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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.02 22	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.03 54	0.02 21	0.01 11	0.73 507	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 64	0.07 78	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.06 75	0.04 67	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 94	0.07 91	0.09 87	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.09 97	0.07 93	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 61	0.24 186	0.20 233	0.23 221	0.01 10	0.02 20	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.23 241	0.21 250	0.02 20	0.01 10	0.01 11	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 61	0.54 318	0.10 103	0.12 117	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.12 123	0.11 134	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 300	0.10 103	0.12 117	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.12 123	0.10 111	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	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 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	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 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	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 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 11	0.01 10	0.01 10	0.01 11	0.01 10

iinet-test	0.08 76	0.16 153	0.02 15	0.16 156	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.17 260	0.02 21	0.02 22	0.71 494	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.16 238

IINet	0.06 61	0.05 66	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.04 101	0.02 21	0.02 22	0.73 507	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 94	0.08 93	0.09 87	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.08 89	0.08 96	0.03 42	0.02 22	0.02 22	0.02 20

G2L-ROB	0.03 29	0.06 79	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 35	0.02 17	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

G2L-Stereo_test	0.03 29	0.04 52	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 35	0.02 17	0.03 42	0.02 22	0.03 48	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 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 35	0.02 17	0.03 42	0.02 22	0.03 48	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 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 35	0.02 17	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.02 22	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

test_sample6	0.09 83	0.97 410	0.10 103	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.02 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.10 102	0.10 111	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

test_sample2	0.09 83	1.03 437	0.11 123	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.09 97	0.09 106	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

SMFormer	0.09 83	1.01 431	0.09 99	0.09 87	0.03 52	0.03 44	0.02 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.09 97	0.09 106	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

tta	0.09 83	0.95 407	0.09 99	0.10 92	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.09 97	0.10 111	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

xxx	0.09 83	1.01 431	0.10 103	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.02 23	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.10 102	0.10 111	0.03 42	0.02 22	0.03 48	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 123	0.44 269	0.33 316	0.39 293	0.02 22	0.03 44	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.39 339	0.36 381	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

BSDual-CNN	0.81 520	1.91 592	0.92 559	4.48 731	0.02 22	0.42 388	0.06 142	0.41 364	0.02 23	0.48 453	0.03 57	0.02 22	0.02 22	0.03 44	0.02 22	1.97 673	4.19 759	0.33 320	0.23 297	0.34 311	0.27 333

psmg	0.43 368	1.91 592	0.92 559	1.91 638	0.02 22	0.02 20	0.03 55	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.03 44	0.02 22	1.97 673	1.44 663	0.04 94	0.03 58	0.02 22	0.03 52

CSP-Net	0.34 287	1.29 519	1.19 588	1.36 612	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	1.26 629	1.21 640	0.03 42	0.09 154	0.02 22	0.09 154

Syn2CoEx	0.25 245	1.31 523	0.74 533	0.92 501	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.03 47	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.87 532	0.75 538	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	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 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.02 22	0.03 54	0.03 44	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 21	0.02 22	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

IGEV_i1	0.26 255	0.05 66	0.04 64	0.06 69	0.03 52	0.05 110	0.03 55	0.05 111	0.03 60	0.05 114	0.03 57	0.04 97	0.06 139	0.05 105	0.03 53	4.34 742	0.03 40	0.04 94	0.03 58	0.05 115	0.04 96

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.04 96	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.04 97	0.11 180	0.04 91	0.03 53	0.58 460	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.03 52

RT-IGEV	0.07 67	0.05 66	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.04 96	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.04 97	0.04 101	0.04 91	0.03 53	0.75 510	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.04 96

RT-Monster	0.09 83	0.07 83	0.03 39	0.15 146	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.04 96	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.10 162	0.04 91	0.03 53	0.92 537	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.07 146

PipStereo	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

PSi22b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

PSi22a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

PSi22	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

zh-sn7	0.10 102	0.98 411	0.14 164	0.15 146	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.15 159	0.13 172	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

zh-mn7	0.12 136	1.14 453	0.17 206	0.20 202	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.18 208	0.16 199	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 175	1.22 515	0.28 274	0.32 261	0.04 101	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.32 287	0.27 284	0.04 94	0.03 58	0.03 48	0.03 52

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

YMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 22	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.02 21	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	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 22	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.02 21	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 102	1.05 441	0.12 134	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.02 22	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.12 148	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

test_sample9	0.10 102	1.05 441	0.12 134	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.02 22	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.12 148	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

test_sample8	0.10 102	1.05 441	0.12 134	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.12 148	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

test_sample7	0.09 83	1.00 421	0.11 123	0.11 109	0.02 22	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.12 148	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

test_sample5	0.10 102	1.07 445	0.11 123	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.10 102	0.10 111	0.03 42	0.03 58	0.04 98	0.03 52

test_sample4	0.10 102	1.03 437	0.12 134	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.13 139	0.13 172	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

test_sample3	0.09 83	0.87 383	0.10 103	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.10 111	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

test_sample1	0.09 83	0.87 383	0.12 134	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.02 23	0.04 93	0.02 22	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.10 102	0.10 111	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

DualNet	0.10 102	1.07 445	0.11 123	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.10 102	0.10 111	0.03 42	0.03 58	0.04 98	0.03 52

1111x	0.10 102	1.14 453	0.13 155	0.14 134	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.13 139	0.11 134	0.03 42	0.02 22	0.03 48	0.02 20

qqq	0.16 194	2.01 602	0.12 134	0.15 146	0.04 101	0.06 123	0.05 121	0.06 127	0.04 105	0.06 129	0.03 57	0.06 130	0.03 54	0.06 121	0.03 53	0.12 123	0.14 187	0.04 94	0.04 100	0.03 48	0.03 52

x	0.11 123	1.15 456	0.15 189	0.14 134	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.14 146	0.15 196	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

hknet	1.10 582	1.85 583	3.49 756	4.48 731	0.02 22	0.42 388	0.06 142	0.41 364	0.02 23	0.48 453	0.03 57	0.41 372	0.03 54	0.42 385	0.03 53	4.39 745	4.19 759	0.33 320	0.23 297	0.34 311	0.27 333

222	0.10 102	0.99 419	0.12 134	0.13 130	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.12 123	0.12 148	0.03 42	0.02 22	0.04 98	0.03 52

xxxx	0.11 123	1.16 458	0.16 196	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.13 139	0.16 199	0.03 42	0.04 100	0.04 98	0.04 96

test_xeample	0.10 102	1.09 447	0.13 155	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.04 96	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.03 44	0.03 53	0.14 146	0.14 187	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.04 96	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.04 97	0.03 54	0.04 91	0.03 53	0.05 67	0.03 40	0.05 109	0.03 58	0.04 98	0.03 52

GwcNet	0.12 136	0.07 83	0.05 79	0.08 80	0.05 126	0.08 143	1.20 627	0.07 144	0.05 126	0.05 114	0.05 128	0.08 146	0.05 118	0.08 148	0.03 53	0.07 87	0.05 79	0.06 126	0.05 124	0.07 145	0.05 122

BEATNet_4x	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 626	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.05 105	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

ADCL	0.11 123	0.03 31	0.03 39	1.60 626	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.05 105	0.03 53	0.03 35	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

ManiGeoR	0.17 200	0.05 66	0.62 491	0.73 473	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.04 105	0.05 114	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 105	0.04 98	0.72 502	0.58 489	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.04 96

HLF11	0.17 200	0.05 66	0.63 495	0.72 469	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.04 105	0.05 114	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 105	0.04 98	0.71 494	0.59 495	0.05 109	0.04 100	0.04 98	0.04 96

HLf10	0.17 200	0.05 66	0.62 491	0.73 473	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.04 105	0.05 114	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 105	0.04 98	0.72 502	0.58 489	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.04 96

HLf8	0.17 200	0.05 66	0.62 491	0.72 469	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.04 105	0.05 114	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 105	0.04 98	0.72 502	0.58 489	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 200	0.05 66	0.65 502	0.72 469	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.04 105	0.05 114	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 105	0.04 98	0.71 494	0.59 495	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.04 96

z-mn7	0.16 194	1.21 509	0.33 316	0.41 320	0.04 101	0.04 95	0.03 55	0.04 96	0.04 105	0.04 93	0.04 111	0.04 97	0.04 101	0.04 91	0.04 98	0.35 305	0.31 321	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.04 96

w-ln-seven	0.18 209	1.47 534	0.33 316	0.40 306	0.04 101	0.04 95	0.04 104	0.04 96	0.04 105	0.04 93	0.04 111	0.04 97	0.04 101	0.04 91	0.04 98	0.38 326	0.32 326	0.05 109	0.04 100	0.04 98	0.04 96

DFGA-Net	0.05 57	0.06 79	0.04 64	0.06 69	0.04 101	0.06 123	0.04 104	0.06 127	0.04 105	0.06 129	0.04 111	0.06 130	0.04 101	0.06 121	0.04 98	0.06 75	0.04 67	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.04 96

mmm	0.14 175	1.83 577	0.12 134	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.04 105	0.03 45	0.03 57	0.03 47	0.03 54	0.06 121	0.04 98	0.12 123	0.11 134	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 134	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 121	0.04 96	0.04 105	0.12 177	0.04 111	0.06 130	0.04 101	0.04 91	0.04 98	0.04 60	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.04 96

APVNet	0.09 83	0.05 66	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.90 595	0.06 127	0.04 105	0.05 114	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 105	0.04 98	0.05 67	0.04 67	0.05 109	0.04 100	0.05 115	0.05 122

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 79	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.04 105	0.05 114	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 105	0.04 98	0.05 67	0.03 40	0.06 126	0.03 58	0.04 98	0.03 52

ADCRef	0.12 136	0.03 31	0.04 64	1.71 633	0.04 101	0.03 44	0.03 55	0.04 96	0.04 105	0.04 93	0.03 57	0.04 97	0.03 54	0.06 121	0.04 98	0.04 60	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.03 48	0.04 96

AnyNet_C01	0.11 123	0.02 12	0.02 15	1.62 629	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.03 45	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.06 121	0.04 98	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 175	0.04 52	0.03 39	2.22 653	0.04 101	0.03 44	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.03 45	0.03 57	0.04 97	0.02 22	0.07 144	0.04 98	0.02 16	0.02 17	0.03 42	0.03 58	0.02 22	0.03 52

ADCP+	0.15 187	0.04 52	0.04 64	2.20 652	0.04 101	0.04 95	0.04 104	0.04 96	0.04 105	0.04 93	0.05 128	0.04 97	0.04 101	0.08 148	0.04 98	0.04 60	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.04 96

ADCPNet	0.10 102	0.03 31	0.04 64	1.27 597	0.03 52	0.04 95	0.03 55	0.03 47	0.03 60	0.04 93	0.03 57	0.04 97	0.03 54	0.08 148	0.04 98	0.04 60	0.03 40	0.03 42	0.03 58	0.03 48	0.03 52

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 104	0.04 96	0.04 105	0.04 93	0.04 111	0.04 97	0.04 101	0.04 91	0.04 98	0.04 60	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
UHP(ZeroShot)	0.07 67	0.41 252	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 121	0.05 111	0.05 126	0.05 114	0.05 128	0.05 114	0.05 118	0.05 105	0.05 116	0.05 67	0.05 79	0.05 109	0.05 124	0.05 115	0.05 122

UHP(FT)	0.07 67	0.40 239	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 121	0.05 111	0.05 126	0.05 114	0.05 128	0.05 114	0.05 118	0.05 105	0.05 116	0.05 67	0.05 79	0.05 109	0.05 124	0.05 115	0.05 122

mmmmmm	0.07 67	0.40 239	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 121	0.05 111	0.05 126	0.05 114	0.05 128	0.05 114	0.05 118	0.05 105	0.05 116	0.05 67	0.05 79	0.05 109	0.05 124	0.05 115	0.05 122

UHP	0.07 67	0.41 252	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 121	0.05 111	0.05 126	0.05 114	0.05 128	0.05 114	0.05 118	0.05 105	0.05 116	0.05 67	0.05 79	0.05 109	0.05 124	0.05 115	0.05 122

DispViT+	0.07 67	0.08 85	0.12 134	0.08 80	0.05 126	0.08 143	0.05 121	0.08 148	0.05 126	0.08 147	0.05 128	0.08 146	0.05 118	0.08 148	0.05 116	0.08 89	0.07 93	0.07 138	0.05 124	0.07 145	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 67	0.08 85	0.11 123	0.11 109	0.05 126	0.08 143	0.05 121	0.08 148	0.05 126	0.08 147	0.05 128	0.08 146	0.05 118	0.08 148	0.05 116	0.11 117	0.10 111	0.07 138	0.05 124	0.07 145	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 83	0.13 117	0.39 361	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 121	0.13 179	0.05 126	0.06 129	0.05 128	0.06 130	0.05 118	0.06 121	0.05 116	0.06 75	0.05 79	0.14 190	0.13 228	0.06 128	0.05 122

GGEV	0.09 83	0.13 117	0.39 361	0.08 80	0.05 126	0.07 141	0.05 121	0.13 179	0.05 126	0.06 129	0.05 128	0.06 130	0.05 118	0.06 121	0.05 116	0.06 75	0.05 79	0.14 190	0.13 228	0.06 128	0.05 122

z-ln-s-r	0.21 224	1.40 532	0.53 468	0.56 428	0.04 101	0.05 110	0.04 104	0.05 111	0.05 126	0.05 114	0.04 111	0.05 114	0.04 101	0.05 105	0.05 116	0.57 459	0.44 438	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.04 96

qqq1	0.25 245	3.70 682	0.14 164	0.14 134	0.04 101	0.06 123	0.05 121	0.06 127	0.05 126	0.06 129	0.05 128	0.04 97	0.05 118	0.06 121	0.05 116	0.13 139	0.12 148	0.06 126	0.05 124	0.03 48	0.04 96

fff1	0.25 245	3.70 682	0.14 164	0.14 134	0.04 101	0.06 123	0.05 121	0.06 127	0.05 126	0.06 129	0.05 128	0.04 97	0.05 118	0.06 121	0.05 116	0.13 139	0.12 148	0.06 126	0.05 124	0.03 48	0.04 96

11t1	0.17 200	2.16 612	0.13 155	0.13 130	0.04 101	0.06 123	0.04 104	0.06 127	0.04 105	0.06 129	0.03 57	0.06 130	0.03 54	0.06 121	0.05 116	0.18 208	0.12 148	0.06 126	0.03 58	0.05 115	0.03 52

ffm	0.25 245	3.83 688	0.12 134	0.12 117	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.06 127	0.05 126	0.03 45	0.03 57	0.06 130	0.05 118	0.06 121	0.05 116	0.12 123	0.12 148	0.05 109	0.04 100	0.06 128	0.04 96

ff1	0.25 245	3.83 688	0.12 134	0.12 117	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.06 127	0.05 126	0.03 45	0.03 57	0.06 130	0.05 118	0.06 121	0.05 116	0.12 123	0.12 148	0.05 109	0.04 100	0.06 128	0.04 96

mmx	0.25 245	3.83 688	0.12 134	0.12 117	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.06 127	0.05 126	0.03 45	0.03 57	0.06 130	0.05 118	0.06 121	0.05 116	0.12 123	0.12 148	0.05 109	0.04 100	0.06 128	0.04 96

BUS	0.83 529	1.91 592	0.92 559	4.48 731	0.02 22	0.40 348	0.04 104	0.41 364	0.02 23	0.48 453	0.03 57	0.41 372	0.05 118	0.03 44	0.05 116	1.97 673	4.19 759	0.33 320	0.23 297	0.34 311	0.27 333

NINENet	0.69 485	3.87 691	1.20 591	1.98 644	0.05 126	0.40 348	0.04 104	0.40 345	0.05 126	0.41 362	0.04 111	0.41 372	0.05 118	0.40 351	0.05 116	1.79 659	1.56 672	0.34 330	0.22 291	0.34 311	0.23 276

AASNet	0.06 61	0.08 85	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.05 111	0.06 143	0.06 129	0.06 143	0.05 114	0.06 139	0.06 121	0.05 116	0.08 89	0.08 96	0.08 143	0.05 124	0.06 128	0.05 122

SACVNet	0.06 61	0.08 85	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.05 111	0.06 143	0.06 129	0.06 143	0.05 114	0.06 139	0.06 121	0.05 116	0.08 89	0.08 96	0.08 143	0.05 124	0.06 128	0.05 122

AACVNet	0.06 61	0.08 85	0.08 93	0.08 80	0.05 126	0.06 123	0.05 121	0.05 111	0.06 143	0.06 129	0.06 143	0.05 114	0.06 139	0.06 121	0.05 116	0.08 89	0.08 96	0.08 143	0.05 124	0.06 128	0.05 122

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 76	0.56 324	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 127	0.06 143	0.06 129	0.06 143	0.06 130	0.06 139	0.06 121	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

TARStereo(FT)	0.09 83	0.59 332	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 127	0.06 143	0.06 129	0.06 143	0.06 130	0.06 139	0.06 121	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

2222	0.09 83	0.59 332	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 127	0.06 143	0.06 129	0.06 143	0.06 130	0.06 139	0.06 121	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

1111	0.09 83	0.60 337	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 127	0.06 143	0.06 129	0.06 143	0.06 130	0.06 139	0.06 121	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

fsdfsdds	0.08 76	0.58 329	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 127	0.06 143	0.06 129	0.06 143	0.06 130	0.06 139	0.06 121	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

nnnnnnn	0.08 76	0.58 329	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 127	0.06 143	0.06 129	0.06 143	0.06 130	0.06 139	0.06 121	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

TestStereooo	0.08 76	0.56 324	0.06 84	0.06 69	0.06 143	0.06 123	0.06 142	0.06 127	0.06 143	0.06 129	0.06 143	0.06 130	0.06 139	0.06 121	0.06 136	0.06 75	0.06 86	0.06 126	0.06 139	0.06 128	0.06 135

TS12	0.09 83	0.09 94	0.17 206	0.19 189	0.06 143	0.08 143	0.06 142	0.08 148	0.06 143	0.08 147	0.06 143	0.08 146	0.06 139	0.08 148	0.06 136	0.15 159	0.16 199	0.08 143	0.06 139	0.08 150	0.06 135

CR-RVC	0.42 365	0.14 137	1.89 701	1.91 638	0.13 227	0.12 174	0.08 156	0.07 144	0.07 154	0.07 146	0.07 154	0.08 146	0.14 231	0.07 144	0.07 144	0.96 545	1.91 711	0.14 190	0.14 234	0.20 240	0.13 221

anonymous	0.09 83	0.09 94	0.14 164	0.14 134	0.07 152	0.09 151	0.07 153	0.09 154	0.07 154	0.09 154	0.07 154	0.09 155	0.07 152	0.09 154	0.07 144	0.14 146	0.13 172	0.09 151	0.07 147	0.09 154	0.07 146

FINET	0.07 67	0.08 85	0.07 91	0.07 78	0.07 152	0.08 143	0.06 142	0.08 148	0.07 154	0.08 147	0.07 154	0.08 146	0.06 139	0.07 144	0.07 144	0.08 89	0.07 93	0.07 138	0.07 147	0.06 128	0.06 135

SuperB	0.21 224	0.10 99	2.51 734	0.12 117	0.09 159	0.10 153	0.09 157	0.08 148	0.07 154	0.10 158	0.09 159	0.09 155	0.07 152	0.07 144	0.07 144	0.07 87	0.08 96	0.07 138	0.07 147	0.08 150	0.07 146

BridgeDepth	0.08 76	0.08 85	0.11 123	0.11 109	0.05 126	0.08 143	0.05 121	0.08 148	0.07 154	0.08 147	0.05 128	0.08 146	0.05 118	0.09 154	0.08 148	0.15 159	0.11 134	0.07 138	0.05 124	0.07 145	0.06 135
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SepStereo	0.09 83	0.09 94	0.10 103	0.09 87	0.09 159	0.09 151	0.09 157	0.10 155	0.08 159	0.10 158	0.09 159	0.09 155	0.09 158	0.09 154	0.08 148	0.09 97	0.08 96	0.09 151	0.08 152	0.09 154	0.08 149

BEATNet-Init1	0.19 213	0.08 85	0.08 93	2.23 654	0.08 155	0.08 143	0.07 153	0.07 144	0.08 159	0.08 147	0.07 154	0.08 146	0.07 152	0.11 171	0.08 148	0.08 89	0.08 96	0.08 143	0.07 147	0.08 150	0.08 149

DeepPrunerF	0.19 213	0.08 85	0.08 93	2.23 654	0.08 155	0.08 143	0.07 153	0.07 144	0.08 159	0.08 147	0.07 154	0.08 146	0.07 152	0.11 171	0.08 148	0.08 89	0.08 96	0.08 143	0.07 147	0.08 150	0.08 149

over-8	0.11 123	0.14 137	0.15 189	0.16 156	0.10 165	0.11 164	0.10 162	0.11 167	0.09 162	0.11 170	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 171	0.09 152	0.14 146	0.14 187	0.11 164	0.09 154	0.11 168	0.09 154

ISRNet	0.11 123	0.05 66	0.36 343	0.24 226	0.07 152	0.13 177	0.05 121	0.06 127	0.05 126	0.05 114	0.05 128	0.13 180	0.05 118	0.05 105	0.09 152	0.24 250	0.20 245	0.10 153	0.05 124	0.06 128	0.13 221

ac_64	0.22 231	0.13 117	0.19 225	0.23 221	0.10 165	0.26 285	1.02 612	0.14 193	0.10 167	0.28 289	0.14 234	0.17 225	0.19 279	0.28 297	0.09 152	0.22 229	0.16 199	0.23 268	0.17 273	0.11 168	0.12 213

ADCMid	0.08 76	0.02 12	0.02 15	1.01 522	0.03 52	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.04 91	0.09 152	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

PASM	0.39 336	3.06 667	1.36 654	1.58 622	0.09 159	0.11 164	0.11 180	0.11 167	0.11 185	0.09 154	0.09 159	0.11 170	0.09 158	0.09 154	0.09 152	0.11 117	0.11 134	0.11 164	0.09 154	0.11 168	0.11 176

DRN-Test	0.14 175	0.13 117	0.09 99	0.14 134	0.09 159	0.15 211	0.09 157	0.14 193	0.10 167	0.14 194	0.09 159	0.14 194	0.09 158	0.13 181	0.09 152	0.12 123	0.09 106	0.12 171	0.09 154	0.12 177	0.73 567

StereoDRNet	0.15 187	0.14 137	0.10 103	0.14 134	0.09 159	0.15 211	0.09 157	0.14 193	0.09 162	0.14 194	0.10 163	0.14 194	0.09 158	0.14 195	0.09 152	0.13 139	0.10 111	0.13 175	0.09 154	0.13 180	0.82 583

over-6	0.11 123	0.11 110	0.15 189	0.16 156	0.10 165	0.11 164	0.10 162	0.11 167	0.10 167	0.11 170	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 171	0.10 159	0.14 146	0.14 187	0.11 164	0.10 163	0.11 168	0.09 154

over v1	0.11 123	0.11 110	0.15 189	0.16 156	0.10 165	0.11 164	0.10 162	0.11 167	0.10 167	0.11 170	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 171	0.10 159	0.14 146	0.14 187	0.11 164	0.09 154	0.11 168	0.10 162

over-9	0.11 123	0.11 110	0.16 196	0.16 156	0.10 165	0.12 174	0.10 162	0.11 167	0.10 167	0.11 170	0.10 163	0.11 170	0.10 162	0.11 171	0.10 159	0.14 146	0.14 187	0.11 164	0.10 163	0.11 168	0.09 154

S2M2_L	0.12 136	0.14 137	0.10 103	0.15 146	0.10 165	0.14 192	0.10 162	0.14 193	0.10 167	0.15 212	0.10 163	0.14 194	0.10 162	0.14 195	0.10 159	0.13 139	0.10 111	0.13 175	0.09 154	0.13 180	0.09 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 165	0.10 153	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

UNet	0.29 264	0.90 393	0.10 103	0.14 134	0.10 165	0.14 192	0.10 162	0.91 555	0.69 560	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.10 159	0.12 123	0.09 106	0.12 171	0.09 154	0.88 548	0.76 574

PVD	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 165	0.10 153	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

SHD	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 165	0.10 153	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

SAMSARA	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 165	0.10 153	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

XQC	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 165	0.10 153	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

RTSC	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 165	0.10 153	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

RTS	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 165	0.10 153	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

RTSA	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 165	0.10 153	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

MADNet+	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 165	0.10 153	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

MADNet++	0.10 102	0.10 99	0.10 103	0.10 92	0.10 165	0.10 153	0.10 162	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 162	0.10 158	0.10 159	0.10 102	0.10 111	0.10 153	0.10 163	0.10 158	0.10 162

GFORCE	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.19 189	0.11 185	0.11 164	0.10 162	0.11 167	0.09 162	0.11 170	0.11 181	0.11 170	0.10 162	0.13 181	0.11 174	0.17 191	0.18 241	0.13 175	0.11 182	0.13 180	0.11 176

E$^{3}$Stereo	0.13 144	0.14 137	0.13 155	0.16 156	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.16 172	0.13 172	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

LLLLL	0.13 144	0.14 137	0.13 155	0.16 156	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.16 172	0.13 172	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

LLL	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.17 177	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.16 172	0.14 187	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

low	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.16 156	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.16 172	0.13 172	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

100	0.13 144	0.14 137	0.13 155	0.17 177	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.16 172	0.13 172	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

300	0.13 144	0.14 137	0.13 155	0.16 156	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.16 172	0.13 172	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

Last	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.16 156	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.16 172	0.13 172	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

DDDD	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.16 156	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.16 172	0.13 172	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

FORCE_4.7	0.13 144	0.13 117	0.19 225	0.19 189	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.11 180	0.13 181	0.11 174	0.18 208	0.17 227	0.13 175	0.11 182	0.13 180	0.11 176

