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	0.14 150	0.00 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 58	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	0.73 561	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 68	0.04 64	0.07 87	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 89	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 98	0.07 101	0.09 96	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	0.09 112	0.07 108	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 225	0.20 266	0.23 248	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	0.23 283	0.21 296	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 361	0.10 118	0.12 130	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	0.12 147	0.11 162	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 58	0.50 341	0.10 118	0.12 130	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	0.12 147	0.10 131	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 79	0.16 184	0.02 15	0.16 175	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 303	0.02 26	0.02 27	0.71 548	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 273

IINet	0.06 63	0.05 68	0.02 15	0.05 61	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	0.73 561	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 98	0.08 108	0.09 96	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	0.08 104	0.08 116	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

G2L-ROB	0.03 29	0.06 82	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 86	0.97 454	0.10 118	0.10 101	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	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 477	0.09 114	0.09 96	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	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 86	0.95 451	0.09 114	0.10 101	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	0.09 112	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

CoDeX	0.15 211	0.70 392	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	0.67 596	0.02 21	0.69 580	0.75 607	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	0.11 133	0.44 310	0.33 361	0.39 333	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	0.39 388	0.36 434	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CSP-Net	0.34 331	1.29 565	1.19 644	1.36 661	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	1.26 686	1.21 705	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

SFCPSM	0.17 231	0.78 409	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	0.79 636	0.02 21	0.75 593	0.76 609	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 280	1.31 569	0.74 580	0.92 547	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	0.87 587	0.75 593	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 79	0.02 12	0.02 15	1.01 571	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	0.09 176	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 86	0.02 12	0.04 64	0.90 542	0.06 148	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 224	0.36 483	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 133	0.02 12	0.02 15	1.62 681	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	0.06 129	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	0.26 291	0.05 68	0.04 64	0.06 71	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 120	0.03 62	0.04 102	0.06 155	0.05 112	0.03 58	4.34 814	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

AANet	0.07 69	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	0.11 212	0.04 96	0.03 58	0.58 513	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 69	0.05 68	0.03 39	0.05 61	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	0.75 564	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

RT-Monster	0.09 86	0.07 86	0.03 39	0.15 162	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 186	0.04 96	0.03 58	0.92 592	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 150

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	0.10 105	0.98 455	0.14 189	0.15 162	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	0.15 189	0.13 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.11 133	1.14 499	0.17 232	0.20 225	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	0.18 241	0.16 231	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

z-mn7	0.16 223	1.21 555	0.33 361	0.41 361	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	0.35 353	0.31 371	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven-2	0.14 191	1.22 561	0.28 319	0.32 298	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	0.32 334	0.27 333	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)	0.10 105	1.05 487	0.12 158	0.12 130	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	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 487	0.12 158	0.12 130	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	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 487	0.12 158	0.12 130	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	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 86	1.00 465	0.11 146	0.11 122	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	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 105	1.07 491	0.11 146	0.10 101	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	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 105	1.03 483	0.12 158	0.10 101	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	0.13 163	0.13 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 86	0.87 427	0.10 118	0.12 130	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	0.12 147	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 86	1.03 483	0.11 146	0.11 122	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	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 86	0.87 427	0.12 158	0.11 122	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	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 191	1.83 635	0.12 158	0.11 122	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	0.06 129	0.04 103	0.12 147	0.11 162	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

DualNet	0.10 105	1.07 491	0.11 146	0.10 101	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	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 105	1.14 499	0.13 180	0.14 150	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	0.13 163	0.11 162	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 86	1.01 477	0.10 118	0.10 101	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	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

x	0.11 133	1.15 502	0.15 215	0.14 150	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	0.14 174	0.15 227	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

psmg	0.43 414	1.91 650	0.92 606	1.91 692	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	1.97 739	1.44 729	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

222	0.10 105	0.99 463	0.12 158	0.13 143	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	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 133	1.16 504	0.16 222	0.12 130	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	0.13 163	0.16 231	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 105	1.09 493	0.13 180	0.12 130	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	0.14 174	0.14 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 68	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 73	0.03 45	0.05 115	0.03 63	0.04 103	0.03 52

BEATNet_4x	0.11 133	0.03 31	0.03 39	1.60 678	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	0.05 112	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 133	0.03 31	0.03 39	1.60 678	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	0.05 112	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCRef	0.12 148	0.03 31	0.04 64	1.71 686	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	0.06 129	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

AnyNet_C32	0.14 191	0.04 52	0.03 39	2.22 707	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	0.07 159	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 64	1.27 646	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	0.08 165	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

arf4	0.14 191	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.08 678	0.52 540	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.15 245	0.14 254

arf3	0.14 191	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.13 683	0.44 474	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.16 257	0.15 268

arf2	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.07 675	0.16 251	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 254

arf1	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	1.11 681	0.15 232	0.04 109	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 254

AROF3	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.99 659	0.15 232	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.27 378

AROF2	0.12 148	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.93 653	0.15 232	0.04 109	0.06 135	0.15 283	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.15 268

valid	0.11 133	0.14 150	0.04 64	0.06 71	0.85 638	0.15 232	0.04 109	0.06 135	0.18 309	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 254

CMRA-Stereo	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	0.05 120	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

ManiGeoR	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.73 518	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLF11	0.17 231	0.05 68	0.63 542	0.72 514	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.71 548	0.59 550	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.73 518	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf8	0.17 231	0.05 68	0.62 538	0.72 514	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 231	0.05 68	0.65 549	0.72 514	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.71 548	0.59 550	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 256	1.40 580	0.53 515	0.56 471	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.05 129	0.57 512	0.44 491	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 240	1.47 582	0.33 361	0.40 346	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	0.38 375	0.32 377	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

DFGA-Net	0.05 58	0.06 82	0.04 64	0.06 71	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 116	0.06 138	0.04 106	0.06 129	0.04 103	0.06 89	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

11t1	0.17 231	2.16 671	0.13 180	0.13 143	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 129	0.05 129	0.18 241	0.12 177	0.06 141	0.03 63	0.05 121	0.03 52

BUS	0.83 580	1.91 650	0.92 606	4.48 793	0.02 22	0.40 392	0.04 109	0.41 414	0.02 28	0.48 504	0.03 62	0.41 423	0.05 132	0.03 49	0.05 129	1.97 739	4.19 831	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 378

NINENet	0.69 535	3.87 758	1.20 647	1.98 698	0.05 127	0.40 392	0.04 109	0.40 395	0.05 137	0.41 413	0.04 116	0.41 423	0.05 132	0.40 401	0.05 129	1.79 725	1.56 738	0.34 379	0.22 336	0.34 360	0.23 319

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 82	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.05 73	0.03 45	0.06 141	0.03 63	0.04 103	0.03 52

FADNet-RVC-Resample	0.12 148	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	1.57 769	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 137	0.04 103	0.06 139

FADNet_RVC	0.12 148	0.04 52	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.65 773	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 148	0.05 68	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	0.05 132	0.04 96	1.66 776	0.06 89	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCP+	0.15 211	0.04 52	0.04 64	2.20 706	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.04 106	0.08 165	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 58	0.04 52	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.04 95	0.05 134	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.06 135	0.05 123

Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 252	0.17 198	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 112	0.05 129	0.17 222	0.16 231	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

GIO	0.10 105	0.22 214	0.22 283	0.23 248	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.07 159	0.05 137	0.07 161	0.05 142	0.07 161	0.05 132	0.07 159	0.05 129	0.23 283	0.22 303	0.06 141	0.05 137	0.06 135	0.05 123

UHP(ZeroShot)	0.07 69	0.41 293	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 112	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP(FT)	0.07 69	0.40 280	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 112	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

mmmmmm	0.07 69	0.40 280	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 112	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP	0.07 69	0.41 293	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 112	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

DispViT+	0.07 69	0.08 89	0.12 158	0.08 89	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 165	0.05 137	0.08 164	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.08 165	0.05 129	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 89	0.11 146	0.11 122	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 165	0.05 137	0.08 164	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.08 165	0.05 129	0.11 141	0.10 131	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 79	0.08 89	0.11 146	0.11 122	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 165	0.07 169	0.08 164	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.09 171	0.08 169	0.15 189	0.11 162	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 86	0.13 127	0.39 407	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 206	0.05 137	0.06 137	0.05 142	0.06 138	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

GGEV	0.09 86	0.13 127	0.39 407	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 206	0.05 137	0.06 137	0.05 142	0.06 138	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

ISRNet	0.11 133	0.05 68	0.36 388	0.24 254	0.07 157	0.13 193	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.13 209	0.05 132	0.05 112	0.09 176	0.24 293	0.20 291	0.10 169	0.05 137	0.06 135	0.13 247

qqq1	0.25 280	3.70 749	0.14 189	0.14 150	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.06 137	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.13 163	0.12 177	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 280	3.70 749	0.14 189	0.14 150	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.06 137	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.13 163	0.12 177	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

ffm	0.25 280	3.83 755	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 280	3.83 755	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 280	3.83 755	0.12 158	0.12 130	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.05 137	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 132	0.06 129	0.05 129	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

GASNet	0.05 58	0.04 52	0.12 158	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 110	0.12 204	0.04 116	0.06 138	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	0.16 223	2.01 660	0.12 158	0.15 162	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 129	0.03 58	0.12 147	0.14 217	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

AASNet	0.06 63	0.08 89	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 129	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

SACVNet	0.06 63	0.08 89	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 129	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

AACVNet	0.06 63	0.08 89	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 129	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

FADNet-RVC	0.13 159	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.71 790	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 367	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 375	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

2222	0.09 86	0.59 375	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

1111	0.09 86	0.60 380	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

fsdfsdds	0.08 79	0.58 372	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

nnnnnnn	0.08 79	0.58 372	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TestStereooo	0.08 79	0.56 367	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 160	0.06 138	0.06 155	0.06 129	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TS12	0.09 86	0.09 98	0.17 232	0.19 212	0.06 148	0.08 149	0.06 158	0.08 165	0.06 157	0.08 164	0.06 160	0.08 163	0.06 155	0.08 165	0.06 153	0.15 189	0.16 231	0.08 159	0.06 156	0.08 160	0.06 139

BSDual-CNN	0.81 571	1.91 650	0.92 606	4.48 793	0.02 22	0.42 432	0.06 158	0.41 414	0.02 28	0.48 504	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 739	4.19 831	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 378

hknet	1.10 635	1.85 641	3.49 823	4.48 793	0.02 22	0.42 432	0.06 158	0.41 414	0.02 28	0.48 504	0.03 62	0.41 423	0.03 59	0.42 435	0.03 58	4.39 817	4.19 831	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 378

FINET	0.07 69	0.08 89	0.07 101	0.07 87	0.07 157	0.08 149	0.06 158	0.08 165	0.07 169	0.08 164	0.07 171	0.08 163	0.06 155	0.07 159	0.07 161	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.07 164	0.06 135	0.06 139

anonymous	0.09 86	0.09 98	0.14 189	0.14 150	0.07 157	0.09 157	0.07 169	0.09 171	0.07 169	0.09 171	0.07 171	0.09 172	0.07 169	0.09 171	0.07 161	0.14 174	0.13 202	0.09 167	0.07 164	0.09 164	0.07 150

BEATNet-Init1	0.19 244	0.08 89	0.08 108	2.23 708	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 159	0.08 177	0.08 164	0.07 171	0.08 163	0.07 169	0.11 197	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

DeepPrunerF	0.19 244	0.08 89	0.08 108	2.23 708	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 159	0.08 177	0.08 164	0.07 171	0.08 163	0.07 169	0.11 197	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

ACC-I	0.10 105	0.10 103	0.12 158	0.13 143	0.08 166	0.11 178	0.08 172	0.10 172	0.08 177	0.11 196	0.08 180	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.08 169	0.13 163	0.12 177	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

ACC	0.10 105	0.10 103	0.11 146	0.13 143	0.08 166	0.10 159	0.08 172	0.10 172	0.08 177	0.10 176	0.08 180	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.08 169	0.13 163	0.11 162	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

CR-RVC	0.42 411	0.14 150	1.89 763	1.91 692	0.13 259	0.12 190	0.08 172	0.07 159	0.07 169	0.07 161	0.07 171	0.08 163	0.14 274	0.07 159	0.07 161	0.96 600	1.91 778	0.14 217	0.14 273	0.20 284	0.13 247

test_c	0.35 343	0.07 86	1.00 614	0.96 559	0.07 157	0.07 144	0.09 175	0.14 224	0.14 270	0.09 171	0.09 182	0.09 172	0.09 181	0.13 207	0.09 176	1.71 722	1.71 754	0.16 259	0.08 172	0.13 200	0.09 160

SepStereo	0.09 86	0.09 98	0.10 118	0.09 96	0.09 173	0.09 157	0.09 175	0.10 172	0.08 177	0.10 176	0.09 182	0.09 172	0.09 181	0.09 171	0.08 169	0.09 112	0.08 116	0.09 167	0.08 172	0.09 164	0.08 153

SuperB	0.21 256	0.10 103	2.51 796	0.12 130	0.09 173	0.10 159	0.09 175	0.08 165	0.07 169	0.10 176	0.09 182	0.09 172	0.07 169	0.07 159	0.07 161	0.07 101	0.08 116	0.07 154	0.07 164	0.08 160	0.07 150

DRN-Test	0.14 191	0.13 127	0.09 114	0.14 150	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.09 182	0.14 226	0.09 181	0.13 207	0.09 176	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.12 197	0.73 618

StereoDRNet	0.15 211	0.14 150	0.10 118	0.14 150	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 224	0.09 182	0.14 225	0.10 187	0.14 226	0.09 181	0.14 224	0.09 176	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 200	0.82 636

PDISCO_ROB	0.83 580	2.80 724	3.49 823	0.14 150	0.11 209	0.17 260	0.09 175	0.15 254	0.10 187	0.15 247	0.12 249	0.16 259	0.14 274	3.30 821	0.13 259	0.14 174	2.34 796	0.16 259	0.12 246	2.62 801	0.10 169

ply	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

xbf	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relubot	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relurobot	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

G4	0.22 265	0.18 196	0.10 118	1.73 687	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 224	0.27 370	0.15 247	0.10 187	0.15 255	0.10 186	0.15 254	0.17 296	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 291	0.18 276	0.10 169

G3	0.21 256	0.17 190	0.10 118	1.52 669	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 224	0.27 370	0.14 225	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 224	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.15 286	0.17 267	0.10 169

G2	0.21 256	0.17 190	0.10 118	1.68 684	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 224	0.26 365	0.14 225	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 224	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.16 291	0.17 267	0.10 169

GOStereo-base	0.20 246	0.18 196	0.10 118	1.53 671	0.10 179	0.16 251	0.10 181	0.15 254	0.10 187	0.15 247	0.10 187	0.15 255	0.10 186	0.15 254	0.16 286	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 291	0.17 267	0.10 169

tt8	0.14 191	0.15 176	0.20 266	0.28 276	0.11 209	0.14 208	0.10 181	0.14 224	0.12 255	0.15 247	0.12 249	0.13 209	0.12 254	0.14 224	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.14 217	0.10 186	0.15 245	0.12 234

GFORCE	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.11 178	0.10 181	0.11 193	0.09 182	0.11 196	0.11 215	0.11 197	0.10 186	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.18 282	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

over-6	0.11 133	0.11 120	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 193	0.10 187	0.11 196	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 197	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

over v1	0.11 133	0.11 120	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 193	0.10 187	0.11 196	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 197	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.10 169

over-8	0.11 133	0.14 150	0.15 215	0.16 175	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 193	0.09 182	0.11 196	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 197	0.09 176	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.09 160

over-9	0.11 133	0.11 120	0.16 222	0.16 175	0.10 179	0.12 190	0.10 181	0.11 193	0.10 187	0.11 196	0.10 187	0.11 197	0.10 186	0.11 197	0.10 184	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

S2M2_L	0.12 148	0.14 150	0.10 118	0.15 162	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 224	0.10 187	0.15 247	0.10 187	0.14 226	0.10 186	0.14 224	0.10 184	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 200	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

LRCNet_RVC	0.13 159	0.13 127	0.09 114	0.13 143	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 224	0.10 187	0.23 303	0.10 187	0.20 282	0.10 186	0.24 311	0.11 204	0.11 141	0.09 126	0.12 193	0.14 273	0.12 197	0.09 160

UNet	0.29 303	0.90 437	0.10 118	0.14 150	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.91 611	0.69 616	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.10 184	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.88 604	0.76 625

PVD	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SHD	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SAMSARA	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

XQC	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSC	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTS	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSA	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet+	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet++	0.10 105	0.10 103	0.10 118	0.10 101	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 187	0.10 176	0.10 186	0.10 175	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

Cross2Single Stereo	0.14 191	0.15 176	0.17 232	0.18 204	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.15 254	0.10 187	0.16 257	0.11 215	0.16 259	0.11 212	0.16 258	0.11 204	0.18 241	0.14 217	0.15 250	0.11 211	0.15 245	0.10 169

tt3	0.15 211	0.15 176	0.21 274	0.34 309	0.12 249	0.14 208	0.11 208	0.15 254	0.12 255	0.15 247	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.13 207	0.12 247	0.19 252	0.18 282	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.11 193

tt4	0.14 191	0.14 150	0.21 274	0.20 225	0.10 179	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.10 187	0.13 207	0.10 187	0.13 209	0.12 254	0.14 224	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.13 197	0.12 246	0.13 200	0.12 234

tt5	0.14 191	0.13 127	0.22 283	0.20 225	0.12 249	0.15 232	0.11 208	0.13 206	0.12 255	0.15 247	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.20 260	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.14 218	0.10 169

tt7	0.14 191	0.15 176	0.21 274	0.31 291	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.13 206	0.12 255	0.14 225	0.12 249	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.12 247	0.18 241	0.15 227	0.13 197	0.10 186	0.15 245	0.11 193

E$^{3}$Stereo	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

LLLLL	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

LLL	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.14 217	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

low	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

100	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

300	0.13 159	0.14 150	0.13 180	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

Last	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

DDDD	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

FORCE_4.7	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

F4.4	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.20 225	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

F5.5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.12 254	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

F8.5	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_9	0.13 159	0.13 127	0.20 266	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.18 282	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_8	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

F7	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.20 225	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

TT111	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

FORCE_4	0.13 159	0.13 127	0.19 252	0.19 212	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_5	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.18 204	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_6	0.13 159	0.13 127	0.18 243	0.18 204	0.11 209	0.13 193	0.11 208	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 215	0.13 209	0.11 212	0.13 207	0.11 204	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.10 169

EE1	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.17 198	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

AnonStereo	0.13 159	0.14 150	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

S2M2_XL	0.14 191	0.17 190	0.12 158	0.17 198	0.11 209	0.17 260	0.11 208	0.17 267	0.11 215	0.17 265	0.11 215	0.17 268	0.11 212	0.17 267	0.11 204	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetBlue	0.11 133	0.11 120	0.12 158	0.13 143	0.14 263	0.11 178	0.11 208	0.11 193	0.11 215	0.11 196	0.11 215	0.11 197	0.11 212	0.12 205	0.12 247	0.11 141	0.11 162	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

ProNet	0.14 191	0.20 204	0.14 189	0.16 175	0.11 209	0.16 251	0.11 208	0.17 267	0.11 215	0.17 265	0.12 249	0.17 268	0.13 268	0.17 267	0.12 247	0.15 189	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.15 245	0.12 234

CIPLG	0.13 159	0.21 210	0.12 158	0.16 175	0.11 209	0.15 232	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.15 247	0.12 249	0.15 255	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

IPLG	0.13 159	0.20 204	0.14 189	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

ACRE	0.13 159	0.21 210	0.14 189	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.11 208	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

ICVP	0.15 211	0.53 357	0.11 146	0.16 175	0.11 209	0.16 251	0.11 208	0.16 260	0.11 215	0.16 257	0.11 215	0.16 259	0.11 212	0.16 258	0.11 204	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 159	0.11 120	0.11 146	0.11 122	0.11 209	0.11 178	0.11 208	0.11 193	0.11 215	0.11 196	0.12 249	0.11 197	0.11 212	0.11 197	0.11 204	0.11 141	0.11 162	0.14 217	0.11 211	0.49 517	0.11 193

PASM	0.39 382	3.06 729	1.36 712	1.58 673	0.09 173	0.11 178	0.11 208	0.11 193	0.11 215	0.09 171	0.09 182	0.11 197	0.09 181	0.09 171	0.09 176	0.11 141	0.11 162	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.11 193

HSM	0.14 191	0.16 184	0.12 158	0.17 198	0.12 249	0.17 260	0.11 208	0.17 267	0.11 215	0.17 265	0.12 249	0.17 268	0.12 254	0.17 267	0.12 247	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.12 234

ELAS_RVC	0.14 191	0.16 184	0.10 118	0.15 162	0.10 179	0.18 264	0.11 208	0.19 273	0.11 215	0.19 273	0.12 249	0.18 272	0.11 212	0.19 273	0.12 247	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.09 177	0.15 245	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 211	0.17 190	0.11 146	0.18 204	0.11 209	0.19 267	0.11 208	0.19 273	0.12 255	0.19 273	0.12 249	0.20 282	0.12 254	0.19 273	0.12 247	0.16 202	0.11 162	0.17 270	0.10 186	0.17 267	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.13 159	0.16 184	0.11 146	0.15 162	0.09 173	0.18 264	0.11 208	0.18 271	0.11 215	0.17 265	0.11 215	0.18 272	0.11 212	0.18 270	0.11 204	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.08 172	0.14 218	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 211	0.14 150	0.21 274	0.26 269	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.15 254	0.10 187	0.13 207	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.15 254	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 234

tt6	0.15 211	0.14 150	0.21 274	0.26 269	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.15 254	0.10 187	0.13 207	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.15 254	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 234

tt9	0.15 211	0.15 176	0.21 274	0.40 346	0.10 179	0.15 232	0.12 249	0.13 206	0.11 215	0.14 225	0.10 187	0.15 255	0.12 254	0.14 224	0.11 204	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.14 218	0.11 193

TYNG	0.14 191	0.13 127	0.21 274	0.20 225	0.12 249	0.14 208	0.12 249	0.13 206	0.10 187	0.13 207	0.12 249	0.14 226	0.12 254	0.14 224	0.10 184	0.16 202	0.16 231	0.15 250	0.12 246	0.14 218	0.11 193

LACA_dic	0.45 450	0.13 127	1.78 745	1.70 685	0.12 249	0.13 193	0.12 249	0.16 260	0.15 283	0.13 207	0.12 249	0.13 209	0.11 212	0.16 258	0.13 259	1.73 723	1.69 752	0.16 259	0.11 211	0.13 200	0.13 247

VeloStereo	0.16 223	0.92 444	0.16 222	0.18 204	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 203	0.09 182	0.09 171	0.28 377	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.12 247	0.15 189	0.17 261	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

flow	0.16 223	0.92 444	0.16 222	0.18 204	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 203	0.09 182	0.09 171	0.28 377	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.12 247	0.15 189	0.17 261	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

DF	0.39 382	1.37 576	1.02 627	1.14 584	0.12 249	0.16 251	0.12 249	0.16 260	0.12 255	0.16 257	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 258	0.12 247	1.12 628	1.00 621	0.15 250	0.12 246	0.15 245	0.12 234

MatchAttention (ZS)	0.12 148	0.12 125	0.12 158	0.12 130	0.13 259	0.12 190	0.12 249	0.12 203	0.12 255	0.12 204	0.12 249	0.12 208	0.12 254	0.12 205	0.12 247	0.12 147	0.12 177	0.12 193	0.12 246	0.12 197	0.12 234
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	0.14 191	0.21 210	0.17 232	0.16 175	0.11 209	0.15 232	0.12 249	0.14 224	0.11 215	0.16 257	0.11 215	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.14 174	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

