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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 67	0.04 65	0.07 79	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.06 81	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 96	0.07 93	0.09 88	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 103	0.07 99	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 81	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.05 72	0.03 45	0.06 133	0.03 63	0.04 103	0.03 52

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

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light2-Stereo	0.05 57	0.04 52	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.04 96	0.05 127	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.06 134	0.05 122

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 531	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

DFGA-Net	0.05 57	0.06 81	0.04 65	0.06 70	0.04 101	0.06 126	0.04 110	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.04 117	0.06 137	0.04 107	0.06 128	0.04 104	0.06 81	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 137	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 127	0.04 101	0.04 110	0.12 187	0.04 117	0.06 137	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

WZ-Net	0.05 57	0.50 317	0.10 105	0.12 118	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 129	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 107	0.02 26	0.02 27	0.73 531	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 201	0.20 240	0.23 229	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 260	0.21 270	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 335	0.10 105	0.12 118	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 129	0.11 140	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

AASNet	0.06 62	0.08 87	0.08 95	0.08 81	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 95	0.08 81	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

AACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 95	0.08 81	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 230	0.17 180	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.17 200	0.16 209	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 269	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 256	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 256	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 269	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 40	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 191	0.04 96	0.03 58	0.58 483	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 40	0.05 60	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.03 58	0.75 534	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 137	0.08 81	0.05 126	0.08 147	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 87	0.11 125	0.11 110	0.05 126	0.08 147	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.11 123	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 68	0.08 87	0.07 93	0.07 79	0.07 155	0.08 147	0.06 151	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.06 148	0.07 151	0.07 153	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

FADE	0.07 68	0.06 81	0.02 15	0.09 88	0.10 170	0.03 44	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.05 120	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.15 167	0.10 117	0.17 249	0.13 248	0.11 178	0.11 183

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 341	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 79	0.58 346	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 79	0.58 346	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 79	0.56 341	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

iinet-test	0.08 79	0.16 167	0.02 15	0.16 159	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 281	0.02 26	0.02 27	0.71 518	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 253

BridgeDepth	0.08 79	0.08 87	0.11 125	0.11 110	0.05 126	0.08 147	0.05 127	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.09 162	0.08 157	0.15 167	0.11 140	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 79	0.02 12	0.02 15	1.01 542	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 163	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 349	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 86	0.59 349	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 86	0.60 354	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

anonymous	0.09 86	0.09 96	0.14 168	0.14 137	0.07 155	0.09 155	0.07 162	0.09 162	0.07 162	0.09 162	0.07 163	0.09 163	0.07 161	0.09 162	0.07 153	0.14 154	0.13 180	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

TS12	0.09 86	0.09 96	0.17 210	0.19 194	0.06 146	0.08 147	0.06 151	0.08 156	0.06 151	0.08 155	0.06 152	0.08 154	0.06 148	0.08 156	0.06 145	0.15 167	0.16 209	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

RT-Monster	0.09 86	0.07 85	0.03 40	0.15 149	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 173	0.04 96	0.03 58	0.92 562	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

DA	0.09 86	0.13 121	0.39 380	0.08 81	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.13 189	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 86	0.13 121	0.39 380	0.08 81	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.13 189	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.06 81	0.05 84	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

test_sample7	0.09 86	1.00 439	0.11 125	0.11 110	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 86	0.97 428	0.10 105	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample3	0.09 86	0.87 401	0.10 105	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 86	1.03 455	0.11 125	0.11 110	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 86	0.87 401	0.12 137	0.11 110	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 449	0.09 101	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 86	0.95 425	0.09 101	0.10 93	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 86	1.01 449	0.10 105	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

SepStereo	0.09 86	0.09 96	0.10 105	0.09 88	0.09 164	0.09 155	0.09 168	0.10 163	0.08 167	0.10 166	0.09 170	0.09 163	0.09 169	0.09 162	0.08 157	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

APVNet	0.09 86	0.05 67	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 112	0.90 621	0.06 134	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

ADCS	0.09 86	0.02 12	0.04 65	0.90 516	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 207	0.36 455	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ACC-I	0.10 105	0.10 101	0.12 137	0.13 131	0.08 158	0.11 169	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.11 179	0.08 168	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 145	0.12 155	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 105	0.10 101	0.11 125	0.13 131	0.08 158	0.10 157	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.10 166	0.08 168	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 145	0.11 140	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

GIO	0.10 105	0.22 190	0.22 257	0.23 229	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.07 151	0.05 132	0.07 153	0.05 135	0.07 153	0.05 125	0.07 151	0.05 122	0.23 260	0.22 277	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

zh-sn7	0.10 105	0.98 429	0.14 168	0.15 149	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 167	0.13 180	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 105	1.05 459	0.12 137	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 459	0.12 137	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 459	0.12 137	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 105	1.07 463	0.11 125	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 105	1.03 455	0.12 137	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.13 180	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet	0.10 105	1.07 463	0.11 125	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 105	1.14 471	0.13 159	0.14 137	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.11 140	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

AnonymousM	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

222	0.10 105	0.99 437	0.12 137	0.13 131	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

test_xeample	0.10 105	1.09 465	0.13 159	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 154	0.14 195	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PVD	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SHD	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SAMSARA	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

XQC	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSC	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTS	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSA	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet+	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet++	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 65	1.27 617	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 156	0.04 104	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

over-6	0.11 129	0.11 114	0.15 193	0.16 159	0.10 170	0.11 169	0.10 173	0.11 177	0.10 177	0.11 179	0.10 174	0.11 180	0.10 173	0.11 181	0.10 170	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

over v1	0.11 129	0.11 114	0.15 193	0.16 159	0.10 170	0.11 169	0.10 173	0.11 177	0.10 177	0.11 179	0.10 174	0.11 180	0.10 173	0.11 181	0.10 170	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.10 167

over-8	0.11 129	0.14 143	0.15 193	0.16 159	0.10 170	0.11 169	0.10 173	0.11 177	0.09 172	0.11 179	0.10 174	0.11 180	0.10 173	0.11 181	0.09 163	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.09 159

over-9	0.11 129	0.11 114	0.16 200	0.16 159	0.10 170	0.12 180	0.10 173	0.11 177	0.10 177	0.11 179	0.10 174	0.11 180	0.10 173	0.11 181	0.10 170	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