F4.4	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.19 189	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.11 180	0.13 181	0.11 174	0.17 191	0.16 199	0.13 175	0.10 163	0.13 180	0.11 176

FORCE_4.6	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.20 202	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.11 180	0.13 181	0.11 174	0.18 208	0.17 227	0.13 175	0.10 163	0.13 180	0.11 176

F5.5	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.19 189	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.12 218	0.13 181	0.11 174	0.17 191	0.16 199	0.13 175	0.11 182	0.13 180	0.11 176

F8.5	0.13 144	0.13 117	0.19 225	0.19 189	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.11 180	0.13 181	0.11 174	0.18 208	0.17 227	0.13 175	0.10 163	0.13 180	0.11 176

FORCE_9	0.13 144	0.13 117	0.20 233	0.19 189	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.11 180	0.13 181	0.11 174	0.17 191	0.18 241	0.13 175	0.11 182	0.13 180	0.11 176

FORCE_8	0.13 144	0.13 117	0.19 225	0.19 189	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.11 180	0.13 181	0.11 174	0.18 208	0.17 227	0.13 175	0.11 182	0.13 180	0.11 176

F7	0.13 144	0.13 117	0.19 225	0.20 202	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.11 180	0.13 181	0.11 174	0.17 191	0.16 199	0.13 175	0.11 182	0.13 180	0.11 176

FORCE_4.5	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.19 189	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.11 180	0.13 181	0.11 174	0.17 191	0.16 199	0.13 175	0.11 182	0.13 180	0.11 176

TT111	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.16 156	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.16 172	0.13 172	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

FORCE_4	0.13 144	0.13 117	0.19 225	0.19 189	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.11 180	0.13 181	0.11 174	0.17 191	0.16 199	0.13 175	0.10 163	0.13 180	0.11 176

FORCE_5	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.18 182	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.11 180	0.13 181	0.11 174	0.17 191	0.16 199	0.13 175	0.11 182	0.13 180	0.11 176

FORCE_6	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.18 182	0.11 185	0.13 177	0.11 180	0.13 179	0.11 185	0.13 180	0.11 181	0.13 180	0.11 180	0.13 181	0.11 174	0.17 191	0.16 199	0.13 175	0.10 163	0.13 180	0.10 162

EE1	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.17 177	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.16 172	0.13 172	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

AnonStereo	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.16 156	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.16 172	0.13 172	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

S2M2_XL	0.14 175	0.17 158	0.12 134	0.17 177	0.11 185	0.17 225	0.11 180	0.17 225	0.11 185	0.17 224	0.11 181	0.17 225	0.11 180	0.17 226	0.11 174	0.16 172	0.11 134	0.16 219	0.11 182	0.16 220	0.11 176
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetRed	0.11 123	0.12 115	0.11 123	0.11 109	0.11 185	0.11 164	0.14 226	0.11 167	0.11 185	0.12 177	0.11 181	0.11 170	0.11 180	0.11 171	0.11 174	0.11 117	0.16 199	0.11 164	0.11 182	0.11 168	0.11 176

CIPLG	0.13 144	0.21 172	0.12 134	0.16 156	0.11 185	0.15 211	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.15 212	0.12 213	0.15 216	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.15 159	0.12 148	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

IPLG	0.13 144	0.20 166	0.14 164	0.15 146	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.15 159	0.12 148	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

IPLGR_C	0.14 175	0.20 166	0.12 134	0.15 146	0.11 185	0.14 192	0.15 235	0.14 193	0.11 185	0.15 212	0.12 213	0.14 194	0.11 180	0.16 218	0.11 174	0.15 159	0.12 148	0.14 190	0.12 216	0.15 215	0.12 213

MIPNet	0.14 175	0.21 172	0.17 206	0.16 156	0.11 185	0.15 211	0.12 216	0.14 193	0.11 185	0.16 217	0.11 181	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.14 146	0.12 148	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

IPLGR	0.14 175	0.24 186	0.14 164	0.16 156	0.12 222	0.15 211	0.12 216	0.14 193	0.11 185	0.15 212	0.12 213	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.15 159	0.12 148	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

ACRE	0.13 144	0.21 172	0.14 164	0.15 146	0.11 185	0.14 192	0.11 180	0.14 193	0.11 185	0.14 194	0.12 213	0.14 194	0.11 180	0.14 195	0.11 174	0.15 159	0.12 148	0.14 190	0.11 182	0.14 196	0.11 176

ICVP	0.15 187	0.53 314	0.11 123	0.16 156	0.11 185	0.16 218	0.11 180	0.16 218	0.11 185	0.16 217	0.11 181	0.16 217	0.11 180	0.16 218	0.11 174	0.16 172	0.11 134	0.16 219	0.11 182	0.16 220	0.11 176
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LRCNet_RVC	0.13 144	0.13 117	0.09 99	0.13 130	0.10 165	0.14 192	0.10 162	0.14 193	0.10 167	0.23 259	0.10 163	0.20 239	0.10 162	0.24 267	0.11 174	0.11 117	0.09 106	0.12 171	0.14 234	0.12 177	0.09 154

aanetorigin	0.13 144	0.11 110	0.11 123	0.11 109	0.11 185	0.11 164	0.11 180	0.11 167	0.11 185	0.11 170	0.12 213	0.11 170	0.11 180	0.11 171	0.11 174	0.11 117	0.11 134	0.14 190	0.11 182	0.49 467	0.11 176

ELAS	0.13 144	0.16 153	0.11 123	0.15 146	0.09 159	0.18 229	0.11 180	0.18 229	0.11 185	0.17 224	0.11 181	0.18 229	0.11 180	0.18 229	0.11 174	0.14 146	0.08 96	0.14 190	0.08 152	0.14 196	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
VeloStereo	0.16 194	0.92 400	0.16 196	0.18 182	0.08 155	0.11 164	0.12 216	0.12 176	0.09 162	0.09 154	0.28 325	0.10 158	0.08 156	0.10 158	0.12 210	0.15 159	0.17 227	0.08 143	0.12 216	0.09 154	0.08 149

flow	0.16 194	0.92 400	0.16 196	0.18 182	0.08 155	0.11 164	0.12 216	0.12 176	0.09 162	0.09 154	0.28 325	0.10 158	0.08 156	0.10 158	0.12 210	0.15 159	0.17 227	0.08 143	0.12 216	0.09 154	0.08 149

DF	0.39 336	1.37 529	1.02 572	1.14 535	0.12 222	0.16 218	0.12 216	0.16 218	0.12 224	0.16 217	0.12 213	0.16 217	0.12 218	0.16 218	0.12 210	1.12 571	1.00 562	0.15 215	0.12 216	0.15 215	0.12 213

MatchAttention (ZS)	0.12 136	0.12 115	0.12 134	0.12 117	0.13 227	0.12 174	0.12 216	0.12 176	0.12 224	0.12 177	0.12 213	0.12 179	0.12 218	0.12 179	0.12 210	0.12 123	0.12 148	0.12 171	0.12 216	0.12 177	0.12 213
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
JetBlue	0.11 123	0.11 110	0.12 134	0.13 130	0.14 231	0.11 164	0.11 180	0.11 167	0.11 185	0.11 170	0.11 181	0.11 170	0.11 180	0.12 179	0.12 210	0.11 117	0.11 134	0.11 164	0.11 182	0.11 168	0.11 176

ProNet	0.14 175	0.20 166	0.14 164	0.16 156	0.11 185	0.16 218	0.11 180	0.17 225	0.11 185	0.17 224	0.12 213	0.17 225	0.13 226	0.17 226	0.12 210	0.15 159	0.11 134	0.16 219	0.11 182	0.15 215	0.12 213

cf-r	0.66 474	2.17 613	0.12 134	0.18 182	0.12 222	0.18 229	2.70 754	2.60 728	0.12 224	0.18 228	0.12 213	0.18 229	0.12 218	0.18 229	0.12 210	0.15 159	0.11 134	0.15 215	0.11 182	1.81 674	1.74 729

HSM	0.14 175	0.16 153	0.12 134	0.17 177	0.12 222	0.17 225	0.11 180	0.17 225	0.11 185	0.17 224	0.12 213	0.17 225	0.12 218	0.17 226	0.12 210	0.16 172	0.11 134	0.16 219	0.11 182	0.16 220	0.12 213

ELAS_RVC	0.14 175	0.16 153	0.10 103	0.15 146	0.10 165	0.18 229	0.11 180	0.19 231	0.11 185	0.19 230	0.12 213	0.18 229	0.11 180	0.19 232	0.12 210	0.14 146	0.08 96	0.14 190	0.09 154	0.15 215	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 187	0.17 158	0.11 123	0.18 182	0.11 185	0.19 232	0.11 180	0.19 231	0.12 224	0.19 230	0.12 213	0.20 239	0.12 218	0.19 232	0.12 210	0.16 172	0.11 134	0.17 229	0.10 163	0.17 229	0.10 162
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LACA_dic	0.45 404	0.13 117	1.78 683	1.70 632	0.12 222	0.13 177	0.12 216	0.16 218	0.15 244	0.13 180	0.12 213	0.13 180	0.11 180	0.16 218	0.13 220	1.73 657	1.69 686	0.16 219	0.11 182	0.13 180	0.13 221

DDVS	0.30 265	3.10 668	0.14 164	0.19 189	0.14 231	0.19 232	0.14 226	0.20 239	0.14 232	0.19 230	0.13 228	0.16 217	0.13 226	0.19 232	0.13 220	0.17 191	0.13 172	0.17 229	0.13 228	0.17 229	0.13 221

DeepPruner_ROB	0.16 194	0.18 161	0.13 155	0.19 189	0.13 227	0.19 232	0.13 224	0.19 231	0.13 229	0.19 230	0.13 228	0.19 234	0.13 226	0.19 232	0.13 220	0.18 208	0.13 172	0.18 240	0.13 228	0.18 233	0.13 221

PDISCO_ROB	0.83 529	2.80 663	3.49 756	0.14 134	0.11 185	0.17 225	0.09 157	0.15 217	0.10 167	0.15 212	0.12 213	0.16 217	0.14 231	3.30 749	0.13 220	0.14 146	2.34 729	0.16 219	0.12 216	2.62 729	0.10 162

LALA_ROB	0.15 187	0.19 162	0.12 134	0.18 182	0.11 185	0.20 238	0.12 216	0.21 249	0.12 224	0.20 237	0.12 213	0.20 239	0.12 218	0.21 250	0.13 220	0.17 191	0.10 111	0.18 240	0.11 182	0.18 233	0.11 176

SCION-MonSter	0.21 224	0.76 361	0.22 242	0.25 233	0.15 246	0.19 232	0.15 235	0.19 231	0.15 244	0.19 230	0.15 244	0.19 234	0.15 244	0.19 232	0.14 225	0.22 229	0.21 250	0.16 219	0.14 234	0.16 220	0.15 235

depth_test_26	0.20 215	0.34 214	0.25 256	0.34 271	0.14 231	0.21 249	0.14 226	0.21 249	0.14 232	0.21 249	0.14 234	0.21 247	0.14 231	0.21 250	0.14 225	0.26 259	0.26 271	0.22 259	0.15 247	0.22 252	0.14 228

castereo++	0.54 448	3.59 679	1.15 582	1.31 606	0.14 231	0.16 218	0.14 226	0.16 218	0.14 232	0.16 217	0.14 234	0.16 217	0.13 226	0.16 218	0.14 225	1.45 644	1.16 588	0.15 215	0.14 234	0.15 215	0.13 221

ITSA-stereo	0.15 187	0.17 158	0.13 155	0.20 202	0.13 227	0.19 232	0.13 224	0.18 229	0.13 229	0.19 230	0.13 228	0.18 229	0.14 231	0.18 229	0.14 225	0.16 172	0.11 134	0.15 215	0.14 234	0.18 233	0.11 176

GMStereo	0.14 175	0.13 117	0.14 164	0.14 134	0.14 231	0.14 192	0.14 226	0.14 193	0.14 232	0.14 194	0.14 234	0.14 194	0.14 231	0.14 195	0.14 225	0.14 146	0.14 187	0.14 190	0.14 234	0.14 196	0.14 228
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.20 215	0.19 162	0.14 164	0.20 202	0.14 231	0.20 238	0.96 602	0.21 249	0.14 232	0.20 237	0.13 228	0.21 247	0.14 231	0.20 237	0.14 225	0.17 191	0.12 148	0.17 229	0.12 216	0.17 229	0.12 213

acv_ft	0.20 215	0.19 162	0.14 164	0.20 202	0.14 231	0.20 238	0.96 602	0.21 249	0.14 232	0.20 237	0.13 228	0.21 247	0.14 231	0.20 237	0.14 225	0.17 191	0.12 148	0.17 229	0.12 216	0.17 229	0.12 213

hitnet-ft	0.79 512	2.78 662	0.14 164	0.20 202	0.14 231	0.21 249	2.89 755	2.80 743	0.14 232	0.20 237	0.14 234	0.20 239	0.14 231	0.20 237	0.14 225	0.17 191	0.12 148	0.17 229	0.12 216	2.54 728	2.33 746

GANet-RSSM	0.75 502	1.91 592	0.14 164	0.47 353	0.14 231	0.21 249	3.21 771	2.30 714	0.14 232	0.46 440	0.14 234	0.23 265	0.18 272	0.21 250	0.14 225	0.18 208	0.27 284	0.37 359	0.13 228	2.13 697	2.12 739

PSMNet-RSSM	0.77 508	2.76 657	0.14 164	0.20 202	0.14 231	0.20 238	2.66 752	2.79 742	0.14 232	0.21 249	0.14 234	0.21 247	0.14 231	0.20 237	0.14 225	0.17 191	0.12 148	0.17 229	0.12 216	2.52 720	2.31 744

GwcNet-RSSM	0.77 508	2.77 659	0.14 164	0.20 202	0.14 231	0.20 238	2.67 753	2.78 741	0.14 232	0.20 237	0.14 234	0.20 239	0.14 231	0.21 250	0.14 225	0.17 191	0.12 148	0.17 229	0.12 216	2.52 720	2.31 744

CFNet-ft	0.55 452	1.57 538	0.14 164	0.20 202	0.14 231	0.20 238	2.53 750	1.61 668	0.14 232	0.20 237	0.14 234	0.20 239	0.14 231	0.20 237	0.14 225	0.17 191	0.12 148	0.17 229	0.12 216	1.56 662	1.24 678

CR-Stereo	0.51 441	0.14 137	1.94 716	1.87 635	0.14 231	0.13 177	0.14 226	0.19 231	0.18 269	0.13 180	0.13 228	0.18 229	0.17 260	0.14 195	0.15 237	1.89 667	1.93 712	0.19 243	0.14 234	0.20 240	0.15 235

SCION-MonSter(vits)	0.25 245	0.79 367	0.31 302	0.42 330	0.28 325	0.40 348	0.28 319	0.20 239	0.15 244	0.40 345	0.15 244	0.19 234	0.15 244	0.20 237	0.15 237	0.23 241	0.21 250	0.17 229	0.14 234	0.16 220	0.14 228

DepthFocus	0.18 209	0.22 176	0.15 189	0.22 216	0.15 246	0.22 254	0.15 235	0.22 255	0.15 244	0.22 253	0.15 244	0.22 257	0.16 248	0.22 256	0.15 237	0.20 219	0.15 196	0.20 249	0.14 234	0.20 240	0.14 228

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 529	5.18 722	1.98 721	2.19 651	0.17 263	0.19 232	0.18 261	0.19 231	0.16 252	0.20 237	0.19 278	0.22 257	0.22 292	0.20 237	0.15 237	2.28 703	2.13 724	0.24 278	0.17 273	0.18 233	0.16 238

gwcnet-sp	0.82 525	1.72 545	1.48 664	0.39 293	0.15 246	0.31 304	0.21 277	0.20 239	0.25 303	1.61 673	0.23 295	0.28 294	0.26 314	0.20 237	0.15 237	0.24 250	1.33 650	0.32 313	0.16 250	6.75 778	0.23 276

scenet	0.82 525	1.72 545	1.48 664	0.39 293	0.15 246	0.31 304	0.21 277	0.20 239	0.25 303	1.61 673	0.23 295	0.28 294	0.26 314	0.20 237	0.15 237	0.24 250	1.33 650	0.32 313	0.16 250	6.75 778	0.23 276

ssnet	0.82 525	1.72 545	1.48 664	0.39 293	0.15 246	0.31 304	0.21 277	0.20 239	0.25 303	1.61 673	0.23 295	0.28 294	0.26 314	0.20 237	0.15 237	0.24 250	1.33 650	0.32 313	0.16 250	6.75 778	0.23 276

dd	0.23 238	0.98 411	0.16 196	0.23 221	0.15 246	0.23 263	0.15 235	0.23 262	0.15 244	0.23 259	0.15 244	0.24 271	0.17 260	0.23 263	0.15 237	0.22 229	0.15 196	0.21 254	0.15 247	0.22 252	0.16 238

dad	0.23 238	1.03 437	0.16 196	0.23 221	0.15 246	0.24 266	0.15 235	0.24 265	0.16 252	0.23 259	0.16 250	0.24 271	0.16 248	0.23 263	0.15 237	0.22 229	0.16 199	0.22 259	0.16 250	0.22 252	0.16 238

Weightmod_eth	0.20 215	0.24 186	0.28 274	0.47 353	0.14 231	0.24 266	0.14 226	0.17 225	0.13 229	0.22 253	0.16 250	0.22 257	0.13 226	0.20 237	0.16 246	0.24 250	0.20 245	0.19 243	0.14 234	0.16 220	0.24 286

LACA2	0.21 224	0.24 186	0.26 263	0.31 255	0.16 257	0.24 266	0.16 242	0.24 265	0.16 252	0.24 266	0.16 250	0.24 271	0.16 248	0.24 267	0.16 246	0.27 263	0.23 263	0.24 278	0.16 250	0.23 264	0.16 238

LACA1	0.21 224	0.24 186	0.26 263	0.31 255	0.16 257	0.24 266	0.16 242	0.24 265	0.16 252	0.24 266	0.16 250	0.24 271	0.16 248	0.24 267	0.16 246	0.27 263	0.22 257	0.23 268	0.16 250	0.23 264	0.16 238

VIP-Stereo	0.70 488	2.97 666	2.43 733	2.49 679	0.16 257	0.25 276	0.16 242	0.25 273	0.16 252	0.25 274	0.18 275	0.25 278	0.16 248	0.26 288	0.16 246	1.86 661	1.26 642	0.23 268	0.15 247	0.23 264	0.15 235

xyz-stereo-finetune2	0.18 209	0.48 293	0.16 196	0.16 156	0.15 246	0.15 211	0.16 242	0.16 218	0.16 252	0.16 217	0.16 250	0.16 217	0.16 248	0.16 218	0.16 246	0.16 172	0.16 199	0.16 219	0.16 250	0.16 220	0.16 238

xyz-stereo	0.18 209	0.50 300	0.16 196	0.15 146	0.16 257	0.16 218	0.16 242	0.16 218	0.16 252	0.16 217	0.16 250	0.16 217	0.16 248	0.16 218	0.16 246	0.16 172	0.16 199	0.16 219	0.16 250	0.16 220	0.16 238

GMStereo_Zeroshot	0.16 194	0.16 153	0.16 196	0.16 156	0.16 257	0.16 218	0.16 242	0.16 218	0.16 252	0.16 217	0.16 250	0.16 217	0.16 248	0.16 218	0.16 246	0.16 172	0.16 199	0.16 219	0.16 250	0.16 220	0.16 238

GEAR-Net	0.22 231	0.46 282	0.27 266	0.29 247	0.17 263	0.21 249	0.17 252	0.21 249	0.17 262	0.21 249	0.17 258	0.21 247	0.17 260	0.21 250	0.17 253	0.28 268	0.26 271	0.20 249	0.16 250	0.20 240	0.16 238

LACA3	0.23 238	0.25 193	0.27 266	0.54 421	0.17 263	0.25 276	0.17 252	0.25 273	0.17 262	0.25 274	0.17 258	0.25 278	0.17 260	0.25 276	0.17 253	0.28 268	0.23 263	0.24 278	0.17 273	0.24 269	0.17 256

BStereo	0.22 231	0.23 178	0.20 233	0.24 226	0.20 284	0.23 263	0.33 411	0.39 336	0.17 262	0.23 259	0.17 258	0.23 265	0.16 248	0.24 267	0.17 253	0.23 241	0.16 199	0.22 259	0.20 283	0.22 252	0.16 238

Anonymus123	0.22 231	0.23 178	0.20 233	0.24 226	0.20 284	0.23 263	0.33 411	0.39 336	0.17 262	0.23 259	0.17 258	0.23 265	0.16 248	0.24 267	0.17 253	0.23 241	0.16 199	0.22 259	0.20 283	0.22 252	0.16 238

castereo	0.61 463	3.79 687	1.35 646	1.52 620	0.15 246	0.17 225	0.16 242	0.20 239	0.21 284	0.18 228	0.16 250	0.21 247	0.12 218	0.26 288	0.17 253	1.43 643	1.38 659	0.17 229	0.16 250	0.18 233	0.16 238

tg	0.21 224	0.25 193	0.21 240	0.26 241	0.17 263	0.24 266	0.17 252	0.24 265	0.17 262	0.24 266	0.17 258	0.24 271	0.17 260	0.24 267	0.17 253	0.24 250	0.17 227	0.23 268	0.16 250	0.23 264	0.16 238

ACV-stereo	0.30 265	2.08 604	0.25 256	0.25 233	0.18 275	0.24 266	0.17 252	0.24 265	0.18 269	0.24 266	0.17 258	0.25 278	0.17 260	0.24 267	0.17 253	0.22 229	0.16 199	0.22 259	0.16 250	0.22 252	0.16 238

IGEV_Zeroshot_test	0.20 215	0.19 162	0.40 394	0.30 249	0.17 263	0.22 254	0.17 252	0.21 249	0.17 262	0.20 237	0.17 258	0.21 247	0.18 272	0.21 250	0.17 253	0.20 219	0.16 199	0.20 249	0.16 250	0.20 240	0.17 256

MIM_Stereo	0.25 245	0.23 178	0.66 504	0.80 483	0.17 263	0.22 254	0.17 252	0.23 262	0.18 269	0.26 283	0.17 258	0.21 247	0.17 260	0.25 276	0.17 253	0.23 241	0.16 199	0.21 254	0.17 273	0.22 252	0.17 256

MMNet	0.44 381	1.24 517	0.17 206	0.25 233	0.17 263	0.25 276	0.18 261	1.26 649	0.93 603	0.25 274	0.17 258	0.25 278	0.18 272	0.25 276	0.17 253	0.23 241	0.16 199	0.23 268	0.16 250	1.20 599	0.99 600

delet	0.43 368	1.21 509	0.17 206	0.25 233	0.17 263	0.25 276	0.18 261	1.26 649	0.95 605	0.25 274	0.17 258	0.25 278	0.17 260	0.25 276	0.17 253	0.23 241	0.16 199	0.22 259	0.16 250	1.18 595	0.98 599

psm_up	0.43 368	1.19 462	0.17 206	0.25 233	0.18 275	0.25 276	0.19 267	1.26 649	0.91 597	0.26 283	0.17 258	0.25 278	0.17 260	0.25 276	0.17 253	0.22 229	0.17 227	0.23 268	0.16 250	1.18 595	0.99 600

UPFNet	0.42 365	1.20 463	0.17 206	0.24 226	0.17 263	0.25 276	0.17 252	1.19 595	0.90 596	0.25 274	0.17 258	0.24 271	0.17 260	0.25 276	0.17 253	0.22 229	0.17 227	0.22 259	0.16 250	1.15 587	0.93 593

SMOE	0.23 238	0.25 193	0.30 284	0.33 265	0.18 275	0.26 285	0.18 261	0.26 279	0.18 269	0.26 283	0.18 275	0.25 278	0.18 272	0.25 276	0.18 266	0.31 284	0.27 284	0.23 268	0.17 273	0.23 264	0.17 256

MSKI-zero shot	0.24 242	0.21 172	0.49 448	0.65 448	0.18 275	0.22 254	0.17 252	0.23 262	0.18 269	0.21 249	0.17 258	0.23 265	0.28 330	0.23 263	0.18 266	0.21 227	0.16 199	0.21 254	0.16 250	0.21 250	0.16 238

iResNetv2_ROB	0.20 215	0.23 178	0.18 216	0.24 226	0.20 284	0.24 266	0.18 261	0.24 265	0.18 269	0.24 266	0.18 275	0.23 265	0.19 279	0.24 267	0.18 266	0.21 227	0.16 199	0.21 254	0.16 250	0.22 252	0.16 238

iResNet	0.20 215	0.23 178	0.18 216	0.24 226	0.18 275	0.24 266	0.20 271	0.24 265	0.18 269	0.23 259	0.17 258	0.23 265	0.18 272	0.23 263	0.18 266	0.22 229	0.16 199	0.21 254	0.16 250	0.21 250	0.16 238

Pointernet	0.21 224	0.22 176	0.19 225	0.24 226	0.19 281	0.24 266	0.19 267	0.24 265	0.19 277	0.24 266	0.19 278	0.24 271	0.19 279	0.24 267	0.19 270	0.22 229	0.17 227	0.22 259	0.17 273	0.22 252	0.17 256

CAS++	0.17 200	0.27 199	0.21 240	0.10 92	0.21 295	0.15 211	0.22 282	0.10 155	0.21 284	0.22 253	0.10 163	0.19 234	0.18 272	0.10 158	0.19 270	0.20 219	0.19 243	0.18 240	0.10 163	0.19 239	0.18 262
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CFNet	1.37 645	5.27 731	0.19 225	5.49 755	0.19 281	0.28 292	0.19 267	0.28 284	0.19 277	0.28 289	0.19 278	0.28 294	4.35 776	0.28 297	0.19 270	0.23 241	0.17 227	0.23 268	4.21 785	4.81 762	0.17 256

