48 484	0.33 432	0.41 378	9.58 812	0.40 447	0.29 411	9.01 815	0.63 557

Gwc-CoAtRS	0.41 368	1.49 553	0.32 329	0.42 348	0.32 431	0.41 385	0.32 424	0.41 386	0.33 445	0.41 385	0.32 434	0.41 395	0.32 435	0.41 394	0.32 420	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.40 438	0.28 380

rgla	0.45 422	0.54 335	0.33 334	0.67 473	0.32 431	0.48 479	0.33 435	0.48 475	0.33 445	0.48 476	0.94 629	0.48 486	0.33 447	0.47 474	0.33 432	0.45 424	0.52 500	0.53 535	0.31 440	0.45 464	0.32 421

416test	0.46 431	0.55 338	0.33 334	0.67 473	0.33 444	0.48 479	0.33 435	0.48 475	0.33 445	0.48 476	0.99 634	0.48 486	0.33 447	0.48 484	0.33 432	0.45 424	0.52 500	0.54 538	0.32 448	0.45 464	0.32 421

BStereo	0.22 246	0.23 193	0.20 239	0.24 235	0.20 300	0.23 278	0.33 435	0.39 358	0.17 282	0.23 279	0.17 278	0.23 285	0.16 268	0.24 287	0.17 273	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.20 303	0.22 272	0.16 253

Anonymus123	0.22 246	0.23 193	0.20 239	0.24 235	0.20 300	0.23 278	0.33 435	0.39 358	0.17 282	0.23 279	0.17 278	0.23 285	0.16 268	0.24 287	0.17 273	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.20 303	0.22 272	0.16 253

water-stereo	0.41 368	0.84 395	0.46 444	0.50 421	0.33 444	0.45 462	0.33 435	0.45 461	0.32 435	0.45 457	0.32 434	0.45 468	0.32 435	0.45 465	0.32 420	0.44 394	0.41 440	0.39 434	0.31 440	0.39 424	0.32 421

DVStereo	0.43 386	0.86 399	0.48 460	0.50 421	0.33 444	0.46 469	0.33 435	0.46 465	0.33 445	0.46 463	0.33 443	0.47 479	0.33 447	0.47 474	0.34 447	0.45 424	0.42 450	0.40 447	0.33 460	0.47 483	0.38 464

PCWNet_CMD	2.80 766	9.82 791	0.32 329	10.09 806	0.32 431	0.49 488	0.33 435	3.34 776	0.33 445	0.49 486	0.33 443	0.49 493	8.73 815	0.48 484	0.33 432	0.41 378	9.22 810	0.42 481	0.29 411	9.55 817	0.31 414

CFNet_ucs	2.73 759	9.64 790	0.33 334	9.92 804	0.32 431	0.49 488	0.33 435	0.49 483	0.33 445	0.49 486	0.33 443	0.49 493	8.98 817	0.48 484	0.33 432	0.41 378	9.96 816	0.40 447	0.29 411	10.12 820	0.54 536

LL-Strereo2	0.48 445	1.73 568	0.51 480	0.59 453	0.34 456	0.42 406	0.33 435	0.40 367	0.31 423	0.42 399	0.33 443	0.42 413	0.31 427	0.44 446	0.39 482	0.60 490	0.51 496	0.44 484	0.33 460	0.44 459	0.33 430

CFNet_pseudo	2.67 758	9.36 788	0.32 329	10.99 808	0.33 444	0.85 573	0.33 435	0.49 483	0.33 445	0.49 486	0.32 434	0.49 493	7.26 813	0.49 491	0.33 432	0.41 378	9.62 813	0.41 465	0.29 411	10.03 819	0.29 389

RAFT + AFF	0.31 289	0.45 295	0.34 348	0.39 310	0.28 344	0.38 357	0.33 435	0.29 309	0.31 423	0.30 317	0.30 379	0.29 320	0.27 344	0.29 321	0.30 366	0.28 289	0.29 330	0.29 323	0.29 411	0.27 301	0.32 421

ccnet	0.80 536	2.28 641	0.33 334	0.50 421	0.33 444	0.50 497	0.33 435	0.50 492	0.33 445	0.49 486	0.33 443	0.49 493	1.56 710	2.38 744	0.33 432	0.41 378	0.29 330	0.42 481	1.57 727	2.28 729	0.29 389

psmorigin	0.41 368	0.46 299	0.33 334	0.49 384	0.33 444	0.49 488	0.33 435	0.49 483	0.33 445	0.49 486	0.33 443	0.49 493	0.33 447	0.51 510	0.33 432	0.41 378	0.30 340	0.41 465	0.30 429	0.79 557	0.29 389

MSMDNet	2.65 756	10.14 794	0.33 334	9.74 802	0.32 431	0.87 576	0.33 435	2.95 771	0.68 581	0.49 486	0.34 451	0.49 493	5.70 809	0.49 491	0.33 432	0.42 392	9.57 811	0.41 465	0.31 440	8.36 812	0.65 565

ccs_rob	2.79 765	10.17 795	0.32 329	10.00 805	0.33 444	0.49 488	0.33 435	1.90 705	0.32 435	0.51 508	0.33 443	0.49 493	9.24 818	0.49 491	0.33 432	0.41 378	9.82 814	0.41 465	0.28 396	9.34 816	0.29 389

HART	0.38 340	0.45 295	0.34 348	0.42 348	0.33 444	0.41 385	0.34 450	0.42 405	0.33 445	0.43 406	0.34 451	0.42 413	0.34 454	0.41 394	0.38 468	0.40 370	0.32 350	0.42 481	0.32 448	0.40 438	0.32 421

mms	0.40 360	0.45 295	0.35 359	0.48 377	0.36 466	0.47 474	0.34 450	0.45 461	0.38 477	0.47 469	0.33 443	0.45 468	0.32 435	0.45 465	0.32 420	0.39 362	0.38 418	0.38 390	0.37 486	0.39 424	0.39 471

H2IRNET	0.34 305	0.34 230	0.34 348	0.34 286	0.34 456	0.34 333	0.34 450	0.34 329	0.34 456	0.34 337	0.34 451	0.34 344	0.34 454	0.34 342	0.34 447	0.34 319	0.34 392	0.34 352	0.34 464	0.34 333	0.34 437

CASnet	0.35 316	0.51 325	0.44 436	0.32 275	0.31 417	0.24 281	0.34 450	0.36 336	0.25 326	0.31 323	0.37 472	0.30 325	0.33 447	0.25 296	0.45 510	0.37 335	0.37 410	0.33 342	0.35 477	0.34 333	0.37 457
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.51 459	3.22 694	0.34 348	0.44 359	0.34 456	0.44 448	0.34 450	0.43 413	0.34 456	0.43 406	0.34 451	0.44 458	0.33 447	0.43 415	0.33 432	0.38 349	0.29 330	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.29 389

ccccc	0.41 368	0.44 286	0.34 348	0.48 377	0.35 460	0.48 479	0.35 455	0.51 506	0.35 460	0.47 469	0.35 460	0.47 479	0.34 454	0.47 474	0.35 451	0.41 378	0.40 430	0.40 447	0.40 506	0.41 449	0.39 471

UGAM	0.51 459	2.23 638	0.39 379	0.54 440	0.35 460	0.50 497	0.35 455	0.49 483	0.35 460	0.49 486	0.35 460	0.49 493	0.36 465	0.50 500	0.36 455	0.49 451	0.37 410	0.45 489	0.34 464	0.45 464	0.34 437

GCST	0.50 454	2.08 623	0.38 368	0.53 437	0.35 460	0.49 488	0.35 455	0.50 492	0.35 460	0.49 486	0.35 460	0.49 493	0.35 461	0.49 491	0.35 451	0.48 448	0.37 410	0.45 489	0.33 460	0.44 459	0.33 430

RAFT-Stereo-weight	0.45 422	1.90 610	0.34 348	0.42 348	0.36 466	0.43 413	0.35 455	0.42 405	0.34 456	0.42 399	0.34 451	0.44 458	0.34 454	0.41 394	0.34 447	0.38 349	0.32 350	0.38 390	0.32 448	0.38 375	0.33 430

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 451	0.98 429	0.64 518	0.84 509	0.46 521	0.45 462	0.35 455	0.47 471	0.47 527	0.45 457	0.34 451	0.46 472	0.48 530	0.46 470	0.35 451	0.39 362	0.71 558	0.39 434	0.35 477	0.41 449	0.41 484

CES	0.39 354	0.47 304	0.36 361	0.36 294	0.37 471	0.45 462	0.35 455	0.35 332	0.40 493	0.36 345	0.44 514	0.47 479	0.36 465	0.44 446	0.36 455	0.37 335	0.39 425	0.44 484	0.35 477	0.37 362	0.36 451

ETE_ROB	0.35 316	0.35 232	0.35 359	0.35 290	0.35 460	0.35 337	0.35 455	0.35 332	0.35 460	0.35 341	0.35 460	0.35 346	0.35 461	0.35 345	0.35 451	0.35 327	0.35 399	0.35 368	0.35 477	0.35 346	0.35 448

252Zero-FE	0.45 422	0.50 317	0.36 361	0.50 421	0.36 466	0.50 497	0.36 462	0.50 492	0.36 471	0.49 486	0.36 465	0.49 493	0.36 465	0.54 522	0.41 493	0.45 424	0.34 392	0.45 489	0.34 464	0.55 511	0.75 592

UGAM-zero	0.51 459	2.17 633	0.39 379	0.53 437	0.36 466	0.50 497	0.36 462	0.50 492	0.36 471	0.49 486	0.36 465	0.50 507	0.35 461	0.50 500	0.36 455	0.49 451	0.37 410	0.47 504	0.35 477	0.46 469	0.34 437

GMOStereo	0.37 334	0.45 295	0.23 262	0.30 262	0.37 471	0.41 385	0.36 462	0.41 386	0.35 460	0.43 406	0.36 465	0.41 395	0.40 487	0.41 394	0.36 455	0.34 319	0.22 277	0.47 504	0.37 486	0.39 424	0.33 430

error version	0.93 577	4.47 726	2.35 751	1.99 666	0.37 471	0.41 385	0.36 462	0.41 386	0.35 460	0.43 406	0.36 465	0.41 395	0.40 487	0.41 394	0.36 455	1.87 689	2.16 751	0.47 504	0.37 486	0.39 424	0.33 430

test_1	0.93 577	4.47 726	2.35 751	1.99 666	0.37 471	0.41 385	0.36 462	0.41 386	0.35 460	0.43 406	0.36 465	0.41 395	0.40 487	0.41 394	0.36 455	1.87 689	2.16 751	0.47 504	0.37 486	0.39 424	0.33 430

DMCA	0.36 324	0.38 245	0.37 366	0.35 290	0.35 460	0.36 341	0.36 462	0.36 336	0.35 460	0.35 341	0.37 472	0.36 351	0.36 465	0.35 345	0.36 455	0.36 332	0.36 405	0.35 368	0.36 483	0.36 357	0.36 451

Pro-Stereo	0.79 533	0.53 331	0.38 368	0.49 384	0.38 478	0.49 488	0.37 468	0.49 483	0.67 575	0.50 499	0.38 477	1.10 625	0.38 474	0.49 491	0.38 468	0.71 519	0.88 580	5.98 813	0.36 483	0.46 469	0.36 451

SCV_C0	0.45 422	0.88 404	0.49 467	0.54 440	0.37 471	0.48 479	0.37 468	0.48 475	0.37 473	0.48 476	0.36 465	0.48 486	0.37 470	0.49 491	0.37 465	0.50 459	0.41 440	0.44 484	0.34 464	0.44 459	0.34 437

HH	0.71 512	2.54 660	0.74 553	1.10 550	0.32 431	0.41 385	0.37 468	0.69 547	0.78 609	0.73 562	0.90 621	0.75 569	1.00 620	0.84 578	0.69 582	0.69 513	0.40 430	0.35 368	0.26 336	0.35 346	0.26 312

HanStereo	0.71 512	2.54 660	0.74 553	1.10 550	0.32 431	0.41 385	0.37 468	0.69 547	0.78 609	0.73 562	0.90 621	0.75 569	1.00 620	0.84 578	0.69 582	0.69 513	0.40 430	0.35 368	0.26 336	0.35 346	0.26 312

test-3	0.98 584	4.13 719	1.85 717	1.85 655	0.61 566	0.69 545	0.37 468	0.63 538	0.61 565	0.66 550	0.51 549	0.73 566	0.44 512	0.57 532	0.54 544	1.68 682	1.81 720	0.40 447	0.43 527	0.66 528	0.50 521

FCDSN-DC	0.41 368	0.59 349	0.64 518	0.54 440	0.33 444	0.50 497	0.37 468	0.42 405	0.40 493	0.61 538	0.43 512	0.50 507	0.49 536	0.38 363	0.32 420	0.28 289	0.23 284	0.26 308	0.22 311	0.35 346	0.28 380
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.37 334	0.37 241	0.37 366	0.37 297	0.37 471	0.37 350	0.37 468	0.37 344	0.37 473	0.37 352	0.37 472	0.37 362	0.37 470	0.37 359	0.37 465	0.37 335	0.37 410	0.37 382	0.37 486	0.37 362	0.37 457

MGW-Stereo	0.54 466	2.14 630	0.41 426	0.64 466	0.42 509	0.63 538	0.38 475	0.59 529	0.26 340	0.58 534	0.42 508	0.56 532	0.29 365	0.49 491	0.26 327	0.59 487	0.39 425	0.50 523	0.40 506	0.53 508	0.39 471

GEAStereo	0.62 487	3.91 713	0.48 460	0.69 479	0.38 478	0.51 509	0.38 475	0.51 506	0.38 477	0.53 515	0.38 477	0.50 507	0.38 474	0.51 510	0.38 468	0.54 471	0.43 455	0.46 494	0.34 464	0.46 469	0.34 437

GSStereo	0.81 541	4.28 723	0.50 473	0.59 453	0.40 489	0.51 509	0.38 475	0.50 492	0.38 477	0.50 499	0.38 477	0.50 507	3.79 794	0.50 500	0.38 468	0.54 471	0.43 455	0.46 494	0.34 464	0.46 469	0.35 448

GS-Stereo							0.38 475	0.50 492	0.38 477	0.50 499	0.38 477	0.50 507	3.79 794	0.50 500	0.38 468	0.54 471	0.43 455	0.46 494	0.34 464	0.46 469	0.35 448

gasm-f	0.62 487	3.91 713	0.48 460	0.69 479	0.38 478	0.51 509	0.38 475	0.51 506	0.38 477	0.53 515	0.38 477	0.50 507	0.38 474	0.51 510	0.38 468	0.54 471	0.43 455	0.46 494	0.34 464	0.46 469	0.34 437

GASTEREO	0.48 445	1.21 527	0.47 452	0.57 448	0.38 478	0.50 497	0.38 475	0.50 492	0.38 477	0.50 499	0.38 477	0.50 507	0.38 474	0.50 500	0.38 468	0.52 467	0.42 450	0.46 494	0.34 464	0.46 469	0.34 437