ISRNet	0.11 129	0.05 67	0.36 362	0.24 235	0.07 155	0.13 183	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.13 190	0.05 125	0.05 111	0.09 163	0.24 270	0.20 265	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 236

JetRed	0.11 129	0.12 119	0.11 125	0.11 110	0.11 192	0.11 169	0.14 247	0.11 177	0.11 200	0.12 187	0.11 194	0.11 180	0.11 191	0.11 181	0.11 186	0.11 123	0.16 209	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

JetBlue	0.11 129	0.11 114	0.12 137	0.13 131	0.14 246	0.11 169	0.11 192	0.11 177	0.11 200	0.11 179	0.11 194	0.11 180	0.11 191	0.12 189	0.12 229	0.11 123	0.11 140	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

x	0.11 129	1.15 474	0.15 193	0.14 137	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 154	0.15 205	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 129	0.44 286	0.33 335	0.39 310	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 362	0.36 404	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

xxxx	0.11 129	1.16 476	0.16 200	0.12 118	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 145	0.16 209	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 129	0.03 31	0.03 40	1.60 646	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 129	0.03 31	0.03 40	1.60 646	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 129	0.02 12	0.02 15	1.62 649	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 104	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

MatchAttention (ZS)	0.12 142	0.12 119	0.12 137	0.12 118	0.13 242	0.12 180	0.12 233	0.12 186	0.12 240	0.12 187	0.12 228	0.12 189	0.12 233	0.12 189	0.12 229	0.12 129	0.12 155	0.12 181	0.12 229	0.12 187	0.12 224
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
zh-mn7	0.12 142	1.14 471	0.17 210	0.20 207	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 218	0.16 209	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_L	0.12 142	0.14 143	0.10 105	0.15 149	0.10 170	0.14 198	0.10 173	0.14 207	0.10 177	0.15 228	0.10 174	0.14 207	0.10 173	0.14 207	0.10 170	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 190	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 142	0.07 85	0.05 80	0.08 81	0.05 126	0.08 147	1.20 653	0.07 151	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

FADNet-RVC-Resample	0.12 142	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	1.57 723	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 142	0.04 52	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.65 727	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 142	0.05 67	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.66 730	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 142	0.03 31	0.04 65	1.71 653	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

GFORCE	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.19 194	0.11 192	0.11 169	0.10 173	0.11 177	0.09 172	0.11 179	0.11 194	0.11 180	0.10 173	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.18 259	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

E$^{3}$Stereo	0.13 150	0.14 143	0.13 159	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

LLLLL	0.13 150	0.14 143	0.13 159	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

LLL	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.17 180	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.14 195	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

low	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

100	0.13 150	0.14 143	0.13 159	0.17 180	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

300	0.13 150	0.14 143	0.13 159	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

Last	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

DDDD	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

FORCE_4.7	0.13 150	0.13 121	0.19 230	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F4.4	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_4.6	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.20 207	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

F5.5	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.12 233	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F8.5	0.13 150	0.13 121	0.19 230	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_9	0.13 150	0.13 121	0.20 240	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.18 259	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_8	0.13 150	0.13 121	0.19 230	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F7	0.13 150	0.13 121	0.19 230	0.20 207	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_4.5	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

TT111	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

FORCE_4	0.13 150	0.13 121	0.19 230	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_5	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.18 186	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_6	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.18 186	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.10 167

EE1	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.17 180	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

AnonStereo	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

CIPLG	0.13 150	0.21 186	0.12 137	0.16 159	0.11 192	0.15 221	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.15 228	0.12 228	0.15 234	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

IPLG	0.13 150	0.20 180	0.14 168	0.15 149	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

ACRE	0.13 150	0.21 186	0.14 168	0.15 149	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.12 228	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

LRCNet_RVC	0.13 150	0.13 121	0.09 101	0.13 131	0.10 170	0.14 198	0.10 173	0.14 207	0.10 177	0.23 279	0.10 174	0.20 259	0.10 173	0.24 287	0.11 186	0.11 123	0.09 112	0.12 181	0.14 254	0.12 187	0.09 159

aanetorigin	0.13 150	0.11 114	0.11 125	0.11 110	0.11 192	0.11 169	0.11 192	0.11 177	0.11 200	0.11 179	0.12 228	0.11 180	0.11 191	0.11 181	0.11 186	0.11 123	0.11 140	0.14 202	0.11 194	0.49 490	0.11 183

FADNet-RVC	0.13 150	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 127	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.71 744	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