DLNR-FE	0.28 259	0.89 389	0.30 284	0.34 271	0.19 281	0.28 292	0.19 267	0.28 284	0.20 279	0.28 289	0.20 282	0.28 294	0.20 283	0.28 297	0.20 273	0.33 293	0.28 292	0.25 283	0.19 281	0.24 269	0.19 265

DAS	0.20 215	0.20 166	0.20 233	0.20 202	0.20 284	0.20 238	0.20 271	0.20 239	0.20 279	0.20 237	0.20 282	0.20 239	0.20 283	0.20 237	0.20 273	0.20 219	0.20 245	0.20 249	0.20 283	0.20 240	0.20 267

ASD4	0.20 215	0.20 166	0.20 233	0.20 202	0.20 284	0.20 238	0.20 271	0.20 239	0.20 279	0.20 237	0.20 282	0.20 239	0.20 283	0.20 237	0.20 273	0.20 219	0.20 245	0.20 249	0.20 283	0.20 240	0.20 267

AANet_RVC	1.26 640	0.31 210	4.99 768	5.93 758	0.20 284	0.25 276	0.20 271	0.25 273	0.20 279	0.23 259	0.19 278	0.25 278	0.20 283	0.25 276	0.20 273	5.66 769	4.76 763	0.26 288	0.30 406	0.24 269	0.27 333

Weightmod	0.27 256	0.29 204	0.33 316	0.38 284	0.20 284	0.30 297	0.21 277	0.29 289	0.21 284	0.29 294	0.22 290	0.30 304	0.20 283	0.30 303	0.21 277	0.37 313	0.31 321	0.27 293	0.20 283	0.28 283	0.21 271

SME	0.27 256	0.29 204	0.31 302	0.38 284	0.20 284	0.29 295	0.18 261	0.30 292	0.20 279	0.32 307	0.21 288	0.32 313	0.20 283	0.32 311	0.21 277	0.35 305	0.32 326	0.27 293	0.19 281	0.29 287	0.20 267

GEStereo_RVC	0.86 541	4.45 704	0.20 233	0.27 244	0.20 284	0.27 290	0.20 271	0.26 279	0.18 269	5.03 779	0.20 282	0.27 293	0.19 279	0.27 292	0.21 277	0.20 219	0.19 243	0.19 243	4.02 783	0.20 240	0.18 262

HGLStereo	0.28 259	0.29 204	0.22 242	0.36 278	0.22 297	0.36 324	0.21 277	0.36 314	0.21 284	0.42 376	0.21 288	0.36 329	0.22 292	0.36 329	0.21 277	0.34 297	0.21 250	0.34 330	0.21 288	0.34 311	0.21 271

DCVSM-stereo	0.36 306	1.89 589	0.22 242	0.40 306	0.22 297	0.40 348	0.22 282	0.40 345	0.22 288	0.40 345	0.22 290	0.40 357	0.22 292	0.40 351	0.22 281	0.28 268	0.21 250	0.28 297	0.21 288	0.28 283	0.20 267

WAO-6	0.22 231	0.23 178	0.22 242	0.23 221	0.22 297	0.22 254	0.22 282	0.22 255	0.22 288	0.22 253	0.22 290	0.22 257	0.22 292	0.22 256	0.22 281	0.22 229	0.22 257	0.22 259	0.22 291	0.22 252	0.22 274

IMH-64-1	0.22 231	0.23 178	0.23 246	0.22 216	0.22 297	0.22 254	0.22 282	0.22 255	0.22 288	0.22 253	0.22 290	0.22 257	0.22 292	0.22 256	0.22 281	0.22 229	0.22 257	0.23 268	0.22 291	0.22 252	0.23 276

IMH-64	0.22 231	0.23 178	0.23 246	0.22 216	0.22 297	0.22 254	0.22 282	0.22 255	0.22 288	0.22 253	0.22 290	0.22 257	0.22 292	0.22 256	0.22 281	0.22 229	0.22 257	0.23 268	0.22 291	0.22 252	0.23 276

ssnet_v2	0.68 482	1.96 600	1.25 642	0.29 247	0.20 284	0.30 297	0.20 271	0.29 289	0.22 288	1.50 669	0.20 282	0.31 309	0.20 283	0.27 292	0.22 281	0.24 250	1.49 666	0.26 288	0.18 280	3.90 739	0.19 265

CCAANet	0.17 200	0.71 350	0.14 164	0.14 134	0.14 231	0.14 192	0.14 226	0.14 193	0.14 232	0.14 194	0.14 234	0.14 194	0.14 231	0.14 195	0.22 281	0.14 146	0.14 187	0.14 190	0.14 234	0.14 196	0.14 228

DISCO	1.11 584	0.39 235	5.28 770	0.39 293	0.20 284	0.39 346	0.27 308	0.39 336	0.22 288	0.38 331	0.20 282	0.38 342	0.20 283	6.95 790	0.22 281	0.30 278	0.21 250	0.27 293	0.21 288	5.25 771	0.21 271

PAM	0.39 336	1.88 588	0.34 330	0.37 281	0.41 480	0.45 444	0.22 282	0.28 284	0.23 295	0.28 289	0.24 302	0.29 300	0.23 298	0.29 301	0.23 288	0.38 326	0.32 326	0.38 367	0.37 462	0.32 299	0.22 274

DLNR_Zeroshot_test	0.31 272	0.28 202	0.47 433	0.79 479	0.24 308	0.30 297	0.26 305	0.30 292	0.24 298	0.32 307	0.23 295	0.31 309	0.24 301	0.30 303	0.23 288	0.29 277	0.26 271	0.29 302	0.24 304	0.33 306	0.23 276

FENet	0.54 448	1.52 536	1.19 588	1.41 616	0.23 303	0.35 320	0.23 291	0.35 310	0.23 295	0.34 315	0.23 295	0.35 324	0.23 298	0.35 323	0.23 288	1.40 641	1.07 572	0.32 313	0.23 297	0.33 306	0.23 276

RAFT-FEzeroshot	0.34 287	0.26 196	0.17 206	0.21 214	0.17 263	0.20 238	0.16 242	0.20 239	0.16 252	0.20 237	0.17 258	0.21 247	0.16 248	0.27 292	0.24 291	0.19 216	0.16 199	0.19 243	0.16 250	0.26 275	3.08 762

RAFT-FE	0.34 287	0.26 196	0.17 206	0.21 214	0.17 263	0.20 238	0.16 242	0.20 239	0.16 252	0.20 237	0.17 258	0.21 247	0.16 248	0.27 292	0.24 291	0.19 216	0.16 199	0.19 243	0.16 250	0.26 275	3.08 762

WCG-NET（raft）	0.32 281	1.24 517	0.24 253	0.32 261	0.24 308	0.32 313	0.23 291	0.32 300	0.24 298	0.32 307	0.24 302	0.32 313	0.24 301	0.32 311	0.24 291	0.30 278	0.23 263	0.30 304	0.23 297	0.30 291	0.23 276

tt1	0.31 272	0.93 404	0.24 253	0.33 265	0.23 303	0.31 304	0.24 296	0.32 300	0.24 298	0.32 307	0.23 295	0.32 313	0.25 304	0.32 311	0.24 291	0.27 263	0.26 271	0.27 293	0.26 313	0.27 281	0.27 333

xxxxx1	0.31 272	0.91 395	0.23 246	0.31 255	0.23 303	0.31 304	0.23 291	0.33 304	0.25 303	0.31 301	0.24 302	0.33 317	0.25 304	0.32 311	0.24 291	0.28 268	0.28 292	0.28 297	0.28 373	0.29 287	0.27 333

tt_ll	0.31 272	0.91 395	0.23 246	0.31 255	0.23 303	0.31 304	0.23 291	0.33 304	0.25 303	0.31 301	0.24 302	0.33 317	0.25 304	0.32 311	0.24 291	0.28 268	0.28 292	0.28 297	0.28 373	0.29 287	0.27 333

ff	0.31 272	0.91 395	0.23 246	0.31 255	0.23 303	0.31 304	0.23 291	0.33 304	0.25 303	0.31 301	0.24 302	0.33 317	0.25 304	0.32 311	0.24 291	0.28 268	0.28 292	0.28 297	0.28 373	0.29 287	0.27 333

iResNet_ROB	0.28 259	0.32 212	0.24 253	0.32 261	0.25 311	0.32 313	0.24 296	0.32 300	0.24 298	0.33 312	0.24 302	0.35 324	0.24 301	0.33 319	0.24 291	0.31 284	0.24 267	0.32 313	0.24 304	0.32 299	0.24 286

UNDER WATER-64	0.25 245	0.26 196	0.25 256	0.26 241	0.25 311	0.25 276	0.25 298	0.25 273	0.25 303	0.25 274	0.25 308	0.25 278	0.25 304	0.26 288	0.25 299	0.25 257	0.25 268	0.25 283	0.25 307	0.25 272	0.25 288

LoS_RVC	0.30 265	1.14 453	0.25 256	0.25 233	0.25 311	0.26 285	0.25 298	0.25 273	0.25 303	0.25 274	0.25 308	0.26 290	0.26 314	0.26 288	0.25 299	0.26 259	0.26 271	0.25 283	0.25 307	0.26 275	0.26 294

CAS	0.30 265	1.17 459	0.25 256	0.25 233	0.25 311	0.26 285	0.25 298	0.25 273	0.26 317	0.25 274	0.25 308	0.25 278	0.25 304	0.25 276	0.25 299	0.26 259	0.26 271	0.26 288	0.25 307	0.26 275	0.25 288

LoS	0.25 245	0.27 199	0.25 256	0.25 233	0.25 311	0.25 276	0.25 298	0.26 279	0.25 303	0.25 274	0.25 308	0.25 278	0.25 304	0.25 276	0.25 299	0.26 259	0.25 268	0.25 283	0.26 313	0.26 275	0.25 288
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.73 498	1.22 515	0.25 256	1.22 592	0.25 311	1.22 648	0.25 298	1.22 645	0.25 303	1.22 654	0.25 308	1.22 656	0.25 304	1.22 656	0.25 299	1.22 627	0.26 271	1.21 665	0.25 307	1.22 647	0.25 288
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
small-0shot	0.35 298	1.92 598	0.27 266	0.27 244	0.27 319	0.27 290	0.27 308	0.27 283	0.27 321	0.27 288	0.27 317	0.26 290	0.27 321	0.27 292	0.26 304	0.27 263	0.26 271	0.26 288	0.26 313	0.26 275	0.27 333

StereoDRNet-Refined	0.33 286	0.39 235	0.26 263	0.39 293	0.26 318	0.40 348	0.26 305	0.40 345	0.26 317	0.39 338	0.26 313	0.39 347	0.26 314	0.39 348	0.26 304	0.37 313	0.25 268	0.37 359	0.25 307	0.37 339	0.37 438
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FE-Mocha	0.35 298	0.71 350	0.40 394	0.47 353	0.27 319	0.34 316	0.27 308	0.34 307	0.26 317	0.34 315	0.26 313	0.34 322	0.27 321	0.34 320	0.27 306	0.44 371	0.41 415	0.33 320	0.29 388	0.32 299	0.29 370

Monster-pub-eth3d	0.45 404	0.57 327	0.60 483	0.39 293	0.28 325	0.37 332	0.28 319	0.37 322	0.30 352	0.39 338	0.29 340	0.39 347	0.30 351	0.92 568	0.27 306	1.42 642	0.28 292	0.34 330	0.28 373	0.37 339	0.53 512

Monster-pub-mixall	0.44 381	0.56 324	0.60 483	0.38 284	0.27 319	0.37 332	0.27 308	0.37 322	0.29 337	0.38 331	0.27 317	0.38 342	0.29 342	0.85 556	0.27 306	1.46 645	0.26 271	0.34 330	0.26 313	0.36 334	0.53 512

Replicate-Monster	0.45 404	0.57 327	0.60 483	0.40 306	0.29 338	0.37 332	0.27 308	0.37 322	0.30 352	0.40 345	0.31 400	0.40 357	0.30 351	0.99 576	0.27 306	1.36 638	0.31 321	0.34 330	0.30 406	0.36 334	0.54 515

model_zeroshot	0.27 256	0.20 166	0.27 266	0.33 265	0.21 295	0.37 332	0.22 282	0.37 322	0.24 298	0.26 283	0.27 317	0.33 317	0.21 291	0.25 276	0.27 306	0.32 287	0.20 245	0.34 330	0.23 297	0.25 272	0.26 294

TorneroNet-64	0.45 404	0.27 199	0.30 284	0.58 431	0.27 319	0.70 528	0.30 342	0.28 284	0.73 579	0.73 536	0.28 325	0.71 535	0.66 544	0.75 537	0.27 306	0.27 263	0.29 306	0.37 359	0.75 585	0.28 283	0.30 385

CroCo-Stereo Lap2	0.77 508	1.29 519	0.29 280	1.27 597	0.29 338	1.27 652	0.26 305	1.26 649	0.26 317	1.26 655	0.26 313	1.27 660	0.26 314	1.26 658	0.27 306	1.27 630	0.27 284	1.27 669	0.27 352	1.27 651	0.27 333

CRFU-Net	0.65 472	1.67 542	1.22 638	1.96 643	0.27 319	0.41 367	0.27 308	0.41 364	0.27 321	0.40 345	0.26 313	0.41 372	0.27 321	0.40 351	0.27 306	1.80 660	1.62 680	0.34 330	0.23 297	0.33 306	0.23 276

MLCV	0.31 272	0.35 216	0.27 266	0.35 274	0.28 325	0.35 320	0.27 308	0.35 310	0.28 327	0.36 323	0.27 317	0.35 324	0.27 321	0.35 323	0.27 306	0.34 297	0.27 284	0.34 330	0.27 352	0.34 311	0.27 333

SCION-M(vits-remse)	0.34 287	0.79 367	0.30 284	0.33 265	0.28 325	0.40 348	0.28 319	0.40 345	0.28 327	0.40 345	0.28 325	0.39 347	0.28 330	0.40 351	0.28 315	0.23 241	0.21 250	0.35 346	0.27 352	0.35 324	0.27 333

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 287	0.98 411	0.30 284	0.33 265	0.18 275	0.21 249	0.28 319	0.40 345	0.28 327	0.40 345	0.28 325	0.39 347	0.28 330	0.40 351	0.28 315	0.37 313	0.29 306	0.35 346	0.27 352	0.35 324	0.27 333

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 322	0.35 216	0.56 473	0.63 442	0.28 325	0.36 324	0.28 319	0.36 314	0.28 327	0.36 323	0.28 325	0.36 329	0.28 330	0.36 329	0.28 315	0.62 474	0.57 485	0.35 346	0.28 373	0.35 324	0.28 361

PStereo	0.32 281	0.36 221	0.28 274	0.38 284	0.29 338	0.36 324	0.27 308	0.38 331	0.27 321	0.38 331	0.28 325	0.36 329	0.27 321	0.36 329	0.28 315	0.32 287	0.27 284	0.33 320	0.27 352	0.33 306	0.27 333

TestStereo_HL2	2.73 738	0.41 252	11.06 788	14.13 790	0.30 350	0.44 430	0.28 319	0.43 390	0.29 337	0.43 383	0.28 325	0.43 399	0.29 342	0.43 392	0.28 315	13.51 792	10.37 792	0.41 442	0.27 352	0.38 352	0.27 333

GeoVLM	0.36 306	0.38 228	0.27 266	0.46 346	0.28 325	0.35 320	0.28 319	0.37 322	0.27 321	0.35 319	0.28 325	0.36 329	0.38 449	0.35 323	0.28 315	1.08 562	0.26 271	0.33 320	0.27 352	0.34 311	0.33 411

LG-Stereo_L2	0.34 287	0.37 224	0.38 350	0.47 353	0.28 325	0.39 346	0.28 319	0.39 336	0.28 327	0.39 338	0.28 325	0.39 347	0.28 330	0.38 340	0.28 315	0.42 369	0.35 375	0.36 355	0.26 313	0.35 324	0.26 294

GIP-stereo	0.36 306	0.49 295	0.39 361	0.48 359	0.32 412	0.41 367	0.28 319	0.40 345	0.30 352	0.41 362	0.28 325	0.40 357	0.28 330	0.42 385	0.28 315	0.45 401	0.32 326	0.38 367	0.30 406	0.37 339	0.27 333

DEFOM-Stereo	0.68 482	3.11 669	1.40 660	1.63 630	0.25 311	0.31 304	0.25 298	0.31 298	0.28 327	0.31 301	0.29 340	0.29 300	0.27 321	0.31 308	0.28 315	1.59 652	1.47 665	0.30 304	0.29 388	0.30 291	0.28 361

RSM	0.36 306	0.36 221	0.43 415	0.37 281	0.42 490	0.49 470	0.42 481	0.37 322	0.28 327	0.36 323	0.29 340	0.36 329	0.30 351	0.37 336	0.28 315	0.34 297	0.31 321	0.34 330	0.35 453	0.40 415	0.29 370

ACVNet-DCA	0.37 316	1.00 421	0.30 284	0.40 306	0.29 338	0.40 348	0.29 334	0.40 345	0.29 337	0.40 345	0.29 340	0.40 357	0.29 342	0.39 348	0.28 315	0.33 293	0.32 326	0.33 320	0.32 425	0.33 306	0.32 402

SQANet	0.28 259	0.28 202	0.28 274	0.28 246	0.28 325	0.28 292	0.28 319	0.28 284	0.28 327	0.28 289	0.28 325	0.28 294	0.28 330	0.28 297	0.28 315	0.28 268	0.28 292	0.28 297	0.28 373	0.28 283	0.28 361

Any-RAFT	0.32 281	0.36 221	0.27 266	0.36 278	0.27 319	0.36 324	0.27 308	0.36 314	0.27 321	0.36 323	0.27 317	0.36 329	0.27 321	0.36 329	0.28 315	0.36 310	0.28 292	0.36 355	0.28 373	0.36 334	0.28 361

IER	0.88 546	7.04 750	2.23 727	2.75 685	0.28 325	0.43 395	0.25 298	0.39 336	0.25 303	0.41 362	0.27 317	0.39 347	0.25 304	0.40 351	0.28 315	0.37 313	0.28 292	0.37 359	0.25 307	0.37 339	0.25 288

DGSMNet	0.34 287	0.41 252	0.27 266	0.41 320	0.28 325	0.41 367	0.28 319	0.41 364	0.27 321	0.41 362	0.27 317	0.42 390	0.27 321	0.41 371	0.28 315	0.40 347	0.29 306	0.40 424	0.28 373	0.40 415	0.27 333

DN-CSS_ROB	0.31 272	0.35 216	0.28 274	0.35 274	0.28 325	0.34 316	0.27 308	0.34 307	0.25 303	0.35 319	0.27 317	0.36 329	0.26 314	0.34 320	0.28 315	0.35 305	0.28 292	0.34 330	0.28 373	0.34 311	0.27 333

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 322	0.35 216	0.56 473	0.63 442	0.29 338	0.36 324	0.29 334	0.36 314	0.29 337	0.39 338	0.29 340	0.36 329	0.29 342	0.36 329	0.29 331	0.62 474	0.57 485	0.35 346	0.29 388	0.36 334	0.29 370

GGDA	2.76 741	0.41 252	11.34 790	14.28 791	0.30 350	0.44 430	0.29 334	0.43 390	0.29 337	0.43 383	0.28 325	0.43 399	0.28 330	0.43 392	0.29 331	13.45 791	10.57 793	0.41 442	0.27 352	0.38 352	0.27 333

TestStereo-Hl	2.78 743	0.42 264	11.23 789	14.38 792	0.30 350	0.44 430	0.30 342	0.43 390	0.28 327	0.43 383	0.29 340	0.44 435	0.29 342	0.44 423	0.29 331	13.64 794	10.73 794	0.41 442	0.27 352	0.38 352	0.27 333

xx1	0.38 322	1.03 437	0.31 302	0.40 306	0.31 398	0.41 367	0.28 319	0.40 345	0.29 337	0.40 345	0.29 340	0.40 357	0.29 342	0.40 351	0.29 331	0.34 297	0.33 339	0.34 330	0.32 425	0.34 311	0.32 402

1test111	0.37 316	1.02 435	0.30 284	0.39 293	0.29 338	0.40 348	0.28 319	0.39 336	0.29 337	0.39 338	0.29 340	0.39 347	0.28 330	0.40 351	0.29 331	0.33 293	0.32 326	0.33 320	0.31 417	0.32 299	0.31 395

cc1	0.37 316	1.02 435	0.30 284	0.39 293	0.29 338	0.40 348	0.28 319	0.39 336	0.29 337	0.39 338	0.29 340	0.39 347	0.28 330	0.40 351	0.29 331	0.33 293	0.32 326	0.33 320	0.31 417	0.32 299	0.31 395

EKT-Stereo	0.37 316	0.40 239	0.44 417	1.07 527	0.29 338	0.34 316	0.31 390	0.36 314	0.29 337	0.38 331	0.31 400	0.37 339	0.30 351	0.36 329	0.29 331	0.34 297	0.28 292	0.39 411	0.30 406	0.37 339	0.30 385

PML	0.46 413	1.36 527	0.29 280	0.58 431	0.30 350	0.57 509	0.29 334	0.57 499	0.29 337	0.57 506	0.29 340	0.57 511	0.29 342	0.56 502	0.29 331	0.52 443	0.30 316	0.53 510	0.31 417	0.53 485	0.30 385

GES	0.66 474	2.34 629	0.29 280	0.41 320	0.29 338	0.41 367	0.29 334	0.42 382	0.29 337	0.40 345	0.41 474	0.41 372	0.30 351	0.51 486	0.29 331	0.32 287	0.29 306	0.32 313	2.46 754	2.49 716	0.30 385

UCFNet_RVC	2.75 740	10.06 772	0.29 280	10.31 786	0.29 338	0.42 388	0.29 334	0.43 390	0.29 337	0.42 376	0.29 340	0.42 390	9.87 793	0.43 392	0.29 331	0.36 310	9.84 789	0.36 355	0.26 313	9.77 792	0.26 294

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 457	5.10 718	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.44 423	0.30 341	0.44 371	0.37 386	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

testmc14	2.43 727	10.48 775	8.02 785	8.93 776	0.31 398	0.44 430	0.30 342	0.42 382	0.30 352	0.42 376	0.30 355	0.42 390	0.30 351	0.42 385	0.30 341	8.88 788	6.99 778	0.41 442	0.28 373	0.39 401	0.28 361

TestStereo_HL3	2.76 741	0.41 252	11.46 791	14.11 789	0.30 350	0.45 444	0.29 334	0.43 390	0.29 337	0.43 383	0.29 340	0.43 399	0.28 330	0.44 423	0.30 341	13.57 793	10.32 791	0.41 442	0.27 352	0.38 352	0.27 333

MCSU-Stereo	2.48 730	10.56 776	8.50 787	9.47 780	0.31 398	0.43 395	0.30 342	0.42 382	0.30 352	0.42 376	0.30 355	0.42 390	0.30 351	0.41 371	0.30 341	8.86 787	6.93 777	0.40 424	0.29 388	0.39 401	0.28 361

canet-new	0.44 381	1.82 574	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.44 423	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

bcnet-new	0.44 381	1.81 567	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

LWStereo	0.44 381	1.82 574	0.38 350	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

LMStereo	0.44 381	1.80 562	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.45 401	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

CR7Stereo	0.44 381	1.81 567	0.39 361	0.50 402	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.45 401	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

ARStereo	0.44 381	1.80 562	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

ARStereo-new	0.44 381	1.80 562	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

BARStereo	0.44 381	1.78 557	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.44 429	0.30 352	0.44 422	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.45 401	0.34 368	0.39 411	0.26 313	0.38 352	0.26 294

FCBStereo	0.44 381	1.79 561	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

PSGStereo	0.44 381	1.78 557	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

MUNStereo	0.44 381	1.81 567	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.44 430	0.30 342	0.44 429	0.30 352	0.44 422	0.30 355	0.44 435	0.30 351	0.44 423	0.30 341	0.45 401	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

CHEStereo	0.44 381	1.78 557	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

TOTStereo	0.44 381	1.81 567	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 381	1.83 577	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

ACMStereo	0.60 457	5.12 719	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.44 423	0.30 341	0.44 371	0.37 386	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

KABStereo	0.43 368	1.76 552	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

KMOStereo	0.43 368	1.80 562	0.38 350	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 381	1.81 567	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 368	1.77 554	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 368	1.78 557	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 381	1.85 583	0.38 350	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 368	1.77 554	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 381	1.86 586	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 381	1.80 562	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.44 430	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.44 423	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 381	1.82 574	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 368	1.77 554	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 381	1.83 577	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.36 381	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

gcap_with_dpt	0.35 298	0.39 235	0.30 284	0.44 341	0.31 398	0.44 430	0.31 390	0.44 429	0.31 398	0.44 422	0.30 355	0.44 435	0.30 351	0.44 423	0.30 341	0.38 326	0.26 271	0.38 367	0.27 352	0.38 352	0.27 333

Zero-FE251	0.36 306	0.40 239	0.28 274	0.41 320	0.28 325	0.41 367	0.28 319	0.41 364	0.28 327	0.41 362	0.28 325	0.41 372	0.28 330	0.42 385	0.30 341	0.37 313	0.26 271	0.37 359	0.27 352	0.45 441	0.56 526

MultiAttention	0.30 265	0.30 207	0.30 284	0.30 249	0.30 350	0.30 297	0.30 342	0.30 292	0.30 352	0.30 296	0.30 355	0.30 304	0.30 351	0.30 303	0.30 341	0.30 278	0.30 316	0.30 304	0.30 406	0.30 291	0.30 385

MSAF-DinoV2	0.30 265	0.30 207	0.30 284	0.30 249	0.30 350	0.30 297	0.30 342	0.30 292	0.30 352	0.30 296	0.30 355	0.30 304	0.30 351	0.30 303	0.30 341	0.30 278	0.30 316	0.30 304	0.30 406	0.30 291	0.30 385