IPLGR	0.14 191	0.24 225	0.14 189	0.16 175	0.12 249	0.15 232	0.12 249	0.14 224	0.11 215	0.15 247	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.14 224	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

LALA_ROB	0.15 211	0.19 199	0.12 158	0.18 204	0.11 209	0.20 274	0.12 249	0.21 292	0.12 255	0.20 280	0.12 249	0.20 282	0.12 254	0.21 292	0.13 259	0.17 222	0.10 131	0.18 281	0.11 211	0.18 276	0.11 193

ITSA-stereo	0.15 211	0.17 190	0.13 180	0.20 225	0.13 259	0.19 267	0.13 261	0.18 271	0.13 264	0.19 273	0.13 270	0.18 272	0.14 274	0.18 270	0.14 265	0.16 202	0.11 162	0.15 250	0.14 273	0.18 276	0.11 193

DeepPruner_ROB	0.16 223	0.18 196	0.13 180	0.19 212	0.13 259	0.19 267	0.13 261	0.19 273	0.13 264	0.19 273	0.13 270	0.19 277	0.13 268	0.19 273	0.13 259	0.18 241	0.13 202	0.18 281	0.13 266	0.18 276	0.13 247

CR-Stereo	0.51 488	0.14 150	1.94 778	1.87 689	0.14 263	0.13 193	0.14 263	0.19 273	0.18 309	0.13 207	0.13 270	0.18 272	0.17 303	0.14 224	0.15 277	1.89 733	1.93 779	0.19 284	0.14 273	0.20 284	0.15 268

Weightmod_eth	0.20 246	0.24 225	0.28 319	0.47 394	0.14 263	0.24 303	0.14 263	0.17 267	0.13 264	0.22 297	0.16 292	0.22 300	0.13 268	0.20 279	0.16 286	0.24 293	0.20 291	0.19 284	0.14 273	0.16 257	0.24 330

depth_test_26	0.20 246	0.34 254	0.25 299	0.34 309	0.14 263	0.21 286	0.14 263	0.21 292	0.14 270	0.21 292	0.14 276	0.21 290	0.14 274	0.21 292	0.14 265	0.26 302	0.26 320	0.22 300	0.15 286	0.22 296	0.14 254

castereo++	0.54 495	3.59 746	1.15 638	1.31 655	0.14 263	0.16 251	0.14 263	0.16 260	0.14 270	0.16 257	0.14 276	0.16 259	0.13 268	0.16 258	0.14 265	1.45 703	1.16 653	0.15 250	0.14 273	0.15 245	0.13 247

DDVS	0.30 304	3.10 730	0.14 189	0.19 212	0.14 263	0.19 267	0.14 263	0.20 281	0.14 270	0.19 273	0.13 270	0.16 259	0.13 268	0.19 273	0.13 259	0.17 222	0.13 202	0.17 270	0.13 266	0.17 267	0.13 247

JetRed	0.11 133	0.12 125	0.11 146	0.11 122	0.11 209	0.11 178	0.14 263	0.11 193	0.11 215	0.12 204	0.11 215	0.11 197	0.11 212	0.11 197	0.11 204	0.11 141	0.16 231	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

HCRNet	1.22 691	7.11 818	3.00 806	3.55 774	0.33 466	0.29 332	0.14 263	0.19 273	0.15 283	0.33 362	0.29 392	0.25 322	0.14 274	0.22 298	0.33 460	3.64 809	3.00 808	0.76 609	0.32 476	0.18 276	0.13 247

GMStereo	0.14 191	0.13 127	0.14 189	0.14 150	0.14 263	0.14 208	0.14 263	0.14 224	0.14 270	0.14 225	0.14 276	0.14 226	0.14 274	0.14 224	0.14 265	0.14 174	0.14 217	0.14 217	0.14 273	0.14 218	0.14 254
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 231	0.71 394	0.14 189	0.14 150	0.14 263	0.14 208	0.14 263	0.14 224	0.14 270	0.14 225	0.14 276	0.14 226	0.14 274	0.14 224	0.22 330	0.14 174	0.14 217	0.14 217	0.14 273	0.14 218	0.14 254

SCION-MonSter	0.21 256	0.76 405	0.22 283	0.25 261	0.15 278	0.19 267	0.15 272	0.19 273	0.15 283	0.19 273	0.15 286	0.19 277	0.15 287	0.19 273	0.14 265	0.22 271	0.21 296	0.16 259	0.14 273	0.16 257	0.15 268

DepthFocus	0.18 240	0.22 214	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 298	0.15 283	0.22 297	0.15 286	0.22 300	0.16 291	0.22 298	0.15 277	0.20 260	0.15 227	0.20 290	0.14 273	0.20 284	0.14 254

RSGM-EC	0.24 277	0.24 225	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 298	0.15 283	0.24 310	0.15 286	0.22 300	0.15 287	0.22 298	1.19 696	0.20 260	0.17 261	0.24 320	0.14 273	0.20 284	0.14 254

acva	0.24 277	0.24 225	0.15 215	0.22 243	0.15 278	0.22 291	0.15 272	0.22 298	0.15 283	0.24 310	0.15 286	0.22 300	0.15 287	0.22 298	1.19 696	0.20 260	0.17 261	0.24 320	0.14 273	0.20 284	0.14 254

dd	0.23 273	0.98 455	0.16 222	0.23 248	0.15 278	0.23 300	0.15 272	0.23 305	0.15 283	0.23 303	0.15 286	0.24 315	0.17 303	0.23 306	0.15 277	0.22 271	0.15 227	0.21 295	0.15 286	0.22 296	0.16 273

dad	0.23 273	1.03 483	0.16 222	0.23 248	0.15 278	0.24 303	0.15 272	0.24 308	0.16 292	0.23 303	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.23 306	0.15 277	0.22 271	0.16 231	0.22 300	0.16 291	0.22 296	0.16 273

IPLGR_C	0.14 191	0.20 204	0.12 158	0.15 162	0.11 209	0.14 208	0.15 272	0.14 224	0.11 215	0.15 247	0.12 249	0.14 226	0.11 212	0.16 258	0.11 204	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 234

LACA2	0.21 256	0.24 225	0.26 306	0.31 291	0.16 289	0.24 303	0.16 279	0.24 308	0.16 292	0.24 310	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.24 311	0.16 286	0.27 306	0.23 310	0.24 320	0.16 291	0.23 308	0.16 273

LACA1	0.21 256	0.24 225	0.26 306	0.31 291	0.16 289	0.24 303	0.16 279	0.24 308	0.16 292	0.24 310	0.16 292	0.24 315	0.16 291	0.24 311	0.16 286	0.27 306	0.22 303	0.23 309	0.16 291	0.23 308	0.16 273

VIP-Stereo	0.70 538	2.97 727	2.43 795	2.49 733	0.16 289	0.25 313	0.16 279	0.25 316	0.16 292	0.25 318	0.18 317	0.25 322	0.16 291	0.26 332	0.16 286	1.86 727	1.26 707	0.23 309	0.15 286	0.23 308	0.15 268

RAFT-FEzeroshot	0.34 331	0.26 235	0.17 232	0.21 240	0.17 295	0.20 274	0.16 279	0.20 281	0.16 292	0.20 280	0.17 300	0.21 290	0.16 291	0.27 336	0.24 342	0.19 252	0.16 231	0.19 284	0.16 291	0.26 319	3.08 829

RAFT-FE	0.34 331	0.26 235	0.17 232	0.21 240	0.17 295	0.20 274	0.16 279	0.20 281	0.16 292	0.20 280	0.17 300	0.21 290	0.16 291	0.27 336	0.24 342	0.19 252	0.16 231	0.19 284	0.16 291	0.26 319	3.08 829

xyz-stereo-finetune2	0.18 240	0.48 334	0.16 222	0.16 175	0.15 278	0.15 232	0.16 279	0.16 260	0.16 292	0.16 257	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 258	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 273

xyz-stereo-finetune	0.28 298	0.49 336	0.16 222	0.16 175	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.22 298	0.30 404	0.32 357	0.31 452	0.32 362	0.31 454	0.32 360	0.32 448	0.32 334	0.33 390	0.31 359	0.32 476	0.31 345	0.32 449

xyz-stereo	0.18 240	0.50 341	0.16 222	0.15 162	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.16 260	0.16 292	0.16 257	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 258	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 273

castereo	0.61 513	3.79 754	1.35 704	1.52 669	0.15 278	0.17 260	0.16 279	0.20 281	0.21 330	0.18 270	0.16 292	0.21 290	0.12 254	0.26 332	0.17 296	1.43 702	1.38 725	0.17 270	0.16 291	0.18 276	0.16 273

GMStereo_Zeroshot	0.16 223	0.16 184	0.16 222	0.16 175	0.16 289	0.16 251	0.16 279	0.16 260	0.16 292	0.16 257	0.16 292	0.16 259	0.16 291	0.16 258	0.16 286	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 273

GEAR-Net	0.22 265	0.46 323	0.27 310	0.29 278	0.17 295	0.21 286	0.17 289	0.21 292	0.17 302	0.21 292	0.17 300	0.21 290	0.17 303	0.21 292	0.17 296	0.28 312	0.26 320	0.20 290	0.16 291	0.20 284	0.16 273

LACA3	0.23 273	0.25 232	0.27 310	0.54 463	0.17 295	0.25 313	0.17 289	0.25 316	0.17 302	0.25 318	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 320	0.17 296	0.28 312	0.23 310	0.24 320	0.17 317	0.24 313	0.17 291

IGEV-FE	0.35 343	0.37 265	0.17 232	0.19 212	0.17 295	0.20 274	0.17 289	0.19 273	0.17 302	0.19 273	0.17 300	0.19 277	0.17 303	0.37 386	0.36 483	0.19 252	0.17 261	0.19 284	0.17 317	0.38 402	2.84 820

tg	0.21 256	0.25 232	0.21 274	0.26 269	0.17 295	0.24 303	0.17 289	0.24 308	0.17 302	0.24 310	0.17 300	0.24 315	0.17 303	0.24 311	0.17 296	0.24 293	0.17 261	0.23 309	0.16 291	0.23 308	0.16 273

ACV-stereo	0.30 304	2.08 662	0.25 299	0.25 261	0.18 307	0.24 303	0.17 289	0.24 308	0.18 309	0.24 310	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.24 311	0.17 296	0.22 271	0.16 231	0.22 300	0.16 291	0.22 296	0.16 273

IGEV_Zeroshot_test	0.20 246	0.19 199	0.40 440	0.30 281	0.17 295	0.22 291	0.17 289	0.21 292	0.17 302	0.20 280	0.17 300	0.21 290	0.18 315	0.21 292	0.17 296	0.20 260	0.16 231	0.20 290	0.16 291	0.20 284	0.17 291

MSKI-zero shot	0.24 277	0.21 210	0.49 494	0.65 492	0.18 307	0.22 291	0.17 289	0.23 305	0.18 309	0.21 292	0.17 300	0.23 308	0.28 380	0.23 306	0.18 310	0.21 269	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.21 294	0.16 273

MIM_Stereo	0.25 280	0.23 217	0.66 551	0.80 529	0.17 295	0.22 291	0.17 289	0.23 305	0.18 309	0.26 327	0.17 300	0.21 290	0.17 303	0.25 320	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.21 295	0.17 317	0.22 296	0.17 291

UPFNet	0.42 411	1.20 509	0.17 232	0.24 254	0.17 295	0.25 313	0.17 289	1.19 653	0.90 653	0.25 318	0.17 300	0.24 315	0.17 303	0.25 320	0.17 296	0.22 271	0.17 261	0.22 300	0.16 291	1.15 645	0.93 654

SMOE	0.23 273	0.25 232	0.30 329	0.33 302	0.18 307	0.26 322	0.18 298	0.26 323	0.18 309	0.26 327	0.18 317	0.25 322	0.18 315	0.25 320	0.18 310	0.31 331	0.27 333	0.23 309	0.17 317	0.23 308	0.17 291

SME	0.27 292	0.29 243	0.31 347	0.38 323	0.20 321	0.29 332	0.18 298	0.30 338	0.20 325	0.32 357	0.21 337	0.32 362	0.20 331	0.32 360	0.21 326	0.35 353	0.32 377	0.27 337	0.19 325	0.29 335	0.20 309

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 580	5.18 789	1.98 783	2.19 705	0.17 295	0.19 267	0.18 298	0.19 273	0.16 292	0.20 280	0.19 322	0.22 300	0.22 340	0.20 279	0.15 277	2.28 770	2.13 791	0.24 320	0.17 317	0.18 276	0.16 273

MMNet	0.44 427	1.24 563	0.17 232	0.25 261	0.17 295	0.25 313	0.18 298	1.26 707	0.93 663	0.25 318	0.17 300	0.25 322	0.18 315	0.25 320	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.23 309	0.16 291	1.20 660	0.99 663

delet	0.43 414	1.21 555	0.17 232	0.25 261	0.17 295	0.25 313	0.18 298	1.26 707	0.95 669	0.25 318	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 320	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.16 291	1.18 655	0.98 662

iResNetv2_ROB	0.20 246	0.23 217	0.18 243	0.24 254	0.20 321	0.24 303	0.18 298	0.24 308	0.18 309	0.24 310	0.18 317	0.23 308	0.19 323	0.24 311	0.18 310	0.21 269	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.22 296	0.16 273

DLNR-FE	0.28 298	0.89 433	0.30 329	0.34 309	0.19 313	0.28 329	0.19 304	0.28 328	0.20 325	0.28 333	0.20 331	0.28 338	0.20 331	0.28 341	0.20 322	0.33 340	0.28 341	0.25 327	0.19 325	0.24 313	0.19 305

Pointernet	0.21 256	0.22 214	0.19 252	0.24 254	0.19 313	0.24 303	0.19 304	0.24 308	0.19 318	0.24 310	0.19 322	0.24 315	0.19 323	0.24 311	0.19 314	0.22 271	0.17 261	0.22 300	0.17 317	0.22 296	0.17 291

psm_up	0.43 414	1.19 508	0.17 232	0.25 261	0.18 307	0.25 313	0.19 304	1.26 707	0.91 656	0.26 327	0.17 300	0.25 322	0.17 303	0.25 320	0.17 296	0.22 271	0.17 261	0.23 309	0.16 291	1.18 655	0.99 663

CFNet	1.37 701	5.27 798	0.19 252	5.49 822	0.19 313	0.28 329	0.19 304	0.28 328	0.19 318	0.28 333	0.19 322	0.28 338	4.35 848	0.28 341	0.19 314	0.23 283	0.17 261	0.23 309	4.21 857	4.81 834	0.17 291

ssnet_v2	0.68 532	1.96 658	1.25 700	0.29 278	0.20 321	0.30 338	0.20 308	0.29 333	0.22 334	1.50 734	0.20 331	0.31 358	0.20 331	0.27 336	0.22 330	0.24 293	1.49 732	0.26 332	0.18 324	3.90 811	0.19 305

DAS	0.20 246	0.20 204	0.20 266	0.20 225	0.20 321	0.20 274	0.20 308	0.20 281	0.20 325	0.20 280	0.20 331	0.20 282	0.20 331	0.20 279	0.20 322	0.20 260	0.20 291	0.20 290	0.20 327	0.20 284	0.20 309

GEStereo_RVC	0.86 592	4.45 771	0.20 266	0.27 274	0.20 321	0.27 327	0.20 308	0.26 323	0.18 309	5.03 851	0.20 331	0.27 337	0.19 323	0.27 336	0.21 326	0.20 260	0.19 289	0.19 284	4.02 855	0.20 284	0.18 297

ASD4	0.20 246	0.20 204	0.20 266	0.20 225	0.20 321	0.20 274	0.20 308	0.20 281	0.20 325	0.20 280	0.20 331	0.20 282	0.20 331	0.20 279	0.20 322	0.20 260	0.20 291	0.20 290	0.20 327	0.20 284	0.20 309

AANet_RVC	1.26 694	0.31 250	4.99 835	5.93 825	0.20 321	0.25 313	0.20 308	0.25 316	0.20 325	0.23 303	0.19 322	0.25 322	0.20 331	0.25 320	0.20 322	5.66 841	4.76 835	0.26 332	0.30 457	0.24 313	0.27 378

iResNet	0.20 246	0.23 217	0.18 243	0.24 254	0.18 307	0.24 303	0.20 308	0.24 308	0.18 309	0.23 303	0.17 300	0.23 308	0.18 315	0.23 306	0.18 310	0.22 271	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.21 294	0.16 273

Weightmod	0.27 292	0.29 243	0.33 361	0.38 323	0.20 321	0.30 338	0.21 314	0.29 333	0.21 330	0.29 338	0.22 340	0.30 351	0.20 331	0.30 349	0.21 326	0.37 361	0.31 371	0.27 337	0.20 327	0.28 331	0.21 313

gwcnet-sp	0.82 576	1.72 601	1.48 725	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 281	0.25 351	1.61 739	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 279	0.15 277	0.24 293	1.33 716	0.32 362	0.16 291	6.75 850	0.23 319

scenet	0.82 576	1.72 601	1.48 725	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 281	0.25 351	1.61 739	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 279	0.15 277	0.24 293	1.33 716	0.32 362	0.16 291	6.75 850	0.23 319

ssnet	0.82 576	1.72 601	1.48 725	0.39 333	0.15 278	0.31 346	0.21 314	0.20 281	0.25 351	1.61 739	0.23 345	0.28 338	0.26 364	0.20 279	0.15 277	0.24 293	1.33 716	0.32 362	0.16 291	6.75 850	0.23 319

HGLStereo	0.28 298	0.29 243	0.22 283	0.36 317	0.22 335	0.36 367	0.21 314	0.36 364	0.21 330	0.42 427	0.21 337	0.36 379	0.22 340	0.36 378	0.21 326	0.34 345	0.21 296	0.34 379	0.21 332	0.34 360	0.21 313

ww2	0.30 304	1.56 588	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.22 319	0.29 333	0.19 318	0.29 338	0.19 322	0.29 344	0.19 323	0.29 345	0.19 314	0.27 306	0.18 282	0.27 337	0.21 332	0.27 325	0.18 297

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 292	0.29 243	0.27 310	0.33 302	0.21 332	0.33 358	0.22 319	0.31 347	0.23 341	0.30 341	0.21 337	0.32 362	0.24 350	0.29 345	0.22 330	0.33 340	0.23 310	0.30 352	0.22 336	0.30 339	0.21 313

S0	0.42 411	0.44 310	0.54 516	0.59 478	0.34 478	0.48 506	0.22 319	0.51 535	0.25 351	0.51 537	0.34 480	0.53 550	0.35 488	0.47 502	0.36 483	0.55 506	0.39 454	0.49 544	0.27 402	0.46 496	0.34 467

Select-FE	0.41 396	0.44 310	0.23 289	0.26 269	0.22 335	0.26 322	0.22 319	0.26 323	0.23 341	0.26 327	0.23 345	0.26 334	0.23 346	0.45 493	0.42 530	0.25 300	0.22 303	0.25 327	0.22 336	0.45 491	2.90 821

PAM	0.39 382	1.88 646	0.34 375	0.37 320	0.41 523	0.45 489	0.22 319	0.28 328	0.23 341	0.28 333	0.24 353	0.29 344	0.23 346	0.29 345	0.23 338	0.38 375	0.32 377	0.38 417	0.37 516	0.32 348	0.22 317

model_zeroshot	0.27 292	0.20 204	0.27 310	0.33 302	0.21 332	0.37 376	0.22 319	0.37 372	0.24 346	0.26 327	0.27 369	0.33 367	0.21 339	0.25 320	0.27 357	0.32 334	0.20 291	0.34 379	0.23 344	0.25 316	0.26 338

DCVSM-stereo	0.36 352	1.89 647	0.22 283	0.40 346	0.22 335	0.40 392	0.22 319	0.40 395	0.22 334	0.40 396	0.22 340	0.40 408	0.22 340	0.40 401	0.22 330	0.28 312	0.21 296	0.28 345	0.21 332	0.28 331	0.20 309

CAS++	0.17 231	0.27 238	0.21 274	0.10 101	0.21 332	0.15 232	0.22 319	0.10 172	0.21 330	0.22 297	0.10 187	0.19 277	0.18 315	0.10 175	0.19 314	0.20 260	0.19 289	0.18 281	0.10 186	0.19 283	0.18 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
WAO-6	0.22 265	0.23 217	0.22 283	0.23 248	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 298	0.22 334	0.22 297	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 298	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.22 300	0.22 336	0.22 296	0.22 317

IMH-64-1	0.22 265	0.23 217	0.23 289	0.22 243	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 298	0.22 334	0.22 297	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 298	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.23 309	0.22 336	0.22 296	0.23 319

IMH-64	0.22 265	0.23 217	0.23 289	0.22 243	0.22 335	0.22 291	0.22 319	0.22 298	0.22 334	0.22 297	0.22 340	0.22 300	0.22 340	0.22 298	0.22 330	0.22 271	0.22 303	0.23 309	0.22 336	0.22 296	0.23 319

MGE	0.32 324	1.81 624	0.19 252	0.29 278	0.19 313	0.29 332	0.23 330	0.30 338	0.19 318	0.30 341	0.19 322	0.30 351	0.19 323	0.30 349	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 297

Cross2Single-S	0.30 304	0.35 256	0.26 306	0.38 323	0.27 357	0.36 367	0.23 330	0.41 414	0.23 341	0.36 373	0.23 345	0.36 379	0.23 346	0.36 378	0.23 338	0.37 361	0.25 316	0.35 395	0.22 336	0.35 373	0.23 319

WCG-NET（raft）	0.32 324	1.24 563	0.24 296	0.32 298	0.24 346	0.32 355	0.23 330	0.32 350	0.24 346	0.32 357	0.24 353	0.32 362	0.24 350	0.32 360	0.24 342	0.30 325	0.23 310	0.30 352	0.23 344	0.30 339	0.23 319

xxxxx1	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 354	0.25 351	0.31 351	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 360	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 378

tt_ll	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 354	0.25 351	0.31 351	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 360	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 378

ff	0.31 313	0.91 439	0.23 289	0.31 291	0.23 341	0.31 346	0.23 330	0.33 354	0.25 351	0.31 351	0.24 353	0.33 367	0.25 354	0.32 360	0.24 342	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 378

FENet	0.54 495	1.52 584	1.19 644	1.41 665	0.23 341	0.35 363	0.23 330	0.35 360	0.23 341	0.34 365	0.23 345	0.35 374	0.23 346	0.35 372	0.23 338	1.40 700	1.07 635	0.32 362	0.23 344	0.33 355	0.23 319

MGW-Stereo	0.31 313	1.60 591	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.30 338	0.24 337	0.30 338	0.19 318	0.30 341	0.19 322	0.29 344	0.19 323	0.30 349	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 297

tt1	0.31 313	0.93 448	0.24 296	0.33 302	0.23 341	0.31 346	0.24 337	0.32 350	0.24 346	0.32 357	0.23 345	0.32 362	0.25 354	0.32 360	0.24 342	0.27 306	0.26 320	0.27 337	0.26 363	0.27 325	0.27 378

iResNet_ROB	0.28 298	0.32 252	0.24 296	0.32 298	0.25 349	0.32 355	0.24 337	0.32 350	0.24 346	0.33 362	0.24 353	0.35 374	0.24 350	0.33 368	0.24 342	0.31 331	0.24 315	0.32 362	0.24 354	0.32 348	0.24 330

DEFOM-Stereo	0.68 532	3.11 731	1.40 718	1.63 682	0.25 349	0.31 346	0.25 340	0.31 347	0.28 378	0.31 351	0.29 392	0.29 344	0.27 371	0.31 357	0.28 366	1.59 717	1.47 731	0.30 352	0.29 438	0.30 339	0.28 408