MSCF	0.51 459	1.40 550	0.49 467	0.58 450	0.38 478	0.50 497	0.38 475	0.54 516	0.41 503	0.52 512	0.41 498	0.53 521	0.42 505	0.53 519	0.41 493	0.60 490	0.47 474	0.48 512	0.37 486	0.48 487	0.38 464

depthmonostereo	0.44 399	0.85 397	0.46 444	0.54 440	0.40 489	0.52 513	0.38 475	0.52 511	0.35 460	0.47 469	0.34 451	0.46 472	0.34 454	0.47 474	0.34 447	0.45 424	0.43 455	0.41 465	0.33 460	0.41 449	0.32 421

SCV	0.46 431	0.94 424	0.45 438	0.54 440	0.37 471	0.48 479	0.38 475	0.48 475	0.37 473	0.48 476	0.39 487	0.48 486	0.37 470	0.49 491	0.37 465	0.50 459	0.46 466	0.44 484	0.34 464	0.44 459	0.34 437

WAO-8	0.38 340	0.38 245	0.38 368	0.38 300	0.38 478	0.38 357	0.38 475	0.38 353	0.38 477	0.38 354	0.38 477	0.38 365	0.38 474	0.38 363	0.38 468	0.38 349	0.38 418	0.38 390	0.37 486	0.38 375	0.38 464

WAO-7	0.38 340	0.38 245	0.38 368	0.38 300	0.38 478	0.38 357	0.38 475	0.38 353	0.38 477	0.38 354	0.38 477	0.38 365	0.38 474	0.38 363	0.38 468	0.38 349	0.38 418	0.38 390	0.38 500	0.38 375	0.38 464

HanzoNet	0.39 354	0.38 245	0.40 412	0.39 310	0.41 499	0.38 357	0.38 475	0.38 353	0.38 477	0.39 361	0.39 487	0.38 365	0.38 474	0.39 371	0.40 485	0.38 349	0.38 418	0.40 447	0.38 500	0.38 375	0.40 475

Venus	0.38 340	0.38 245	0.38 368	0.38 300	0.38 478	0.37 350	0.38 475	0.37 344	0.37 473	0.41 385	0.37 472	0.39 370	0.37 470	0.38 363	0.38 468	0.37 335	0.38 418	0.38 390	0.37 486	0.37 362	0.38 464

IMH	0.38 340	0.38 245	0.38 368	0.38 300	0.38 478	0.38 357	0.38 475	0.38 353	0.38 477	0.42 399	0.38 477	0.40 380	0.38 474	0.38 363	0.38 468	0.38 349	0.38 418	0.39 434	0.38 500	0.38 375	0.38 464

iRaftStereo_RVC	0.97 582	3.17 693	2.30 750	2.42 697	0.38 478	0.54 519	0.38 475	0.54 516	0.38 477	0.54 521	0.38 477	0.54 525	0.38 474	0.54 522	0.38 468	2.38 738	2.34 755	0.49 517	0.36 483	0.49 490	0.36 451

NBS	0.39 354	0.68 362	0.36 361	0.38 300	0.36 466	0.38 357	0.39 490	0.39 358	0.39 490	0.37 352	0.35 460	0.37 362	0.38 474	0.37 359	0.38 468	0.39 362	0.36 405	0.36 378	0.39 504	0.38 375	0.38 464

quiztm	0.43 386	0.49 312	0.40 412	0.51 432	0.40 489	0.51 509	0.40 491	0.50 492	0.40 493	0.50 499	0.40 490	0.51 518	0.40 487	0.50 500	0.40 485	0.44 394	0.34 392	0.44 484	0.34 464	0.44 459	0.34 437

LG-Stereo_L1	0.47 439	0.52 327	0.47 452	0.62 459	0.39 488	0.53 515	0.40 491	0.53 513	0.39 490	0.53 515	0.39 487	0.53 521	0.39 486	0.53 519	0.39 482	0.55 477	0.46 466	0.49 517	0.37 486	0.49 490	0.37 457

GCAP-Stereo	0.75 523	4.15 720	0.42 432	0.75 497	0.35 460	0.78 558	0.40 491	0.79 562	0.38 477	0.78 571	0.36 465	0.78 572	0.36 465	0.79 566	0.39 482	0.75 535	0.39 425	0.76 579	0.39 504	0.75 548	0.39 471

knoymous	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 489	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 493	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 430	0.40 447	0.40 506	0.40 438	0.40 475

anonymousa	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 489	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 493	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 430	0.40 447	0.40 506	0.40 438	0.40 475

riskmin	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 489	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 493	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 430	0.40 447	0.40 506	0.40 438	0.40 475

Anonymous_2	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 489	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 493	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 430	0.40 447	0.40 506	0.40 438	0.40 475

Anonymous_1	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 489	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 493	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 430	0.40 447	0.40 506	0.40 438	0.40 475

AdaStereo	0.40 360	0.40 256	0.40 412	0.40 323	0.40 489	0.40 366	0.40 491	0.40 367	0.40 493	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 430	0.40 447	0.40 506	0.40 438	0.40 475
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	0.49 451	0.80 388	0.33 334	0.67 473	0.33 444	0.48 479	0.41 500	0.48 475	0.39 490	0.48 476	0.93 628	0.52 519	0.32 435	0.52 515	0.38 468	0.49 451	0.51 496	0.53 535	0.37 486	0.51 501	0.36 451

GwcNet-ADL	0.41 368	0.41 269	0.41 426	0.41 338	0.41 499	0.41 385	0.41 500	0.41 386	0.41 503	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 440	0.41 465	0.41 516	0.41 449	0.41 484

PSMNet-ADL	0.41 368	0.41 269	0.41 426	0.41 338	0.41 499	0.41 385	0.41 500	0.41 386	0.41 503	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 440	0.41 465	0.41 516	0.41 449	0.41 484

GANet-ADL	0.41 368	0.41 269	0.41 426	0.41 338	0.41 499	0.41 385	0.41 500	0.41 386	0.41 503	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 440	0.41 465	0.41 516	0.41 449	0.41 484

ADLNet2	0.41 368	0.41 269	0.41 426	0.41 338	0.41 499	0.41 385	0.41 500	0.41 386	0.41 503	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 440	0.41 465	0.41 516	0.41 449	0.41 484

ADLNet	0.41 368	0.41 269	0.41 426	0.41 338	0.41 499	0.41 385	0.41 500	0.41 386	0.41 503	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 440	0.41 465	0.41 516	0.41 449	0.41 484

DNS	0.86 562	2.43 657	1.66 697	2.03 668	0.42 509	0.60 531	0.42 506	0.60 532	0.42 511	0.60 536	0.42 508	0.60 541	0.42 505	0.60 536	0.42 501	1.97 699	1.63 708	0.55 541	0.40 506	0.55 511	0.40 475

RSM	0.36 324	0.36 238	0.43 434	0.37 297	0.42 509	0.49 488	0.42 506	0.37 344	0.28 351	0.36 345	0.29 364	0.36 351	0.30 375	0.37 359	0.28 339	0.34 319	0.31 345	0.34 352	0.35 477	0.40 438	0.29 389

CFNet_RVC	2.38 747	8.71 783	0.38 368	9.33 798	0.42 509	0.56 522	0.42 506	0.60 532	0.38 477	0.62 542	0.42 508	0.56 532	7.29 814	0.62 538	0.42 501	0.53 470	0.37 410	0.49 517	0.34 464	8.30 811	6.87 812

DispNO	1.00 585	0.63 357	0.43 434	3.45 735	0.44 515	0.65 540	0.43 509	0.64 540	0.43 513	0.64 546	0.43 512	0.64 548	3.03 772	0.64 544	0.43 506	4.55 774	0.43 455	0.63 551	0.43 527	0.63 525	0.43 494

DN	0.53 465	0.85 397	0.45 438	0.65 468	0.44 515	0.60 531	0.44 510	0.60 532	0.44 516	0.60 536	0.45 519	0.60 541	0.44 512	0.60 536	0.44 507	0.56 481	0.42 450	0.56 542	0.42 524	0.56 514	0.42 491

FSD	0.61 484	0.59 349	0.50 473	2.58 704	0.44 515	0.56 522	0.44 510	0.55 519	0.44 516	0.56 527	0.44 514	0.56 532	0.44 512	0.56 527	0.46 514	0.61 494	0.42 450	0.52 532	0.42 524	0.52 504	0.51 528

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 445	0.55 338	0.47 452	0.63 461	0.41 499	0.56 522	0.44 510	0.56 520	0.41 503	0.56 527	0.41 498	0.57 536	0.42 505	0.56 527	0.41 493	0.55 477	0.43 455	0.51 529	0.37 486	0.51 501	0.37 457

MonSter	0.60 477	0.64 359	0.52 484	0.62 459	0.44 515	2.07 713	0.44 510	0.62 537	0.44 516	0.62 542	0.44 514	0.62 546	0.44 512	0.62 538	0.44 507	0.58 484	0.42 450	0.62 549	0.46 533	0.58 520	0.42 491

PAM_32	0.64 491	2.38 653	0.51 480	0.92 522	0.43 514	0.53 515	0.44 510	0.87 574	0.43 513	0.52 512	0.45 519	0.53 521	0.40 487	0.54 522	0.46 514	0.62 499	0.56 509	0.48 512	0.45 530	0.76 551	0.44 497

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 523	0.92 418	0.85 571	0.96 534	0.59 558	1.27 673	0.44 510	0.59 529	0.69 586	0.91 588	0.68 583	0.55 529	0.61 563	1.06 620	0.83 614	0.62 499	0.70 554	0.90 599	0.41 516	0.89 575	0.56 547

MWDA-net	0.67 501	0.66 360	0.45 438	2.84 712	0.46 521	0.73 553	0.45 516	0.71 552	0.44 516	0.72 558	0.45 519	0.70 559	0.45 516	0.70 553	0.44 507	0.61 494	0.41 440	0.61 548	0.43 527	0.61 523	0.42 491

FAST (zero-shot)	0.87 566	1.55 555	0.42 432	1.57 642	0.42 509	1.62 697	0.45 516	1.59 692	0.42 511	1.66 703	0.44 514	1.62 703	0.42 505	1.59 698	0.42 501	0.64 505	0.43 455	0.64 553	0.42 524	0.67 531	0.46 502

fffft	0.48 445	0.51 325	0.45 438	0.52 435	0.45 519	0.52 513	0.45 516	0.52 511	0.48 534	0.53 515	0.45 519	0.52 519	0.45 516	0.52 515	0.46 514	0.51 465	0.41 440	0.50 523	0.41 516	0.50 495	0.41 484
1: 1. 1
Selective-IGEV	0.51 459	0.55 338	0.45 438	0.69 479	0.45 519	0.61 533	0.45 516	0.50 492	0.40 493	0.56 527	0.44 514	0.55 529	0.40 487	0.72 557	0.67 566	0.59 487	0.46 466	0.45 489	0.34 464	0.46 469	0.37 457

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.60 477	0.70 366	0.51 480	0.75 497	0.46 521	0.72 552	0.46 520	0.76 559	0.46 521	0.72 558	0.46 523	0.72 563	0.46 520	0.72 557	0.46 514	0.75 535	0.51 496	0.70 568	0.45 530	0.69 537	0.45 499

otaku	0.46 431	0.46 299	0.46 444	0.46 364	0.46 521	0.46 469	0.46 520	0.46 465	0.46 521	0.46 463	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.46 470	0.46 514	0.46 436	0.46 466	0.46 494	0.46 533	0.46 469	0.46 502

Dean	0.46 431	0.46 299	0.46 444	0.46 364	0.46 521	0.46 469	0.46 520	0.46 465	0.46 521	0.47 469	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.46 470	0.46 514	0.46 436	0.46 466	0.46 494	0.46 533	0.46 469	0.46 502

ACVNet_1	0.46 431	0.47 304	0.46 444	0.46 364	0.46 521	0.46 469	0.46 520	0.46 465	0.47 527	0.46 463	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.46 470	0.46 514	0.46 436	0.46 466	0.47 504	0.46 533	0.46 469	0.46 502

ACVNet-4b	0.46 431	0.46 299	0.46 444	0.46 364	0.46 521	0.46 469	0.46 520	0.46 465	0.46 521	0.46 463	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.47 474	0.46 514	0.46 436	0.46 466	0.46 494	0.46 533	0.46 469	0.46 502

LL-Strereo	1.01 593	5.06 738	1.63 694	0.70 485	1.43 712	0.56 522	0.46 520	0.57 523	0.50 541	0.57 530	0.50 543	1.58 698	0.49 536	0.59 534	0.50 533	1.64 681	0.52 500	0.51 529	1.37 714	0.52 504	0.45 499

AIO-test2	0.55 471	0.59 349	0.52 484	0.67 473	0.47 529	0.61 533	0.47 526	0.61 536	0.47 527	0.61 538	0.47 532	0.61 544	0.48 530	0.62 538	0.47 522	0.64 505	0.53 504	0.58 544	0.47 540	0.58 520	0.48 512

AIO-test1	0.54 466	0.60 354	0.52 484	0.66 472	0.47 529	0.61 533	0.47 526	0.58 526	0.46 521	0.61 538	0.46 523	0.61 544	0.45 516	0.62 538	0.45 510	0.61 494	0.52 500	0.57 543	0.48 544	0.57 517	0.48 512

SMoEStereo_RVC	0.63 489	0.75 376	0.51 480	0.73 493	0.53 551	0.71 550	0.47 526	0.67 545	0.58 556	0.74 567	0.60 564	0.72 563	0.53 547	0.74 562	0.51 538	0.61 494	0.62 530	0.62 549	0.61 574	0.63 525	0.61 553

Occ-G	1.12 606	0.52 327	3.72 782	3.50 739	0.50 541	0.56 522	0.47 526	0.54 516	0.46 521	0.54 521	0.41 498	0.54 525	0.42 505	0.52 515	0.42 501	3.42 762	4.02 784	0.52 532	0.45 530	0.51 501	0.44 497

Ntro	0.47 439	0.47 304	0.46 444	0.46 364	0.46 521	0.47 474	0.47 526	0.46 465	0.47 527	0.46 463	0.46 523	0.47 479	0.46 520	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.46 466	0.46 494	0.46 533	0.46 469	0.46 502

HaxPig	0.47 439	0.47 304	0.47 452	0.49 384	0.47 529	0.47 474	0.47 526	0.47 471	0.47 527	0.47 469	0.47 532	0.47 479	0.47 529	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.47 474	0.47 504	0.47 540	0.47 483	0.48 512

UNDER WATER	0.47 439	0.47 304	0.47 452	0.47 371	0.47 529	0.47 474	0.47 526	0.47 471	0.47 527	0.47 469	0.47 532	0.47 479	0.46 520	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.47 474	0.47 504	0.46 533	0.47 483	0.47 510