ELAS	0.13 150	0.16 167	0.11 125	0.15 149	0.09 164	0.18 245	0.11 192	0.18 249	0.11 200	0.17 244	0.11 194	0.18 249	0.11 191	0.18 249	0.11 186	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.08 160	0.14 207	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Cross2Single Stereo	0.14 181	0.15 162	0.17 210	0.18 186	0.11 192	0.15 221	0.11 192	0.15 233	0.10 177	0.16 236	0.11 194	0.16 236	0.11 191	0.16 237	0.11 186	0.18 218	0.14 195	0.15 233	0.11 194	0.15 229	0.10 167

tt4	0.14 181	0.14 143	0.21 248	0.20 207	0.10 170	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.10 177	0.13 190	0.10 174	0.13 190	0.12 233	0.14 207	0.11 186	0.19 229	0.17 239	0.13 185	0.12 229	0.13 190	0.12 224

tt5	0.14 181	0.13 121	0.22 257	0.20 207	0.12 232	0.15 221	0.11 192	0.13 189	0.12 240	0.15 228	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.20 237	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.14 207	0.10 167

tt7	0.14 181	0.15 162	0.21 248	0.31 268	0.11 192	0.15 221	0.11 192	0.13 189	0.12 240	0.14 208	0.12 228	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.12 229	0.18 218	0.15 205	0.13 185	0.10 173	0.15 229	0.11 183

tt8	0.14 181	0.15 162	0.20 240	0.28 257	0.11 192	0.14 198	0.10 173	0.14 207	0.12 240	0.15 228	0.12 228	0.13 190	0.12 233	0.14 207	0.11 186	0.18 218	0.17 239	0.14 202	0.10 173	0.15 229	0.12 224

TYNG	0.14 181	0.13 121	0.21 248	0.20 207	0.12 232	0.14 198	0.12 233	0.13 189	0.10 177	0.13 190	0.12 228	0.14 207	0.12 233	0.14 207	0.10 170	0.16 180	0.16 209	0.15 233	0.12 229	0.14 207	0.11 183

w-ln-seven-2	0.14 181	1.22 533	0.28 293	0.32 275	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 308	0.27 307	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_XL	0.14 181	0.17 172	0.12 137	0.17 180	0.11 192	0.17 241	0.11 192	0.17 245	0.11 200	0.17 244	0.11 194	0.17 245	0.11 191	0.17 246	0.11 186	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.11 183
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 181	1.83 595	0.12 137	0.11 110	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 110	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 104	0.12 129	0.11 140	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ProNet	0.14 181	0.20 180	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.16 234	0.11 192	0.17 245	0.11 200	0.17 244	0.12 228	0.17 245	0.13 247	0.17 246	0.12 229	0.15 167	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.15 229	0.12 224

IPLGR_C	0.14 181	0.20 180	0.12 137	0.15 149	0.11 192	0.14 198	0.15 256	0.14 207	0.11 200	0.15 228	0.12 228	0.14 207	0.11 191	0.16 237	0.11 186	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 224

MIPNet	0.14 181	0.21 186	0.17 210	0.16 159	0.11 192	0.15 221	0.12 233	0.14 207	0.11 200	0.16 236	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.14 154	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

IPLGR	0.14 181	0.24 201	0.14 168	0.16 159	0.12 232	0.15 221	0.12 233	0.14 207	0.11 200	0.15 228	0.12 228	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

GMStereo	0.14 181	0.13 121	0.14 168	0.14 137	0.14 246	0.14 198	0.14 247	0.14 207	0.14 252	0.14 208	0.14 255	0.14 207	0.14 252	0.14 207	0.14 246	0.14 154	0.14 195	0.14 202	0.14 254	0.14 207	0.14 243
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 181	0.04 52	0.03 40	2.22 673	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 151	0.04 104	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

HSM	0.14 181	0.16 167	0.12 137	0.17 180	0.12 232	0.17 241	0.11 192	0.17 245	0.11 200	0.17 244	0.12 228	0.17 245	0.12 233	0.17 246	0.12 229	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.12 224

DRN-Test	0.14 181	0.13 121	0.09 101	0.14 137	0.09 164	0.15 221	0.09 168	0.14 207	0.10 177	0.14 208	0.09 170	0.14 207	0.09 169	0.13 191	0.09 163	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.12 187	0.73 587

ELAS_RVC	0.14 181	0.16 167	0.10 105	0.15 149	0.10 170	0.18 245	0.11 192	0.19 251	0.11 200	0.19 250	0.12 228	0.18 249	0.11 191	0.19 252	0.12 229	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.09 164	0.15 229	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 199	0.14 143	0.21 248	0.26 250	0.12 232	0.15 221	0.12 233	0.15 233	0.10 177	0.13 190	0.12 228	0.14 207	0.12 233	0.15 235	0.11 186	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 224

tt3	0.15 199	0.15 162	0.21 248	0.34 286	0.12 232	0.14 198	0.11 192	0.15 233	0.12 240	0.15 228	0.12 228	0.14 207	0.11 191	0.13 191	0.12 229	0.19 229	0.18 259	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.11 183

tt6	0.15 199	0.14 143	0.21 248	0.26 250	0.12 232	0.15 221	0.12 233	0.15 233	0.10 177	0.13 190	0.12 228	0.14 207	0.12 233	0.15 235	0.11 186	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 224

tt9	0.15 199	0.15 162	0.21 248	0.40 323	0.10 170	0.15 221	0.12 233	0.13 189	0.11 200	0.14 208	0.10 174	0.15 234	0.12 233	0.14 207	0.11 186	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.14 207	0.11 183

ITSA-stereo	0.15 199	0.17 172	0.13 159	0.20 207	0.13 242	0.19 248	0.13 245	0.18 249	0.13 249	0.19 250	0.13 249	0.18 249	0.14 252	0.18 249	0.14 246	0.16 180	0.11 140	0.15 233	0.14 254	0.18 253	0.11 183

CoDeX	0.15 199	0.70 366	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 566	0.02 21	0.69 550	0.75 576	0.01 15	0.02 27	0.02 20

ICVP	0.15 199	0.53 331	0.11 125	0.16 159	0.11 192	0.16 234	0.11 192	0.16 238	0.11 200	0.16 236	0.11 194	0.16 236	0.11 191	0.16 237	0.11 186	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.11 183
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 199	0.04 52	0.04 65	2.20 672	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 135	0.04 102	0.04 107	0.08 156	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

StereoDRNet	0.15 199	0.14 143	0.10 105	0.14 137	0.09 164	0.15 221	0.09 168	0.14 207	0.09 172	0.14 208	0.10 174	0.14 207	0.09 169	0.14 207	0.09 163	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 190	0.82 603