GCAP-BAT	0.41 350	1.30 521	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.44 422	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.44 371	0.34 368	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 342	1.09 447	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.44 429	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.30 341	0.45 401	0.34 368	0.38 367	0.27 352	0.38 352	0.27 333

IGEV++	0.34 287	0.43 266	0.30 284	0.40 306	0.29 338	0.40 348	0.29 334	0.40 345	0.29 337	0.40 345	0.29 340	0.40 357	0.29 342	0.40 351	0.30 341	0.38 326	0.29 306	0.37 359	0.29 388	0.37 339	0.29 370

IGEV-Stereo	0.35 298	0.44 269	0.45 419	0.49 365	0.30 350	0.37 332	0.30 342	0.36 314	0.30 352	0.36 323	0.29 340	0.36 329	0.29 342	0.36 329	0.30 341	0.46 413	0.39 401	0.32 313	0.24 304	0.32 299	0.25 288
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.34 287	0.42 264	0.31 302	0.39 293	0.30 350	0.38 339	0.30 342	0.40 345	0.29 337	0.40 345	0.37 448	0.41 372	0.34 429	0.38 340	0.30 341	0.34 297	0.27 284	0.34 330	0.26 313	0.34 311	0.26 294

RAFT + AFF	0.31 272	0.45 278	0.34 330	0.39 293	0.28 325	0.38 339	0.33 411	0.29 289	0.31 398	0.30 296	0.30 355	0.29 300	0.27 321	0.29 301	0.30 341	0.28 268	0.29 306	0.29 302	0.29 388	0.27 281	0.32 402

DANet	0.30 265	0.30 207	0.30 284	0.30 249	0.30 350	0.30 297	0.30 342	0.30 292	0.30 352	0.30 296	0.30 355	0.30 304	0.30 351	0.30 303	0.30 341	0.30 278	0.30 316	0.30 304	0.30 406	0.30 291	0.30 385
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test410_97500	0.41 350	0.89 389	0.31 302	0.40 306	0.31 398	0.40 348	0.31 390	0.40 345	0.31 398	0.61 513	0.53 526	0.40 357	0.31 403	0.40 351	0.31 383	0.58 460	0.47 449	0.38 367	0.29 388	0.38 352	0.29 370

test410	0.66 474	5.69 742	0.31 302	0.40 306	0.31 398	0.41 367	0.31 390	0.40 345	0.31 398	0.62 517	0.55 529	0.40 357	0.31 403	0.40 351	0.31 383	0.59 463	0.47 449	0.38 367	0.29 388	0.38 352	0.30 385

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 368	1.76 552	0.39 361	0.49 365	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.43 392	0.31 383	0.44 371	0.33 339	0.38 367	0.27 352	0.38 352	0.26 294

RMAStereo	0.45 404	1.81 567	0.40 394	0.50 402	0.31 398	0.44 430	0.31 390	0.44 429	0.31 398	0.44 422	0.31 400	0.44 435	0.32 410	0.44 423	0.31 383	0.46 413	0.35 375	0.39 411	0.27 352	0.39 401	0.27 333

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 350	1.09 447	0.40 394	0.52 416	0.31 398	0.44 430	0.31 390	0.44 429	0.31 398	0.44 422	0.31 400	0.44 435	0.31 403	0.44 423	0.31 383	0.46 413	0.35 375	0.39 411	0.28 373	0.39 401	0.28 361

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 350	1.06 444	0.40 394	0.51 413	0.31 398	0.44 430	0.30 342	0.43 390	0.32 410	0.44 422	0.30 355	0.56 508	0.30 351	0.44 423	0.31 383	0.45 401	0.34 368	0.39 411	0.27 352	0.40 415	0.27 333

DStereoO	0.31 272	0.31 210	0.31 302	0.30 249	0.40 470	0.31 304	0.30 342	0.30 292	0.34 431	0.29 294	0.31 400	0.29 300	0.30 351	0.31 308	0.31 383	0.31 284	0.29 306	0.31 310	0.30 406	0.31 296	0.31 395

DStereoSA	0.32 281	0.52 310	0.34 330	0.31 255	0.31 398	0.30 297	0.30 342	0.31 298	0.30 352	0.31 301	0.31 400	0.31 309	0.30 351	0.31 308	0.31 383	0.30 278	0.32 326	0.31 310	0.31 417	0.31 296	0.31 395

gcap-zeroshot	0.36 306	0.40 239	0.34 330	0.44 341	0.31 398	0.44 430	0.31 390	0.44 429	0.32 410	0.44 422	0.32 410	0.44 435	0.32 410	0.44 423	0.31 383	0.39 339	0.28 292	0.39 411	0.28 373	0.39 401	0.27 333

test_for_model	0.35 298	0.39 235	0.30 284	0.43 337	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.44 423	0.31 383	0.38 326	0.26 271	0.38 367	0.26 313	0.38 352	0.26 294

testlalala	0.36 306	0.40 239	0.34 330	0.44 341	0.31 398	0.44 430	0.31 390	0.44 429	0.32 410	0.44 422	0.32 410	0.44 435	0.32 410	0.44 423	0.31 383	0.39 339	0.28 292	0.39 411	0.28 373	0.39 401	0.27 333

GCAPDPT-zeroshot	0.36 306	0.40 239	0.30 284	0.43 337	0.30 350	0.43 395	0.30 342	0.43 390	0.31 398	0.43 383	0.30 355	0.43 399	0.30 351	0.44 423	0.31 383	0.39 339	0.28 292	0.39 411	0.27 352	0.39 401	0.26 294

PhaseNet	1.74 656	6.34 749	4.81 766	6.77 764	0.24 308	0.80 542	0.53 522	0.48 452	0.22 288	0.53 492	0.28 325	0.48 462	0.25 304	0.40 351	0.32 395	6.39 775	4.61 762	0.46 470	0.38 476	0.25 272	0.18 262

ATMStereo	0.46 413	1.99 601	0.40 394	0.51 413	0.31 398	0.44 430	0.31 390	0.44 429	0.31 398	0.44 422	0.31 400	0.44 435	0.31 403	0.44 423	0.32 395	0.47 420	0.35 375	0.39 411	0.27 352	0.39 401	0.27 333

DStereoFS	0.32 281	0.33 213	0.32 311	0.33 265	0.30 350	0.32 313	0.32 400	0.32 300	0.31 398	0.30 296	0.31 400	0.31 309	0.30 351	0.32 311	0.32 395	0.32 287	0.31 321	0.30 304	0.47 514	0.32 299	0.34 418

DDF-Stereo	0.43 368	1.15 456	0.57 477	0.53 418	0.32 412	0.41 367	0.32 400	0.41 364	0.32 410	0.41 362	0.32 410	0.41 372	0.32 410	0.40 351	0.32 395	0.52 443	0.50 466	0.38 367	0.31 417	0.39 401	0.31 395

water-stereo	0.41 350	0.84 377	0.46 425	0.50 402	0.33 425	0.45 444	0.33 411	0.45 438	0.32 410	0.45 434	0.32 410	0.45 445	0.32 410	0.45 442	0.32 395	0.44 371	0.41 415	0.39 411	0.31 417	0.39 401	0.32 402

xyz-stereo-finetune	0.28 259	0.49 295	0.16 196	0.16 156	0.16 257	0.16 218	0.16 242	0.22 255	0.30 352	0.32 307	0.31 400	0.32 313	0.31 403	0.32 311	0.32 395	0.32 287	0.33 339	0.31 310	0.32 425	0.31 296	0.32 402

GREAT-IGEV	0.38 322	0.43 266	0.36 343	0.48 359	0.32 412	0.45 444	0.32 400	0.45 438	0.32 410	0.45 434	0.32 410	0.45 445	0.32 410	0.45 442	0.32 395	0.44 371	0.33 339	0.41 442	0.29 388	0.41 426	0.29 370
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
mms	0.40 342	0.45 278	0.35 341	0.48 359	0.36 447	0.47 456	0.34 426	0.45 438	0.38 452	0.47 446	0.33 419	0.45 445	0.32 410	0.45 442	0.32 395	0.39 339	0.38 394	0.38 367	0.37 462	0.39 401	0.39 452

fffy	0.38 322	0.43 266	0.33 316	0.46 346	0.33 425	0.45 444	0.32 400	0.45 438	0.32 410	0.45 434	0.32 410	0.45 445	0.33 422	0.45 442	0.32 395	0.38 326	0.38 394	0.38 367	0.37 462	0.37 339	0.36 432

iRaft-Stereo_20w	0.34 287	0.41 252	0.31 302	0.39 293	0.29 338	0.40 348	0.32 400	0.41 364	0.32 410	0.38 331	0.30 355	0.39 347	0.30 351	0.38 340	0.32 395	0.35 305	0.27 284	0.34 330	0.27 352	0.34 311	0.29 370

FCDSN-DC	0.41 350	0.59 332	0.64 498	0.54 421	0.33 425	0.50 479	0.37 444	0.42 382	0.40 468	0.61 513	0.43 487	0.50 483	0.49 510	0.38 340	0.32 395	0.28 268	0.23 263	0.26 288	0.22 291	0.35 324	0.28 361
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.41 350	1.49 535	0.32 311	0.42 330	0.32 412	0.41 367	0.32 400	0.41 364	0.33 420	0.41 362	0.32 410	0.41 372	0.32 410	0.41 371	0.32 395	0.39 339	0.28 292	0.39 411	0.28 373	0.40 415	0.28 361

rgla	0.45 404	0.54 318	0.33 316	0.67 453	0.32 412	0.48 461	0.33 411	0.48 452	0.33 420	0.48 453	0.94 603	0.48 462	0.33 422	0.47 451	0.33 407	0.45 401	0.52 474	0.53 510	0.31 417	0.45 441	0.32 402

416test	0.46 413	0.55 321	0.33 316	0.67 453	0.33 425	0.48 461	0.33 411	0.48 452	0.33 420	0.48 453	0.99 608	0.48 462	0.33 422	0.48 461	0.33 407	0.45 401	0.52 474	0.54 513	0.32 425	0.45 441	0.32 402

MyStereo04	0.56 454	3.72 685	0.59 479	0.49 365	0.41 480	0.36 324	0.32 400	0.37 322	0.31 398	0.34 315	0.46 498	0.35 324	0.32 410	0.35 323	0.33 407	0.49 428	0.45 439	0.34 330	0.32 425	0.35 324	0.43 474

PCWNet_CMD	2.80 745	9.82 770	0.32 311	10.09 785	0.32 412	0.49 470	0.33 411	3.34 750	0.33 420	0.49 463	0.33 419	0.49 469	8.73 789	0.48 461	0.33 407	0.41 355	9.22 784	0.42 458	0.29 388	9.55 791	0.31 395

CFNet_ucs	2.73 738	9.64 769	0.33 316	9.92 783	0.32 412	0.49 470	0.33 411	0.49 460	0.33 420	0.49 463	0.33 419	0.49 469	8.98 791	0.48 461	0.33 407	0.41 355	9.96 790	0.40 424	0.29 388	10.12 794	0.54 515

RAFT-Test	0.36 306	0.37 224	0.33 316	0.41 320	0.32 412	0.41 367	0.32 400	0.41 364	0.32 410	0.41 362	0.32 410	0.41 372	0.32 410	0.41 371	0.33 407	0.37 313	0.29 306	0.37 359	0.29 388	0.38 352	0.31 395

RCA-Stereo	0.51 441	3.22 673	0.34 330	0.44 341	0.34 437	0.44 430	0.34 426	0.43 390	0.34 431	0.43 383	0.34 427	0.44 435	0.33 422	0.43 392	0.33 407	0.38 326	0.29 306	0.38 367	0.29 388	0.38 352	0.29 370

CFNet_pseudo	2.67 737	9.36 767	0.32 311	10.99 787	0.33 425	0.85 552	0.33 411	0.49 460	0.33 420	0.49 463	0.32 410	0.49 469	7.26 787	0.49 468	0.33 407	0.41 355	9.62 787	0.41 442	0.29 388	10.03 793	0.29 370

pcwnet_v2	2.66 736	9.89 771	0.33 316	9.89 782	0.32 412	0.50 479	0.32 400	0.49 460	0.33 420	0.49 463	0.34 427	0.49 469	8.76 790	0.48 461	0.33 407	0.41 355	9.58 786	0.40 424	0.29 388	9.01 789	0.63 536

HCRNet	1.22 637	7.11 751	3.00 739	3.55 719	0.33 425	0.29 295	0.14 226	0.19 231	0.15 244	0.33 312	0.29 340	0.25 278	0.14 231	0.22 256	0.33 407	3.64 737	3.00 736	0.76 553	0.32 425	0.18 233	0.13 221

ccnet	0.80 515	2.28 621	0.33 316	0.50 402	0.33 425	0.50 479	0.33 411	0.50 469	0.33 420	0.49 463	0.33 419	0.49 469	1.56 684	2.38 718	0.33 407	0.41 355	0.29 306	0.42 458	1.57 701	2.28 703	0.29 370

CFNet-RSSM	0.91 549	4.89 710	0.34 330	0.44 341	1.07 617	1.62 676	1.40 692	0.91 555	0.35 435	1.60 670	1.39 692	0.64 523	0.34 429	0.44 423	0.33 407	0.41 355	0.35 375	0.75 551	0.30 406	0.41 426	0.29 370

psmorigin	0.41 350	0.46 282	0.33 316	0.49 365	0.33 425	0.49 470	0.33 411	0.49 460	0.33 420	0.49 463	0.33 419	0.49 469	0.33 422	0.51 486	0.33 407	0.41 355	0.30 316	0.41 442	0.30 406	0.79 531	0.29 370

MSMDNet	2.65 735	10.14 773	0.33 316	9.74 781	0.32 412	0.87 555	0.33 411	2.95 745	0.68 555	0.49 463	0.34 427	0.49 469	5.70 783	0.49 468	0.33 407	0.42 369	9.57 785	0.41 442	0.31 417	8.36 786	0.65 544

ccs_rob	2.79 744	10.17 774	0.32 311	10.00 784	0.33 425	0.49 470	0.33 411	1.90 679	0.32 410	0.51 485	0.33 419	0.49 469	9.24 792	0.49 468	0.33 407	0.41 355	9.82 788	0.41 442	0.28 373	9.34 790	0.29 370

depthmonostereo	0.44 381	0.85 379	0.46 425	0.54 421	0.40 470	0.52 495	0.38 451	0.52 488	0.35 435	0.47 446	0.34 427	0.46 449	0.34 429	0.47 451	0.34 422	0.45 401	0.43 430	0.41 442	0.33 436	0.41 426	0.32 402

DVStereo	0.43 368	0.86 381	0.48 441	0.50 402	0.33 425	0.46 451	0.33 411	0.46 442	0.33 420	0.46 440	0.33 419	0.47 455	0.33 422	0.47 451	0.34 422	0.45 401	0.42 425	0.40 424	0.33 436	0.47 460	0.38 445

RAFT-Stereo-weight	0.45 404	1.90 591	0.34 330	0.42 330	0.36 447	0.43 395	0.35 431	0.42 382	0.34 431	0.42 376	0.34 427	0.44 435	0.34 429	0.41 371	0.34 422	0.38 326	0.32 326	0.38 367	0.32 425	0.38 352	0.33 411

H2IRNET	0.34 287	0.34 214	0.34 330	0.34 271	0.34 437	0.34 316	0.34 426	0.34 307	0.34 431	0.34 315	0.34 427	0.34 322	0.34 429	0.34 320	0.34 422	0.34 297	0.34 368	0.34 330	0.34 440	0.34 311	0.34 418

ccccc	0.41 350	0.44 269	0.34 330	0.48 359	0.35 441	0.48 461	0.35 431	0.51 483	0.35 435	0.47 446	0.35 436	0.47 455	0.34 429	0.47 451	0.35 426	0.41 355	0.40 405	0.40 424	0.40 482	0.41 426	0.39 452

GCST	0.50 436	2.08 604	0.38 350	0.53 418	0.35 441	0.49 470	0.35 431	0.50 469	0.35 435	0.49 463	0.35 436	0.49 469	0.35 436	0.49 468	0.35 426	0.48 425	0.37 386	0.45 466	0.33 436	0.44 436	0.33 411

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 433	0.98 411	0.64 498	0.84 488	0.46 501	0.45 444	0.35 431	0.47 448	0.47 501	0.45 434	0.34 427	0.46 449	0.48 504	0.46 447	0.35 426	0.39 339	0.71 532	0.39 411	0.35 453	0.41 426	0.41 464

ETE_ROB	0.35 298	0.35 216	0.35 341	0.35 274	0.35 441	0.35 320	0.35 431	0.35 310	0.35 435	0.35 319	0.35 436	0.35 324	0.35 436	0.35 323	0.35 426	0.35 305	0.35 375	0.35 346	0.35 453	0.35 324	0.35 429

S0	0.42 365	0.44 269	0.54 469	0.59 434	0.34 437	0.48 461	0.22 282	0.51 483	0.25 303	0.51 485	0.34 427	0.53 497	0.35 436	0.47 451	0.36 430	0.55 453	0.39 401	0.49 493	0.27 352	0.46 446	0.34 418

IGEV-FE	0.35 298	0.37 224	0.17 206	0.19 189	0.17 263	0.20 238	0.17 252	0.19 231	0.17 262	0.19 230	0.17 258	0.19 234	0.17 260	0.37 336	0.36 430	0.19 216	0.17 227	0.19 243	0.17 273	0.38 352	2.84 753

UGAM-zero	0.51 441	2.17 613	0.39 361	0.53 418	0.36 447	0.50 479	0.36 438	0.50 469	0.36 446	0.49 463	0.36 441	0.50 483	0.35 436	0.50 476	0.36 430	0.49 428	0.37 386	0.47 480	0.35 453	0.46 446	0.34 418

UGAM	0.51 441	2.23 618	0.39 361	0.54 421	0.35 441	0.50 479	0.35 431	0.49 460	0.35 435	0.49 463	0.35 436	0.49 469	0.36 440	0.50 476	0.36 430	0.49 428	0.37 386	0.45 466	0.34 440	0.45 441	0.34 418

CES	0.39 336	0.47 287	0.36 343	0.36 278	0.37 452	0.45 444	0.35 431	0.35 310	0.40 468	0.36 323	0.44 489	0.47 455	0.36 440	0.44 423	0.36 430	0.37 313	0.39 401	0.44 461	0.35 453	0.37 339	0.36 432

GMOStereo	0.37 316	0.45 278	0.23 246	0.30 249	0.37 452	0.41 367	0.36 438	0.41 364	0.35 435	0.43 383	0.36 441	0.41 372	0.40 462	0.41 371	0.36 430	0.34 297	0.22 257	0.47 480	0.37 462	0.39 401	0.33 411

error version	0.93 556	4.47 705	2.35 730	1.99 645	0.37 452	0.41 367	0.36 438	0.41 364	0.35 435	0.43 383	0.36 441	0.41 372	0.40 462	0.41 371	0.36 430	1.87 663	2.16 725	0.47 480	0.37 462	0.39 401	0.33 411

test_1	0.93 556	4.47 705	2.35 730	1.99 645	0.37 452	0.41 367	0.36 438	0.41 364	0.35 435	0.43 383	0.36 441	0.41 372	0.40 462	0.41 371	0.36 430	1.87 663	2.16 725	0.47 480	0.37 462	0.39 401	0.33 411

DMCA	0.36 306	0.38 228	0.37 348	0.35 274	0.35 441	0.36 324	0.36 438	0.36 314	0.35 435	0.35 319	0.37 448	0.36 329	0.36 440	0.35 323	0.36 430	0.36 310	0.36 381	0.35 346	0.36 459	0.36 334	0.36 432

ADCS	0.09 83	0.02 12	0.04 64	0.90 496	0.06 143	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.14 195	0.36 430	0.02 16	0.02 17	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 20

SCV_C0	0.45 404	0.88 386	0.49 448	0.54 421	0.37 452	0.48 461	0.37 444	0.48 452	0.37 448	0.48 453	0.36 441	0.48 462	0.37 445	0.49 468	0.37 440	0.50 435	0.41 415	0.44 461	0.34 440	0.44 436	0.34 418

SCV	0.46 413	0.94 406	0.45 419	0.54 421	0.37 452	0.48 461	0.38 451	0.48 452	0.37 448	0.48 453	0.39 463	0.48 462	0.37 445	0.49 468	0.37 440	0.50 435	0.46 441	0.44 461	0.34 440	0.44 436	0.34 418

XPNet_ROB	0.37 316	0.37 224	0.37 348	0.37 281	0.37 452	0.37 332	0.37 444	0.37 322	0.37 448	0.37 329	0.37 448	0.37 339	0.37 445	0.37 336	0.37 440	0.37 313	0.37 386	0.37 359	0.37 462	0.37 339	0.37 438

NBS	0.39 336	0.68 345	0.36 343	0.38 284	0.36 447	0.38 339	0.39 465	0.39 336	0.39 465	0.37 329	0.35 436	0.37 339	0.38 449	0.37 336	0.38 443	0.39 339	0.36 381	0.36 355	0.39 480	0.38 352	0.38 445

416test1013	0.49 433	0.80 370	0.33 316	0.67 453	0.33 425	0.48 461	0.41 475	0.48 452	0.39 465	0.48 453	0.93 602	0.52 495	0.32 410	0.52 491	0.38 443	0.49 428	0.51 471	0.53 510	0.37 462	0.51 478	0.36 432

Pro-Stereo	0.79 512	0.53 314	0.38 350	0.49 365	0.38 459	0.49 470	0.37 444	0.49 460	0.67 549	0.50 476	0.38 453	1.10 599	0.38 449	0.49 468	0.38 443	0.71 494	0.88 554	5.98 787	0.36 459	0.46 446	0.36 432

GEAStereo	0.62 466	3.91 692	0.48 441	0.69 459	0.38 459	0.51 491	0.38 451	0.51 483	0.38 452	0.53 492	0.38 453	0.50 483	0.38 449	0.51 486	0.38 443	0.54 447	0.43 430	0.46 470	0.34 440	0.46 446	0.34 418

GSStereo	0.81 520	4.28 702	0.50 454	0.59 434	0.40 470	0.51 491	0.38 451	0.50 469	0.38 452	0.50 476	0.38 453	0.50 483	3.79 768	0.50 476	0.38 443	0.54 447	0.43 430	0.46 470	0.34 440	0.46 446	0.35 429

GS-Stereo							0.38 451	0.50 469	0.38 452	0.50 476	0.38 453	0.50 483	3.79 768	0.50 476	0.38 443	0.54 447	0.43 430	0.46 470	0.34 440	0.46 446	0.35 429

gasm-f	0.62 466	3.91 692	0.48 441	0.69 459	0.38 459	0.51 491	0.38 451	0.51 483	0.38 452	0.53 492	0.38 453	0.50 483	0.38 449	0.51 486	0.38 443	0.54 447	0.43 430	0.46 470	0.34 440	0.46 446	0.34 418

GASTEREO	0.48 427	1.21 509	0.47 433	0.57 429	0.38 459	0.50 479	0.38 451	0.50 469	0.38 452	0.50 476	0.38 453	0.50 483	0.38 449	0.50 476	0.38 443	0.52 443	0.42 425	0.46 470	0.34 440	0.46 446	0.34 418

HART	0.38 322	0.45 278	0.34 330	0.42 330	0.33 425	0.41 367	0.34 426	0.42 382	0.33 420	0.43 383	0.34 427	0.42 390	0.34 429	0.41 371	0.38 443	0.40 347	0.32 326	0.42 458	0.32 425	0.40 415	0.32 402

WAO-8	0.38 322	0.38 228	0.38 350	0.38 284	0.38 459	0.38 339	0.38 451	0.38 331	0.38 452	0.38 331	0.38 453	0.38 342	0.38 449	0.38 340	0.38 443	0.38 326	0.38 394	0.38 367	0.37 462	0.38 352	0.38 445

WAO-7	0.38 322	0.38 228	0.38 350	0.38 284	0.38 459	0.38 339	0.38 451	0.38 331	0.38 452	0.38 331	0.38 453	0.38 342	0.38 449	0.38 340	0.38 443	0.38 326	0.38 394	0.38 367	0.38 476	0.38 352	0.38 445

Venus	0.38 322	0.38 228	0.38 350	0.38 284	0.38 459	0.37 332	0.38 451	0.37 322	0.37 448	0.41 362	0.37 448	0.39 347	0.37 445	0.38 340	0.38 443	0.37 313	0.38 394	0.38 367	0.37 462	0.37 339	0.38 445

IMH	0.38 322	0.38 228	0.38 350	0.38 284	0.38 459	0.38 339	0.38 451	0.38 331	0.38 452	0.42 376	0.38 453	0.40 357	0.38 449	0.38 340	0.38 443	0.38 326	0.38 394	0.39 411	0.38 476	0.38 352	0.38 445

iRaftStereo_RVC	0.97 561	3.17 672	2.30 729	2.42 676	0.38 459	0.54 501	0.38 451	0.54 492	0.38 452	0.54 498	0.38 453	0.54 501	0.38 449	0.54 497	0.38 443	2.38 712	2.34 729	0.49 493	0.36 459	0.49 467	0.36 432

LG-Stereo_L1	0.47 421	0.52 310	0.47 433	0.62 440	0.39 469	0.53 497	0.40 466	0.53 490	0.39 465	0.53 492	0.39 463	0.53 497	0.39 461	0.53 494	0.39 457	0.55 453	0.46 441	0.49 493	0.37 462	0.49 467	0.37 438

GCAP-Stereo	0.75 502	4.15 699	0.42 413	0.75 477	0.35 441	0.78 537	0.40 466	0.79 536	0.38 452	0.78 545	0.36 441	0.78 546	0.36 440	0.79 540	0.39 457	0.75 510	0.39 401	0.76 553	0.39 480	0.75 522	0.39 452