UNDER WATER-64	0.25 280	0.26 235	0.25 299	0.26 269	0.25 349	0.25 313	0.25 340	0.25 316	0.25 351	0.25 318	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.26 332	0.25 350	0.25 300	0.25 316	0.25 327	0.25 357	0.25 316	0.25 332

LoS_RVC	0.30 304	1.14 499	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.26 322	0.25 340	0.25 316	0.25 351	0.25 318	0.25 359	0.26 334	0.26 364	0.26 332	0.25 350	0.26 302	0.26 320	0.25 327	0.25 357	0.26 319	0.26 338

CAS	0.30 304	1.17 505	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.26 322	0.25 340	0.25 316	0.26 365	0.25 318	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.25 320	0.25 350	0.26 302	0.26 320	0.26 332	0.25 357	0.26 319	0.25 332

LoS	0.25 280	0.27 238	0.25 299	0.25 261	0.25 349	0.25 313	0.25 340	0.26 323	0.25 351	0.25 318	0.25 359	0.25 322	0.25 354	0.25 320	0.25 350	0.26 302	0.25 316	0.25 327	0.26 363	0.26 319	0.25 332
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.88 597	7.04 817	2.23 789	2.75 739	0.28 365	0.43 439	0.25 340	0.39 386	0.25 351	0.41 413	0.27 369	0.39 398	0.25 354	0.40 401	0.28 366	0.37 361	0.28 341	0.37 409	0.25 357	0.37 389	0.25 332

CroCo-Stereo	0.73 548	1.22 561	0.25 299	1.22 641	0.25 349	1.22 701	0.25 340	1.22 703	0.25 351	1.22 712	0.25 359	1.22 714	0.25 354	1.22 714	0.25 350	1.22 684	0.26 320	1.21 728	0.25 357	1.22 709	0.25 332
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
GeoMambaStereo_RVC	0.56 502	2.49 699	1.46 723	0.55 470	0.30 390	0.53 543	0.26 347	0.47 499	0.29 388	0.50 527	0.31 452	0.51 546	0.29 392	0.44 473	0.28 366	0.53 498	0.31 371	0.57 571	0.29 438	0.51 530	0.27 378

DLNR_Zeroshot_test	0.31 313	0.28 241	0.47 479	0.79 525	0.24 346	0.30 338	0.26 347	0.30 338	0.24 346	0.32 357	0.23 345	0.31 358	0.24 350	0.30 349	0.23 338	0.29 324	0.26 320	0.29 350	0.24 354	0.33 355	0.23 319

CroCo-Stereo Lap2	0.77 559	1.29 565	0.29 325	1.27 646	0.29 378	1.27 705	0.26 347	1.26 707	0.26 365	1.26 713	0.26 364	1.27 718	0.26 364	1.26 716	0.27 357	1.27 687	0.27 333	1.27 734	0.27 402	1.27 715	0.27 378

StereoDRNet-Refined	0.33 330	0.39 276	0.26 306	0.39 333	0.26 356	0.40 392	0.26 347	0.40 395	0.26 365	0.39 389	0.26 364	0.39 398	0.26 364	0.39 398	0.26 355	0.37 361	0.25 316	0.37 409	0.25 357	0.37 389	0.37 487
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
small-0shot	0.35 343	1.92 656	0.27 310	0.27 274	0.27 357	0.27 327	0.27 351	0.27 327	0.27 370	0.27 332	0.27 369	0.26 334	0.27 371	0.27 336	0.26 355	0.27 306	0.26 320	0.26 332	0.26 363	0.26 319	0.27 378

PStereo	0.32 324	0.36 262	0.28 319	0.38 323	0.29 378	0.36 367	0.27 351	0.38 381	0.27 370	0.38 382	0.28 377	0.36 379	0.27 371	0.36 378	0.28 366	0.32 334	0.27 333	0.33 369	0.27 402	0.33 355	0.27 378

Anonymus	0.47 467	0.73 397	0.46 471	0.43 378	0.54 577	0.53 543	0.27 351	0.39 386	0.35 489	0.33 362	0.40 519	0.33 367	0.38 503	0.53 546	0.54 574	0.56 510	0.36 434	0.49 544	0.53 586	0.66 557	0.54 566

FE-Mocha	0.35 343	0.71 394	0.40 440	0.47 394	0.27 357	0.34 359	0.27 351	0.34 357	0.26 365	0.34 365	0.26 364	0.34 372	0.27 371	0.34 369	0.27 357	0.44 420	0.41 468	0.33 369	0.29 438	0.32 348	0.29 417

Monster-pub-mixall	0.44 427	0.56 367	0.60 530	0.38 323	0.27 357	0.37 376	0.27 351	0.37 372	0.29 388	0.38 382	0.27 369	0.38 393	0.29 392	0.85 612	0.27 357	1.46 704	0.26 320	0.34 379	0.26 363	0.36 384	0.53 563

Replicate-Monster	0.45 450	0.57 370	0.60 530	0.40 346	0.29 378	0.37 376	0.27 351	0.37 372	0.30 404	0.40 396	0.31 452	0.40 408	0.30 402	0.99 632	0.27 357	1.36 697	0.31 371	0.34 379	0.30 457	0.36 384	0.54 566

Any-RAFT	0.32 324	0.36 262	0.27 310	0.36 317	0.27 357	0.36 367	0.27 351	0.36 364	0.27 370	0.36 373	0.27 369	0.36 379	0.27 371	0.36 378	0.28 366	0.36 358	0.28 341	0.36 405	0.28 423	0.36 384	0.28 408

CRFU-Net	0.65 522	1.67 598	1.22 696	1.96 697	0.27 357	0.41 411	0.27 351	0.41 414	0.27 370	0.40 396	0.26 364	0.41 423	0.27 371	0.40 401	0.27 357	1.80 726	1.62 746	0.34 379	0.23 344	0.33 355	0.23 319

MLCV	0.31 313	0.35 256	0.27 310	0.35 313	0.28 365	0.35 363	0.27 351	0.35 360	0.28 378	0.36 373	0.27 369	0.35 374	0.27 371	0.35 372	0.27 357	0.34 345	0.27 333	0.34 379	0.27 402	0.34 360	0.27 378

DISCO	1.11 637	0.39 276	5.28 837	0.39 333	0.20 321	0.39 390	0.27 351	0.39 386	0.22 334	0.38 382	0.20 331	0.38 393	0.20 331	6.95 862	0.22 330	0.30 325	0.21 296	0.27 337	0.21 332	5.25 843	0.21 313

DN-CSS_ROB	0.31 313	0.35 256	0.28 319	0.35 313	0.28 365	0.34 359	0.27 351	0.34 357	0.25 351	0.35 369	0.27 369	0.36 379	0.26 364	0.34 369	0.28 366	0.35 353	0.28 341	0.34 379	0.28 423	0.34 360	0.27 378

Codiref-stereo	0.34 331	0.79 411	0.30 329	0.33 302	0.28 365	0.40 392	0.28 362	0.40 395	0.28 378	0.40 396	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.40 401	0.28 366	0.23 283	0.21 296	0.35 395	0.27 402	0.35 373	0.27 378

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 331	0.98 455	0.30 329	0.33 302	0.18 307	0.21 286	0.28 362	0.40 395	0.28 378	0.40 396	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.40 401	0.28 366	0.37 361	0.29 356	0.35 395	0.27 402	0.35 373	0.27 378

SCION-MonSter(vits)	0.25 280	0.79 411	0.31 347	0.42 371	0.28 365	0.40 392	0.28 362	0.20 281	0.15 283	0.40 396	0.15 286	0.19 277	0.15 287	0.20 279	0.15 277	0.23 283	0.21 296	0.17 270	0.14 273	0.16 257	0.14 254

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 368	0.35 256	0.56 520	0.63 486	0.28 365	0.36 367	0.28 362	0.36 364	0.28 378	0.36 373	0.28 377	0.36 379	0.28 380	0.36 378	0.28 366	0.62 527	0.57 540	0.35 395	0.28 423	0.35 373	0.28 408

TestStereo_HL2	2.73 805	0.41 293	11.06 855	14.13 857	0.30 390	0.44 474	0.28 362	0.43 441	0.29 388	0.43 434	0.28 377	0.43 450	0.29 392	0.43 442	0.28 366	13.51 864	10.37 864	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

GeoVLM	0.36 352	0.38 269	0.27 310	0.46 387	0.28 365	0.35 363	0.28 362	0.37 372	0.27 370	0.35 369	0.28 377	0.36 379	0.38 503	0.35 372	0.28 366	1.08 619	0.26 320	0.33 369	0.27 402	0.34 360	0.33 458

Zero-FE251	0.36 352	0.40 280	0.28 319	0.41 361	0.28 365	0.41 411	0.28 362	0.41 414	0.28 378	0.41 413	0.28 377	0.41 423	0.28 380	0.42 435	0.30 394	0.37 361	0.26 320	0.37 409	0.27 402	0.45 491	0.56 577

Monster-pub-eth3d	0.45 450	0.57 370	0.60 530	0.39 333	0.28 365	0.37 376	0.28 362	0.37 372	0.30 404	0.39 389	0.29 392	0.39 398	0.30 402	0.92 624	0.27 357	1.42 701	0.28 341	0.34 379	0.28 423	0.37 389	0.53 563

LG-Stereo_L2	0.34 331	0.37 265	0.38 395	0.47 394	0.28 365	0.39 390	0.28 362	0.39 386	0.28 378	0.39 389	0.28 377	0.39 398	0.28 380	0.38 390	0.28 366	0.42 418	0.35 428	0.36 405	0.26 363	0.35 373	0.26 338

GIP-stereo	0.36 352	0.49 336	0.39 407	0.48 400	0.32 453	0.41 411	0.28 362	0.40 395	0.30 404	0.41 413	0.28 377	0.40 408	0.28 380	0.42 435	0.28 366	0.45 450	0.32 377	0.38 417	0.30 457	0.37 389	0.27 378

xx1	0.38 368	1.03 483	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.41 411	0.28 362	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.40 401	0.29 384	0.34 345	0.33 390	0.34 379	0.32 476	0.34 360	0.32 449

1test111	0.37 362	1.02 481	0.30 329	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.28 362	0.39 386	0.29 388	0.39 389	0.29 392	0.39 398	0.28 380	0.40 401	0.29 384	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.31 468	0.32 348	0.31 442

cc1	0.37 362	1.02 481	0.30 329	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.28 362	0.39 386	0.29 388	0.39 389	0.29 392	0.39 398	0.28 380	0.40 401	0.29 384	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.31 468	0.32 348	0.31 442

SQANet	0.28 298	0.28 241	0.28 319	0.28 276	0.28 365	0.28 329	0.28 362	0.28 328	0.28 378	0.28 333	0.28 377	0.28 338	0.28 380	0.28 341	0.28 366	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.28 331	0.28 408

DGSMNet	0.34 331	0.41 293	0.27 310	0.41 361	0.28 365	0.41 411	0.28 362	0.41 414	0.27 370	0.41 413	0.27 369	0.42 441	0.27 371	0.41 421	0.28 366	0.40 396	0.29 356	0.40 474	0.28 423	0.40 465	0.27 378

ww3	0.31 313	1.61 593	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.29 377	0.30 338	0.19 318	0.30 341	0.19 322	0.30 351	0.19 323	0.30 349	0.19 314	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 297

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 368	0.35 256	0.56 520	0.63 486	0.29 378	0.36 367	0.29 377	0.36 364	0.29 388	0.39 389	0.29 392	0.36 379	0.29 392	0.36 378	0.29 384	0.62 527	0.57 540	0.35 395	0.29 438	0.36 384	0.29 417

TestStereo_HL3	2.76 808	0.41 293	11.46 858	14.11 856	0.30 390	0.45 489	0.29 377	0.43 441	0.29 388	0.43 434	0.29 392	0.43 450	0.28 380	0.44 473	0.30 394	13.57 865	10.32 863	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

GGDA	2.76 808	0.41 293	11.34 857	14.28 858	0.30 390	0.44 474	0.29 377	0.43 441	0.29 388	0.43 434	0.28 377	0.43 450	0.28 380	0.43 442	0.29 384	13.45 863	10.57 865	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

IGEV++	0.34 331	0.43 307	0.30 329	0.40 346	0.29 378	0.40 392	0.29 377	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.40 401	0.30 394	0.38 375	0.29 356	0.37 409	0.29 438	0.37 389	0.29 417

ACVNet-DCA	0.37 362	1.00 465	0.30 329	0.40 346	0.29 378	0.40 392	0.29 377	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.29 392	0.40 408	0.29 392	0.39 398	0.28 366	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.32 476	0.33 355	0.32 449

PML	0.46 459	1.36 574	0.29 325	0.58 475	0.30 390	0.57 558	0.29 377	0.57 553	0.29 388	0.57 560	0.29 392	0.57 565	0.29 392	0.56 554	0.29 384	0.52 495	0.30 366	0.53 563	0.31 468	0.53 538	0.30 432

GES	0.66 524	2.34 688	0.29 325	0.41 361	0.29 378	0.41 411	0.29 377	0.42 433	0.29 388	0.40 396	0.41 527	0.41 423	0.30 402	0.51 537	0.29 384	0.32 334	0.29 356	0.32 362	2.46 826	2.49 788	0.30 432

UCFNet_RVC	2.75 807	10.06 839	0.29 325	10.31 853	0.29 378	0.42 432	0.29 377	0.43 441	0.29 388	0.42 427	0.29 392	0.42 441	9.87 865	0.43 442	0.29 384	0.36 358	9.84 861	0.36 405	0.26 363	9.77 864	0.26 338

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 506	5.10 785	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.44 420	0.37 439	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

testmc14	2.43 794	10.48 842	8.02 852	8.93 843	0.31 439	0.44 474	0.30 386	0.42 433	0.30 404	0.42 427	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 435	0.30 394	8.88 860	6.99 850	0.41 492	0.28 423	0.39 451	0.28 408

TestStereo-Hl	2.78 810	0.42 305	11.23 856	14.38 859	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.43 441	0.28 378	0.43 434	0.29 392	0.44 486	0.29 392	0.44 473	0.29 384	13.64 866	10.73 866	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

MCSU-Stereo	2.48 797	10.56 843	8.50 854	9.47 847	0.31 439	0.43 439	0.30 386	0.42 433	0.30 404	0.42 427	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.41 421	0.30 394	8.86 859	6.93 849	0.40 474	0.29 438	0.39 451	0.28 408

canet-new	0.44 427	1.82 632	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

bcnet-new	0.44 427	1.81 624	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

LWStereo	0.44 427	1.82 632	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

LMStereo	0.44 427	1.80 619	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

CR7Stereo	0.44 427	1.81 624	0.39 407	0.50 444	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

ARStereo	0.44 427	1.80 619	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

ARStereo-new	0.44 427	1.80 619	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

BARStereo	0.44 427	1.78 613	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.44 480	0.30 404	0.44 473	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.45 450	0.34 421	0.39 461	0.26 363	0.38 402	0.26 338

FCBStereo	0.44 427	1.79 618	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

PSGStereo	0.44 427	1.78 613	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

MUNStereo	0.44 427	1.81 624	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.44 480	0.30 404	0.44 473	0.30 407	0.44 486	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 414	1.76 608	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.31 436	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.26 338

CHEStereo	0.44 427	1.78 613	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

TOTStereo	0.44 427	1.81 624	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 427	1.83 635	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

ACMStereo	0.60 506	5.12 786	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.44 420	0.37 439	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

KABStereo	0.43 414	1.76 608	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

KMOStereo	0.43 414	1.80 619	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 427	1.81 624	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 414	1.77 610	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 414	1.78 613	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 427	1.85 641	0.38 395	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 414	1.77 610	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 427	1.86 644	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 427	1.80 619	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.44 474	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 427	1.82 632	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 414	1.77 610	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 427	1.83 635	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.36 434	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 396	1.06 490	0.40 440	0.51 455	0.31 439	0.44 474	0.30 386	0.43 441	0.32 463	0.44 473	0.30 407	0.56 561	0.30 402	0.44 473	0.31 436	0.45 450	0.34 421	0.39 461	0.27 402	0.40 465	0.27 378

DStereoO	0.31 313	0.31 250	0.31 347	0.30 281	0.40 513	0.31 346	0.30 386	0.30 338	0.34 484	0.29 338	0.31 452	0.29 344	0.30 402	0.31 357	0.31 436	0.31 331	0.29 356	0.31 359	0.30 457	0.31 345	0.31 442

DStereoSA	0.32 324	0.52 351	0.34 375	0.31 291	0.31 439	0.30 338	0.30 386	0.31 347	0.30 404	0.31 351	0.31 452	0.31 358	0.30 402	0.31 357	0.31 436	0.30 325	0.32 377	0.31 359	0.31 468	0.31 345	0.31 442

HiDET	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.42 433	0.30 404	0.44 473	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 435	0.68 604	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.29 417

LCMNet	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.42 433	0.30 404	0.45 485	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 435	0.69 612	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.29 417

CSFM-Stereo	0.38 368	0.44 310	0.30 329	0.42 371	0.30 390	0.42 432	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.44 473	0.30 407	0.42 441	0.30 402	0.42 435	0.73 626	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.30 432

MultiAttention	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 338	0.30 404	0.30 341	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 349	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 432

MSAF-DinoV2	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 338	0.30 404	0.30 341	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 349	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 432

GCAP-BAT	0.41 396	1.30 567	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.44 473	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.44 420	0.34 421	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

test_for_model	0.35 343	0.39 276	0.30 329	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.31 436	0.38 375	0.26 320	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 388	1.09 493	0.39 407	0.49 407	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.44 480	0.30 404	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.43 442	0.30 394	0.45 450	0.34 421	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.27 378

TorneroNet-64	0.45 450	0.27 238	0.30 329	0.58 475	0.27 357	0.70 577	0.30 386	0.28 328	0.73 635	0.73 591	0.28 377	0.71 589	0.66 600	0.75 593	0.27 357	0.27 306	0.29 356	0.37 409	0.75 641	0.28 331	0.30 432

GCAPDPT-zeroshot	0.36 352	0.40 280	0.30 329	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.30 386	0.43 441	0.31 451	0.43 434	0.30 407	0.43 450	0.30 402	0.44 473	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.26 338

IGEV-Stereo	0.35 343	0.44 310	0.45 465	0.49 407	0.30 390	0.37 376	0.30 386	0.36 364	0.30 404	0.36 373	0.29 392	0.36 379	0.29 392	0.36 378	0.30 394	0.46 462	0.39 454	0.32 362	0.24 354	0.32 348	0.25 332
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.34 331	0.42 305	0.31 347	0.39 333	0.30 390	0.38 383	0.30 386	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.37 501	0.41 423	0.34 481	0.38 390	0.30 394	0.34 345	0.27 333	0.34 379	0.26 363	0.34 360	0.26 338

DANet	0.30 304	0.30 247	0.30 329	0.30 281	0.30 390	0.30 338	0.30 386	0.30 338	0.30 404	0.30 341	0.30 407	0.30 351	0.30 402	0.30 349	0.30 394	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 432
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
base	0.56 502	2.58 703	1.43 720	0.48 400	0.27 357	0.54 548	0.31 434	0.53 542	0.30 404	0.54 550	0.26 364	0.46 500	0.31 454	0.52 542	0.28 366	0.49 477	0.28 341	0.45 516	0.32 476	0.57 546	0.26 338

test410_97500	0.41 396	0.89 433	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.40 392	0.31 434	0.40 395	0.31 451	0.61 567	0.53 581	0.40 408	0.31 454	0.40 401	0.31 436	0.58 513	0.47 502	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.29 417

test410	0.66 524	5.69 809	0.31 347	0.40 346	0.31 439	0.41 411	0.31 434	0.40 395	0.31 451	0.62 571	0.55 584	0.40 408	0.31 454	0.40 401	0.31 436	0.59 516	0.47 502	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.30 432

RMAStereo	0.45 450	1.81 624	0.40 440	0.50 444	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.31 452	0.44 486	0.32 462	0.44 473	0.31 436	0.46 462	0.35 428	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.27 378

ATMStereo	0.46 459	1.99 659	0.40 440	0.51 455	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.31 452	0.44 486	0.31 454	0.44 473	0.32 448	0.47 469	0.35 428	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.27 378

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 396	1.09 493	0.40 440	0.52 458	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.31 452	0.44 486	0.31 454	0.44 473	0.31 436	0.46 462	0.35 428	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.28 408

gcap_with_dpt	0.35 343	0.39 276	0.30 329	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.30 407	0.44 486	0.30 402	0.44 473	0.30 394	0.38 375	0.26 320	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.27 378

MonSter++	0.38 368	0.44 310	0.31 347	0.43 378	0.30 390	0.43 439	0.31 434	0.43 441	0.31 451	0.45 485	0.31 452	0.43 450	0.31 454	0.43 442	0.69 612	0.38 375	0.33 390	0.40 474	0.30 457	0.38 402	0.30 432

gcap-zeroshot	0.36 352	0.40 280	0.34 375	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.32 463	0.44 473	0.32 463	0.44 486	0.32 462	0.44 473	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.27 378

EKT-Stereo	0.37 362	0.40 280	0.44 463	1.07 576	0.29 378	0.34 359	0.31 434	0.36 364	0.29 388	0.38 382	0.31 452	0.37 390	0.30 402	0.36 378	0.29 384	0.34 345	0.28 341	0.39 461	0.30 457	0.37 389	0.30 432

testlalala	0.36 352	0.40 280	0.34 375	0.44 382	0.31 439	0.44 474	0.31 434	0.44 480	0.32 463	0.44 473	0.32 463	0.44 486	0.32 462	0.44 473	0.31 436	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.27 378

DStereoFS	0.32 324	0.33 253	0.32 356	0.33 302	0.30 390	0.32 355	0.32 445	0.32 350	0.31 451	0.30 341	0.31 452	0.31 358	0.30 402	0.32 360	0.32 448	0.32 334	0.31 371	0.30 352	0.47 570	0.32 348	0.34 467

DDF-Stereo	0.43 414	1.15 502	0.57 524	0.53 460	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 414	0.32 463	0.41 413	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.40 401	0.32 448	0.52 495	0.50 520	0.38 417	0.31 468	0.39 451	0.31 442

GREAT-IGEV	0.38 368	0.43 307	0.36 388	0.48 400	0.32 453	0.45 489	0.32 445	0.45 489	0.32 463	0.45 485	0.32 463	0.45 496	0.32 462	0.45 493	0.32 448	0.44 420	0.33 390	0.41 492	0.29 438	0.41 476	0.29 417
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	0.38 368	0.43 307	0.33 361	0.46 387	0.33 466	0.45 489	0.32 445	0.45 489	0.32 463	0.45 485	0.32 463	0.45 496	0.33 474	0.45 493	0.32 448	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.37 389	0.36 481

MyStereo07	0.60 506	3.72 752	0.48 487	0.49 407	0.41 523	0.36 367	0.32 445	0.49 512	0.43 543	0.51 537	0.42 538	0.49 521	0.43 539	0.51 537	0.64 589	0.49 477	0.45 492	0.34 379	0.32 476	0.35 373	0.43 523

MyStereo04	0.55 499	3.72 752	0.59 526	0.49 407	0.41 523	0.36 367	0.32 445	0.37 372	0.31 451	0.34 365	0.46 552	0.35 374	0.32 462	0.35 372	0.33 460	0.49 477	0.45 492	0.34 379	0.32 476	0.35 373	0.43 523

RAFT-Test	0.36 352	0.37 265	0.33 361	0.41 361	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 414	0.32 463	0.41 413	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.41 421	0.33 460	0.37 361	0.29 356	0.37 409	0.29 438	0.38 402	0.31 442

