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

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

CoDeX	0.15 202	0.70 376	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 580	0.02 21	0.69 565	0.75 591	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 345	0.10 104	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.11 148	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 325	0.10 104	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

SFCPSM	0.17 219	0.78 393	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 620	0.02 21	0.75 578	0.76 593	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.09 85	0.97 438	0.10 104	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

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

SMFormer	0.09 85	1.01 459	0.09 100	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 85	0.95 435	0.09 100	0.10 93	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 85	1.01 459	0.10 104	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 132	0.44 294	0.33 346	0.39 318	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 373	0.36 419	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

BSDual-CNN	0.81 555	1.91 631	0.92 591	4.48 769	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 720	4.19 807	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

psmg	0.43 398	1.91 631	0.92 591	1.91 673	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 720	1.44 711	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

CSP-Net	0.34 316	1.29 547	1.19 625	1.36 643	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 669	1.21 687	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

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

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

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

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

ADCMid	0.08 78	0.02 12	0.02 15	1.01 553	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 162	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 85	0.02 12	0.04 64	0.90 527	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 211	0.36 467	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 132	0.02 12	0.02 15	1.62 662	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 184	0.04 52	0.03 39	2.22 688	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 151	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

w-ln-seven-2	0.14 184	1.22 543	0.28 304	0.32 283	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 319	0.27 318	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.10 104	1.05 469	0.12 144	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 104	1.05 469	0.12 144	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 104	1.05 469	0.12 144	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 85	1.00 449	0.11 132	0.11 114	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 104	1.07 473	0.11 132	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 104	1.03 465	0.12 144	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

mmm	0.14 184	1.83 616	0.12 144	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 110	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.12 133	0.11 148	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

11t1	0.17 219	2.16 652	0.13 166	0.13 135	0.04 101	0.06 125	0.04 109	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 121	0.18 226	0.12 163	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

DualNet	0.10 104	1.07 473	0.11 132	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 104	1.14 481	0.13 166	0.14 141	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.11 148	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

qqq	0.16 213	2.01 641	0.12 144	0.15 153	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 133	0.14 203	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

x	0.11 132	1.15 484	0.15 200	0.14 141	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.15 213	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

hknet	1.10 617	1.85 622	3.49 799	4.48 769	0.02 22	0.42 418	0.06 150	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.41 407	0.03 59	0.42 419	0.03 58	4.39 793	4.19 807	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

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

xxxx	0.11 132	1.16 486	0.16 207	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.16 217	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 104	1.09 475	0.13 166	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.14 203	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

BEATNet_4x	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 659	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 659	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCRef	0.12 145	0.03 31	0.04 64	1.71 667	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCPNet	0.10 104	0.03 31	0.04 64	1.27 628	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 156	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	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

Light2-Stereo	0.05 57	0.04 52	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.04 95	0.05 126	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.06 134	0.05 122

ManiGeoR	0.17 219	0.05 67	0.62 523	0.73 503	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 219	0.05 67	0.63 527	0.72 499	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 533	0.59 535	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 219	0.05 67	0.62 523	0.73 503	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 219	0.05 67	0.62 523	0.72 499	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 219	0.05 67	0.65 534	0.72 499	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 533	0.59 535	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

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

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

z-mn7	0.16 213	1.21 537	0.33 346	0.41 346	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 338	0.31 356	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 244	1.40 562	0.53 500	0.56 456	0.04 101	0.05 111	0.04 109	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.05 121	0.57 497	0.44 476	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 228	1.47 564	0.33 346	0.40 331	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 360	0.32 362	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 144	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 110	0.12 191	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

APVNet	0.09 85	0.05 67	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 635	0.06 134	0.04 110	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

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

FADNet-RVC-Resample	0.12 145	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	1.57 745	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

ADCP+	0.15 202	0.04 52	0.04 64	2.20 687	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.04 106	0.08 156	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 237	0.17 184	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 111	0.05 121	0.17 208	0.16 217	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

GIO	0.10 104	0.22 198	0.22 268	0.23 233	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.07 151	0.05 132	0.07 153	0.05 134	0.07 153	0.05 124	0.07 151	0.05 121	0.23 268	0.22 288	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 277	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 111	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 264	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 111	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 264	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 111	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 277	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 126	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.05 120	0.05 124	0.05 111	0.05 121	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 144	0.08 81	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.08 156	0.05 121	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 87	0.11 132	0.11 114	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.08 156	0.05 121	0.11 127	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 78	0.08 87	0.11 132	0.11 114	0.05 126	0.08 146	0.05 126	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.09 162	0.08 156	0.15 175	0.11 148	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 85	0.13 125	0.39 392	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 193	0.05 132	0.06 136	0.05 134	0.06 137	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 252	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 85	0.13 125	0.39 392	0.08 81	0.05 126	0.07 143	0.05 126	0.13 193	0.05 132	0.06 136	0.05 134	0.06 137	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 252	0.06 134	0.05 122

ISRNet	0.11 132	0.05 67	0.36 373	0.24 239	0.07 155	0.13 186	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.13 194	0.05 124	0.05 111	0.09 162	0.24 278	0.20 276	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 244

qqq1	0.25 268	3.70 725	0.14 175	0.14 141	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.13 149	0.12 163	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 268	3.70 725	0.14 175	0.14 141	0.04 101	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.13 149	0.12 163	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

ffm	0.25 268	3.83 731	0.12 144	0.12 122	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 268	3.83 731	0.12 144	0.12 122	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 268	3.83 731	0.12 144	0.12 122	0.05 126	0.06 125	0.05 126	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 124	0.06 128	0.05 121	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

BUS	0.83 564	1.91 631	0.92 591	4.48 769	0.02 22	0.40 378	0.04 109	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.41 407	0.05 124	0.03 49	0.05 121	1.97 720	4.19 807	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

NINENet	0.69 519	3.87 734	1.20 628	1.98 679	0.05 126	0.40 378	0.04 109	0.40 379	0.05 132	0.41 397	0.04 116	0.41 407	0.05 124	0.40 385	0.05 121	1.79 706	1.56 720	0.34 363	0.22 320	0.34 344	0.23 304

GwcNet	0.12 145	0.07 85	0.05 79	0.08 81	0.05 126	0.08 146	1.20 674	0.07 151	0.05 132	0.05 119	0.05 134	0.08 154	0.05 124	0.08 156	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

FADNet_RVC	0.12 145	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.65 749	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 153	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 126	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 134	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.71 766	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

FADNet	0.12 145	0.05 67	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 124	0.04 96	1.66 752	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 78	0.56 351	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TARStereo(FT)	0.09 85	0.59 359	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 85	0.59 359	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 85	0.60 364	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 78	0.58 356	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 78	0.58 356	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 78	0.56 351	0.06 85	0.06 70	0.06 146	0.06 125	0.06 150	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 151	0.06 137	0.06 147	0.06 128	0.06 144	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TS12	0.09 85	0.09 96	0.17 217	0.19 198	0.06 146	0.08 146	0.06 150	0.08 156	0.06 151	0.08 155	0.06 151	0.08 154	0.06 147	0.08 156	0.06 144	0.15 175	0.16 217	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

IGEV_i1	0.26 278	0.05 67	0.04 64	0.06 70	0.03 52	0.05 111	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 147	0.05 111	0.03 58	4.34 790	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

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

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

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

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

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

BEATNet-Init1	0.19 232	0.08 87	0.08 94	2.23 689	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 162	0.08 154	0.07 160	0.11 185	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

SuperB	0.21 244	0.10 101	2.51 777	0.12 122	0.09 164	0.10 156	0.09 167	0.08 156	0.07 162	0.10 166	0.09 169	0.09 163	0.07 160	0.07 151	0.07 152	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

DeepPrunerF	0.19 232	0.08 87	0.08 94	2.23 689	0.08 158	0.08 146	0.07 161	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 162	0.08 154	0.07 160	0.11 185	0.08 156	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

ACC-I	0.10 104	0.10 101	0.12 144	0.13 135	0.08 158	0.11 172	0.08 164	0.10 163	0.08 167	0.11 183	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 166	0.08 156	0.13 149	0.12 163	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 104	0.10 101	0.11 132	0.13 135	0.08 158	0.10 156	0.08 164	0.10 163	0.08 167	0.10 166	0.08 167	0.10 166	0.08 164	0.10 166	0.08 156	0.13 149	0.11 148	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

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

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

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

PASM	0.39 366	3.06 710	1.36 693	1.58 655	0.09 164	0.11 172	0.11 199	0.11 181	0.11 205	0.09 162	0.09 169	0.11 184	0.09 168	0.09 162	0.09 162	0.11 127	0.11 148	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.11 191

DRN-Test	0.14 184	0.13 125	0.09 100	0.14 141	0.09 164	0.15 225	0.09 167	0.14 211	0.10 177	0.14 212	0.09 169	0.14 211	0.09 168	0.13 195	0.09 162	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.12 191	0.73 602

StereoDRNet	0.15 202	0.14 147	0.10 104	0.14 141	0.09 164	0.15 225	0.09 167	0.14 211	0.09 172	0.14 212	0.10 173	0.14 211	0.09 168	0.14 211	0.09 162	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	0.13 194	0.82 618

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

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

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

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

G4	0.22 253	0.18 181	0.10 104	1.73 668	0.10 170	0.15 225	0.10 172	0.14 211	0.27 354	0.15 234	0.10 173	0.15 240	0.10 172	0.15 241	0.17 280	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.18 260	0.10 167

G3	0.21 244	0.17 176	0.10 104	1.52 651	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 211	0.27 354	0.14 212	0.10 173	0.14 211	0.10 172	0.14 211	0.16 270	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 271	0.17 253	0.10 167

G2	0.21 244	0.17 176	0.10 104	1.68 665	0.10 170	0.15 225	0.10 172	0.14 211	0.26 349	0.14 212	0.10 173	0.14 211	0.10 172	0.14 211	0.16 270	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 275	0.17 253	0.10 167

GOStereo-base	0.20 234	0.18 181	0.10 104	1.53 653	0.10 170	0.16 240	0.10 172	0.15 240	0.10 177	0.15 234	0.10 173	0.15 240	0.10 172	0.15 241	0.16 270	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.17 253	0.10 167

GFORCE	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.11 172	0.10 172	0.11 181	0.09 172	0.11 183	0.11 201	0.11 184	0.10 172	0.13 195	0.11 189	0.17 208	0.18 267	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

over-6	0.11 132	0.11 118	0.15 200	0.16 163	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 181	0.10 177	0.11 183	0.10 173	0.11 184	0.10 172	0.11 185	0.10 169	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 132	0.11 118	0.15 200	0.16 163	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 181	0.10 177	0.11 183	0.10 173	0.11 184	0.10 172	0.11 185	0.10 169	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.10 167

over-8	0.11 132	0.14 147	0.15 200	0.16 163	0.10 170	0.11 172	0.10 172	0.11 181	0.09 172	0.11 183	0.10 173	0.11 184	0.10 172	0.11 185	0.09 162	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.09 159

over-9	0.11 132	0.11 118	0.16 207	0.16 163	0.10 170	0.12 183	0.10 172	0.11 181	0.10 177	0.11 183	0.10 173	0.11 184	0.10 172	0.11 185	0.10 169	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

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

S2M2_L	0.12 145	0.14 147	0.10 104	0.15 153	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 211	0.10 177	0.15 234	0.10 173	0.14 211	0.10 172	0.14 211	0.10 169	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	0.13 194	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	0.10 104	0.10 101	0.10 104	0.10 93	0.10 170	0.10 156	0.10 172	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 172	0.10 166	0.10 169	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

LRCNet_RVC	0.13 153	0.13 125	0.09 100	0.13 135	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.14 211	0.10 177	0.23 287	0.10 173	0.20 267	0.10 172	0.24 295	0.11 189	0.11 127	0.09 112	0.12 185	0.14 258	0.12 191	0.09 159

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Cross2Single Stereo	0.14 184	0.15 166	0.17 217	0.18 190	0.11 200	0.15 225	0.11 199	0.15 240	0.10 177	0.16 244	0.11 201	0.16 244	0.11 198	0.16 245	0.11 189	0.18 226	0.14 203	0.15 241	0.11 198	0.15 233	0.10 167

tt3	0.15 202	0.15 166	0.21 259	0.34 294	0.12 240	0.14 201	0.11 199	0.15 240	0.12 245	0.15 234	0.12 235	0.14 211	0.11 198	0.13 195	0.12 232	0.19 237	0.18 267	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.11 191

tt5	0.14 184	0.13 125	0.22 268	0.20 211	0.12 240	0.15 225	0.11 199	0.13 193	0.12 245	0.15 234	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.20 245	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.14 211	0.10 167

tt7	0.14 184	0.15 166	0.21 259	0.31 276	0.11 200	0.15 225	0.11 199	0.13 193	0.12 245	0.14 212	0.12 235	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.12 232	0.18 226	0.15 213	0.13 189	0.10 173	0.15 233	0.11 191

E$^{3}$Stereo	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

LLLLL	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

LLL	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.17 184	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.16 188	0.14 203	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

low	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

100	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.17 184	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

300	0.13 153	0.14 147	0.13 166	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

Last	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

DDDD	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

FORCE_4.7	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.11 189	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

F4.4	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_4.6	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.20 211	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.11 189	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

F8.5	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.11 189	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_9	0.13 153	0.13 125	0.20 251	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.11 189	0.17 208	0.18 267	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_8	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.11 189	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

F7	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.20 211	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_4.5	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

TT111	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

FORCE_4	0.13 153	0.13 125	0.19 237	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_5	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.18 190	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_6	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.18 190	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.11 198	0.13 195	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.10 167

EE1	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.17 184	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

AnonStereo	0.13 153	0.14 147	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

LACA_dic	0.45 434	0.13 125	1.78 726	1.70 666	0.12 240	0.13 186	0.12 240	0.16 246	0.15 269	0.13 194	0.12 235	0.13 194	0.11 198	0.16 245	0.13 244	1.73 704	1.69 734	0.16 247	0.11 198	0.13 194	0.13 244

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 198	0.04 96	0.03 58	0.58 498	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

S2M2_XL	0.14 184	0.17 176	0.12 144	0.17 184	0.11 200	0.17 248	0.11 199	0.17 253	0.11 205	0.17 252	0.11 201	0.17 253	0.11 198	0.17 254	0.11 189	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.11 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetRed	0.11 132	0.12 123	0.11 132	0.11 114	0.11 200	0.11 172	0.14 254	0.11 181	0.11 205	0.12 191	0.11 201	0.11 184	0.11 198	0.11 185	0.11 189	0.11 127	0.16 217	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

JetBlue	0.11 132	0.11 118	0.12 144	0.13 135	0.14 254	0.11 172	0.11 199	0.11 181	0.11 205	0.11 183	0.11 201	0.11 184	0.11 198	0.12 193	0.12 232	0.11 127	0.11 148	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

CIPLG	0.13 153	0.21 194	0.12 144	0.16 163	0.11 200	0.15 225	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.15 234	0.12 235	0.15 240	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

IPLG	0.13 153	0.20 188	0.14 175	0.15 153	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

IPLGR_C	0.14 184	0.20 188	0.12 144	0.15 153	0.11 200	0.14 201	0.15 263	0.14 211	0.11 205	0.15 234	0.12 235	0.14 211	0.11 198	0.16 245	0.11 189	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 232

MIPNet	0.14 184	0.21 194	0.17 217	0.16 163	0.11 200	0.15 225	0.12 240	0.14 211	0.11 205	0.16 244	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.14 160	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

IPLGR	0.14 184	0.24 209	0.14 175	0.16 163	0.12 240	0.15 225	0.12 240	0.14 211	0.11 205	0.15 234	0.12 235	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

ACRE	0.13 153	0.21 194	0.14 175	0.15 153	0.11 200	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.12 235	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.11 189	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

ICVP	0.15 202	0.53 341	0.11 132	0.16 163	0.11 200	0.16 240	0.11 199	0.16 246	0.11 205	0.16 244	0.11 201	0.16 244	0.11 198	0.16 245	0.11 189	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.11 191
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UNet	0.29 288	0.90 421	0.10 104	0.14 141	0.10 170	0.14 201	0.10 172	0.91 595	0.69 600	0.14 212	0.11 201	0.14 211	0.11 198	0.14 211	0.10 169	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.88 588	0.76 609

aanetorigin	0.13 153	0.11 118	0.11 132	0.11 114	0.11 200	0.11 172	0.11 199	0.11 181	0.11 205	0.11 183	0.12 235	0.11 184	0.11 198	0.11 185	0.11 189	0.11 127	0.11 148	0.14 208	0.11 198	0.49 501	0.11 191

ELAS_RVC	0.14 184	0.16 171	0.10 104	0.15 153	0.10 170	0.18 252	0.11 199	0.19 259	0.11 205	0.19 258	0.12 235	0.18 257	0.11 198	0.19 260	0.12 232	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 164	0.15 233	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 153	0.16 171	0.11 132	0.15 153	0.09 164	0.18 252	0.11 199	0.18 257	0.11 205	0.17 252	0.11 201	0.18 257	0.11 198	0.18 257	0.11 189	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 211	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 202	0.14 147	0.21 259	0.26 254	0.12 240	0.15 225	0.12 240	0.15 240	0.10 177	0.13 194	0.12 235	0.14 211	0.12 240	0.15 241	0.11 189	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 232

tt4	0.14 184	0.14 147	0.21 259	0.20 211	0.10 170	0.14 201	0.11 199	0.14 211	0.10 177	0.13 194	0.10 173	0.13 194	0.12 240	0.14 211	0.11 189	0.19 237	0.17 247	0.13 189	0.12 233	0.13 194	0.12 232

tt6	0.15 202	0.14 147	0.21 259	0.26 254	0.12 240	0.15 225	0.12 240	0.15 240	0.10 177	0.13 194	0.12 235	0.14 211	0.12 240	0.15 241	0.11 189	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 232

tt8	0.14 184	0.15 166	0.20 251	0.28 261	0.11 200	0.14 201	0.10 172	0.14 211	0.12 245	0.15 234	0.12 235	0.13 194	0.12 240	0.14 211	0.11 189	0.18 226	0.17 247	0.14 208	0.10 173	0.15 233	0.12 232

tt9	0.15 202	0.15 166	0.21 259	0.40 331	0.10 170	0.15 225	0.12 240	0.13 193	0.11 205	0.14 212	0.10 173	0.15 240	0.12 240	0.14 211	0.11 189	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.14 211	0.11 191

TYNG	0.14 184	0.13 125	0.21 259	0.20 211	0.12 240	0.14 201	0.12 240	0.13 193	0.10 177	0.13 194	0.12 235	0.14 211	0.12 240	0.14 211	0.10 169	0.16 188	0.16 217	0.15 241	0.12 233	0.14 211	0.11 191

F5.5	0.13 153	0.13 125	0.18 228	0.19 198	0.11 200	0.13 186	0.11 199	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 201	0.13 194	0.12 240	0.13 195	0.11 189	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

DF	0.39 366	1.37 558	1.02 608	1.14 566	0.12 240	0.16 240	0.12 240	0.16 246	0.12 245	0.16 244	0.12 235	0.16 244	0.12 240	0.16 245	0.12 232	1.12 611	1.00 605	0.15 241	0.12 233	0.15 233	0.12 232

MatchAttention (ZS)	0.12 145	0.12 123	0.12 144	0.12 122	0.13 250	0.12 183	0.12 240	0.12 190	0.12 245	0.12 191	0.12 235	0.12 193	0.12 240	0.12 193	0.12 232	0.12 133	0.12 163	0.12 185	0.12 233	0.12 191	0.12 232
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
castereo	0.61 497	3.79 730	1.35 685	1.52 651	0.15 269	0.17 248	0.16 270	0.20 267	0.21 314	0.18 256	0.16 278	0.21 275	0.12 240	0.26 316	0.17 280	1.43 685	1.38 707	0.17 257	0.16 275	0.18 260	0.16 261

cf-r	0.66 508	2.17 653	0.12 144	0.18 190	0.12 240	0.18 252	2.70 802	2.60 776	0.12 245	0.18 256	0.12 235	0.18 257	0.12 240	0.18 257	0.12 232	0.15 175	0.11 148	0.15 241	0.11 198	1.81 721	1.74 772

HSM	0.14 184	0.16 171	0.12 144	0.17 184	0.12 240	0.17 248	0.11 199	0.17 253	0.11 205	0.17 252	0.12 235	0.17 253	0.12 240	0.17 254	0.12 232	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.12 232

LALA_ROB	0.15 202	0.19 184	0.12 144	0.18 190	0.11 200	0.20 261	0.12 240	0.21 277	0.12 245	0.20 265	0.12 235	0.20 267	0.12 240	0.21 278	0.13 244	0.17 208	0.10 117	0.18 268	0.11 198	0.18 260	0.11 191

SGM_RVC	0.15 202	0.17 176	0.11 132	0.18 190	0.11 200	0.19 255	0.11 199	0.19 259	0.12 245	0.19 258	0.12 235	0.20 267	0.12 240	0.19 260	0.12 232	0.16 188	0.11 148	0.17 257	0.10 173	0.17 253	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Weightmod_eth	0.20 234	0.24 209	0.28 304	0.47 379	0.14 254	0.24 289	0.14 254	0.17 253	0.13 254	0.22 281	0.16 278	0.22 285	0.13 254	0.20 265	0.16 270	0.24 278	0.20 276	0.19 271	0.14 258	0.16 244	0.24 315

castereo++	0.54 479	3.59 722	1.15 619	1.31 637	0.14 254	0.16 240	0.14 254	0.16 246	0.14 257	0.16 244	0.14 262	0.16 244	0.13 254	0.16 245	0.14 249	1.45 686	1.16 635	0.15 241	0.14 258	0.15 233	0.13 244

DDVS	0.30 289	3.10 711	0.14 175	0.19 198	0.14 254	0.19 255	0.14 254	0.20 267	0.14 257	0.19 258	0.13 256	0.16 244	0.13 254	0.19 260	0.13 244	0.17 208	0.13 188	0.17 257	0.13 252	0.17 253	0.13 244

ProNet	0.14 184	0.20 188	0.14 175	0.16 163	0.11 200	0.16 240	0.11 199	0.17 253	0.11 205	0.17 252	0.12 235	0.17 253	0.13 254	0.17 254	0.12 232	0.15 175	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.15 233	0.12 232