LL-Strereo2	0.48 427	1.73 550	0.51 461	0.59 434	0.34 437	0.42 388	0.33 411	0.40 345	0.31 398	0.42 376	0.33 419	0.42 390	0.31 403	0.44 423	0.39 457	0.60 465	0.51 471	0.44 461	0.33 436	0.44 436	0.33 411

quiztm	0.43 368	0.49 295	0.40 394	0.51 413	0.40 470	0.51 491	0.40 466	0.50 469	0.40 468	0.50 476	0.40 466	0.51 494	0.40 462	0.50 476	0.40 460	0.44 371	0.34 368	0.44 461	0.34 440	0.44 436	0.34 418

HanzoNet	0.39 336	0.38 228	0.40 394	0.39 293	0.41 480	0.38 339	0.38 451	0.38 331	0.38 452	0.39 338	0.39 463	0.38 342	0.38 449	0.39 348	0.40 460	0.38 326	0.38 394	0.40 424	0.38 476	0.38 352	0.40 455

knoymous	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 306	0.40 470	0.40 348	0.40 466	0.40 345	0.40 468	0.40 345	0.40 466	0.40 357	0.40 462	0.40 351	0.40 460	0.40 347	0.40 405	0.40 424	0.40 482	0.40 415	0.40 455

anonymousa	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 306	0.40 470	0.40 348	0.40 466	0.40 345	0.40 468	0.40 345	0.40 466	0.40 357	0.40 462	0.40 351	0.40 460	0.40 347	0.40 405	0.40 424	0.40 482	0.40 415	0.40 455

riskmin	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 306	0.40 470	0.40 348	0.40 466	0.40 345	0.40 468	0.40 345	0.40 466	0.40 357	0.40 462	0.40 351	0.40 460	0.40 347	0.40 405	0.40 424	0.40 482	0.40 415	0.40 455

Anonymous_2	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 306	0.40 470	0.40 348	0.40 466	0.40 345	0.40 468	0.40 345	0.40 466	0.40 357	0.40 462	0.40 351	0.40 460	0.40 347	0.40 405	0.40 424	0.40 482	0.40 415	0.40 455

Anonymous_1	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 306	0.40 470	0.40 348	0.40 466	0.40 345	0.40 468	0.40 345	0.40 466	0.40 357	0.40 462	0.40 351	0.40 460	0.40 347	0.40 405	0.40 424	0.40 482	0.40 415	0.40 455

AdaStereo	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 306	0.40 470	0.40 348	0.40 466	0.40 345	0.40 468	0.40 345	0.40 466	0.40 357	0.40 462	0.40 351	0.40 460	0.40 347	0.40 405	0.40 424	0.40 482	0.40 415	0.40 455
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
252Zero-FE	0.45 404	0.50 300	0.36 343	0.50 402	0.36 447	0.50 479	0.36 438	0.50 469	0.36 446	0.49 463	0.36 441	0.49 469	0.36 440	0.54 497	0.41 468	0.45 401	0.34 368	0.45 466	0.34 440	0.55 487	0.75 571

MSCF	0.51 441	1.40 532	0.49 448	0.58 431	0.38 459	0.50 479	0.38 451	0.54 492	0.41 478	0.52 489	0.41 474	0.53 497	0.42 480	0.53 494	0.41 468	0.60 465	0.47 449	0.48 488	0.37 462	0.48 464	0.38 445

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 427	0.55 321	0.47 433	0.63 442	0.41 480	0.56 503	0.44 485	0.56 496	0.41 478	0.56 503	0.41 474	0.57 511	0.42 480	0.56 502	0.41 468	0.55 453	0.43 430	0.51 504	0.37 462	0.51 478	0.37 438

GwcNet-ADL	0.41 350	0.41 252	0.41 408	0.41 320	0.41 480	0.41 367	0.41 475	0.41 364	0.41 478	0.41 362	0.41 474	0.41 372	0.41 474	0.41 371	0.41 468	0.41 355	0.41 415	0.41 442	0.41 491	0.41 426	0.41 464

PSMNet-ADL	0.41 350	0.41 252	0.41 408	0.41 320	0.41 480	0.41 367	0.41 475	0.41 364	0.41 478	0.41 362	0.41 474	0.41 372	0.41 474	0.41 371	0.41 468	0.41 355	0.41 415	0.41 442	0.41 491	0.41 426	0.41 464

GANet-ADL	0.41 350	0.41 252	0.41 408	0.41 320	0.41 480	0.41 367	0.41 475	0.41 364	0.41 478	0.41 362	0.41 474	0.41 372	0.41 474	0.41 371	0.41 468	0.41 355	0.41 415	0.41 442	0.41 491	0.41 426	0.41 464

ADLNet2	0.41 350	0.41 252	0.41 408	0.41 320	0.41 480	0.41 367	0.41 475	0.41 364	0.41 478	0.41 362	0.41 474	0.41 372	0.41 474	0.41 371	0.41 468	0.41 355	0.41 415	0.41 442	0.41 491	0.41 426	0.41 464

ADLNet	0.41 350	0.41 252	0.41 408	0.41 320	0.41 480	0.41 367	0.41 475	0.41 364	0.41 478	0.41 362	0.41 474	0.41 372	0.41 474	0.41 371	0.41 468	0.41 355	0.41 415	0.41 442	0.41 491	0.41 426	0.41 464

FAST (zero-shot)	0.87 545	1.55 537	0.42 413	1.57 621	0.42 490	1.62 676	0.45 491	1.59 666	0.42 486	1.66 677	0.44 489	1.62 677	0.42 480	1.59 672	0.42 476	0.64 480	0.43 430	0.64 528	0.42 499	0.67 506	0.46 481

DNS	0.86 541	2.43 637	1.66 676	2.03 647	0.42 490	0.60 512	0.42 481	0.60 507	0.42 486	0.60 511	0.42 484	0.60 516	0.42 480	0.60 511	0.42 476	1.97 673	1.63 682	0.55 516	0.40 482	0.55 487	0.40 455

Select-FE	0.41 350	0.44 269	0.23 246	0.26 241	0.22 297	0.26 285	0.22 282	0.26 279	0.23 295	0.26 283	0.23 295	0.26 290	0.23 298	0.45 442	0.42 476	0.25 257	0.22 257	0.25 283	0.22 291	0.45 441	2.90 754

Occ-G	1.12 585	0.52 310	3.72 761	3.50 718	0.50 520	0.56 503	0.47 500	0.54 492	0.46 496	0.54 498	0.41 474	0.54 501	0.42 480	0.52 491	0.42 476	3.42 736	4.02 758	0.52 507	0.45 505	0.51 478	0.44 477

CFNet_RVC	2.38 726	8.71 762	0.38 350	9.33 777	0.42 490	0.56 503	0.42 481	0.60 507	0.38 452	0.62 517	0.42 484	0.56 508	7.29 788	0.62 513	0.42 476	0.53 446	0.37 386	0.49 493	0.34 440	8.30 785	6.87 791

DispNO	1.00 564	0.63 340	0.43 415	3.45 714	0.44 495	0.65 520	0.43 484	0.64 515	0.43 488	0.64 521	0.43 487	0.64 523	3.03 746	0.64 519	0.43 481	4.55 748	0.43 430	0.63 526	0.43 502	0.63 500	0.43 474

MWDA-net	0.67 480	0.66 343	0.45 419	2.84 691	0.46 501	0.73 532	0.45 491	0.71 527	0.44 491	0.72 533	0.45 494	0.70 534	0.45 491	0.70 528	0.44 482	0.61 469	0.41 415	0.61 523	0.43 502	0.61 498	0.42 471

DN	0.53 447	0.85 379	0.45 419	0.65 448	0.44 495	0.60 512	0.44 485	0.60 507	0.44 491	0.60 511	0.45 494	0.60 516	0.44 487	0.60 511	0.44 482	0.56 457	0.42 425	0.56 517	0.42 499	0.56 490	0.42 471

MonSter	0.60 457	0.64 342	0.52 464	0.62 440	0.44 495	2.07 692	0.44 485	0.62 512	0.44 491	0.62 517	0.44 489	0.62 521	0.44 487	0.62 513	0.44 482	0.58 460	0.42 425	0.62 524	0.46 507	0.58 495	0.42 471

AIO-test1	0.54 448	0.60 337	0.52 464	0.66 452	0.47 508	0.61 514	0.47 500	0.58 502	0.46 496	0.61 513	0.46 498	0.61 519	0.45 491	0.62 513	0.45 485	0.61 469	0.52 474	0.57 518	0.48 518	0.57 493	0.48 491

AIO-Stereo	0.84 532	0.66 343	0.70 521	0.83 487	0.67 558	0.98 567	0.82 590	1.14 586	0.72 576	1.03 589	0.74 579	1.03 592	1.09 606	0.99 576	0.45 485	1.04 559	0.73 535	0.95 589	0.74 583	0.94 565	0.46 481

MyStereo06	0.75 502	4.12 696	0.60 483	0.63 442	0.61 545	0.62 517	0.66 542	0.56 496	0.45 495	0.55 501	0.48 510	0.54 501	0.46 495	0.57 507	0.45 485	0.60 465	0.57 485	0.64 528	0.55 534	0.72 517	0.55 523

CASnet	0.35 298	0.51 308	0.44 417	0.32 261	0.31 398	0.24 266	0.34 426	0.36 314	0.25 303	0.31 301	0.37 448	0.30 304	0.33 422	0.25 276	0.45 485	0.37 313	0.37 386	0.33 320	0.35 453	0.34 311	0.37 438
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
FSD	0.61 463	0.59 332	0.50 454	2.58 683	0.44 495	0.56 503	0.44 485	0.55 495	0.44 491	0.56 503	0.44 489	0.56 508	0.44 487	0.56 502	0.46 489	0.61 469	0.42 425	0.52 507	0.42 499	0.52 481	0.51 507

fffft	0.48 427	0.51 308	0.45 419	0.52 416	0.45 499	0.52 495	0.45 491	0.52 488	0.48 508	0.53 492	0.45 494	0.52 495	0.45 491	0.52 491	0.46 489	0.51 441	0.41 415	0.50 499	0.41 491	0.50 472	0.41 464
1: 1. 1
PAM_32	0.64 470	2.38 633	0.51 461	0.92 501	0.43 494	0.53 497	0.44 485	0.87 548	0.43 488	0.52 489	0.45 494	0.53 497	0.40 462	0.54 497	0.46 489	0.62 474	0.56 483	0.48 488	0.45 505	0.76 525	0.44 477

otaku	0.46 413	0.46 282	0.46 425	0.46 346	0.46 501	0.46 451	0.46 495	0.46 442	0.46 496	0.46 440	0.46 498	0.46 449	0.46 495	0.46 447	0.46 489	0.46 413	0.46 441	0.46 470	0.46 507	0.46 446	0.46 481

Dean	0.46 413	0.46 282	0.46 425	0.46 346	0.46 501	0.46 451	0.46 495	0.46 442	0.46 496	0.47 446	0.46 498	0.46 449	0.46 495	0.46 447	0.46 489	0.46 413	0.46 441	0.46 470	0.46 507	0.46 446	0.46 481

ACVNet_1	0.46 413	0.47 287	0.46 425	0.46 346	0.46 501	0.46 451	0.46 495	0.46 442	0.47 501	0.46 440	0.46 498	0.46 449	0.46 495	0.46 447	0.46 489	0.46 413	0.46 441	0.47 480	0.46 507	0.46 446	0.46 481

ACVNet-4b	0.46 413	0.46 282	0.46 425	0.46 346	0.46 501	0.46 451	0.46 495	0.46 442	0.46 496	0.46 440	0.46 498	0.46 449	0.46 495	0.47 451	0.46 489	0.46 413	0.46 441	0.46 470	0.46 507	0.46 446	0.46 481

AIO-test2	0.55 452	0.59 332	0.52 464	0.67 453	0.47 508	0.61 514	0.47 500	0.61 511	0.47 501	0.61 513	0.47 506	0.61 519	0.48 504	0.62 513	0.47 496	0.64 480	0.53 478	0.58 519	0.47 514	0.58 495	0.48 491

Ntro	0.47 421	0.47 287	0.46 425	0.46 346	0.46 501	0.47 456	0.47 500	0.46 442	0.47 501	0.46 440	0.46 498	0.47 455	0.46 495	0.47 451	0.47 496	0.47 420	0.46 441	0.46 470	0.46 507	0.46 446	0.46 481

HaxPig	0.47 421	0.47 287	0.47 433	0.49 365	0.47 508	0.47 456	0.47 500	0.47 448	0.47 501	0.47 446	0.47 506	0.47 455	0.47 503	0.47 451	0.47 496	0.47 420	0.47 449	0.47 480	0.47 514	0.47 460	0.48 491

UNDER WATER	0.47 421	0.47 287	0.47 433	0.47 353	0.47 508	0.47 456	0.47 500	0.47 448	0.47 501	0.47 446	0.47 506	0.47 455	0.46 495	0.47 451	0.47 496	0.47 420	0.47 449	0.47 480	0.46 507	0.47 460	0.47 489

LVE	0.47 421	0.47 287	0.47 433	0.47 353	0.49 516	0.47 456	0.47 500	0.47 448	0.49 510	0.47 446	0.47 506	0.47 455	0.46 495	0.47 451	0.47 496	0.47 420	0.47 449	0.48 488	0.47 514	0.47 460	0.47 489

AEACV	1.12 585	0.52 310	3.12 752	3.24 703	0.86 593	0.53 497	0.49 511	0.60 507	0.47 501	0.53 492	0.49 513	0.55 505	0.45 491	0.55 501	0.47 496	3.01 731	3.88 756	0.71 544	0.60 546	0.80 534	0.48 491

RainbowNet	0.48 427	0.48 293	0.48 441	0.48 359	0.48 512	0.48 461	0.48 509	0.48 452	0.48 508	0.48 453	0.48 510	0.48 462	0.48 504	0.48 461	0.48 502	0.48 425	0.48 455	0.48 488	0.48 518	0.48 464	0.48 491

notaker	0.48 427	0.49 295	0.48 441	0.48 359	0.48 512	0.48 461	0.48 509	0.48 452	0.49 510	0.48 453	0.48 510	0.48 462	0.48 504	0.48 461	0.48 502	0.48 425	0.48 455	0.48 488	0.48 518	0.48 464	0.49 497

S	0.56 454	0.61 339	0.54 469	0.68 458	0.48 512	0.65 520	0.49 511	0.63 513	0.49 510	0.64 521	0.49 513	0.64 523	0.48 504	0.62 513	0.49 504	0.63 478	0.62 504	0.59 522	0.48 518	0.57 493	0.48 491

PointNet	0.60 457	0.75 358	0.49 448	0.79 479	0.50 520	0.79 540	0.49 511	0.79 536	0.49 510	0.80 548	0.49 513	0.79 548	0.49 510	0.80 542	0.49 504	0.63 478	0.40 405	0.63 526	0.40 482	0.63 500	0.40 455

ACVNet_2	0.49 433	0.49 295	0.49 448	0.49 365	0.49 516	0.49 470	0.49 511	0.49 460	0.49 510	0.49 463	0.49 513	0.49 469	0.49 510	0.49 468	0.49 504	0.49 428	0.49 458	0.49 493	0.49 522	0.49 467	0.49 497

FoundationStereo	0.50 436	0.50 300	0.50 454	0.50 402	0.50 520	0.50 479	0.50 515	0.50 469	0.50 515	0.50 476	0.50 517	0.50 483	0.50 514	0.50 476	0.50 507	0.50 435	0.50 466	0.50 499	0.50 524	0.50 472	0.50 500

StereoAnything_RVC	0.50 436	0.50 300	0.50 454	0.50 402	0.50 520	0.50 479	0.50 515	0.50 469	0.50 515	0.50 476	0.50 517	0.50 483	0.50 514	0.50 476	0.50 507	0.50 435	0.50 466	0.50 499	0.50 524	0.50 472	0.50 500

dual_stereo	0.50 436	0.50 300	0.50 454	0.50 402	0.50 520	0.50 479	0.50 515	0.50 469	0.50 515	0.50 476	0.50 517	0.50 483	0.50 514	0.50 476	0.50 507	0.50 435	0.50 466	0.50 499	0.50 524	0.50 472	0.50 500

LL-Strereo	1.01 572	5.06 717	1.63 673	0.70 465	1.43 691	0.56 503	0.46 495	0.57 499	0.50 515	0.57 506	0.50 517	1.58 672	0.49 510	0.59 509	0.50 507	1.64 655	0.52 474	0.51 504	1.37 688	0.52 481	0.45 479

SANet	0.50 436	0.50 300	0.50 454	0.50 402	0.50 520	0.50 479	0.50 515	0.50 469	0.50 515	0.50 476	0.50 517	0.50 483	0.50 514	0.50 476	0.50 507	0.50 435	0.50 466	0.50 499	0.50 524	0.50 472	0.50 500

SMoEStereo_RVC	0.63 468	0.75 358	0.51 461	0.73 473	0.53 530	0.71 530	0.47 500	0.67 520	0.58 530	0.74 541	0.60 538	0.72 538	0.53 521	0.74 536	0.51 512	0.61 469	0.62 504	0.62 524	0.61 548	0.63 500	0.61 532

ktn	0.72 494	0.53 314	1.08 576	1.14 535	0.51 526	1.22 648	1.36 685	0.51 483	0.59 535	0.51 485	0.51 523	0.69 531	1.20 619	0.67 523	0.51 512	0.51 441	0.49 458	0.58 519	0.66 562	0.52 481	0.53 512

SE	0.64 470	0.73 353	0.77 538	0.79 479	0.59 537	0.78 537	0.54 525	0.58 502	0.58 530	0.78 545	0.59 536	0.63 522	0.18 272	0.78 539	0.52 514	0.80 518	0.65 510	0.69 538	0.57 541	0.75 522	0.52 509

WCG-NET	0.61 463	1.21 509	0.54 469	0.61 439	0.53 530	0.67 523	0.53 522	0.66 519	0.53 524	0.64 521	0.53 526	0.65 527	0.53 521	0.59 509	0.52 514	0.65 482	0.48 455	0.64 528	0.52 528	0.58 495	0.50 500

MyStereo8	0.71 491	3.92 694	0.52 464	0.59 434	0.52 527	0.57 509	0.53 522	0.59 505	0.50 515	0.59 510	0.51 523	0.57 511	0.50 514	0.56 502	0.52 514	0.54 447	0.49 458	0.54 513	0.49 522	0.55 487	0.50 500

KSHMR	0.66 474	0.50 300	0.48 441	1.15 538	0.52 527	0.49 470	0.51 519	0.49 460	0.71 573	0.67 527	0.50 517	1.16 607	1.11 607	0.66 521	0.52 514	0.49 428	0.49 458	0.51 504	0.66 562	0.50 472	1.14 619

Anonymus	0.47 421	0.73 353	0.46 425	0.43 337	0.54 533	0.53 497	0.27 308	0.39 336	0.35 435	0.33 312	0.40 466	0.33 317	0.38 449	0.53 494	0.54 518	0.56 457	0.36 381	0.49 493	0.53 530	0.66 503	0.54 515

test-3	0.98 563	4.13 698	1.85 696	1.85 634	0.61 545	0.69 525	0.37 444	0.63 513	0.61 539	0.66 525	0.51 523	0.73 540	0.44 487	0.57 507	0.54 518	1.68 656	1.81 694	0.40 424	0.43 502	0.66 503	0.50 500

PSMNet_ROB	0.54 448	0.54 318	0.54 469	0.54 421	0.53 530	0.54 501	0.54 525	0.53 490	0.54 526	0.54 498	0.54 528	0.54 501	0.53 521	0.54 497	0.54 518	0.54 447	0.53 478	0.54 513	0.54 532	0.54 486	0.54 515

MyStereo05	0.80 515	4.12 696	0.63 495	0.63 442	0.61 545	0.62 517	0.66 542	0.65 516	0.62 540	0.67 527	0.61 542	0.65 527	0.58 530	0.67 523	0.55 521	0.60 465	0.57 485	0.64 528	0.55 534	0.72 517	0.55 523

monster-pro	0.75 502	1.67 542	0.64 498	0.89 494	0.57 536	0.86 554	0.56 527	0.87 548	0.56 527	0.87 557	0.57 532	0.88 560	0.57 527	0.87 557	0.57 522	0.79 516	0.58 489	0.76 553	0.54 532	0.77 527	0.54 515

CASS	0.57 456	0.89 389	0.56 473	0.57 429	0.56 534	0.56 503	0.56 527	0.56 496	0.53 524	0.57 506	0.57 532	0.59 515	0.48 504	0.56 502	0.57 522	0.55 453	0.56 483	0.47 480	0.56 538	0.62 499	0.56 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
zero-FE	0.72 494	1.31 523	0.66 504	0.92 501	0.60 539	0.82 548	0.58 530	0.82 545	0.58 530	0.81 551	0.60 538	0.81 553	0.60 534	0.82 546	0.58 524	0.74 509	0.59 495	0.73 545	0.52 528	0.76 525	0.51 507

anonymity	0.63 468	0.69 346	0.56 473	0.71 467	0.56 534	0.71 530	0.56 527	0.71 527	0.56 527	0.72 533	0.56 531	0.71 535	0.56 525	0.71 530	0.58 524	0.68 487	0.55 481	0.68 535	0.55 534	0.68 508	0.54 515

UDG	0.80 515	2.21 617	0.60 483	0.91 498	0.60 539	0.90 559	0.58 530	0.88 552	0.60 536	0.90 560	0.60 538	0.88 560	0.60 534	0.90 562	0.58 524	0.86 531	0.60 498	0.84 568	0.59 545	0.84 542	0.61 532

CAR	0.72 494	0.76 361	0.59 479	0.84 488	1.19 631	0.81 545	0.58 530	0.81 542	0.58 530	0.81 551	0.58 534	0.83 555	0.59 532	0.82 546	0.59 527	0.71 494	0.49 458	0.73 545	0.68 568	0.87 545	0.52 509

MSE-Stereo	0.72 494	0.76 361	0.59 479	0.84 488	1.19 631	0.81 545	0.58 530	0.81 542	0.58 530	0.81 551	0.58 534	0.83 555	0.59 532	0.82 546	0.59 527	0.71 494	0.49 458	0.73 545	0.68 568	0.87 545	0.52 509

DDUNet	0.81 520	2.45 638	0.57 477	0.90 496	0.60 539	0.88 556	0.59 534	0.90 553	0.60 536	0.88 559	0.60 538	0.90 564	0.58 530	0.88 559	0.60 529	0.84 529	0.60 498	0.86 570	0.57 541	0.86 544	0.60 531

ARAFT	0.68 482	0.81 374	0.63 495	0.74 476	0.60 539	0.78 537	0.62 537	0.77 535	0.66 547	0.74 541	0.63 544	0.75 543	0.62 538	0.83 551	0.60 529	0.70 493	0.55 481	0.70 543	0.60 546	0.78 529	0.55 523

MGA	0.73 498	0.76 361	0.60 483	0.92 501	1.17 627	0.81 545	0.59 534	0.84 546	0.62 540	0.81 551	0.59 536	0.84 557	0.60 534	0.81 545	0.61 531	0.71 494	0.53 478	0.89 572	0.53 530	0.75 522	0.54 515

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 488	0.72 352	0.71 525	0.80 483	0.62 550	0.82 548	0.61 536	0.81 542	0.62 540	0.81 551	0.63 544	0.80 550	0.70 562	0.73 534	0.61 531	0.76 512	0.61 503	0.74 550	0.61 548	0.77 527	0.61 532

LiteMatch	1.13 587	0.73 353	2.80 737	3.23 701	0.61 545	0.83 550	0.68 551	0.73 531	0.69 560	1.00 572	0.77 583	0.94 571	0.57 527	0.82 546	0.64 533	2.97 729	2.43 731	0.68 535	0.32 425	0.56 490	0.70 556

Lsterematch	1.13 587	0.73 353	2.80 737	3.23 701	0.61 545	0.83 550	0.68 551	0.73 531	0.69 560	1.00 572	0.77 583	0.94 571	0.57 527	0.82 546	0.64 533	2.97 729	2.43 731	0.68 535	0.32 425	0.56 490	0.70 556

MyStereo07	0.60 457	3.72 685	0.48 441	0.49 365	0.41 480	0.36 324	0.32 400	0.49 460	0.43 488	0.51 485	0.42 484	0.49 469	0.43 485	0.51 486	0.64 533	0.49 428	0.45 439	0.34 330	0.32 425	0.35 324	0.43 474

RSM++	0.76 507	0.82 376	0.66 504	0.85 492	0.64 551	0.85 552	0.71 569	0.94 562	0.64 544	0.87 557	0.67 551	0.87 559	0.65 541	0.84 552	0.65 536	0.81 522	0.70 528	0.79 557	0.71 579	0.83 541	0.70 556

plain	1.88 662	3.16 671	0.64 498	3.10 696	0.65 553	3.10 745	0.64 539	3.12 746	0.65 545	3.10 747	0.65 548	3.11 747	0.65 541	3.12 746	0.65 536	3.12 732	0.65 510	3.13 745	0.65 559	3.13 733	0.65 544

DSFCA	0.66 474	0.73 353	0.78 540	0.65 448	0.65 553	0.64 519	0.64 539	0.65 516	0.63 543	0.64 521	0.64 546	0.64 523	0.64 539	0.65 520	0.65 536	0.65 482	0.65 510	0.65 532	0.65 559	0.66 503	0.64 542

LMCR-Stereo	0.65 472	0.63 340	0.65 502	0.65 448	0.65 553	0.66 522	0.63 538	0.58 502	0.65 545	0.63 520	0.64 546	0.65 527	0.65 541	0.66 521	0.66 539	0.66 484	0.64 508	0.65 532	0.67 566	0.68 508	0.73 567

WQFJA1++	0.84 532	0.98 411	0.67 508	1.26 596	0.75 575	1.00 569	0.67 546	1.00 566	0.67 549	1.00 572	0.67 551	1.00 577	0.67 546	1.00 578	0.67 540	0.96 545	0.67 513	0.91 576	0.63 550	0.92 556	0.63 536