LALA_ROB	0.15 199	0.19 176	0.12 137	0.18 186	0.11 192	0.20 254	0.12 233	0.21 269	0.12 240	0.20 257	0.12 228	0.20 259	0.12 233	0.21 270	0.13 241	0.17 200	0.10 117	0.18 260	0.11 194	0.18 253	0.11 183

SGM_RVC	0.15 199	0.17 172	0.11 125	0.18 186	0.11 192	0.19 248	0.11 192	0.19 251	0.12 240	0.19 250	0.12 228	0.20 259	0.12 233	0.19 252	0.12 229	0.16 180	0.11 140	0.17 249	0.10 173	0.17 249	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 210	0.92 418	0.16 200	0.18 186	0.08 158	0.11 169	0.12 233	0.12 186	0.09 172	0.09 162	0.28 349	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.12 229	0.15 167	0.17 239	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 210	0.92 418	0.16 200	0.18 186	0.08 158	0.11 169	0.12 233	0.12 186	0.09 172	0.09 162	0.28 349	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.12 229	0.15 167	0.17 239	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

z-mn7	0.16 210	1.21 527	0.33 335	0.41 338	0.04 101	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.35 327	0.31 344	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 210	0.16 167	0.16 200	0.16 159	0.16 272	0.16 234	0.16 263	0.16 238	0.16 272	0.16 236	0.16 271	0.16 236	0.16 269	0.16 237	0.16 267	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 253

qqq	0.16 210	2.01 621	0.12 137	0.15 149	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 129	0.14 195	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 210	0.18 175	0.13 159	0.19 194	0.13 242	0.19 248	0.13 245	0.19 251	0.13 249	0.19 250	0.13 249	0.19 254	0.13 247	0.19 252	0.13 241	0.18 218	0.13 180	0.18 260	0.13 248	0.18 253	0.13 236

ManiGeoR	0.17 216	0.05 67	0.62 512	0.73 492	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.72 526	0.58 514	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 216	0.05 67	0.63 516	0.72 488	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.71 518	0.59 520	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 216	0.05 67	0.62 512	0.73 492	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.72 526	0.58 514	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 216	0.05 67	0.62 512	0.72 488	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.72 526	0.58 514	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 216	0.05 67	0.65 523	0.72 488	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.71 518	0.59 520	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

CAS++	0.17 216	0.27 214	0.21 248	0.10 93	0.21 311	0.15 221	0.22 303	0.10 163	0.21 305	0.22 273	0.10 174	0.19 254	0.18 293	0.10 166	0.19 291	0.20 237	0.19 263	0.18 260	0.10 173	0.19 259	0.18 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 216	2.16 632	0.13 159	0.13 131	0.04 101	0.06 126	0.04 110	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 122	0.18 218	0.12 155	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

SFCPSM	0.17 216	0.78 383	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 606	0.02 21	0.75 563	0.76 578	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CCAANet	0.17 216	0.71 368	0.14 168	0.14 137	0.14 246	0.14 198	0.14 247	0.14 207	0.14 252	0.14 208	0.14 255	0.14 207	0.14 252	0.14 207	0.22 303	0.14 154	0.14 195	0.14 202	0.14 254	0.14 207	0.14 243

DepthFocus	0.18 225	0.22 190	0.15 193	0.22 224	0.15 261	0.22 270	0.15 256	0.22 275	0.15 264	0.22 273	0.15 265	0.22 277	0.16 269	0.22 276	0.15 258	0.20 237	0.15 205	0.20 269	0.14 254	0.20 260	0.14 243

w-ln-seven	0.18 225	1.47 552	0.33 335	0.40 323	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.38 349	0.32 349	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 225	0.48 310	0.16 200	0.16 159	0.15 261	0.15 221	0.16 263	0.16 238	0.16 272	0.16 236	0.16 271	0.16 236	0.16 269	0.16 237	0.16 267	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 253

xyz-stereo	0.18 225	0.50 317	0.16 200	0.15 149	0.16 272	0.16 234	0.16 263	0.16 238	0.16 272	0.16 236	0.16 271	0.16 236	0.16 269	0.16 237	0.16 267	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 253

BEATNet-Init1	0.19 229	0.08 87	0.08 95	2.23 674	0.08 158	0.08 147	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 181	0.08 157	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 229	0.08 87	0.08 95	2.23 674	0.08 158	0.08 147	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 181	0.08 157	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

Weightmod_eth	0.20 231	0.24 201	0.28 293	0.47 371	0.14 246	0.24 282	0.14 247	0.17 245	0.13 249	0.22 273	0.16 271	0.22 277	0.13 247	0.20 257	0.16 267	0.24 270	0.20 265	0.19 263	0.14 254	0.16 240	0.24 304

depth_test_26	0.20 231	0.34 230	0.25 273	0.34 286	0.14 246	0.21 265	0.14 247	0.21 269	0.14 252	0.21 269	0.14 255	0.21 267	0.14 252	0.21 270	0.14 246	0.26 279	0.26 294	0.22 279	0.15 267	0.22 272	0.14 243

IGEV_Zeroshot_test	0.20 231	0.19 176	0.40 413	0.30 262	0.17 278	0.22 270	0.17 273	0.21 269	0.17 282	0.20 257	0.17 279	0.21 267	0.18 293	0.21 270	0.17 274	0.20 237	0.16 209	0.20 269	0.16 270	0.20 260	0.17 271

DAS	0.20 231	0.20 180	0.20 240	0.20 207	0.20 300	0.20 254	0.20 292	0.20 259	0.20 300	0.20 257	0.20 304	0.20 259	0.20 305	0.20 257	0.20 295	0.20 237	0.20 265	0.20 269	0.20 303	0.20 260	0.20 283