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

CR-RVC	0.42 395	0.14 147	1.89 744	1.91 673	0.13 250	0.12 183	0.08 164	0.07 151	0.07 162	0.07 153	0.07 162	0.08 154	0.14 259	0.07 151	0.07 152	0.96 585	1.91 759	0.14 208	0.14 258	0.20 268	0.13 244

depth_test_26	0.20 234	0.34 238	0.25 284	0.34 294	0.14 254	0.21 272	0.14 254	0.21 277	0.14 257	0.21 277	0.14 262	0.21 275	0.14 259	0.21 278	0.14 249	0.26 287	0.26 305	0.22 287	0.15 271	0.22 280	0.14 251

ITSA-stereo	0.15 202	0.17 176	0.13 166	0.20 211	0.13 250	0.19 255	0.13 252	0.18 257	0.13 254	0.19 258	0.13 256	0.18 257	0.14 259	0.18 257	0.14 249	0.16 188	0.11 148	0.15 241	0.14 258	0.18 260	0.11 191

HCRNet	1.22 672	7.11 794	3.00 782	3.55 754	0.33 457	0.29 318	0.14 254	0.19 259	0.15 269	0.33 346	0.29 376	0.25 306	0.14 259	0.22 284	0.33 444	3.64 785	3.00 784	0.76 593	0.32 460	0.18 260	0.13 244

GMStereo	0.14 184	0.13 125	0.14 175	0.14 141	0.14 254	0.14 201	0.14 254	0.14 211	0.14 257	0.14 212	0.14 262	0.14 211	0.14 259	0.14 211	0.14 249	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.20 234	0.19 184	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	0.96 644	0.21 277	0.14 257	0.20 265	0.13 256	0.21 275	0.14 259	0.20 265	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	0.17 253	0.12 232

acv_ft	0.20 234	0.19 184	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	0.96 644	0.21 277	0.14 257	0.20 265	0.13 256	0.21 275	0.14 259	0.20 265	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	0.17 253	0.12 232

hitnet-ft	0.79 547	2.78 704	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.21 272	2.89 803	2.80 791	0.14 257	0.20 265	0.14 262	0.20 267	0.14 259	0.20 265	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	2.54 776	2.33 789

PSMNet-RSSM	0.77 543	2.76 699	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	2.66 800	2.79 790	0.14 257	0.21 277	0.14 262	0.21 275	0.14 259	0.20 265	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	2.52 768	2.31 787

GwcNet-RSSM	0.77 543	2.77 701	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	2.67 801	2.78 789	0.14 257	0.20 265	0.14 262	0.20 267	0.14 259	0.21 278	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	2.52 768	2.31 787

CFNet-ft	0.55 483	1.57 570	0.14 175	0.20 211	0.14 254	0.20 261	2.53 798	1.61 711	0.14 257	0.20 265	0.14 262	0.20 267	0.14 259	0.20 265	0.14 249	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	1.56 705	1.24 720

CCAANet	0.17 219	0.71 378	0.14 175	0.14 141	0.14 254	0.14 201	0.14 254	0.14 211	0.14 257	0.14 212	0.14 262	0.14 211	0.14 259	0.14 211	0.22 314	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251

PDISCO_ROB	0.83 564	2.80 705	3.49 799	0.14 141	0.11 200	0.17 248	0.09 167	0.15 240	0.10 177	0.15 234	0.12 235	0.16 244	0.14 259	3.30 797	0.13 244	0.14 160	2.34 777	0.16 247	0.12 233	2.62 777	0.10 167

SCION-MonSter(vits)	0.25 268	0.79 395	0.31 332	0.42 356	0.28 356	0.40 378	0.28 353	0.20 267	0.15 269	0.40 380	0.15 272	0.19 262	0.15 272	0.20 265	0.15 261	0.23 268	0.21 281	0.17 257	0.14 258	0.16 244	0.14 251

SCION-MonSter	0.21 244	0.76 389	0.22 268	0.25 246	0.15 269	0.19 255	0.15 263	0.19 259	0.15 269	0.19 258	0.15 272	0.19 262	0.15 272	0.19 260	0.14 249	0.22 256	0.21 281	0.16 247	0.14 258	0.16 244	0.15 258

RSGM-EC	0.24 265	0.24 209	0.15 200	0.22 228	0.15 269	0.22 277	0.15 263	0.22 283	0.15 269	0.24 294	0.15 272	0.22 285	0.15 272	0.22 284	1.19 672	0.20 245	0.17 247	0.24 306	0.14 258	0.20 268	0.14 251

acva	0.24 265	0.24 209	0.15 200	0.22 228	0.15 269	0.22 277	0.15 263	0.22 283	0.15 269	0.24 294	0.15 272	0.22 285	0.15 272	0.22 284	1.19 672	0.20 245	0.17 247	0.24 306	0.14 258	0.20 268	0.14 251

DepthFocus	0.18 228	0.22 198	0.15 200	0.22 228	0.15 269	0.22 277	0.15 263	0.22 283	0.15 269	0.22 281	0.15 272	0.22 285	0.16 276	0.22 284	0.15 261	0.20 245	0.15 213	0.20 277	0.14 258	0.20 268	0.14 251

LACA2	0.21 244	0.24 209	0.26 291	0.31 276	0.16 280	0.24 289	0.16 270	0.24 293	0.16 277	0.24 294	0.16 278	0.24 299	0.16 276	0.24 295	0.16 270	0.27 291	0.23 295	0.24 306	0.16 275	0.23 292	0.16 261

LACA1	0.21 244	0.24 209	0.26 291	0.31 276	0.16 280	0.24 289	0.16 270	0.24 293	0.16 277	0.24 294	0.16 278	0.24 299	0.16 276	0.24 295	0.16 270	0.27 291	0.22 288	0.23 296	0.16 275	0.23 292	0.16 261

BStereo	0.22 253	0.23 201	0.20 251	0.24 239	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 370	0.17 287	0.23 287	0.17 286	0.23 293	0.16 276	0.24 295	0.17 280	0.23 268	0.16 217	0.22 287	0.20 311	0.22 280	0.16 261

Anonymus123	0.22 253	0.23 201	0.20 251	0.24 239	0.20 312	0.23 286	0.33 447	0.39 370	0.17 287	0.23 287	0.17 286	0.23 293	0.16 276	0.24 295	0.17 280	0.23 268	0.16 217	0.22 287	0.20 311	0.22 280	0.16 261

VIP-Stereo	0.70 522	2.97 708	2.43 776	2.49 714	0.16 280	0.25 299	0.16 270	0.25 301	0.16 277	0.25 302	0.18 303	0.25 306	0.16 276	0.26 316	0.16 270	1.86 708	1.26 689	0.23 296	0.15 271	0.23 292	0.15 258

RAFT-FEzeroshot	0.34 316	0.26 219	0.17 217	0.21 226	0.17 286	0.20 261	0.16 270	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 286	0.21 275	0.16 276	0.27 320	0.24 326	0.19 237	0.16 217	0.19 271	0.16 275	0.26 303	3.08 805

RAFT-FE	0.34 316	0.26 219	0.17 217	0.21 226	0.17 286	0.20 261	0.16 270	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 286	0.21 275	0.16 276	0.27 320	0.24 326	0.19 237	0.16 217	0.19 271	0.16 275	0.26 303	3.08 805

xyz-stereo-finetune2	0.18 228	0.48 318	0.16 207	0.16 163	0.15 269	0.15 225	0.16 270	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 278	0.16 244	0.16 276	0.16 245	0.16 270	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

xyz-stereo	0.18 228	0.50 325	0.16 207	0.15 153	0.16 280	0.16 240	0.16 270	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 278	0.16 244	0.16 276	0.16 245	0.16 270	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

GMStereo_Zeroshot	0.16 213	0.16 171	0.16 207	0.16 163	0.16 280	0.16 240	0.16 270	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 278	0.16 244	0.16 276	0.16 245	0.16 270	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

dad	0.23 261	1.03 465	0.16 207	0.23 233	0.15 269	0.24 289	0.15 263	0.24 293	0.16 277	0.23 287	0.16 278	0.24 299	0.16 276	0.23 291	0.15 261	0.22 256	0.16 217	0.22 287	0.16 275	0.22 280	0.16 261

CR-Stereo	0.51 472	0.14 147	1.94 759	1.87 670	0.14 254	0.13 186	0.14 254	0.19 259	0.18 294	0.13 194	0.13 256	0.18 257	0.17 288	0.14 211	0.15 261	1.89 714	1.93 760	0.19 271	0.14 258	0.20 268	0.15 258

GEAR-Net	0.22 253	0.46 307	0.27 295	0.29 263	0.17 286	0.21 272	0.17 280	0.21 277	0.17 287	0.21 277	0.17 286	0.21 275	0.17 288	0.21 278	0.17 280	0.28 297	0.26 305	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.16 261

iinet-test	0.08 78	0.16 171	0.02 15	0.16 163	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 288	0.02 26	0.02 27	0.71 533	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 261

LACA3	0.23 261	0.25 216	0.27 295	0.54 448	0.17 286	0.25 299	0.17 280	0.25 301	0.17 287	0.25 302	0.17 286	0.25 306	0.17 288	0.25 304	0.17 280	0.28 297	0.23 295	0.24 306	0.17 301	0.24 297	0.17 279

IGEV-FE	0.35 328	0.37 249	0.17 217	0.19 198	0.17 286	0.20 261	0.17 280	0.19 259	0.17 287	0.19 258	0.17 286	0.19 262	0.17 288	0.37 370	0.36 467	0.19 237	0.17 247	0.19 271	0.17 301	0.38 386	2.84 796

tg	0.21 244	0.25 216	0.21 259	0.26 254	0.17 286	0.24 289	0.17 280	0.24 293	0.17 287	0.24 294	0.17 286	0.24 299	0.17 288	0.24 295	0.17 280	0.24 278	0.17 247	0.23 296	0.16 275	0.23 292	0.16 261

ACV-stereo	0.30 289	2.08 643	0.25 284	0.25 246	0.18 298	0.24 289	0.17 280	0.24 293	0.18 294	0.24 294	0.17 286	0.25 306	0.17 288	0.24 295	0.17 280	0.22 256	0.16 217	0.22 287	0.16 275	0.22 280	0.16 261

MIM_Stereo	0.25 268	0.23 201	0.66 536	0.80 514	0.17 286	0.22 277	0.17 280	0.23 290	0.18 294	0.26 311	0.17 286	0.21 275	0.17 288	0.25 304	0.17 280	0.23 268	0.16 217	0.21 282	0.17 301	0.22 280	0.17 279

dd	0.23 261	0.98 439	0.16 207	0.23 233	0.15 269	0.23 286	0.15 263	0.23 290	0.15 269	0.23 287	0.15 272	0.24 299	0.17 288	0.23 291	0.15 261	0.22 256	0.15 213	0.21 282	0.15 271	0.22 280	0.16 261

delet	0.43 398	1.21 537	0.17 217	0.25 246	0.17 286	0.25 299	0.18 289	1.26 689	0.95 647	0.25 302	0.17 286	0.25 306	0.17 288	0.25 304	0.17 280	0.23 268	0.16 217	0.22 287	0.16 275	1.18 635	0.98 640

psm_up	0.43 398	1.19 490	0.17 217	0.25 246	0.18 298	0.25 299	0.19 295	1.26 689	0.91 637	0.26 311	0.17 286	0.25 306	0.17 288	0.25 304	0.17 280	0.22 256	0.17 247	0.23 296	0.16 275	1.18 635	0.99 641

UPFNet	0.42 395	1.20 491	0.17 217	0.24 239	0.17 286	0.25 299	0.17 280	1.19 635	0.90 636	0.25 302	0.17 286	0.24 299	0.17 288	0.25 304	0.17 280	0.22 256	0.17 247	0.22 287	0.16 275	1.15 627	0.93 632

SE	0.64 504	0.73 381	0.77 570	0.79 510	0.59 572	0.78 572	0.54 565	0.58 540	0.58 570	0.78 585	0.59 575	0.63 560	0.18 300	0.78 579	0.52 554	0.80 558	0.65 550	0.69 576	0.57 581	0.75 562	0.52 544

SMOE	0.23 261	0.25 216	0.30 314	0.33 287	0.18 298	0.26 308	0.18 289	0.26 307	0.18 294	0.26 311	0.18 303	0.25 306	0.18 300	0.25 304	0.18 294	0.31 316	0.27 318	0.23 296	0.17 301	0.23 292	0.17 279

CAS++	0.17 219	0.27 222	0.21 259	0.10 93	0.21 323	0.15 225	0.22 310	0.10 163	0.21 314	0.22 281	0.10 173	0.19 262	0.18 300	0.10 166	0.19 298	0.20 245	0.19 274	0.18 268	0.10 173	0.19 267	0.18 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV_Zeroshot_test	0.20 234	0.19 184	0.40 425	0.30 266	0.17 286	0.22 277	0.17 280	0.21 277	0.17 287	0.20 265	0.17 286	0.21 275	0.18 300	0.21 278	0.17 280	0.20 245	0.16 217	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.17 279

MMNet	0.44 411	1.24 545	0.17 217	0.25 246	0.17 286	0.25 299	0.18 289	1.26 689	0.93 644	0.25 302	0.17 286	0.25 306	0.18 300	0.25 304	0.17 280	0.23 268	0.16 217	0.23 296	0.16 275	1.20 639	0.99 641

GANet-RSSM	0.75 536	1.91 631	0.14 175	0.47 379	0.14 254	0.21 272	3.21 819	2.30 762	0.14 257	0.46 475	0.14 262	0.23 293	0.18 300	0.21 278	0.14 249	0.18 226	0.27 318	0.37 393	0.13 252	2.13 745	2.12 782

iResNet	0.20 234	0.23 201	0.18 228	0.24 239	0.18 298	0.24 289	0.20 299	0.24 293	0.18 294	0.23 287	0.17 286	0.23 293	0.18 300	0.23 291	0.18 294	0.22 256	0.16 217	0.21 282	0.16 275	0.21 278	0.16 261

ww3	0.31 298	1.61 574	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.29 318	0.29 368	0.30 322	0.19 302	0.30 325	0.19 306	0.30 335	0.19 307	0.30 333	0.19 298	0.28 297	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 285

ww2	0.30 289	1.56 569	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.29 318	0.22 310	0.29 317	0.19 302	0.29 322	0.19 306	0.29 328	0.19 307	0.29 329	0.19 298	0.27 291	0.18 267	0.27 321	0.21 316	0.27 309	0.18 285

MGE	0.32 309	1.81 605	0.19 237	0.29 263	0.19 304	0.29 318	0.23 321	0.30 322	0.19 302	0.30 325	0.19 306	0.30 335	0.19 307	0.30 333	0.19 298	0.28 297	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 285

MGW-Stereo	0.31 298	1.60 572	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.30 324	0.24 328	0.30 322	0.19 302	0.30 325	0.19 306	0.29 328	0.19 307	0.30 333	0.19 298	0.28 297	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 285

Pointernet	0.21 244	0.22 198	0.19 237	0.24 239	0.19 304	0.24 289	0.19 295	0.24 293	0.19 302	0.24 294	0.19 306	0.24 299	0.19 307	0.24 295	0.19 298	0.22 256	0.17 247	0.22 287	0.17 301	0.22 280	0.17 279

GEStereo_RVC	0.86 576	4.45 747	0.20 251	0.27 259	0.20 312	0.27 313	0.20 299	0.26 307	0.18 294	5.03 827	0.20 315	0.27 321	0.19 307	0.27 320	0.21 310	0.20 245	0.19 274	0.19 271	4.02 831	0.20 268	0.18 285

ac_64	0.22 253	0.13 125	0.19 237	0.23 233	0.10 170	0.26 308	1.02 655	0.14 211	0.10 177	0.28 317	0.14 262	0.17 253	0.19 307	0.28 325	0.09 162	0.22 256	0.16 217	0.23 296	0.17 301	0.11 182	0.12 232

iResNetv2_ROB	0.20 234	0.23 201	0.18 228	0.24 239	0.20 312	0.24 289	0.18 289	0.24 293	0.18 294	0.24 294	0.18 303	0.23 293	0.19 307	0.24 295	0.18 294	0.21 254	0.16 217	0.21 282	0.16 275	0.22 280	0.16 261

Weightmod	0.27 279	0.29 227	0.33 346	0.38 308	0.20 312	0.30 324	0.21 305	0.29 317	0.21 314	0.29 322	0.22 324	0.30 335	0.20 315	0.30 333	0.21 310	0.37 346	0.31 356	0.27 321	0.20 311	0.28 315	0.21 298

SME	0.27 279	0.29 227	0.31 332	0.38 308	0.20 312	0.29 318	0.18 289	0.30 322	0.20 309	0.32 341	0.21 321	0.32 346	0.20 315	0.32 344	0.21 310	0.35 338	0.32 362	0.27 321	0.19 309	0.29 319	0.20 294

DLNR-FE	0.28 283	0.89 417	0.30 314	0.34 294	0.19 304	0.28 315	0.19 295	0.28 312	0.20 309	0.28 317	0.20 315	0.28 322	0.20 315	0.28 325	0.20 306	0.33 325	0.28 326	0.25 311	0.19 309	0.24 297	0.19 292

ssnet_v2	0.68 516	1.96 639	1.25 681	0.29 263	0.20 312	0.30 324	0.20 299	0.29 317	0.22 318	1.50 711	0.20 315	0.31 342	0.20 315	0.27 320	0.22 314	0.24 278	1.49 714	0.26 316	0.18 308	3.90 787	0.19 292

DAS	0.20 234	0.20 188	0.20 251	0.20 211	0.20 312	0.20 261	0.20 299	0.20 267	0.20 309	0.20 265	0.20 315	0.20 267	0.20 315	0.20 265	0.20 306	0.20 245	0.20 276	0.20 277	0.20 311	0.20 268	0.20 294

ASD4	0.20 234	0.20 188	0.20 251	0.20 211	0.20 312	0.20 261	0.20 299	0.20 267	0.20 309	0.20 265	0.20 315	0.20 267	0.20 315	0.20 265	0.20 306	0.20 245	0.20 276	0.20 277	0.20 311	0.20 268	0.20 294

AANet_RVC	1.26 675	0.31 234	4.99 811	5.93 801	0.20 312	0.25 299	0.20 299	0.25 301	0.20 309	0.23 287	0.19 306	0.25 306	0.20 315	0.25 304	0.20 306	5.66 817	4.76 811	0.26 316	0.30 441	0.24 297	0.27 363

DISCO	1.11 619	0.39 260	5.28 813	0.39 318	0.20 312	0.39 376	0.27 342	0.39 370	0.22 318	0.38 366	0.20 315	0.38 377	0.20 315	6.95 838	0.22 314	0.30 310	0.21 281	0.27 321	0.21 316	5.25 819	0.21 298

model_zeroshot	0.27 279	0.20 188	0.27 295	0.33 287	0.21 323	0.37 362	0.22 310	0.37 356	0.24 330	0.26 311	0.27 353	0.33 351	0.21 323	0.25 304	0.27 341	0.32 319	0.20 276	0.34 363	0.23 328	0.25 300	0.26 323

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 564	5.18 765	1.98 764	2.19 686	0.17 286	0.19 255	0.18 289	0.19 259	0.16 277	0.20 265	0.19 306	0.22 285	0.22 324	0.20 265	0.15 261	2.28 751	2.13 772	0.24 306	0.17 301	0.18 260	0.16 261

DCVSM-stereo	0.36 336	1.89 628	0.22 268	0.40 331	0.22 326	0.40 378	0.22 310	0.40 379	0.22 318	0.40 380	0.22 324	0.40 392	0.22 324	0.40 385	0.22 314	0.28 297	0.21 281	0.28 329	0.21 316	0.28 315	0.20 294

WAO-6	0.22 253	0.23 201	0.22 268	0.23 233	0.22 326	0.22 277	0.22 310	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 324	0.22 285	0.22 324	0.22 284	0.22 314	0.22 256	0.22 288	0.22 287	0.22 320	0.22 280	0.22 302

IMH-64-1	0.22 253	0.23 201	0.23 274	0.22 228	0.22 326	0.22 277	0.22 310	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 324	0.22 285	0.22 324	0.22 284	0.22 314	0.22 256	0.22 288	0.23 296	0.22 320	0.22 280	0.23 304

IMH-64	0.22 253	0.23 201	0.23 274	0.22 228	0.22 326	0.22 277	0.22 310	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 324	0.22 285	0.22 324	0.22 284	0.22 314	0.22 256	0.22 288	0.23 296	0.22 320	0.22 280	0.23 304

HGLStereo	0.28 283	0.29 227	0.22 268	0.36 302	0.22 326	0.36 353	0.21 305	0.36 348	0.21 314	0.42 411	0.21 321	0.36 363	0.22 324	0.36 362	0.21 310	0.34 330	0.21 281	0.34 363	0.21 316	0.34 344	0.21 298

Cross2Single-S	0.30 289	0.35 240	0.26 291	0.38 308	0.27 348	0.36 353	0.23 321	0.41 398	0.23 325	0.36 357	0.23 329	0.36 363	0.23 330	0.36 362	0.23 322	0.37 346	0.25 301	0.35 379	0.22 320	0.35 357	0.23 304

Select-FE	0.41 380	0.44 294	0.23 274	0.26 254	0.22 326	0.26 308	0.22 310	0.26 307	0.23 325	0.26 311	0.23 329	0.26 318	0.23 330	0.45 477	0.42 514	0.25 285	0.22 288	0.25 311	0.22 320	0.45 475	2.90 797

PAM	0.39 366	1.88 627	0.34 360	0.37 305	0.41 514	0.45 474	0.22 310	0.28 312	0.23 325	0.28 317	0.24 337	0.29 328	0.23 330	0.29 329	0.23 322	0.38 360	0.32 362	0.38 401	0.37 500	0.32 332	0.22 302

FENet	0.54 479	1.52 566	1.19 625	1.41 647	0.23 332	0.35 349	0.23 321	0.35 344	0.23 325	0.34 349	0.23 329	0.35 358	0.23 330	0.35 356	0.23 322	1.40 683	1.07 617	0.32 346	0.23 328	0.33 339	0.23 304

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 279	0.29 227	0.27 295	0.33 287	0.21 323	0.33 344	0.22 310	0.31 331	0.23 325	0.30 325	0.21 321	0.32 346	0.24 334	0.29 329	0.22 314	0.33 325	0.23 295	0.30 336	0.22 320	0.30 323	0.21 298