LVE	0.47 439	0.47 304	0.47 452	0.47 371	0.49 537	0.47 474	0.47 526	0.47 471	0.49 536	0.47 469	0.47 532	0.47 479	0.46 520	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.47 474	0.48 512	0.47 540	0.47 483	0.47 510

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 802	50.87 837	2.78 757	2.87 713	2.71 777	2.78 764	0.47 526	2.88 770	2.86 784	1.89 707	2.67 782	2.79 772	2.79 771	2.78 771	2.83 780	2.82 754	2.82 760	2.83 770	2.77 782	2.83 757	2.76 773
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	0.48 445	0.48 310	0.48 460	0.48 377	0.48 533	0.48 479	0.48 535	0.48 475	0.48 534	0.48 476	0.48 536	0.48 486	0.48 530	0.48 484	0.48 528	0.48 448	0.48 480	0.48 512	0.48 544	0.48 487	0.48 512

notaker	0.48 445	0.49 312	0.48 460	0.48 377	0.48 533	0.48 479	0.48 535	0.48 475	0.49 536	0.48 476	0.48 536	0.48 486	0.48 530	0.48 484	0.48 528	0.48 448	0.48 480	0.48 512	0.48 544	0.48 487	0.49 518

S	0.56 473	0.61 356	0.54 489	0.68 478	0.48 533	0.65 540	0.49 537	0.63 538	0.49 536	0.64 546	0.49 539	0.64 548	0.48 530	0.62 538	0.49 530	0.63 503	0.62 530	0.59 547	0.48 544	0.57 517	0.48 512

PointNet	0.60 477	0.75 376	0.49 467	0.79 500	0.50 541	0.79 561	0.49 537	0.79 562	0.49 536	0.80 574	0.49 539	0.79 574	0.49 536	0.80 568	0.49 530	0.63 503	0.40 430	0.63 551	0.40 506	0.63 525	0.40 475

ACVNet_2	0.49 451	0.49 312	0.49 467	0.49 384	0.49 537	0.49 488	0.49 537	0.49 483	0.49 536	0.49 486	0.49 539	0.49 493	0.49 536	0.49 491	0.49 530	0.49 451	0.49 483	0.49 517	0.49 548	0.49 490	0.49 518

AEACV	1.12 606	0.52 327	3.12 773	3.24 724	0.86 614	0.53 515	0.49 537	0.60 532	0.47 527	0.53 515	0.49 539	0.55 529	0.45 516	0.55 526	0.47 522	3.01 757	3.88 782	0.71 570	0.60 572	0.80 560	0.48 512

FoundationStereo	0.50 454	0.50 317	0.50 473	0.50 421	0.50 541	0.50 497	0.50 541	0.50 492	0.50 541	0.50 499	0.50 543	0.50 507	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 459	0.50 491	0.50 523	0.50 550	0.50 495	0.50 521

StereoAnything_RVC	0.50 454	0.50 317	0.50 473	0.50 421	0.50 541	0.50 497	0.50 541	0.50 492	0.50 541	0.50 499	0.50 543	0.50 507	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 459	0.50 491	0.50 523	0.50 550	0.50 495	0.50 521

dual_stereo	0.50 454	0.50 317	0.50 473	0.50 421	0.50 541	0.50 497	0.50 541	0.50 492	0.50 541	0.50 499	0.50 543	0.50 507	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 459	0.50 491	0.50 523	0.50 550	0.50 495	0.50 521

SANet	0.50 454	0.50 317	0.50 473	0.50 421	0.50 541	0.50 497	0.50 541	0.50 492	0.50 541	0.50 499	0.50 543	0.50 507	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 459	0.50 491	0.50 523	0.50 550	0.50 495	0.50 521

KSHMR	0.66 495	0.50 317	0.48 460	1.15 559	0.52 548	0.49 488	0.51 545	0.49 483	0.71 599	0.67 552	0.50 543	1.16 633	1.11 633	0.66 546	0.52 540	0.49 451	0.49 483	0.51 529	0.66 588	0.50 495	1.14 640

MWSP-net	0.96 581	0.75 376	0.49 467	4.84 769	0.48 533	1.28 675	0.52 546	1.20 624	0.51 548	1.14 629	0.70 592	1.00 603	0.56 551	0.90 588	0.69 582	0.76 538	0.60 524	0.95 615	0.56 564	0.73 546	0.45 499

999	1.00 585	1.12 470	0.59 499	1.10 550	1.21 700	1.09 613	0.52 546	1.08 608	1.43 721	1.18 632	1.35 712	0.98 602	0.52 546	0.91 590	0.85 615	0.72 527	1.46 690	0.83 593	0.98 633	0.68 533	1.41 712

PhaseNet	1.74 677	6.34 770	4.81 787	6.77 785	0.24 325	0.80 563	0.53 548	0.48 475	0.22 309	0.53 515	0.28 349	0.48 486	0.25 327	0.40 374	0.32 420	6.39 801	4.61 788	0.46 494	0.38 500	0.25 292	0.18 278

WCG-NET	0.61 484	1.21 527	0.54 489	0.61 458	0.53 551	0.67 543	0.53 548	0.66 544	0.53 550	0.64 546	0.53 552	0.65 552	0.53 547	0.59 534	0.52 540	0.65 507	0.48 480	0.64 553	0.52 554	0.58 520	0.50 521

MyStereo8	0.71 512	3.92 715	0.52 484	0.59 453	0.52 548	0.57 528	0.53 548	0.59 529	0.50 541	0.59 535	0.51 549	0.57 536	0.50 540	0.56 527	0.52 540	0.54 471	0.49 483	0.54 538	0.49 548	0.55 511	0.50 521

SE	0.64 491	0.73 371	0.77 558	0.79 500	0.59 558	0.78 558	0.54 551	0.58 526	0.58 556	0.78 571	0.59 562	0.63 547	0.18 292	0.78 565	0.52 540	0.80 544	0.65 536	0.69 563	0.57 567	0.75 548	0.52 530

PSMNet_ROB	0.54 466	0.54 335	0.54 489	0.54 440	0.53 551	0.54 519	0.54 551	0.53 513	0.54 552	0.54 521	0.54 554	0.54 525	0.53 547	0.54 522	0.54 544	0.54 471	0.53 504	0.54 538	0.54 558	0.54 510	0.54 536

monster-pro	0.75 523	1.67 560	0.64 518	0.89 515	0.57 557	0.86 575	0.56 553	0.87 574	0.56 553	0.87 583	0.57 558	0.88 586	0.57 553	0.87 583	0.57 548	0.79 542	0.58 515	0.76 579	0.54 558	0.77 553	0.54 536

CASS	0.57 476	0.89 407	0.56 493	0.57 448	0.56 555	0.56 522	0.56 553	0.56 520	0.53 550	0.57 530	0.57 558	0.59 540	0.48 530	0.56 527	0.57 548	0.55 477	0.56 509	0.47 504	0.56 564	0.62 524	0.56 547
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.63 489	0.69 363	0.56 493	0.71 487	0.56 555	0.71 550	0.56 553	0.71 552	0.56 553	0.72 558	0.56 557	0.71 560	0.56 551	0.71 555	0.58 550	0.68 512	0.55 507	0.68 560	0.55 560	0.68 533	0.54 536

CAR	0.72 515	0.76 379	0.59 499	0.84 509	1.19 652	0.81 566	0.58 556	0.81 568	0.58 556	0.81 577	0.58 560	0.83 581	0.59 558	0.82 572	0.59 553	0.71 519	0.49 483	0.73 571	0.68 594	0.87 571	0.52 530

MSE-Stereo	0.72 515	0.76 379	0.59 499	0.84 509	1.19 652	0.81 566	0.58 556	0.81 568	0.58 556	0.81 577	0.58 560	0.83 581	0.59 558	0.82 572	0.59 553	0.71 519	0.49 483	0.73 571	0.68 594	0.87 571	0.52 530

zero-FE	0.72 515	1.31 541	0.66 524	0.92 522	0.60 560	0.82 569	0.58 556	0.82 571	0.58 556	0.81 577	0.60 564	0.81 579	0.60 560	0.82 572	0.58 550	0.74 534	0.59 521	0.73 571	0.52 554	0.76 551	0.51 528

UDG	0.80 536	2.21 637	0.60 503	0.91 519	0.60 560	0.90 580	0.58 556	0.88 578	0.60 562	0.90 586	0.60 564	0.88 586	0.60 560	0.90 588	0.58 550	0.86 557	0.60 524	0.84 594	0.59 571	0.84 568	0.61 553

MGA	0.73 519	0.76 379	0.60 503	0.92 522	1.17 648	0.81 566	0.59 560	0.84 572	0.62 566	0.81 577	0.59 562	0.84 583	0.60 560	0.81 571	0.61 557	0.71 519	0.53 504	0.89 598	0.53 556	0.75 548	0.54 536

DDUNet	0.81 541	2.45 658	0.57 497	0.90 517	0.60 560	0.88 577	0.59 560	0.90 579	0.60 562	0.88 585	0.60 564	0.90 590	0.58 556	0.88 585	0.60 555	0.84 555	0.60 524	0.86 596	0.57 567	0.86 570	0.60 552

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 509	0.72 370	0.71 545	0.80 504	0.62 571	0.82 569	0.61 562	0.81 568	0.62 566	0.81 577	0.63 570	0.80 576	0.70 588	0.73 560	0.61 557	0.76 538	0.61 529	0.74 576	0.61 574	0.77 553	0.61 553

ARAFT	0.68 503	0.81 392	0.63 515	0.74 496	0.60 560	0.78 558	0.62 563	0.77 561	0.66 573	0.74 567	0.63 570	0.75 569	0.62 564	0.83 577	0.60 555	0.70 518	0.55 507	0.70 568	0.60 572	0.78 555	0.55 544

LMCR-Stereo	0.65 493	0.63 357	0.65 522	0.65 468	0.65 574	0.66 542	0.63 564	0.58 526	0.65 571	0.63 545	0.64 572	0.65 552	0.65 567	0.66 546	0.66 565	0.66 509	0.64 534	0.65 557	0.67 592	0.68 533	0.73 588

plain	1.88 683	3.16 692	0.64 518	3.10 717	0.65 574	3.10 766	0.64 565	3.12 772	0.65 571	3.10 773	0.65 574	3.11 773	0.65 567	3.12 772	0.65 562	3.12 758	0.65 536	3.13 771	0.65 585	3.13 759	0.65 565

AFF-stereo	0.73 519	0.88 404	0.67 528	0.75 497	0.68 582	0.75 555	0.64 565	0.80 565	0.72 602	0.83 582	0.70 592	0.82 580	0.64 565	0.84 578	0.67 566	0.77 541	0.63 532	0.81 588	0.63 576	0.78 555	0.62 556

DSFCA	0.66 495	0.73 371	0.78 560	0.65 468	0.65 574	0.64 539	0.64 565	0.65 541	0.63 569	0.64 546	0.64 572	0.64 548	0.64 565	0.65 545	0.65 562	0.65 507	0.65 536	0.65 557	0.65 585	0.66 528	0.64 563

MyStereo06	0.75 523	4.12 717	0.60 503	0.63 461	0.61 566	0.62 536	0.66 568	0.56 520	0.45 520	0.55 525	0.48 536	0.54 525	0.46 520	0.57 532	0.45 510	0.60 490	0.57 511	0.64 553	0.55 560	0.72 543	0.55 544

MyStereo05	0.80 536	4.12 717	0.63 515	0.63 461	0.61 566	0.62 536	0.66 568	0.65 541	0.62 566	0.67 552	0.61 568	0.65 552	0.58 556	0.67 548	0.55 547	0.60 490	0.57 511	0.64 553	0.55 560	0.72 543	0.55 544

MIF-Stereo (partial)	2.58 755	3.31 697	0.66 524	3.18 721	0.66 577	3.18 767	0.66 568	3.21 773	0.67 575	3.19 774	0.66 576	3.19 774	0.66 570	3.31 776	0.68 574	5.09 791	1.79 719	8.23 818	1.67 752	6.18 802	1.38 711

test_xeample3	1.10 603	1.81 585	0.61 509	0.84 509	0.49 537	0.77 556	0.66 568	0.92 584	1.40 719	0.68 554	0.46 523	0.78 572	0.54 550	1.72 704	1.48 720	1.34 661	1.52 694	1.35 701	1.67 752	1.33 680	1.55 717

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 501	0.78 383	0.67 528	0.67 473	0.66 577	0.67 543	0.67 572	0.65 541	0.66 573	0.66 550	0.67 577	0.66 555	0.67 572	0.67 548	0.72 595	0.66 509	0.67 539	0.67 559	0.67 592	0.67 531	0.67 570

WQFJA1++	0.84 553	0.98 429	0.67 528	1.26 617	0.75 596	1.00 590	0.67 572	1.00 592	0.67 575	1.00 598	0.67 577	1.00 603	0.67 572	1.00 604	0.67 566	0.96 571	0.67 539	0.91 602	0.63 576	0.92 582	0.63 557

WQFJA1	0.85 559	0.98 429	0.67 528	1.29 623	0.76 601	1.01 598	0.67 572	1.02 606	0.67 575	1.02 613	0.67 577	1.01 612	0.67 572	1.01 612	0.68 574	0.99 578	0.67 539	0.93 609	0.64 581	0.92 582	0.65 565

WQFJX1	0.84 553	0.98 429	0.67 528	1.30 625	0.75 596	1.01 598	0.67 572	1.01 601	0.67 575	1.01 609	0.67 577	1.01 612	0.68 577	1.00 604	0.68 574	0.98 577	0.67 539	0.92 605	0.64 581	0.92 582	0.64 563

ours_stereo	1.20 611	1.21 527	0.90 575	1.64 652	1.11 640	1.35 680	0.67 572	1.76 701	0.93 629	1.70 705	1.10 645	1.39 692	0.75 598	1.41 693	0.81 612	1.60 680	1.03 596	1.33 698	1.00 635	1.61 690	0.72 584

LiteMatch	1.13 608	0.73 371	2.80 758	3.23 722	0.61 566	0.83 571	0.68 577	0.73 556	0.69 586	1.00 598	0.77 609	0.94 597	0.57 553	0.82 572	0.64 559	2.97 755	2.43 757	0.68 560	0.32 448	0.56 514	0.70 577

Lsterematch	1.13 608	0.73 371	2.80 758	3.23 722	0.61 566	0.83 571	0.68 577	0.73 556	0.69 586	1.00 598	0.77 609	0.94 597	0.57 553	0.82 572	0.64 559	2.97 755	2.43 757	0.68 560	0.32 448	0.56 514	0.70 577

WQFJX	0.85 559	1.00 439	0.68 536	1.30 625	0.75 596	1.01 598	0.68 577	1.01 601	0.68 581	1.01 609	0.68 583	1.03 618	0.68 577	1.02 616	0.67 566	0.97 573	0.67 539	0.93 609	0.63 576	0.94 591	0.63 557