ASD4	0.20 231	0.20 180	0.20 240	0.20 207	0.20 300	0.20 254	0.20 292	0.20 259	0.20 300	0.20 257	0.20 304	0.20 259	0.20 305	0.20 257	0.20 295	0.20 237	0.20 265	0.20 269	0.20 303	0.20 260	0.20 283

ACVNet	0.20 231	0.19 176	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.20 254	0.96 628	0.21 269	0.14 252	0.20 257	0.13 249	0.21 267	0.14 252	0.20 257	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	0.17 249	0.12 224

acv_ft	0.20 231	0.19 176	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.20 254	0.96 628	0.21 269	0.14 252	0.20 257	0.13 249	0.21 267	0.14 252	0.20 257	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	0.17 249	0.12 224

iResNetv2_ROB	0.20 231	0.23 193	0.18 221	0.24 235	0.20 300	0.24 282	0.18 282	0.24 285	0.18 289	0.24 286	0.18 296	0.23 285	0.19 300	0.24 287	0.18 287	0.21 246	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.22 272	0.16 253

iResNet	0.20 231	0.23 193	0.18 221	0.24 235	0.18 290	0.24 282	0.20 292	0.24 285	0.18 289	0.23 279	0.17 279	0.23 285	0.18 293	0.23 283	0.18 287	0.22 248	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.21 270	0.16 253

SCION-MonSter	0.21 240	0.76 379	0.22 257	0.25 242	0.15 261	0.19 248	0.15 256	0.19 251	0.15 264	0.19 250	0.15 265	0.19 254	0.15 265	0.19 252	0.14 246	0.22 248	0.21 270	0.16 239	0.14 254	0.16 240	0.15 250

LACA2	0.21 240	0.24 201	0.26 280	0.31 268	0.16 272	0.24 282	0.16 263	0.24 285	0.16 272	0.24 286	0.16 271	0.24 291	0.16 269	0.24 287	0.16 267	0.27 283	0.23 284	0.24 298	0.16 270	0.23 284	0.16 253

LACA1	0.21 240	0.24 201	0.26 280	0.31 268	0.16 272	0.24 282	0.16 263	0.24 285	0.16 272	0.24 286	0.16 271	0.24 291	0.16 269	0.24 287	0.16 267	0.27 283	0.22 277	0.23 288	0.16 270	0.23 284	0.16 253

z-ln-s-r	0.21 240	1.40 550	0.53 489	0.56 446	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.05 122	0.57 482	0.44 462	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

tg	0.21 240	0.25 208	0.21 248	0.26 250	0.17 278	0.24 282	0.17 273	0.24 285	0.17 282	0.24 286	0.17 279	0.24 291	0.17 281	0.24 287	0.17 274	0.24 270	0.17 239	0.23 288	0.16 270	0.23 284	0.16 253

Pointernet	0.21 240	0.22 190	0.19 230	0.24 235	0.19 296	0.24 282	0.19 288	0.24 285	0.19 297	0.24 286	0.19 299	0.24 291	0.19 300	0.24 287	0.19 291	0.22 248	0.17 239	0.22 279	0.17 293	0.22 272	0.17 271

SuperB	0.21 240	0.10 101	2.51 755	0.12 118	0.09 164	0.10 157	0.09 168	0.08 156	0.07 162	0.10 166	0.09 170	0.09 163	0.07 161	0.07 151	0.07 153	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

GEAR-Net	0.22 247	0.46 299	0.27 284	0.29 259	0.17 278	0.21 265	0.17 273	0.21 269	0.17 282	0.21 269	0.17 279	0.21 267	0.17 281	0.21 270	0.17 274	0.28 289	0.26 294	0.20 269	0.16 270	0.20 260	0.16 253

BStereo	0.22 247	0.23 193	0.20 240	0.24 235	0.20 300	0.23 279	0.33 435	0.39 358	0.17 282	0.23 279	0.17 279	0.23 285	0.16 269	0.24 287	0.17 274	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.20 303	0.22 272	0.16 253

Anonymus123	0.22 247	0.23 193	0.20 240	0.24 235	0.20 300	0.23 279	0.33 435	0.39 358	0.17 282	0.23 279	0.17 279	0.23 285	0.16 269	0.24 287	0.17 274	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.20 303	0.22 272	0.16 253

WAO-6	0.22 247	0.23 193	0.22 257	0.23 229	0.22 314	0.22 270	0.22 303	0.22 275	0.22 309	0.22 273	0.22 313	0.22 277	0.22 314	0.22 276	0.22 303	0.22 248	0.22 277	0.22 279	0.22 311	0.22 272	0.22 291

IMH-64-1	0.22 247	0.23 193	0.23 263	0.22 224	0.22 314	0.22 270	0.22 303	0.22 275	0.22 309	0.22 273	0.22 313	0.22 277	0.22 314	0.22 276	0.22 303	0.22 248	0.22 277	0.23 288	0.22 311	0.22 272	0.23 293

IMH-64	0.22 247	0.23 193	0.23 263	0.22 224	0.22 314	0.22 270	0.22 303	0.22 275	0.22 309	0.22 273	0.22 313	0.22 277	0.22 314	0.22 276	0.22 303	0.22 248	0.22 277	0.23 288	0.22 311	0.22 272	0.23 293

ac_64	0.22 247	0.13 121	0.19 230	0.23 229	0.10 170	0.26 301	1.02 638	0.14 207	0.10 177	0.28 309	0.14 255	0.17 245	0.19 300	0.28 317	0.09 163	0.22 248	0.16 209	0.23 288	0.17 293	0.11 178	0.12 224

SMOE	0.23 254	0.25 208	0.30 303	0.33 279	0.18 290	0.26 301	0.18 282	0.26 299	0.18 289	0.26 303	0.18 296	0.25 298	0.18 293	0.25 296	0.18 287	0.31 305	0.27 307	0.23 288	0.17 293	0.23 284	0.17 271