WCG-NET（raft）	0.32 309	1.24 545	0.24 281	0.32 283	0.24 337	0.32 341	0.23 321	0.32 334	0.24 330	0.32 341	0.24 337	0.32 346	0.24 334	0.32 344	0.24 326	0.30 310	0.23 295	0.30 336	0.23 328	0.30 323	0.23 304

DLNR_Zeroshot_test	0.31 298	0.28 225	0.47 464	0.79 510	0.24 337	0.30 324	0.26 338	0.30 322	0.24 330	0.32 341	0.23 329	0.31 342	0.24 334	0.30 333	0.23 322	0.29 309	0.26 305	0.29 334	0.24 338	0.33 339	0.23 304

iResNet_ROB	0.28 283	0.32 236	0.24 281	0.32 283	0.25 340	0.32 341	0.24 328	0.32 334	0.24 330	0.33 346	0.24 337	0.35 358	0.24 334	0.33 352	0.24 326	0.31 316	0.24 300	0.32 346	0.24 338	0.32 332	0.24 315

PhaseNet	1.74 698	6.34 792	4.81 809	6.77 807	0.24 337	0.80 577	0.53 562	0.48 488	0.22 318	0.53 528	0.28 361	0.48 498	0.25 338	0.40 385	0.32 432	6.39 823	4.61 810	0.46 505	0.38 514	0.25 300	0.18 285

UNDER WATER-64	0.25 268	0.26 219	0.25 284	0.26 254	0.25 340	0.25 299	0.25 331	0.25 301	0.25 335	0.25 302	0.25 343	0.25 306	0.25 338	0.26 316	0.25 334	0.25 285	0.25 301	0.25 311	0.25 341	0.25 300	0.25 317

tt1	0.31 298	0.93 432	0.24 281	0.33 287	0.23 332	0.31 332	0.24 328	0.32 334	0.24 330	0.32 341	0.23 329	0.32 346	0.25 338	0.32 344	0.24 326	0.27 291	0.26 305	0.27 321	0.26 347	0.27 309	0.27 363

xxxxx1	0.31 298	0.91 423	0.23 274	0.31 276	0.23 332	0.31 332	0.23 321	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 337	0.33 351	0.25 338	0.32 344	0.24 326	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

tt_ll	0.31 298	0.91 423	0.23 274	0.31 276	0.23 332	0.31 332	0.23 321	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 337	0.33 351	0.25 338	0.32 344	0.24 326	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

CAS	0.30 289	1.17 487	0.25 284	0.25 246	0.25 340	0.26 308	0.25 331	0.25 301	0.26 349	0.25 302	0.25 343	0.25 306	0.25 338	0.25 304	0.25 334	0.26 287	0.26 305	0.26 316	0.25 341	0.26 303	0.25 317

LoS	0.25 268	0.27 222	0.25 284	0.25 246	0.25 340	0.25 299	0.25 331	0.26 307	0.25 335	0.25 302	0.25 343	0.25 306	0.25 338	0.25 304	0.25 334	0.26 287	0.25 301	0.25 311	0.26 347	0.26 303	0.25 317
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ff	0.31 298	0.91 423	0.23 274	0.31 276	0.23 332	0.31 332	0.23 321	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 337	0.33 351	0.25 338	0.32 344	0.24 326	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

IER	0.88 581	7.04 793	2.23 770	2.75 720	0.28 356	0.43 425	0.25 331	0.39 370	0.25 335	0.41 397	0.27 353	0.39 382	0.25 338	0.40 385	0.28 350	0.37 346	0.28 326	0.37 393	0.25 341	0.37 373	0.25 317

CroCo-Stereo	0.73 532	1.22 543	0.25 284	1.22 623	0.25 340	1.22 683	0.25 331	1.22 685	0.25 335	1.22 694	0.25 343	1.22 696	0.25 338	1.22 696	0.25 334	1.22 667	0.26 305	1.21 705	0.25 341	1.22 687	0.25 317
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
LoS_RVC	0.30 289	1.14 481	0.25 284	0.25 246	0.25 340	0.26 308	0.25 331	0.25 301	0.25 335	0.25 302	0.25 343	0.26 318	0.26 348	0.26 316	0.25 334	0.26 287	0.26 305	0.25 311	0.25 341	0.26 303	0.26 323

gwcnet-sp	0.82 560	1.72 582	1.48 706	0.39 318	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 335	1.61 715	0.23 329	0.28 322	0.26 348	0.20 265	0.15 261	0.24 278	1.33 698	0.32 346	0.16 275	6.75 826	0.23 304

scenet	0.82 560	1.72 582	1.48 706	0.39 318	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 335	1.61 715	0.23 329	0.28 322	0.26 348	0.20 265	0.15 261	0.24 278	1.33 698	0.32 346	0.16 275	6.75 826	0.23 304

ssnet	0.82 560	1.72 582	1.48 706	0.39 318	0.15 269	0.31 332	0.21 305	0.20 267	0.25 335	1.61 715	0.23 329	0.28 322	0.26 348	0.20 265	0.15 261	0.24 278	1.33 698	0.32 346	0.16 275	6.75 826	0.23 304

CroCo-Stereo Lap2	0.77 543	1.29 547	0.29 310	1.27 628	0.29 369	1.27 687	0.26 338	1.26 689	0.26 349	1.26 695	0.26 348	1.27 700	0.26 348	1.26 698	0.27 341	1.27 670	0.27 318	1.27 711	0.27 386	1.27 692	0.27 363

StereoDRNet-Refined	0.33 315	0.39 260	0.26 291	0.39 318	0.26 347	0.40 378	0.26 338	0.40 379	0.26 349	0.39 373	0.26 348	0.39 382	0.26 348	0.39 382	0.26 339	0.37 346	0.25 301	0.37 393	0.25 341	0.37 373	0.37 471
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.31 298	0.35 240	0.28 304	0.35 298	0.28 356	0.34 345	0.27 342	0.34 341	0.25 335	0.35 353	0.27 353	0.36 363	0.26 348	0.34 353	0.28 350	0.35 338	0.28 326	0.34 363	0.28 407	0.34 344	0.27 363

small-0shot	0.35 328	1.92 637	0.27 295	0.27 259	0.27 348	0.27 313	0.27 342	0.27 311	0.27 354	0.27 316	0.27 353	0.26 318	0.27 355	0.27 320	0.26 339	0.27 291	0.26 305	0.26 316	0.26 347	0.26 303	0.27 363

PStereo	0.32 309	0.36 246	0.28 304	0.38 308	0.29 369	0.36 353	0.27 342	0.38 365	0.27 354	0.38 366	0.28 361	0.36 363	0.27 355	0.36 362	0.28 350	0.32 319	0.27 318	0.33 353	0.27 386	0.33 339	0.27 363

FE-Mocha	0.35 328	0.71 378	0.40 425	0.47 379	0.27 348	0.34 345	0.27 342	0.34 341	0.26 349	0.34 349	0.26 348	0.34 356	0.27 355	0.34 353	0.27 341	0.44 405	0.41 453	0.33 353	0.29 422	0.32 332	0.29 401

DEFOM-Stereo	0.68 516	3.11 712	1.40 699	1.63 663	0.25 340	0.31 332	0.25 331	0.31 331	0.28 362	0.31 335	0.29 376	0.29 328	0.27 355	0.31 341	0.28 350	1.59 699	1.47 713	0.30 336	0.29 422	0.30 323	0.28 392

Any-RAFT	0.32 309	0.36 246	0.27 295	0.36 302	0.27 348	0.36 353	0.27 342	0.36 348	0.27 354	0.36 357	0.27 353	0.36 363	0.27 355	0.36 362	0.28 350	0.36 343	0.28 326	0.36 389	0.28 407	0.36 368	0.28 392

CRFU-Net	0.65 506	1.67 579	1.22 677	1.96 678	0.27 348	0.41 397	0.27 342	0.41 398	0.27 354	0.40 380	0.26 348	0.41 407	0.27 355	0.40 385	0.27 341	1.80 707	1.62 728	0.34 363	0.23 328	0.33 339	0.23 304

DGSMNet	0.34 316	0.41 277	0.27 295	0.41 346	0.28 356	0.41 397	0.28 353	0.41 398	0.27 354	0.41 397	0.27 353	0.42 425	0.27 355	0.41 405	0.28 350	0.40 381	0.29 341	0.40 458	0.28 407	0.40 449	0.27 363

RAFT + AFF	0.31 298	0.45 303	0.34 360	0.39 318	0.28 356	0.38 369	0.33 447	0.29 317	0.31 435	0.30 325	0.30 391	0.29 328	0.27 355	0.29 329	0.30 378	0.28 297	0.29 341	0.29 334	0.29 422	0.27 309	0.32 433

MLCV	0.31 298	0.35 240	0.27 295	0.35 298	0.28 356	0.35 349	0.27 342	0.35 344	0.28 362	0.36 357	0.27 353	0.35 358	0.27 355	0.35 356	0.27 341	0.34 330	0.27 318	0.34 363	0.27 386	0.34 344	0.27 363

SCION-M(vits-remse)	0.34 316	0.79 395	0.30 314	0.33 287	0.28 356	0.40 378	0.28 353	0.40 379	0.28 362	0.40 380	0.28 361	0.39 382	0.28 364	0.40 385	0.28 350	0.23 268	0.21 281	0.35 379	0.27 386	0.35 357	0.27 363

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 316	0.98 439	0.30 314	0.33 287	0.18 298	0.21 272	0.28 353	0.40 379	0.28 362	0.40 380	0.28 361	0.39 382	0.28 364	0.40 385	0.28 350	0.37 346	0.29 341	0.35 379	0.27 386	0.35 357	0.27 363

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 352	0.35 240	0.56 505	0.63 471	0.28 356	0.36 353	0.28 353	0.36 348	0.28 362	0.36 357	0.28 361	0.36 363	0.28 364	0.36 362	0.28 350	0.62 512	0.57 525	0.35 379	0.28 407	0.35 357	0.28 392

TestStereo_HL3	2.76 784	0.41 277	11.46 834	14.11 832	0.30 381	0.45 474	0.29 368	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.29 376	0.43 434	0.28 364	0.44 457	0.30 378	13.57 841	10.32 839	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

GGDA	2.76 784	0.41 277	11.34 833	14.28 834	0.30 381	0.44 460	0.29 368	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.28 361	0.43 434	0.28 364	0.43 426	0.29 368	13.45 839	10.57 841	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

Zero-FE251	0.36 336	0.40 264	0.28 304	0.41 346	0.28 356	0.41 397	0.28 353	0.41 398	0.28 362	0.41 397	0.28 361	0.41 407	0.28 364	0.42 419	0.30 378	0.37 346	0.26 305	0.37 393	0.27 386	0.45 475	0.56 561

LG-Stereo_L2	0.34 316	0.37 249	0.38 380	0.47 379	0.28 356	0.39 376	0.28 353	0.39 370	0.28 362	0.39 373	0.28 361	0.39 382	0.28 364	0.38 374	0.28 350	0.42 403	0.35 413	0.36 389	0.26 347	0.35 357	0.26 323

GIP-stereo	0.36 336	0.49 320	0.39 392	0.48 385	0.32 444	0.41 397	0.28 353	0.40 379	0.30 388	0.41 397	0.28 361	0.40 392	0.28 364	0.42 419	0.28 350	0.45 435	0.32 362	0.38 401	0.30 441	0.37 373	0.27 363

1test111	0.37 346	1.02 463	0.30 314	0.39 318	0.29 369	0.40 378	0.28 353	0.39 370	0.29 372	0.39 373	0.29 376	0.39 382	0.28 364	0.40 385	0.29 368	0.33 325	0.32 362	0.33 353	0.31 452	0.32 332	0.31 426

cc1	0.37 346	1.02 463	0.30 314	0.39 318	0.29 369	0.40 378	0.28 353	0.39 370	0.29 372	0.39 373	0.29 376	0.39 382	0.28 364	0.40 385	0.29 368	0.33 325	0.32 362	0.33 353	0.31 452	0.32 332	0.31 426

MSKI-zero shot	0.24 265	0.21 194	0.49 479	0.65 477	0.18 298	0.22 277	0.17 280	0.23 290	0.18 294	0.21 277	0.17 286	0.23 293	0.28 364	0.23 291	0.18 294	0.21 254	0.16 217	0.21 282	0.16 275	0.21 278	0.16 261

SQANet	0.28 283	0.28 225	0.28 304	0.28 261	0.28 356	0.28 315	0.28 353	0.28 312	0.28 362	0.28 317	0.28 361	0.28 322	0.28 364	0.28 325	0.28 350	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.28 315	0.28 392

GeoMambaStereo_RVC	0.56 485	2.49 680	1.46 704	0.55 455	0.30 381	0.53 527	0.26 338	0.47 483	0.29 372	0.50 511	0.31 436	0.51 530	0.29 376	0.44 457	0.28 350	0.53 483	0.31 356	0.57 555	0.29 422	0.51 514	0.27 363

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 352	0.35 240	0.56 505	0.63 471	0.29 369	0.36 353	0.29 368	0.36 348	0.29 372	0.39 373	0.29 376	0.36 363	0.29 376	0.36 362	0.29 368	0.62 512	0.57 525	0.35 379	0.29 422	0.36 368	0.29 401

TestStereo_HL2	2.73 781	0.41 277	11.06 831	14.13 833	0.30 381	0.44 460	0.28 353	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.28 361	0.43 434	0.29 376	0.43 426	0.28 350	13.51 840	10.37 840	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

TestStereo-Hl	2.78 786	0.42 289	11.23 832	14.38 835	0.30 381	0.44 460	0.30 377	0.43 425	0.28 362	0.43 418	0.29 376	0.44 470	0.29 376	0.44 457	0.29 368	13.64 842	10.73 842	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

Monster-pub-mixall	0.44 411	0.56 351	0.60 515	0.38 308	0.27 348	0.37 362	0.27 342	0.37 356	0.29 372	0.38 366	0.27 353	0.38 377	0.29 376	0.85 596	0.27 341	1.46 687	0.26 305	0.34 363	0.26 347	0.36 368	0.53 547

IGEV++	0.34 316	0.43 291	0.30 314	0.40 331	0.29 369	0.40 378	0.29 368	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 376	0.40 392	0.29 376	0.40 385	0.30 378	0.38 360	0.29 341	0.37 393	0.29 422	0.37 373	0.29 401

ACVNet-DCA	0.37 346	1.00 449	0.30 314	0.40 331	0.29 369	0.40 378	0.29 368	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 376	0.40 392	0.29 376	0.39 382	0.28 350	0.33 325	0.32 362	0.33 353	0.32 460	0.33 339	0.32 433

xx1	0.38 352	1.03 465	0.31 332	0.40 331	0.31 430	0.41 397	0.28 353	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 376	0.40 392	0.29 376	0.40 385	0.29 368	0.34 330	0.33 375	0.34 363	0.32 460	0.34 344	0.32 433

IGEV-Stereo	0.35 328	0.44 294	0.45 450	0.49 392	0.30 381	0.37 362	0.30 377	0.36 348	0.30 388	0.36 357	0.29 376	0.36 363	0.29 376	0.36 362	0.30 378	0.46 447	0.39 439	0.32 346	0.24 338	0.32 332	0.25 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PML	0.46 443	1.36 556	0.29 310	0.58 460	0.30 381	0.57 542	0.29 368	0.57 537	0.29 372	0.57 544	0.29 376	0.57 549	0.29 376	0.56 538	0.29 368	0.52 480	0.30 351	0.53 547	0.31 452	0.53 522	0.30 416

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 490	5.10 761	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 457	0.30 378	0.44 405	0.37 424	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

testmc14	2.43 770	10.48 818	8.02 828	8.93 819	0.31 430	0.44 460	0.30 377	0.42 417	0.30 388	0.42 411	0.30 391	0.42 425	0.30 386	0.42 419	0.30 378	8.88 836	6.99 826	0.41 476	0.28 407	0.39 435	0.28 392

MCSU-Stereo	2.48 773	10.56 819	8.50 830	9.47 823	0.31 430	0.43 425	0.30 377	0.42 417	0.30 388	0.42 411	0.30 391	0.42 425	0.30 386	0.41 405	0.30 378	8.86 835	6.93 825	0.40 458	0.29 422	0.39 435	0.28 392

canet-new	0.44 411	1.82 613	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 457	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

bcnet-new	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

LWStereo	0.44 411	1.82 613	0.38 380	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

LMStereo	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.45 435	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

CR7Stereo	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.50 429	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.45 435	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

ARStereo	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

ARStereo-new	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

BARStereo	0.44 411	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.44 464	0.30 388	0.44 457	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.45 435	0.34 406	0.39 445	0.26 347	0.38 386	0.26 323

FCBStereo	0.44 411	1.79 599	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

PSGStereo	0.44 411	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

MUNStereo	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.44 460	0.30 377	0.44 464	0.30 388	0.44 457	0.30 391	0.44 470	0.30 386	0.44 457	0.30 378	0.45 435	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 398	1.76 589	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.31 420	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.26 323

CHEStereo	0.44 411	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

TOTStereo	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 411	1.83 616	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

ACMStereo	0.60 490	5.12 762	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 457	0.30 378	0.44 405	0.37 424	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

KABStereo	0.43 398	1.76 589	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

KMOStereo	0.43 398	1.80 600	0.38 380	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 411	1.81 605	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 398	1.77 591	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 398	1.78 594	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 411	1.85 622	0.38 380	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 398	1.77 591	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 411	1.86 625	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 411	1.80 600	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.44 460	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 457	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 411	1.82 613	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 398	1.77 591	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 411	1.83 616	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.36 419	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 380	1.06 472	0.40 425	0.51 440	0.31 430	0.44 460	0.30 377	0.43 425	0.32 447	0.44 457	0.30 391	0.56 545	0.30 386	0.44 457	0.31 420	0.45 435	0.34 406	0.39 445	0.27 386	0.40 449	0.27 363

gcap_with_dpt	0.35 328	0.39 260	0.30 314	0.44 367	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.30 391	0.44 470	0.30 386	0.44 457	0.30 378	0.38 360	0.26 305	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.27 363

DStereoFS	0.32 309	0.33 237	0.32 341	0.33 287	0.30 381	0.32 341	0.32 436	0.32 334	0.31 435	0.30 325	0.31 436	0.31 342	0.30 386	0.32 344	0.32 432	0.32 319	0.31 356	0.30 336	0.47 554	0.32 332	0.34 451

DStereoO	0.31 298	0.31 234	0.31 332	0.30 266	0.40 504	0.31 332	0.30 377	0.30 322	0.34 468	0.29 322	0.31 436	0.29 328	0.30 386	0.31 341	0.31 420	0.31 316	0.29 341	0.31 343	0.30 441	0.31 329	0.31 426

DStereoSA	0.32 309	0.52 335	0.34 360	0.31 276	0.31 430	0.30 324	0.30 377	0.31 331	0.30 388	0.31 335	0.31 436	0.31 342	0.30 386	0.31 341	0.31 420	0.30 310	0.32 362	0.31 343	0.31 452	0.31 329	0.31 426

HiDET	0.38 352	0.44 294	0.30 314	0.42 356	0.30 381	0.42 418	0.30 377	0.42 417	0.30 388	0.44 457	0.30 391	0.42 425	0.30 386	0.42 419	0.68 588	0.37 346	0.32 362	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.29 401

LCMNet	0.38 352	0.44 294	0.30 314	0.42 356	0.30 381	0.42 418	0.30 377	0.42 417	0.30 388	0.45 469	0.30 391	0.42 425	0.30 386	0.42 419	0.69 596	0.37 346	0.32 362	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.29 401

CSFM-Stereo	0.38 352	0.44 294	0.30 314	0.42 356	0.30 381	0.42 418	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.44 457	0.30 391	0.42 425	0.30 386	0.42 419	0.73 610	0.37 346	0.32 362	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.30 416

Monster-pub-eth3d	0.45 434	0.57 354	0.60 515	0.39 318	0.28 356	0.37 362	0.28 353	0.37 356	0.30 388	0.39 373	0.29 376	0.39 382	0.30 386	0.92 608	0.27 341	1.42 684	0.28 326	0.34 363	0.28 407	0.37 373	0.53 547

Replicate-Monster	0.45 434	0.57 354	0.60 515	0.40 331	0.29 369	0.37 362	0.27 342	0.37 356	0.30 388	0.40 380	0.31 436	0.40 392	0.30 386	0.99 616	0.27 341	1.36 680	0.31 356	0.34 363	0.30 441	0.36 368	0.54 550

MultiAttention	0.30 289	0.30 231	0.30 314	0.30 266	0.30 381	0.30 324	0.30 377	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 391	0.30 335	0.30 386	0.30 333	0.30 378	0.30 310	0.30 351	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416

MSAF-DinoV2	0.30 289	0.30 231	0.30 314	0.30 266	0.30 381	0.30 324	0.30 377	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 391	0.30 335	0.30 386	0.30 333	0.30 378	0.30 310	0.30 351	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416

GCAP-BAT	0.41 380	1.30 549	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.44 457	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.44 405	0.34 406	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

RSM	0.36 336	0.36 246	0.43 446	0.37 305	0.42 524	0.49 500	0.42 520	0.37 356	0.28 362	0.36 357	0.29 376	0.36 363	0.30 386	0.37 370	0.28 350	0.34 330	0.31 356	0.34 363	0.35 491	0.40 449	0.29 401

test_for_model	0.35 328	0.39 260	0.30 314	0.43 363	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 457	0.31 420	0.38 360	0.26 305	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 372	1.09 475	0.39 392	0.49 392	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.44 464	0.30 388	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.43 426	0.30 378	0.45 435	0.34 406	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.27 363

EKT-Stereo	0.37 346	0.40 264	0.44 448	1.07 558	0.29 369	0.34 345	0.31 425	0.36 348	0.29 372	0.38 366	0.31 436	0.37 374	0.30 386	0.36 362	0.29 368	0.34 330	0.28 326	0.39 445	0.30 441	0.37 373	0.30 416