NLMM	0.84 553	1.00 439	0.67 528	1.27 618	0.75 596	1.00 590	0.68 577	1.00 592	0.67 575	1.00 598	0.67 577	1.02 616	0.67 572	1.02 616	0.67 566	0.97 573	0.67 539	0.93 609	0.63 576	0.92 582	0.63 557

NLSM3	0.85 559	0.99 437	0.68 536	1.29 623	0.76 601	1.01 598	0.68 577	1.01 601	0.68 581	1.02 613	0.68 583	1.01 612	0.68 577	1.01 612	0.68 574	0.97 573	0.68 545	0.93 609	0.64 581	0.93 587	0.63 557

UniTT-Stereo	2.03 703	3.43 699	0.72 548	3.42 734	0.73 592	3.27 769	0.68 577	3.38 777	0.69 586	3.29 776	0.72 601	3.28 776	0.70 588	3.35 778	0.68 574	3.39 761	0.68 545	3.31 774	0.69 598	3.37 760	0.73 588

R-Stereo Train	0.81 541	0.96 426	0.67 528	0.95 531	0.67 579	0.95 585	0.68 577	0.95 590	0.68 581	0.95 596	0.68 583	0.96 600	0.68 577	0.96 600	0.68 574	0.94 569	0.68 545	0.94 613	0.68 594	0.94 591	0.68 572

RAFT-Stereo	0.81 541	0.96 426	0.67 528	0.95 531	0.67 579	0.95 585	0.68 577	0.95 590	0.68 581	0.95 596	0.68 583	0.96 600	0.68 577	0.96 600	0.68 574	0.94 569	0.68 545	0.94 613	0.68 594	0.94 591	0.68 572
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 506	0.69 363	0.69 538	0.69 479	0.69 583	0.69 545	0.69 585	0.69 547	0.69 586	0.69 555	0.69 588	0.69 556	0.69 584	0.69 551	0.69 582	0.69 513	0.69 551	0.69 563	0.69 598	0.69 537	0.69 574

mm1	0.69 506	0.69 363	0.69 538	0.69 479	0.69 583	0.69 545	0.69 585	0.69 547	0.69 586	0.69 555	0.69 588	0.69 556	0.69 584	0.69 551	0.69 582	0.69 513	0.69 551	0.69 563	0.69 598	0.69 537	0.69 574

NLMM1	0.86 562	0.98 429	0.69 538	1.48 640	0.75 596	1.01 598	0.69 585	1.00 592	0.69 586	1.00 598	0.70 592	1.00 603	0.68 577	1.01 612	0.67 566	0.97 573	0.68 545	0.92 605	0.63 576	0.93 587	0.63 557

FlowAnything_test	1.02 595	1.72 563	0.71 545	1.59 644	0.70 587	1.61 695	0.69 585	1.61 694	0.70 594	1.60 696	0.70 592	1.61 702	0.69 584	1.61 701	0.70 591	0.81 548	0.58 515	0.81 588	0.55 560	0.81 563	0.56 547

FlowAnything	1.02 595	1.71 562	0.72 548	1.59 644	0.69 583	1.60 694	0.69 585	1.61 694	0.70 594	1.60 696	0.69 588	1.60 699	0.69 584	1.61 701	0.69 582	0.81 548	0.58 515	0.81 588	0.56 564	0.82 565	0.56 547

LG-Stereo	0.60 477	0.58 346	0.47 452	0.64 466	0.74 594	1.00 590	0.69 585	0.57 523	0.41 503	0.57 530	0.41 498	0.57 536	0.41 499	1.00 604	0.75 601	0.91 560	0.51 496	0.52 532	0.37 486	0.52 504	0.37 457

STTRV1_RVC	0.82 546	1.60 558	0.70 541	1.01 543	0.60 560	1.07 610	0.69 585	1.01 601	0.60 562	0.72 558	0.55 555	1.02 616	0.68 577	1.03 618	0.67 566	0.89 559	0.63 532	0.92 605	0.57 567	0.90 578	0.65 565

TorneroNet	0.66 495	0.53 331	0.50 473	0.50 421	0.64 572	1.06 607	0.70 592	0.50 492	0.51 548	0.49 486	0.69 588	0.49 493	0.50 540	0.48 484	1.15 644	0.71 519	0.49 483	1.14 632	1.08 645	0.49 490	0.49 518

DMCA-RVC	0.70 509	0.80 388	0.70 541	0.70 485	0.70 587	0.70 548	0.70 592	0.71 552	0.70 594	0.70 557	0.71 598	0.71 560	0.70 588	0.70 553	0.69 582	0.69 513	0.70 554	0.69 563	0.70 602	0.69 537	0.70 577

MSMD_ROB	1.19 610	1.10 469	0.70 541	1.10 550	0.60 560	1.10 614	0.70 592	1.10 611	0.70 594	1.10 619	0.70 592	1.10 625	0.70 588	7.00 817	0.70 591	1.10 591	0.70 554	1.10 631	0.70 602	1.10 607	0.70 577

MEA-ACV	1.66 673	0.87 401	0.61 509	11.81 809	1.35 705	1.50 692	0.71 595	1.23 673	0.92 627	1.13 628	0.96 630	1.69 704	0.70 588	1.23 683	1.16 648	1.54 677	1.20 619	1.58 709	0.85 626	1.12 608	0.95 617

AdaDepth	0.86 562	0.93 422	0.71 545	1.01 543	1.07 638	1.02 604	0.71 595	1.00 592	0.71 599	1.01 609	0.71 598	1.00 603	0.72 594	1.14 631	0.71 593	0.92 563	0.64 534	0.90 599	0.64 581	0.89 575	0.69 574

RSM++	0.76 528	0.82 394	0.66 524	0.85 513	0.64 572	0.85 573	0.71 595	0.94 588	0.64 570	0.87 583	0.67 577	0.87 585	0.65 567	0.84 578	0.65 562	0.81 548	0.70 554	0.79 583	0.71 605	0.83 567	0.70 577

MoCha-V2	2.11 721	26.97 816	0.78 560	0.92 522	0.77 604	0.96 587	0.72 598	0.90 579	0.72 602	0.94 594	0.70 592	0.90 590	0.71 593	0.91 590	0.71 593	0.85 556	0.71 558	0.88 597	0.69 598	0.87 571	0.67 570

DCRE	0.84 553	1.89 608	0.77 558	0.94 529	0.72 591	0.88 577	0.73 599	0.87 574	0.78 609	0.90 586	0.71 598	0.88 586	0.67 572	0.88 585	0.73 596	0.81 548	0.68 545	0.81 588	0.70 602	0.82 565	0.70 577

PA-Net	11.80 812	223.51 844	0.62 511	0.59 453	0.71 589	0.59 530	0.73 599	0.67 545	0.73 605	0.55 525	0.61 568	0.60 541	0.74 596	0.63 543	0.73 596	0.66 509	0.60 524	0.69 563	0.66 588	0.72 543	0.65 565
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoRT	0.73 519	0.81 392	0.73 552	0.71 487	0.74 594	0.73 553	0.75 601	0.71 552	0.71 599	0.74 567	0.72 601	0.73 566	0.80 605	0.71 555	0.73 596	0.76 538	0.71 558	0.73 571	0.72 607	0.70 541	0.76 595

HSM-Net_RVC	0.95 580	1.17 477	0.78 560	1.18 566	0.71 589	1.16 622	0.75 601	1.09 610	0.80 615	1.10 619	0.75 606	1.17 634	0.74 596	1.17 634	0.80 609	1.13 598	0.73 561	1.17 639	0.77 614	1.16 615	0.72 584
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wavelet-MonSter	1.00 585	1.21 527	0.76 556	1.94 661	1.01 633	1.11 617	0.76 603	1.15 613	0.76 608	1.11 624	0.76 607	1.14 631	0.76 599	1.11 628	0.76 603	1.21 651	0.90 581	1.02 627	0.71 605	1.02 603	0.71 583

RAStereo	2.23 737	3.64 702	0.76 556	3.65 743	0.86 614	3.66 774	0.76 603	3.67 781	0.81 618	3.66 778	0.76 607	3.66 779	0.77 601	3.68 780	0.77 604	3.68 764	0.77 567	3.69 779	0.77 614	3.70 763	0.77 597

ToySt	0.92 572	2.11 626	0.90 575	0.95 531	0.79 607	0.99 589	0.78 605	0.94 588	0.81 618	0.94 594	0.78 611	0.95 599	0.77 601	0.94 596	0.86 616	0.91 560	0.79 571	0.85 595	0.77 614	0.89 575	0.73 588

tt45	1.04 598	0.88 404	1.36 674	0.92 522	1.03 636	1.51 693	0.79 606	0.70 551	0.88 621	0.74 567	0.90 621	1.60 699	0.72 594	1.60 699	0.75 601	0.91 560	0.78 569	1.52 708	0.79 618	1.14 610	1.32 704

iGMRVC	0.84 553	2.85 685	0.72 548	0.72 489	0.73 592	0.77 556	0.79 606	0.73 556	0.74 607	0.73 562	0.72 601	0.73 566	0.76 599	0.73 560	0.73 596	0.72 527	0.73 561	0.73 571	0.72 607	0.73 546	0.72 584

G-Net	0.79 533	0.79 385	0.79 563	0.79 500	0.79 607	0.79 561	0.79 606	0.79 562	0.79 613	0.79 573	0.79 613	0.79 574	0.79 604	0.79 566	0.79 606	0.79 542	0.79 571	0.79 583	0.79 618	0.79 557	0.79 600

LiteMatch*	2.07 709	1.30 539	5.73 794	6.28 782	0.79 607	1.33 679	0.80 609	1.30 681	1.02 644	1.33 685	0.84 619	1.33 689	0.97 617	1.28 688	1.04 635	6.05 799	5.89 795	1.28 696	0.76 612	1.28 678	0.88 607

Hybrid-DGEV	1.03 597	1.75 569	0.80 564	1.28 622	0.78 605	1.26 672	0.80 609	1.26 675	0.78 609	1.26 681	0.78 611	1.26 683	0.78 603	1.26 684	0.78 605	1.15 601	0.75 564	1.14 632	0.74 609	1.14 610	0.75 592

NaN_ROB	0.80 536	0.80 388	0.80 564	0.80 504	0.80 610	0.80 563	0.80 609	0.80 565	0.80 615	0.80 574	0.80 615	0.80 576	0.80 605	0.80 568	0.80 609	0.80 544	0.80 574	0.80 586	0.80 620	0.80 560	0.80 601

CSAN	0.80 536	0.80 388	0.80 564	0.80 504	0.80 610	0.80 563	0.80 609	0.80 565	0.80 615	0.80 574	0.80 615	0.80 576	0.80 605	0.80 568	0.80 609	0.80 544	0.80 574	0.80 586	0.80 620	0.80 560	0.80 601

Hybrid-DGEV-03	1.07 600	1.83 595	0.83 568	1.34 630	0.81 612	1.32 678	0.81 613	1.31 682	0.81 618	1.31 684	0.82 617	1.32 688	0.82 609	1.32 689	0.81 612	1.19 603	0.77 567	1.19 644	0.76 612	1.19 623	0.77 597

Hybrid-DGEV-2	1.05 599	1.83 595	0.83 568	1.33 629	0.82 613	1.30 676	0.81 613	1.26 675	0.79 613	1.29 683	0.79 613	1.26 683	0.80 605	1.26 684	0.79 606	1.20 605	0.78 569	1.18 642	0.77 614	1.20 625	0.77 597

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 570	0.86 399	0.89 572	1.25 616	0.69 583	1.05 606	0.81 613	1.16 616	0.50 541	1.12 625	0.97 632	0.72 563	0.82 609	1.06 620	0.95 623	0.61 494	0.87 579	1.03 629	0.85 626	1.04 604	1.01 629

AIO-Stereo	0.84 553	0.66 360	0.70 541	0.83 508	0.67 579	0.98 588	0.82 616	1.14 612	0.72 602	1.03 615	0.74 605	1.03 618	1.09 632	0.99 602	0.45 510	1.04 585	0.73 561	0.95 615	0.74 609	0.94 591	0.46 502

Selective-RAFT	0.89 569	0.89 407	0.72 548	1.16 564	0.78 605	1.06 607	0.82 616	0.87 574	0.97 634	1.00 598	0.91 624	0.90 590	1.00 620	0.89 587	0.93 622	0.83 553	0.83 577	0.82 592	0.82 623	0.81 563	0.82 604

DPSimNet_ROB	0.97 582	1.18 479	0.81 567	1.10 550	0.91 620	1.02 604	0.82 616	1.04 607	0.91 623	1.03 615	0.86 620	1.28 687	0.82 609	1.03 618	0.89 617	1.17 602	0.81 576	1.02 627	0.82 623	1.08 606	0.81 603

MLG-Stereo	0.92 572	0.90 411	0.84 570	1.27 618	0.49 537	1.38 684	0.88 619	1.41 689	0.97 634	0.73 562	1.09 644	1.26 683	0.43 510	0.72 557	1.05 636	1.13 598	0.49 483	1.18 642	0.66 588	1.01 601	0.46 502

HBP-ISP	1.24 660	1.72 563	1.65 695	1.15 559	0.76 601	1.40 686	0.88 619	1.67 700	1.02 644	1.69 704	1.38 717	1.69 704	1.21 691	1.87 711	1.21 700	1.05 586	0.79 571	0.97 619	0.80 620	1.19 623	0.75 592

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 621	0.06 134	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

FC-DCNN	1.07 600	1.09 465	0.98 584	0.89 515	0.52 548	1.41 688	0.91 622	1.21 670	1.24 707	1.96 709	2.05 778	1.91 710	1.30 698	1.27 687	1.08 638	0.80 544	0.60 524	0.58 544	0.41 516	0.68 533	0.54 536

DGTPSM_ROB	0.93 577	1.00 439	0.92 579	0.94 529	0.96 625	0.91 581	0.92 623	0.91 581	0.96 633	0.91 588	0.96 630	0.93 596	0.92 614	0.94 596	0.92 618	0.92 563	0.92 584	0.90 599	0.92 628	0.94 591	0.91 612

DPSM_ROB	0.92 572	0.91 413	0.91 577	0.91 519	0.92 621	0.92 582	0.92 623	0.92 584	0.91 623	0.93 592	0.91 624	0.92 593	0.90 612	0.91 590	0.92 618	0.92 563	0.91 582	0.91 602	0.92 628	0.93 587	0.93 614

DPSM	0.92 572	0.91 413	0.91 577	0.91 519	0.92 621	0.92 582	0.92 623	0.92 584	0.91 623	0.93 592	0.91 624	0.92 593	0.90 612	0.91 590	0.92 618	0.92 563	0.91 582	0.91 602	0.92 628	0.93 587	0.93 614

pmcnn	0.92 572	0.92 418	0.92 579	0.92 522	0.92 621	0.92 582	0.92 623	0.92 584	0.92 627	0.92 590	0.92 627	0.92 593	0.92 614	0.92 594	0.92 618	0.92 563	0.92 584	0.92 605	0.92 628	0.92 582	0.92 613