4D-IteraStereo	0.78 562	3.13 732	0.89 599	0.69 503	0.32 453	0.40 392	0.32 445	0.76 589	0.97 672	0.52 541	0.65 603	0.89 619	0.32 462	0.76 594	0.98 662	0.83 582	0.94 619	0.35 395	0.27 402	0.70 571	0.89 647

iRaft-Stereo_20w	0.34 331	0.41 293	0.31 347	0.39 333	0.29 378	0.40 392	0.32 445	0.41 414	0.32 463	0.38 382	0.30 407	0.39 398	0.30 402	0.38 390	0.32 448	0.35 353	0.27 333	0.34 379	0.27 402	0.34 360	0.29 417

pcwnet_v2	2.66 803	9.89 838	0.33 361	9.89 849	0.32 453	0.50 524	0.32 445	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.34 480	0.49 521	8.76 862	0.48 512	0.33 460	0.41 404	9.58 858	0.40 474	0.29 438	9.01 861	0.63 587

Gwc-CoAtRS	0.41 396	1.49 583	0.32 356	0.42 371	0.32 453	0.41 411	0.32 445	0.41 414	0.33 473	0.41 413	0.32 463	0.41 423	0.32 462	0.41 421	0.32 448	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.40 465	0.28 408

rgla	0.45 450	0.54 361	0.33 361	0.67 497	0.32 453	0.48 506	0.33 456	0.48 504	0.33 473	0.48 504	0.94 665	0.48 514	0.33 474	0.47 502	0.33 460	0.45 450	0.52 529	0.53 563	0.31 468	0.45 491	0.32 449

416test	0.46 459	0.55 364	0.33 361	0.67 497	0.33 466	0.48 506	0.33 456	0.48 504	0.33 473	0.48 504	0.99 671	0.48 514	0.33 474	0.48 512	0.33 460	0.45 450	0.52 529	0.54 566	0.32 476	0.45 491	0.32 449

BStereo	0.22 265	0.23 217	0.20 266	0.24 254	0.20 321	0.23 300	0.33 456	0.39 386	0.17 302	0.23 303	0.17 300	0.23 308	0.16 291	0.24 311	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.20 327	0.22 296	0.16 273

Anonymus123	0.22 265	0.23 217	0.20 266	0.24 254	0.20 321	0.23 300	0.33 456	0.39 386	0.17 302	0.23 303	0.17 300	0.23 308	0.16 291	0.24 311	0.17 296	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.20 327	0.22 296	0.16 273

water-stereo	0.41 396	0.84 421	0.46 471	0.50 444	0.33 466	0.45 489	0.33 456	0.45 489	0.32 463	0.45 485	0.32 463	0.45 496	0.32 462	0.45 493	0.32 448	0.44 420	0.41 468	0.39 461	0.31 468	0.39 451	0.32 449

DVStereo	0.43 414	0.86 425	0.48 487	0.50 444	0.33 466	0.46 496	0.33 456	0.46 493	0.33 473	0.46 491	0.33 472	0.47 507	0.33 474	0.47 502	0.34 475	0.45 450	0.42 478	0.40 474	0.33 488	0.47 510	0.38 494

PCWNet_CMD	2.80 812	9.82 837	0.32 356	10.09 852	0.32 453	0.49 515	0.33 456	3.34 822	0.33 473	0.49 514	0.33 472	0.49 521	8.73 861	0.48 512	0.33 460	0.41 404	9.22 856	0.42 508	0.29 438	9.55 863	0.31 442

CFNet_ucs	2.73 805	9.64 836	0.33 361	9.92 850	0.32 453	0.49 515	0.33 456	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.33 472	0.49 521	8.98 863	0.48 512	0.33 460	0.41 404	9.96 862	0.40 474	0.29 438	10.12 866	0.54 566

LL-Strereo2	0.48 474	1.73 606	0.51 507	0.59 478	0.34 478	0.42 432	0.33 456	0.40 395	0.31 451	0.42 427	0.33 472	0.42 441	0.31 454	0.44 473	0.39 511	0.60 518	0.51 525	0.44 511	0.33 488	0.44 486	0.33 458

CFNet_pseudo	2.67 804	9.36 834	0.32 356	10.99 854	0.33 466	0.85 603	0.33 456	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.32 463	0.49 521	7.26 859	0.49 519	0.33 460	0.41 404	9.62 859	0.41 492	0.29 438	10.03 865	0.29 417

RAFT + AFF	0.31 313	0.45 319	0.34 375	0.39 333	0.28 365	0.38 383	0.33 456	0.29 333	0.31 451	0.30 341	0.30 407	0.29 344	0.27 371	0.29 345	0.30 394	0.28 312	0.29 356	0.29 350	0.29 438	0.27 325	0.32 449

ccnet	0.80 566	2.28 680	0.33 361	0.50 444	0.33 466	0.50 524	0.33 456	0.50 521	0.33 473	0.49 514	0.33 472	0.49 521	1.56 755	2.38 790	0.33 460	0.41 404	0.29 356	0.42 508	1.57 773	2.28 775	0.29 417

psmorigin	0.41 396	0.46 323	0.33 361	0.49 407	0.33 466	0.49 515	0.33 456	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.33 472	0.49 521	0.33 474	0.51 537	0.33 460	0.41 404	0.30 366	0.41 492	0.30 457	0.79 587	0.29 417

MSMDNet	2.65 802	10.14 840	0.33 361	9.74 848	0.32 453	0.87 606	0.33 456	2.95 817	0.68 611	0.49 514	0.34 480	0.49 521	5.70 855	0.49 519	0.33 460	0.42 418	9.57 857	0.41 492	0.31 468	8.36 858	0.65 595

ccs_rob	2.79 811	10.17 841	0.32 356	10.00 851	0.33 466	0.49 515	0.33 456	1.90 750	0.32 463	0.51 537	0.33 472	0.49 521	9.24 864	0.49 519	0.33 460	0.41 404	9.82 860	0.41 492	0.28 423	9.34 862	0.29 417

HART	0.38 368	0.45 319	0.34 375	0.42 371	0.33 466	0.41 411	0.34 471	0.42 433	0.33 473	0.43 434	0.34 480	0.42 441	0.34 481	0.41 421	0.38 497	0.40 396	0.32 377	0.42 508	0.32 476	0.40 465	0.32 449

mms	0.40 388	0.45 319	0.35 386	0.48 400	0.36 488	0.47 501	0.34 471	0.45 489	0.38 507	0.47 497	0.33 472	0.45 496	0.32 462	0.45 493	0.32 448	0.39 388	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.39 451	0.39 501

H2IRNET	0.34 331	0.34 254	0.34 375	0.34 309	0.34 478	0.34 359	0.34 471	0.34 357	0.34 484	0.34 365	0.34 480	0.34 372	0.34 481	0.34 369	0.34 475	0.34 345	0.34 421	0.34 379	0.34 494	0.34 360	0.34 467

CASnet	0.35 343	0.51 349	0.44 463	0.32 298	0.31 439	0.24 303	0.34 471	0.36 364	0.25 351	0.31 351	0.37 501	0.30 351	0.33 474	0.25 320	0.45 539	0.37 361	0.37 439	0.33 369	0.35 507	0.34 360	0.37 487
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.51 488	3.22 735	0.34 375	0.44 382	0.34 478	0.44 474	0.34 471	0.43 441	0.34 484	0.43 434	0.34 480	0.44 486	0.33 474	0.43 442	0.33 460	0.38 375	0.29 356	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.29 417

ccccc	0.41 396	0.44 310	0.34 375	0.48 400	0.35 482	0.48 506	0.35 476	0.51 535	0.35 489	0.47 497	0.35 489	0.47 507	0.34 481	0.47 502	0.35 479	0.41 404	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.41 476	0.39 501

UGAM	0.51 488	2.23 677	0.39 407	0.54 463	0.35 482	0.50 524	0.35 476	0.49 512	0.35 489	0.49 514	0.35 489	0.49 521	0.36 492	0.50 527	0.36 483	0.49 477	0.37 439	0.45 516	0.34 494	0.45 491	0.34 467

GCST	0.50 483	2.08 662	0.38 395	0.53 460	0.35 482	0.49 515	0.35 476	0.50 521	0.35 489	0.49 514	0.35 489	0.49 521	0.35 488	0.49 519	0.35 479	0.48 474	0.37 439	0.45 516	0.33 488	0.44 486	0.33 458

RAFT-Stereo-weight	0.45 450	1.90 649	0.34 375	0.42 371	0.36 488	0.43 439	0.35 476	0.42 433	0.34 484	0.42 427	0.34 480	0.44 486	0.34 481	0.41 421	0.34 475	0.38 375	0.32 377	0.38 417	0.32 476	0.38 402	0.33 458

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 480	0.98 455	0.64 545	0.84 534	0.46 544	0.45 489	0.35 476	0.47 499	0.47 557	0.45 485	0.34 480	0.46 500	0.48 559	0.46 498	0.35 479	0.39 388	0.71 587	0.39 461	0.35 507	0.41 476	0.41 513

CES	0.39 382	0.47 328	0.36 388	0.36 317	0.37 493	0.45 489	0.35 476	0.35 360	0.40 523	0.36 373	0.44 543	0.47 507	0.36 492	0.44 473	0.36 483	0.37 361	0.39 454	0.44 511	0.35 507	0.37 389	0.36 481

ETE_ROB	0.35 343	0.35 256	0.35 386	0.35 313	0.35 482	0.35 363	0.35 476	0.35 360	0.35 489	0.35 369	0.35 489	0.35 374	0.35 488	0.35 372	0.35 479	0.35 353	0.35 428	0.35 395	0.35 507	0.35 373	0.35 478

252Zero-FE	0.45 450	0.50 341	0.36 388	0.50 444	0.36 488	0.50 524	0.36 483	0.50 521	0.36 500	0.49 514	0.36 494	0.49 521	0.36 492	0.54 549	0.41 522	0.45 450	0.34 421	0.45 516	0.34 494	0.55 540	0.75 622

UGAM-zero	0.51 488	2.17 672	0.39 407	0.53 460	0.36 488	0.50 524	0.36 483	0.50 521	0.36 500	0.49 514	0.36 494	0.50 535	0.35 488	0.50 527	0.36 483	0.49 477	0.37 439	0.47 531	0.35 507	0.46 496	0.34 467

GMOStereo	0.37 362	0.45 319	0.23 289	0.30 281	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 414	0.35 489	0.43 434	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 421	0.36 483	0.34 345	0.22 303	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 458

error version	0.93 607	4.47 772	2.35 792	1.99 699	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 414	0.35 489	0.43 434	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 421	0.36 483	1.87 729	2.16 792	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 458

test_1	0.93 607	4.47 772	2.35 792	1.99 699	0.37 493	0.41 411	0.36 483	0.41 414	0.35 489	0.43 434	0.36 494	0.41 423	0.40 516	0.41 421	0.36 483	1.87 729	2.16 792	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 458

DMCA	0.36 352	0.38 269	0.37 393	0.35 313	0.35 482	0.36 367	0.36 483	0.36 364	0.35 489	0.35 369	0.37 501	0.36 379	0.36 492	0.35 372	0.36 483	0.36 358	0.36 434	0.35 395	0.36 513	0.36 384	0.36 481

Pro-Stereo	0.79 563	0.53 357	0.38 395	0.49 407	0.38 501	0.49 515	0.37 489	0.49 512	0.67 605	0.50 527	0.38 506	1.10 657	0.38 503	0.49 519	0.38 497	0.71 548	0.88 609	5.98 859	0.36 513	0.46 496	0.36 481

SCV_C0	0.45 450	0.88 430	0.49 494	0.54 463	0.37 493	0.48 506	0.37 489	0.48 504	0.37 502	0.48 504	0.36 494	0.48 514	0.37 497	0.49 519	0.37 493	0.50 487	0.41 468	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 467

HH	0.71 541	2.54 700	0.74 580	1.10 578	0.32 453	0.41 411	0.37 489	0.69 576	0.78 639	0.73 591	0.90 651	0.75 599	1.00 658	0.84 608	0.69 612	0.69 541	0.40 458	0.35 395	0.26 363	0.35 373	0.26 338

HanStereo	0.71 541	2.54 700	0.74 580	1.10 578	0.32 453	0.41 411	0.37 489	0.69 576	0.78 639	0.73 591	0.90 651	0.75 599	1.00 658	0.84 608	0.69 612	0.69 541	0.40 458	0.35 395	0.26 363	0.35 373	0.26 338

test-3	0.98 614	4.13 765	1.85 758	1.85 688	0.61 589	0.69 574	0.37 489	0.63 567	0.61 595	0.66 579	0.51 578	0.73 596	0.44 541	0.57 559	0.54 574	1.68 721	1.81 761	0.40 474	0.43 557	0.66 557	0.50 551

FCDSN-DC	0.41 396	0.59 375	0.64 545	0.54 463	0.33 466	0.50 524	0.37 489	0.42 433	0.40 523	0.61 567	0.43 541	0.50 535	0.49 565	0.38 390	0.32 448	0.28 312	0.23 310	0.26 332	0.22 336	0.35 373	0.28 408
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.37 362	0.37 265	0.37 393	0.37 320	0.37 493	0.37 376	0.37 489	0.37 372	0.37 502	0.37 380	0.37 501	0.37 390	0.37 497	0.37 386	0.37 493	0.37 361	0.37 439	0.37 409	0.37 516	0.37 389	0.37 487

ww	0.47 467	0.52 351	0.38 395	0.56 471	0.37 493	0.56 551	0.38 496	0.56 549	0.37 502	0.56 556	0.77 638	0.56 561	0.37 497	0.57 559	0.37 493	0.49 477	0.33 390	0.49 544	0.33 488	0.49 517	0.33 458

MGW-Stereo-1	0.34 331	0.52 351	0.19 252	0.30 281	0.19 313	0.29 332	0.38 496	0.29 333	0.19 318	0.30 341	0.19 322	0.29 344	0.37 497	0.57 559	0.19 314	0.49 477	0.33 390	0.49 544	0.33 488	0.49 517	0.33 458

GEAStereo	0.62 516	3.91 759	0.48 487	0.69 503	0.38 501	0.51 536	0.38 496	0.51 535	0.38 507	0.53 544	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.51 537	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 467

GSStereo	0.81 571	4.28 769	0.50 500	0.59 478	0.40 513	0.51 536	0.38 496	0.50 521	0.38 507	0.50 527	0.38 506	0.50 535	3.79 840	0.50 527	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.35 478

GS-Stereo							0.38 496	0.50 521	0.38 507	0.50 527	0.38 506	0.50 535	3.79 840	0.50 527	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.35 478

gasm-f	0.62 516	3.91 759	0.48 487	0.69 503	0.38 501	0.51 536	0.38 496	0.51 535	0.38 507	0.53 544	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.51 537	0.38 497	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 467

GASTEREO	0.48 474	1.21 555	0.47 479	0.57 473	0.38 501	0.50 524	0.38 496	0.50 521	0.38 507	0.50 527	0.38 506	0.50 535	0.38 503	0.50 527	0.38 497	0.52 495	0.42 478	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 467

MSCF	0.51 488	1.40 580	0.49 494	0.58 475	0.38 501	0.50 524	0.38 496	0.54 545	0.41 533	0.52 541	0.41 527	0.53 550	0.42 534	0.53 546	0.41 522	0.60 518	0.47 502	0.48 539	0.37 516	0.48 514	0.38 494

depthmonostereo	0.44 427	0.85 423	0.46 471	0.54 463	0.40 513	0.52 540	0.38 496	0.52 540	0.35 489	0.47 497	0.34 480	0.46 500	0.34 481	0.47 502	0.34 475	0.45 450	0.43 483	0.41 492	0.33 488	0.41 476	0.32 449

SCV	0.46 459	0.94 450	0.45 465	0.54 463	0.37 493	0.48 506	0.38 496	0.48 504	0.37 502	0.48 504	0.39 516	0.48 514	0.37 497	0.49 519	0.37 493	0.50 487	0.46 494	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 467

WAO-8	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 381	0.38 507	0.38 382	0.38 506	0.38 393	0.38 503	0.38 390	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.38 402	0.38 494

WAO-7	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 381	0.38 507	0.38 382	0.38 506	0.38 393	0.38 503	0.38 390	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.38 530	0.38 402	0.38 494

HanzoNet	0.39 382	0.38 269	0.40 440	0.39 333	0.41 523	0.38 383	0.38 496	0.38 381	0.38 507	0.39 389	0.39 516	0.38 393	0.38 503	0.39 398	0.40 514	0.38 375	0.38 447	0.40 474	0.38 530	0.38 402	0.40 504

Venus	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.37 376	0.38 496	0.37 372	0.37 502	0.41 413	0.37 501	0.39 398	0.37 497	0.38 390	0.38 497	0.37 361	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.37 389	0.38 494

IMH	0.38 368	0.38 269	0.38 395	0.38 323	0.38 501	0.38 383	0.38 496	0.38 381	0.38 507	0.42 427	0.38 506	0.40 408	0.38 503	0.38 390	0.38 497	0.38 375	0.38 447	0.39 461	0.38 530	0.38 402	0.38 494

iRaftStereo_RVC	0.97 612	3.17 734	2.30 791	2.42 730	0.38 501	0.54 548	0.38 496	0.54 545	0.38 507	0.54 550	0.38 506	0.54 554	0.38 503	0.54 549	0.38 497	2.38 779	2.34 796	0.49 544	0.36 513	0.49 517	0.36 481

NBS	0.39 382	0.68 388	0.36 388	0.38 323	0.36 488	0.38 383	0.39 512	0.39 386	0.39 520	0.37 380	0.35 489	0.37 390	0.38 503	0.37 386	0.38 497	0.39 388	0.36 434	0.36 405	0.39 534	0.38 402	0.38 494

quiztm	0.43 414	0.49 336	0.40 440	0.51 455	0.40 513	0.51 536	0.40 513	0.50 521	0.40 523	0.50 527	0.40 519	0.51 546	0.40 516	0.50 527	0.40 514	0.44 420	0.34 421	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 467

LG-Stereo_L1	0.47 467	0.52 351	0.47 479	0.62 484	0.39 511	0.53 543	0.40 513	0.53 542	0.39 520	0.53 544	0.39 516	0.53 550	0.39 515	0.53 546	0.39 511	0.55 506	0.46 494	0.49 544	0.37 516	0.49 517	0.37 487

GCAP-Stereo	0.75 552	4.15 766	0.42 459	0.75 522	0.35 482	0.78 588	0.40 513	0.79 592	0.38 507	0.78 601	0.36 494	0.78 602	0.36 492	0.79 596	0.39 511	0.75 564	0.39 454	0.76 609	0.39 534	0.75 578	0.39 501

knoymous	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

anonymousa	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

riskmin	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

Anonymous_2	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

Anonymous_1	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

AdaStereo	0.40 388	0.40 280	0.40 440	0.40 346	0.40 513	0.40 392	0.40 513	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 519	0.40 408	0.40 516	0.40 401	0.40 514	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504
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.
GStereo	0.75 552	2.98 728	1.68 738	0.69 503	0.39 511	0.72 581	0.41 522	0.72 585	0.34 484	0.73 591	0.41 527	0.72 592	0.49 565	0.74 591	0.47 551	0.69 541	0.48 508	0.74 605	0.40 536	0.69 566	0.44 526

416test1013	0.49 480	0.80 414	0.33 361	0.67 497	0.33 466	0.48 506	0.41 522	0.48 504	0.39 520	0.48 504	0.93 661	0.52 548	0.32 462	0.52 542	0.38 497	0.49 477	0.51 525	0.53 563	0.37 516	0.51 530	0.36 481

GwcNet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 421	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

PSMNet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 421	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

GANet-ADL	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 421	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

ADLNet2	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 421	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

ADLNet	0.41 396	0.41 293	0.41 454	0.41 361	0.41 523	0.41 411	0.41 522	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 527	0.41 423	0.41 528	0.41 421	0.41 522	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

DNS	0.86 592	2.43 696	1.66 737	2.03 701	0.42 533	0.60 561	0.42 529	0.60 561	0.42 541	0.60 565	0.42 538	0.60 570	0.42 534	0.60 565	0.42 530	1.97 739	1.63 748	0.55 569	0.40 536	0.55 540	0.40 504

RSM	0.36 352	0.36 262	0.43 461	0.37 320	0.42 533	0.49 515	0.42 529	0.37 372	0.28 378	0.36 373	0.29 392	0.36 379	0.30 402	0.37 386	0.28 366	0.34 345	0.31 371	0.34 379	0.35 507	0.40 465	0.29 417

CFNet_RVC	2.38 793	8.71 829	0.38 395	9.33 844	0.42 533	0.56 551	0.42 529	0.60 561	0.38 507	0.62 571	0.42 538	0.56 561	7.29 860	0.62 567	0.42 530	0.53 498	0.37 439	0.49 544	0.34 494	8.30 857	6.87 858

DispNO	1.00 615	0.63 383	0.43 461	3.45 768	0.44 538	0.65 569	0.43 532	0.64 569	0.43 543	0.64 575	0.43 541	0.64 577	3.03 818	0.64 573	0.43 535	4.55 820	0.43 483	0.63 580	0.43 557	0.63 554	0.43 523

DN	0.53 494	0.85 423	0.45 465	0.65 492	0.44 538	0.60 561	0.44 533	0.60 561	0.44 546	0.60 565	0.45 548	0.60 570	0.44 541	0.60 565	0.44 536	0.56 510	0.42 478	0.56 570	0.42 554	0.56 543	0.42 520

FSD	0.61 513	0.59 375	0.50 500	2.58 737	0.44 538	0.56 551	0.44 533	0.55 548	0.44 546	0.56 556	0.44 543	0.56 561	0.44 541	0.56 554	0.46 543	0.61 522	0.42 478	0.52 560	0.42 554	0.52 534	0.51 558

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 474	0.55 364	0.47 479	0.63 486	0.41 523	0.56 551	0.44 533	0.56 549	0.41 533	0.56 556	0.41 527	0.57 565	0.42 534	0.56 554	0.41 522	0.55 506	0.43 483	0.51 557	0.37 516	0.51 530	0.37 487

MonSter	0.60 506	0.64 385	0.52 511	0.62 484	0.44 538	2.07 758	0.44 533	0.62 566	0.44 546	0.62 571	0.44 543	0.62 575	0.44 541	0.62 567	0.44 536	0.58 513	0.42 478	0.62 578	0.46 563	0.58 549	0.42 520

PAM_32	0.64 520	2.38 692	0.51 507	0.92 547	0.43 537	0.53 543	0.44 533	0.87 604	0.43 543	0.52 541	0.45 548	0.53 550	0.40 516	0.54 549	0.46 543	0.62 527	0.56 538	0.48 539	0.45 560	0.76 581	0.44 526

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 552	0.92 444	0.85 598	0.96 559	0.59 581	1.27 705	0.44 533	0.59 559	0.69 616	0.91 618	0.68 612	0.55 558	0.61 593	1.06 652	0.83 644	0.62 527	0.70 583	0.90 629	0.41 546	0.89 605	0.56 577

MWDA-net	0.67 530	0.66 386	0.45 465	2.84 745	0.46 544	0.73 583	0.45 539	0.71 581	0.44 546	0.72 587	0.45 548	0.70 588	0.45 545	0.70 582	0.44 536	0.61 522	0.41 468	0.61 577	0.43 557	0.61 552	0.42 520