GCAPDPT-zeroshot	0.36 336	0.40 264	0.30 314	0.43 363	0.30 381	0.43 425	0.30 377	0.43 425	0.31 435	0.43 418	0.30 391	0.43 434	0.30 386	0.44 457	0.31 420	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.26 323

iRaft-Stereo_20w	0.34 316	0.41 277	0.31 332	0.39 318	0.29 369	0.40 378	0.32 436	0.41 398	0.32 447	0.38 366	0.30 391	0.39 382	0.30 386	0.38 374	0.32 432	0.35 338	0.27 318	0.34 363	0.27 386	0.34 344	0.29 401

GES	0.66 508	2.34 669	0.29 310	0.41 346	0.29 369	0.41 397	0.29 368	0.42 417	0.29 372	0.40 380	0.41 511	0.41 407	0.30 386	0.51 521	0.29 368	0.32 319	0.29 341	0.32 346	2.46 802	2.49 764	0.30 416

DANet	0.30 289	0.30 231	0.30 314	0.30 266	0.30 381	0.30 324	0.30 377	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 391	0.30 335	0.30 386	0.30 333	0.30 378	0.30 310	0.30 351	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
base	0.56 485	2.58 684	1.43 701	0.48 385	0.27 348	0.54 532	0.31 425	0.53 526	0.30 388	0.54 534	0.26 348	0.46 484	0.31 438	0.52 526	0.28 350	0.49 462	0.28 326	0.45 500	0.32 460	0.57 530	0.26 323

test410_97500	0.41 380	0.89 417	0.31 332	0.40 331	0.31 430	0.40 378	0.31 425	0.40 379	0.31 435	0.61 551	0.53 565	0.40 392	0.31 438	0.40 385	0.31 420	0.58 498	0.47 487	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.29 401

test410	0.66 508	5.69 785	0.31 332	0.40 331	0.31 430	0.41 397	0.31 425	0.40 379	0.31 435	0.62 555	0.55 568	0.40 392	0.31 438	0.40 385	0.31 420	0.59 501	0.47 487	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.30 416

ATMStereo	0.46 443	1.99 640	0.40 425	0.51 440	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 436	0.44 470	0.31 438	0.44 457	0.32 432	0.47 454	0.35 413	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.27 363

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 380	1.09 475	0.40 425	0.52 443	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 436	0.44 470	0.31 438	0.44 457	0.31 420	0.46 447	0.35 413	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.28 392

MonSter++	0.38 352	0.44 294	0.31 332	0.43 363	0.30 381	0.43 425	0.31 425	0.43 425	0.31 435	0.45 469	0.31 436	0.43 434	0.31 438	0.43 426	0.69 596	0.38 360	0.33 375	0.40 458	0.30 441	0.38 386	0.30 416

xyz-stereo-finetune	0.28 283	0.49 320	0.16 207	0.16 163	0.16 280	0.16 240	0.16 270	0.22 283	0.30 388	0.32 341	0.31 436	0.32 346	0.31 438	0.32 344	0.32 432	0.32 319	0.33 375	0.31 343	0.32 460	0.31 329	0.32 433

LL-Strereo2	0.48 458	1.73 587	0.51 492	0.59 463	0.34 469	0.42 418	0.33 447	0.40 379	0.31 435	0.42 411	0.33 456	0.42 425	0.31 438	0.44 457	0.39 495	0.60 503	0.51 510	0.44 495	0.33 472	0.44 470	0.33 442

416test1013	0.49 464	0.80 398	0.33 346	0.67 482	0.33 457	0.48 491	0.41 513	0.48 488	0.39 504	0.48 488	0.93 642	0.52 532	0.32 446	0.52 526	0.38 481	0.49 462	0.51 510	0.53 547	0.37 500	0.51 514	0.36 465

RMAStereo	0.45 434	1.81 605	0.40 425	0.50 429	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 436	0.44 470	0.32 446	0.44 457	0.31 420	0.46 447	0.35 413	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.27 363

DDF-Stereo	0.43 398	1.15 484	0.57 509	0.53 445	0.32 444	0.41 397	0.32 436	0.41 398	0.32 447	0.41 397	0.32 447	0.41 407	0.32 446	0.40 385	0.32 432	0.52 480	0.50 505	0.38 401	0.31 452	0.39 435	0.31 426

water-stereo	0.41 380	0.84 405	0.46 456	0.50 429	0.33 457	0.45 474	0.33 447	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 447	0.45 480	0.32 446	0.45 477	0.32 432	0.44 405	0.41 453	0.39 445	0.31 452	0.39 435	0.32 433

GREAT-IGEV	0.38 352	0.43 291	0.36 373	0.48 385	0.32 444	0.45 474	0.32 436	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 447	0.45 480	0.32 446	0.45 477	0.32 432	0.44 405	0.33 375	0.41 476	0.29 422	0.41 460	0.29 401
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
mms	0.40 372	0.45 303	0.35 371	0.48 385	0.36 479	0.47 486	0.34 462	0.45 473	0.38 491	0.47 481	0.33 456	0.45 480	0.32 446	0.45 477	0.32 432	0.39 373	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.39 435	0.39 485

gcap-zeroshot	0.36 336	0.40 264	0.34 360	0.44 367	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 464	0.32 447	0.44 457	0.32 447	0.44 470	0.32 446	0.44 457	0.31 420	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.27 363

MyStereo04	0.56 485	3.72 728	0.59 511	0.49 392	0.41 514	0.36 353	0.32 436	0.37 356	0.31 435	0.34 349	0.46 536	0.35 358	0.32 446	0.35 356	0.33 444	0.49 462	0.45 477	0.34 363	0.32 460	0.35 357	0.43 507

testlalala	0.36 336	0.40 264	0.34 360	0.44 367	0.31 430	0.44 460	0.31 425	0.44 464	0.32 447	0.44 457	0.32 447	0.44 470	0.32 446	0.44 457	0.31 420	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.27 363

RAFT-Test	0.36 336	0.37 249	0.33 346	0.41 346	0.32 444	0.41 397	0.32 436	0.41 398	0.32 447	0.41 397	0.32 447	0.41 407	0.32 446	0.41 405	0.33 444	0.37 346	0.29 341	0.37 393	0.29 422	0.38 386	0.31 426

4D-IteraStereo	0.78 546	3.13 713	0.89 584	0.69 488	0.32 444	0.40 378	0.32 436	0.76 573	0.97 650	0.52 525	0.65 587	0.89 603	0.32 446	0.76 578	0.98 640	0.83 567	0.94 603	0.35 379	0.27 386	0.70 555	0.89 625

Gwc-CoAtRS	0.41 380	1.49 565	0.32 341	0.42 356	0.32 444	0.41 397	0.32 436	0.41 398	0.33 457	0.41 397	0.32 447	0.41 407	0.32 446	0.41 405	0.32 432	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.28 407	0.40 449	0.28 392

rgla	0.45 434	0.54 345	0.33 346	0.67 482	0.32 444	0.48 491	0.33 447	0.48 488	0.33 457	0.48 488	0.94 643	0.48 498	0.33 458	0.47 486	0.33 444	0.45 435	0.52 514	0.53 547	0.31 452	0.45 475	0.32 433

416test	0.46 443	0.55 348	0.33 346	0.67 482	0.33 457	0.48 491	0.33 447	0.48 488	0.33 457	0.48 488	0.99 649	0.48 498	0.33 458	0.48 496	0.33 444	0.45 435	0.52 514	0.54 550	0.32 460	0.45 475	0.32 433

DVStereo	0.43 398	0.86 409	0.48 472	0.50 429	0.33 457	0.46 481	0.33 447	0.46 477	0.33 457	0.46 475	0.33 456	0.47 491	0.33 458	0.47 486	0.34 459	0.45 435	0.42 463	0.40 458	0.33 472	0.47 494	0.38 478

fffy	0.38 352	0.43 291	0.33 346	0.46 372	0.33 457	0.45 474	0.32 436	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 447	0.45 480	0.33 458	0.45 477	0.32 432	0.38 360	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.37 373	0.36 465

CASnet	0.35 328	0.51 333	0.44 448	0.32 283	0.31 430	0.24 289	0.34 462	0.36 348	0.25 335	0.31 335	0.37 485	0.30 335	0.33 458	0.25 304	0.45 523	0.37 346	0.37 424	0.33 353	0.35 491	0.34 344	0.37 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.51 472	3.22 716	0.34 360	0.44 367	0.34 469	0.44 460	0.34 462	0.43 425	0.34 468	0.43 418	0.34 464	0.44 470	0.33 458	0.43 426	0.33 444	0.38 360	0.29 341	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.29 401

psmorigin	0.41 380	0.46 307	0.33 346	0.49 392	0.33 457	0.49 500	0.33 447	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.33 456	0.49 505	0.33 458	0.51 521	0.33 444	0.41 389	0.30 351	0.41 476	0.30 441	0.79 571	0.29 401

depthmonostereo	0.44 411	0.85 407	0.46 456	0.54 448	0.40 504	0.52 525	0.38 487	0.52 524	0.35 473	0.47 481	0.34 464	0.46 484	0.34 465	0.47 486	0.34 459	0.45 435	0.43 468	0.41 476	0.33 472	0.41 460	0.32 433

HART	0.38 352	0.45 303	0.34 360	0.42 356	0.33 457	0.41 397	0.34 462	0.42 417	0.33 457	0.43 418	0.34 464	0.42 425	0.34 465	0.41 405	0.38 481	0.40 381	0.32 362	0.42 492	0.32 460	0.40 449	0.32 433

ccccc	0.41 380	0.44 294	0.34 360	0.48 385	0.35 473	0.48 491	0.35 467	0.51 519	0.35 473	0.47 481	0.35 473	0.47 491	0.34 465	0.47 486	0.35 463	0.41 389	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.41 460	0.39 485

RAFT-Stereo-weight	0.45 434	1.90 630	0.34 360	0.42 356	0.36 479	0.43 425	0.35 467	0.42 417	0.34 468	0.42 411	0.34 464	0.44 470	0.34 465	0.41 405	0.34 459	0.38 360	0.32 362	0.38 401	0.32 460	0.38 386	0.33 442

H2IRNET	0.34 316	0.34 238	0.34 360	0.34 294	0.34 469	0.34 345	0.34 462	0.34 341	0.34 468	0.34 349	0.34 464	0.34 356	0.34 465	0.34 353	0.34 459	0.34 330	0.34 406	0.34 363	0.34 478	0.34 344	0.34 451

iRaft-Stereo_5w	0.34 316	0.42 289	0.31 332	0.39 318	0.30 381	0.38 369	0.30 377	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.37 485	0.41 407	0.34 465	0.38 374	0.30 378	0.34 330	0.27 318	0.34 363	0.26 347	0.34 344	0.26 323

CFNet-RSSM	0.91 584	4.89 753	0.34 360	0.44 367	1.07 655	1.62 714	1.40 739	0.91 595	0.35 473	1.60 712	1.39 740	0.64 561	0.34 465	0.44 457	0.33 444	0.41 389	0.35 413	0.75 591	0.30 441	0.41 460	0.29 401

S0	0.42 395	0.44 294	0.54 501	0.59 463	0.34 469	0.48 491	0.22 310	0.51 519	0.25 335	0.51 521	0.34 464	0.53 534	0.35 472	0.47 486	0.36 467	0.55 491	0.39 439	0.49 528	0.27 386	0.46 480	0.34 451

UGAM-zero	0.51 472	2.17 653	0.39 392	0.53 445	0.36 479	0.50 509	0.36 474	0.50 505	0.36 484	0.49 498	0.36 478	0.50 519	0.35 472	0.50 511	0.36 467	0.49 462	0.37 424	0.47 515	0.35 491	0.46 480	0.34 451

GCST	0.50 467	2.08 643	0.38 380	0.53 445	0.35 473	0.49 500	0.35 467	0.50 505	0.35 473	0.49 498	0.35 473	0.49 505	0.35 472	0.49 503	0.35 463	0.48 459	0.37 424	0.45 500	0.33 472	0.44 470	0.33 442

ETE_ROB	0.35 328	0.35 240	0.35 371	0.35 298	0.35 473	0.35 349	0.35 467	0.35 344	0.35 473	0.35 353	0.35 473	0.35 358	0.35 472	0.35 356	0.35 463	0.35 338	0.35 413	0.35 379	0.35 491	0.35 357	0.35 462

252Zero-FE	0.45 434	0.50 325	0.36 373	0.50 429	0.36 479	0.50 509	0.36 474	0.50 505	0.36 484	0.49 498	0.36 478	0.49 505	0.36 476	0.54 533	0.41 506	0.45 435	0.34 406	0.45 500	0.34 478	0.55 524	0.75 606

UGAM	0.51 472	2.23 658	0.39 392	0.54 448	0.35 473	0.50 509	0.35 467	0.49 496	0.35 473	0.49 498	0.35 473	0.49 505	0.36 476	0.50 511	0.36 467	0.49 462	0.37 424	0.45 500	0.34 478	0.45 475	0.34 451

GCAP-Stereo	0.75 536	4.15 742	0.42 444	0.75 507	0.35 473	0.78 572	0.40 504	0.79 576	0.38 491	0.78 585	0.36 478	0.78 586	0.36 476	0.79 580	0.39 495	0.75 549	0.39 439	0.76 593	0.39 518	0.75 562	0.39 485

CES	0.39 366	0.47 312	0.36 373	0.36 302	0.37 484	0.45 474	0.35 467	0.35 344	0.40 507	0.36 357	0.44 527	0.47 491	0.36 476	0.44 457	0.36 467	0.37 346	0.39 439	0.44 495	0.35 491	0.37 373	0.36 465

DMCA	0.36 336	0.38 253	0.37 378	0.35 298	0.35 473	0.36 353	0.36 474	0.36 348	0.35 473	0.35 353	0.37 485	0.36 363	0.36 476	0.35 356	0.36 467	0.36 343	0.36 419	0.35 379	0.36 497	0.36 368	0.36 465

ww	0.47 451	0.52 335	0.38 380	0.56 456	0.37 484	0.56 535	0.38 487	0.56 533	0.37 486	0.56 540	0.77 622	0.56 545	0.37 481	0.57 543	0.37 477	0.49 462	0.33 375	0.49 528	0.33 472	0.49 501	0.33 442

MGW-Stereo-1	0.34 316	0.52 335	0.19 237	0.30 266	0.19 304	0.29 318	0.38 487	0.29 317	0.19 302	0.30 325	0.19 306	0.29 328	0.37 481	0.57 543	0.19 298	0.49 462	0.33 375	0.49 528	0.33 472	0.49 501	0.33 442

SCV_C0	0.45 434	0.88 414	0.49 479	0.54 448	0.37 484	0.48 491	0.37 480	0.48 488	0.37 486	0.48 488	0.36 478	0.48 498	0.37 481	0.49 503	0.37 477	0.50 472	0.41 453	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

SCV	0.46 443	0.94 434	0.45 450	0.54 448	0.37 484	0.48 491	0.38 487	0.48 488	0.37 486	0.48 488	0.39 500	0.48 498	0.37 481	0.49 503	0.37 477	0.50 472	0.46 479	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

Venus	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.37 362	0.38 487	0.37 356	0.37 486	0.41 397	0.37 485	0.39 382	0.37 481	0.38 374	0.38 481	0.37 346	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.37 373	0.38 478

XPNet_ROB	0.37 346	0.37 249	0.37 378	0.37 305	0.37 484	0.37 362	0.37 480	0.37 356	0.37 486	0.37 364	0.37 485	0.37 374	0.37 481	0.37 370	0.37 477	0.37 346	0.37 424	0.37 393	0.37 500	0.37 373	0.37 471

NBS	0.39 366	0.68 372	0.36 373	0.38 308	0.36 479	0.38 369	0.39 503	0.39 370	0.39 504	0.37 364	0.35 473	0.37 374	0.38 487	0.37 370	0.38 481	0.39 373	0.36 419	0.36 389	0.39 518	0.38 386	0.38 478

Anonymus	0.47 451	0.73 381	0.46 456	0.43 363	0.54 568	0.53 527	0.27 342	0.39 370	0.35 473	0.33 346	0.40 503	0.33 351	0.38 487	0.53 530	0.54 558	0.56 495	0.36 419	0.49 528	0.53 570	0.66 541	0.54 550

GeoVLM	0.36 336	0.38 253	0.27 295	0.46 372	0.28 356	0.35 349	0.28 353	0.37 356	0.27 354	0.35 353	0.28 361	0.36 363	0.38 487	0.35 356	0.28 350	1.08 602	0.26 305	0.33 353	0.27 386	0.34 344	0.33 442

Pro-Stereo	0.79 547	0.53 341	0.38 380	0.49 392	0.38 492	0.49 500	0.37 480	0.49 496	0.67 589	0.50 511	0.38 490	1.10 639	0.38 487	0.49 503	0.38 481	0.71 533	0.88 594	5.98 835	0.36 497	0.46 480	0.36 465

GEAStereo	0.62 500	3.91 735	0.48 472	0.69 488	0.38 492	0.51 521	0.38 487	0.51 519	0.38 491	0.53 528	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.51 521	0.38 481	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

gasm-f	0.62 500	3.91 735	0.48 472	0.69 488	0.38 492	0.51 521	0.38 487	0.51 519	0.38 491	0.53 528	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.51 521	0.38 481	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

GASTEREO	0.48 458	1.21 537	0.47 464	0.57 458	0.38 492	0.50 509	0.38 487	0.50 505	0.38 491	0.50 511	0.38 490	0.50 519	0.38 487	0.50 511	0.38 481	0.52 480	0.42 463	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

WAO-8	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.38 369	0.38 487	0.38 365	0.38 491	0.38 366	0.38 490	0.38 377	0.38 487	0.38 374	0.38 481	0.38 360	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.38 386	0.38 478

WAO-7	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.38 369	0.38 487	0.38 365	0.38 491	0.38 366	0.38 490	0.38 377	0.38 487	0.38 374	0.38 481	0.38 360	0.38 432	0.38 401	0.38 514	0.38 386	0.38 478

HanzoNet	0.39 366	0.38 253	0.40 425	0.39 318	0.41 514	0.38 369	0.38 487	0.38 365	0.38 491	0.39 373	0.39 500	0.38 377	0.38 487	0.39 382	0.40 498	0.38 360	0.38 432	0.40 458	0.38 514	0.38 386	0.40 488

IMH	0.38 352	0.38 253	0.38 380	0.38 308	0.38 492	0.38 369	0.38 487	0.38 365	0.38 491	0.42 411	0.38 490	0.40 392	0.38 487	0.38 374	0.38 481	0.38 360	0.38 432	0.39 445	0.38 514	0.38 386	0.38 478

iRaftStereo_RVC	0.97 596	3.17 715	2.30 772	2.42 711	0.38 492	0.54 532	0.38 487	0.54 529	0.38 491	0.54 534	0.38 490	0.54 538	0.38 487	0.54 533	0.38 481	2.38 760	2.34 777	0.49 528	0.36 497	0.49 501	0.36 465

LG-Stereo_L1	0.47 451	0.52 335	0.47 464	0.62 469	0.39 502	0.53 527	0.40 504	0.53 526	0.39 504	0.53 528	0.39 500	0.53 534	0.39 499	0.53 530	0.39 495	0.55 491	0.46 479	0.49 528	0.37 500	0.49 501	0.37 471

quiztm	0.43 398	0.49 320	0.40 425	0.51 440	0.40 504	0.51 521	0.40 504	0.50 505	0.40 507	0.50 511	0.40 503	0.51 530	0.40 500	0.50 511	0.40 498	0.44 405	0.34 406	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

PAM_32	0.64 504	2.38 673	0.51 492	0.92 532	0.43 528	0.53 527	0.44 524	0.87 588	0.43 527	0.52 525	0.45 532	0.53 534	0.40 500	0.54 533	0.46 527	0.62 512	0.56 523	0.48 523	0.45 544	0.76 565	0.44 510

Selective-IGEV	0.51 472	0.55 348	0.45 450	0.69 488	0.45 533	0.61 547	0.45 530	0.50 505	0.40 507	0.56 540	0.44 527	0.55 542	0.40 500	0.72 570	0.67 580	0.59 501	0.46 479	0.45 500	0.34 478	0.46 480	0.37 471

knoymous	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488

anonymousa	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488

riskmin	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488

Anonymous_2	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488

Anonymous_1	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488

GMOStereo	0.37 346	0.45 303	0.23 274	0.30 266	0.37 484	0.41 397	0.36 474	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 405	0.36 467	0.34 330	0.22 288	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

error version	0.93 591	4.47 748	2.35 773	1.99 680	0.37 484	0.41 397	0.36 474	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 405	0.36 467	1.87 710	2.16 773	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

test_1	0.93 591	4.47 748	2.35 773	1.99 680	0.37 484	0.41 397	0.36 474	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 478	0.41 407	0.40 500	0.41 405	0.36 467	1.87 710	2.16 773	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

AdaStereo	0.40 372	0.40 264	0.40 425	0.40 331	0.40 504	0.40 378	0.40 504	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 503	0.40 392	0.40 500	0.40 385	0.40 498	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488
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.
LG-Stereo	0.60 490	0.58 356	0.47 464	0.64 476	0.74 608	1.00 604	0.69 599	0.57 537	0.41 517	0.57 544	0.41 511	0.57 549	0.41 512	1.00 618	0.75 615	0.91 574	0.51 510	0.52 544	0.37 500	0.52 518	0.37 471

GwcNet-ADL	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 497

PSMNet-ADL	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 497

GANet-ADL	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 497

ADLNet2	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 497

ADLNet	0.41 380	0.41 277	0.41 439	0.41 346	0.41 514	0.41 397	0.41 513	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 511	0.41 407	0.41 512	0.41 405	0.41 506	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 497

FAST (zero-shot)	0.87 580	1.55 568	0.42 444	1.57 654	0.42 524	1.62 714	0.45 530	1.59 709	0.42 525	1.66 720	0.44 527	1.62 720	0.42 518	1.59 714	0.42 514	0.64 518	0.43 468	0.64 566	0.42 538	0.67 544	0.46 516

DNS	0.86 576	2.43 677	1.66 718	2.03 682	0.42 524	0.60 545	0.42 520	0.60 545	0.42 525	0.60 549	0.42 522	0.60 554	0.42 518	0.60 549	0.42 514	1.97 720	1.63 730	0.55 553	0.40 520	0.55 524	0.40 488

MSCF	0.51 472	1.40 562	0.49 479	0.58 460	0.38 492	0.50 509	0.38 487	0.54 529	0.41 517	0.52 525	0.41 511	0.53 534	0.42 518	0.53 530	0.41 506	0.60 503	0.47 487	0.48 523	0.37 500	0.48 498	0.38 478

