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

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

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

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

CoDeX	0.15 211	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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_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_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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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	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++	0.54 495	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

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

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

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)
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

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
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

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	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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

3.25w	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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

Low-res two-view benchmark