FAST (zero-shot)	0.87 596	1.55 586	0.42 459	1.57 672	0.42 533	1.62 738	0.45 539	1.59 733	0.42 541	1.66 744	0.44 543	1.62 744	0.42 534	1.59 738	0.42 530	0.64 533	0.43 483	0.64 582	0.42 554	0.67 560	0.46 532

fffft	0.48 474	0.51 349	0.45 465	0.52 458	0.45 542	0.52 540	0.45 539	0.52 540	0.48 564	0.53 544	0.45 548	0.52 548	0.45 545	0.52 542	0.46 543	0.51 493	0.41 468	0.50 552	0.41 546	0.50 524	0.41 513
1: 1. 1
Selective-IGEV	0.51 488	0.55 364	0.45 465	0.69 503	0.45 542	0.61 563	0.45 539	0.50 521	0.40 523	0.56 556	0.44 543	0.55 558	0.40 516	0.72 586	0.67 596	0.59 516	0.46 494	0.45 516	0.34 494	0.46 496	0.37 487

GeoAtt-L (ZS)	0.60 506	0.70 392	0.51 507	0.75 522	0.46 544	0.72 581	0.46 543	0.76 589	0.46 551	0.72 587	0.46 552	0.72 592	0.46 549	0.72 586	0.46 543	0.75 564	0.51 525	0.70 597	0.45 560	0.69 566	0.45 529

otaku	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 493	0.46 551	0.46 491	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 498	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

Dean	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 493	0.46 551	0.47 497	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 498	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

ACVNet_1	0.46 459	0.47 328	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 493	0.47 557	0.46 491	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.46 498	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.47 531	0.46 563	0.46 496	0.46 532

ACVNet-4b	0.46 459	0.46 323	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.46 496	0.46 543	0.46 493	0.46 551	0.46 491	0.46 552	0.46 500	0.46 549	0.47 502	0.46 543	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

LL-Strereo	1.01 625	5.06 784	1.63 734	0.70 510	1.43 757	0.56 551	0.46 543	0.57 553	0.50 571	0.57 560	0.50 572	1.58 738	0.49 565	0.59 563	0.50 563	1.64 720	0.52 529	0.51 557	1.37 760	0.52 534	0.45 529

AIO-test2	0.55 499	0.59 375	0.52 511	0.67 497	0.47 552	0.61 563	0.47 549	0.61 565	0.47 557	0.61 567	0.47 561	0.61 573	0.48 559	0.62 567	0.47 551	0.64 533	0.53 533	0.58 573	0.47 570	0.58 549	0.48 542

AIO-test1	0.54 495	0.60 380	0.52 511	0.66 496	0.47 552	0.61 563	0.47 549	0.58 556	0.46 551	0.61 567	0.46 552	0.61 573	0.45 545	0.62 567	0.45 539	0.61 522	0.52 529	0.57 571	0.48 574	0.57 546	0.48 542

SMoEStereo_RVC	0.63 518	0.75 402	0.51 507	0.73 518	0.53 574	0.71 579	0.47 549	0.67 574	0.58 586	0.74 597	0.60 593	0.72 592	0.53 577	0.74 591	0.51 568	0.61 522	0.62 559	0.62 578	0.61 604	0.63 554	0.61 583

Occ-G	1.12 638	0.52 351	3.72 828	3.50 772	0.50 564	0.56 551	0.47 549	0.54 545	0.46 551	0.54 550	0.41 527	0.54 554	0.42 534	0.52 542	0.42 530	3.42 808	4.02 830	0.52 560	0.45 560	0.51 530	0.44 526

Ntro	0.47 467	0.47 328	0.46 471	0.46 387	0.46 544	0.47 501	0.47 549	0.46 493	0.47 557	0.46 491	0.46 552	0.47 507	0.46 549	0.47 502	0.47 551	0.47 469	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

HaxPig	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.49 407	0.47 552	0.47 501	0.47 549	0.47 499	0.47 557	0.47 497	0.47 561	0.47 507	0.47 558	0.47 502	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.47 531	0.47 570	0.47 510	0.48 542

UNDER WATER	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.47 394	0.47 552	0.47 501	0.47 549	0.47 499	0.47 557	0.47 497	0.47 561	0.47 507	0.46 549	0.47 502	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.47 531	0.46 563	0.47 510	0.47 540

LVE	0.47 467	0.47 328	0.47 479	0.47 394	0.49 560	0.47 501	0.47 549	0.47 499	0.49 566	0.47 497	0.47 561	0.47 507	0.46 549	0.47 502	0.47 551	0.47 469	0.47 502	0.48 539	0.47 570	0.47 510	0.47 540

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 848	50.87 883	2.78 803	2.87 746	2.71 823	2.78 810	0.47 549	2.88 816	2.86 830	1.89 752	2.67 828	2.79 818	2.79 817	2.78 817	2.83 826	2.82 795	2.82 806	2.83 816	2.77 828	2.83 803	2.76 819
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	0.48 474	0.48 334	0.48 487	0.48 400	0.48 556	0.48 506	0.48 558	0.48 504	0.48 564	0.48 504	0.48 565	0.48 514	0.48 559	0.48 512	0.48 558	0.48 474	0.48 508	0.48 539	0.48 574	0.48 514	0.48 542

notaker	0.48 474	0.49 336	0.48 487	0.48 400	0.48 556	0.48 506	0.48 558	0.48 504	0.49 566	0.48 504	0.48 565	0.48 514	0.48 559	0.48 512	0.48 558	0.48 474	0.48 508	0.48 539	0.48 574	0.48 514	0.49 548

S	0.56 502	0.61 382	0.54 516	0.68 502	0.48 556	0.65 569	0.49 560	0.63 567	0.49 566	0.64 575	0.49 568	0.64 577	0.48 559	0.62 567	0.49 560	0.63 531	0.62 559	0.59 576	0.48 574	0.57 546	0.48 542

PointNet	0.60 506	0.75 402	0.49 494	0.79 525	0.50 564	0.79 591	0.49 560	0.79 592	0.49 566	0.80 604	0.49 568	0.79 604	0.49 565	0.80 598	0.49 560	0.63 531	0.40 458	0.63 580	0.40 536	0.63 554	0.40 504

ACVNet_2	0.49 480	0.49 336	0.49 494	0.49 407	0.49 560	0.49 515	0.49 560	0.49 512	0.49 566	0.49 514	0.49 568	0.49 521	0.49 565	0.49 519	0.49 560	0.49 477	0.49 512	0.49 544	0.49 578	0.49 517	0.49 548

AEACV	1.12 638	0.52 351	3.12 819	3.24 757	0.86 639	0.53 543	0.49 560	0.60 561	0.47 557	0.53 544	0.49 568	0.55 558	0.45 545	0.55 553	0.47 551	3.01 798	3.88 828	0.71 599	0.60 602	0.80 590	0.48 542

FoundationStereo	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 527	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

StereoAnything_RVC	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 527	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

dual_stereo	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 527	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

SANet	0.50 483	0.50 341	0.50 500	0.50 444	0.50 564	0.50 524	0.50 564	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 572	0.50 535	0.50 570	0.50 527	0.50 563	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

KSHMR	0.66 524	0.50 341	0.48 487	1.15 587	0.52 571	0.49 515	0.51 568	0.49 512	0.71 629	0.67 581	0.50 572	1.16 665	1.11 677	0.66 575	0.52 570	0.49 477	0.49 512	0.51 557	0.66 618	0.50 524	1.14 685

MWSP-net	0.96 611	0.75 402	0.49 494	4.84 813	0.48 556	1.28 707	0.52 569	1.20 656	0.51 578	1.14 661	0.70 621	1.00 633	0.56 581	0.90 618	0.69 612	0.76 567	0.60 553	0.95 645	0.56 594	0.73 576	0.45 529

999	1.00 615	1.12 498	0.59 526	1.10 578	1.21 743	1.09 645	0.52 569	1.08 640	1.43 766	1.18 664	1.35 757	0.98 632	0.52 576	0.91 620	0.85 645	0.72 556	1.46 730	0.83 623	0.98 672	0.68 562	1.41 758

PhaseNet	1.74 722	6.34 816	4.81 833	6.77 831	0.24 346	0.80 593	0.53 571	0.48 504	0.22 334	0.53 544	0.28 377	0.48 514	0.25 354	0.40 401	0.32 448	6.39 847	4.61 834	0.46 521	0.38 530	0.25 316	0.18 297

WCG-NET	0.61 513	1.21 555	0.54 516	0.61 483	0.53 574	0.67 572	0.53 571	0.66 573	0.53 580	0.64 575	0.53 581	0.65 581	0.53 577	0.59 563	0.52 570	0.65 535	0.48 508	0.64 582	0.52 584	0.58 549	0.50 551

MyStereo8	0.71 541	3.92 761	0.52 511	0.59 478	0.52 571	0.57 558	0.53 571	0.59 559	0.50 571	0.59 564	0.51 578	0.57 565	0.50 570	0.56 554	0.52 570	0.54 500	0.49 512	0.54 566	0.49 578	0.55 540	0.50 551

SE	0.64 520	0.73 397	0.77 585	0.79 525	0.59 581	0.78 588	0.54 574	0.58 556	0.58 586	0.78 601	0.59 591	0.63 576	0.18 315	0.78 595	0.52 570	0.80 573	0.65 565	0.69 592	0.57 597	0.75 578	0.52 560

PSMNet_ROB	0.54 495	0.54 361	0.54 516	0.54 463	0.53 574	0.54 548	0.54 574	0.53 542	0.54 582	0.54 550	0.54 583	0.54 554	0.53 577	0.54 549	0.54 574	0.54 500	0.53 533	0.54 566	0.54 588	0.54 539	0.54 566

monster-pro	0.75 552	1.67 598	0.64 545	0.89 540	0.57 580	0.86 605	0.56 576	0.87 604	0.56 583	0.87 613	0.57 587	0.88 616	0.57 583	0.87 613	0.57 578	0.79 571	0.58 544	0.76 609	0.54 588	0.77 583	0.54 566

CASS	0.57 505	0.89 433	0.56 520	0.57 473	0.56 578	0.56 551	0.56 576	0.56 549	0.53 580	0.57 560	0.57 587	0.59 569	0.48 559	0.56 554	0.57 578	0.55 506	0.56 538	0.47 531	0.56 594	0.62 553	0.56 577
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.63 518	0.69 389	0.56 520	0.71 512	0.56 578	0.71 579	0.56 576	0.71 581	0.56 583	0.72 587	0.56 586	0.71 589	0.56 581	0.71 584	0.58 580	0.68 540	0.55 536	0.68 589	0.55 590	0.68 562	0.54 566

CAR	0.72 544	0.76 405	0.59 526	0.84 534	1.19 695	0.81 596	0.58 579	0.81 598	0.58 586	0.81 607	0.58 589	0.83 611	0.59 588	0.82 602	0.59 583	0.71 548	0.49 512	0.73 600	0.68 624	0.87 601	0.52 560

MSE-Stereo	0.72 544	0.76 405	0.59 526	0.84 534	1.19 695	0.81 596	0.58 579	0.81 598	0.58 586	0.81 607	0.58 589	0.83 611	0.59 588	0.82 602	0.59 583	0.71 548	0.49 512	0.73 600	0.68 624	0.87 601	0.52 560

zero-FE	0.72 544	1.31 569	0.66 551	0.92 547	0.60 583	0.82 599	0.58 579	0.82 601	0.58 586	0.81 607	0.60 593	0.81 609	0.60 590	0.82 602	0.58 580	0.74 563	0.59 550	0.73 600	0.52 584	0.76 581	0.51 558

UDG	0.80 566	2.21 676	0.60 530	0.91 544	0.60 583	0.90 610	0.58 579	0.88 608	0.60 592	0.90 616	0.60 593	0.88 616	0.60 590	0.90 618	0.58 580	0.86 586	0.60 553	0.84 624	0.59 601	0.84 598	0.61 583

MGA	0.73 548	0.76 405	0.60 530	0.92 547	1.17 691	0.81 596	0.59 583	0.84 602	0.62 596	0.81 607	0.59 591	0.84 613	0.60 590	0.81 601	0.61 587	0.71 548	0.53 533	0.89 628	0.53 586	0.75 578	0.54 566

DDUNet	0.81 571	2.45 697	0.57 524	0.90 542	0.60 583	0.88 607	0.59 583	0.90 609	0.60 592	0.88 615	0.60 593	0.90 620	0.58 586	0.88 615	0.60 585	0.84 584	0.60 553	0.86 626	0.57 597	0.86 600	0.60 582

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 538	0.72 396	0.71 572	0.80 529	0.62 594	0.82 599	0.61 585	0.81 598	0.62 596	0.81 607	0.63 599	0.80 606	0.70 618	0.73 589	0.61 587	0.76 567	0.61 558	0.74 605	0.61 604	0.77 583	0.61 583

ARAFT	0.68 532	0.81 418	0.63 542	0.74 521	0.60 583	0.78 588	0.62 586	0.77 591	0.66 603	0.74 597	0.63 599	0.75 599	0.62 594	0.83 607	0.60 585	0.70 547	0.55 536	0.70 597	0.60 602	0.78 585	0.55 574

LMCR-Stereo	0.65 522	0.63 383	0.65 549	0.65 492	0.65 597	0.66 571	0.63 587	0.58 556	0.65 601	0.63 574	0.64 601	0.65 581	0.65 597	0.66 575	0.66 595	0.66 537	0.64 563	0.65 586	0.67 622	0.68 562	0.73 618

plain	1.88 728	3.16 733	0.64 545	3.10 750	0.65 597	3.10 812	0.64 588	3.12 818	0.65 601	3.10 819	0.65 603	3.11 819	0.65 597	3.12 818	0.65 592	3.12 799	0.65 565	3.13 817	0.65 615	3.13 805	0.65 595

AFF-stereo	0.73 548	0.88 430	0.67 555	0.75 522	0.68 605	0.75 585	0.64 588	0.80 595	0.72 632	0.83 612	0.70 621	0.82 610	0.64 595	0.84 608	0.67 596	0.77 570	0.63 561	0.81 618	0.63 606	0.78 585	0.62 586

DSFCA	0.66 524	0.73 397	0.78 587	0.65 492	0.65 597	0.64 568	0.64 588	0.65 570	0.63 599	0.64 575	0.64 601	0.64 577	0.64 595	0.65 574	0.65 592	0.65 535	0.65 565	0.65 586	0.65 615	0.66 557	0.64 593

MyStereo06	0.75 552	4.12 763	0.60 530	0.63 486	0.61 589	0.62 566	0.66 591	0.56 549	0.45 550	0.55 554	0.48 565	0.54 554	0.46 549	0.57 559	0.45 539	0.60 518	0.57 540	0.64 582	0.55 590	0.72 573	0.55 574

MyStereo05	0.80 566	4.12 763	0.63 542	0.63 486	0.61 589	0.62 566	0.66 591	0.65 570	0.62 596	0.67 581	0.61 597	0.65 581	0.58 586	0.67 577	0.55 577	0.60 518	0.57 540	0.64 582	0.55 590	0.72 573	0.55 574

MIF-Stereo (partial)	2.58 801	3.31 738	0.66 551	3.18 754	0.66 600	3.18 813	0.66 591	3.21 819	0.67 605	3.19 820	0.66 605	3.19 820	0.66 600	3.31 822	0.68 604	5.09 837	1.79 760	8.23 864	1.67 798	6.18 848	1.38 757

test_xeample3	1.10 635	1.81 624	0.61 536	0.84 534	0.49 560	0.77 586	0.66 591	0.92 614	1.40 764	0.68 583	0.46 552	0.78 602	0.54 580	1.72 745	1.48 766	1.34 694	1.52 734	1.35 740	1.67 798	1.33 719	1.55 763

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 530	0.78 409	0.67 555	0.67 497	0.66 600	0.67 572	0.67 595	0.65 570	0.66 603	0.66 579	0.67 606	0.66 584	0.67 602	0.67 577	0.72 625	0.66 537	0.67 568	0.67 588	0.67 622	0.67 560	0.67 600

WQFJA1++	0.84 583	0.98 455	0.67 555	1.26 645	0.75 619	1.00 620	0.67 595	1.00 622	0.67 605	1.00 628	0.67 606	1.00 633	0.67 602	1.00 634	0.67 596	0.96 600	0.67 568	0.91 632	0.63 606	0.92 612	0.63 587

WQFJA1	0.85 589	0.98 455	0.67 555	1.29 651	0.76 624	1.01 630	0.67 595	1.02 638	0.67 605	1.02 645	0.67 606	1.01 644	0.67 602	1.01 644	0.68 604	0.99 607	0.67 568	0.93 639	0.64 611	0.92 612	0.65 595

WQFJX1	0.84 583	0.98 455	0.67 555	1.30 653	0.75 619	1.01 630	0.67 595	1.01 633	0.67 605	1.01 641	0.67 606	1.01 644	0.68 607	1.00 634	0.68 604	0.98 606	0.67 568	0.92 635	0.64 611	0.92 612	0.64 593

ours_stereo	1.20 644	1.21 555	0.90 602	1.64 683	1.11 681	1.35 717	0.67 595	1.76 745	0.93 663	1.70 748	1.10 686	1.39 730	0.75 628	1.41 732	0.81 642	1.60 719	1.03 631	1.33 737	1.00 675	1.61 733	0.72 614

LiteMatch	1.13 640	0.73 397	2.80 804	3.23 755	0.61 589	0.83 601	0.68 600	0.73 586	0.69 616	1.00 628	0.77 638	0.94 627	0.57 583	0.82 602	0.64 589	2.97 796	2.43 798	0.68 589	0.32 476	0.56 543	0.70 607

Lsterematch	1.13 640	0.73 397	2.80 804	3.23 755	0.61 589	0.83 601	0.68 600	0.73 586	0.69 616	1.00 628	0.77 638	0.94 627	0.57 583	0.82 602	0.64 589	2.97 796	2.43 798	0.68 589	0.32 476	0.56 543	0.70 607

WQFJX	0.85 589	1.00 465	0.68 563	1.30 653	0.75 619	1.01 630	0.68 600	1.01 633	0.68 611	1.01 641	0.68 612	1.03 650	0.68 607	1.02 648	0.67 596	0.97 602	0.67 568	0.93 639	0.63 606	0.94 621	0.63 587

NLMM	0.84 583	1.00 465	0.67 555	1.27 646	0.75 619	1.00 620	0.68 600	1.00 622	0.67 605	1.00 628	0.67 606	1.02 648	0.67 602	1.02 648	0.67 596	0.97 602	0.67 568	0.93 639	0.63 606	0.92 612	0.63 587

NLSM3	0.85 589	0.99 463	0.68 563	1.29 651	0.76 624	1.01 630	0.68 600	1.01 633	0.68 611	1.02 645	0.68 612	1.01 644	0.68 607	1.01 644	0.68 604	0.97 602	0.68 574	0.93 639	0.64 611	0.93 617	0.63 587

UniTT-Stereo	2.03 749	3.43 742	0.72 575	3.42 767	0.73 615	3.27 815	0.68 600	3.38 823	0.69 616	3.29 822	0.72 630	3.28 822	0.70 618	3.35 824	0.68 604	3.39 807	0.68 574	3.31 820	0.69 628	3.37 806	0.73 618

R-Stereo Train	0.81 571	0.96 452	0.67 555	0.95 556	0.67 602	0.95 615	0.68 600	0.95 620	0.68 611	0.95 626	0.68 612	0.96 630	0.68 607	0.96 630	0.68 604	0.94 598	0.68 574	0.94 643	0.68 624	0.94 621	0.68 602

RAFT-Stereo	0.81 571	0.96 452	0.67 555	0.95 556	0.67 602	0.95 615	0.68 600	0.95 620	0.68 611	0.95 626	0.68 612	0.96 630	0.68 607	0.96 630	0.68 604	0.94 598	0.68 574	0.94 643	0.68 624	0.94 621	0.68 602
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 535	0.69 389	0.69 565	0.69 503	0.69 606	0.69 574	0.69 608	0.69 576	0.69 616	0.69 584	0.69 617	0.69 585	0.69 614	0.69 580	0.69 612	0.69 541	0.69 580	0.69 592	0.69 628	0.69 566	0.69 604

mm1	0.69 535	0.69 389	0.69 565	0.69 503	0.69 606	0.69 574	0.69 608	0.69 576	0.69 616	0.69 584	0.69 617	0.69 585	0.69 614	0.69 580	0.69 612	0.69 541	0.69 580	0.69 592	0.69 628	0.69 566	0.69 604

NLMM1	0.86 592	0.98 455	0.69 565	1.48 668	0.75 619	1.01 630	0.69 608	1.00 622	0.69 616	1.00 628	0.70 621	1.00 633	0.68 607	1.01 644	0.67 596	0.97 602	0.68 574	0.92 635	0.63 606	0.93 617	0.63 587

FlowAnything_test	1.02 627	1.72 601	0.71 572	1.59 674	0.70 610	1.61 736	0.69 608	1.61 735	0.70 624	1.60 736	0.70 621	1.61 743	0.69 614	1.61 741	0.70 621	0.81 577	0.58 544	0.81 618	0.55 590	0.81 593	0.56 577

FlowAnything	1.02 627	1.71 600	0.72 575	1.59 674	0.69 606	1.60 735	0.69 608	1.61 735	0.70 624	1.60 736	0.69 617	1.60 740	0.69 614	1.61 741	0.69 612	0.81 577	0.58 544	0.81 618	0.56 594	0.82 595	0.56 577

LG-Stereo	0.60 506	0.58 372	0.47 479	0.64 491	0.74 617	1.00 620	0.69 608	0.57 553	0.41 533	0.57 560	0.41 527	0.57 565	0.41 528	1.00 634	0.75 631	0.91 589	0.51 525	0.52 560	0.37 516	0.52 534	0.37 487

STTRV1_RVC	0.82 576	1.60 591	0.70 568	1.01 571	0.60 583	1.07 642	0.69 608	1.01 633	0.60 592	0.72 587	0.55 584	1.02 648	0.68 607	1.03 650	0.67 596	0.89 588	0.63 561	0.92 635	0.57 597	0.90 608	0.65 595

TorneroNet	0.66 524	0.53 357	0.50 500	0.50 444	0.64 595	1.06 639	0.70 615	0.50 521	0.51 578	0.49 514	0.69 617	0.49 521	0.50 570	0.48 512	1.15 687	0.71 548	0.49 512	1.14 664	1.08 688	0.49 517	0.49 548

DMCA-RVC	0.70 538	0.80 414	0.70 568	0.70 510	0.70 610	0.70 577	0.70 615	0.71 581	0.70 624	0.70 586	0.71 627	0.71 589	0.70 618	0.70 582	0.69 612	0.69 541	0.70 583	0.69 592	0.70 632	0.69 566	0.70 607

MSMD_ROB	1.19 642	1.10 497	0.70 568	1.10 578	0.60 583	1.10 646	0.70 615	1.10 643	0.70 624	1.10 651	0.70 621	1.10 657	0.70 618	7.00 863	0.70 621	1.10 622	0.70 583	1.10 663	0.70 632	1.10 639	0.70 607

MEA-ACV	1.66 718	0.87 427	0.61 536	11.81 855	1.35 750	1.50 731	0.71 618	1.23 705	0.92 661	1.13 660	0.96 666	1.69 746	0.70 618	1.23 715	1.16 691	1.54 715	1.20 658	1.58 752	0.85 661	1.12 640	0.95 657

AdaDepth	0.86 592	0.93 448	0.71 572	1.01 571	1.07 675	1.02 636	0.71 618	1.00 622	0.71 629	1.01 641	0.71 627	1.00 633	0.72 624	1.14 663	0.71 623	0.92 592	0.64 563	0.90 629	0.64 611	0.89 605	0.69 604

RSM++	0.76 558	0.82 420	0.66 551	0.85 538	0.64 595	0.85 603	0.71 618	0.94 618	0.64 600	0.87 613	0.67 606	0.87 615	0.65 597	0.84 608	0.65 592	0.81 577	0.70 583	0.79 613	0.71 635	0.83 597	0.70 607