Selective-RAFT-Error	0.88 567	0.84 395	0.98 584	0.86 514	0.97 626	0.88 577	0.95 627	0.84 572	0.99 637	0.92 590	0.82 617	0.84 583	0.98 619	0.87 583	0.97 625	0.81 548	0.83 577	0.79 583	0.82 623	0.79 557	0.85 606

ACVNet	0.20 230	0.19 176	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.20 253	0.96 628	0.21 269	0.14 252	0.20 257	0.13 248	0.21 267	0.14 251	0.20 257	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	0.17 249	0.12 224

acv_ft	0.20 230	0.19 176	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.20 253	0.96 628	0.21 269	0.14 252	0.20 257	0.13 248	0.21 267	0.14 251	0.20 257	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	0.17 249	0.12 224

MM-Stereo_test2	1.20 611	1.85 601	1.05 593	1.46 639	0.94 624	1.36 682	0.99 630	1.36 684	0.95 631	1.41 691	0.98 633	1.40 694	0.96 616	1.37 691	0.95 623	1.37 666	1.06 597	1.33 698	0.93 632	1.29 679	0.89 610

LGCAT	1.00 585	1.00 439	1.00 586	1.00 538	1.00 627	1.00 590	1.00 631	1.00 592	1.00 638	1.00 598	1.00 635	1.00 603	1.00 620	1.00 604	1.00 628	1.00 579	1.00 588	1.00 621	1.00 635	1.00 596	1.00 623

Test_v1	1.00 585	1.00 439	1.00 586	1.00 538	1.00 627	1.00 590	1.00 631	1.00 592	1.00 638	1.00 598	1.00 635	1.00 603	1.00 620	1.00 604	1.00 628	1.00 579	1.00 588	1.00 621	1.00 635	1.00 596	1.00 623

GANet	1.00 585	1.00 439	1.00 586	1.00 538	1.00 627	1.00 590	1.00 631	1.00 592	1.00 638	1.00 598	1.00 635	1.00 603	1.00 620	1.00 604	1.00 628	1.00 579	1.00 588	1.00 621	1.00 635	1.00 596	1.00 623

TDLM	1.00 585	1.00 439	1.00 586	1.00 538	1.00 627	1.00 590	1.00 631	1.00 592	1.00 638	1.00 598	1.00 635	1.00 603	1.00 620	1.00 604	1.00 628	1.00 579	1.00 588	1.00 621	1.00 635	1.00 596	1.00 623

CVANet_RVC	1.00 585	1.00 439	1.00 586	1.00 538	1.00 627	1.00 590	1.00 631	1.00 592	1.00 638	1.00 598	1.00 635	1.00 603	1.00 620	1.00 604	1.00 628	1.00 579	1.00 588	1.00 621	1.00 635	1.00 596	1.00 623

MM-Stereo_test3	1.27 662	2.07 622	1.18 606	1.60 647	1.02 635	1.45 690	1.01 636	1.40 688	1.04 646	1.44 693	1.03 641	1.46 697	1.02 629	1.44 696	1.02 634	1.51 675	1.12 611	1.32 697	0.98 633	1.38 683	0.97 619

trnet	1.01 593	1.01 449	1.01 591	1.01 543	1.01 633	1.01 598	1.01 636	1.01 601	1.01 643	1.01 609	1.01 640	1.01 612	1.01 628	1.01 612	1.01 633	1.01 584	1.01 594	1.01 626	1.01 642	1.01 601	1.01 629

MaDis-Stereo	3.19 769	6.02 769	1.12 597	5.61 778	1.16 647	5.43 802	1.02 638	5.15 808	0.70 594	5.43 808	1.21 700	5.03 809	0.97 617	4.85 802	0.99 627	4.53 773	1.16 614	5.53 808	1.25 706	5.37 798	1.30 702

ac_64	0.22 246	0.13 121	0.19 229	0.23 229	0.10 170	0.26 300	1.02 638	0.14 207	0.10 177	0.28 309	0.14 254	0.17 245	0.19 299	0.28 317	0.09 162	0.22 248	0.16 209	0.23 288	0.17 293	0.11 178	0.12 224

BLMT-Stereo	1.53 669	1.36 545	1.06 594	1.42 638	1.23 704	1.41 688	1.07 640	1.43 691	1.12 648	1.42 692	1.06 642	1.83 707	1.07 631	1.42 695	1.07 637	1.27 656	1.38 685	6.80 814	1.00 635	1.26 676	1.00 623

GLC_STEREO	1.07 600	1.01 449	1.06 594	1.07 548	1.05 637	1.06 607	1.08 641	1.08 608	1.05 647	1.07 617	1.06 642	1.08 621	1.05 630	1.06 620	1.10 639	1.07 587	1.09 604	1.05 630	1.05 644	1.06 605	1.12 636

sAnonymous2	3.31 770	2.63 665	1.38 678	3.71 745	1.86 751	4.70 794	1.11 642	4.82 804	2.72 782	5.45 809	1.98 773	4.59 794	2.64 768	2.65 758	6.21 814	4.37 769	1.08 602	5.16 806	2.24 776	4.52 775	2.39 769

CroCo_RVC	3.31 770	2.63 665	1.38 678	3.71 745	1.86 751	4.70 794	1.11 642	4.82 804	2.72 782	5.45 809	1.98 773	4.59 794	2.64 768	2.65 758	6.21 814	4.37 769	1.08 602	5.16 806	2.24 776	4.52 775	2.39 769

NCC-stereo	2.36 743	25.52 811	1.17 604	1.15 559	1.17 648	1.11 617	1.11 642	1.15 613	1.16 652	1.10 619	1.16 650	1.10 625	1.15 638	1.14 631	1.13 642	1.09 589	1.11 608	1.15 634	1.16 651	1.17 620	1.17 645

qqai	1.22 658	1.38 548	1.12 597	1.39 636	1.14 641	1.40 686	1.14 645	1.41 689	1.12 648	1.40 690	1.11 646	1.40 694	1.13 634	1.41 693	1.15 644	1.25 654	0.97 587	1.24 693	1.01 642	1.24 674	0.96 618

Nwc_Net	2.37 745	25.95 813	1.15 602	1.14 556	1.15 643	1.08 611	1.14 645	1.17 618	1.16 652	1.14 629	1.15 647	1.08 621	1.15 638	1.11 628	1.14 643	1.10 591	1.11 608	1.16 635	1.09 646	1.16 615	1.15 641

RP	2.33 741	25.00 809	1.13 599	1.15 559	1.15 643	1.10 614	1.15 647	1.15 613	1.15 651	1.12 625	1.15 647	1.09 623	1.13 634	1.10 626	1.15 644	1.11 596	1.09 604	1.16 635	1.12 647	1.16 615	1.17 645

Abc-Net	2.32 740	24.75 808	1.14 600	1.17 565	1.17 648	1.11 617	1.15 647	1.17 618	1.21 704	1.08 618	1.16 650	1.12 630	1.14 637	1.09 624	1.17 650	1.09 589	1.16 614	1.17 639	1.17 652	1.16 615	1.11 634
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	2.36 743	25.48 810	1.19 608	1.15 559	1.15 643	1.10 614	1.16 649	1.17 618	1.16 652	1.12 625	1.16 650	1.11 629	1.13 634	1.09 624	1.18 651	1.10 591	1.15 613	1.16 635	1.12 647	1.14 610	1.12 636

edge stereo	2.43 748	27.07 817	1.14 600	1.06 547	1.14 641	1.08 611	1.17 650	1.16 616	1.14 650	1.10 619	1.16 650	1.09 623	1.16 642	1.10 626	1.16 648	1.10 591	1.11 608	1.16 635	1.19 653	1.13 609	1.11 634

AF-Net	2.37 745	25.71 812	1.17 604	1.13 555	1.15 643	1.15 621	1.18 651	1.19 621	1.16 652	1.10 619	1.15 647	1.10 625	1.18 643	1.12 630	1.15 644	1.10 591	1.10 607	1.17 639	1.15 649	1.16 615	1.12 636

stereogan	2.33 741	24.38 807	1.18 606	1.18 566	1.18 651	1.14 620	1.18 651	1.19 621	1.19 658	1.14 629	1.18 654	1.14 631	1.18 643	1.14 631	1.18 651	1.14 600	1.14 612	1.19 644	1.19 653	1.15 613	1.19 649

DisPM	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

CrosDoStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

PFNet+	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

LCNet	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

HHNet	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

Patchmatch Stereo++	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650
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	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

STrans-v2	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

TransformOpticalFlow	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

OMP-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

IIG-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

NF-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

OCTAStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

PSM-softLoss	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

KMStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

NRIStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

PSM-adaLoss	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

PSM-AAD	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

FTStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

ROB_FTStereo_v2	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

ROB_FTStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

Consistency-Raft	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

KYRaft	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

HUI-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

ASMatch	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

DeepStereo_LL	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

DEmStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

SST-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

THIR-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

RAFT_R40	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

DRaft	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

PFNet	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

GrayStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

RE-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

Pruner-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

TVStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

DeepStereo_RVC	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

RAFT-RH_RVC	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

IRAFT_RVC	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

RAFT-345	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

iRAFT	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

CRE-IMP	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

GMM-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

RAFT-IKP	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

Prome-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 611	1.20 568	1.20 654	1.20 623	1.20 653	1.20 624	1.20 659	1.20 634	1.20 655	1.20 636	1.20 645	1.20 636	1.20 655	1.20 605	1.20 619	1.20 646	1.20 656	1.20 625	1.20 650

GwcNet	0.12 141	0.07 85	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 146	1.20 653	0.07 151	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.08 156	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

GANetREF_RVC	1.55 670	1.94 618	1.22 658	1.88 657	1.21 700	1.88 702	1.22 699	1.88 703	1.22 705	1.88 706	1.22 701	1.88 708	1.22 692	1.89 712	1.22 701	1.87 689	1.22 667	1.88 724	1.22 702	1.88 702	1.22 696
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	1.59 671	1.91 611	1.21 657	1.94 661	1.20 654	2.00 710	1.23 700	1.99 708	1.24 707	2.00 714	1.25 704	2.03 718	1.26 694	2.00 716	1.29 709	1.90 694	1.18 618	1.89 725	1.21 701	1.89 703	1.20 650
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FAT-Stereo	2.46 750	26.05 814	1.23 660	1.23 615	1.22 702	1.20 623	1.24 701	1.23 673	1.23 706	1.19 633	1.22 701	1.21 681	1.24 693	1.20 636	1.24 702	1.21 651	1.17 617	1.22 692	1.25 706	1.20 625	1.24 699

IGEV	2.02 701	2.20 635	1.82 711	2.90 714	2.16 768	2.41 740	1.25 702	2.00 709	1.98 772	1.99 713	1.31 709	2.72 766	1.93 751	2.67 761	1.69 742	2.26 725	1.32 669	1.83 716	1.87 765	2.53 749	1.61 730

S-Stereo	2.51 752	26.86 815	1.23 660	1.22 613	1.22 702	1.24 671	1.25 702	1.22 671	1.24 707	1.21 679	1.24 703	1.19 635	1.27 695	1.19 635	1.24 702	1.19 603	1.20 619	1.25 694	1.19 653	1.24 674	1.23 698

3w_stereo	2.04 706	2.24 639	1.70 698	3.15 719	2.18 772	2.49 744	1.26 704	2.03 711	1.98 772	1.98 712	1.33 710	2.72 766	1.99 757	2.59 755	1.72 747	2.22 721	1.33 676	1.85 717	1.88 770	2.50 744	1.58 722

StereoVision	3.15 768	5.00 736	0.89 572	4.83 768	1.00 627	3.93 775	1.27 705	6.37 811	1.34 712	5.67 811	1.26 705	5.84 812	1.27 695	5.03 808	1.24 702	5.10 792	1.09 604	4.61 792	0.57 567	5.62 800	1.12 636

4.5_new	2.00 693	1.84 600	1.98 742	2.77 708	2.16 768	2.27 732	1.28 706	2.09 713	1.98 772	2.01 715	1.28 707	2.71 762	1.98 755	2.51 752	1.65 727	2.26 725	1.33 676	1.87 721	1.87 765	2.49 742	1.60 725

CC-Net-ROB	1.36 665	1.33 543	1.33 663	1.36 633	1.38 709	1.36 682	1.33 707	1.37 686	1.34 712	1.35 687	1.36 714	1.38 691	1.34 701	1.38 692	1.38 716	1.35 662	1.38 685	1.33 698	1.35 711	1.43 684	1.34 707

11t	1.27 662	2.70 670	1.34 664	1.32 628	0.89 616	1.30 676	1.34 708	1.64 697	0.57 555	1.45 694	0.72 601	1.05 620	1.29 697	1.07 623	1.29 709	1.49 672	1.02 595	0.97 619	1.15 649	1.48 685	1.31 703

2.25w	2.00 693	1.86 605	1.98 742	2.95 715	2.17 770	2.26 731	1.35 709	2.42 747	2.00 775	2.07 722	1.27 706	2.53 749	1.99 757	2.29 740	1.49 721	2.21 720	1.32 669	1.85 717	1.87 765	2.52 746	1.62 736

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 664	1.35 544	1.35 666	1.35 632	1.35 705	1.35 680	1.35 709	1.36 684	1.35 715	1.36 688	1.35 712	1.36 690	1.36 703	1.36 690	1.35 713	1.35 662	1.35 681	1.35 701	1.35 711	1.35 681	1.35 708

ktn	0.72 515	0.53 331	1.08 596	1.14 556	0.51 547	1.22 669	1.36 711	0.51 506	0.59 561	0.51 508	0.51 549	0.69 556	1.20 645	0.67 548	0.51 538	0.51 465	0.49 483	0.58 544	0.66 588	0.52 504	0.53 533

IGEVStereo-DCA	1.77 679	4.21 721	1.84 715	2.49 700	2.11 766	2.54 750	1.36 711	1.65 698	1.17 656	2.75 767	1.90 761	2.54 752	1.15 638	0.94 596	1.11 640	1.50 673	1.32 669	0.96 617	1.46 723	1.49 686	0.88 607

rrr	1.77 679	4.21 721	1.84 715	2.49 700	2.11 766	2.54 750	1.36 711	1.65 698	1.17 656	2.75 767	1.90 761	2.54 752	1.15 638	0.94 596	1.11 640	1.50 673	1.32 669	0.96 617	1.46 723	1.49 686	0.88 607

MC-Stereo	1.76 678	2.96 686	1.37 676	2.14 670	1.37 708	2.14 716	1.36 711	2.14 717	1.37 717	2.14 723	1.37 715	2.14 720	1.37 705	2.14 721	1.37 715	1.97 699	1.32 669	1.97 728	1.32 710	1.98 705	1.33 705

RASNet	1.49 668	1.65 559	1.45 683	1.38 635	1.43 712	1.47 691	1.36 711	1.38 687	1.36 716	1.39 689	1.60 728	1.45 696	1.45 709	1.51 697	2.21 773	1.53 676	1.36 682	1.36 703	1.36 713	1.66 693	1.36 709