LACA3	0.23 254	0.25 208	0.27 284	0.54 439	0.17 278	0.25 292	0.17 273	0.25 293	0.17 282	0.25 294	0.17 279	0.25 298	0.17 281	0.25 296	0.17 274	0.28 289	0.23 284	0.24 298	0.17 293	0.24 289	0.17 271

dd	0.23 254	0.98 429	0.16 200	0.23 229	0.15 261	0.23 279	0.15 256	0.23 282	0.15 264	0.23 279	0.15 265	0.24 291	0.17 281	0.23 283	0.15 258	0.22 248	0.15 205	0.21 274	0.15 267	0.22 272	0.16 253

dad	0.23 254	1.03 455	0.16 200	0.23 229	0.15 261	0.24 282	0.15 256	0.24 285	0.16 272	0.23 279	0.16 271	0.24 291	0.16 269	0.23 283	0.15 258	0.22 248	0.16 209	0.22 279	0.16 270	0.22 272	0.16 253

RSGM-EC	0.24 258	0.24 201	0.15 193	0.22 224	0.15 261	0.22 270	0.15 256	0.22 275	0.15 264	0.24 286	0.15 265	0.22 277	0.15 265	0.22 276	1.19 653	0.20 237	0.17 239	0.24 298	0.14 254	0.20 260	0.14 243

acva	0.24 258	0.24 201	0.15 193	0.22 224	0.15 261	0.22 270	0.15 256	0.22 275	0.15 264	0.24 286	0.15 265	0.22 277	0.15 265	0.22 276	1.19 653	0.20 237	0.17 239	0.24 298	0.14 254	0.20 260	0.14 243

MSKI-zero shot	0.24 258	0.21 186	0.49 468	0.65 467	0.18 290	0.22 270	0.17 273	0.23 282	0.18 289	0.21 269	0.17 279	0.23 285	0.28 354	0.23 283	0.18 287	0.21 246	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.21 270	0.16 253

SCION-MonSter(vits)	0.25 261	0.79 385	0.31 321	0.42 348	0.28 343	0.40 367	0.28 343	0.20 259	0.15 264	0.40 368	0.15 265	0.19 254	0.15 265	0.20 257	0.15 258	0.23 260	0.21 270	0.17 249	0.14 254	0.16 240	0.14 243

qqq1	0.25 261	3.70 702	0.14 168	0.14 137	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.13 145	0.12 155	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 261	3.70 702	0.14 168	0.14 137	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.13 145	0.12 155	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 261	0.26 211	0.25 273	0.26 250	0.25 328	0.25 292	0.25 322	0.25 293	0.25 326	0.25 294	0.25 332	0.25 298	0.25 328	0.26 308	0.25 323	0.25 277	0.25 290	0.25 303	0.25 330	0.25 292	0.25 306

ffm	0.25 261	3.83 708	0.12 137	0.12 118	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 261	3.83 708	0.12 137	0.12 118	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 261	3.83 708	0.12 137	0.12 118	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 261	0.23 193	0.66 525	0.80 503	0.17 278	0.22 270	0.17 273	0.23 282	0.18 289	0.26 303	0.17 279	0.21 267	0.17 281	0.25 296	0.17 274	0.23 260	0.16 209	0.21 274	0.17 293	0.22 272	0.17 271

LoS	0.25 261	0.27 214	0.25 273	0.25 242	0.25 328	0.25 292	0.25 322	0.26 299	0.25 326	0.25 294	0.25 332	0.25 298	0.25 328	0.25 296	0.25 323	0.26 279	0.25 290	0.25 303	0.26 336	0.26 295	0.25 306
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 261	1.31 541	0.74 554	0.92 521	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 557	0.75 563	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV_i1	0.26 271	0.05 67	0.04 65	0.06 70	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 148	0.05 111	0.03 58	4.34 767	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

GeoAtt-L (ZS)	0.27 272	0.29 219	0.27 284	0.33 279	0.21 311	0.33 333	0.22 303	0.31 319	0.23 316	0.30 317	0.21 310	0.32 334	0.24 324	0.29 321	0.22 303	0.33 314	0.23 284	0.30 325	0.22 311	0.30 312	0.21 287

Weightmod	0.27 272	0.29 219	0.33 335	0.38 300	0.20 300	0.30 314	0.21 298	0.29 309	0.21 305	0.29 314	0.22 313	0.30 325	0.20 305	0.30 324	0.21 299	0.37 335	0.31 344	0.27 313	0.20 303	0.28 304	0.21 287

SME	0.27 272	0.29 219	0.31 321	0.38 300	0.20 300	0.29 311	0.18 282	0.30 313	0.20 300	0.32 329	0.21 310	0.32 334	0.20 305	0.32 333	0.21 299	0.35 327	0.32 349	0.27 313	0.19 301	0.29 308	0.20 283

model_zeroshot	0.27 272	0.20 180	0.27 284	0.33 279	0.21 311	0.37 351	0.22 303	0.37 344	0.24 321	0.26 303	0.27 341	0.33 339	0.21 313	0.25 296	0.27 331	0.32 308	0.20 265	0.34 352	0.23 319	0.25 292	0.26 312

DLNR-FE	0.28 276	0.89 407	0.30 303	0.34 286	0.19 296	0.28 308	0.19 288	0.28 304	0.20 300	0.28 309	0.20 304	0.28 314	0.20 305	0.28 317	0.20 295	0.33 314	0.28 315	0.25 303	0.19 301	0.24 289	0.19 281

xyz-stereo-finetune	0.28 276	0.49 312	0.16 200	0.16 159	0.16 272	0.16 234	0.16 263	0.22 275	0.30 376	0.32 329	0.31 424	0.32 334	0.31 428	0.32 333	0.32 420	0.32 308	0.33 362	0.31 332	0.32 448	0.31 318	0.32 420