MoCha-V2	2.11 767	26.97 862	0.78 587	0.92 547	0.77 627	0.96 617	0.72 621	0.90 609	0.72 632	0.94 624	0.70 621	0.90 620	0.71 623	0.91 620	0.71 623	0.85 585	0.71 587	0.88 627	0.69 628	0.87 601	0.67 600

DCRE	0.84 583	1.89 647	0.77 585	0.94 554	0.72 614	0.88 607	0.73 622	0.87 604	0.78 639	0.90 616	0.71 627	0.88 616	0.67 602	0.88 615	0.73 626	0.81 577	0.68 574	0.81 618	0.70 632	0.82 595	0.70 607

PA-Net	11.80 858	223.51 890	0.62 538	0.59 478	0.71 612	0.59 560	0.73 622	0.67 574	0.73 635	0.55 554	0.61 597	0.60 570	0.74 626	0.63 572	0.73 626	0.66 537	0.60 553	0.69 592	0.66 618	0.72 573	0.65 595
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoRT	0.73 548	0.81 418	0.73 579	0.71 512	0.74 617	0.73 583	0.75 624	0.71 581	0.71 629	0.74 597	0.72 630	0.73 596	0.80 635	0.71 584	0.73 626	0.76 567	0.71 587	0.73 600	0.72 637	0.70 571	0.76 625

HSM-Net_RVC	0.95 610	1.17 505	0.78 587	1.18 594	0.71 612	1.16 654	0.75 624	1.09 642	0.80 645	1.10 651	0.75 635	1.17 666	0.74 626	1.17 666	0.80 639	1.13 629	0.73 590	1.17 671	0.77 644	1.16 647	0.72 614
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wavelet-MonSter	1.00 615	1.21 555	0.76 583	1.94 694	1.01 668	1.11 649	0.76 626	1.15 645	0.76 638	1.11 656	0.76 636	1.14 663	0.76 629	1.11 660	0.76 633	1.21 682	0.90 611	1.02 659	0.71 635	1.02 635	0.71 613

RAStereo	2.23 783	3.64 748	0.76 583	3.65 781	0.86 639	3.66 820	0.76 626	3.67 827	0.81 648	3.66 824	0.76 636	3.66 825	0.77 631	3.68 826	0.77 634	3.68 810	0.77 596	3.69 825	0.77 644	3.70 809	0.77 627

ToySt	0.92 602	2.11 666	0.90 602	0.95 556	0.79 630	0.99 619	0.78 628	0.94 618	0.81 648	0.94 624	0.78 641	0.95 629	0.77 631	0.94 626	0.86 646	0.91 589	0.79 600	0.85 625	0.77 644	0.89 605	0.73 618

tt45	1.04 630	0.88 430	1.36 712	0.92 547	1.03 671	1.51 732	0.79 629	0.70 580	0.88 651	0.74 597	0.90 651	1.60 740	0.72 624	1.60 739	0.75 631	0.91 589	0.78 598	1.52 750	0.79 648	1.14 642	1.32 750

iGMRVC	0.84 583	2.85 725	0.72 575	0.72 514	0.73 615	0.77 586	0.79 629	0.73 586	0.74 637	0.73 591	0.72 630	0.73 596	0.76 629	0.73 589	0.73 626	0.72 556	0.73 590	0.73 600	0.72 637	0.73 576	0.72 614

G-Net	0.79 563	0.79 411	0.79 590	0.79 525	0.79 630	0.79 591	0.79 629	0.79 592	0.79 643	0.79 603	0.79 643	0.79 604	0.79 634	0.79 596	0.79 636	0.79 571	0.79 600	0.79 613	0.79 648	0.79 587	0.79 630

LiteMatch*	2.07 755	1.30 567	5.73 840	6.28 828	0.79 630	1.33 713	0.80 632	1.30 713	1.02 684	1.33 719	0.84 649	1.33 723	0.97 655	1.28 720	1.04 673	6.05 845	5.89 841	1.28 735	0.76 642	1.28 716	0.88 643

Hybrid-DGEV	1.03 629	1.75 607	0.80 591	1.28 650	0.78 628	1.26 704	0.80 632	1.26 707	0.78 639	1.26 713	0.78 641	1.26 715	0.78 633	1.26 716	0.78 635	1.15 632	0.75 593	1.14 664	0.74 639	1.14 642	0.75 622

NaN_ROB	0.80 566	0.80 414	0.80 591	0.80 529	0.80 633	0.80 593	0.80 632	0.80 595	0.80 645	0.80 604	0.80 645	0.80 606	0.80 635	0.80 598	0.80 639	0.80 573	0.80 603	0.80 616	0.80 650	0.80 590	0.80 631

CSAN	0.80 566	0.80 414	0.80 591	0.80 529	0.80 633	0.80 593	0.80 632	0.80 595	0.80 645	0.80 604	0.80 645	0.80 606	0.80 635	0.80 598	0.80 639	0.80 573	0.80 603	0.80 616	0.80 650	0.80 590	0.80 631

Hybrid-DGEV-03	1.07 632	1.83 635	0.83 595	1.34 658	0.81 635	1.32 712	0.81 636	1.31 714	0.81 648	1.31 716	0.82 647	1.32 722	0.82 639	1.32 722	0.81 642	1.19 634	0.77 596	1.19 678	0.76 642	1.19 657	0.77 627

Hybrid-DGEV-2	1.05 631	1.83 635	0.83 595	1.33 657	0.82 636	1.30 708	0.81 636	1.26 707	0.79 643	1.29 715	0.79 643	1.26 715	0.80 635	1.26 716	0.79 636	1.20 636	0.78 598	1.18 676	0.77 644	1.20 660	0.77 627

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 600	0.86 425	0.89 599	1.25 644	0.69 606	1.05 638	0.81 636	1.16 648	0.50 571	1.12 657	0.97 668	0.72 592	0.82 639	1.06 652	0.95 659	0.61 522	0.87 608	1.03 661	0.85 661	1.04 636	1.01 673

AIO-Stereo	0.84 583	0.66 386	0.70 568	0.83 533	0.67 602	0.98 618	0.82 639	1.14 644	0.72 632	1.03 647	0.74 634	1.03 650	1.09 676	0.99 632	0.45 539	1.04 616	0.73 590	0.95 645	0.74 639	0.94 621	0.46 532

Selective-RAFT	0.89 599	0.89 433	0.72 575	1.16 592	0.78 628	1.06 639	0.82 639	0.87 604	0.97 672	1.00 628	0.91 656	0.90 620	1.00 658	0.89 617	0.93 655	0.83 582	0.83 606	0.82 622	0.82 656	0.81 593	0.82 636

DPSimNet_ROB	0.97 612	1.18 507	0.81 594	1.10 578	0.91 646	1.02 636	0.82 639	1.04 639	0.91 656	1.03 647	0.86 650	1.28 719	0.82 639	1.03 650	0.89 648	1.17 633	0.81 605	1.02 659	0.82 656	1.08 638	0.81 634

ww1	1.21 690	1.55 586	0.93 611	1.59 674	0.88 641	1.57 734	0.88 642	1.58 732	0.88 651	1.57 735	0.93 661	1.58 738	0.88 642	1.58 737	0.88 647	1.49 706	0.88 609	1.46 745	0.86 663	1.46 724	0.86 642

MLG-Stereo	0.92 602	0.90 437	0.84 597	1.27 646	0.49 560	1.38 722	0.88 642	1.41 727	0.97 672	0.73 591	1.09 685	1.26 715	0.43 539	0.72 586	1.05 675	1.13 629	0.49 512	1.18 676	0.66 618	1.01 633	0.46 532

HBP-ISP	1.24 693	1.72 601	1.65 735	1.15 587	0.76 624	1.40 724	0.88 642	1.67 741	1.02 684	1.69 746	1.38 762	1.69 746	1.21 735	1.87 756	1.21 743	1.05 617	0.79 600	0.97 649	0.80 650	1.19 657	0.75 622

test12345	1.57 712	3.40 740	2.65 798	3.62 779	0.91 646	1.31 710	0.90 645	1.31 714	0.90 653	1.31 716	0.90 651	1.31 720	0.90 643	1.31 721	0.90 649	3.27 802	2.43 798	1.17 671	0.80 650	1.17 652	0.82 636

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 645	0.06 135	0.04 110	0.05 120	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 112	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

vfmstereo	1.56 711	3.35 739	2.69 799	3.52 773	0.91 646	1.31 710	0.91 647	1.31 714	0.90 653	1.31 716	0.90 651	1.31 720	0.90 643	1.32 722	0.91 650	3.30 803	2.44 801	1.17 671	0.80 650	1.17 652	0.80 631

FC-DCNN	1.07 632	1.09 493	0.98 612	0.89 540	0.52 571	1.41 726	0.91 647	1.21 702	1.24 752	1.96 754	2.05 824	1.91 755	1.30 743	1.27 719	1.08 677	0.80 573	0.60 553	0.58 573	0.41 546	0.68 562	0.54 566

vfm_20000	1.59 713	3.45 744	2.74 802	3.61 778	0.93 653	1.33 713	0.92 649	1.33 717	0.93 663	1.33 719	0.93 661	1.33 723	0.91 647	1.33 724	0.93 655	3.35 806	2.48 802	1.19 678	0.81 655	1.19 657	0.83 639

123456	1.60 716	3.43 742	2.70 801	3.59 776	0.94 655	1.34 716	0.92 649	1.34 719	0.94 667	1.34 724	0.93 661	1.34 726	0.92 649	1.34 726	0.93 655	3.31 805	2.70 805	1.20 681	0.83 659	1.20 660	0.81 634

L400	1.29 697	1.38 577	1.00 614	4.01 788	1.03 671	1.42 728	0.92 649	1.42 729	0.91 656	1.33 719	1.01 679	1.39 730	0.92 649	1.40 730	1.09 679	1.31 690	0.92 615	1.21 728	0.95 671	1.30 718	0.88 643

DGTPSM_ROB	0.93 607	1.00 465	0.92 606	0.94 554	0.96 657	0.91 611	0.92 649	0.91 611	0.96 671	0.91 618	0.96 666	0.93 626	0.92 649	0.94 626	0.92 651	0.92 592	0.92 615	0.90 629	0.92 664	0.94 621	0.91 651

DPSM_ROB	0.92 602	0.91 439	0.91 604	0.91 544	0.92 649	0.92 612	0.92 649	0.92 614	0.91 656	0.93 622	0.91 656	0.92 623	0.90 643	0.91 620	0.92 651	0.92 592	0.91 613	0.91 632	0.92 664	0.93 617	0.93 654

DPSM	0.92 602	0.91 439	0.91 604	0.91 544	0.92 649	0.92 612	0.92 649	0.92 614	0.91 656	0.93 622	0.91 656	0.92 623	0.90 643	0.91 620	0.92 651	0.92 592	0.91 613	0.91 632	0.92 664	0.93 617	0.93 654

pmcnn	0.92 602	0.92 444	0.92 606	0.92 547	0.92 649	0.92 612	0.92 649	0.92 614	0.92 661	0.92 620	0.92 659	0.92 623	0.92 649	0.92 624	0.92 651	0.92 592	0.92 615	0.92 635	0.92 664	0.92 612	0.92 652

onlyftn100k	1.59 713	3.54 745	2.69 799	3.56 775	0.92 649	1.33 713	0.93 656	1.33 717	0.93 663	1.33 719	0.92 659	1.33 723	0.92 649	1.33 724	0.93 655	3.30 803	2.53 803	1.20 681	0.83 659	1.22 709	0.83 639

L500	1.30 698	1.33 571	1.01 624	4.69 807	0.84 637	1.35 717	0.95 657	1.38 724	0.94 667	1.33 719	0.98 669	1.36 727	0.91 647	1.40 730	1.08 677	1.28 689	0.90 611	1.21 728	0.99 674	1.23 711	0.90 650

Selective-RAFT-Error	0.88 597	0.84 421	0.98 612	0.86 539	0.97 658	0.88 607	0.95 657	0.84 602	0.99 675	0.92 620	0.82 647	0.84 613	0.98 657	0.87 613	0.97 661	0.81 577	0.83 606	0.79 613	0.82 656	0.79 587	0.85 641

ACVNet	0.20 246	0.19 199	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	0.96 659	0.21 292	0.14 270	0.20 280	0.13 270	0.21 290	0.14 274	0.20 279	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	0.17 267	0.12 234

acv_ft	0.20 246	0.19 199	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	0.96 659	0.21 292	0.14 270	0.20 280	0.13 270	0.21 290	0.14 274	0.20 279	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	0.17 267	0.12 234

MM-Stereo_test2	1.19 642	1.85 641	1.05 628	1.46 667	0.94 655	1.36 720	0.99 661	1.36 721	0.95 669	1.41 730	0.98 669	1.40 733	0.96 654	1.37 728	0.95 659	1.37 699	1.06 633	1.33 737	0.93 669	1.29 717	0.89 647

StereoNetSlim22	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 634	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

StereoNetSlim	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 634	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

FETStereo	1.53 707	1.64 595	1.01 624	4.86 814	1.22 745	1.73 740	1.00 662	1.74 743	1.06 689	1.67 745	1.22 744	1.71 748	1.02 669	1.78 751	1.11 681	1.51 712	1.13 649	1.60 754	1.03 686	1.71 738	0.92 652

LGCAT	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 634	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

Test_v1	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 634	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

GANet	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 634	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

TDLM	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 634	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

CVANet_RVC	1.00 615	1.00 465	1.00 614	1.00 564	1.00 660	1.00 620	1.00 662	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 672	1.00 633	1.00 658	1.00 634	1.00 664	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

MM-Stereo_test3	1.27 695	2.07 661	1.18 642	1.60 678	1.02 670	1.45 729	1.01 670	1.40 726	1.04 686	1.44 732	1.03 682	1.46 736	1.02 669	1.44 735	1.02 672	1.51 712	1.12 648	1.32 736	0.98 672	1.38 722	0.97 660

trnet	1.01 625	1.01 477	1.01 624	1.01 571	1.01 668	1.01 630	1.01 670	1.01 633	1.01 683	1.01 641	1.01 679	1.01 644	1.01 668	1.01 644	1.01 671	1.01 615	1.01 629	1.01 658	1.01 684	1.01 633	1.01 673

MaDis-Stereo	3.19 815	6.02 815	1.12 633	5.61 824	1.16 690	5.43 848	1.02 672	5.15 854	0.70 624	5.43 854	1.21 743	5.03 855	0.97 655	4.85 848	0.99 663	4.53 819	1.16 653	5.53 854	1.25 751	5.37 844	1.30 747

ac_64	0.22 265	0.13 127	0.19 252	0.23 248	0.10 179	0.26 322	1.02 672	0.14 224	0.10 187	0.28 333	0.14 276	0.17 268	0.19 323	0.28 341	0.09 176	0.22 271	0.16 231	0.23 309	0.17 317	0.11 188	0.12 234

CGFBStereo	1.54 709	1.61 593	1.00 614	4.82 811	1.22 745	1.75 741	1.06 674	1.71 742	1.04 686	1.69 746	1.22 744	1.68 745	1.08 675	1.81 753	1.04 673	1.50 709	1.13 649	1.70 758	1.13 693	1.72 740	0.89 647

L4000	1.46 703	1.52 584	1.21 694	4.04 789	1.10 680	1.51 732	1.07 675	1.57 731	1.09 690	1.64 743	1.20 697	1.56 737	1.21 735	1.76 747	1.14 685	1.58 716	1.06 633	1.41 744	1.08 688	1.51 728	0.97 660

BLMT-Stereo	1.53 707	1.36 574	1.06 630	1.42 666	1.23 749	1.41 726	1.07 675	1.43 730	1.12 692	1.42 731	1.06 683	1.83 752	1.07 673	1.42 734	1.07 676	1.27 687	1.38 725	6.80 860	1.00 675	1.26 714	1.00 665

GLC_STEREO	1.07 632	1.01 477	1.06 630	1.07 576	1.05 673	1.06 639	1.08 677	1.08 640	1.05 688	1.07 649	1.06 683	1.08 653	1.05 671	1.06 652	1.10 680	1.07 618	1.09 641	1.05 662	1.05 687	1.06 637	1.12 680

sAnonymous2	3.31 816	2.63 705	1.38 716	3.71 783	1.86 797	4.70 840	1.11 678	4.82 850	2.72 828	5.45 855	1.98 819	4.59 840	2.64 814	2.65 804	6.21 860	4.37 815	1.08 639	5.16 852	2.24 822	4.52 821	2.39 815

CroCo_RVC	3.31 816	2.63 705	1.38 716	3.71 783	1.86 797	4.70 840	1.11 678	4.82 850	2.72 828	5.45 855	1.98 819	4.59 840	2.64 814	2.65 804	6.21 860	4.37 815	1.08 639	5.16 852	2.24 822	4.52 821	2.39 815

NCC-stereo	2.36 789	25.52 857	1.17 640	1.15 587	1.17 691	1.11 649	1.11 678	1.15 645	1.16 696	1.10 651	1.16 692	1.10 657	1.15 682	1.14 663	1.13 684	1.09 620	1.11 645	1.15 666	1.16 696	1.17 652	1.17 690

HNOStereo	1.51 705	1.78 613	1.20 647	4.42 792	1.08 678	1.78 742	1.12 681	1.76 745	1.10 691	1.74 750	1.02 681	1.78 750	1.07 673	1.68 743	1.22 744	1.49 706	0.93 618	1.50 749	0.93 669	1.56 729	1.12 680

qqai	1.22 691	1.38 577	1.12 633	1.39 664	1.14 684	1.40 724	1.14 682	1.41 727	1.12 692	1.40 729	1.11 688	1.40 733	1.13 678	1.41 732	1.15 687	1.25 685	0.97 620	1.24 732	1.01 684	1.24 712	0.96 658

Nwc_Net	2.37 791	25.95 859	1.15 638	1.14 584	1.15 686	1.08 643	1.14 682	1.17 650	1.16 696	1.14 661	1.15 689	1.08 653	1.15 682	1.11 660	1.14 685	1.10 622	1.11 645	1.16 667	1.09 690	1.16 647	1.15 686

FETCStereo	1.51 705	1.66 597	1.05 628	4.56 803	1.06 674	1.79 743	1.15 684	1.75 744	1.16 696	1.73 749	1.10 686	1.74 749	1.06 672	1.74 746	1.22 744	1.47 705	1.04 632	1.54 751	0.92 664	1.56 729	0.96 658

RP	2.33 787	25.00 855	1.13 635	1.15 587	1.15 686	1.10 646	1.15 684	1.15 645	1.15 695	1.12 657	1.15 689	1.09 655	1.13 678	1.10 658	1.15 687	1.11 627	1.09 641	1.16 667	1.12 691	1.16 647	1.17 690

Abc-Net	2.32 786	24.75 854	1.14 636	1.17 593	1.17 691	1.11 649	1.15 684	1.17 650	1.21 749	1.08 650	1.16 692	1.12 662	1.14 681	1.09 656	1.17 693	1.09 620	1.16 653	1.17 671	1.17 697	1.16 647	1.11 678
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	2.36 789	25.48 856	1.19 644	1.15 587	1.15 686	1.10 646	1.16 687	1.17 650	1.16 696	1.12 657	1.16 692	1.11 661	1.13 678	1.09 656	1.18 694	1.10 622	1.15 652	1.16 667	1.12 691	1.14 642	1.12 680

edge stereo	2.43 794	27.07 863	1.14 636	1.06 575	1.14 684	1.08 643	1.17 688	1.16 648	1.14 694	1.10 651	1.16 692	1.09 655	1.16 686	1.10 658	1.16 691	1.10 622	1.11 645	1.16 667	1.19 698	1.13 641	1.11 678

AF-Net	2.37 791	25.71 858	1.17 640	1.13 583	1.15 686	1.15 653	1.18 689	1.19 653	1.16 696	1.10 651	1.15 689	1.10 657	1.18 687	1.12 662	1.15 687	1.10 622	1.10 644	1.17 671	1.15 694	1.16 647	1.12 680

stereogan	2.33 787	24.38 853	1.18 642	1.18 594	1.18 694	1.14 652	1.18 689	1.19 653	1.19 703	1.14 661	1.18 696	1.14 663	1.18 687	1.14 663	1.18 694	1.14 631	1.14 651	1.19 678	1.19 698	1.15 645	1.19 694

DisPM	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

CrosDoStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

PFNet+	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

LCNet	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

HHNet	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

Patchmatch Stereo++	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695
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	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

STrans-v2	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

TransformOpticalFlow	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

OMP-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

IIG-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

NF-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

OCTAStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

PSM-softLoss	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

KMStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

NRIStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

PSM-adaLoss	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

PSM-AAD	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

FTStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

ROB_FTStereo_v2	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

ROB_FTStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

Consistency-Raft	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

KYRaft	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

HUI-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

ASMatch	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

DeepStereo_LL	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

DEmStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

SST-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

THIR-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

RAFT_R40	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

DRaft	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

PFNet	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

GrayStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

RE-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

Pruner-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

TVStereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

DeepStereo_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

RAFT-RH_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

IRAFT_RVC	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

RAFT-345	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

iRAFT	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

CRE-IMP	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

GMM-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

RAFT-IKP	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

Prome-Stereo	1.20 644	1.20 509	1.20 647	1.20 596	1.20 697	1.20 655	1.20 691	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 697	1.20 668	1.20 689	1.20 668	1.20 698	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

GwcNet	0.12 148	0.07 86	0.05 87	0.08 89	0.05 127	0.08 149	1.20 691	0.07 159	0.05 137	0.05 120	0.05 142	0.08 163	0.05 132	0.08 165	0.03 58	0.07 101	0.05 92	0.06 141	0.05 137	0.07 154	0.05 123

GANetREF_RVC	1.55 710	1.94 657	1.22 696	1.88 690	1.21 743	1.88 747	1.22 737	1.88 748	1.22 750	1.88 751	1.22 744	1.88 753	1.22 737	1.89 757	1.22 744	1.87 729	1.22 706	1.88 769	1.22 747	1.88 748	1.22 741
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	1.59 713	1.91 650	1.21 694	1.94 694	1.20 697	2.00 755	1.23 738	1.99 753	1.24 752	2.00 759	1.25 749	2.03 763	1.26 739	2.00 761	1.29 754	1.90 734	1.18 657	1.89 770	1.21 746	1.89 749	1.20 695
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FAT-Stereo	2.46 796	26.05 860	1.23 698	1.23 643	1.22 745	1.20 655	1.24 739	1.23 705	1.23 751	1.19 665	1.22 744	1.21 713	1.24 738	1.20 668	1.24 747	1.21 682	1.17 656	1.22 731	1.25 751	1.20 660	1.24 744

AROF-Stereo-S	0.13 159	0.13 127	0.05 87	0.13 143	0.05 127	0.07 144	1.25 740	0.07 159	0.05 137	0.07 161	0.05 142	0.07 161	0.06 155	0.07 159	0.05 129	0.07 101	0.05 92	0.13 197	0.05 137	0.07 154	0.12 234

base_1k_lr1e5	0.15 211	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.25 740	0.10 172	0.07 169	0.10 176	0.07 171	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 254

IGEV	2.02 747	2.20 674	1.82 752	2.90 747	2.16 814	2.41 786	1.25 740	2.00 754	1.98 818	1.99 758	1.31 754	2.72 812	1.93 797	2.67 807	1.69 788	2.26 766	1.32 709	1.83 761	1.87 811	2.53 795	1.61 776

S-Stereo	2.51 798	26.86 861	1.23 698	1.22 641	1.22 745	1.24 703	1.25 740	1.22 703	1.24 752	1.21 711	1.24 748	1.19 667	1.27 740	1.19 667	1.24 747	1.19 634	1.20 658	1.25 733	1.19 698	1.24 712	1.23 743