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 458	0.55 348	0.47 464	0.63 471	0.41 514	0.56 535	0.44 524	0.56 533	0.41 517	0.56 540	0.41 511	0.57 549	0.42 518	0.56 538	0.41 506	0.55 491	0.43 468	0.51 541	0.37 500	0.51 514	0.37 471

Occ-G	1.12 620	0.52 335	3.72 804	3.50 753	0.50 555	0.56 535	0.47 540	0.54 529	0.46 535	0.54 534	0.41 511	0.54 538	0.42 518	0.52 526	0.42 514	3.42 784	4.02 806	0.52 544	0.45 544	0.51 514	0.44 510

MLG-Stereo	0.92 586	0.90 421	0.84 582	1.27 628	0.49 551	1.38 699	0.88 633	1.41 704	0.97 650	0.73 575	1.09 661	1.26 697	0.43 523	0.72 570	1.05 651	1.13 612	0.49 497	1.18 656	0.66 602	1.01 615	0.46 516

MyStereo07	0.60 490	3.72 728	0.48 472	0.49 392	0.41 514	0.36 353	0.32 436	0.49 496	0.43 527	0.51 521	0.42 522	0.49 505	0.43 523	0.51 521	0.64 573	0.49 462	0.45 477	0.34 363	0.32 460	0.35 357	0.43 507

DN	0.53 478	0.85 407	0.45 450	0.65 477	0.44 529	0.60 545	0.44 524	0.60 545	0.44 530	0.60 549	0.45 532	0.60 554	0.44 525	0.60 549	0.44 520	0.56 495	0.42 463	0.56 554	0.42 538	0.56 527	0.42 504

FSD	0.61 497	0.59 359	0.50 485	2.58 718	0.44 529	0.56 535	0.44 524	0.55 532	0.44 530	0.56 540	0.44 527	0.56 545	0.44 525	0.56 538	0.46 527	0.61 507	0.42 463	0.52 544	0.42 538	0.52 518	0.51 542

MonSter	0.60 490	0.64 369	0.52 496	0.62 469	0.44 529	2.07 734	0.44 524	0.62 550	0.44 530	0.62 555	0.44 527	0.62 559	0.44 525	0.62 551	0.44 520	0.58 498	0.42 463	0.62 562	0.46 547	0.58 533	0.42 504

test-3	0.98 598	4.13 741	1.85 739	1.85 669	0.61 580	0.69 558	0.37 480	0.63 551	0.61 579	0.66 563	0.51 562	0.73 580	0.44 525	0.57 543	0.54 558	1.68 703	1.81 742	0.40 458	0.43 541	0.66 541	0.50 535

MWDA-net	0.67 514	0.66 370	0.45 450	2.84 726	0.46 535	0.73 567	0.45 530	0.71 565	0.44 530	0.72 571	0.45 532	0.70 572	0.45 529	0.70 566	0.44 520	0.61 507	0.41 453	0.61 561	0.43 541	0.61 536	0.42 504

AIO-test1	0.54 479	0.60 364	0.52 496	0.66 481	0.47 543	0.61 547	0.47 540	0.58 540	0.46 535	0.61 551	0.46 536	0.61 557	0.45 529	0.62 551	0.45 523	0.61 507	0.52 514	0.57 555	0.48 558	0.57 530	0.48 526

fffft	0.48 458	0.51 333	0.45 450	0.52 443	0.45 533	0.52 525	0.45 530	0.52 524	0.48 548	0.53 528	0.45 532	0.52 532	0.45 529	0.52 526	0.46 527	0.51 478	0.41 453	0.50 536	0.41 530	0.50 508	0.41 497
1: 1. 1
AEACV	1.12 620	0.52 335	3.12 795	3.24 738	0.86 629	0.53 527	0.49 551	0.60 545	0.47 541	0.53 528	0.49 552	0.55 542	0.45 529	0.55 537	0.47 535	3.01 779	3.88 804	0.71 583	0.60 586	0.80 574	0.48 526

GeoAtt-L (ZS)	0.60 490	0.70 376	0.51 492	0.75 507	0.46 535	0.72 565	0.46 534	0.76 573	0.46 535	0.72 571	0.46 536	0.72 576	0.46 533	0.72 570	0.46 527	0.75 549	0.51 510	0.70 581	0.45 544	0.69 550	0.45 513

MyStereo06	0.75 536	4.12 739	0.60 515	0.63 471	0.61 580	0.62 550	0.66 582	0.56 533	0.45 534	0.55 538	0.48 549	0.54 538	0.46 533	0.57 543	0.45 523	0.60 503	0.57 525	0.64 566	0.55 574	0.72 557	0.55 558

otaku	0.46 443	0.46 307	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 477	0.46 535	0.46 475	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 482	0.46 527	0.46 447	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 516

Ntro	0.47 451	0.47 312	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.47 486	0.47 540	0.46 477	0.47 541	0.46 475	0.46 536	0.47 491	0.46 533	0.47 486	0.47 535	0.47 454	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 516

UNDER WATER	0.47 451	0.47 312	0.47 464	0.47 379	0.47 543	0.47 486	0.47 540	0.47 483	0.47 541	0.47 481	0.47 545	0.47 491	0.46 533	0.47 486	0.47 535	0.47 454	0.47 487	0.47 515	0.46 547	0.47 494	0.47 524

LVE	0.47 451	0.47 312	0.47 464	0.47 379	0.49 551	0.47 486	0.47 540	0.47 483	0.49 550	0.47 481	0.47 545	0.47 491	0.46 533	0.47 486	0.47 535	0.47 454	0.47 487	0.48 523	0.47 554	0.47 494	0.47 524

Dean	0.46 443	0.46 307	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 477	0.46 535	0.47 481	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 482	0.46 527	0.46 447	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 516

ACVNet_1	0.46 443	0.47 312	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 477	0.47 541	0.46 475	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.46 482	0.46 527	0.46 447	0.46 479	0.47 515	0.46 547	0.46 480	0.46 516

ACVNet-4b	0.46 443	0.46 307	0.46 456	0.46 372	0.46 535	0.46 481	0.46 534	0.46 477	0.46 535	0.46 475	0.46 536	0.46 484	0.46 533	0.47 486	0.46 527	0.46 447	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 516

HaxPig	0.47 451	0.47 312	0.47 464	0.49 392	0.47 543	0.47 486	0.47 540	0.47 483	0.47 541	0.47 481	0.47 545	0.47 491	0.47 542	0.47 486	0.47 535	0.47 454	0.47 487	0.47 515	0.47 554	0.47 494	0.48 526

S	0.56 485	0.61 366	0.54 501	0.68 487	0.48 547	0.65 553	0.49 551	0.63 551	0.49 550	0.64 559	0.49 552	0.64 561	0.48 543	0.62 551	0.49 544	0.63 516	0.62 544	0.59 560	0.48 558	0.57 530	0.48 526

AIO-test2	0.55 483	0.59 359	0.52 496	0.67 482	0.47 543	0.61 547	0.47 540	0.61 549	0.47 541	0.61 551	0.47 545	0.61 557	0.48 543	0.62 551	0.47 535	0.64 518	0.53 518	0.58 557	0.47 554	0.58 533	0.48 526

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 464	0.98 439	0.64 530	0.84 519	0.46 535	0.45 474	0.35 467	0.47 483	0.47 541	0.45 469	0.34 464	0.46 484	0.48 543	0.46 482	0.35 463	0.39 373	0.71 572	0.39 445	0.35 491	0.41 460	0.41 497

RainbowNet	0.48 458	0.48 318	0.48 472	0.48 385	0.48 547	0.48 491	0.48 549	0.48 488	0.48 548	0.48 488	0.48 549	0.48 498	0.48 543	0.48 496	0.48 542	0.48 459	0.48 493	0.48 523	0.48 558	0.48 498	0.48 526

notaker	0.48 458	0.49 320	0.48 472	0.48 385	0.48 547	0.48 491	0.48 549	0.48 488	0.49 550	0.48 488	0.48 549	0.48 498	0.48 543	0.48 496	0.48 542	0.48 459	0.48 493	0.48 523	0.48 558	0.48 498	0.49 532

CASS	0.57 489	0.89 417	0.56 505	0.57 458	0.56 569	0.56 535	0.56 567	0.56 533	0.53 564	0.57 544	0.57 571	0.59 553	0.48 543	0.56 538	0.57 562	0.55 491	0.56 523	0.47 515	0.56 578	0.62 537	0.56 561
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GStereo	0.75 536	2.98 709	1.68 719	0.69 488	0.39 502	0.72 565	0.41 513	0.72 569	0.34 468	0.73 575	0.41 511	0.72 576	0.49 549	0.74 575	0.47 535	0.69 526	0.48 493	0.74 589	0.40 520	0.69 550	0.44 510

PointNet	0.60 490	0.75 386	0.49 479	0.79 510	0.50 555	0.79 575	0.49 551	0.79 576	0.49 550	0.80 588	0.49 552	0.79 588	0.49 549	0.80 582	0.49 544	0.63 516	0.40 443	0.63 564	0.40 520	0.63 538	0.40 488

ACVNet_2	0.49 464	0.49 320	0.49 479	0.49 392	0.49 551	0.49 500	0.49 551	0.49 496	0.49 550	0.49 498	0.49 552	0.49 505	0.49 549	0.49 503	0.49 544	0.49 462	0.49 497	0.49 528	0.49 562	0.49 501	0.49 532

LL-Strereo	1.01 607	5.06 760	1.63 715	0.70 495	1.43 733	0.56 535	0.46 534	0.57 537	0.50 555	0.57 544	0.50 556	1.58 715	0.49 549	0.59 547	0.50 547	1.64 702	0.52 514	0.51 541	1.37 736	0.52 518	0.45 513

FCDSN-DC	0.41 380	0.59 359	0.64 530	0.54 448	0.33 457	0.50 509	0.37 480	0.42 417	0.40 507	0.61 551	0.43 525	0.50 519	0.49 549	0.38 374	0.32 432	0.28 297	0.23 295	0.26 316	0.22 320	0.35 357	0.28 392
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FoundationStereo	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 535

StereoAnything_RVC	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 535

dual_stereo	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 535

MyStereo8	0.71 525	3.92 737	0.52 496	0.59 463	0.52 562	0.57 542	0.53 562	0.59 543	0.50 555	0.59 548	0.51 562	0.57 549	0.50 554	0.56 538	0.52 554	0.54 485	0.49 497	0.54 550	0.49 562	0.55 524	0.50 535

TorneroNet	0.66 508	0.53 341	0.50 485	0.50 429	0.64 586	1.06 621	0.70 606	0.50 505	0.51 562	0.49 498	0.69 601	0.49 505	0.50 554	0.48 496	1.15 663	0.71 533	0.49 497	1.14 646	1.08 664	0.49 501	0.49 532

SANet	0.50 467	0.50 325	0.50 485	0.50 429	0.50 555	0.50 509	0.50 555	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 556	0.50 519	0.50 554	0.50 511	0.50 547	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 535

999	1.00 599	1.12 480	0.59 511	1.10 560	1.21 719	1.09 627	0.52 560	1.08 622	1.43 742	1.18 646	1.35 733	0.98 616	0.52 560	0.91 604	0.85 629	0.72 541	1.46 712	0.83 607	0.98 650	0.68 546	1.41 734

SMoEStereo_RVC	0.63 502	0.75 386	0.51 492	0.73 503	0.53 565	0.71 563	0.47 540	0.67 558	0.58 570	0.74 581	0.60 577	0.72 576	0.53 561	0.74 575	0.51 552	0.61 507	0.62 544	0.62 562	0.61 588	0.63 538	0.61 567

WCG-NET	0.61 497	1.21 537	0.54 501	0.61 468	0.53 565	0.67 556	0.53 562	0.66 557	0.53 564	0.64 559	0.53 565	0.65 565	0.53 561	0.59 547	0.52 554	0.65 520	0.48 493	0.64 566	0.52 568	0.58 533	0.50 535

PSMNet_ROB	0.54 479	0.54 345	0.54 501	0.54 448	0.53 565	0.54 532	0.54 565	0.53 526	0.54 566	0.54 534	0.54 567	0.54 538	0.53 561	0.54 533	0.54 558	0.54 485	0.53 518	0.54 550	0.54 572	0.54 523	0.54 550

test_xeample3	1.10 617	1.81 605	0.61 521	0.84 519	0.49 551	0.77 570	0.66 582	0.92 598	1.40 740	0.68 567	0.46 536	0.78 586	0.54 564	1.72 721	1.48 742	1.34 677	1.52 716	1.35 717	1.67 774	1.33 696	1.55 739

MWSP-net	0.96 595	0.75 386	0.49 479	4.84 789	0.48 547	1.28 689	0.52 560	1.20 638	0.51 562	1.14 643	0.70 605	1.00 617	0.56 565	0.90 602	0.69 596	0.76 552	0.60 538	0.95 629	0.56 578	0.73 560	0.45 513

anonymity	0.63 502	0.69 373	0.56 505	0.71 497	0.56 569	0.71 563	0.56 567	0.71 565	0.56 567	0.72 571	0.56 570	0.71 573	0.56 565	0.71 568	0.58 564	0.68 525	0.55 521	0.68 573	0.55 574	0.68 546	0.54 550

monster-pro	0.75 536	1.67 579	0.64 530	0.89 525	0.57 571	0.86 589	0.56 567	0.87 588	0.56 567	0.87 597	0.57 571	0.88 600	0.57 567	0.87 597	0.57 562	0.79 556	0.58 529	0.76 593	0.54 572	0.77 567	0.54 550

LiteMatch	1.13 622	0.73 381	2.80 780	3.23 736	0.61 580	0.83 585	0.68 591	0.73 570	0.69 600	1.00 612	0.77 622	0.94 611	0.57 567	0.82 586	0.64 573	2.97 777	2.43 779	0.68 573	0.32 460	0.56 527	0.70 591

Lsterematch	1.13 622	0.73 381	2.80 780	3.23 736	0.61 580	0.83 585	0.68 591	0.73 570	0.69 600	1.00 612	0.77 622	0.94 611	0.57 567	0.82 586	0.64 573	2.97 777	2.43 779	0.68 573	0.32 460	0.56 527	0.70 591

MyStereo05	0.80 550	4.12 739	0.63 527	0.63 471	0.61 580	0.62 550	0.66 582	0.65 554	0.62 580	0.67 565	0.61 581	0.65 565	0.58 570	0.67 561	0.55 561	0.60 503	0.57 525	0.64 566	0.55 574	0.72 557	0.55 558

DDUNet	0.81 555	2.45 678	0.57 509	0.90 527	0.60 574	0.88 591	0.59 574	0.90 593	0.60 576	0.88 599	0.60 577	0.90 604	0.58 570	0.88 599	0.60 569	0.84 569	0.60 538	0.86 610	0.57 581	0.86 584	0.60 566

CAR	0.72 528	0.76 389	0.59 511	0.84 519	1.19 671	0.81 580	0.58 570	0.81 582	0.58 570	0.81 591	0.58 573	0.83 595	0.59 572	0.82 586	0.59 567	0.71 533	0.49 497	0.73 584	0.68 608	0.87 585	0.52 544

MSE-Stereo	0.72 528	0.76 389	0.59 511	0.84 519	1.19 671	0.81 580	0.58 570	0.81 582	0.58 570	0.81 591	0.58 573	0.83 595	0.59 572	0.82 586	0.59 567	0.71 533	0.49 497	0.73 584	0.68 608	0.87 585	0.52 544

MGA	0.73 532	0.76 389	0.60 515	0.92 532	1.17 667	0.81 580	0.59 574	0.84 586	0.62 580	0.81 591	0.59 575	0.84 597	0.60 574	0.81 585	0.61 571	0.71 533	0.53 518	0.89 612	0.53 570	0.75 562	0.54 550

zero-FE	0.72 528	1.31 551	0.66 536	0.92 532	0.60 574	0.82 583	0.58 570	0.82 585	0.58 570	0.81 591	0.60 577	0.81 593	0.60 574	0.82 586	0.58 564	0.74 548	0.59 535	0.73 584	0.52 568	0.76 565	0.51 542

UDG	0.80 550	2.21 657	0.60 515	0.91 529	0.60 574	0.90 594	0.58 570	0.88 592	0.60 576	0.90 600	0.60 577	0.88 600	0.60 574	0.90 602	0.58 564	0.86 571	0.60 538	0.84 608	0.59 585	0.84 582	0.61 567

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 536	0.92 428	0.85 583	0.96 544	0.59 572	1.27 687	0.44 524	0.59 543	0.69 600	0.91 602	0.68 596	0.55 542	0.61 577	1.06 634	0.83 628	0.62 512	0.70 568	0.90 613	0.41 530	0.89 589	0.56 561

ARAFT	0.68 516	0.81 402	0.63 527	0.74 506	0.60 574	0.78 572	0.62 577	0.77 575	0.66 587	0.74 581	0.63 583	0.75 583	0.62 578	0.83 591	0.60 569	0.70 532	0.55 521	0.70 581	0.60 586	0.78 569	0.55 558

AFF-stereo	0.73 532	0.88 414	0.67 540	0.75 507	0.68 596	0.75 569	0.64 579	0.80 579	0.72 616	0.83 596	0.70 605	0.82 594	0.64 579	0.84 592	0.67 580	0.77 555	0.63 546	0.81 602	0.63 590	0.78 569	0.62 570

DSFCA	0.66 508	0.73 381	0.78 572	0.65 477	0.65 588	0.64 552	0.64 579	0.65 554	0.63 583	0.64 559	0.64 585	0.64 561	0.64 579	0.65 558	0.65 576	0.65 520	0.65 550	0.65 570	0.65 599	0.66 541	0.64 577

RSM++	0.76 542	0.82 404	0.66 536	0.85 523	0.64 586	0.85 587	0.71 609	0.94 602	0.64 584	0.87 597	0.67 590	0.87 599	0.65 581	0.84 592	0.65 576	0.81 562	0.70 568	0.79 597	0.71 619	0.83 581	0.70 591

plain	1.88 704	3.16 714	0.64 530	3.10 731	0.65 588	3.10 788	0.64 579	3.12 794	0.65 585	3.10 795	0.65 587	3.11 795	0.65 581	3.12 794	0.65 576	3.12 780	0.65 550	3.13 793	0.65 599	3.13 781	0.65 579

LMCR-Stereo	0.65 506	0.63 367	0.65 534	0.65 477	0.65 588	0.66 555	0.63 578	0.58 540	0.65 585	0.63 558	0.64 585	0.65 565	0.65 581	0.66 559	0.66 579	0.66 522	0.64 548	0.65 570	0.67 606	0.68 546	0.73 602

TorneroNet-64	0.45 434	0.27 222	0.30 314	0.58 460	0.27 348	0.70 561	0.30 377	0.28 312	0.73 619	0.73 575	0.28 361	0.71 573	0.66 584	0.75 577	0.27 341	0.27 291	0.29 341	0.37 393	0.75 625	0.28 315	0.30 416

MIF-Stereo (partial)	2.58 777	3.31 719	0.66 536	3.18 735	0.66 591	3.18 789	0.66 582	3.21 795	0.67 589	3.19 796	0.66 589	3.19 796	0.66 584	3.31 798	0.68 588	5.09 813	1.79 741	8.23 840	1.67 774	6.18 824	1.38 733

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 514	0.78 393	0.67 540	0.67 482	0.66 591	0.67 556	0.67 586	0.65 554	0.66 587	0.66 563	0.67 590	0.66 568	0.67 586	0.67 561	0.72 609	0.66 522	0.67 553	0.67 572	0.67 606	0.67 544	0.67 584

WQFJA1++	0.84 567	0.98 439	0.67 540	1.26 627	0.75 610	1.00 604	0.67 586	1.00 606	0.67 589	1.00 612	0.67 590	1.00 617	0.67 586	1.00 618	0.67 580	0.96 585	0.67 553	0.91 616	0.63 590	0.92 596	0.63 571

WQFJA1	0.85 573	0.98 439	0.67 540	1.29 633	0.76 615	1.01 612	0.67 586	1.02 620	0.67 589	1.02 627	0.67 590	1.01 626	0.67 586	1.01 626	0.68 588	0.99 592	0.67 553	0.93 623	0.64 595	0.92 596	0.65 579

NLMM	0.84 567	1.00 449	0.67 540	1.27 628	0.75 610	1.00 604	0.68 591	1.00 606	0.67 589	1.00 612	0.67 590	1.02 630	0.67 586	1.02 630	0.67 580	0.97 587	0.67 553	0.93 623	0.63 590	0.92 596	0.63 571

DCRE	0.84 567	1.89 628	0.77 570	0.94 539	0.72 605	0.88 591	0.73 613	0.87 588	0.78 623	0.90 600	0.71 611	0.88 600	0.67 586	0.88 599	0.73 610	0.81 562	0.68 559	0.81 602	0.70 616	0.82 579	0.70 591

WQFJX1	0.84 567	0.98 439	0.67 540	1.30 635	0.75 610	1.01 612	0.67 586	1.01 615	0.67 589	1.01 623	0.67 590	1.01 626	0.68 591	1.00 618	0.68 588	0.98 591	0.67 553	0.92 619	0.64 595	0.92 596	0.64 577

WQFJX	0.85 573	1.00 449	0.68 548	1.30 635	0.75 610	1.01 612	0.68 591	1.01 615	0.68 595	1.01 623	0.68 596	1.03 632	0.68 591	1.02 630	0.67 580	0.97 587	0.67 553	0.93 623	0.63 590	0.94 605	0.63 571

NLMM1	0.86 576	0.98 439	0.69 550	1.48 650	0.75 610	1.01 612	0.69 599	1.00 606	0.69 600	1.00 612	0.70 605	1.00 617	0.68 591	1.01 626	0.67 580	0.97 587	0.68 559	0.92 619	0.63 590	0.93 601	0.63 571

NLSM3	0.85 573	0.99 447	0.68 548	1.29 633	0.76 615	1.01 612	0.68 591	1.01 615	0.68 595	1.02 627	0.68 596	1.01 626	0.68 591	1.01 626	0.68 588	0.97 587	0.68 559	0.93 623	0.64 595	0.93 601	0.63 571