SQANet	0.28 276	0.28 217	0.28 293	0.28 257	0.28 343	0.28 308	0.28 343	0.28 304	0.28 351	0.28 309	0.28 349	0.28 314	0.28 354	0.28 317	0.28 340	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.28 304	0.28 379

HGLStereo	0.28 276	0.29 219	0.22 257	0.36 294	0.22 314	0.36 342	0.21 298	0.36 336	0.21 305	0.42 399	0.21 310	0.36 351	0.22 314	0.36 351	0.21 299	0.34 319	0.21 270	0.34 352	0.21 308	0.34 333	0.21 287

iResNet_ROB	0.28 276	0.32 228	0.24 270	0.32 275	0.25 328	0.32 330	0.24 320	0.32 322	0.24 321	0.33 334	0.24 326	0.35 346	0.24 324	0.33 341	0.24 315	0.31 305	0.24 289	0.32 335	0.24 327	0.32 321	0.24 304

UNet	0.29 281	0.90 411	0.10 105	0.14 137	0.10 170	0.14 198	0.10 173	0.91 580	0.69 585	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.10 170	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.88 573	0.76 594

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.30 282	0.35 232	0.26 280	0.38 300	0.27 336	0.36 342	0.23 313	0.41 386	0.23 316	0.36 345	0.23 318	0.36 351	0.23 320	0.36 351	0.23 311	0.37 335	0.25 290	0.35 368	0.22 311	0.35 346	0.23 293

MultiAttention	0.30 282	0.30 223	0.30 303	0.30 262	0.30 368	0.30 314	0.30 366	0.30 313	0.30 376	0.30 317	0.30 379	0.30 325	0.30 376	0.30 324	0.30 366	0.30 299	0.30 339	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 403

MSAF-DinoV2	0.30 282	0.30 223	0.30 303	0.30 262	0.30 368	0.30 314	0.30 366	0.30 313	0.30 376	0.30 317	0.30 379	0.30 325	0.30 376	0.30 324	0.30 366	0.30 299	0.30 339	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 403

DDVS	0.30 282	3.10 688	0.14 168	0.19 194	0.14 246	0.19 248	0.14 247	0.20 259	0.14 252	0.19 250	0.13 249	0.16 236	0.13 247	0.19 252	0.13 241	0.17 200	0.13 180	0.17 249	0.13 248	0.17 249	0.13 236

ACV-stereo	0.30 282	2.08 623	0.25 273	0.25 242	0.18 290	0.24 282	0.17 273	0.24 285	0.18 289	0.24 286	0.17 279	0.25 298	0.17 281	0.24 287	0.17 274	0.22 248	0.16 209	0.22 279	0.16 270	0.22 272	0.16 253

LoS_RVC	0.30 282	1.14 471	0.25 273	0.25 242	0.25 328	0.26 301	0.25 322	0.25 293	0.25 326	0.25 294	0.25 332	0.26 310	0.26 338	0.26 308	0.25 323	0.26 279	0.26 294	0.25 303	0.25 330	0.26 295	0.26 312

CAS	0.30 282	1.17 477	0.25 273	0.25 242	0.25 328	0.26 301	0.25 322	0.25 293	0.26 340	0.25 294	0.25 332	0.25 298	0.25 328	0.25 296	0.25 323	0.26 279	0.26 294	0.26 308	0.25 330	0.26 295	0.25 306

DANet	0.30 282	0.30 223	0.30 303	0.30 262	0.30 368	0.30 314	0.30 366	0.30 313	0.30 376	0.30 317	0.30 379	0.30 325	0.30 376	0.30 324	0.30 366	0.30 299	0.30 339	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 403
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 290	0.31 226	0.31 321	0.30 262	0.40 488	0.31 321	0.30 366	0.30 313	0.34 455	0.29 314	0.31 424	0.29 320	0.30 376	0.31 330	0.31 408	0.31 305	0.29 329	0.31 332	0.30 429	0.31 318	0.31 413

tt1	0.31 290	0.93 422	0.24 270	0.33 279	0.23 320	0.31 321	0.24 320	0.32 322	0.24 321	0.32 329	0.23 318	0.32 334	0.25 328	0.32 333	0.24 315	0.27 283	0.26 294	0.27 313	0.26 336	0.27 301	0.27 351

xxxxx1	0.31 290	0.91 413	0.23 263	0.31 268	0.23 320	0.31 321	0.23 313	0.33 326	0.25 326	0.31 323	0.24 326	0.33 339	0.25 328	0.32 333	0.24 315	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 351

DLNR_Zeroshot_test	0.31 290	0.28 217	0.47 453	0.79 499	0.24 325	0.30 314	0.26 329	0.30 313	0.24 321	0.32 329	0.23 318	0.31 330	0.24 324	0.30 324	0.23 311	0.29 298	0.26 294	0.29 323	0.24 327	0.33 328	0.23 293

tt_ll	0.31 290	0.91 413	0.23 263	0.31 268	0.23 320	0.31 321	0.23 313	0.33 326	0.25 326	0.31 323	0.24 326	0.33 339	0.25 328	0.32 333	0.24 315	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 351

ff	0.31 290	0.91 413	0.23 263	0.31 268	0.23 320	0.31 321	0.23 313	0.33 326	0.25 326	0.31 323	0.24 326	0.33 339	0.25 328	0.32 333	0.24 315	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 351

RAFT + AFF	0.31 290	0.45 295	0.34 349	0.39 310	0.28 343	0.38 358	0.33 435	0.29 309	0.31 422	0.30 317	0.30 379	0.29 320	0.27 345	0.29 321	0.30 366	0.28 289	0.29 329	0.29 323	0.29 411	0.27 301	0.32 420