3w_stereo	2.04 752	2.24 678	1.70 739	3.15 752	2.18 818	2.49 790	1.26 744	2.03 756	1.98 818	1.98 757	1.33 755	2.72 812	1.99 803	2.59 801	1.72 793	2.22 762	1.33 716	1.85 762	1.88 816	2.50 790	1.58 768

base_500_lr5e5	0.16 223	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.27 745	0.10 172	0.07 169	0.10 176	0.07 171	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 254

StereoVision	3.15 814	5.00 782	0.89 599	4.83 812	1.00 660	3.93 821	1.27 745	6.37 857	1.34 757	5.67 857	1.26 750	5.84 858	1.27 740	5.03 854	1.24 747	5.10 838	1.09 641	4.61 838	0.57 597	5.62 846	1.12 680

4.5_new	2.00 742	1.84 640	1.98 783	2.77 741	2.16 814	2.27 778	1.28 747	2.09 758	1.98 818	2.01 760	1.28 752	2.71 808	1.98 801	2.51 798	1.65 773	2.26 766	1.33 716	1.87 766	1.87 811	2.49 788	1.60 771

AROF-Stereo_1	0.16 223	0.15 176	0.07 101	0.15 162	0.07 157	0.10 159	1.33 748	0.10 172	0.07 169	0.10 176	0.07 171	0.10 176	0.08 174	0.10 175	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 254

CC-Net-ROB	1.36 700	1.33 571	1.33 701	1.36 661	1.38 754	1.36 720	1.33 748	1.37 723	1.34 757	1.35 726	1.36 759	1.38 729	1.34 746	1.38 729	1.38 762	1.35 695	1.38 725	1.33 737	1.35 757	1.43 723	1.34 753

11t	1.27 695	2.70 710	1.34 702	1.32 656	0.89 642	1.30 708	1.34 750	1.64 738	0.57 585	1.45 733	0.72 630	1.05 652	1.29 742	1.07 655	1.29 754	1.49 706	1.02 630	0.97 649	1.15 694	1.48 725	1.31 748

2.25w	2.00 742	1.86 644	1.98 783	2.95 748	2.17 816	2.26 777	1.35 751	2.42 793	2.00 821	2.07 767	1.27 751	2.53 795	1.99 803	2.29 786	1.49 767	2.21 761	1.32 709	1.85 762	1.87 811	2.52 792	1.62 782

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 699	1.35 573	1.35 704	1.35 660	1.35 750	1.35 717	1.35 751	1.36 721	1.35 760	1.36 727	1.35 757	1.36 727	1.36 748	1.36 727	1.35 758	1.35 695	1.35 721	1.35 740	1.35 757	1.35 720	1.35 754

ktn	0.72 544	0.53 357	1.08 632	1.14 584	0.51 570	1.22 701	1.36 753	0.51 535	0.59 591	0.51 537	0.51 578	0.69 585	1.20 689	0.67 577	0.51 568	0.51 493	0.49 512	0.58 573	0.66 618	0.52 534	0.53 563

IGEVStereo-DCA	1.77 724	4.21 767	1.84 756	2.49 733	2.11 812	2.54 796	1.36 753	1.65 739	1.17 701	2.75 813	1.90 807	2.54 798	1.15 682	0.94 626	1.11 681	1.50 709	1.32 709	0.96 647	1.46 769	1.49 726	0.88 643

rrr	1.77 724	4.21 767	1.84 756	2.49 733	2.11 812	2.54 796	1.36 753	1.65 739	1.17 701	2.75 813	1.90 807	2.54 798	1.15 682	0.94 626	1.11 681	1.50 709	1.32 709	0.96 647	1.46 769	1.49 726	0.88 643

MC-Stereo	1.76 723	2.96 726	1.37 714	2.14 703	1.37 753	2.14 761	1.36 753	2.14 763	1.37 762	2.14 768	1.37 760	2.14 765	1.37 750	2.14 766	1.37 761	1.97 739	1.32 709	1.97 773	1.32 756	1.98 751	1.33 751

RASNet	1.49 704	1.65 596	1.45 722	1.38 663	1.43 757	1.47 730	1.36 753	1.38 724	1.36 761	1.39 728	1.60 774	1.45 735	1.45 754	1.51 736	2.21 819	1.53 714	1.36 722	1.36 742	1.36 759	1.66 736	1.36 755

PS-NSSS	1.38 702	1.39 579	1.34 702	1.34 658	1.35 750	1.38 722	1.37 758	1.35 720	1.38 763	1.34 724	1.34 756	1.39 730	1.38 751	1.70 744	1.40 763	1.36 697	1.36 722	1.36 742	1.37 760	1.37 721	1.36 755

3.25w	2.04 752	2.20 674	1.48 725	3.03 749	2.17 816	2.63 800	1.39 759	1.96 751	1.95 817	1.96 754	1.37 760	2.71 808	1.96 800	2.71 808	1.73 798	2.26 766	1.32 709	1.87 766	1.87 811	2.51 791	1.63 785

CFNet-RSSM	0.91 600	4.89 777	0.34 375	0.44 382	1.07 675	1.62 738	1.40 760	0.91 611	0.35 489	1.60 736	1.39 764	0.64 577	0.34 481	0.44 473	0.33 460	0.41 404	0.35 428	0.75 607	0.30 457	0.41 476	0.29 417

MM-Stereo_test1	1.80 726	3.41 741	1.52 730	2.12 702	1.41 756	2.04 756	1.41 761	2.05 757	1.46 768	2.04 763	1.41 765	2.05 764	1.42 753	2.05 762	1.43 765	2.04 745	1.54 737	1.94 771	1.38 762	1.99 752	1.33 751

sCroCo_RVC	2.10 763	2.76 718	1.92 767	2.78 744	1.39 755	2.73 805	1.41 761	2.73 809	1.40 764	2.77 818	1.41 765	2.74 814	1.40 752	2.74 813	1.40 763	2.72 794	1.42 728	2.72 815	1.44 768	2.79 802	1.42 759

MonStereo1	1.94 733	2.77 720	1.52 730	3.73 785	1.51 761	2.13 760	1.42 763	2.32 787	1.52 769	2.31 791	1.50 768	2.53 795	1.59 757	2.34 789	1.56 768	1.91 735	1.36 722	1.86 765	1.31 755	2.07 762	1.53 761

1w_stereo	2.05 754	2.32 683	1.35 704	3.74 786	2.01 806	2.73 805	1.42 763	1.88 748	1.93 816	2.03 762	1.28 752	2.71 808	1.99 803	2.72 810	1.72 793	2.20 760	1.32 709	1.87 766	1.86 810	2.45 784	1.54 762

RAFT_CTSACE	1.92 731	3.71 751	1.72 742	1.88 690	1.72 789	2.04 756	1.42 763	2.18 766	1.89 814	2.02 761	1.97 813	1.95 756	2.06 807	1.93 758	1.62 771	1.76 724	1.66 750	2.02 775	1.73 806	1.73 741	1.43 760

CEFStereo	1.90 729	2.10 665	1.41 719	5.22 819	1.44 760	2.21 770	1.43 766	2.09 758	1.45 767	2.23 785	1.38 762	2.23 778	1.57 756	2.22 778	1.36 759	1.97 739	1.29 708	2.01 774	1.28 754	1.87 747	1.31 748

2.5w	2.01 746	2.40 693	1.37 714	3.28 759	2.01 806	2.71 802	1.43 766	1.82 747	1.83 805	1.90 753	1.41 765	2.71 808	1.35 747	2.71 808	1.85 805	2.66 790	1.53 735	1.64 755	1.23 748	2.53 795	1.87 802

3.5w_stereo	2.03 749	2.72 714	1.35 704	3.41 766	1.57 762	2.72 803	1.49 768	2.01 755	1.34 757	2.15 769	1.61 776	2.63 804	1.36 748	2.72 810	1.99 817	2.66 790	1.58 741	1.68 757	1.24 749	2.53 795	1.87 802

3.25w_new	2.03 749	2.72 714	1.35 704	3.33 764	1.57 762	2.72 803	1.53 769	2.15 764	1.33 756	2.15 769	1.60 774	2.63 804	1.30 743	2.72 810	1.99 817	2.67 792	1.53 735	1.75 760	1.25 751	2.53 795	1.87 802

monsterstereo	2.20 779	2.33 684	1.95 780	3.65 781	2.07 811	2.49 790	1.61 770	2.48 795	1.83 805	2.45 797	1.61 776	2.67 807	1.86 789	2.64 803	1.94 813	2.48 786	1.66 750	2.34 799	1.68 800	2.40 780	1.86 800

DPSMNet_ROB	1.60 716	1.59 590	1.70 739	1.59 674	1.59 764	1.61 736	1.61 770	1.60 734	1.60 771	1.62 742	1.59 773	1.60 740	1.60 758	1.60 739	1.59 770	1.59 717	1.60 745	1.59 753	1.59 778	1.59 732	1.59 769

monsters	2.18 773	2.41 694	1.96 782	3.47 769	2.03 810	2.53 794	1.64 772	2.48 795	1.73 795	2.40 795	1.50 768	2.62 803	1.94 798	2.59 801	1.94 813	2.44 782	1.57 740	2.28 795	1.87 811	2.42 781	1.86 800

noway7	2.08 758	5.18 789	1.92 767	2.27 710	1.66 769	2.18 762	1.66 773	2.17 765	1.66 772	2.18 771	1.65 778	2.18 767	1.66 761	2.17 767	1.66 776	2.15 749	1.85 768	2.05 776	1.60 781	2.05 754	1.60 771

monster_256*512	2.09 761	5.21 792	1.98 783	2.30 718	1.67 773	2.18 762	1.66 773	2.20 772	1.67 775	2.19 774	1.67 783	2.19 770	1.66 761	2.19 771	1.66 776	2.15 749	1.86 772	2.05 776	1.60 781	2.06 758	1.61 776

zzzz4	2.08 758	5.22 793	1.93 770	2.27 710	1.66 769	2.19 764	1.66 773	2.18 766	1.67 775	2.18 771	1.66 781	2.18 767	1.66 761	2.18 768	1.66 776	2.15 749	1.84 763	2.05 776	1.60 781	2.05 754	1.60 771

zzzzzz3	2.07 755	5.00 782	1.93 770	2.28 715	1.66 769	2.19 764	1.66 773	2.18 766	1.67 775	2.19 774	1.66 781	2.18 767	1.67 767	2.18 768	1.66 776	2.15 749	1.85 768	2.05 776	1.59 778	2.05 754	1.59 769

zzzz2	2.08 758	4.92 778	1.93 770	2.30 718	1.67 773	2.19 764	1.66 773	2.20 772	1.67 775	2.20 777	1.68 788	2.21 774	1.66 761	2.20 773	1.68 785	2.17 755	1.84 763	2.07 782	1.62 791	2.05 754	1.61 776

noway2	2.07 755	4.96 779	1.92 767	2.28 715	1.66 769	2.20 767	1.66 773	2.19 769	1.66 772	2.19 774	1.65 778	2.19 770	1.68 769	2.18 768	1.65 773	2.15 749	1.86 772	2.06 780	1.59 778	2.06 758	1.60 771

zzzzzzz1	2.10 763	5.20 791	1.93 770	2.38 727	1.68 777	2.20 767	1.67 779	2.20 772	1.68 780	2.20 777	1.67 783	2.20 773	1.68 769	2.20 773	1.67 784	2.24 764	1.86 772	2.06 780	1.61 785	2.06 758	1.62 782

noway1	2.10 763	5.26 797	1.93 770	2.31 721	1.69 782	2.21 770	1.67 779	2.19 769	1.68 780	2.21 779	1.68 788	2.21 774	1.67 767	2.20 773	1.66 776	2.15 749	1.84 763	2.07 782	1.61 785	2.07 762	1.61 776

zzz1	2.09 761	4.97 780	1.93 770	2.30 718	1.68 777	2.21 770	1.68 781	2.21 775	1.68 780	2.21 779	1.67 783	2.21 774	1.68 769	2.21 776	1.69 788	2.17 755	1.85 768	2.08 786	1.61 785	2.06 758	1.61 776

noway5	1.92 731	4.97 780	1.95 780	2.31 721	1.68 777	2.21 770	1.68 781	2.21 775	1.69 787	2.22 783	1.68 788	2.21 774	1.68 769	2.21 776	1.68 785	2.18 757	1.87 776	1.71 759	0.65 615	0.85 599	0.72 614

noway4	2.11 767	5.14 787	1.93 770	2.37 725	1.69 782	2.20 767	1.68 781	2.22 777	1.68 780	2.21 779	1.69 792	2.23 778	1.68 769	2.22 778	1.66 776	2.24 764	1.84 763	2.09 791	1.63 794	2.09 767	1.62 782

Anonymous3	2.55 799	3.26 737	1.65 735	3.28 759	1.63 767	3.24 814	1.68 781	3.27 820	1.66 772	3.28 821	1.67 783	3.25 821	1.66 761	3.27 820	1.64 772	3.26 800	1.65 749	3.30 819	1.65 796	4.95 839	1.65 789

GELT-Stereo	2.10 763	5.33 800	1.94 778	2.37 725	1.68 777	2.21 770	1.69 785	2.19 769	1.67 775	2.18 771	1.67 783	2.19 770	1.66 761	2.19 771	1.66 776	2.23 763	1.83 762	2.07 782	1.61 785	2.04 753	1.61 776

UDGNet	2.23 783	5.40 804	1.72 742	2.48 732	1.69 782	2.51 793	1.69 785	2.51 798	1.72 794	2.50 800	1.69 792	2.52 794	1.69 776	2.50 797	1.68 785	2.41 781	1.70 753	2.42 804	1.69 802	2.42 781	1.64 787

noway3	2.12 769	5.22 793	1.93 770	2.39 728	1.70 787	2.23 776	1.70 787	2.22 777	1.70 788	2.22 783	1.70 794	2.23 778	1.69 776	2.22 778	1.71 790	2.28 770	1.86 772	2.08 786	1.63 794	2.09 767	1.63 785

MFMNet_re	1.81 727	1.91 650	1.71 741	1.95 696	1.70 787	1.95 752	1.70 787	1.96 751	1.74 797	1.97 756	1.72 795	1.95 756	1.71 779	1.97 760	1.71 790	1.86 727	1.62 746	1.85 762	1.66 797	1.86 746	1.64 787

4w-stereo	2.02 747	2.72 714	1.44 721	3.36 765	1.59 764	2.48 789	1.72 789	2.28 780	1.24 752	2.24 786	1.65 778	2.56 800	1.32 745	2.39 792	1.98 816	2.67 792	1.51 733	1.66 756	1.24 749	2.53 795	1.88 805

U	5.15 850	8.49 828	1.81 747	8.49 840	1.77 791	8.49 857	1.77 790	8.51 865	1.77 799	8.49 865	1.77 797	8.50 865	1.78 786	8.58 865	1.77 800	8.54 857	1.78 758	8.55 865	1.78 808	8.55 859	1.84 798

derf	1.91 730	2.15 670	1.78 745	2.16 704	1.75 790	2.21 770	1.80 791	2.22 777	1.80 801	2.21 779	1.76 796	2.17 766	1.81 788	2.24 784	1.74 799	1.93 737	1.56 738	1.96 772	1.53 771	1.95 750	1.56 764

FBW_ROB	2.12 769	2.46 698	1.77 744	2.49 733	1.79 793	2.38 784	1.83 792	2.46 794	1.78 800	2.48 799	1.97 813	2.40 790	1.78 786	2.42 795	1.83 803	2.31 775	1.85 768	2.38 802	1.82 809	2.35 778	1.84 798

TRStereo	1.99 735	2.13 667	1.85 758	2.27 710	1.84 794	2.28 780	1.84 793	2.29 782	1.86 807	2.30 788	1.87 802	2.30 782	1.87 791	2.08 763	1.72 793	2.08 746	1.72 755	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 792

XX-Stereo	1.99 735	2.13 667	1.85 758	2.27 710	1.84 794	2.28 780	1.84 793	2.29 782	1.86 807	2.30 788	1.87 802	2.30 782	1.87 791	2.08 763	1.72 793	2.08 746	1.72 755	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 792

EAI-Stereo	1.99 735	2.13 667	1.85 758	2.27 710	1.84 794	2.28 780	1.84 793	2.29 782	1.86 807	2.30 788	1.87 802	2.30 782	1.87 791	2.08 763	1.72 793	2.08 746	1.72 755	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 792

asd	2.18 773	2.77 720	1.58 732	3.59 776	2.00 805	2.58 798	1.85 796	2.39 792	1.71 790	2.47 798	1.97 813	2.59 802	1.61 759	2.56 799	1.79 801	2.51 787	1.99 780	2.11 792	1.62 791	2.36 779	1.60 771

DNSM	2.56 800	4.43 770	3.08 817	4.09 791	1.86 797	2.66 801	1.86 797	2.66 802	1.87 811	2.66 805	1.86 800	2.66 806	1.86 789	2.66 806	1.87 809	3.82 812	2.94 807	2.42 804	1.73 806	2.42 781	1.73 795

asda	2.17 771	2.54 700	1.81 747	3.47 769	1.78 792	2.50 792	1.86 797	2.61 801	1.68 780	2.61 803	1.83 798	2.37 789	1.73 781	2.44 796	1.88 811	2.51 787	1.84 763	2.34 799	1.62 791	2.23 771	1.77 797

LGtest1	2.22 780	2.70 710	1.89 763	2.76 740	1.86 797	2.75 807	1.86 797	2.75 810	1.86 807	2.75 813	1.86 800	2.77 817	1.87 791	2.75 814	1.86 806	2.46 783	1.58 741	2.45 806	1.56 772	2.45 784	1.56 764

LG-G_1	2.22 780	2.71 712	1.89 763	2.77 741	1.87 801	2.75 807	1.87 800	2.76 811	1.87 811	2.75 813	1.87 802	2.76 815	1.87 791	2.75 814	1.86 806	2.47 784	1.58 741	2.45 806	1.57 773	2.45 784	1.57 766

LG-G	2.22 780	2.71 712	1.89 763	2.77 741	1.87 801	2.75 807	1.87 800	2.76 811	1.87 811	2.75 813	1.87 802	2.76 815	1.87 791	2.75 814	1.86 806	2.47 784	1.58 741	2.45 806	1.57 773	2.45 784	1.57 766

AIO_rvc	2.18 773	2.34 688	1.87 762	2.32 723	1.94 804	2.40 785	1.89 802	2.37 790	2.07 823	2.52 801	1.95 812	2.44 792	1.99 803	2.41 793	1.89 812	2.32 776	2.09 789	2.24 793	2.18 820	2.21 770	2.23 809

qwe	2.18 773	2.60 704	1.58 732	3.83 787	1.90 803	2.53 794	1.90 803	2.48 795	1.73 795	2.37 794	1.92 809	2.53 795	1.68 769	2.56 799	1.83 803	2.52 789	1.87 776	2.07 782	1.68 800	2.32 777	1.71 791

AIO_test	2.18 773	2.09 664	2.04 788	2.42 730	2.01 806	2.47 788	1.94 804	2.34 789	2.03 822	2.56 802	1.94 810	2.43 791	1.94 798	2.41 793	1.87 809	2.39 780	2.10 790	2.35 801	1.91 817	2.25 773	2.19 808

4.25w-stereo	1.98 734	2.72 714	1.46 723	3.47 769	1.43 757	2.07 758	1.98 805	2.53 799	1.52 769	2.71 806	1.98 819	1.81 751	1.62 760	1.96 759	1.36 759	1.88 732	2.00 781	2.53 811	1.61 785	1.74 742	1.15 686

3.75w	1.99 735	2.31 682	1.83 755	3.16 753	1.65 768	1.93 748	1.98 805	2.72 803	1.68 780	2.73 812	1.97 813	2.00 760	1.72 780	1.81 753	1.25 750	2.27 769	2.01 783	2.38 802	1.42 766	1.71 738	1.24 744

2w_stereo	1.99 735	2.36 691	1.81 747	3.24 757	1.67 773	1.94 749	1.98 805	2.72 803	1.68 780	2.72 807	1.94 810	1.98 759	1.74 783	1.79 752	1.27 751	1.95 738	2.00 781	2.53 811	1.60 781	1.68 737	1.15 686

4.25_new	2.00 742	2.33 684	1.82 752	3.32 762	1.69 782	1.95 752	1.99 808	2.72 803	1.71 790	2.72 807	1.97 813	2.01 761	1.74 783	1.77 749	1.28 752	2.18 757	2.01 783	2.48 809	1.58 776	1.65 734	1.17 690

4.5w_new	2.00 742	2.33 684	1.82 752	3.32 762	1.69 782	1.95 752	1.99 808	2.72 803	1.71 790	2.72 807	1.97 813	2.01 761	1.74 783	1.77 749	1.28 752	2.18 757	2.01 783	2.48 809	1.58 776	1.65 734	1.17 690

4.5w-stereo	1.99 735	2.33 684	1.81 747	3.28 759	1.68 777	1.94 749	1.99 808	2.72 803	1.70 788	2.72 807	1.99 822	1.97 758	1.68 769	1.76 747	1.29 754	1.91 735	2.02 787	2.53 811	1.61 785	1.75 743	1.16 689

2.75w_new	1.99 735	2.34 688	1.81 747	3.14 751	1.62 766	1.94 749	1.99 808	2.72 803	1.71 790	2.72 807	1.99 822	1.90 754	1.73 781	1.82 755	1.29 754	2.37 778	2.01 783	2.31 797	1.42 766	1.77 744	1.22 741

MonStereo	2.17 771	2.41 694	1.49 729	2.67 738	1.67 773	2.60 799	2.04 812	2.32 787	1.76 798	2.44 796	1.68 788	2.50 793	1.69 776	2.38 790	1.80 802	2.28 770	1.78 758	2.63 814	2.14 819	3.47 807	1.68 790

HUF	2.18 773	2.30 681	1.99 787	2.34 724	2.02 809	2.41 786	2.06 813	2.38 791	1.89 814	2.36 793	1.85 799	2.56 800	1.98 801	2.31 788	1.97 815	2.30 774	2.03 788	2.30 796	2.11 818	2.23 771	2.16 807

ff7	1.68 719	2.68 707	1.35 704	0.97 561	0.89 642	1.84 744	2.15 814	2.12 760	1.80 801	2.05 764	1.56 770	2.33 785	2.12 808	2.23 781	2.25 820	1.31 690	1.07 635	1.48 746	1.41 763	0.90 608	1.04 675

ffff	1.68 719	2.68 707	1.35 704	0.97 561	0.89 642	1.84 744	2.15 814	2.12 760	1.80 801	2.05 764	1.56 770	2.33 785	2.12 808	2.23 781	2.25 820	1.31 690	1.07 635	1.48 746	1.41 763	0.90 608	1.04 675

ccc-4	1.68 719	2.68 707	1.35 704	0.97 561	0.89 642	1.84 744	2.15 814	2.12 760	1.80 801	2.05 764	1.56 770	2.33 785	2.12 808	2.23 781	2.25 820	1.31 690	1.07 635	1.48 746	1.41 763	0.90 608	1.04 675

AROF-StereoT2	0.25 280	0.19 199	0.14 189	0.16 175	0.07 157	0.19 267	2.16 817	0.25 316	0.13 264	0.17 265	0.07 171	0.23 308	0.13 268	0.23 306	0.08 169	0.10 121	0.07 108	0.23 309	0.15 286	0.09 164	0.18 297

NCCL2	2.28 785	2.27 679	2.28 790	2.28 715	2.28 819	2.27 778	2.29 818	2.28 780	2.28 824	2.27 787	2.28 825	2.28 781	2.27 811	2.27 785	2.28 824	2.28 770	2.28 795	2.27 794	2.29 824	2.27 774	2.29 810