PS-NSSS	1.38 667	1.39 549	1.34 664	1.34 630	1.35 705	1.38 684	1.37 716	1.35 683	1.38 718	1.34 686	1.34 711	1.39 692	1.38 706	1.70 703	1.40 717	1.36 664	1.36 682	1.36 703	1.37 714	1.37 682	1.36 709

3.25w	2.04 706	2.20 635	1.48 685	3.03 716	2.17 770	2.63 754	1.39 717	1.96 706	1.95 771	1.96 709	1.37 715	2.71 762	1.96 754	2.71 762	1.73 752	2.26 725	1.32 669	1.87 721	1.87 765	2.51 745	1.63 739

CFNet-RSSM	0.91 570	4.89 731	0.34 348	0.44 359	1.07 638	1.62 697	1.40 718	0.91 581	0.35 460	1.60 696	1.39 718	0.64 548	0.34 454	0.44 446	0.33 432	0.41 378	0.35 399	0.75 577	0.30 429	0.41 449	0.29 389

MM-Stereo_test1	1.80 681	3.41 698	1.52 690	2.12 669	1.41 711	2.04 711	1.41 719	2.05 712	1.46 722	2.04 718	1.41 719	2.05 719	1.42 708	2.05 717	1.43 719	2.04 704	1.54 697	1.94 726	1.38 716	1.99 706	1.33 705

sCroCo_RVC	2.10 717	2.76 678	1.92 726	2.78 711	1.39 710	2.73 759	1.41 719	2.73 763	1.40 719	2.77 772	1.41 719	2.74 768	1.40 707	2.74 767	1.40 717	2.72 753	1.42 688	2.72 769	1.44 722	2.79 756	1.42 713

MonStereo1	1.94 687	2.77 680	1.52 690	3.73 747	1.51 715	2.13 715	1.42 721	2.32 741	1.52 723	2.31 745	1.50 722	2.53 749	1.59 711	2.34 743	1.56 722	1.91 695	1.36 682	1.86 720	1.31 709	2.07 716	1.53 715

1w_stereo	2.05 708	2.32 644	1.35 666	3.74 748	2.01 760	2.73 759	1.42 721	1.88 703	1.93 770	2.03 717	1.28 707	2.71 762	1.99 757	2.72 764	1.72 747	2.20 719	1.32 669	1.87 721	1.86 764	2.45 738	1.54 716

RAFT_CTSACE	1.92 685	3.71 705	1.72 701	1.88 657	1.72 743	2.04 711	1.42 721	2.18 720	1.89 768	2.02 716	1.97 767	1.95 711	2.06 761	1.93 713	1.62 725	1.76 684	1.66 710	2.02 729	1.73 760	1.73 696	1.43 714

2.5w	2.01 700	2.40 654	1.37 676	3.28 726	2.01 760	2.71 756	1.43 724	1.82 702	1.83 759	1.90 708	1.41 719	2.71 762	1.35 702	2.71 762	1.85 759	2.66 749	1.53 695	1.64 711	1.23 703	2.53 749	1.87 756

3.5w_stereo	2.03 703	2.72 674	1.35 666	3.41 733	1.57 716	2.72 757	1.49 725	2.01 710	1.34 712	2.15 724	1.61 730	2.63 758	1.36 703	2.72 764	1.99 771	2.66 749	1.58 701	1.68 713	1.24 704	2.53 749	1.87 756

3.25w_new	2.03 703	2.72 674	1.35 666	3.33 731	1.57 716	2.72 757	1.53 726	2.15 718	1.33 711	2.15 724	1.60 728	2.63 758	1.30 698	2.72 764	1.99 771	2.67 751	1.53 695	1.75 715	1.25 706	2.53 749	1.87 756

monsterstereo	2.20 733	2.33 645	1.95 739	3.65 743	2.07 765	2.49 744	1.61 727	2.48 749	1.83 759	2.45 751	1.61 730	2.67 761	1.86 743	2.64 757	1.94 767	2.48 745	1.66 710	2.34 753	1.68 754	2.40 734	1.86 754

DPSMNet_ROB	1.60 672	1.59 557	1.70 698	1.59 644	1.59 718	1.61 695	1.61 727	1.60 693	1.60 725	1.62 702	1.59 727	1.60 699	1.60 712	1.60 699	1.59 724	1.59 678	1.60 705	1.59 710	1.59 732	1.59 689	1.59 723

monsters	2.18 727	2.41 655	1.96 741	3.47 736	2.03 764	2.53 748	1.64 729	2.48 749	1.73 749	2.40 749	1.50 722	2.62 757	1.94 752	2.59 755	1.94 767	2.44 741	1.57 700	2.28 749	1.87 765	2.42 735	1.86 754

noway7	2.08 712	5.18 743	1.92 726	2.27 677	1.66 723	2.18 717	1.66 730	2.17 719	1.66 726	2.18 726	1.65 732	2.18 722	1.66 715	2.17 722	1.66 730	2.15 708	1.85 727	2.05 730	1.60 735	2.05 708	1.60 725

monster_256*512	2.09 715	5.21 746	1.98 742	2.30 685	1.67 727	2.18 717	1.66 730	2.20 726	1.67 729	2.19 729	1.67 737	2.19 725	1.66 715	2.19 726	1.66 730	2.15 708	1.86 731	2.05 730	1.60 735	2.06 712	1.61 730

zzzz4	2.08 712	5.22 747	1.93 729	2.27 677	1.66 723	2.19 719	1.66 730	2.18 720	1.67 729	2.18 726	1.66 735	2.18 722	1.66 715	2.18 723	1.66 730	2.15 708	1.84 722	2.05 730	1.60 735	2.05 708	1.60 725

zzzzzz3	2.07 709	5.00 736	1.93 729	2.28 682	1.66 723	2.19 719	1.66 730	2.18 720	1.67 729	2.19 729	1.66 735	2.18 722	1.67 721	2.18 723	1.66 730	2.15 708	1.85 727	2.05 730	1.59 732	2.05 708	1.59 723

zzzz2	2.08 712	4.92 732	1.93 729	2.30 685	1.67 727	2.19 719	1.66 730	2.20 726	1.67 729	2.20 732	1.68 742	2.21 729	1.66 715	2.20 728	1.68 739	2.17 714	1.84 722	2.07 736	1.62 745	2.05 708	1.61 730

noway2	2.07 709	4.96 733	1.92 726	2.28 682	1.66 723	2.20 722	1.66 730	2.19 723	1.66 726	2.19 729	1.65 732	2.19 725	1.68 723	2.18 723	1.65 727	2.15 708	1.86 731	2.06 734	1.59 732	2.06 712	1.60 725

zzzzzzz1	2.10 717	5.20 745	1.93 729	2.38 694	1.68 731	2.20 722	1.67 736	2.20 726	1.68 734	2.20 732	1.67 737	2.20 728	1.68 723	2.20 728	1.67 738	2.24 723	1.86 731	2.06 734	1.61 739	2.06 712	1.62 736

noway1	2.10 717	5.26 751	1.93 729	2.31 688	1.69 736	2.21 725	1.67 736	2.19 723	1.68 734	2.21 734	1.68 742	2.21 729	1.67 721	2.20 728	1.66 730	2.15 708	1.84 722	2.07 736	1.61 739	2.07 716	1.61 730

zzz1	2.09 715	4.97 734	1.93 729	2.30 685	1.68 731	2.21 725	1.68 738	2.21 729	1.68 734	2.21 734	1.67 737	2.21 729	1.68 723	2.21 731	1.69 742	2.17 714	1.85 727	2.08 740	1.61 739	2.06 712	1.61 730

noway5	1.92 685	4.97 734	1.95 739	2.31 688	1.68 731	2.21 725	1.68 738	2.21 729	1.69 741	2.22 738	1.68 742	2.21 729	1.68 723	2.21 731	1.68 739	2.18 716	1.87 735	1.71 714	0.65 585	0.85 569	0.72 584

noway4	2.11 721	5.14 741	1.93 729	2.37 692	1.69 736	2.20 722	1.68 738	2.22 731	1.68 734	2.21 734	1.69 746	2.23 733	1.68 723	2.22 733	1.66 730	2.24 723	1.84 722	2.09 745	1.63 748	2.09 721	1.62 736

Anonymous3	2.55 753	3.26 696	1.65 695	3.28 726	1.63 721	3.24 768	1.68 738	3.27 774	1.66 726	3.28 775	1.67 737	3.25 775	1.66 715	3.27 774	1.64 726	3.26 759	1.65 709	3.30 773	1.65 750	4.95 793	1.65 743

GELT-Stereo	2.10 717	5.33 754	1.94 737	2.37 692	1.68 731	2.21 725	1.69 742	2.19 723	1.67 729	2.18 726	1.67 737	2.19 725	1.66 715	2.19 726	1.66 730	2.23 722	1.83 721	2.07 736	1.61 739	2.04 707	1.61 730

UDGNet	2.23 737	5.40 758	1.72 701	2.48 699	1.69 736	2.51 747	1.69 742	2.51 752	1.72 748	2.50 754	1.69 746	2.52 748	1.69 730	2.50 751	1.68 739	2.41 740	1.70 713	2.42 758	1.69 756	2.42 735	1.64 741

noway3	2.12 723	5.22 747	1.93 729	2.39 695	1.70 741	2.23 730	1.70 744	2.22 731	1.70 742	2.22 738	1.70 748	2.23 733	1.69 730	2.22 733	1.71 744	2.28 729	1.86 731	2.08 740	1.63 748	2.09 721	1.63 739

MFMNet_re	1.81 682	1.91 611	1.71 700	1.95 663	1.70 741	1.95 707	1.70 744	1.96 706	1.74 751	1.97 711	1.72 749	1.95 711	1.71 733	1.97 715	1.71 744	1.86 687	1.62 706	1.85 717	1.66 751	1.86 701	1.64 741

4w-stereo	2.02 701	2.72 674	1.44 682	3.36 732	1.59 718	2.48 743	1.72 746	2.28 734	1.24 707	2.24 740	1.65 732	2.56 754	1.32 700	2.39 746	1.98 770	2.67 751	1.51 693	1.66 712	1.24 704	2.53 749	1.88 759

U	5.15 804	8.49 782	1.81 706	8.49 794	1.77 745	8.49 811	1.77 747	8.51 819	1.77 753	8.49 819	1.77 751	8.50 819	1.78 740	8.58 819	1.77 754	8.54 811	1.78 717	8.55 819	1.78 762	8.55 813	1.84 752

derf	1.91 684	2.15 631	1.78 704	2.16 671	1.75 744	2.21 725	1.80 748	2.22 731	1.80 755	2.21 734	1.76 750	2.17 721	1.81 742	2.24 738	1.74 753	1.93 697	1.56 698	1.96 727	1.53 725	1.95 704	1.56 718

FBW_ROB	2.12 723	2.46 659	1.77 703	2.49 700	1.79 747	2.38 738	1.83 749	2.46 748	1.78 754	2.48 753	1.97 767	2.40 744	1.78 740	2.42 749	1.83 757	2.31 734	1.85 727	2.38 756	1.82 763	2.35 732	1.84 752

TRStereo	2.00 693	2.13 627	1.85 717	2.27 677	1.84 748	2.28 734	1.84 750	2.29 736	1.86 761	2.30 742	1.87 756	2.30 736	1.87 745	2.08 718	1.72 747	2.08 705	1.72 714	2.08 740	1.72 757	2.08 718	1.72 746

XX-Stereo	2.00 693	2.13 627	1.85 717	2.27 677	1.84 748	2.28 734	1.84 750	2.29 736	1.86 761	2.30 742	1.87 756	2.30 736	1.87 745	2.08 718	1.72 747	2.08 705	1.72 714	2.08 740	1.72 757	2.08 718	1.72 746

EAI-Stereo	2.00 693	2.13 627	1.85 717	2.27 677	1.84 748	2.28 734	1.84 750	2.29 736	1.86 761	2.30 742	1.87 756	2.30 736	1.87 745	2.08 718	1.72 747	2.08 705	1.72 714	2.08 740	1.72 757	2.08 718	1.72 746

asd	2.18 727	2.77 680	1.58 692	3.59 741	2.00 759	2.58 752	1.85 753	2.39 746	1.71 744	2.47 752	1.97 767	2.59 756	1.61 713	2.56 753	1.79 755	2.51 746	1.99 739	2.11 746	1.62 745	2.36 733	1.60 725

DNSM	2.56 754	4.43 724	3.08 771	4.09 751	1.86 751	2.66 755	1.86 754	2.66 756	1.87 765	2.66 759	1.86 754	2.66 760	1.86 743	2.66 760	1.87 763	3.82 766	2.94 761	2.42 758	1.73 760	2.42 735	1.73 749

asda	2.17 725	2.54 660	1.81 706	3.47 736	1.78 746	2.50 746	1.86 754	2.61 755	1.68 734	2.61 757	1.83 752	2.37 743	1.73 735	2.44 750	1.88 765	2.51 746	1.84 722	2.34 753	1.62 745	2.23 725	1.77 751

LGtest1	2.22 734	2.70 670	1.89 722	2.76 707	1.86 751	2.75 761	1.86 754	2.75 764	1.86 761	2.75 767	1.86 754	2.77 771	1.87 745	2.75 768	1.86 760	2.46 742	1.58 701	2.45 760	1.56 726	2.45 738	1.56 718

LG-G_1	2.22 734	2.71 672	1.89 722	2.77 708	1.87 755	2.75 761	1.87 757	2.76 765	1.87 765	2.75 767	1.87 756	2.76 769	1.87 745	2.75 768	1.86 760	2.47 743	1.58 701	2.45 760	1.57 727	2.45 738	1.57 720

LG-G	2.22 734	2.71 672	1.89 722	2.77 708	1.87 755	2.75 761	1.87 757	2.76 765	1.87 765	2.75 767	1.87 756	2.76 769	1.87 745	2.75 768	1.86 760	2.47 743	1.58 701	2.45 760	1.57 727	2.45 738	1.57 720

AIO_rvc	2.18 727	2.34 649	1.87 721	2.32 690	1.94 758	2.40 739	1.89 759	2.37 744	2.07 777	2.52 755	1.95 766	2.44 746	1.99 757	2.41 747	1.89 766	2.32 735	2.09 748	2.24 747	2.18 774	2.21 724	2.23 763

qwe	2.18 727	2.60 664	1.58 692	3.83 749	1.90 757	2.53 748	1.90 760	2.48 749	1.73 749	2.37 748	1.92 763	2.53 749	1.68 723	2.56 753	1.83 757	2.52 748	1.87 735	2.07 736	1.68 754	2.32 731	1.71 745

AIO_test	2.18 727	2.09 625	2.04 747	2.42 697	2.01 760	2.47 742	1.94 761	2.34 743	2.03 776	2.56 756	1.94 764	2.43 745	1.94 752	2.41 747	1.87 763	2.39 739	2.10 749	2.35 755	1.91 771	2.25 727	2.19 762