WQFJX	0.85 538	1.00 421	0.68 516	1.30 604	0.75 575	1.01 577	0.68 551	1.01 575	0.68 555	1.01 583	0.68 557	1.03 592	0.68 551	1.02 590	0.67 540	0.97 547	0.67 513	0.93 583	0.63 550	0.94 565	0.63 536

NLMM1	0.86 541	0.98 411	0.69 518	1.48 619	0.75 575	1.01 577	0.69 559	1.00 566	0.69 560	1.00 572	0.70 566	1.00 577	0.68 551	1.01 586	0.67 540	0.97 547	0.68 519	0.92 579	0.63 550	0.93 561	0.63 536

NLMM	0.84 532	1.00 421	0.67 508	1.27 597	0.75 575	1.00 569	0.68 551	1.00 566	0.67 549	1.00 572	0.67 551	1.02 590	0.67 546	1.02 590	0.67 540	0.97 547	0.67 513	0.93 583	0.63 550	0.92 556	0.63 536

CoDeX	0.15 187	0.70 349	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.02 23	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.01 10	0.02 21	0.67 540	0.02 16	0.69 525	0.75 551	0.01 10	0.02 22	0.02 20

Selective-IGEV	0.51 441	0.55 321	0.45 419	0.69 459	0.45 499	0.61 514	0.45 491	0.50 469	0.40 468	0.56 503	0.44 489	0.55 505	0.40 462	0.72 532	0.67 540	0.59 463	0.46 441	0.45 466	0.34 440	0.46 446	0.37 438

AFF-stereo	0.73 498	0.88 386	0.67 508	0.75 477	0.68 561	0.75 534	0.64 539	0.80 539	0.72 576	0.83 556	0.70 566	0.82 554	0.64 539	0.84 552	0.67 540	0.77 515	0.63 506	0.81 562	0.63 550	0.78 529	0.62 535

STTRV1_RVC	0.82 525	1.60 540	0.70 521	1.01 522	0.60 539	1.07 589	0.69 559	1.01 575	0.60 536	0.72 533	0.55 529	1.02 590	0.68 551	1.03 592	0.67 540	0.89 533	0.63 506	0.92 579	0.57 541	0.90 552	0.65 544

WQFJA1	0.85 538	0.98 411	0.67 508	1.29 602	0.76 580	1.01 577	0.67 546	1.02 580	0.67 549	1.02 587	0.67 551	1.01 586	0.67 546	1.01 586	0.68 548	0.99 552	0.67 513	0.93 583	0.64 555	0.92 556	0.65 544

WQFJX1	0.84 532	0.98 411	0.67 508	1.30 604	0.75 575	1.01 577	0.67 546	1.01 575	0.67 549	1.01 583	0.67 551	1.01 586	0.68 551	1.00 578	0.68 548	0.98 551	0.67 513	0.92 579	0.64 555	0.92 556	0.64 542

NLSM3	0.85 538	0.99 419	0.68 516	1.29 602	0.76 580	1.01 577	0.68 551	1.01 575	0.68 555	1.02 587	0.68 557	1.01 586	0.68 551	1.01 586	0.68 548	0.97 547	0.68 519	0.93 583	0.64 555	0.93 561	0.63 536

HiDET	0.38 322	0.44 269	0.30 284	0.42 330	0.30 350	0.42 388	0.30 342	0.42 382	0.30 352	0.44 422	0.30 355	0.42 390	0.30 351	0.42 385	0.68 548	0.37 313	0.32 326	0.40 424	0.29 388	0.37 339	0.29 370

MIF-Stereo (partial)	2.58 734	3.31 676	0.66 504	3.18 700	0.66 556	3.18 746	0.66 542	3.21 747	0.67 549	3.19 748	0.66 550	3.19 748	0.66 544	3.31 750	0.68 548	5.09 765	1.79 693	8.23 792	1.67 726	6.18 776	1.38 690

UniTT-Stereo	2.03 682	3.43 678	0.72 528	3.42 713	0.73 571	3.27 748	0.68 551	3.38 751	0.69 560	3.29 750	0.72 575	3.28 750	0.70 562	3.35 752	0.68 548	3.39 735	0.68 519	3.31 748	0.69 572	3.37 734	0.73 567

R-Stereo Train	0.81 520	0.96 408	0.67 508	0.95 510	0.67 558	0.95 564	0.68 551	0.95 564	0.68 555	0.95 570	0.68 557	0.96 574	0.68 551	0.96 574	0.68 548	0.94 543	0.68 519	0.94 587	0.68 568	0.94 565	0.68 551

RAFT-Stereo	0.81 520	0.96 408	0.67 508	0.95 510	0.67 558	0.95 564	0.68 551	0.95 564	0.68 555	0.95 570	0.68 557	0.96 574	0.68 551	0.96 574	0.68 548	0.94 543	0.68 519	0.94 587	0.68 568	0.94 565	0.68 551
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MWSP-net	0.96 560	0.75 358	0.49 448	4.84 748	0.48 512	1.28 654	0.52 520	1.20 598	0.51 522	1.14 603	0.70 566	1.00 577	0.56 525	0.90 562	0.69 556	0.76 512	0.60 498	0.95 589	0.56 538	0.73 520	0.45 479

mm2	0.69 485	0.69 346	0.69 518	0.69 459	0.69 562	0.69 525	0.69 559	0.69 522	0.69 560	0.69 530	0.69 562	0.69 531	0.69 558	0.69 526	0.69 556	0.69 488	0.69 525	0.69 538	0.69 572	0.69 512	0.69 553

mm1	0.69 485	0.69 346	0.69 518	0.69 459	0.69 562	0.69 525	0.69 559	0.69 522	0.69 560	0.69 530	0.69 562	0.69 531	0.69 558	0.69 526	0.69 556	0.69 488	0.69 525	0.69 538	0.69 572	0.69 512	0.69 553

MonSter++	0.38 322	0.44 269	0.31 302	0.43 337	0.30 350	0.43 395	0.31 390	0.43 390	0.31 398	0.45 434	0.31 400	0.43 399	0.31 403	0.43 392	0.69 556	0.38 326	0.33 339	0.40 424	0.30 406	0.38 352	0.30 385

LCMNet	0.38 322	0.44 269	0.30 284	0.42 330	0.30 350	0.42 388	0.30 342	0.42 382	0.30 352	0.45 434	0.30 355	0.42 390	0.30 351	0.42 385	0.69 556	0.37 313	0.32 326	0.40 424	0.29 388	0.37 339	0.29 370

FlowAnything	1.02 574	1.71 544	0.72 528	1.59 623	0.69 562	1.60 673	0.69 559	1.61 668	0.70 568	1.60 670	0.69 562	1.60 673	0.69 558	1.61 675	0.69 556	0.81 522	0.58 489	0.81 562	0.56 538	0.82 539	0.56 526

HH	0.71 491	2.54 640	0.74 533	1.10 529	0.32 412	0.41 367	0.37 444	0.69 522	0.78 583	0.73 536	0.90 595	0.75 543	1.00 594	0.84 552	0.69 556	0.69 488	0.40 405	0.35 346	0.26 313	0.35 324	0.26 294

HanStereo	0.71 491	2.54 640	0.74 533	1.10 529	0.32 412	0.41 367	0.37 444	0.69 522	0.78 583	0.73 536	0.90 595	0.75 543	1.00 594	0.84 552	0.69 556	0.69 488	0.40 405	0.35 346	0.26 313	0.35 324	0.26 294

DMCA-RVC	0.70 488	0.80 370	0.70 521	0.70 465	0.70 566	0.70 528	0.70 566	0.71 527	0.70 568	0.70 532	0.71 572	0.71 535	0.70 562	0.70 528	0.69 556	0.69 488	0.70 528	0.69 538	0.70 576	0.69 512	0.70 556

FlowAnything_test	1.02 574	1.72 545	0.71 525	1.59 623	0.70 566	1.61 674	0.69 559	1.61 668	0.70 568	1.60 670	0.70 566	1.61 676	0.69 558	1.61 675	0.70 565	0.81 522	0.58 489	0.81 562	0.55 534	0.81 537	0.56 526

MSMD_ROB	1.19 589	1.10 451	0.70 521	1.10 529	0.60 539	1.10 593	0.70 566	1.10 585	0.70 568	1.10 593	0.70 566	1.10 599	0.70 562	7.00 791	0.70 565	1.10 565	0.70 528	1.10 605	0.70 576	1.10 581	0.70 556

AdaDepth	0.86 541	0.93 404	0.71 525	1.01 522	1.07 617	1.02 583	0.71 569	1.00 566	0.71 573	1.01 583	0.71 572	1.00 577	0.72 568	1.14 605	0.71 567	0.92 537	0.64 508	0.90 573	0.64 555	0.89 549	0.69 553

MoCha-V2	2.11 700	26.97 795	0.78 540	0.92 501	0.77 583	0.96 566	0.72 572	0.90 553	0.72 576	0.94 568	0.70 566	0.90 564	0.71 567	0.91 564	0.71 567	0.85 530	0.71 532	0.88 571	0.69 572	0.87 545	0.67 549

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 480	0.78 365	0.67 508	0.67 453	0.66 556	0.67 523	0.67 546	0.65 516	0.66 547	0.66 525	0.67 551	0.66 530	0.67 546	0.67 523	0.72 569	0.66 484	0.67 513	0.67 534	0.67 566	0.67 506	0.67 549

DStereoRT	0.73 498	0.81 374	0.73 532	0.71 467	0.74 573	0.73 532	0.75 575	0.71 527	0.71 573	0.74 541	0.72 575	0.73 540	0.80 579	0.71 530	0.73 570	0.76 512	0.71 532	0.73 545	0.72 581	0.70 515	0.76 574

CSFM-Stereo	0.38 322	0.44 269	0.30 284	0.42 330	0.30 350	0.42 388	0.30 342	0.43 390	0.30 352	0.44 422	0.30 355	0.42 390	0.30 351	0.42 385	0.73 570	0.37 313	0.32 326	0.40 424	0.29 388	0.37 339	0.30 385

DCRE	0.84 532	1.89 589	0.77 538	0.94 508	0.72 570	0.88 556	0.73 573	0.87 548	0.78 583	0.90 560	0.71 572	0.88 560	0.67 546	0.88 559	0.73 570	0.81 522	0.68 519	0.81 562	0.70 576	0.82 539	0.70 556

iGMRVC	0.84 532	2.85 664	0.72 528	0.72 469	0.73 571	0.77 535	0.79 580	0.73 531	0.74 581	0.73 536	0.72 575	0.73 540	0.76 573	0.73 534	0.73 570	0.72 502	0.73 535	0.73 545	0.72 581	0.73 520	0.72 563

PA-Net	11.80 791	223.51 823	0.62 491	0.59 434	0.71 568	0.59 511	0.73 573	0.67 520	0.73 579	0.55 501	0.61 542	0.60 516	0.74 570	0.63 518	0.73 570	0.66 484	0.60 498	0.69 538	0.66 562	0.72 517	0.65 544
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LG-Stereo	0.60 457	0.58 329	0.47 433	0.64 447	0.74 573	1.00 569	0.69 559	0.57 499	0.41 478	0.57 506	0.41 474	0.57 511	0.41 474	1.00 578	0.75 575	0.91 534	0.51 471	0.52 507	0.37 462	0.52 481	0.37 438

tt45	1.04 577	0.88 386	1.36 654	0.92 501	1.03 615	1.51 672	0.79 580	0.70 526	0.88 595	0.74 541	0.90 595	1.60 673	0.72 568	1.60 673	0.75 575	0.91 534	0.78 543	1.52 682	0.79 592	1.14 584	1.32 683

Wavelet-MonSter	1.00 564	1.21 509	0.76 536	1.94 640	1.01 612	1.11 596	0.76 577	1.15 587	0.76 582	1.11 598	0.76 581	1.14 605	0.76 573	1.11 602	0.76 577	1.21 625	0.90 555	1.02 601	0.71 579	1.02 577	0.71 562

RAStereo	2.23 716	3.64 681	0.76 536	3.65 722	0.86 593	3.66 753	0.76 577	3.67 755	0.81 592	3.66 752	0.76 581	3.66 753	0.77 575	3.68 754	0.77 578	3.68 738	0.77 541	3.69 753	0.77 588	3.70 737	0.77 576

Hybrid-DGEV	1.03 576	1.75 551	0.80 544	1.28 601	0.78 584	1.26 651	0.80 583	1.26 649	0.78 583	1.26 655	0.78 585	1.26 657	0.78 577	1.26 658	0.78 579	1.15 575	0.75 538	1.14 606	0.74 583	1.14 584	0.75 571

Hybrid-DGEV-2	1.05 578	1.83 577	0.83 548	1.33 608	0.82 592	1.30 655	0.81 587	1.26 649	0.79 587	1.29 657	0.79 587	1.26 657	0.80 579	1.26 658	0.79 580	1.20 579	0.78 543	1.18 616	0.77 588	1.20 599	0.77 576

SFCPSM	0.17 200	0.78 365	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 22	0.02 22	0.01 11	0.02 22	0.02 22	0.02 22	0.01 10	0.02 21	0.79 580	0.02 16	0.75 538	0.76 553	0.02 22	0.02 22	0.02 20

G-Net	0.79 512	0.79 367	0.79 543	0.79 479	0.79 586	0.79 540	0.79 580	0.79 536	0.79 587	0.79 547	0.79 587	0.79 548	0.79 578	0.79 540	0.79 580	0.79 516	0.79 545	0.79 557	0.79 592	0.79 531	0.79 579

HSM-Net_RVC	0.95 559	1.17 459	0.78 540	1.18 545	0.71 568	1.16 601	0.75 575	1.09 584	0.80 589	1.10 593	0.75 580	1.17 608	0.74 570	1.17 608	0.80 583	1.13 572	0.73 535	1.17 613	0.77 588	1.16 589	0.72 563
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.80 515	0.80 370	0.80 544	0.80 483	0.80 589	0.80 542	0.80 583	0.80 539	0.80 589	0.80 548	0.80 589	0.80 550	0.80 579	0.80 542	0.80 583	0.80 518	0.80 548	0.80 560	0.80 594	0.80 534	0.80 580

CSAN	0.80 515	0.80 370	0.80 544	0.80 483	0.80 589	0.80 542	0.80 583	0.80 539	0.80 589	0.80 548	0.80 589	0.80 550	0.80 579	0.80 542	0.80 583	0.80 518	0.80 548	0.80 560	0.80 594	0.80 534	0.80 580

Hybrid-DGEV-03	1.07 579	1.83 577	0.83 548	1.34 609	0.81 591	1.32 657	0.81 587	1.31 656	0.81 592	1.31 658	0.82 591	1.32 662	0.82 583	1.32 663	0.81 586	1.19 577	0.77 541	1.19 618	0.76 586	1.19 597	0.77 576

ours_stereo	1.20 590	1.21 509	0.90 555	1.64 631	1.11 619	1.35 659	0.67 546	1.76 675	0.93 603	1.70 679	1.10 619	1.39 666	0.75 572	1.41 667	0.81 586	1.60 654	1.03 570	1.33 672	1.00 609	1.61 664	0.72 563

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 502	0.92 400	0.85 551	0.96 513	0.59 537	1.27 652	0.44 485	0.59 505	0.69 560	0.91 562	0.68 557	0.55 505	0.61 537	1.06 594	0.83 588	0.62 474	0.70 528	0.90 573	0.41 491	0.89 549	0.56 526

999	1.00 564	1.12 452	0.59 479	1.10 529	1.21 679	1.09 592	0.52 520	1.08 582	1.43 695	1.18 606	1.35 686	0.98 576	0.52 520	0.91 564	0.85 589	0.72 502	1.46 664	0.83 567	0.98 607	0.68 508	1.41 691

ToySt	0.92 551	2.11 607	0.90 555	0.95 510	0.79 586	0.99 568	0.78 579	0.94 562	0.81 592	0.94 568	0.78 585	0.95 573	0.77 575	0.94 570	0.86 590	0.91 534	0.79 545	0.85 569	0.77 588	0.89 549	0.73 567

DPSimNet_ROB	0.97 561	1.18 461	0.81 547	1.10 529	0.91 599	1.02 583	0.82 590	1.04 581	0.91 597	1.03 589	0.86 594	1.28 661	0.82 583	1.03 592	0.89 591	1.17 576	0.81 550	1.02 601	0.82 597	1.08 580	0.81 582

DGTPSM_ROB	0.93 556	1.00 421	0.92 559	0.94 508	0.96 604	0.91 560	0.92 597	0.91 555	0.96 607	0.91 562	0.96 604	0.93 570	0.92 588	0.94 570	0.92 592	0.92 537	0.92 558	0.90 573	0.92 602	0.94 565	0.91 591

DPSM_ROB	0.92 551	0.91 395	0.91 557	0.91 498	0.92 600	0.92 561	0.92 597	0.92 558	0.91 597	0.93 566	0.91 598	0.92 567	0.90 586	0.91 564	0.92 592	0.92 537	0.91 556	0.91 576	0.92 602	0.93 561	0.93 593

DPSM	0.92 551	0.91 395	0.91 557	0.91 498	0.92 600	0.92 561	0.92 597	0.92 558	0.91 597	0.93 566	0.91 598	0.92 567	0.90 586	0.91 564	0.92 592	0.92 537	0.91 556	0.91 576	0.92 602	0.93 561	0.93 593

pmcnn	0.92 551	0.92 400	0.92 559	0.92 501	0.92 600	0.92 561	0.92 597	0.92 558	0.92 601	0.92 564	0.92 601	0.92 567	0.92 588	0.92 568	0.92 592	0.92 537	0.92 558	0.92 579	0.92 602	0.92 556	0.92 592

Selective-RAFT	0.89 548	0.89 389	0.72 528	1.16 543	0.78 584	1.06 586	0.82 590	0.87 548	0.97 608	1.00 572	0.91 598	0.90 564	1.00 594	0.89 561	0.93 596	0.83 527	0.83 551	0.82 566	0.82 597	0.81 537	0.82 583

MM-Stereo_test2	1.20 590	1.85 583	1.05 573	1.46 618	0.94 603	1.36 661	0.99 604	1.36 658	0.95 605	1.41 665	0.98 607	1.40 668	0.96 590	1.37 665	0.95 597	1.37 640	1.06 571	1.33 672	0.93 606	1.29 653	0.89 589

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 549	0.86 381	0.89 552	1.25 595	0.69 562	1.05 585	0.81 587	1.16 590	0.50 515	1.12 599	0.97 606	0.72 538	0.82 583	1.06 594	0.95 597	0.61 469	0.87 553	1.03 603	0.85 600	1.04 578	1.01 608

Selective-RAFT-Error	0.88 546	0.84 377	0.98 564	0.86 493	0.97 605	0.88 556	0.95 601	0.84 546	0.99 611	0.92 564	0.82 591	0.84 557	0.98 593	0.87 557	0.97 599	0.81 522	0.83 551	0.79 557	0.82 597	0.79 531	0.85 585

4D-IteraStereo	0.78 511	3.13 670	0.89 552	0.69 459	0.32 412	0.40 348	0.32 400	0.76 534	0.97 608	0.52 489	0.65 548	0.89 563	0.32 410	0.76 538	0.98 600	0.83 527	0.94 560	0.35 346	0.27 352	0.70 515	0.89 589

MaDis-Stereo	3.19 748	6.02 748	1.12 577	5.61 757	1.16 626	5.43 781	1.02 612	5.15 782	0.70 568	5.43 782	1.21 674	5.03 783	0.97 591	4.85 776	0.99 601	4.53 747	1.16 588	5.53 782	1.25 680	5.37 772	1.30 681

LGCAT	1.00 564	1.00 421	1.00 566	1.00 517	1.00 606	1.00 569	1.00 605	1.00 566	1.00 612	1.00 572	1.00 609	1.00 577	1.00 594	1.00 578	1.00 602	1.00 553	1.00 562	1.00 595	1.00 609	1.00 570	1.00 602

Test_v1	1.00 564	1.00 421	1.00 566	1.00 517	1.00 606	1.00 569	1.00 605	1.00 566	1.00 612	1.00 572	1.00 609	1.00 577	1.00 594	1.00 578	1.00 602	1.00 553	1.00 562	1.00 595	1.00 609	1.00 570	1.00 602

GANet	1.00 564	1.00 421	1.00 566	1.00 517	1.00 606	1.00 569	1.00 605	1.00 566	1.00 612	1.00 572	1.00 609	1.00 577	1.00 594	1.00 578	1.00 602	1.00 553	1.00 562	1.00 595	1.00 609	1.00 570	1.00 602

TDLM	1.00 564	1.00 421	1.00 566	1.00 517	1.00 606	1.00 569	1.00 605	1.00 566	1.00 612	1.00 572	1.00 609	1.00 577	1.00 594	1.00 578	1.00 602	1.00 553	1.00 562	1.00 595	1.00 609	1.00 570	1.00 602

CVANet_RVC	1.00 564	1.00 421	1.00 566	1.00 517	1.00 606	1.00 569	1.00 605	1.00 566	1.00 612	1.00 572	1.00 609	1.00 577	1.00 594	1.00 578	1.00 602	1.00 553	1.00 562	1.00 595	1.00 609	1.00 570	1.00 602

trnet	1.01 572	1.01 431	1.01 571	1.01 522	1.01 612	1.01 577	1.01 610	1.01 575	1.01 617	1.01 583	1.01 614	1.01 586	1.01 602	1.01 586	1.01 607	1.01 558	1.01 568	1.01 600	1.01 616	1.01 575	1.01 608

MM-Stereo_test3	1.27 641	2.07 603	1.18 586	1.60 626	1.02 614	1.45 669	1.01 610	1.40 662	1.04 620	1.44 667	1.03 615	1.46 671	1.02 603	1.44 670	1.02 608	1.51 649	1.12 585	1.32 671	0.98 607	1.38 657	0.97 598

LiteMatch*	2.07 688	1.30 521	5.73 773	6.28 761	0.79 586	1.33 658	0.80 583	1.30 655	1.02 618	1.33 659	0.84 593	1.33 663	0.97 591	1.28 662	1.04 609	6.05 773	5.89 769	1.28 670	0.76 586	1.28 652	0.88 586

MLG-Stereo	0.92 551	0.90 393	0.84 550	1.27 597	0.49 516	1.38 663	0.88 593	1.41 663	0.97 608	0.73 536	1.09 618	1.26 657	0.43 485	0.72 532	1.05 610	1.13 572	0.49 458	1.18 616	0.66 562	1.01 575	0.46 481

BLMT-Stereo	1.53 648	1.36 527	1.06 574	1.42 617	1.23 683	1.41 667	1.07 614	1.43 665	1.12 622	1.42 666	1.06 616	1.83 681	1.07 605	1.42 669	1.07 611	1.27 630	1.38 659	6.80 788	1.00 609	1.26 650	1.00 602

FC-DCNN	1.07 579	1.09 447	0.98 564	0.89 494	0.52 527	1.41 667	0.91 596	1.21 644	1.24 681	1.96 683	2.05 752	1.91 684	1.30 672	1.27 661	1.08 612	0.80 518	0.60 498	0.58 519	0.41 491	0.68 508	0.54 515

GLC_STEREO	1.07 579	1.01 431	1.06 574	1.07 527	1.05 616	1.06 586	1.08 615	1.08 582	1.05 621	1.07 591	1.06 616	1.08 595	1.05 604	1.06 594	1.10 613	1.07 561	1.09 578	1.05 604	1.05 618	1.06 579	1.12 615

IGEVStereo-DCA	1.77 658	4.21 700	1.84 694	2.49 679	2.11 745	2.54 729	1.36 685	1.65 672	1.17 630	2.75 741	1.90 735	2.54 726	1.15 612	0.94 570	1.11 614	1.50 647	1.32 643	0.96 591	1.46 697	1.49 660	0.88 586

rrr	1.77 658	4.21 700	1.84 694	2.49 679	2.11 745	2.54 729	1.36 685	1.65 672	1.17 630	2.75 741	1.90 735	2.54 726	1.15 612	0.94 570	1.11 614	1.50 647	1.32 643	0.96 591	1.46 697	1.49 660	0.88 586

NCC-stereo	2.36 722	25.52 790	1.17 584	1.15 538	1.17 627	1.11 596	1.11 616	1.15 587	1.16 626	1.10 593	1.16 624	1.10 599	1.15 612	1.14 605	1.13 616	1.09 563	1.11 582	1.15 608	1.16 625	1.17 594	1.17 624

Nwc_Net	2.37 724	25.95 792	1.15 582	1.14 535	1.15 622	1.08 590	1.14 619	1.17 592	1.16 626	1.14 603	1.15 621	1.08 595	1.15 612	1.11 602	1.14 617	1.10 565	1.11 582	1.16 609	1.09 620	1.16 589	1.15 620

qqai	1.22 637	1.38 530	1.12 577	1.39 615	1.14 620	1.40 665	1.14 619	1.41 663	1.12 622	1.40 664	1.11 620	1.40 668	1.13 608	1.41 667	1.15 618	1.25 628	0.97 561	1.24 667	1.01 616	1.24 648	0.96 597

TorneroNet	0.66 474	0.53 314	0.50 454	0.50 402	0.64 551	1.06 586	0.70 566	0.50 469	0.51 522	0.49 463	0.69 562	0.49 469	0.50 514	0.48 461	1.15 618	0.71 494	0.49 458	1.14 606	1.08 619	0.49 467	0.49 497

AF-Net	2.37 724	25.71 791	1.17 584	1.13 534	1.15 622	1.15 600	1.18 625	1.19 595	1.16 626	1.10 593	1.15 621	1.10 599	1.18 617	1.12 604	1.15 618	1.10 565	1.10 581	1.17 613	1.15 623	1.16 589	1.12 615

RP	2.33 720	25.00 788	1.13 579	1.15 538	1.15 622	1.10 593	1.15 621	1.15 587	1.15 625	1.12 599	1.15 621	1.09 597	1.13 608	1.10 600	1.15 618	1.11 570	1.09 578	1.16 609	1.12 621	1.16 589	1.17 624