R-Stereo Train	0.81 555	0.96 436	0.67 540	0.95 541	0.67 593	0.95 599	0.68 591	0.95 604	0.68 595	0.95 610	0.68 596	0.96 614	0.68 591	0.96 614	0.68 588	0.94 583	0.68 559	0.94 627	0.68 608	0.94 605	0.68 586

RAFT-Stereo	0.81 555	0.96 436	0.67 540	0.95 541	0.67 593	0.95 599	0.68 591	0.95 604	0.68 595	0.95 610	0.68 596	0.96 614	0.68 591	0.96 614	0.68 588	0.94 583	0.68 559	0.94 627	0.68 608	0.94 605	0.68 586
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
STTRV1_RVC	0.82 560	1.60 572	0.70 553	1.01 553	0.60 574	1.07 624	0.69 599	1.01 615	0.60 576	0.72 571	0.55 568	1.02 630	0.68 591	1.03 632	0.67 580	0.89 573	0.63 546	0.92 619	0.57 581	0.90 592	0.65 579

mm2	0.69 519	0.69 373	0.69 550	0.69 488	0.69 597	0.69 558	0.69 599	0.69 560	0.69 600	0.69 568	0.69 601	0.69 569	0.69 598	0.69 564	0.69 596	0.69 526	0.69 565	0.69 576	0.69 612	0.69 550	0.69 588

mm1	0.69 519	0.69 373	0.69 550	0.69 488	0.69 597	0.69 558	0.69 599	0.69 560	0.69 600	0.69 568	0.69 601	0.69 569	0.69 598	0.69 564	0.69 596	0.69 526	0.69 565	0.69 576	0.69 612	0.69 550	0.69 588

FlowAnything_test	1.02 609	1.72 582	0.71 557	1.59 656	0.70 601	1.61 712	0.69 599	1.61 711	0.70 608	1.60 712	0.70 605	1.61 719	0.69 598	1.61 717	0.70 605	0.81 562	0.58 529	0.81 602	0.55 574	0.81 577	0.56 561

FlowAnything	1.02 609	1.71 581	0.72 560	1.59 656	0.69 597	1.60 711	0.69 599	1.61 711	0.70 608	1.60 712	0.69 601	1.60 716	0.69 598	1.61 717	0.69 596	0.81 562	0.58 529	0.81 602	0.56 578	0.82 579	0.56 561

MEA-ACV	1.66 694	0.87 411	0.61 521	11.81 831	1.35 726	1.50 708	0.71 609	1.23 687	0.92 642	1.13 642	0.96 644	1.69 722	0.70 602	1.23 697	1.16 667	1.54 697	1.20 640	1.58 728	0.85 640	1.12 622	0.95 635

UniTT-Stereo	2.03 725	3.43 721	0.72 560	3.42 748	0.73 606	3.27 791	0.68 591	3.38 799	0.69 600	3.29 798	0.72 614	3.28 798	0.70 602	3.35 800	0.68 588	3.39 783	0.68 559	3.31 796	0.69 612	3.37 782	0.73 602

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 522	0.72 380	0.71 557	0.80 514	0.62 585	0.82 583	0.61 576	0.81 582	0.62 580	0.81 591	0.63 583	0.80 590	0.70 602	0.73 573	0.61 571	0.76 552	0.61 543	0.74 589	0.61 588	0.77 567	0.61 567

DMCA-RVC	0.70 522	0.80 398	0.70 553	0.70 495	0.70 601	0.70 561	0.70 606	0.71 565	0.70 608	0.70 570	0.71 611	0.71 573	0.70 602	0.70 566	0.69 596	0.69 526	0.70 568	0.69 576	0.70 616	0.69 550	0.70 591

MSMD_ROB	1.19 624	1.10 479	0.70 553	1.10 560	0.60 574	1.10 628	0.70 606	1.10 625	0.70 608	1.10 633	0.70 605	1.10 639	0.70 602	7.00 839	0.70 605	1.10 605	0.70 568	1.10 645	0.70 616	1.10 621	0.70 591

MoCha-V2	2.11 743	26.97 838	0.78 572	0.92 532	0.77 618	0.96 601	0.72 612	0.90 593	0.72 616	0.94 608	0.70 605	0.90 604	0.71 607	0.91 604	0.71 607	0.85 570	0.71 572	0.88 611	0.69 612	0.87 585	0.67 584

AdaDepth	0.86 576	0.93 432	0.71 557	1.01 553	1.07 655	1.02 618	0.71 609	1.00 606	0.71 613	1.01 623	0.71 611	1.00 617	0.72 608	1.14 645	0.71 607	0.92 577	0.64 548	0.90 613	0.64 595	0.89 589	0.69 588

tt45	1.04 612	0.88 414	1.36 693	0.92 532	1.03 651	1.51 709	0.79 620	0.70 564	0.88 635	0.74 581	0.90 635	1.60 716	0.72 608	1.60 715	0.75 615	0.91 574	0.78 583	1.52 726	0.79 632	1.14 624	1.32 726

HSM-Net_RVC	0.95 594	1.17 487	0.78 572	1.18 576	0.71 603	1.16 636	0.75 615	1.09 624	0.80 629	1.10 633	0.75 619	1.17 648	0.74 610	1.17 648	0.80 623	1.13 612	0.73 575	1.17 653	0.77 628	1.16 629	0.72 598
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	11.80 834	223.51 866	0.62 523	0.59 463	0.71 603	0.59 544	0.73 613	0.67 558	0.73 619	0.55 538	0.61 581	0.60 554	0.74 610	0.63 556	0.73 610	0.66 522	0.60 538	0.69 576	0.66 602	0.72 557	0.65 579
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ours_stereo	1.20 625	1.21 537	0.90 587	1.64 664	1.11 659	1.35 694	0.67 586	1.76 721	0.93 644	1.70 724	1.10 662	1.39 707	0.75 612	1.41 709	0.81 626	1.60 701	1.03 613	1.33 714	1.00 653	1.61 709	0.72 598

Wavelet-MonSter	1.00 599	1.21 537	0.76 568	1.94 675	1.01 648	1.11 631	0.76 617	1.15 627	0.76 622	1.11 638	0.76 620	1.14 645	0.76 613	1.11 642	0.76 617	1.21 665	0.90 595	1.02 641	0.71 619	1.02 617	0.71 597

iGMRVC	0.84 567	2.85 706	0.72 560	0.72 499	0.73 606	0.77 570	0.79 620	0.73 570	0.74 621	0.73 575	0.72 614	0.73 580	0.76 613	0.73 573	0.73 610	0.72 541	0.73 575	0.73 584	0.72 621	0.73 560	0.72 598

RAStereo	2.23 759	3.64 724	0.76 568	3.65 757	0.86 629	3.66 796	0.76 617	3.67 803	0.81 632	3.66 800	0.76 620	3.66 801	0.77 615	3.68 802	0.77 618	3.68 786	0.77 581	3.69 801	0.77 628	3.70 785	0.77 611

ToySt	0.92 586	2.11 647	0.90 587	0.95 541	0.79 621	0.99 603	0.78 619	0.94 602	0.81 632	0.94 608	0.78 625	0.95 613	0.77 615	0.94 610	0.86 630	0.91 574	0.79 585	0.85 609	0.77 628	0.89 589	0.73 602

Hybrid-DGEV	1.03 611	1.75 588	0.80 576	1.28 632	0.78 619	1.26 686	0.80 623	1.26 689	0.78 623	1.26 695	0.78 625	1.26 697	0.78 617	1.26 698	0.78 619	1.15 615	0.75 578	1.14 646	0.74 623	1.14 624	0.75 606

G-Net	0.79 547	0.79 395	0.79 575	0.79 510	0.79 621	0.79 575	0.79 620	0.79 576	0.79 627	0.79 587	0.79 627	0.79 588	0.79 618	0.79 580	0.79 620	0.79 556	0.79 585	0.79 597	0.79 632	0.79 571	0.79 614

Hybrid-DGEV-2	1.05 613	1.83 616	0.83 580	1.33 639	0.82 627	1.30 690	0.81 627	1.26 689	0.79 627	1.29 697	0.79 627	1.26 697	0.80 619	1.26 698	0.79 620	1.20 619	0.78 583	1.18 656	0.77 628	1.20 639	0.77 611

DStereoRT	0.73 532	0.81 402	0.73 564	0.71 497	0.74 608	0.73 567	0.75 615	0.71 565	0.71 613	0.74 581	0.72 614	0.73 580	0.80 619	0.71 568	0.73 610	0.76 552	0.71 572	0.73 584	0.72 621	0.70 555	0.76 609

NaN_ROB	0.80 550	0.80 398	0.80 576	0.80 514	0.80 624	0.80 577	0.80 623	0.80 579	0.80 629	0.80 588	0.80 629	0.80 590	0.80 619	0.80 582	0.80 623	0.80 558	0.80 588	0.80 600	0.80 634	0.80 574	0.80 615

CSAN	0.80 550	0.80 398	0.80 576	0.80 514	0.80 624	0.80 577	0.80 623	0.80 579	0.80 629	0.80 588	0.80 629	0.80 590	0.80 619	0.80 582	0.80 623	0.80 558	0.80 588	0.80 600	0.80 634	0.80 574	0.80 615

Hybrid-DGEV-03	1.07 614	1.83 616	0.83 580	1.34 640	0.81 626	1.32 692	0.81 627	1.31 696	0.81 632	1.31 698	0.82 631	1.32 702	0.82 623	1.32 703	0.81 626	1.19 617	0.77 581	1.19 658	0.76 626	1.19 637	0.77 611

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 584	0.86 409	0.89 584	1.25 626	0.69 597	1.05 620	0.81 627	1.16 630	0.50 555	1.12 639	0.97 646	0.72 576	0.82 623	1.06 634	0.95 637	0.61 507	0.87 593	1.03 643	0.85 640	1.04 618	1.01 649

DPSimNet_ROB	0.97 596	1.18 489	0.81 579	1.10 560	0.91 635	1.02 618	0.82 630	1.04 621	0.91 637	1.03 629	0.86 634	1.28 701	0.82 623	1.03 632	0.89 631	1.17 616	0.81 590	1.02 641	0.82 637	1.08 620	0.81 617

DPSM_ROB	0.92 586	0.91 423	0.91 589	0.91 529	0.92 636	0.92 596	0.92 637	0.92 598	0.91 637	0.93 606	0.91 638	0.92 607	0.90 626	0.91 604	0.92 632	0.92 577	0.91 597	0.91 616	0.92 642	0.93 601	0.93 632

DPSM	0.92 586	0.91 423	0.91 589	0.91 529	0.92 636	0.92 596	0.92 637	0.92 598	0.91 637	0.93 606	0.91 638	0.92 607	0.90 626	0.91 604	0.92 632	0.92 577	0.91 597	0.91 616	0.92 642	0.93 601	0.93 632

L500	1.30 679	1.33 553	1.01 605	4.69 783	0.84 628	1.35 694	0.95 642	1.38 701	0.94 646	1.33 699	0.98 647	1.36 704	0.91 628	1.40 707	1.08 653	1.28 672	0.90 595	1.21 705	0.99 652	1.23 688	0.90 628

L400	1.29 678	1.38 559	1.00 598	4.01 764	1.03 651	1.42 705	0.92 637	1.42 706	0.91 637	1.33 699	1.01 655	1.39 707	0.92 629	1.40 707	1.09 655	1.31 673	0.92 599	1.21 705	0.95 649	1.30 695	0.88 621

DGTPSM_ROB	0.93 591	1.00 449	0.92 591	0.94 539	0.96 640	0.91 595	0.92 637	0.91 595	0.96 649	0.91 602	0.96 644	0.93 610	0.92 629	0.94 610	0.92 632	0.92 577	0.92 599	0.90 613	0.92 642	0.94 605	0.91 629

pmcnn	0.92 586	0.92 428	0.92 591	0.92 532	0.92 636	0.92 596	0.92 637	0.92 598	0.92 642	0.92 604	0.92 641	0.92 607	0.92 629	0.92 608	0.92 632	0.92 577	0.92 599	0.92 619	0.92 642	0.92 596	0.92 630

MM-Stereo_test2	1.20 625	1.85 622	1.05 609	1.46 649	0.94 639	1.36 697	0.99 646	1.36 698	0.95 647	1.41 707	0.98 647	1.40 710	0.96 632	1.37 705	0.95 637	1.37 682	1.06 615	1.33 714	0.93 647	1.29 694	0.89 625

LiteMatch*	2.07 731	1.30 549	5.73 816	6.28 804	0.79 621	1.33 693	0.80 623	1.30 695	1.02 660	1.33 699	0.84 633	1.33 703	0.97 633	1.28 702	1.04 649	6.05 821	5.89 817	1.28 712	0.76 626	1.28 693	0.88 621

MaDis-Stereo	3.19 791	6.02 791	1.12 614	5.61 800	1.16 666	5.43 824	1.02 655	5.15 830	0.70 608	5.43 830	1.21 719	5.03 831	0.97 633	4.85 824	0.99 641	4.53 795	1.16 635	5.53 830	1.25 727	5.37 820	1.30 723

Selective-RAFT-Error	0.88 581	0.84 405	0.98 596	0.86 524	0.97 641	0.88 591	0.95 642	0.84 586	0.99 653	0.92 604	0.82 631	0.84 597	0.98 635	0.87 597	0.97 639	0.81 562	0.83 591	0.79 597	0.82 637	0.79 571	0.85 620

LGCAT	1.00 599	1.00 449	1.00 598	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 650	1.00 617	1.00 636	1.00 618	1.00 642	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 643

Test_v1	1.00 599	1.00 449	1.00 598	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 650	1.00 617	1.00 636	1.00 618	1.00 642	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 643

HH	0.71 525	2.54 681	0.74 565	1.10 560	0.32 444	0.41 397	0.37 480	0.69 560	0.78 623	0.73 575	0.90 635	0.75 583	1.00 636	0.84 592	0.69 596	0.69 526	0.40 443	0.35 379	0.26 347	0.35 357	0.26 323

HanStereo	0.71 525	2.54 681	0.74 565	1.10 560	0.32 444	0.41 397	0.37 480	0.69 560	0.78 623	0.73 575	0.90 635	0.75 583	1.00 636	0.84 592	0.69 596	0.69 526	0.40 443	0.35 379	0.26 347	0.35 357	0.26 323

Selective-RAFT	0.89 583	0.89 417	0.72 560	1.16 574	0.78 619	1.06 621	0.82 630	0.87 588	0.97 650	1.00 612	0.91 638	0.90 604	1.00 636	0.89 601	0.93 636	0.83 567	0.83 591	0.82 606	0.82 637	0.81 577	0.82 618

GANet	1.00 599	1.00 449	1.00 598	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 650	1.00 617	1.00 636	1.00 618	1.00 642	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 643

TDLM	1.00 599	1.00 449	1.00 598	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 650	1.00 617	1.00 636	1.00 618	1.00 642	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 643

CVANet_RVC	1.00 599	1.00 449	1.00 598	1.00 548	1.00 642	1.00 604	1.00 647	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 650	1.00 617	1.00 636	1.00 618	1.00 642	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 643

trnet	1.01 607	1.01 459	1.01 605	1.01 553	1.01 648	1.01 612	1.01 653	1.01 615	1.01 659	1.01 623	1.01 655	1.01 626	1.01 644	1.01 626	1.01 647	1.01 598	1.01 611	1.01 640	1.01 660	1.01 615	1.01 649

FETStereo	1.53 688	1.64 576	1.01 605	4.86 790	1.22 721	1.73 716	1.00 647	1.74 719	1.06 665	1.67 721	1.22 720	1.71 724	1.02 645	1.78 727	1.11 657	1.51 694	1.13 631	1.60 730	1.03 662	1.71 714	0.92 630

MM-Stereo_test3	1.27 676	2.07 642	1.18 623	1.60 659	1.02 650	1.45 706	1.01 653	1.40 703	1.04 662	1.44 709	1.03 658	1.46 713	1.02 645	1.44 712	1.02 648	1.51 694	1.12 630	1.32 713	0.98 650	1.38 699	0.97 638

GLC_STEREO	1.07 614	1.01 459	1.06 611	1.07 558	1.05 653	1.06 621	1.08 660	1.08 622	1.05 664	1.07 631	1.06 659	1.08 635	1.05 647	1.06 634	1.10 656	1.07 601	1.09 623	1.05 644	1.05 663	1.06 619	1.12 656

FETCStereo	1.51 686	1.66 578	1.05 609	4.56 779	1.06 654	1.79 719	1.15 667	1.75 720	1.16 672	1.73 725	1.10 662	1.74 725	1.06 648	1.74 722	1.22 720	1.47 688	1.04 614	1.54 727	0.92 642	1.56 705	0.96 636

HNOStereo	1.51 686	1.78 594	1.20 628	4.42 768	1.08 657	1.78 718	1.12 664	1.76 721	1.10 667	1.74 726	1.02 657	1.78 726	1.07 649	1.68 719	1.22 720	1.49 689	0.93 602	1.50 725	0.93 647	1.56 705	1.12 656

BLMT-Stereo	1.53 688	1.36 556	1.06 611	1.42 648	1.23 725	1.41 703	1.07 658	1.43 707	1.12 668	1.42 708	1.06 659	1.83 728	1.07 649	1.42 711	1.07 652	1.27 670	1.38 707	6.80 836	1.00 653	1.26 691	1.00 643

CGFBStereo	1.54 690	1.61 574	1.00 598	4.82 787	1.22 721	1.75 717	1.06 657	1.71 718	1.04 662	1.69 722	1.22 720	1.68 721	1.08 651	1.81 729	1.04 649	1.50 691	1.13 631	1.70 734	1.13 669	1.72 716	0.89 625

AIO-Stereo	0.84 567	0.66 370	0.70 553	0.83 518	0.67 593	0.98 602	0.82 630	1.14 626	0.72 616	1.03 629	0.74 618	1.03 632	1.09 652	0.99 616	0.45 523	1.04 599	0.73 575	0.95 629	0.74 623	0.94 605	0.46 516

KSHMR	0.66 508	0.50 325	0.48 472	1.15 569	0.52 562	0.49 500	0.51 559	0.49 496	0.71 613	0.67 565	0.50 556	1.16 647	1.11 653	0.66 559	0.52 554	0.49 462	0.49 497	0.51 541	0.66 602	0.50 508	1.14 661

qqai	1.22 672	1.38 559	1.12 614	1.39 646	1.14 660	1.40 701	1.14 665	1.41 704	1.12 668	1.40 706	1.11 664	1.40 710	1.13 654	1.41 709	1.15 663	1.25 668	0.97 604	1.24 709	1.01 660	1.24 689	0.96 636

RP	2.33 763	25.00 831	1.13 616	1.15 569	1.15 662	1.10 628	1.15 667	1.15 627	1.15 671	1.12 639	1.15 665	1.09 637	1.13 654	1.10 640	1.15 663	1.11 610	1.09 623	1.16 649	1.12 667	1.16 629	1.17 666

RGC	2.36 765	25.48 832	1.19 625	1.15 569	1.15 662	1.10 628	1.16 670	1.17 632	1.16 672	1.12 639	1.16 668	1.11 643	1.13 654	1.09 638	1.18 670	1.10 605	1.15 634	1.16 649	1.12 667	1.14 624	1.12 656

Abc-Net	2.32 762	24.75 830	1.14 617	1.17 575	1.17 667	1.11 631	1.15 667	1.17 632	1.21 725	1.08 632	1.16 668	1.12 644	1.14 657	1.09 638	1.17 669	1.09 603	1.16 635	1.17 653	1.17 673	1.16 629	1.11 654
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IGEVStereo-DCA	1.77 700	4.21 743	1.84 737	2.49 714	2.11 788	2.54 772	1.36 732	1.65 715	1.17 677	2.75 789	1.90 783	2.54 774	1.15 658	0.94 610	1.11 657	1.50 691	1.32 691	0.96 631	1.46 745	1.49 702	0.88 621

rrr	1.77 700	4.21 743	1.84 737	2.49 714	2.11 788	2.54 772	1.36 732	1.65 715	1.17 677	2.75 789	1.90 783	2.54 774	1.15 658	0.94 610	1.11 657	1.50 691	1.32 691	0.96 631	1.46 745	1.49 702	0.88 621

NCC-stereo	2.36 765	25.52 833	1.17 621	1.15 569	1.17 667	1.11 631	1.11 661	1.15 627	1.16 672	1.10 633	1.16 668	1.10 639	1.15 658	1.14 645	1.13 660	1.09 603	1.11 627	1.15 648	1.16 672	1.17 634	1.17 666

Nwc_Net	2.37 767	25.95 835	1.15 619	1.14 566	1.15 662	1.08 625	1.14 665	1.17 632	1.16 672	1.14 643	1.15 665	1.08 635	1.15 658	1.11 642	1.14 661	1.10 605	1.11 627	1.16 649	1.09 666	1.16 629	1.15 662

edge stereo	2.43 770	27.07 839	1.14 617	1.06 557	1.14 660	1.08 625	1.17 671	1.16 630	1.14 670	1.10 633	1.16 668	1.09 637	1.16 662	1.10 640	1.16 667	1.10 605	1.11 627	1.16 649	1.19 674	1.13 623	1.11 654

AF-Net	2.37 767	25.71 834	1.17 621	1.13 565	1.15 662	1.15 635	1.18 672	1.19 635	1.16 672	1.10 633	1.15 665	1.10 639	1.18 663	1.12 644	1.15 663	1.10 605	1.10 626	1.17 653	1.15 670	1.16 629	1.12 656

stereogan	2.33 763	24.38 829	1.18 623	1.18 576	1.18 670	1.14 634	1.18 672	1.19 635	1.19 679	1.14 643	1.18 672	1.14 645	1.18 663	1.14 645	1.18 670	1.14 614	1.14 633	1.19 658	1.19 674	1.15 627	1.19 670

ktn	0.72 528	0.53 341	1.08 613	1.14 566	0.51 561	1.22 683	1.36 732	0.51 519	0.59 575	0.51 521	0.51 562	0.69 569	1.20 665	0.67 561	0.51 552	0.51 478	0.49 497	0.58 557	0.66 602	0.52 518	0.53 547