4.25w-stereo	1.98 688	2.72 674	1.46 684	3.47 736	1.43 712	2.07 713	1.98 762	2.53 753	1.52 723	2.71 760	1.98 773	1.81 706	1.62 714	1.96 714	1.36 714	1.88 692	2.00 740	2.53 765	1.61 739	1.74 697	1.15 641

3.75w	1.99 689	2.31 643	1.83 714	3.16 720	1.65 722	1.93 703	1.98 762	2.72 757	1.68 734	2.73 766	1.97 767	2.00 715	1.72 734	1.81 709	1.25 705	2.27 728	2.01 742	2.38 756	1.42 720	1.71 695	1.24 699

2w_stereo	1.99 689	2.36 652	1.81 706	3.24 724	1.67 727	1.94 704	1.98 762	2.72 757	1.68 734	2.72 761	1.94 764	1.98 714	1.74 737	1.79 708	1.27 706	1.95 698	2.00 740	2.53 765	1.60 735	1.68 694	1.15 641

4.25_new	2.00 693	2.33 645	1.82 711	3.32 729	1.69 736	1.95 707	1.99 765	2.72 757	1.71 744	2.72 761	1.97 767	2.01 716	1.74 737	1.77 706	1.28 707	2.18 716	2.01 742	2.48 763	1.58 730	1.65 691	1.17 645

4.5w_new	2.00 693	2.33 645	1.82 711	3.32 729	1.69 736	1.95 707	1.99 765	2.72 757	1.71 744	2.72 761	1.97 767	2.01 716	1.74 737	1.77 706	1.28 707	2.18 716	2.01 742	2.48 763	1.58 730	1.65 691	1.17 645

4.5w-stereo	1.99 689	2.33 645	1.81 706	3.28 726	1.68 731	1.94 704	1.99 765	2.72 757	1.70 742	2.72 761	1.99 776	1.97 713	1.68 723	1.76 705	1.29 709	1.91 695	2.02 746	2.53 765	1.61 739	1.75 698	1.16 644

2.75w_new	1.99 689	2.34 649	1.81 706	3.14 718	1.62 720	1.94 704	1.99 765	2.72 757	1.71 744	2.72 761	1.99 776	1.90 709	1.73 735	1.82 710	1.29 709	2.37 737	2.01 742	2.31 751	1.42 720	1.77 699	1.22 696

MonStereo	2.17 725	2.41 655	1.49 689	2.67 705	1.67 727	2.60 753	2.04 769	2.32 741	1.76 752	2.44 750	1.68 742	2.50 747	1.69 730	2.38 744	1.80 756	2.28 729	1.78 717	2.63 768	2.14 773	3.47 761	1.68 744

HUF	2.18 727	2.30 642	1.99 746	2.34 691	2.02 763	2.41 740	2.06 770	2.38 745	1.89 768	2.36 747	1.85 753	2.56 754	1.98 755	2.31 742	1.97 769	2.30 733	2.03 747	2.30 750	2.11 772	2.23 725	2.16 761

ff7	1.68 674	2.68 667	1.35 666	0.97 535	0.89 616	1.84 699	2.15 771	2.12 714	1.80 755	2.05 719	1.56 724	2.33 739	2.12 762	2.23 735	2.25 774	1.31 658	1.07 598	1.48 705	1.41 717	0.90 578	1.04 631

ffff	1.68 674	2.68 667	1.35 666	0.97 535	0.89 616	1.84 699	2.15 771	2.12 714	1.80 755	2.05 719	1.56 724	2.33 739	2.12 762	2.23 735	2.25 774	1.31 658	1.07 598	1.48 705	1.41 717	0.90 578	1.04 631

ccc-4	1.68 674	2.68 667	1.35 666	0.97 535	0.89 616	1.84 699	2.15 771	2.12 714	1.80 755	2.05 719	1.56 724	2.33 739	2.12 762	2.23 735	2.25 774	1.31 658	1.07 598	1.48 705	1.41 717	0.90 578	1.04 631

NCCL2	2.28 739	2.27 640	2.28 749	2.28 682	2.28 773	2.27 732	2.29 774	2.28 734	2.28 778	2.27 741	2.28 779	2.28 735	2.27 765	2.27 739	2.28 778	2.28 729	2.28 754	2.27 748	2.29 778	2.27 728	2.29 764

STTStereo	3.73 774	30.40 821	2.37 753	2.39 695	2.31 775	2.35 737	2.33 775	2.29 736	2.42 779	2.32 746	2.34 780	2.33 739	2.36 766	2.30 741	2.27 777	2.35 736	2.22 753	2.31 751	2.22 775	2.29 730	2.34 768

CFNet-ft	0.55 471	1.57 556	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.20 253	2.53 776	1.61 694	0.14 252	0.20 257	0.14 254	0.20 259	0.14 251	0.20 257	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	1.56 688	1.24 699

NLSM1	2.93 767	3.24 695	2.57 756	4.04 750	2.66 776	3.30 770	2.55 777	3.29 775	2.55 780	3.35 777	2.48 781	3.28 776	2.47 767	3.34 777	2.49 779	3.26 759	2.55 759	3.13 771	2.57 781	3.00 758	2.46 771

PSMNet-RSSM	0.77 529	2.76 678	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.20 253	2.66 778	2.79 768	0.14 252	0.21 269	0.14 254	0.21 267	0.14 251	0.20 257	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.52 746	2.31 765

GwcNet-RSSM	0.77 529	2.77 680	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.20 253	2.67 779	2.78 767	0.14 252	0.20 257	0.14 254	0.20 259	0.14 251	0.21 270	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.52 746	2.31 765

cf-r	0.66 495	2.17 633	0.12 136	0.18 186	0.12 232	0.18 244	2.70 780	2.60 754	0.12 240	0.18 248	0.12 227	0.18 249	0.12 232	0.18 249	0.12 228	0.15 167	0.11 140	0.15 233	0.11 194	1.81 700	1.74 750

hitnet-ft	0.79 533	2.78 683	0.14 167	0.20 207	0.14 246	0.21 264	2.89 781	2.80 769	0.14 252	0.20 257	0.14 254	0.20 259	0.14 251	0.20 257	0.14 245	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.54 754	2.33 767

Sa-1000	4.34 792	8.37 779	6.84 799	6.98 789	4.45 806	3.58 771	3.00 782	3.42 778	3.39 799	2.61 757	4.00 807	3.83 782	4.01 800	3.90 782	3.90 803	5.98 798	5.62 794	3.76 780	2.34 779	4.35 773	2.47 772

rvit_105_1	3.83 775	5.22 747	3.01 761	4.53 755	3.01 779	4.51 782	3.01 783	4.56 791	3.04 785	4.53 790	3.03 785	4.55 792	3.03 772	4.56 791	3.04 781	4.57 775	3.05 763	4.57 787	3.05 786	4.57 777	3.05 778

rvit_0105_6	3.87 779	5.73 766	3.10 772	4.69 765	3.12 789	4.54 784	3.02 784	4.56 791	3.04 785	4.54 792	3.03 785	4.54 790	3.04 775	4.56 791	3.05 783	4.58 778	3.05 763	4.58 789	3.05 786	4.58 778	3.05 778

rvit_stereo_0081_aga	3.86 777	5.33 754	3.02 764	4.55 761	3.04 785	4.54 784	3.02 784	4.64 798	3.06 789	4.54 792	3.04 787	4.62 799	3.08 779	4.62 797	3.07 786	4.58 778	3.06 767	4.60 791	3.08 790	4.63 781	3.07 782

rvit_stereo_0081	3.83 775	5.23 750	3.01 761	4.53 755	3.03 781	4.55 788	3.02 784	4.56 791	3.04 785	4.52 788	3.02 783	4.54 790	3.03 772	4.56 791	3.04 781	4.57 775	3.05 763	4.57 787	3.05 786	4.58 778	3.05 778

rvit_stereo_0082	3.86 777	5.82 767	3.01 761	4.53 755	3.03 781	4.54 784	3.02 784	4.56 791	3.04 785	4.53 790	3.02 783	4.55 792	3.04 775	4.57 794	3.05 783	4.57 775	3.05 763	4.58 789	3.05 786	4.58 778	3.06 781

rvit_0105_4	3.91 782	5.47 762	3.02 764	4.54 758	3.02 780	4.54 784	3.03 788	4.75 801	3.17 796	4.57 794	3.06 788	4.61 798	3.16 783	4.65 798	3.09 789	4.66 782	3.11 771	4.68 796	3.18 797	4.81 788	3.16 790

DispFullNet	4.61 795	4.84 729	3.12 773	5.00 772	3.57 795	4.75 797	3.03 788	7.75 817	4.17 810	4.91 804	3.09 792	6.20 813	3.95 798	6.71 813	3.51 796	5.30 793	3.67 781	5.86 812	3.63 801	5.61 799	3.46 795

rvit_stereo_0080	3.89 780	5.70 764	3.04 766	4.54 758	3.03 781	4.56 789	3.05 790	4.60 795	3.07 790	4.58 795	3.06 788	4.59 794	3.06 777	4.61 795	3.08 787	4.63 780	3.09 768	4.64 793	3.10 791	4.65 782	3.10 785

whm_eth	3.89 780	5.70 764	3.04 766	4.54 758	3.03 781	4.56 789	3.05 790	4.60 795	3.07 790	4.58 795	3.06 788	4.59 794	3.06 777	4.61 795	3.08 787	4.63 780	3.09 768	4.64 793	3.10 791	4.65 782	3.10 785

rvit_0105_3	3.91 782	5.33 754	3.06 769	4.60 763	3.07 787	4.60 791	3.06 792	4.62 797	3.08 793	4.60 797	3.07 791	4.62 799	3.08 779	4.67 799	3.10 790	4.70 783	3.11 771	4.77 800	3.19 798	4.77 787	3.14 789

rvit_stereo_0083	3.92 784	5.30 753	3.06 769	4.61 764	3.09 788	4.67 793	3.08 793	4.66 799	3.09 794	4.62 798	3.10 793	4.66 802	3.11 781	4.67 799	3.16 792	4.72 785	3.16 774	4.77 800	3.11 793	4.66 784	3.11 787

rvit_stereo_ft	3.93 785	5.44 760	3.05 768	4.59 762	3.06 786	4.61 792	3.08 793	4.67 800	3.12 795	4.63 799	3.10 793	4.65 801	3.11 781	4.69 801	3.13 791	4.70 783	3.14 773	4.71 798	3.15 796	4.74 785	3.16 790

rvit_0105_5	4.10 786	5.40 758	3.13 775	4.71 766	3.15 790	4.72 796	3.10 795	4.90 806	3.27 798	4.69 800	3.16 795	4.84 806	3.25 785	4.96 805	3.34 795	5.05 790	3.39 779	5.10 805	3.40 799	5.11 795	3.42 794

SA	4.33 791	7.35 773	6.85 800	5.96 780	4.09 803	3.59 772	3.15 796	3.82 782	2.64 781	3.91 780	3.85 804	3.57 778	2.72 770	3.13 773	4.03 805	7.09 807	6.86 802	3.57 776	3.12 794	3.85 764	3.51 796

GANet-RSSM	0.75 523	1.91 611	0.14 167	0.47 371	0.14 246	0.21 264	3.21 797	2.30 740	0.14 252	0.46 463	0.14 254	0.23 285	0.18 292	0.21 270	0.14 245	0.18 218	0.27 307	0.37 382	0.13 248	2.13 723	2.12 760

NLCSM	3.67 773	4.08 716	3.19 776	4.80 767	3.26 791	3.99 778	3.24 798	4.25 787	3.18 797	4.09 783	3.27 796	4.14 785	3.18 784	4.13 785	3.28 794	4.06 767	3.10 770	3.85 783	3.14 795	3.91 768	3.27 793

MLG-Stereo_test2	4.28 789	5.46 761	3.69 781	4.86 770	3.72 799	5.58 803	3.42 799	4.81 803	3.77 806	4.85 802	3.72 803	5.55 811	3.63 788	5.58 809	3.53 797	4.41 772	3.28 778	4.99 804	2.95 784	4.75 786	3.13 788

test_5	4.62 796	7.55 775	6.23 795	6.32 783	3.40 794	5.29 801	3.50 800	3.53 779	4.11 809	4.28 785	4.47 811	4.26 788	4.38 803	3.68 780	3.24 793	5.89 796	5.60 793	4.84 802	3.50 800	4.33 772	3.93 804

MLG-Stereo_test1	4.25 787	5.34 757	3.61 779	5.31 774	3.63 797	5.23 800	3.57 801	5.38 809	3.65 800	5.23 806	3.47 798	4.76 803	3.74 792	4.85 802	3.71 799	4.96 787	3.18 776	4.71 798	2.92 783	4.86 791	2.90 775

RAFT+CT+SA	4.28 789	7.62 776	4.91 788	5.55 777	2.28 773	3.09 765	3.64 802	4.49 789	3.07 790	4.80 801	3.35 797	4.77 804	3.70 791	4.29 788	3.05 783	5.58 794	5.98 797	3.58 777	3.78 806	4.26 771	3.72 798

DPSNet	3.66 772	3.60 701	3.62 780	3.63 742	3.64 798	3.65 773	3.65 803	3.66 780	3.67 801	3.67 779	3.65 801	3.67 780	3.66 789	3.66 779	3.68 798	3.68 764	3.66 780	3.67 778	3.68 804	3.67 762	3.67 797

MLG-Stereo_test3	4.26 788	4.85 730	3.95 783	5.35 775	3.60 796	4.75 797	3.76 804	5.49 810	3.71 802	5.39 807	3.69 802	4.82 805	3.66 789	4.85 802	3.73 802	4.93 786	3.19 777	4.69 797	2.99 785	4.84 790	2.98 777

TestStereo1	4.60 793	8.41 780	6.44 797	6.86 787	3.79 800	3.97 776	3.78 805	3.99 784	3.74 803	3.97 781	3.52 799	3.94 783	3.58 786	3.98 783	3.72 800	6.82 804	6.50 800	3.76 780	3.66 802	3.90 765	3.74 800