MEA-ACV	1.66 652	0.87 383	0.61 489	11.81 788	1.35 684	1.50 671	0.71 569	1.23 647	0.92 601	1.13 602	0.96 604	1.69 678	0.70 562	1.23 657	1.16 622	1.54 651	1.20 593	1.58 683	0.85 600	1.12 582	0.95 596

edge stereo	2.43 727	27.07 796	1.14 580	1.06 526	1.14 620	1.08 590	1.17 624	1.16 590	1.14 624	1.10 593	1.16 624	1.09 597	1.16 616	1.10 600	1.16 622	1.10 565	1.11 582	1.16 609	1.19 627	1.13 583	1.11 613

Abc-Net	2.32 719	24.75 787	1.14 580	1.17 544	1.17 627	1.11 596	1.15 621	1.17 592	1.21 678	1.08 592	1.16 624	1.12 604	1.14 611	1.09 598	1.17 624	1.09 563	1.16 588	1.17 613	1.17 626	1.16 589	1.11 613
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	2.36 722	25.48 789	1.19 588	1.15 538	1.15 622	1.10 593	1.16 623	1.17 592	1.16 626	1.12 599	1.16 624	1.11 603	1.13 608	1.09 598	1.18 625	1.10 565	1.15 587	1.16 609	1.12 621	1.14 584	1.12 615

stereogan	2.33 720	24.38 786	1.18 586	1.18 545	1.18 630	1.14 599	1.18 625	1.19 595	1.19 632	1.14 603	1.18 628	1.14 605	1.18 617	1.14 605	1.18 625	1.14 574	1.14 586	1.19 618	1.19 627	1.15 587	1.19 628

RSGM-EC	0.24 242	0.24 186	0.15 189	0.22 216	0.15 246	0.22 254	0.15 235	0.22 255	0.15 244	0.24 266	0.15 244	0.22 257	0.15 244	0.22 256	1.19 627	0.20 219	0.17 227	0.24 278	0.14 234	0.20 240	0.14 228

acva	0.24 242	0.24 186	0.15 189	0.22 216	0.15 246	0.22 254	0.15 235	0.22 255	0.15 244	0.24 266	0.15 244	0.22 257	0.15 244	0.22 256	1.19 627	0.20 219	0.17 227	0.24 278	0.14 234	0.20 240	0.14 228

DisPM	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

CrosDoStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

PFNet+	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

LCNet	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

HHNet	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

Patchmatch Stereo++	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

STrans-v2	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

TransformOpticalFlow	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

OMP-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

IIG-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

NF-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

OCTAStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

PSM-softLoss	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

KMStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

NRIStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

PSM-adaLoss	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

PSM-AAD	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

FTStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

ROB_FTStereo_v2	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

ROB_FTStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

Consistency-Raft	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

KYRaft	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

HUI-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

ASMatch	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

DeepStereo_LL	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

DEmStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

SST-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

THIR-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

RAFT_R40	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

DRaft	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

PFNet	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

GrayStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

RE-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

Pruner-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

TVStereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

DeepStereo_RVC	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

RAFT-RH_RVC	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

IRAFT_RVC	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

RAFT-345	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

iRAFT	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

CRE-IMP	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

GMM-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

RAFT-IKP	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

Prome-Stereo	1.20 590	1.20 463	1.20 591	1.20 547	1.20 633	1.20 602	1.20 627	1.20 598	1.20 633	1.20 608	1.20 629	1.20 610	1.20 619	1.20 610	1.20 629	1.20 579	1.20 593	1.20 620	1.20 630	1.20 599	1.20 629

HBP-ISP	1.24 639	1.72 545	1.65 674	1.15 538	0.76 580	1.40 665	0.88 593	1.67 674	1.02 618	1.69 678	1.38 691	1.69 678	1.21 665	1.87 685	1.21 674	1.05 560	0.79 545	0.97 593	0.80 594	1.19 597	0.75 571

GANetREF_RVC	1.55 649	1.94 599	1.22 638	1.88 636	1.21 679	1.88 681	1.22 673	1.88 677	1.22 679	1.88 680	1.22 675	1.88 682	1.22 666	1.89 686	1.22 675	1.87 663	1.22 641	1.88 698	1.22 676	1.88 676	1.22 675
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
StereoVision	3.15 747	5.00 715	0.89 552	4.83 747	1.00 606	3.93 754	1.27 679	6.37 785	1.34 686	5.67 785	1.26 679	5.84 786	1.27 669	5.03 782	1.24 676	5.10 766	1.09 578	4.61 766	0.57 541	5.62 774	1.12 615

FAT-Stereo	2.46 729	26.05 793	1.23 640	1.23 594	1.22 681	1.20 602	1.24 675	1.23 647	1.23 680	1.19 607	1.22 675	1.21 655	1.24 667	1.20 610	1.24 676	1.21 625	1.17 591	1.22 666	1.25 680	1.20 599	1.24 678

S-Stereo	2.51 731	26.86 794	1.23 640	1.22 592	1.22 681	1.24 650	1.25 676	1.22 645	1.24 681	1.21 653	1.24 677	1.19 609	1.27 669	1.19 609	1.24 676	1.19 577	1.20 593	1.25 668	1.19 627	1.24 648	1.23 677

3.75w	1.99 668	2.31 623	1.83 693	3.16 699	1.65 701	1.93 682	1.98 736	2.72 731	1.68 708	2.73 740	1.97 741	2.00 689	1.72 708	1.81 683	1.25 679	2.27 702	2.01 716	2.38 730	1.42 694	1.71 669	1.24 678

2w_stereo	1.99 668	2.36 632	1.81 685	3.24 703	1.67 706	1.94 683	1.98 736	2.72 731	1.68 708	2.72 735	1.94 738	1.98 688	1.74 711	1.79 682	1.27 680	1.95 672	2.00 714	2.53 739	1.60 709	1.68 668	1.15 620

4.25_new	2.00 672	2.33 625	1.82 690	3.32 708	1.69 715	1.95 686	1.99 739	2.72 731	1.71 718	2.72 735	1.97 741	2.01 690	1.74 711	1.77 680	1.28 681	2.18 690	2.01 716	2.48 737	1.58 704	1.65 665	1.17 624

4.5w_new	2.00 672	2.33 625	1.82 690	3.32 708	1.69 715	1.95 686	1.99 739	2.72 731	1.71 718	2.72 735	1.97 741	2.01 690	1.74 711	1.77 680	1.28 681	2.18 690	2.01 716	2.48 737	1.58 704	1.65 665	1.17 624

4.5w-stereo	1.99 668	2.33 625	1.81 685	3.28 705	1.68 710	1.94 683	1.99 739	2.72 731	1.70 716	2.72 735	1.99 750	1.97 687	1.68 697	1.76 679	1.29 683	1.91 669	2.02 720	2.53 739	1.61 713	1.75 672	1.16 623

2.75w_new	1.99 668	2.34 629	1.81 685	3.14 697	1.62 699	1.94 683	1.99 739	2.72 731	1.71 718	2.72 735	1.99 750	1.90 683	1.73 709	1.82 684	1.29 683	2.37 711	2.01 716	2.31 725	1.42 694	1.77 673	1.22 675

11t	1.27 641	2.70 649	1.34 644	1.32 607	0.89 595	1.30 655	1.34 682	1.64 671	0.57 529	1.45 668	0.72 575	1.05 594	1.29 671	1.07 597	1.29 683	1.49 646	1.02 569	0.97 593	1.15 623	1.48 659	1.31 682

SPS-STEREO	1.59 650	1.91 592	1.21 637	1.94 640	1.20 633	2.00 689	1.23 674	1.99 682	1.24 681	2.00 688	1.25 678	2.03 692	1.26 668	2.00 690	1.29 683	1.90 668	1.18 592	1.89 699	1.21 675	1.89 677	1.20 629
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MaskLacGwcNet_RVC	1.35 643	1.35 526	1.35 646	1.35 611	1.35 684	1.35 659	1.35 683	1.36 658	1.35 689	1.36 662	1.35 686	1.36 664	1.36 677	1.36 664	1.35 687	1.35 636	1.35 655	1.35 675	1.35 685	1.35 655	1.35 687

4.25w-stereo	1.98 667	2.72 653	1.46 663	3.47 715	1.43 691	2.07 692	1.98 736	2.53 727	1.52 697	2.71 734	1.98 747	1.81 680	1.62 688	1.96 688	1.36 688	1.88 666	2.00 714	2.53 739	1.61 713	1.74 671	1.15 620

MC-Stereo	1.76 657	2.96 665	1.37 656	2.14 649	1.37 687	2.14 695	1.36 685	2.14 691	1.37 691	2.14 697	1.37 689	2.14 694	1.37 679	2.14 695	1.37 689	1.97 673	1.32 643	1.97 702	1.32 684	1.98 679	1.33 684

CC-Net-ROB	1.36 644	1.33 525	1.33 643	1.36 612	1.38 688	1.36 661	1.33 681	1.37 660	1.34 686	1.35 661	1.36 688	1.38 665	1.34 675	1.38 666	1.38 690	1.35 636	1.38 659	1.33 672	1.35 685	1.43 658	1.34 686

sCroCo_RVC	2.10 696	2.76 657	1.92 705	2.78 690	1.39 689	2.73 738	1.41 693	2.73 737	1.40 693	2.77 746	1.41 693	2.74 742	1.40 681	2.74 741	1.40 691	2.72 727	1.42 662	2.72 743	1.44 696	2.79 730	1.42 692

PS-NSSS	1.38 646	1.39 531	1.34 644	1.34 609	1.35 684	1.38 663	1.37 690	1.35 657	1.38 692	1.34 660	1.34 685	1.39 666	1.38 680	1.70 677	1.40 691	1.36 638	1.36 656	1.36 677	1.37 688	1.37 656	1.36 688

MM-Stereo_test1	1.80 660	3.41 677	1.52 669	2.12 648	1.41 690	2.04 690	1.41 693	2.05 686	1.46 696	2.04 692	1.41 693	2.05 693	1.42 682	2.05 691	1.43 693	2.04 678	1.54 671	1.94 700	1.38 690	1.99 680	1.33 684

test_xeample3	1.10 582	1.81 567	0.61 489	0.84 488	0.49 516	0.77 535	0.66 542	0.92 558	1.40 693	0.68 529	0.46 498	0.78 546	0.54 524	1.72 678	1.48 694	1.34 635	1.52 668	1.35 675	1.67 726	1.33 654	1.55 696

2.25w	2.00 672	1.86 586	1.98 721	2.95 694	2.17 749	2.26 710	1.35 683	2.42 721	2.00 749	2.07 696	1.27 680	2.53 723	1.99 731	2.29 714	1.49 695	2.21 694	1.32 643	1.85 691	1.87 739	2.52 720	1.62 715

MonStereo1	1.94 666	2.77 659	1.52 669	3.73 726	1.51 694	2.13 694	1.42 695	2.32 715	1.52 697	2.31 719	1.50 696	2.53 723	1.59 685	2.34 717	1.56 696	1.91 669	1.36 656	1.86 694	1.31 683	2.07 690	1.53 694

FADNet-RVC-Resample	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 104	0.04 96	0.04 105	0.04 93	0.04 111	0.04 97	0.04 101	0.04 91	1.57 697	0.04 60	0.04 67	0.04 94	0.05 124	0.04 98	0.06 135

DPSMNet_ROB	1.60 651	1.59 539	1.70 677	1.59 623	1.59 697	1.61 674	1.61 701	1.60 667	1.60 699	1.62 676	1.59 701	1.60 673	1.60 686	1.60 673	1.59 698	1.59 652	1.60 679	1.59 684	1.59 706	1.59 663	1.59 702

RAFT_CTSACE	1.92 664	3.71 684	1.72 680	1.88 636	1.72 722	2.04 690	1.42 695	2.18 694	1.89 742	2.02 690	1.97 741	1.95 685	2.06 735	1.93 687	1.62 699	1.76 658	1.66 684	2.02 703	1.73 734	1.73 670	1.43 693

Anonymous3	2.55 732	3.26 675	1.65 674	3.28 705	1.63 700	3.24 747	1.68 712	3.27 748	1.66 700	3.28 749	1.67 711	3.25 749	1.66 689	3.27 748	1.64 700	3.26 733	1.65 683	3.30 747	1.65 724	4.95 767	1.65 722

noway2	2.07 688	4.96 712	1.92 705	2.28 661	1.66 702	2.20 701	1.66 704	2.19 697	1.66 700	2.19 703	1.65 706	2.19 699	1.68 697	2.18 697	1.65 701	2.15 682	1.86 705	2.06 708	1.59 706	2.06 686	1.60 704

4.5_new	2.00 672	1.84 582	1.98 721	2.77 687	2.16 747	2.27 711	1.28 680	2.09 687	1.98 746	2.01 689	1.28 681	2.71 736	1.98 729	2.51 726	1.65 701	2.26 699	1.33 650	1.87 695	1.87 739	2.49 716	1.60 704

FADNet_RVC	0.12 136	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 104	0.04 96	0.04 105	0.04 93	0.04 111	0.04 97	0.05 118	0.04 91	1.65 701	0.05 67	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.04 96

GELT-Stereo	2.10 696	5.33 733	1.94 716	2.37 671	1.68 710	2.21 704	1.69 716	2.19 697	1.67 703	2.18 700	1.67 711	2.19 699	1.66 689	2.19 700	1.66 704	2.23 696	1.83 695	2.07 710	1.61 713	2.04 681	1.61 709

noway7	2.08 691	5.18 722	1.92 705	2.27 656	1.66 702	2.18 696	1.66 704	2.17 693	1.66 700	2.18 700	1.65 706	2.18 696	1.66 689	2.17 696	1.66 704	2.15 682	1.85 701	2.05 704	1.60 709	2.05 682	1.60 704

monster_256*512	2.09 694	5.21 725	1.98 721	2.30 664	1.67 706	2.18 696	1.66 704	2.20 700	1.67 703	2.19 703	1.67 711	2.19 699	1.66 689	2.19 700	1.66 704	2.15 682	1.86 705	2.05 704	1.60 709	2.06 686	1.61 709

zzzz4	2.08 691	5.22 726	1.93 708	2.27 656	1.66 702	2.19 698	1.66 704	2.18 694	1.67 703	2.18 700	1.66 709	2.18 696	1.66 689	2.18 697	1.66 704	2.15 682	1.84 696	2.05 704	1.60 709	2.05 682	1.60 704

zzzzzz3	2.07 688	5.00 715	1.93 708	2.28 661	1.66 702	2.19 698	1.66 704	2.18 694	1.67 703	2.19 703	1.66 709	2.18 696	1.67 695	2.18 697	1.66 704	2.15 682	1.85 701	2.05 704	1.59 706	2.05 682	1.59 702

noway4	2.11 700	5.14 720	1.93 708	2.37 671	1.69 715	2.20 701	1.68 712	2.22 705	1.68 708	2.21 708	1.69 720	2.23 707	1.68 697	2.22 707	1.66 704	2.24 697	1.84 696	2.09 719	1.63 722	2.09 695	1.62 715

noway1	2.10 696	5.26 730	1.93 708	2.31 667	1.69 715	2.21 704	1.67 710	2.19 697	1.68 708	2.21 708	1.68 716	2.21 703	1.67 695	2.20 702	1.66 704	2.15 682	1.84 696	2.07 710	1.61 713	2.07 690	1.61 709

FADNet	0.12 136	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 104	0.04 96	0.04 105	0.04 93	0.04 111	0.04 97	0.05 118	0.04 91	1.66 704	0.06 75	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.04 98	0.04 96

zzzzzzz1	2.10 696	5.20 724	1.93 708	2.38 673	1.68 710	2.20 701	1.67 710	2.20 700	1.68 708	2.20 706	1.67 711	2.20 702	1.68 697	2.20 702	1.67 712	2.24 697	1.86 705	2.06 708	1.61 713	2.06 686	1.62 715

zzzz2	2.08 691	4.92 711	1.93 708	2.30 664	1.67 706	2.19 698	1.66 704	2.20 700	1.67 703	2.20 706	1.68 716	2.21 703	1.66 689	2.20 702	1.68 713	2.17 688	1.84 696	2.07 710	1.62 719	2.05 682	1.61 709

noway5	1.92 664	4.97 713	1.95 718	2.31 667	1.68 710	2.21 704	1.68 712	2.21 703	1.69 715	2.22 712	1.68 716	2.21 703	1.68 697	2.21 705	1.68 713	2.18 690	1.87 709	1.71 688	0.65 559	0.85 543	0.72 563

UDGNet	2.23 716	5.40 737	1.72 680	2.48 678	1.69 715	2.51 726	1.69 716	2.51 726	1.72 722	2.50 728	1.69 720	2.52 722	1.69 704	2.50 725	1.68 713	2.41 714	1.70 687	2.42 732	1.69 730	2.42 709	1.64 720

zzz1	2.09 694	4.97 713	1.93 708	2.30 664	1.68 710	2.21 704	1.68 712	2.21 703	1.68 708	2.21 708	1.67 711	2.21 703	1.68 697	2.21 705	1.69 716	2.17 688	1.85 701	2.08 714	1.61 713	2.06 686	1.61 709

IGEV	2.02 680	2.20 615	1.82 690	2.90 693	2.16 747	2.41 719	1.25 676	2.00 683	1.98 746	1.99 687	1.31 683	2.72 740	1.93 725	2.67 735	1.69 716	2.26 699	1.32 643	1.83 690	1.87 739	2.53 723	1.61 709

noway3	2.12 702	5.22 726	1.93 708	2.39 674	1.70 720	2.23 709	1.70 718	2.22 705	1.70 716	2.22 712	1.70 722	2.23 707	1.69 704	2.22 707	1.71 718	2.28 703	1.86 705	2.08 714	1.63 722	2.09 695	1.63 718

FADNet-RVC	0.13 144	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 121	0.04 96	0.04 105	0.04 93	0.05 128	0.04 97	0.05 118	0.04 91	1.71 718	0.04 60	0.04 67	0.04 94	0.04 100	0.07 145	0.04 96

MFMNet_re	1.81 661	1.91 592	1.71 679	1.95 642	1.70 720	1.95 686	1.70 718	1.96 680	1.74 725	1.97 685	1.72 723	1.95 685	1.71 707	1.97 689	1.71 718	1.86 661	1.62 680	1.85 691	1.66 725	1.86 675	1.64 720

3w_stereo	2.04 685	2.24 619	1.70 677	3.15 698	2.18 751	2.49 723	1.26 678	2.03 685	1.98 746	1.98 686	1.33 684	2.72 740	1.99 731	2.59 729	1.72 721	2.22 695	1.33 650	1.85 691	1.88 744	2.50 718	1.58 701

1w_stereo	2.05 687	2.32 624	1.35 646	3.74 727	2.01 739	2.73 738	1.42 695	1.88 677	1.93 744	2.03 691	1.28 681	2.71 736	1.99 731	2.72 738	1.72 721	2.20 693	1.32 643	1.87 695	1.86 738	2.45 712	1.54 695

TRStereo	2.00 672	2.13 608	1.85 696	2.27 656	1.84 727	2.28 713	1.84 724	2.29 710	1.86 735	2.30 716	1.87 730	2.30 710	1.87 719	2.08 692	1.72 721	2.08 679	1.72 688	2.08 714	1.72 731	2.08 692	1.72 725

XX-Stereo	2.00 672	2.13 608	1.85 696	2.27 656	1.84 727	2.28 713	1.84 724	2.29 710	1.86 735	2.30 716	1.87 730	2.30 710	1.87 719	2.08 692	1.72 721	2.08 679	1.72 688	2.08 714	1.72 731	2.08 692	1.72 725

EAI-Stereo	2.00 672	2.13 608	1.85 696	2.27 656	1.84 727	2.28 713	1.84 724	2.29 710	1.86 735	2.30 716	1.87 730	2.30 710	1.87 719	2.08 692	1.72 721	2.08 679	1.72 688	2.08 714	1.72 731	2.08 692	1.72 725

3.25w	2.04 685	2.20 615	1.48 664	3.03 695	2.17 749	2.63 733	1.39 691	1.96 680	1.95 745	1.96 683	1.37 689	2.71 736	1.96 728	2.71 736	1.73 726	2.26 699	1.32 643	1.87 695	1.87 739	2.51 719	1.63 718

derf	1.91 663	2.15 611	1.78 683	2.16 650	1.75 723	2.21 704	1.80 722	2.22 705	1.80 729	2.21 708	1.76 724	2.17 695	1.81 716	2.24 712	1.74 727	1.93 671	1.56 672	1.96 701	1.53 699	1.95 678	1.56 697

U	5.15 783	8.49 761	1.81 685	8.49 773	1.77 724	8.49 790	1.77 721	8.51 793	1.77 727	8.49 793	1.77 725	8.50 793	1.78 714	8.58 793	1.77 728	8.54 785	1.78 691	8.55 793	1.78 736	8.55 787	1.84 731

asd	2.18 706	2.77 659	1.58 671	3.59 720	2.00 738	2.58 731	1.85 727	2.39 720	1.71 718	2.47 726	1.97 741	2.59 730	1.61 687	2.56 727	1.79 729	2.51 720	1.99 713	2.11 720	1.62 719	2.36 707	1.60 704

MonStereo	2.17 704	2.41 635	1.49 668	2.67 684	1.67 706	2.60 732	2.04 743	2.32 715	1.76 726	2.44 724	1.68 716	2.50 721	1.69 704	2.38 718	1.80 730	2.28 703	1.78 691	2.63 742	2.14 747	3.47 735	1.68 723

qwe	2.18 706	2.60 643	1.58 671	3.83 728	1.90 736	2.53 727	1.90 734	2.48 723	1.73 723	2.37 722	1.92 737	2.53 723	1.68 697	2.56 727	1.83 731	2.52 722	1.87 709	2.07 710	1.68 728	2.32 705	1.71 724

FBW_ROB	2.12 702	2.46 639	1.77 682	2.49 679	1.79 726	2.38 717	1.83 723	2.46 722	1.78 728	2.48 727	1.97 741	2.40 718	1.78 714	2.42 723	1.83 731	2.31 708	1.85 701	2.38 730	1.82 737	2.35 706	1.84 731

2.5w	2.01 679	2.40 634	1.37 656	3.28 705	2.01 739	2.71 735	1.43 698	1.82 676	1.83 733	1.90 682	1.41 693	2.71 736	1.35 676	2.71 736	1.85 733	2.66 723	1.53 669	1.64 685	1.23 677	2.53 723	1.87 735

LG-G_1	2.22 713	2.71 651	1.89 701	2.77 687	1.87 734	2.75 740	1.87 731	2.76 739	1.87 739	2.75 741	1.87 730	2.76 743	1.87 719	2.75 742	1.86 734	2.47 717	1.58 675	2.45 734	1.57 701	2.45 712	1.57 699

LG-G	2.22 713	2.71 651	1.89 701	2.77 687	1.87 734	2.75 740	1.87 731	2.76 739	1.87 739	2.75 741	1.87 730	2.76 743	1.87 719	2.75 742	1.86 734	2.47 717	1.58 675	2.45 734	1.57 701	2.45 712	1.57 699

LGtest1	2.22 713	2.70 649	1.89 701	2.76 686	1.86 730	2.75 740	1.86 728	2.75 738	1.86 735	2.75 741	1.86 728	2.77 745	1.87 719	2.75 742	1.86 734	2.46 716	1.58 675	2.45 734	1.56 700	2.45 712	1.56 697

DNSM	2.56 733	4.43 703	3.08 750	4.09 730	1.86 730	2.66 734	1.86 728	2.66 730	1.87 739	2.66 733	1.86 728	2.66 734	1.86 717	2.66 734	1.87 737	3.82 740	2.94 735	2.42 732	1.73 734	2.42 709	1.73 728

AIO_test	2.18 706	2.09 606	2.04 726	2.42 676	2.01 739	2.47 721	1.94 735	2.34 717	2.03 750	2.56 730	1.94 738	2.43 719	1.94 726	2.41 721	1.87 737	2.39 713	2.10 723	2.35 729	1.91 745	2.25 701	2.19 741

asda	2.17 704	2.54 640	1.81 685	3.47 715	1.78 725	2.50 725	1.86 728	2.61 729	1.68 708	2.61 731	1.83 726	2.37 717	1.73 709	2.44 724	1.88 739	2.51 720	1.84 696	2.34 727	1.62 719	2.23 699	1.77 730

AIO_rvc	2.18 706	2.34 629	1.87 700	2.32 669	1.94 737	2.40 718	1.89 733	2.37 718	2.07 751	2.52 729	1.95 740	2.44 720	1.99 731	2.41 721	1.89 740	2.32 709	2.09 722	2.24 721	2.18 748	2.21 698	2.23 742

monsterstereo	2.20 712	2.33 625	1.95 718	3.65 722	2.07 744	2.49 723	1.61 701	2.48 723	1.83 733	2.45 725	1.61 704	2.67 735	1.86 717	2.64 731	1.94 741	2.48 719	1.66 684	2.34 727	1.68 728	2.40 708	1.86 733

monsters	2.18 706	2.41 635	1.96 720	3.47 715	2.03 743	2.53 727	1.64 703	2.48 723	1.73 723	2.40 723	1.50 696	2.62 731	1.94 726	2.59 729	1.94 741	2.44 715	1.57 674	2.28 723	1.87 739	2.42 709	1.86 733

HUF	2.18 706	2.30 622	1.99 725	2.34 670	2.02 742	2.41 719	2.06 744	2.38 719	1.89 742	2.36 721	1.85 727	2.56 728	1.98 729	2.31 716	1.97 743	2.30 707	2.03 721	2.30 724	2.11 746	2.23 699	2.16 740

4w-stereo	2.02 680	2.72 653	1.44 661	3.36 711	1.59 697	2.48 722	1.72 720	2.28 708	1.24 681	2.24 714	1.65 706	2.56 728	1.32 674	2.39 720	1.98 744	2.67 725	1.51 667	1.66 686	1.24 678	2.53 723	1.88 738