DisPM	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

CrosDoStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

PFNet+	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

LCNet	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

HHNet	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

Patchmatch Stereo++	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

STrans-v2	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

TransformOpticalFlow	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

OMP-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

IIG-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

NF-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

OCTAStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

PSM-softLoss	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

KMStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

NRIStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

PSM-adaLoss	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

PSM-AAD	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

FTStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

ROB_FTStereo_v2	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

ROB_FTStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

Consistency-Raft	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

KYRaft	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

HUI-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

ASMatch	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

DeepStereo_LL	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

DEmStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

SST-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

THIR-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

RAFT_R40	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

DRaft	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

PFNet	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

GrayStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

RE-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

Pruner-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

TVStereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

DeepStereo_RVC	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

RAFT-RH_RVC	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

IRAFT_RVC	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

RAFT-345	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

iRAFT	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

CRE-IMP	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

GMM-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

RAFT-IKP	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

Prome-Stereo	1.20 625	1.20 491	1.20 628	1.20 578	1.20 673	1.20 637	1.20 674	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 673	1.20 650	1.20 665	1.20 650	1.20 674	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

L4000	1.46 684	1.52 566	1.21 675	4.04 765	1.10 658	1.51 709	1.07 658	1.57 708	1.09 666	1.64 719	1.20 673	1.56 714	1.21 711	1.76 723	1.14 661	1.58 698	1.06 615	1.41 721	1.08 664	1.51 704	0.97 638

HBP-ISP	1.24 674	1.72 582	1.65 716	1.15 569	0.76 615	1.40 701	0.88 633	1.67 717	1.02 660	1.69 722	1.38 738	1.69 722	1.21 711	1.87 732	1.21 719	1.05 600	0.79 585	0.97 633	0.80 634	1.19 637	0.75 606

GANetREF_RVC	1.55 691	1.94 638	1.22 677	1.88 671	1.21 719	1.88 723	1.22 720	1.88 724	1.22 726	1.88 727	1.22 720	1.88 729	1.22 713	1.89 733	1.22 720	1.87 710	1.22 688	1.88 745	1.22 723	1.88 724	1.22 717
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
FAT-Stereo	2.46 772	26.05 836	1.23 679	1.23 625	1.22 721	1.20 637	1.24 722	1.23 687	1.23 727	1.19 647	1.22 720	1.21 695	1.24 714	1.20 650	1.24 723	1.21 665	1.17 638	1.22 708	1.25 727	1.20 639	1.24 720

SPS-STEREO	1.59 692	1.91 631	1.21 675	1.94 675	1.20 673	2.00 731	1.23 721	1.99 729	1.24 728	2.00 735	1.25 725	2.03 739	1.26 715	2.00 737	1.29 730	1.90 715	1.18 639	1.89 746	1.21 722	1.89 725	1.20 671
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
StereoVision	3.15 790	5.00 758	0.89 584	4.83 788	1.00 642	3.93 797	1.27 726	6.37 833	1.34 733	5.67 833	1.26 726	5.84 834	1.27 716	5.03 830	1.24 723	5.10 814	1.09 623	4.61 814	0.57 581	5.62 822	1.12 656

S-Stereo	2.51 774	26.86 837	1.23 679	1.22 623	1.22 721	1.24 685	1.25 723	1.22 685	1.24 728	1.21 693	1.24 724	1.19 649	1.27 716	1.19 649	1.24 723	1.19 617	1.20 640	1.25 710	1.19 674	1.24 689	1.23 719

11t	1.27 676	2.70 691	1.34 683	1.32 638	0.89 631	1.30 690	1.34 729	1.64 714	0.57 569	1.45 710	0.72 614	1.05 634	1.29 718	1.07 637	1.29 730	1.49 689	1.02 612	0.97 633	1.15 670	1.48 701	1.31 724

3.25w_new	2.03 725	2.72 695	1.35 685	3.33 745	1.57 738	2.72 779	1.53 748	2.15 740	1.33 732	2.15 745	1.60 750	2.63 780	1.30 719	2.72 786	1.99 793	2.67 773	1.53 717	1.75 736	1.25 727	2.53 771	1.87 778

FC-DCNN	1.07 614	1.09 475	0.98 596	0.89 525	0.52 562	1.41 703	0.91 636	1.21 684	1.24 728	1.96 730	2.05 800	1.91 731	1.30 719	1.27 701	1.08 653	0.80 558	0.60 538	0.58 557	0.41 530	0.68 546	0.54 550

4w-stereo	2.02 723	2.72 695	1.44 702	3.36 746	1.59 740	2.48 765	1.72 768	2.28 756	1.24 728	2.24 762	1.65 754	2.56 776	1.32 721	2.39 768	1.98 792	2.67 773	1.51 715	1.66 732	1.24 725	2.53 771	1.88 781

CC-Net-ROB	1.36 681	1.33 553	1.33 682	1.36 643	1.38 730	1.36 697	1.33 728	1.37 700	1.34 733	1.35 703	1.36 735	1.38 706	1.34 722	1.38 706	1.38 738	1.35 678	1.38 707	1.33 714	1.35 733	1.43 700	1.34 729

2.5w	2.01 722	2.40 674	1.37 695	3.28 740	2.01 782	2.71 778	1.43 745	1.82 723	1.83 781	1.90 729	1.41 741	2.71 784	1.35 723	2.71 784	1.85 781	2.66 771	1.53 717	1.64 731	1.23 724	2.53 771	1.87 778

3.5w_stereo	2.03 725	2.72 695	1.35 685	3.41 747	1.57 738	2.72 779	1.49 747	2.01 731	1.34 733	2.15 745	1.61 752	2.63 780	1.36 724	2.72 786	1.99 793	2.66 771	1.58 723	1.68 733	1.24 725	2.53 771	1.87 778

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 680	1.35 555	1.35 685	1.35 642	1.35 726	1.35 694	1.35 730	1.36 698	1.35 736	1.36 704	1.35 733	1.36 704	1.36 724	1.36 704	1.35 734	1.35 678	1.35 703	1.35 717	1.35 733	1.35 697	1.35 730

MC-Stereo	1.76 699	2.96 707	1.37 695	2.14 684	1.37 729	2.14 737	1.36 732	2.14 739	1.37 738	2.14 744	1.37 736	2.14 741	1.37 726	2.14 742	1.37 737	1.97 720	1.32 691	1.97 749	1.32 732	1.98 727	1.33 727

PS-NSSS	1.38 683	1.39 561	1.34 683	1.34 640	1.35 726	1.38 699	1.37 737	1.35 697	1.38 739	1.34 702	1.34 732	1.39 707	1.38 727	1.70 720	1.40 739	1.36 680	1.36 704	1.36 719	1.37 736	1.37 698	1.36 731

sCroCo_RVC	2.10 739	2.76 699	1.92 748	2.78 725	1.39 731	2.73 781	1.41 740	2.73 785	1.40 740	2.77 794	1.41 741	2.74 790	1.40 728	2.74 789	1.40 739	2.72 775	1.42 710	2.72 791	1.44 744	2.79 778	1.42 735

MM-Stereo_test1	1.80 702	3.41 720	1.52 711	2.12 683	1.41 732	2.04 732	1.41 740	2.05 733	1.46 744	2.04 739	1.41 741	2.05 740	1.42 729	2.05 738	1.43 741	2.04 726	1.54 719	1.94 747	1.38 738	1.99 728	1.33 727

RASNet	1.49 685	1.65 577	1.45 703	1.38 645	1.43 733	1.47 707	1.36 732	1.38 701	1.36 737	1.39 705	1.60 750	1.45 712	1.45 730	1.51 713	2.21 795	1.53 696	1.36 704	1.36 719	1.36 735	1.66 712	1.36 731

ccnet	0.80 550	2.28 661	0.33 346	0.50 429	0.33 457	0.50 509	0.33 447	0.50 505	0.33 457	0.49 498	0.33 456	0.49 505	1.56 731	2.38 766	0.33 444	0.41 389	0.29 341	0.42 492	1.57 749	2.28 751	0.29 401

CEFStereo	1.90 705	2.10 646	1.41 700	5.22 795	1.44 736	2.21 746	1.43 745	2.09 734	1.45 743	2.23 761	1.38 738	2.23 754	1.57 732	2.22 754	1.36 735	1.97 720	1.29 690	2.01 750	1.28 730	1.87 723	1.31 724

MonStereo1	1.94 709	2.77 701	1.52 711	3.73 761	1.51 737	2.13 736	1.42 742	2.32 763	1.52 745	2.31 767	1.50 744	2.53 771	1.59 733	2.34 765	1.56 744	1.91 716	1.36 704	1.86 741	1.31 731	2.07 738	1.53 737

DPSMNet_ROB	1.60 693	1.59 571	1.70 720	1.59 656	1.59 740	1.61 712	1.61 749	1.60 710	1.60 747	1.62 718	1.59 749	1.60 716	1.60 734	1.60 715	1.59 746	1.59 699	1.60 727	1.59 729	1.59 754	1.59 708	1.59 745

asd	2.18 749	2.77 701	1.58 713	3.59 755	2.00 781	2.58 774	1.85 775	2.39 768	1.71 766	2.47 774	1.97 789	2.59 778	1.61 735	2.56 775	1.79 777	2.51 768	1.99 761	2.11 768	1.62 767	2.36 755	1.60 747

4.25w-stereo	1.98 710	2.72 695	1.46 704	3.47 750	1.43 733	2.07 734	1.98 784	2.53 775	1.52 745	2.71 782	1.98 795	1.81 727	1.62 736	1.96 735	1.36 735	1.88 713	2.00 762	2.53 787	1.61 761	1.74 718	1.15 662

GELT-Stereo	2.10 739	5.33 776	1.94 759	2.37 706	1.68 753	2.21 746	1.69 764	2.19 745	1.67 751	2.18 747	1.67 759	2.19 746	1.66 737	2.19 747	1.66 752	2.23 744	1.83 743	2.07 758	1.61 761	2.04 729	1.61 752

noway7	2.08 734	5.18 765	1.92 748	2.27 691	1.66 745	2.18 738	1.66 752	2.17 741	1.66 748	2.18 747	1.65 754	2.18 743	1.66 737	2.17 743	1.66 752	2.15 730	1.85 749	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 747

monster_256*512	2.09 737	5.21 768	1.98 764	2.30 699	1.67 749	2.18 738	1.66 752	2.20 748	1.67 751	2.19 750	1.67 759	2.19 746	1.66 737	2.19 747	1.66 752	2.15 730	1.86 753	2.05 752	1.60 757	2.06 734	1.61 752

zzzz4	2.08 734	5.22 769	1.93 751	2.27 691	1.66 745	2.19 740	1.66 752	2.18 742	1.67 751	2.18 747	1.66 757	2.18 743	1.66 737	2.18 744	1.66 752	2.15 730	1.84 744	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 747

zzzz2	2.08 734	4.92 754	1.93 751	2.30 699	1.67 749	2.19 740	1.66 752	2.20 748	1.67 751	2.20 753	1.68 764	2.21 750	1.66 737	2.20 749	1.68 761	2.17 736	1.84 744	2.07 758	1.62 767	2.05 730	1.61 752

Anonymous3	2.55 775	3.26 718	1.65 716	3.28 740	1.63 743	3.24 790	1.68 760	3.27 796	1.66 748	3.28 797	1.67 759	3.25 797	1.66 737	3.27 796	1.64 748	3.26 781	1.65 731	3.30 795	1.65 772	4.95 815	1.65 765

zzzzzz3	2.07 731	5.00 758	1.93 751	2.28 696	1.66 745	2.19 740	1.66 752	2.18 742	1.67 751	2.19 750	1.66 757	2.18 743	1.67 743	2.18 744	1.66 752	2.15 730	1.85 749	2.05 752	1.59 754	2.05 730	1.59 745

noway1	2.10 739	5.26 773	1.93 751	2.31 702	1.69 758	2.21 746	1.67 758	2.19 745	1.68 756	2.21 755	1.68 764	2.21 750	1.67 743	2.20 749	1.66 752	2.15 730	1.84 744	2.07 758	1.61 761	2.07 738	1.61 752

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

zzz1	2.09 737	4.97 756	1.93 751	2.30 699	1.68 753	2.21 746	1.68 760	2.21 751	1.68 756	2.21 755	1.67 759	2.21 750	1.68 745	2.21 752	1.69 764	2.17 736	1.85 749	2.08 762	1.61 761	2.06 734	1.61 752

noway5	1.92 707	4.97 756	1.95 761	2.31 702	1.68 753	2.21 746	1.68 760	2.21 751	1.69 763	2.22 759	1.68 764	2.21 750	1.68 745	2.21 752	1.68 761	2.18 738	1.87 757	1.71 735	0.65 599	0.85 583	0.72 598

noway4	2.11 743	5.14 763	1.93 751	2.37 706	1.69 758	2.20 743	1.68 760	2.22 753	1.68 756	2.21 755	1.69 768	2.23 754	1.68 745	2.22 754	1.66 752	2.24 745	1.84 744	2.09 767	1.63 770	2.09 743	1.62 758

noway2	2.07 731	4.96 755	1.92 748	2.28 696	1.66 745	2.20 743	1.66 752	2.19 745	1.66 748	2.19 750	1.65 754	2.19 746	1.68 745	2.18 744	1.65 749	2.15 730	1.86 753	2.06 756	1.59 754	2.06 734	1.60 747

qwe	2.18 749	2.60 685	1.58 713	3.83 763	1.90 779	2.53 770	1.90 782	2.48 771	1.73 771	2.37 770	1.92 785	2.53 771	1.68 745	2.56 775	1.83 779	2.52 770	1.87 757	2.07 758	1.68 776	2.32 753	1.71 767

4.5w-stereo	1.99 711	2.33 665	1.81 728	3.28 740	1.68 753	1.94 725	1.99 787	2.72 779	1.70 764	2.72 783	1.99 798	1.97 734	1.68 745	1.76 723	1.29 730	1.91 716	2.02 768	2.53 787	1.61 761	1.75 719	1.16 665

noway3	2.12 745	5.22 769	1.93 751	2.39 709	1.70 763	2.23 752	1.70 766	2.22 753	1.70 764	2.22 759	1.70 770	2.23 754	1.69 752	2.22 754	1.71 766	2.28 751	1.86 753	2.08 762	1.63 770	2.09 743	1.63 761

MonStereo	2.17 747	2.41 675	1.49 710	2.67 719	1.67 749	2.60 775	2.04 791	2.32 763	1.76 774	2.44 772	1.68 764	2.50 769	1.69 752	2.38 766	1.80 778	2.28 751	1.78 739	2.63 790	2.14 795	3.47 783	1.68 766

UDGNet	2.23 759	5.40 780	1.72 723	2.48 713	1.69 758	2.51 769	1.69 764	2.51 774	1.72 770	2.50 776	1.69 768	2.52 770	1.69 752	2.50 773	1.68 761	2.41 762	1.70 735	2.42 780	1.69 778	2.42 757	1.64 763

MFMNet_re	1.81 703	1.91 631	1.71 722	1.95 677	1.70 763	1.95 728	1.70 766	1.96 727	1.74 773	1.97 732	1.72 771	1.95 732	1.71 755	1.97 736	1.71 766	1.86 708	1.62 728	1.85 738	1.66 773	1.86 722	1.64 763

3.75w	1.99 711	2.31 663	1.83 736	3.16 734	1.65 744	1.93 724	1.98 784	2.72 779	1.68 756	2.73 788	1.97 789	2.00 736	1.72 756	1.81 729	1.25 726	2.27 750	2.01 764	2.38 778	1.42 742	1.71 714	1.24 720

asda	2.17 747	2.54 681	1.81 728	3.47 750	1.78 768	2.50 768	1.86 776	2.61 777	1.68 756	2.61 779	1.83 774	2.37 765	1.73 757	2.44 772	1.88 787	2.51 768	1.84 744	2.34 775	1.62 767	2.23 747	1.77 773

2.75w_new	1.99 711	2.34 669	1.81 728	3.14 732	1.62 742	1.94 725	1.99 787	2.72 779	1.71 766	2.72 783	1.99 798	1.90 730	1.73 757	1.82 731	1.29 730	2.37 759	2.01 764	2.31 773	1.42 742	1.77 720	1.22 717

4.25_new	2.00 715	2.33 665	1.82 733	3.32 743	1.69 758	1.95 728	1.99 787	2.72 779	1.71 766	2.72 783	1.97 789	2.01 737	1.74 759	1.77 725	1.28 728	2.18 738	2.01 764	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 666

4.5w_new	2.00 715	2.33 665	1.82 733	3.32 743	1.69 758	1.95 728	1.99 787	2.72 779	1.71 766	2.72 783	1.97 789	2.01 737	1.74 759	1.77 725	1.28 728	2.18 738	2.01 764	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 666

2w_stereo	1.99 711	2.36 672	1.81 728	3.24 738	1.67 749	1.94 725	1.98 784	2.72 779	1.68 756	2.72 783	1.94 786	1.98 735	1.74 759	1.79 728	1.27 727	1.95 719	2.00 762	2.53 787	1.60 757	1.68 713	1.15 662

U	5.15 826	8.49 804	1.81 728	8.49 816	1.77 767	8.49 833	1.77 769	8.51 841	1.77 775	8.49 841	1.77 773	8.50 841	1.78 762	8.58 841	1.77 776	8.54 833	1.78 739	8.55 841	1.78 784	8.55 835	1.84 774

FBW_ROB	2.12 745	2.46 679	1.77 725	2.49 714	1.79 769	2.38 760	1.83 771	2.46 770	1.78 776	2.48 775	1.97 789	2.40 766	1.78 762	2.42 771	1.83 779	2.31 756	1.85 749	2.38 778	1.82 785	2.35 754	1.84 774

derf	1.91 706	2.15 651	1.78 726	2.16 685	1.75 766	2.21 746	1.80 770	2.22 753	1.80 777	2.21 755	1.76 772	2.17 742	1.81 764	2.24 760	1.74 775	1.93 718	1.56 720	1.96 748	1.53 747	1.95 726	1.56 740

DNSM	2.56 776	4.43 746	3.08 793	4.09 767	1.86 773	2.66 777	1.86 776	2.66 778	1.87 787	2.66 781	1.86 776	2.66 782	1.86 765	2.66 782	1.87 785	3.82 788	2.94 783	2.42 780	1.73 782	2.42 757	1.73 771

monsterstereo	2.20 755	2.33 665	1.95 761	3.65 757	2.07 787	2.49 766	1.61 749	2.48 771	1.83 781	2.45 773	1.61 752	2.67 783	1.86 765	2.64 779	1.94 789	2.48 767	1.66 732	2.34 775	1.68 776	2.40 756	1.86 776

LG-G_1	2.22 756	2.71 693	1.89 744	2.77 722	1.87 777	2.75 783	1.87 779	2.76 787	1.87 787	2.75 789	1.87 778	2.76 791	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.47 765	1.58 723	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 742

LG-G	2.22 756	2.71 693	1.89 744	2.77 722	1.87 777	2.75 783	1.87 779	2.76 787	1.87 787	2.75 789	1.87 778	2.76 791	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.47 765	1.58 723	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 742

LGtest1	2.22 756	2.70 691	1.89 744	2.76 721	1.86 773	2.75 783	1.86 776	2.75 786	1.86 783	2.75 789	1.86 776	2.77 793	1.87 767	2.75 790	1.86 782	2.46 764	1.58 723	2.45 782	1.56 748	2.45 760	1.56 740

TRStereo	2.00 715	2.13 648	1.85 739	2.27 691	1.84 770	2.28 756	1.84 772	2.29 758	1.86 783	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 768

XX-Stereo	2.00 715	2.13 648	1.85 739	2.27 691	1.84 770	2.28 756	1.84 772	2.29 758	1.86 783	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 768

EAI-Stereo	2.00 715	2.13 648	1.85 739	2.27 691	1.84 770	2.28 756	1.84 772	2.29 758	1.86 783	2.30 764	1.87 778	2.30 758	1.87 767	2.08 739	1.72 769	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 768

IGEV	2.02 723	2.20 655	1.82 733	2.90 728	2.16 790	2.41 762	1.25 723	2.00 730	1.98 794	1.99 734	1.31 730	2.72 788	1.93 773	2.67 783	1.69 764	2.26 747	1.32 691	1.83 737	1.87 787	2.53 771	1.61 752

monsters	2.18 749	2.41 675	1.96 763	3.47 750	2.03 786	2.53 770	1.64 751	2.48 771	1.73 771	2.40 771	1.50 744	2.62 779	1.94 774	2.59 777	1.94 789	2.44 763	1.57 722	2.28 771	1.87 787	2.42 757	1.86 776

AIO_test	2.18 749	2.09 645	2.04 769	2.42 711	2.01 782	2.47 764	1.94 783	2.34 765	2.03 798	2.56 778	1.94 786	2.43 767	1.94 774	2.41 769	1.87 785	2.39 761	2.10 771	2.35 777	1.91 793	2.25 749	2.19 784

3.25w	2.04 728	2.20 655	1.48 706	3.03 730	2.17 792	2.63 776	1.39 738	1.96 727	1.95 793	1.96 730	1.37 736	2.71 784	1.96 776	2.71 784	1.73 774	2.26 747	1.32 691	1.87 742	1.87 787	2.51 767	1.63 761

4.5_new	2.00 715	1.84 621	1.98 764	2.77 722	2.16 790	2.27 754	1.28 727	2.09 734	1.98 794	2.01 736	1.28 728	2.71 784	1.98 777	2.51 774	1.65 749	2.26 747	1.33 698	1.87 742	1.87 787	2.49 764	1.60 747

HUF	2.18 749	2.30 662	1.99 768	2.34 705	2.02 785	2.41 762	2.06 792	2.38 767	1.89 790	2.36 769	1.85 775	2.56 776	1.98 777	2.31 764	1.97 791	2.30 755	2.03 769	2.30 772	2.11 794	2.23 747	2.16 783

2.25w	2.00 715	1.86 625	1.98 764	2.95 729	2.17 792	2.26 753	1.35 730	2.42 769	2.00 797	2.07 743	1.27 727	2.53 771	1.99 779	2.29 762	1.49 743	2.21 742	1.32 691	1.85 738	1.87 787	2.52 768	1.62 758

3w_stereo	2.04 728	2.24 659	1.70 720	3.15 733	2.18 794	2.49 766	1.26 725	2.03 732	1.98 794	1.98 733	1.33 731	2.72 788	1.99 779	2.59 777	1.72 769	2.22 743	1.33 698	1.85 738	1.88 792	2.50 766	1.58 744