SA-5K	4.60 793	8.41 780	6.44 797	6.86 787	3.79 800	3.97 776	3.78 805	3.99 784	3.74 803	3.97 781	3.52 799	3.94 783	3.58 786	3.98 783	3.72 800	6.82 804	6.50 800	3.76 780	3.66 802	3.90 765	3.74 800

test_4	4.88 799	8.13 778	6.98 801	7.46 790	4.44 805	4.25 780	3.85 807	4.04 786	3.92 807	4.13 784	3.91 805	4.18 787	3.84 796	4.14 786	4.06 806	7.01 806	7.13 805	4.53 785	3.72 805	4.09 769	3.72 798

cross-raft	4.83 798	7.52 774	6.43 796	6.63 784	3.96 802	4.51 782	3.99 808	4.49 789	3.96 808	4.52 788	3.96 806	4.50 789	3.97 799	4.50 790	3.97 804	6.65 802	6.44 799	4.33 784	3.92 808	4.35 773	3.91 803

test_3	5.01 801	8.86 785	7.77 803	8.09 792	2.76 778	4.13 779	4.05 809	3.88 783	3.76 805	4.33 786	4.13 808	3.71 781	3.91 797	4.21 787	4.06 806	7.93 808	7.69 807	4.53 785	3.91 807	4.17 770	4.29 806

raft_robust	4.71 797	7.75 777	5.40 793	6.81 786	3.31 792	4.28 781	4.20 810	4.32 788	4.37 812	4.35 787	4.35 810	4.14 785	3.75 793	4.30 789	4.20 808	6.67 803	6.37 798	3.36 775	4.24 812	4.86 791	3.25 792

SGM-Forest	5.21 805	5.92 768	4.08 784	6.18 781	4.16 804	6.31 805	4.34 811	6.50 812	4.33 811	6.14 813	4.21 809	6.61 816	4.55 804	6.67 812	4.48 809	5.94 797	3.94 783	5.85 811	4.03 810	5.79 801	4.17 805
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	5.10 803	5.15 742	4.49 785	5.07 773	3.37 793	6.87 806	4.75 812	5.04 807	6.34 817	7.84 817	5.06 813	6.72 817	4.09 801	4.99 806	5.44 813	5.03 789	3.16 774	4.67 795	4.86 813	5.15 796	3.89 802

TestStereo	4.88 799	4.75 728	4.79 786	4.87 771	4.92 807	4.81 799	4.90 813	4.78 802	4.77 813	4.87 803	4.89 812	4.90 807	4.91 805	4.99 806	4.79 810	4.98 788	4.87 790	4.87 803	4.92 814	5.00 794	5.00 807

rvit_stereo_0075_2	6.64 807	8.80 784	5.25 790	7.89 791	5.27 809	7.90 810	5.27 814	7.92 818	5.28 815	7.91 818	5.29 815	7.93 818	5.27 806	7.92 818	5.28 811	7.93 808	5.28 792	7.93 817	5.29 816	7.93 810	5.28 809

SGM+DAISY	7.06 809	9.15 786	5.38 792	8.84 796	5.18 808	8.80 812	5.31 815	8.79 820	5.28 815	8.89 820	5.20 814	8.93 820	5.33 807	8.95 820	5.36 812	8.70 812	5.21 791	8.74 820	5.20 815	8.89 814	5.15 808

test-1	6.46 806	9.16 787	8.03 807	8.09 792	5.62 810	6.11 804	6.35 816	6.85 814	4.94 814	6.08 812	6.29 818	4.98 808	6.43 810	6.22 810	6.36 816	6.16 800	7.47 806	5.82 810	5.44 817	7.11 807	5.68 810

RAFT	6.73 808	9.36 788	7.40 802	8.51 795	6.55 811	6.88 807	6.60 817	6.79 813	6.60 818	6.80 814	6.72 819	5.31 810	5.50 808	6.61 811	6.61 817	8.42 810	5.89 795	5.73 809	5.45 818	6.61 803	6.24 811

test-v	7.53 810	11.89 798	7.98 804	9.36 799	7.14 812	7.06 808	7.09 818	7.37 815	6.91 819	7.29 815	5.71 816	6.45 814	6.93 811	6.73 814	7.27 818	8.93 815	7.85 808	6.98 815	6.80 819	7.56 808	7.34 813

test-2	7.53 810	11.89 798	7.98 804	9.36 799	7.14 812	7.06 808	7.09 818	7.37 815	6.91 819	7.29 815	5.71 816	6.45 814	6.93 811	6.73 814	7.27 818	8.93 815	7.85 808	6.98 815	6.80 819	7.56 808	7.34 813

MANE	19.05 813	23.00 806	15.00 813	23.00 820	15.00 814	24.00 819	16.00 820	24.00 827	16.00 821	22.00 827	15.00 820	23.00 827	16.00 820	23.00 827	15.00 820	22.00 827	15.00 821	22.00 827	15.00 821	22.00 827	15.00 815

rafts_anoy	20.00 814	20.00 800	20.00 814	20.00 814	20.00 815	20.00 813	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 816

raft+_RVC	20.00 814	20.00 800	20.00 814	20.00 814	20.00 815	20.00 813	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 816

raftrobust	20.00 814	20.00 800	20.00 814	20.00 814	20.00 815	20.00 813	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 816

CasAABBNet	20.00 814	20.00 800	20.00 814	20.00 814	20.00 815	20.00 813	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 816

RALCasStereoNet	20.00 814	20.00 800	20.00 814	20.00 814	20.00 815	20.00 813	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 816

RALAANet	20.00 814	20.00 800	20.00 814	20.00 814	20.00 815	20.00 813	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 822	20.00 821	20.00 816

PM Cens cmp D40	30.50 821	37.00 828	24.00 820	37.00 827	24.00 822	37.00 828	24.00 827	37.00 836	24.00 828	37.00 835	24.00 827	37.00 836	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 836	24.00 829	37.00 837	24.00 829	37.00 833	24.00 822

PM Graph cmp D40	30.50 821	37.00 828	24.00 820	37.00 827	24.00 822	37.00 828	24.00 827	37.00 836	24.00 828	37.00 835	24.00 827	37.00 836	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 836	24.00 829	37.00 837	24.00 829	37.00 833	24.00 822

PatchMatch Cens Cmp	30.50 821	37.00 828	24.00 820	37.00 827	24.00 822	37.00 828	24.00 827	37.00 836	24.00 828	37.00 835	24.00 827	37.00 836	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 836	24.00 829	37.00 837	24.00 829	37.00 833	24.00 822

PatchMatch Graph Cmp	30.50 821	37.00 828	24.00 820	37.00 827	24.00 822	37.00 828	24.00 827	37.00 836	24.00 828	37.00 835	24.00 827	37.00 836	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 836	24.00 829	37.00 837	24.00 829	37.00 833	24.00 822

WCMA_ROB	31.10 825	35.43 826	27.12 824	39.51 838	23.10 821	38.78 837	25.30 831	37.49 845	25.39 832	37.29 844	27.02 831	38.52 845	26.48 831	37.80 844	26.44 831	36.28 835	22.65 828	33.90 832	22.30 828	37.10 842	24.18 826

111	30.40 820	30.94 822	29.72 825	32.61 821	30.02 826	33.57 820	30.47 832	31.50 828	29.39 833	30.98 828	29.11 832	29.78 828	30.39 835	29.45 828	30.76 835	30.08 828	29.02 833	29.92 828	30.32 836	29.86 828	30.17 827

fff	1000028.16 846	29.62 818	29.72 825	32.61 821	30.02 826	35.13 822	31.83 833	32.07 829	10000000.00 854	35.27 831	29.82 833	32.45 829	30.15 832	32.35 829	30.09 832	31.04 829	29.55 834	30.64 829	30.14 833	10000000.00 855	30.77 828

csc	1000028.16 846	29.62 818	29.72 825	32.61 821	30.02 826	35.13 822	31.83 833	32.07 829	10000000.00 854	35.27 831	29.82 833	32.45 829	30.15 832	32.35 829	30.09 832	31.04 829	29.55 834	30.64 829	30.14 833	10000000.00 855	30.77 828

cscssc	1000028.16 846	29.62 818	29.72 825	32.61 821	30.02 826	35.13 822	31.83 833	32.07 829	10000000.00 854	35.27 831	29.82 833	32.45 829	30.15 832	32.35 829	30.09 832	31.04 829	29.55 834	30.64 829	30.14 833	10000000.00 855	30.77 828

ADStereo(finetuned)	36.13 827	36.63 827	38.07 836	36.97 826	33.25 830	35.91 825	34.45 836	36.36 835	32.99 834	38.14 845	36.71 839	36.69 835	34.13 836	38.57 845	40.79 843	37.60 845	36.58 840	35.90 836	33.36 837	35.42 831	34.04 831

tt	500032.53 844	34.60 824	29.72 825	37.47 836	34.41 831	36.85 826	35.22 837	34.71 832	33.55 835	34.50 829	35.43 836	33.81 832	10000000.00 854	33.57 832	33.13 836	33.68 832	35.00 838	34.03 833	35.26 839	30.96 829	34.63 832

DCANet	500032.53 844	34.60 824	29.72 825	37.47 836	34.41 831	36.85 826	35.22 837	34.71 832	33.55 835	34.50 829	35.43 836	33.81 832	10000000.00 854	33.57 832	33.13 836	33.68 832	35.00 838	34.03 833	35.26 839	30.96 829	34.63 832

DCANet-4	35.22 826	34.54 823	35.08 831	33.58 825	35.47 833	34.55 821	35.53 839	36.08 834	35.85 837	35.92 834	35.77 838	35.18 834	35.48 837	35.39 834	37.15 842	34.55 834	33.92 837	35.02 835	34.90 838	35.79 832	34.74 834

fast-reg	37.00 828	37.00 828	37.00 832	37.00 827	37.00 834	37.00 828	37.00 840	37.00 836	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 838	37.00 835	37.00 838	37.00 836	37.00 841	37.00 837	37.00 841	37.00 833	37.00 835

Reg-Stereo(zero)	37.00 828	37.00 828	37.00 832	37.00 827	37.00 834	37.00 828	37.00 840	37.00 836	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 838	37.00 835	37.00 838	37.00 836	37.00 841	37.00 837	37.00 841	37.00 833	37.00 835

FLISNet	37.00 828	37.00 828	37.00 832	37.00 827	37.00 834	37.00 828	37.00 840	37.00 836	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 838	37.00 835	37.00 838	37.00 836	37.00 841	37.00 837	37.00 841	37.00 833	37.00 835

CoSv	37.00 828	37.00 828	37.00 832	37.00 827	37.00 834	37.00 828	37.00 840	37.00 836	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 838	37.00 835	37.00 838	37.00 836	37.00 841	37.00 837	37.00 841	37.00 833	37.00 835

CBMV	128.50 834	1422.70 850	53.10 838	79.50 840	51.30 839	77.30 839	49.70 844	74.00 846	48.20 843	77.20 847	48.80 845	73.90 847	48.00 843	73.80 847	48.80 845	70.40 847	45.10 846	68.90 847	46.10 846	68.20 844	45.00 840
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 832	87.70 838	41.95 837	113.75 841	65.62 840	75.05 838	55.25 845	75.64 847	45.04 842	71.61 846	41.75 844	72.81 846	44.06 842	68.38 846	44.63 844	101.89 848	59.57 847	107.10 848	61.05 847	104.38 845	59.38 841

NOSS_ROB	102.95 833	153.00 842	121.00 840	51.00 839	44.00 838	165.00 841	127.00 846	153.00 848	119.00 844	164.00 849	125.00 846	168.00 849	120.00 844	153.00 848	117.00 846	49.00 846	44.00 845	49.00 846	44.00 845	49.00 843	44.00 839

DF_test	189.29 836	560.34 847	182.58 844	229.00 844	135.68 841	197.79 842	135.52 847	197.80 850	135.44 845	197.75 850	135.49 847	197.90 850	135.51 845	197.84 850	135.75 847	217.37 851	171.11 849	183.74 850	127.67 849	183.56 847	127.88 842

MeshStereo	159.24 835	171.00 843	160.68 843	162.58 842	160.59 842	164.01 840	160.35 848	158.51 849	158.56 846	158.34 848	160.12 848	158.56 848	159.92 846	157.26 849	158.94 848	154.38 849	158.36 848	155.75 849	159.13 850	153.67 846	154.07 843
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	284.23 840	354.61 845	207.27 845	363.24 847	206.46 843	364.72 846	210.41 849	364.72 854	210.41 847	364.81 854	208.64 850	364.81 854	208.64 848	364.72 854	210.41 850	354.70 854	205.53 851	354.70 854	205.53 852	354.70 851	205.53 845

AE-Stereo	201.80 837	123.00 839	115.00 839	219.00 843	218.00 844	223.00 843	244.00 850	217.00 851	236.00 848	202.00 851	203.00 849	205.00 851	208.00 847	225.00 851	204.00 849	210.00 850	198.00 850	197.00 851	184.00 851	204.00 848	201.00 844

MGS-Stereo	239.45 838	123.00 839	135.00 841	266.00 845	286.00 845	277.00 844	305.00 851	271.00 852	242.00 849	274.00 852	279.00 851	255.00 852	270.00 849	268.00 852	297.00 851	221.00 852	247.00 852	216.00 852	123.00 848	217.00 849	217.00 846

EGLCR-Stereo	246.90 839	129.00 841	139.00 842	266.00 845	286.00 845	277.00 844	305.00 851	271.00 852	242.00 849	274.00 852	279.00 851	255.00 852	270.00 849	268.00 852	297.00 851	230.00 853	247.00 852	216.00 852	223.00 853	237.00 850	227.00 847

LE_ROB	396.57 841	471.28 846	329.84 846	471.48 848	308.15 847	526.83 847	322.10 853	488.15 855	323.76 851	495.46 855	317.97 853	497.17 855	320.10 851	481.62 855	326.76 853	462.71 855	298.97 854	466.16 855	285.98 854	447.62 852	289.21 848

SGM-ForestM	596.69 842	677.77 848	444.52 847	699.85 849	517.25 848	732.94 848	488.29 854	770.79 856	460.11 852	750.81 856	487.98 854	792.79 856	499.41 852	730.90 856	475.81 854	720.03 856	491.16 855	663.96 856	418.60 855	674.76 853	436.05 849

CBMV_ROB	818.48 843	913.88 849	709.52 848	862.84 850	597.78 849	1073.99 849	700.52 855	1015.66 857	702.59 853	1115.65 857	760.02 855	1130.24 857	721.57 853	1037.41 857	692.65 855	814.05 857	564.29 856	843.28 857	595.31 856	915.51 854	602.92 850

111111	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 850	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 855	10000000.00 851

SGD-Stereo	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 850	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 855	10000000.00 851

IGEV-Stereo++	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 850	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 855	10000000.00 851

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 850	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 855	10000000.00 851

IGEV-Stereo+	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 850	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 855	10000000.00 851

SDNR	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 850	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 855	10000000.00 851

anonymousdsp2	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 850	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 855	10000000.00 851

anonymousdsp	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 850	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 855	10000000.00 851

test_example2	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 850	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 855	10000000.00 851

DIP-Stereo	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 849	10000000.00 851	10000000.00 850	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 854	10000000.00 858	10000000.00 856	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 858	10000000.00 857	10000000.00 855	10000000.00 851
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		37.00 828		37.00 827		37.00 828		37.00 836		37.00 835		37.00 836		37.00 835		37.00 836		37.00 837		37.00 833

FADE		0.06 81		0.09 88	0.10 170			0.05 116	0.03 65	0.04 98		0.05 120		0.04 96		0.15 167	0.10 117	0.17 249	0.13 248	0.11 178	0.11 183

Low-res two-view benchmark