3.25w_new	2.03 682	2.72 653	1.35 646	3.33 710	1.57 695	2.72 736	1.53 700	2.15 692	1.33 685	2.15 698	1.60 702	2.63 732	1.30 672	2.72 738	1.99 745	2.67 725	1.53 669	1.75 689	1.25 680	2.53 723	1.87 735

3.5w_stereo	2.03 682	2.72 653	1.35 646	3.41 712	1.57 695	2.72 736	1.49 699	2.01 684	1.34 686	2.15 698	1.61 704	2.63 732	1.36 677	2.72 738	1.99 745	2.66 723	1.58 675	1.68 687	1.24 678	2.53 723	1.87 735

RASNet	1.49 647	1.65 541	1.45 662	1.38 614	1.43 691	1.47 670	1.36 685	1.38 661	1.36 690	1.39 663	1.60 702	1.45 670	1.45 683	1.51 671	2.21 747	1.53 650	1.36 656	1.36 677	1.36 687	1.66 667	1.36 688

ff7	1.68 653	2.68 646	1.35 646	0.97 514	0.89 595	1.84 678	2.15 745	2.12 688	1.80 729	2.05 693	1.56 698	2.33 713	2.12 736	2.23 709	2.25 748	1.31 632	1.07 572	1.48 679	1.41 691	0.90 552	1.04 610

ffff	1.68 653	2.68 646	1.35 646	0.97 514	0.89 595	1.84 678	2.15 745	2.12 688	1.80 729	2.05 693	1.56 698	2.33 713	2.12 736	2.23 709	2.25 748	1.31 632	1.07 572	1.48 679	1.41 691	0.90 552	1.04 610

ccc-4	1.68 653	2.68 646	1.35 646	0.97 514	0.89 595	1.84 678	2.15 745	2.12 688	1.80 729	2.05 693	1.56 698	2.33 713	2.12 736	2.23 709	2.25 748	1.31 632	1.07 572	1.48 679	1.41 691	0.90 552	1.04 610

STTStereo	3.73 753	30.40 800	2.37 732	2.39 674	2.31 754	2.35 716	2.33 749	2.29 710	2.42 753	2.32 720	2.34 754	2.33 713	2.36 740	2.30 715	2.27 751	2.35 710	2.22 727	2.31 725	2.22 749	2.29 704	2.34 747

NCCL2	2.28 718	2.27 620	2.28 728	2.28 661	2.28 752	2.27 711	2.29 748	2.28 708	2.28 752	2.27 715	2.28 753	2.28 709	2.27 739	2.27 713	2.28 752	2.28 703	2.28 728	2.27 722	2.29 752	2.27 702	2.29 743

NLSM1	2.93 746	3.24 674	2.57 735	4.04 729	2.66 755	3.30 749	2.55 751	3.29 749	2.55 754	3.35 751	2.48 755	3.28 750	2.47 741	3.34 751	2.49 753	3.26 733	2.55 733	3.13 745	2.57 755	3.00 732	2.46 750

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 781	50.87 816	2.78 736	2.87 692	2.71 756	2.78 743	0.47 500	2.88 744	2.86 758	1.89 681	2.67 756	2.79 746	2.79 745	2.78 745	2.83 754	2.82 728	2.82 734	2.83 744	2.77 756	2.83 731	2.76 752
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
rvit_105_1	3.83 754	5.22 726	3.01 740	4.53 734	3.01 758	4.51 761	3.01 757	4.56 765	3.04 759	4.53 764	3.03 759	4.55 766	3.03 746	4.56 765	3.04 755	4.57 749	3.05 737	4.57 761	3.05 760	4.57 751	3.05 757

rvit_stereo_0081	3.83 754	5.23 729	3.01 740	4.53 734	3.03 760	4.55 767	3.02 758	4.56 765	3.04 759	4.52 762	3.02 757	4.54 764	3.03 746	4.56 765	3.04 755	4.57 749	3.05 737	4.57 761	3.05 760	4.58 752	3.05 757

rvit_0105_6	3.87 758	5.73 745	3.10 751	4.69 744	3.12 768	4.54 763	3.02 758	4.56 765	3.04 759	4.54 766	3.03 759	4.54 764	3.04 749	4.56 765	3.05 757	4.58 752	3.05 737	4.58 763	3.05 760	4.58 752	3.05 757

rvit_stereo_0082	3.86 756	5.82 746	3.01 740	4.53 734	3.03 760	4.54 763	3.02 758	4.56 765	3.04 759	4.53 764	3.02 757	4.55 766	3.04 749	4.57 768	3.05 757	4.57 749	3.05 737	4.58 763	3.05 760	4.58 752	3.06 760

RAFT+CT+SA	4.28 768	7.62 755	4.91 767	5.55 756	2.28 752	3.09 744	3.64 776	4.49 763	3.07 764	4.80 775	3.35 771	4.77 778	3.70 765	4.29 762	3.05 757	5.58 768	5.98 771	3.58 751	3.78 780	4.26 745	3.72 777

rvit_stereo_0081_aga	3.86 756	5.33 733	3.02 743	4.55 740	3.04 764	4.54 763	3.02 758	4.64 772	3.06 763	4.54 766	3.04 761	4.62 773	3.08 753	4.62 771	3.07 760	4.58 752	3.06 741	4.60 765	3.08 764	4.63 755	3.07 761

rvit_stereo_0080	3.89 759	5.70 743	3.04 745	4.54 737	3.03 760	4.56 768	3.05 764	4.60 769	3.07 764	4.58 769	3.06 762	4.59 768	3.06 751	4.61 769	3.08 761	4.63 754	3.09 742	4.64 767	3.10 765	4.65 756	3.10 764

whm_eth	3.89 759	5.70 743	3.04 745	4.54 737	3.03 760	4.56 768	3.05 764	4.60 769	3.07 764	4.58 769	3.06 762	4.59 768	3.06 751	4.61 769	3.08 761	4.63 754	3.09 742	4.64 767	3.10 765	4.65 756	3.10 764

rvit_0105_4	3.91 761	5.47 741	3.02 743	4.54 737	3.02 759	4.54 763	3.03 762	4.75 775	3.17 770	4.57 768	3.06 762	4.61 772	3.16 757	4.65 772	3.09 763	4.66 756	3.11 745	4.68 770	3.18 771	4.81 762	3.16 769

rvit_0105_3	3.91 761	5.33 733	3.06 748	4.60 742	3.07 766	4.60 770	3.06 766	4.62 771	3.08 767	4.60 771	3.07 765	4.62 773	3.08 753	4.67 773	3.10 764	4.70 757	3.11 745	4.77 774	3.19 772	4.77 761	3.14 768

rvit_stereo_ft	3.93 764	5.44 739	3.05 747	4.59 741	3.06 765	4.61 771	3.08 767	4.67 774	3.12 769	4.63 773	3.10 767	4.65 775	3.11 755	4.69 775	3.13 765	4.70 757	3.14 747	4.71 772	3.15 770	4.74 759	3.16 769

rvit_stereo_0083	3.92 763	5.30 732	3.06 748	4.61 743	3.09 767	4.67 772	3.08 767	4.66 773	3.09 768	4.62 772	3.10 767	4.66 776	3.11 755	4.67 773	3.16 766	4.72 759	3.16 748	4.77 774	3.11 767	4.66 758	3.11 766

test_5	4.62 775	7.55 754	6.23 774	6.32 762	3.40 773	5.29 780	3.50 774	3.53 753	4.11 783	4.28 759	4.47 785	4.26 762	4.38 777	3.68 754	3.24 767	5.89 770	5.60 767	4.84 776	3.50 774	4.33 746	3.93 783

NLCSM	3.67 752	4.08 695	3.19 755	4.80 746	3.26 770	3.99 757	3.24 772	4.25 761	3.18 771	4.09 757	3.27 770	4.14 759	3.18 758	4.13 759	3.28 768	4.06 741	3.10 744	3.85 757	3.14 769	3.91 742	3.27 772

rvit_0105_5	4.10 765	5.40 737	3.13 754	4.71 745	3.15 769	4.72 775	3.10 769	4.90 780	3.27 772	4.69 774	3.16 769	4.84 780	3.25 759	4.96 779	3.34 769	5.05 764	3.39 753	5.10 779	3.40 773	5.11 769	3.42 773

DispFullNet	4.61 774	4.84 708	3.12 752	5.00 751	3.57 774	4.75 776	3.03 762	7.75 791	4.17 784	4.91 778	3.09 766	6.20 787	3.95 772	6.71 787	3.51 770	5.30 767	3.67 755	5.86 786	3.63 775	5.61 773	3.46 774

MLG-Stereo_test2	4.28 768	5.46 740	3.69 760	4.86 749	3.72 778	5.58 782	3.42 773	4.81 777	3.77 780	4.85 776	3.72 777	5.55 785	3.63 762	5.58 783	3.53 771	4.41 746	3.28 752	4.99 778	2.95 758	4.75 760	3.13 767

DPSNet	3.66 751	3.60 680	3.62 759	3.63 721	3.64 777	3.65 752	3.65 777	3.66 754	3.67 775	3.67 753	3.65 775	3.67 754	3.66 763	3.66 753	3.68 772	3.68 738	3.66 754	3.67 752	3.68 778	3.67 736	3.67 776

MLG-Stereo_test1	4.25 766	5.34 736	3.61 758	5.31 753	3.63 776	5.23 779	3.57 775	5.38 783	3.65 774	5.23 780	3.47 772	4.76 777	3.74 766	4.85 776	3.71 773	4.96 761	3.18 750	4.71 772	2.92 757	4.86 765	2.90 754

TestStereo1	4.60 772	8.41 759	6.44 776	6.86 766	3.79 779	3.97 755	3.78 779	3.99 758	3.74 777	3.97 755	3.52 773	3.94 757	3.58 760	3.98 757	3.72 774	6.82 778	6.50 774	3.76 754	3.66 776	3.90 739	3.74 779

SA-5K	4.60 772	8.41 759	6.44 776	6.86 766	3.79 779	3.97 755	3.78 779	3.99 758	3.74 777	3.97 755	3.52 773	3.94 757	3.58 760	3.98 757	3.72 774	6.82 778	6.50 774	3.76 754	3.66 776	3.90 739	3.74 779

MLG-Stereo_test3	4.26 767	4.85 709	3.95 762	5.35 754	3.60 775	4.75 776	3.76 778	5.49 784	3.71 776	5.39 781	3.69 776	4.82 779	3.66 763	4.85 776	3.73 776	4.93 760	3.19 751	4.69 771	2.99 759	4.84 764	2.98 756

Sa-1000	4.34 771	8.37 758	6.84 778	6.98 768	4.45 785	3.58 750	3.00 756	3.42 752	3.39 773	2.61 731	4.00 781	3.83 756	4.01 774	3.90 756	3.90 777	5.98 772	5.62 768	3.76 754	2.34 753	4.35 747	2.47 751

cross-raft	4.83 777	7.52 753	6.43 775	6.63 763	3.96 781	4.51 761	3.99 782	4.49 763	3.96 782	4.52 762	3.96 780	4.50 763	3.97 773	4.50 764	3.97 778	6.65 776	6.44 773	4.33 758	3.92 782	4.35 747	3.91 782

SA	4.33 770	7.35 752	6.85 779	5.96 759	4.09 782	3.59 751	3.15 770	3.82 756	2.64 755	3.91 754	3.85 778	3.57 752	2.72 744	3.13 747	4.03 779	7.09 781	6.86 776	3.57 750	3.12 768	3.85 738	3.51 775

test_4	4.88 778	8.13 757	6.98 780	7.46 769	4.44 784	4.25 759	3.85 781	4.04 760	3.92 781	4.13 758	3.91 779	4.18 761	3.84 770	4.14 760	4.06 780	7.01 780	7.13 779	4.53 759	3.72 779	4.09 743	3.72 777

test_3	5.01 780	8.86 764	7.77 782	8.09 771	2.76 757	4.13 758	4.05 783	3.88 757	3.76 779	4.33 760	4.13 782	3.71 755	3.91 771	4.21 761	4.06 780	7.93 782	7.69 781	4.53 759	3.91 781	4.17 744	4.29 785

raft_robust	4.71 776	7.75 756	5.40 772	6.81 765	3.31 771	4.28 760	4.20 784	4.32 762	4.37 786	4.35 761	4.35 784	4.14 759	3.75 767	4.30 763	4.20 782	6.67 777	6.37 772	3.36 749	4.24 786	4.86 765	3.25 771

SGM-Forest	5.21 784	5.92 747	4.08 763	6.18 760	4.16 783	6.31 784	4.34 785	6.50 786	4.33 785	6.14 787	4.21 783	6.61 790	4.55 778	6.67 786	4.48 783	5.94 771	3.94 757	5.85 785	4.03 784	5.79 775	4.17 784
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo	4.88 778	4.75 707	4.79 765	4.87 750	4.92 786	4.81 778	4.90 787	4.78 776	4.77 787	4.87 777	4.89 786	4.90 781	4.91 779	4.99 780	4.79 784	4.98 762	4.87 764	4.87 777	4.92 788	5.00 768	5.00 786

rvit_stereo_0075_2	6.64 786	8.80 763	5.25 769	7.89 770	5.27 788	7.90 789	5.27 788	7.92 792	5.28 789	7.91 792	5.29 789	7.93 792	5.27 780	7.92 792	5.28 785	7.93 782	5.28 766	7.93 791	5.29 790	7.93 784	5.28 788

SGM+DAISY	7.06 788	9.15 765	5.38 771	8.84 775	5.18 787	8.80 791	5.31 789	8.79 794	5.28 789	8.89 794	5.20 788	8.93 794	5.33 781	8.95 794	5.36 786	8.70 786	5.21 765	8.74 794	5.20 789	8.89 788	5.15 787

FC-DCNN v2	5.10 782	5.15 721	4.49 764	5.07 752	3.37 772	6.87 785	4.75 786	5.04 781	6.34 791	7.84 791	5.06 787	6.72 791	4.09 775	4.99 780	5.44 787	5.03 763	3.16 748	4.67 769	4.86 787	5.15 770	3.89 781

sAnonymous2	3.31 749	2.63 644	1.38 658	3.71 724	1.86 730	4.70 773	1.11 616	4.82 778	2.72 756	5.45 783	1.98 747	4.59 768	2.64 742	2.65 732	6.21 788	4.37 743	1.08 576	5.16 780	2.24 750	4.52 749	2.39 748

CroCo_RVC	3.31 749	2.63 644	1.38 658	3.71 724	1.86 730	4.70 773	1.11 616	4.82 778	2.72 756	5.45 783	1.98 747	4.59 768	2.64 742	2.65 732	6.21 788	4.37 743	1.08 576	5.16 780	2.24 750	4.52 749	2.39 748

test-1	6.46 785	9.16 766	8.03 786	8.09 771	5.62 789	6.11 783	6.35 790	6.85 788	4.94 788	6.08 786	6.29 792	4.98 782	6.43 784	6.22 784	6.36 790	6.16 774	7.47 780	5.82 784	5.44 791	7.11 781	5.68 789

RAFT	6.73 787	9.36 767	7.40 781	8.51 774	6.55 790	6.88 786	6.60 791	6.79 787	6.60 792	6.80 788	6.72 793	5.31 784	5.50 782	6.61 785	6.61 791	8.42 784	5.89 769	5.73 783	5.45 792	6.61 777	6.24 790

test-v	7.53 789	11.89 777	7.98 783	9.36 778	7.14 791	7.06 787	7.09 792	7.37 789	6.91 793	7.29 789	5.71 790	6.45 788	6.93 785	6.73 788	7.27 792	8.93 789	7.85 782	6.98 789	6.80 793	7.56 782	7.34 792

test-2	7.53 789	11.89 777	7.98 783	9.36 778	7.14 791	7.06 787	7.09 792	7.37 789	6.91 793	7.29 789	5.71 790	6.45 788	6.93 785	6.73 788	7.27 792	8.93 789	7.85 782	6.98 789	6.80 793	7.56 782	7.34 792

MANE	19.05 792	23.00 785	15.00 792	23.00 799	15.00 793	24.00 798	16.00 794	24.00 801	16.00 795	22.00 801	15.00 794	23.00 801	16.00 794	23.00 801	15.00 794	22.00 801	15.00 795	22.00 801	15.00 795	22.00 801	15.00 794

rafts_anoy	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795

raft+_RVC	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795

raftrobust	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795

CasAABBNet	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795

RALCasStereoNet	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795

RALAANet	20.00 793	20.00 779	20.00 793	20.00 793	20.00 794	20.00 792	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 796	20.00 795	20.00 795

PM Cens cmp D40	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 801	37.00 810	24.00 802	37.00 809	24.00 801	37.00 810	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 810	24.00 803	37.00 811	24.00 803	37.00 807	24.00 801

PM Graph cmp D40	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 801	37.00 810	24.00 802	37.00 809	24.00 801	37.00 810	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 810	24.00 803	37.00 811	24.00 803	37.00 807	24.00 801

PatchMatch Cens Cmp	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 801	37.00 810	24.00 802	37.00 809	24.00 801	37.00 810	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 810	24.00 803	37.00 811	24.00 803	37.00 807	24.00 801

PatchMatch Graph Cmp	30.50 800	37.00 807	24.00 799	37.00 806	24.00 801	37.00 807	24.00 801	37.00 810	24.00 802	37.00 809	24.00 801	37.00 810	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 810	24.00 803	37.00 811	24.00 803	37.00 807	24.00 801

WCMA_ROB	31.10 804	35.43 805	27.12 803	39.51 817	23.10 800	38.78 816	25.30 805	37.49 819	25.39 806	37.29 818	27.02 805	38.52 819	26.48 805	37.80 818	26.44 805	36.28 809	22.65 802	33.90 806	22.30 802	37.10 816	24.18 805

fff	1000028.16 825	29.62 797	29.72 804	32.61 800	30.02 805	35.13 801	31.83 807	32.07 803	10000000.00 828	35.27 805	29.82 807	32.45 803	30.15 806	32.35 803	30.09 806	31.04 803	29.55 808	30.64 803	30.14 807	10000000.00 829	30.77 807

csc	1000028.16 825	29.62 797	29.72 804	32.61 800	30.02 805	35.13 801	31.83 807	32.07 803	10000000.00 828	35.27 805	29.82 807	32.45 803	30.15 806	32.35 803	30.09 806	31.04 803	29.55 808	30.64 803	30.14 807	10000000.00 829	30.77 807

cscssc	1000028.16 825	29.62 797	29.72 804	32.61 800	30.02 805	35.13 801	31.83 807	32.07 803	10000000.00 828	35.27 805	29.82 807	32.45 803	30.15 806	32.35 803	30.09 806	31.04 803	29.55 808	30.64 803	30.14 807	10000000.00 829	30.77 807

111	30.40 799	30.94 801	29.72 804	32.61 800	30.02 805	33.57 799	30.47 806	31.50 802	29.39 807	30.98 802	29.11 806	29.78 802	30.39 809	29.45 802	30.76 809	30.08 802	29.02 807	29.92 802	30.32 810	29.86 802	30.17 806

tt	500032.53 823	34.60 803	29.72 804	37.47 815	34.41 810	36.85 805	35.22 811	34.71 806	33.55 809	34.50 803	35.43 810	33.81 806	10000000.00 828	33.57 806	33.13 810	33.68 806	35.00 812	34.03 807	35.26 813	30.96 803	34.63 811

DCANet	500032.53 823	34.60 803	29.72 804	37.47 815	34.41 810	36.85 805	35.22 811	34.71 806	33.55 809	34.50 803	35.43 810	33.81 806	10000000.00 828	33.57 806	33.13 810	33.68 806	35.00 812	34.03 807	35.26 813	30.96 803	34.63 811

fast-reg	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 814	37.00 810	37.00 812	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 812	37.00 809	37.00 812	37.00 810	37.00 815	37.00 811	37.00 815	37.00 807	37.00 814

Reg-Stereo(zero)	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 814	37.00 810	37.00 812	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 812	37.00 809	37.00 812	37.00 810	37.00 815	37.00 811	37.00 815	37.00 807	37.00 814

FLISNet	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 814	37.00 810	37.00 812	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 812	37.00 809	37.00 812	37.00 810	37.00 815	37.00 811	37.00 815	37.00 807	37.00 814

CoSv	37.00 807	37.00 807	37.00 811	37.00 806	37.00 813	37.00 807	37.00 814	37.00 810	37.00 812	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 812	37.00 809	37.00 812	37.00 810	37.00 815	37.00 811	37.00 815	37.00 807	37.00 814

DCANet-4	35.22 805	34.54 802	35.08 810	33.58 804	35.47 812	34.55 800	35.53 813	36.08 808	35.85 811	35.92 808	35.77 812	35.18 808	35.48 811	35.39 808	37.15 816	34.55 808	33.92 811	35.02 809	34.90 812	35.79 806	34.74 813

ADStereo(finetuned)	36.13 806	36.63 806	38.07 815	36.97 805	33.25 809	35.91 804	34.45 810	36.36 809	32.99 808	38.14 819	36.71 813	36.69 809	34.13 810	38.57 819	40.79 817	37.60 819	36.58 814	35.90 810	33.36 811	35.42 805	34.04 810

MDST_ROB	69.83 811	87.70 817	41.95 816	113.75 820	65.62 819	75.05 817	55.25 819	75.64 821	45.04 816	71.61 820	41.75 818	72.81 820	44.06 816	68.38 820	44.63 818	101.89 822	59.57 821	107.10 822	61.05 821	104.38 819	59.38 820

CBMV	128.50 813	1422.70 829	53.10 817	79.50 819	51.30 818	77.30 818	49.70 818	74.00 820	48.20 817	77.20 821	48.80 819	73.90 821	48.00 817	73.80 821	48.80 819	70.40 821	45.10 820	68.90 821	46.10 820	68.20 818	45.00 819
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	102.95 812	153.00 821	121.00 819	51.00 818	44.00 817	165.00 820	127.00 820	153.00 822	119.00 818	164.00 823	125.00 820	168.00 823	120.00 818	153.00 822	117.00 820	49.00 820	44.00 819	49.00 820	44.00 819	49.00 817	44.00 818

DF_test	189.29 815	560.34 826	182.58 823	229.00 823	135.68 820	197.79 821	135.52 821	197.80 824	135.44 819	197.75 824	135.49 821	197.90 824	135.51 819	197.84 824	135.75 821	217.37 825	171.11 823	183.74 824	127.67 823	183.56 821	127.88 821

MeshStereo	159.24 814	171.00 822	160.68 822	162.58 821	160.59 821	164.01 819	160.35 822	158.51 823	158.56 820	158.34 822	160.12 822	158.56 822	159.92 820	157.26 823	158.94 822	154.38 823	158.36 822	155.75 823	159.13 824	153.67 820	154.07 822
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AE-Stereo	201.80 816	123.00 818	115.00 818	219.00 822	218.00 823	223.00 822	244.00 824	217.00 825	236.00 822	202.00 825	203.00 823	205.00 825	208.00 821	225.00 825	204.00 823	210.00 824	198.00 824	197.00 825	184.00 825	204.00 822	201.00 823

DLCB_ROB	284.23 819	354.61 824	207.27 824	363.24 826	206.46 822	364.72 825	210.41 823	364.72 828	210.41 821	364.81 828	208.64 824	364.81 828	208.64 822	364.72 828	210.41 824	354.70 828	205.53 825	354.70 828	205.53 826	354.70 825	205.53 824

MGS-Stereo	239.45 817	123.00 818	135.00 820	266.00 824	286.00 824	277.00 823	305.00 825	271.00 826	242.00 823	274.00 826	279.00 825	255.00 826	270.00 823	268.00 826	297.00 825	221.00 826	247.00 826	216.00 826	123.00 822	217.00 823	217.00 825

EGLCR-Stereo	246.90 818	129.00 820	139.00 821	266.00 824	286.00 824	277.00 823	305.00 825	271.00 826	242.00 823	274.00 826	279.00 825	255.00 826	270.00 823	268.00 826	297.00 825	230.00 827	247.00 826	216.00 826	223.00 827	237.00 824	227.00 826

LE_ROB	396.57 820	471.28 825	329.84 825	471.48 827	308.15 826	526.83 826	322.10 827	488.15 829	323.76 825	495.46 829	317.97 827	497.17 829	320.10 825	481.62 829	326.76 827	462.71 829	298.97 828	466.16 829	285.98 828	447.62 826	289.21 827

SGM-ForestM	596.69 821	677.77 827	444.52 826	699.85 828	517.25 827	732.94 827	488.29 828	770.79 830	460.11 826	750.81 830	487.98 828	792.79 830	499.41 826	730.90 830	475.81 828	720.03 830	491.16 829	663.96 830	418.60 829	674.76 827	436.05 828

CBMV_ROB	818.48 822	913.88 828	709.52 827	862.84 829	597.78 828	1073.99 828	700.52 829	1015.66 831	702.59 827	1115.65 831	760.02 829	1130.24 831	721.57 827	1037.41 831	692.65 829	814.05 831	564.29 830	843.28 831	595.31 830	915.51 828	602.92 829

111111	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 830

SGD-Stereo	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 830

IGEV-Stereo++	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 830

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 830

IGEV-Stereo+	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 830

SDNR	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 830

anonymousdsp2	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 830

anonymousdsp	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 830

test_example2	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 830

DIP-Stereo	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 828	10000000.00 832	10000000.00 830	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 832	10000000.00 831	10000000.00 829	10000000.00 830
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 807		37.00 806		37.00 807		37.00 810		37.00 809		37.00 810		37.00 809		37.00 810		37.00 811		37.00 807

FADE		0.06 79		0.09 87	0.10 165			0.05 111	0.03 60	0.04 93		0.05 114		0.04 91		0.15 159	0.10 111	0.17 229	0.13 228	0.11 168	0.11 176

Low-res two-view benchmark