1w_stereo	2.05 730	2.32 664	1.35 685	3.74 762	2.01 782	2.73 781	1.42 742	1.88 724	1.93 792	2.03 738	1.28 728	2.71 784	1.99 779	2.72 786	1.72 769	2.20 741	1.32 691	1.87 742	1.86 786	2.45 760	1.54 738

AIO_rvc	2.18 749	2.34 669	1.87 743	2.32 704	1.94 780	2.40 761	1.89 781	2.37 766	2.07 799	2.52 777	1.95 788	2.44 768	1.99 779	2.41 769	1.89 788	2.32 757	2.09 770	2.24 769	2.18 796	2.21 746	2.23 785

RAFT_CTSACE	1.92 707	3.71 727	1.72 723	1.88 671	1.72 765	2.04 732	1.42 742	2.18 742	1.89 790	2.02 737	1.97 789	1.95 732	2.06 783	1.93 734	1.62 747	1.76 705	1.66 732	2.02 751	1.73 782	1.73 717	1.43 736

ff7	1.68 695	2.68 688	1.35 685	0.97 545	0.89 631	1.84 720	2.15 793	2.12 736	1.80 777	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 673	1.07 617	1.48 722	1.41 739	0.90 592	1.04 651

ffff	1.68 695	2.68 688	1.35 685	0.97 545	0.89 631	1.84 720	2.15 793	2.12 736	1.80 777	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 673	1.07 617	1.48 722	1.41 739	0.90 592	1.04 651

ccc-4	1.68 695	2.68 688	1.35 685	0.97 545	0.89 631	1.84 720	2.15 793	2.12 736	1.80 777	2.05 740	1.56 746	2.33 761	2.12 784	2.23 757	2.25 796	1.31 673	1.07 617	1.48 722	1.41 739	0.90 592	1.04 651

NCCL2	2.28 761	2.27 660	2.28 771	2.28 696	2.28 795	2.27 754	2.29 796	2.28 756	2.28 800	2.27 763	2.28 801	2.28 757	2.27 787	2.27 761	2.28 800	2.28 751	2.28 776	2.27 770	2.29 800	2.27 750	2.29 786

STTStereo	3.73 796	30.40 843	2.37 775	2.39 709	2.31 797	2.35 759	2.33 797	2.29 758	2.42 801	2.32 768	2.34 802	2.33 761	2.36 788	2.30 763	2.27 799	2.35 758	2.22 775	2.31 773	2.22 797	2.29 752	2.34 790

NLSM1	2.93 789	3.24 717	2.57 778	4.04 765	2.66 798	3.30 792	2.55 799	3.29 797	2.55 802	3.35 799	2.48 803	3.28 798	2.47 789	3.34 799	2.49 801	3.26 781	2.55 781	3.13 793	2.57 803	3.00 780	2.46 793

sAnonymous2	3.31 792	2.63 686	1.38 697	3.71 759	1.86 773	4.70 816	1.11 661	4.82 826	2.72 804	5.45 831	1.98 795	4.59 816	2.64 790	2.65 780	6.21 836	4.37 791	1.08 621	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 791

CroCo_RVC	3.31 792	2.63 686	1.38 697	3.71 759	1.86 773	4.70 816	1.11 661	4.82 826	2.72 804	5.45 831	1.98 795	4.59 816	2.64 790	2.65 780	6.21 836	4.37 791	1.08 621	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 791

SA	4.33 813	7.35 795	6.85 822	5.96 802	4.09 825	3.59 794	3.15 818	3.82 804	2.64 803	3.91 802	3.85 826	3.57 800	2.72 792	3.13 795	4.03 827	7.09 829	6.86 824	3.57 798	3.12 816	3.85 786	3.51 818

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 824	50.87 859	2.78 779	2.87 727	2.71 799	2.78 786	0.47 540	2.88 792	2.86 806	1.89 728	2.67 804	2.79 794	2.79 793	2.78 793	2.83 802	2.82 776	2.82 782	2.83 792	2.77 804	2.83 779	2.76 795
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
rvit_105_1	3.83 797	5.22 769	3.01 783	4.53 772	3.01 801	4.51 804	3.01 805	4.56 813	3.04 807	4.53 812	3.03 807	4.55 814	3.03 794	4.56 813	3.04 803	4.57 797	3.05 785	4.57 809	3.05 808	4.57 799	3.05 800

rvit_stereo_0081	3.83 797	5.23 772	3.01 783	4.53 772	3.03 803	4.55 810	3.02 806	4.56 813	3.04 807	4.52 810	3.02 805	4.54 812	3.03 794	4.56 813	3.04 803	4.57 797	3.05 785	4.57 809	3.05 808	4.58 800	3.05 800

DispNO	1.00 599	0.63 367	0.43 446	3.45 749	0.44 529	0.65 553	0.43 523	0.64 553	0.43 527	0.64 559	0.43 525	0.64 561	3.03 794	0.64 557	0.43 519	4.55 796	0.43 468	0.63 564	0.43 541	0.63 538	0.43 507

rvit_0105_6	3.87 801	5.73 788	3.10 794	4.69 783	3.12 811	4.54 806	3.02 806	4.56 813	3.04 807	4.54 814	3.03 807	4.54 812	3.04 797	4.56 813	3.05 805	4.58 800	3.05 785	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.05 800

rvit_stereo_0082	3.86 799	5.82 789	3.01 783	4.53 772	3.03 803	4.54 806	3.02 806	4.56 813	3.04 807	4.53 812	3.02 805	4.55 814	3.04 797	4.57 816	3.05 805	4.57 797	3.05 785	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.06 803

rvit_stereo_0080	3.89 802	5.70 786	3.04 788	4.54 775	3.03 803	4.56 811	3.05 812	4.60 817	3.07 812	4.58 817	3.06 810	4.59 816	3.06 799	4.61 817	3.08 809	4.63 802	3.09 790	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 807

whm_eth	3.89 802	5.70 786	3.04 788	4.54 775	3.03 803	4.56 811	3.05 812	4.60 817	3.07 812	4.58 817	3.06 810	4.59 816	3.06 799	4.61 817	3.08 809	4.63 802	3.09 790	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 807

rvit_0105_3	3.91 804	5.33 776	3.06 791	4.60 781	3.07 809	4.60 813	3.06 814	4.62 819	3.08 815	4.60 819	3.07 813	4.62 821	3.08 801	4.67 821	3.10 812	4.70 805	3.11 793	4.77 822	3.19 820	4.77 809	3.14 811

rvit_stereo_0081_aga	3.86 799	5.33 776	3.02 786	4.55 778	3.04 807	4.54 806	3.02 806	4.64 820	3.06 811	4.54 814	3.04 809	4.62 821	3.08 801	4.62 819	3.07 808	4.58 800	3.06 789	4.60 813	3.08 812	4.63 803	3.07 804

rvit_stereo_0083	3.92 806	5.30 775	3.06 791	4.61 782	3.09 810	4.67 815	3.08 815	4.66 821	3.09 816	4.62 820	3.10 815	4.66 824	3.11 803	4.67 821	3.16 814	4.72 807	3.16 796	4.77 822	3.11 815	4.66 806	3.11 809

rvit_stereo_ft	3.93 807	5.44 782	3.05 790	4.59 780	3.06 808	4.61 814	3.08 815	4.67 822	3.12 817	4.63 821	3.10 815	4.65 823	3.11 803	4.69 823	3.13 813	4.70 805	3.14 795	4.71 820	3.15 818	4.74 807	3.16 812

rvit_0105_4	3.91 804	5.47 784	3.02 786	4.54 775	3.02 802	4.54 806	3.03 810	4.75 823	3.17 818	4.57 816	3.06 810	4.61 820	3.16 805	4.65 820	3.09 811	4.66 804	3.11 793	4.68 818	3.18 819	4.81 810	3.16 812

NLCSM	3.67 795	4.08 738	3.19 798	4.80 786	3.26 813	3.99 800	3.24 820	4.25 809	3.18 819	4.09 805	3.27 818	4.14 807	3.18 806	4.13 807	3.28 816	4.06 789	3.10 792	3.85 805	3.14 817	3.91 790	3.27 815

rvit_0105_5	4.10 808	5.40 780	3.13 797	4.71 785	3.15 812	4.72 818	3.10 817	4.90 828	3.27 820	4.69 822	3.16 817	4.84 828	3.25 807	4.96 827	3.34 817	5.05 812	3.39 801	5.10 827	3.40 821	5.11 817	3.42 816

TestStereo1	4.60 815	8.41 802	6.44 819	6.86 809	3.79 822	3.97 798	3.78 827	3.99 806	3.74 825	3.97 803	3.52 821	3.94 805	3.58 808	3.98 805	3.72 822	6.82 826	6.50 822	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 822

SA-5K	4.60 815	8.41 802	6.44 819	6.86 809	3.79 822	3.97 798	3.78 827	3.99 806	3.74 825	3.97 803	3.52 821	3.94 805	3.58 808	3.98 805	3.72 822	6.82 826	6.50 822	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 822

MLG-Stereo_test2	4.28 811	5.46 783	3.69 803	4.86 790	3.72 821	5.58 825	3.42 821	4.81 825	3.77 828	4.85 824	3.72 825	5.55 833	3.63 810	5.58 831	3.53 819	4.41 794	3.28 800	4.99 826	2.95 806	4.75 808	3.13 810

MLG-Stereo_test3	4.26 810	4.85 752	3.95 805	5.35 797	3.60 818	4.75 819	3.76 826	5.49 832	3.71 824	5.39 829	3.69 824	4.82 827	3.66 811	4.85 824	3.73 824	4.93 808	3.19 799	4.69 819	2.99 807	4.84 812	2.98 799

DPSNet	3.66 794	3.60 723	3.62 802	3.63 756	3.64 820	3.65 795	3.65 825	3.66 802	3.67 823	3.67 801	3.65 823	3.67 802	3.66 811	3.66 801	3.68 820	3.68 786	3.66 802	3.67 800	3.68 826	3.67 784	3.67 819

RAFT+CT+SA	4.28 811	7.62 798	4.91 810	5.55 799	2.28 795	3.09 787	3.64 824	4.49 811	3.07 812	4.80 823	3.35 819	4.77 826	3.70 813	4.29 810	3.05 805	5.58 816	5.98 819	3.58 799	3.78 828	4.26 793	3.72 820

MLG-Stereo_test1	4.25 809	5.34 779	3.61 801	5.31 796	3.63 819	5.23 822	3.57 823	5.38 831	3.65 822	5.23 828	3.47 820	4.76 825	3.74 814	4.85 824	3.71 821	4.96 809	3.18 798	4.71 820	2.92 805	4.86 813	2.90 797

raft_robust	4.71 819	7.75 799	5.40 815	6.81 808	3.31 814	4.28 803	4.20 832	4.32 810	4.37 834	4.35 809	4.35 832	4.14 807	3.75 815	4.30 811	4.20 830	6.67 825	6.37 820	3.36 797	4.24 834	4.86 813	3.25 814

GSStereo	0.81 555	4.28 745	0.50 485	0.59 463	0.40 504	0.51 521	0.38 487	0.50 505	0.38 491	0.50 511	0.38 490	0.50 519	3.79 816	0.50 511	0.38 481	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.35 462

GS-Stereo							0.38 487	0.50 505	0.38 491	0.50 511	0.38 490	0.50 519	3.79 816	0.50 511	0.38 481	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.35 462

test_4	4.88 821	8.13 800	6.98 823	7.46 812	4.44 827	4.25 802	3.85 829	4.04 808	3.92 829	4.13 806	3.91 827	4.18 809	3.84 818	4.14 808	4.06 828	7.01 828	7.13 827	4.53 807	3.72 827	4.09 791	3.72 820

test_3	5.01 823	8.86 807	7.77 825	8.09 814	2.76 800	4.13 801	4.05 831	3.88 805	3.76 827	4.33 808	4.13 830	3.71 803	3.91 819	4.21 809	4.06 828	7.93 830	7.69 829	4.53 807	3.91 829	4.17 792	4.29 828

DispFullNet	4.61 817	4.84 751	3.12 795	5.00 793	3.57 817	4.75 819	3.03 810	7.75 839	4.17 832	4.91 826	3.09 814	6.20 835	3.95 820	6.71 835	3.51 818	5.30 815	3.67 803	5.86 834	3.63 823	5.61 821	3.46 817

cross-raft	4.83 820	7.52 796	6.43 818	6.63 806	3.96 824	4.51 804	3.99 830	4.49 811	3.96 830	4.52 810	3.96 828	4.50 811	3.97 821	4.50 812	3.97 826	6.65 824	6.44 821	4.33 806	3.92 830	4.35 795	3.91 825

Sa-1000	4.34 814	8.37 801	6.84 821	6.98 811	4.45 828	3.58 793	3.00 804	3.42 800	3.39 821	2.61 779	4.00 829	3.83 804	4.01 822	3.90 804	3.90 825	5.98 820	5.62 816	3.76 802	2.34 801	4.35 795	2.47 794

FC-DCNN v2	5.10 825	5.15 764	4.49 807	5.07 794	3.37 815	6.87 828	4.75 834	5.04 829	6.34 839	7.84 839	5.06 835	6.72 839	4.09 823	4.99 828	5.44 835	5.03 811	3.16 796	4.67 817	4.86 835	5.15 818	3.89 824

CFNet	1.37 682	5.27 774	0.19 237	5.49 798	0.19 304	0.28 315	0.19 295	0.28 312	0.19 302	0.28 317	0.19 306	0.28 322	4.35 824	0.28 325	0.19 298	0.23 268	0.17 247	0.23 296	4.21 833	4.81 810	0.17 279

test_5	4.62 818	7.55 797	6.23 817	6.32 805	3.40 816	5.29 823	3.50 822	3.53 801	4.11 831	4.28 807	4.47 833	4.26 810	4.38 825	3.68 802	3.24 815	5.89 818	5.60 815	4.84 824	3.50 822	4.33 794	3.93 826

SGM-Forest	5.21 827	5.92 790	4.08 806	6.18 803	4.16 826	6.31 827	4.34 833	6.50 834	4.33 833	6.14 835	4.21 831	6.61 838	4.55 826	6.67 834	4.48 831	5.94 819	3.94 805	5.85 833	4.03 832	5.79 823	4.17 827
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo	4.88 821	4.75 750	4.79 808	4.87 792	4.92 829	4.81 821	4.90 835	4.78 824	4.77 835	4.87 825	4.89 834	4.90 829	4.91 827	4.99 828	4.79 832	4.98 810	4.87 812	4.87 825	4.92 836	5.00 816	5.00 829

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

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

RAFT	6.73 830	9.36 810	7.40 824	8.51 817	6.55 833	6.88 829	6.60 839	6.79 835	6.60 840	6.80 836	6.72 841	5.31 832	5.50 830	6.61 833	6.61 839	8.42 832	5.89 817	5.73 831	5.45 840	6.61 825	6.24 833

MSMDNet	2.65 778	10.14 816	0.33 346	9.74 824	0.32 444	0.87 590	0.33 447	2.95 793	0.68 595	0.49 498	0.34 464	0.49 505	5.70 831	0.49 503	0.33 444	0.42 403	9.57 833	0.41 476	0.31 452	8.36 834	0.65 579

test-1	6.46 828	9.16 809	8.03 829	8.09 814	5.62 832	6.11 826	6.35 838	6.85 836	4.94 836	6.08 834	6.29 840	4.98 830	6.43 832	6.22 832	6.36 838	6.16 822	7.47 828	5.82 832	5.44 839	7.11 829	5.68 832

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

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

CFNet_pseudo	2.67 780	9.36 810	0.32 341	10.99 830	0.33 457	0.85 587	0.33 447	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.32 447	0.49 505	7.26 835	0.49 503	0.33 444	0.41 389	9.62 835	0.41 476	0.29 422	10.03 841	0.29 401

CFNet_RVC	2.38 769	8.71 805	0.38 380	9.33 820	0.42 524	0.56 535	0.42 520	0.60 545	0.38 491	0.62 555	0.42 522	0.56 545	7.29 836	0.62 551	0.42 514	0.53 483	0.37 424	0.49 528	0.34 478	8.30 833	6.87 834

PCWNet_CMD	2.80 788	9.82 813	0.32 341	10.09 828	0.32 444	0.49 500	0.33 447	3.34 798	0.33 457	0.49 498	0.33 456	0.49 505	8.73 837	0.48 496	0.33 444	0.41 389	9.22 832	0.42 492	0.29 422	9.55 839	0.31 426

pcwnet_v2	2.66 779	9.89 814	0.33 346	9.89 825	0.32 444	0.50 509	0.32 436	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.34 464	0.49 505	8.76 838	0.48 496	0.33 444	0.41 389	9.58 834	0.40 458	0.29 422	9.01 837	0.63 571

CFNet_ucs	2.73 781	9.64 812	0.33 346	9.92 826	0.32 444	0.49 500	0.33 447	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.33 456	0.49 505	8.98 839	0.48 496	0.33 444	0.41 389	9.96 838	0.40 458	0.29 422	10.12 842	0.54 550

ccs_rob	2.79 787	10.17 817	0.32 341	10.00 827	0.33 457	0.49 500	0.33 447	1.90 726	0.32 447	0.51 521	0.33 456	0.49 505	9.24 840	0.49 503	0.33 444	0.41 389	9.82 836	0.41 476	0.28 407	9.34 838	0.29 401

UCFNet_RVC	2.75 783	10.06 815	0.29 310	10.31 829	0.29 369	0.42 418	0.29 368	0.43 425	0.29 372	0.42 411	0.29 376	0.42 425	9.87 841	0.43 426	0.29 368	0.36 343	9.84 837	0.36 389	0.26 347	9.77 840	0.26 323

MANE	19.05 835	23.00 828	15.00 835	23.00 842	15.00 836	24.00 841	16.00 842	24.00 849	16.00 843	22.00 849	15.00 842	23.00 849	16.00 842	23.00 849	15.00 842	22.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 837

rafts_anoy	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

raft+_RVC	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

raftrobust	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

CasAABBNet	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

RALCasStereoNet	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

RALAANet	20.00 836	20.00 822	20.00 836	20.00 836	20.00 837	20.00 835	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

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

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

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

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

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

fff	1000028.16 868	29.62 840	29.72 847	32.61 843	30.02 848	35.13 844	31.83 855	32.07 851	10000000.00 876	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 850

csc	1000028.16 868	29.62 840	29.72 847	32.61 843	30.02 848	35.13 844	31.83 855	32.07 851	10000000.00 876	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 850

cscssc	1000028.16 868	29.62 840	29.72 847	32.61 843	30.02 848	35.13 844	31.83 855	32.07 851	10000000.00 876	35.27 853	29.82 855	32.45 851	30.15 854	32.35 851	30.09 854	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 850

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

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

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

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

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

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

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

MDST_ROB	69.83 854	87.70 860	41.95 859	113.75 863	65.62 862	75.05 860	55.25 867	75.64 869	45.04 864	71.61 868	41.75 866	72.81 868	44.06 864	68.38 868	44.63 866	101.89 870	59.57 869	107.10 870	61.05 869	104.38 867	59.38 863

CBMV	128.50 856	1422.70 872	53.10 860	79.50 862	51.30 861	77.30 861	49.70 866	74.00 868	48.20 865	77.20 869	48.80 867	73.90 869	48.00 865	73.80 869	48.80 867	70.40 869	45.10 868	68.90 869	46.10 868	68.20 866	45.00 862
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	102.95 855	153.00 864	121.00 862	51.00 861	44.00 860	165.00 863	127.00 868	153.00 870	119.00 866	164.00 871	125.00 868	168.00 871	120.00 866	153.00 870	117.00 868	49.00 868	44.00 867	49.00 868	44.00 867	49.00 865	44.00 861

DF_test	189.29 858	560.34 869	182.58 866	229.00 866	135.68 863	197.79 864	135.52 869	197.80 872	135.44 867	197.75 872	135.49 869	197.90 872	135.51 867	197.84 872	135.75 869	217.37 873	171.11 871	183.74 872	127.67 871	183.56 869	127.88 864

MeshStereo	159.24 857	171.00 865	160.68 865	162.58 864	160.59 864	164.01 862	160.35 870	158.51 871	158.56 868	158.34 870	160.12 870	158.56 870	159.92 868	157.26 871	158.94 870	154.38 871	158.36 870	155.75 871	159.13 872	153.67 868	154.07 865
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
AE-Stereo	201.80 859	123.00 861	115.00 861	219.00 865	218.00 866	223.00 865	244.00 872	217.00 873	236.00 870	202.00 873	203.00 871	205.00 873	208.00 869	225.00 873	204.00 871	210.00 872	198.00 872	197.00 873	184.00 873	204.00 870	201.00 866

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

MGS-Stereo	239.45 860	123.00 861	135.00 863	266.00 867	286.00 867	277.00 866	305.00 873	271.00 874	242.00 871	274.00 874	279.00 873	255.00 874	270.00 871	268.00 874	297.00 873	221.00 874	247.00 874	216.00 874	123.00 870	217.00 871	217.00 868

EGLCR-Stereo	246.90 861	129.00 863	139.00 864	266.00 867	286.00 867	277.00 866	305.00 873	271.00 874	242.00 871	274.00 874	279.00 873	255.00 874	270.00 871	268.00 874	297.00 873	230.00 875	247.00 874	216.00 874	223.00 875	237.00 872	227.00 869

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt	500032.53 866	34.60 846	29.72 847	37.47 858	34.41 853	36.85 848	35.22 859	34.71 854	33.55 857	34.50 851	35.43 858	33.81 854	10000000.00 876	33.57 854	33.13 858	33.68 854	35.00 860	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 854

DCANet	500032.53 866	34.60 846	29.72 847	37.47 858	34.41 853	36.85 848	35.22 859	34.71 854	33.55 857	34.50 851	35.43 858	33.81 854	10000000.00 876	33.57 854	33.13 858	33.68 854	35.00 860	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 854

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

DIP-Stereo	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 871	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 872	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 850		37.00 849		37.00 850		37.00 858		37.00 857		37.00 858		37.00 857		37.00 858		37.00 859		37.00 855

FADE		0.06 81		0.09 88	0.10 170			0.05 116	0.03 65	0.04 98		0.05 120		0.04 96		0.15 175	0.10 117	0.17 257	0.13 252	0.11 182	0.11 191

Low-res two-view benchmark