STTStereo	3.73 820	30.40 867	2.37 794	2.39 728	2.31 821	2.35 783	2.33 819	2.29 782	2.42 825	2.32 792	2.34 826	2.33 785	2.36 812	2.30 787	2.27 823	2.35 777	2.22 794	2.31 797	2.22 821	2.29 776	2.34 814

CFNet-ft	0.55 499	1.57 589	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.53 820	1.61 735	0.14 270	0.20 280	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.20 279	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	1.56 729	1.24 744

AROF-Stereo	0.27 292	0.16 184	0.07 101	0.21 240	0.08 166	0.11 178	2.55 821	0.11 193	0.13 264	0.18 270	0.18 317	0.11 197	0.07 169	0.22 298	0.07 161	0.17 222	0.17 261	0.24 320	0.13 266	0.17 267	0.19 305

NLSM1	2.93 813	3.24 736	2.57 797	4.04 789	2.66 822	3.30 816	2.55 821	3.29 821	2.55 826	3.35 823	2.48 827	3.28 822	2.47 813	3.34 823	2.49 825	3.26 800	2.55 804	3.13 817	2.57 827	3.00 804	2.46 817

arf5	0.27 292	0.17 190	0.07 101	0.16 175	0.07 157	0.20 274	2.56 823	0.20 281	0.13 264	0.21 292	0.18 317	0.11 197	0.18 315	0.19 273	0.13 259	0.09 112	0.07 108	0.24 320	0.12 246	0.17 267	0.19 305

PSMNet-RSSM	0.77 559	2.76 718	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.66 824	2.79 814	0.14 270	0.21 292	0.14 276	0.21 290	0.14 274	0.20 279	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.52 792	2.31 811

GwcNet-RSSM	0.77 559	2.77 720	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.20 274	2.67 825	2.78 813	0.14 270	0.20 280	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.21 292	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.52 792	2.31 811

cf-r	0.66 524	2.17 672	0.12 158	0.18 204	0.12 249	0.18 264	2.70 826	2.60 800	0.12 255	0.18 270	0.12 249	0.18 272	0.12 254	0.18 270	0.12 247	0.15 189	0.11 162	0.15 250	0.11 211	1.81 745	1.74 796

hitnet-ft	0.79 563	2.78 723	0.14 189	0.20 225	0.14 263	0.21 286	2.89 827	2.80 815	0.14 270	0.20 280	0.14 276	0.20 282	0.14 274	0.20 279	0.14 265	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.54 800	2.33 813

Sa-1000	4.34 838	8.37 825	6.84 845	6.98 835	4.45 852	3.58 817	3.00 828	3.42 824	3.39 845	2.61 803	4.00 853	3.83 828	4.01 846	3.90 828	3.90 849	5.98 844	5.62 840	3.76 826	2.34 825	4.35 819	2.47 818

rvit_105_1	3.83 821	5.22 793	3.01 807	4.53 796	3.01 825	4.51 828	3.01 829	4.56 837	3.04 831	4.53 836	3.03 831	4.55 838	3.03 818	4.56 837	3.04 827	4.57 821	3.05 809	4.57 833	3.05 832	4.57 823	3.05 824

rvit_0105_6	3.87 825	5.73 812	3.10 818	4.69 807	3.12 835	4.54 830	3.02 830	4.56 837	3.04 831	4.54 838	3.03 831	4.54 836	3.04 821	4.56 837	3.05 829	4.58 824	3.05 809	4.58 835	3.05 832	4.58 824	3.05 824

rvit_stereo_0081_aga	3.86 823	5.33 800	3.02 810	4.55 802	3.04 831	4.54 830	3.02 830	4.64 844	3.06 835	4.54 838	3.04 833	4.62 845	3.08 825	4.62 843	3.07 832	4.58 824	3.06 813	4.60 837	3.08 836	4.63 827	3.07 828

rvit_stereo_0081	3.83 821	5.23 796	3.01 807	4.53 796	3.03 827	4.55 834	3.02 830	4.56 837	3.04 831	4.52 834	3.02 829	4.54 836	3.03 818	4.56 837	3.04 827	4.57 821	3.05 809	4.57 833	3.05 832	4.58 824	3.05 824

rvit_stereo_0082	3.86 823	5.82 813	3.01 807	4.53 796	3.03 827	4.54 830	3.02 830	4.56 837	3.04 831	4.53 836	3.02 829	4.55 838	3.04 821	4.57 840	3.05 829	4.57 821	3.05 809	4.58 835	3.05 832	4.58 824	3.06 827

rvit_0105_4	3.91 828	5.47 808	3.02 810	4.54 799	3.02 826	4.54 830	3.03 834	4.75 847	3.17 842	4.57 840	3.06 834	4.61 844	3.16 829	4.65 844	3.09 835	4.66 828	3.11 817	4.68 842	3.18 843	4.81 834	3.16 836

DispFullNet	4.61 841	4.84 775	3.12 819	5.00 817	3.57 841	4.75 843	3.03 834	7.75 863	4.17 856	4.91 850	3.09 838	6.20 859	3.95 844	6.71 859	3.51 842	5.30 839	3.67 827	5.86 858	3.63 847	5.61 845	3.46 841

rvit_stereo_0080	3.89 826	5.70 810	3.04 812	4.54 799	3.03 827	4.56 835	3.05 836	4.60 841	3.07 836	4.58 841	3.06 834	4.59 840	3.06 823	4.61 841	3.08 833	4.63 826	3.09 814	4.64 839	3.10 837	4.65 828	3.10 831

whm_eth	3.89 826	5.70 810	3.04 812	4.54 799	3.03 827	4.56 835	3.05 836	4.60 841	3.07 836	4.58 841	3.06 834	4.59 840	3.06 823	4.61 841	3.08 833	4.63 826	3.09 814	4.64 839	3.10 837	4.65 828	3.10 831

rvit_0105_3	3.91 828	5.33 800	3.06 815	4.60 805	3.07 833	4.60 837	3.06 838	4.62 843	3.08 839	4.60 843	3.07 837	4.62 845	3.08 825	4.67 845	3.10 836	4.70 829	3.11 817	4.77 846	3.19 844	4.77 833	3.14 835

rvit_stereo_0083	3.92 830	5.30 799	3.06 815	4.61 806	3.09 834	4.67 839	3.08 839	4.66 845	3.09 840	4.62 844	3.10 839	4.66 848	3.11 827	4.67 845	3.16 838	4.72 831	3.16 820	4.77 846	3.11 839	4.66 830	3.11 833

rvit_stereo_ft	3.93 831	5.44 806	3.05 814	4.59 804	3.06 832	4.61 838	3.08 839	4.67 846	3.12 841	4.63 845	3.10 839	4.65 847	3.11 827	4.69 847	3.13 837	4.70 829	3.14 819	4.71 844	3.15 842	4.74 831	3.16 836

rvit_0105_5	4.10 832	5.40 804	3.13 821	4.71 809	3.15 836	4.72 842	3.10 841	4.90 852	3.27 844	4.69 846	3.16 841	4.84 852	3.25 831	4.96 851	3.34 841	5.05 836	3.39 825	5.10 851	3.40 845	5.11 841	3.42 840

SA	4.33 837	7.35 819	6.85 846	5.96 826	4.09 849	3.59 818	3.15 842	3.82 828	2.64 827	3.91 826	3.85 850	3.57 824	2.72 816	3.13 819	4.03 851	7.09 853	6.86 848	3.57 822	3.12 840	3.85 810	3.51 842

GANet-RSSM	0.75 552	1.91 650	0.14 189	0.47 394	0.14 263	0.21 286	3.21 843	2.30 786	0.14 270	0.46 491	0.14 276	0.23 308	0.18 315	0.21 292	0.14 265	0.18 241	0.27 333	0.37 409	0.13 266	2.13 769	2.12 806

NLCSM	3.67 819	4.08 762	3.19 822	4.80 810	3.26 837	3.99 824	3.24 844	4.25 833	3.18 843	4.09 829	3.27 842	4.14 831	3.18 830	4.13 831	3.28 840	4.06 813	3.10 816	3.85 829	3.14 841	3.91 814	3.27 839

MLG-Stereo_test2	4.28 835	5.46 807	3.69 827	4.86 814	3.72 845	5.58 849	3.42 845	4.81 849	3.77 852	4.85 848	3.72 849	5.55 857	3.63 834	5.58 855	3.53 843	4.41 818	3.28 824	4.99 850	2.95 830	4.75 832	3.13 834

test_5	4.62 842	7.55 821	6.23 841	6.32 829	3.40 840	5.29 847	3.50 846	3.53 825	4.11 855	4.28 831	4.47 857	4.26 834	4.38 849	3.68 826	3.24 839	5.89 842	5.60 839	4.84 848	3.50 846	4.33 818	3.93 850

MLG-Stereo_test1	4.25 833	5.34 803	3.61 825	5.31 820	3.63 843	5.23 846	3.57 847	5.38 855	3.65 846	5.23 852	3.47 844	4.76 849	3.74 838	4.85 848	3.71 845	4.96 833	3.18 822	4.71 844	2.92 829	4.86 837	2.90 821

RAFT+CT+SA	4.28 835	7.62 822	4.91 834	5.55 823	2.28 819	3.09 811	3.64 848	4.49 835	3.07 836	4.80 847	3.35 843	4.77 850	3.70 837	4.29 834	3.05 829	5.58 840	5.98 843	3.58 823	3.78 852	4.26 817	3.72 844

DPSNet	3.66 818	3.60 747	3.62 826	3.63 780	3.64 844	3.65 819	3.65 849	3.66 826	3.67 847	3.67 825	3.65 847	3.67 826	3.66 835	3.66 825	3.68 844	3.68 810	3.66 826	3.67 824	3.68 850	3.67 808	3.67 843

MLG-Stereo_test3	4.26 834	4.85 776	3.95 829	5.35 821	3.60 842	4.75 843	3.76 850	5.49 856	3.71 848	5.39 853	3.69 848	4.82 851	3.66 835	4.85 848	3.73 848	4.93 832	3.19 823	4.69 843	2.99 831	4.84 836	2.98 823

TestStereo1	4.60 839	8.41 826	6.44 843	6.86 833	3.79 846	3.97 822	3.78 851	3.99 830	3.74 849	3.97 827	3.52 845	3.94 829	3.58 832	3.98 829	3.72 846	6.82 850	6.50 846	3.76 826	3.66 848	3.90 811	3.74 846

SA-5K	4.60 839	8.41 826	6.44 843	6.86 833	3.79 846	3.97 822	3.78 851	3.99 830	3.74 849	3.97 827	3.52 845	3.94 829	3.58 832	3.98 829	3.72 846	6.82 850	6.50 846	3.76 826	3.66 848	3.90 811	3.74 846

test_4	4.88 845	8.13 824	6.98 847	7.46 836	4.44 851	4.25 826	3.85 853	4.04 832	3.92 853	4.13 830	3.91 851	4.18 833	3.84 842	4.14 832	4.06 852	7.01 852	7.13 851	4.53 831	3.72 851	4.09 815	3.72 844

cross-raft	4.83 844	7.52 820	6.43 842	6.63 830	3.96 848	4.51 828	3.99 854	4.49 835	3.96 854	4.52 834	3.96 852	4.50 835	3.97 845	4.50 836	3.97 850	6.65 848	6.44 845	4.33 830	3.92 854	4.35 819	3.91 849

test_3	5.01 847	8.86 831	7.77 849	8.09 838	2.76 824	4.13 825	4.05 855	3.88 829	3.76 851	4.33 832	4.13 854	3.71 827	3.91 843	4.21 833	4.06 852	7.93 854	7.69 853	4.53 831	3.91 853	4.17 816	4.29 852

raft_robust	4.71 843	7.75 823	5.40 839	6.81 832	3.31 838	4.28 827	4.20 856	4.32 834	4.37 858	4.35 833	4.35 856	4.14 831	3.75 839	4.30 835	4.20 854	6.67 849	6.37 844	3.36 821	4.24 858	4.86 837	3.25 838

SGM-Forest	5.21 851	5.92 814	4.08 830	6.18 827	4.16 850	6.31 851	4.34 857	6.50 858	4.33 857	6.14 859	4.21 855	6.61 862	4.55 850	6.67 858	4.48 855	5.94 843	3.94 829	5.85 857	4.03 856	5.79 847	4.17 851
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	5.10 849	5.15 788	4.49 831	5.07 818	3.37 839	6.87 852	4.75 858	5.04 853	6.34 863	7.84 863	5.06 859	6.72 863	4.09 847	4.99 852	5.44 859	5.03 835	3.16 820	4.67 841	4.86 859	5.15 842	3.89 848

TestStereo	4.88 845	4.75 774	4.79 832	4.87 816	4.92 853	4.81 845	4.90 859	4.78 848	4.77 859	4.87 849	4.89 858	4.90 853	4.91 851	4.99 852	4.79 856	4.98 834	4.87 836	4.87 849	4.92 860	5.00 840	5.00 853

rvit_stereo_0075_2	6.64 853	8.80 830	5.25 836	7.89 837	5.27 855	7.90 856	5.27 860	7.92 864	5.28 861	7.91 864	5.29 861	7.93 864	5.27 852	7.92 864	5.28 857	7.93 854	5.28 838	7.93 863	5.29 862	7.93 856	5.28 855

SGM+DAISY	7.06 855	9.15 832	5.38 838	8.84 842	5.18 854	8.80 858	5.31 861	8.79 866	5.28 861	8.89 866	5.20 860	8.93 866	5.33 853	8.95 866	5.36 858	8.70 858	5.21 837	8.74 866	5.20 861	8.89 860	5.15 854

test-1	6.46 852	9.16 833	8.03 853	8.09 838	5.62 856	6.11 850	6.35 862	6.85 860	4.94 860	6.08 858	6.29 864	4.98 854	6.43 856	6.22 856	6.36 862	6.16 846	7.47 852	5.82 856	5.44 863	7.11 853	5.68 856

RAFT	6.73 854	9.36 834	7.40 848	8.51 841	6.55 857	6.88 853	6.60 863	6.79 859	6.60 864	6.80 860	6.72 865	5.31 856	5.50 854	6.61 857	6.61 863	8.42 856	5.89 841	5.73 855	5.45 864	6.61 849	6.24 857

test-v	7.53 856	11.89 844	7.98 850	9.36 845	7.14 858	7.06 854	7.09 864	7.37 861	6.91 865	7.29 861	5.71 862	6.45 860	6.93 857	6.73 860	7.27 864	8.93 861	7.85 854	6.98 861	6.80 865	7.56 854	7.34 859

test-2	7.53 856	11.89 844	7.98 850	9.36 845	7.14 858	7.06 854	7.09 864	7.37 861	6.91 865	7.29 861	5.71 862	6.45 860	6.93 857	6.73 860	7.27 864	8.93 861	7.85 854	6.98 861	6.80 865	7.56 854	7.34 859

MANE	19.05 859	23.00 852	15.00 859	23.00 866	15.00 860	24.00 865	16.00 866	24.00 873	16.00 867	22.00 873	15.00 866	23.00 873	16.00 866	23.00 873	15.00 866	22.00 873	15.00 867	22.00 873	15.00 867	22.00 873	15.00 861

rafts_anoy	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

raft+_RVC	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

raftrobust	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

CasAABBNet	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

RALCasStereoNet	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

RALAANet	20.00 860	20.00 846	20.00 860	20.00 860	20.00 861	20.00 859	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

PM Cens cmp D40	30.50 867	37.00 874	24.00 866	37.00 873	24.00 868	37.00 874	24.00 873	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 868

PM Graph cmp D40	30.50 867	37.00 874	24.00 866	37.00 873	24.00 868	37.00 874	24.00 873	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 868

PatchMatch Cens Cmp	30.50 867	37.00 874	24.00 866	37.00 873	24.00 868	37.00 874	24.00 873	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 868

PatchMatch Graph Cmp	30.50 867	37.00 874	24.00 866	37.00 873	24.00 868	37.00 874	24.00 873	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 873	37.00 881	24.00 873	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 868

WCMA_ROB	31.10 871	35.43 872	27.12 870	39.51 884	23.10 867	38.78 883	25.30 877	37.49 891	25.39 878	37.29 890	27.02 877	38.52 891	26.48 877	37.80 890	26.44 877	36.28 881	22.65 874	33.90 878	22.30 874	37.10 888	24.18 872

111	30.40 866	30.94 868	29.72 871	32.61 867	30.02 872	33.57 866	30.47 878	31.50 874	29.39 879	30.98 874	29.11 878	29.78 874	30.39 881	29.45 874	30.76 881	30.08 874	29.02 879	29.92 874	30.32 882	29.86 874	30.17 873

fff	1000028.16 892	29.62 864	29.72 871	32.61 867	30.02 872	35.13 868	31.83 879	32.07 875	10000000.00 900	35.27 877	29.82 879	32.45 875	30.15 878	32.35 875	30.09 878	31.04 875	29.55 880	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 874

csc	1000028.16 892	29.62 864	29.72 871	32.61 867	30.02 872	35.13 868	31.83 879	32.07 875	10000000.00 900	35.27 877	29.82 879	32.45 875	30.15 878	32.35 875	30.09 878	31.04 875	29.55 880	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 874

cscssc	1000028.16 892	29.62 864	29.72 871	32.61 867	30.02 872	35.13 868	31.83 879	32.07 875	10000000.00 900	35.27 877	29.82 879	32.45 875	30.15 878	32.35 875	30.09 878	31.04 875	29.55 880	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 874

ADStereo(finetuned)	36.13 873	36.63 873	38.07 882	36.97 872	33.25 876	35.91 871	34.45 882	36.36 881	32.99 880	38.14 891	36.71 885	36.69 881	34.13 882	38.57 891	40.79 889	37.60 891	36.58 886	35.90 882	33.36 883	35.42 877	34.04 877

tt	500032.53 890	34.60 870	29.72 871	37.47 882	34.41 877	36.85 872	35.22 883	34.71 878	33.55 881	34.50 875	35.43 882	33.81 878	10000000.00 900	33.57 878	33.13 882	33.68 878	35.00 884	34.03 879	35.26 885	30.96 875	34.63 878

DCANet	500032.53 890	34.60 870	29.72 871	37.47 882	34.41 877	36.85 872	35.22 883	34.71 878	33.55 881	34.50 875	35.43 882	33.81 878	10000000.00 900	33.57 878	33.13 882	33.68 878	35.00 884	34.03 879	35.26 885	30.96 875	34.63 878

DCANet-4	35.22 872	34.54 869	35.08 877	33.58 871	35.47 879	34.55 867	35.53 885	36.08 880	35.85 883	35.92 880	35.77 884	35.18 880	35.48 883	35.39 880	37.15 888	34.55 880	33.92 883	35.02 881	34.90 884	35.79 878	34.74 880

fast-reg	37.00 874	37.00 874	37.00 878	37.00 873	37.00 880	37.00 874	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 884	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 881

Reg-Stereo(zero)	37.00 874	37.00 874	37.00 878	37.00 873	37.00 880	37.00 874	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 884	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 881

FLISNet	37.00 874	37.00 874	37.00 878	37.00 873	37.00 880	37.00 874	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 884	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 881

CoSv	37.00 874	37.00 874	37.00 878	37.00 873	37.00 880	37.00 874	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 886	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 884	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 881

CBMV	128.50 880	1422.70 896	53.10 884	79.50 886	51.30 885	77.30 885	49.70 890	74.00 892	48.20 889	77.20 893	48.80 891	73.90 893	48.00 889	73.80 893	48.80 891	70.40 893	45.10 892	68.90 893	46.10 892	68.20 890	45.00 886
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 878	87.70 884	41.95 883	113.75 887	65.62 886	75.05 884	55.25 891	75.64 893	45.04 888	71.61 892	41.75 890	72.81 892	44.06 888	68.38 892	44.63 890	101.89 894	59.57 893	107.10 894	61.05 893	104.38 891	59.38 887

NOSS_ROB	102.95 879	153.00 888	121.00 886	51.00 885	44.00 884	165.00 887	127.00 892	153.00 894	119.00 890	164.00 895	125.00 892	168.00 895	120.00 890	153.00 894	117.00 892	49.00 892	44.00 891	49.00 892	44.00 891	49.00 889	44.00 885

DF_test	189.29 882	560.34 893	182.58 890	229.00 890	135.68 887	197.79 888	135.52 893	197.80 896	135.44 891	197.75 896	135.49 893	197.90 896	135.51 891	197.84 896	135.75 893	217.37 897	171.11 895	183.74 896	127.67 895	183.56 893	127.88 888

MeshStereo	159.24 881	171.00 889	160.68 889	162.58 888	160.59 888	164.01 886	160.35 894	158.51 895	158.56 892	158.34 894	160.12 894	158.56 894	159.92 892	157.26 895	158.94 894	154.38 895	158.36 894	155.75 895	159.13 896	153.67 892	154.07 889
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	284.23 886	354.61 891	207.27 891	363.24 893	206.46 889	364.72 892	210.41 895	364.72 900	210.41 893	364.81 900	208.64 896	364.81 900	208.64 894	364.72 900	210.41 896	354.70 900	205.53 897	354.70 900	205.53 898	354.70 897	205.53 891

AE-Stereo	201.80 883	123.00 885	115.00 885	219.00 889	218.00 890	223.00 889	244.00 896	217.00 897	236.00 894	202.00 897	203.00 895	205.00 897	208.00 893	225.00 897	204.00 895	210.00 896	198.00 896	197.00 897	184.00 897	204.00 894	201.00 890

MGS-Stereo	239.45 884	123.00 885	135.00 887	266.00 891	286.00 891	277.00 890	305.00 897	271.00 898	242.00 895	274.00 898	279.00 897	255.00 898	270.00 895	268.00 898	297.00 897	221.00 898	247.00 898	216.00 898	123.00 894	217.00 895	217.00 892

EGLCR-Stereo	246.90 885	129.00 887	139.00 888	266.00 891	286.00 891	277.00 890	305.00 897	271.00 898	242.00 895	274.00 898	279.00 897	255.00 898	270.00 895	268.00 898	297.00 897	230.00 899	247.00 898	216.00 898	223.00 899	237.00 896	227.00 893

LE_ROB	396.57 887	471.28 892	329.84 892	471.48 894	308.15 893	526.83 893	322.10 899	488.15 901	323.76 897	495.46 901	317.97 899	497.17 901	320.10 897	481.62 901	326.76 899	462.71 901	298.97 900	466.16 901	285.98 900	447.62 898	289.21 894

SGM-ForestM	596.69 888	677.77 894	444.52 893	699.85 895	517.25 894	732.94 894	488.29 900	770.79 902	460.11 898	750.81 902	487.98 900	792.79 902	499.41 898	730.90 902	475.81 900	720.03 902	491.16 901	663.96 902	418.60 901	674.76 899	436.05 895

CBMV_ROB	818.48 889	913.88 895	709.52 894	862.84 896	597.78 895	1073.99 895	700.52 901	1015.66 903	702.59 899	1115.65 903	760.02 901	1130.24 903	721.57 899	1037.41 903	692.65 901	814.05 903	564.29 902	843.28 903	595.31 902	915.51 900	602.92 896

111111	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

SGD-Stereo	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

IGEV-Stereo++	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

IGEV-Stereo+	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

SDNR	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

anonymousdsp2	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

anonymousdsp	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

test_example2	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

DIP-Stereo	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 895	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 896	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 902	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897
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		37.00 874		37.00 873		37.00 874		37.00 882		37.00 881		37.00 882		37.00 881		37.00 882		37.00 883		37.00 879

FADE		0.06 82		0.09 96	0.10 179			0.05 117	0.03 65	0.04 98		0.05 120		0.04 96		0.15 189	0.10 131	0.17 270	0.13 266	0.11 188	0.11 193

Low-res two-view benchmark