MLCV	0.31 290	0.35 232	0.27 284	0.35 290	0.28 343	0.35 338	0.27 332	0.35 332	0.28 351	0.36 345	0.27 341	0.35 346	0.27 345	0.35 345	0.27 331	0.34 319	0.27 307	0.34 352	0.27 375	0.34 333	0.27 351

DN-CSS_ROB	0.31 290	0.35 232	0.28 293	0.35 290	0.28 343	0.34 334	0.27 332	0.34 329	0.25 326	0.35 341	0.27 341	0.36 351	0.26 338	0.34 342	0.28 340	0.35 327	0.28 315	0.34 352	0.28 396	0.34 333	0.27 351

MGW-Stereo-1	0.32 299	1.85 601	0.19 230	0.29 259	0.19 296	0.29 311	0.23 313	0.29 309	0.19 297	0.29 314	0.19 299	0.29 320	0.19 300	0.30 324	0.19 291	0.27 283	0.18 259	0.27 313	0.23 319	0.27 301	0.17 271

PStereo	0.32 299	0.36 238	0.28 293	0.38 300	0.29 356	0.36 342	0.27 332	0.38 353	0.27 345	0.38 354	0.28 349	0.36 351	0.27 345	0.36 351	0.28 340	0.32 308	0.27 307	0.33 342	0.27 375	0.33 328	0.27 351

DStereoFS	0.32 299	0.33 229	0.32 330	0.33 279	0.30 368	0.32 330	0.32 424	0.32 322	0.31 422	0.30 317	0.31 424	0.31 330	0.30 376	0.32 333	0.32 420	0.32 308	0.31 344	0.30 325	0.47 539	0.32 321	0.34 436

DStereoSA	0.32 299	0.52 327	0.34 349	0.31 268	0.31 416	0.30 314	0.30 366	0.31 319	0.30 376	0.31 323	0.31 424	0.31 330	0.30 376	0.31 330	0.31 408	0.30 299	0.32 349	0.31 332	0.31 440	0.31 318	0.31 413

WCG-NET（raft）	0.32 299	1.24 535	0.24 270	0.32 275	0.24 325	0.32 330	0.23 313	0.32 322	0.24 321	0.32 329	0.24 326	0.32 334	0.24 324	0.32 333	0.24 315	0.30 299	0.23 284	0.30 325	0.23 319	0.30 312	0.23 293

Any-RAFT	0.32 299	0.36 238	0.27 284	0.36 294	0.27 336	0.36 342	0.27 332	0.36 336	0.27 345	0.36 345	0.27 341	0.36 351	0.27 345	0.36 351	0.28 340	0.36 332	0.28 315	0.36 378	0.28 396	0.36 357	0.28 379

StereoDRNet-Refined	0.33 305	0.39 252	0.26 280	0.39 310	0.26 335	0.40 367	0.26 329	0.40 367	0.26 340	0.39 361	0.26 337	0.39 370	0.26 338	0.39 371	0.26 328	0.37 335	0.25 290	0.37 382	0.25 330	0.37 362	0.37 456
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-M(vits-remse)	0.34 306	0.79 385	0.30 303	0.33 279	0.28 343	0.40 367	0.28 343	0.40 367	0.28 351	0.40 368	0.28 349	0.39 370	0.28 354	0.40 374	0.28 340	0.23 260	0.21 270	0.35 368	0.27 375	0.35 346	0.27 351

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 306	0.98 429	0.30 303	0.33 279	0.18 290	0.21 265	0.28 343	0.40 367	0.28 351	0.40 368	0.28 349	0.39 370	0.28 354	0.40 374	0.28 340	0.37 335	0.29 329	0.35 368	0.27 375	0.35 346	0.27 351

RAFT-FEzeroshot	0.34 306	0.26 211	0.17 210	0.21 222	0.17 278	0.20 254	0.16 263	0.20 259	0.16 272	0.20 257	0.17 279	0.21 267	0.16 269	0.27 312	0.24 315	0.19 229	0.16 209	0.19 263	0.16 270	0.26 295	3.08 782

RAFT-FE	0.34 306	0.26 211	0.17 210	0.21 222	0.17 278	0.20 254	0.16 263	0.20 259	0.16 272	0.20 257	0.17 279	0.21 267	0.16 269	0.27 312	0.24 315	0.19 229	0.16 209	0.19 263	0.16 270	0.26 295	3.08 782

LG-Stereo_L2	0.34 306	0.37 241	0.38 369	0.47 371	0.28 343	0.39 365	0.28 343	0.39 358	0.28 351	0.39 361	0.28 349	0.39 370	0.28 354	0.38 363	0.28 340	0.42 392	0.35 398	0.36 378	0.26 336	0.35 346	0.26 312

H2IRNET	0.34 306	0.34 230	0.34 349	0.34 286	0.34 455	0.34 334	0.34 450	0.34 329	0.34 455	0.34 337	0.34 451	0.34 344	0.34 454	0.34 342	0.34 447	0.34 319	0.34 391	0.34 352	0.34 463	0.34 333	0.34 436

IGEV++	0.34 306	0.43 283	0.30 303	0.40 323	0.29 356	0.40 367	0.29 358	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.29 364	0.40 380	0.29 366	0.40 374	0.30 366	0.38 349	0.29 329	0.37 382	0.29 411	0.37 362	0.29 388

iRaft-Stereo_5w	0.34 306	0.42 281	0.31 321	0.39 310	0.30 368	0.38 358	0.30 366	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.37 472	0.41 395	0.34 454	0.38 363	0.30 366	0.34 319	0.27 307	0.34 352	0.26 336	0.34 333	0.26 312

CSP-Net	0.34 306	1.29 537	1.19 609	1.36 632	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 654	1.21 665	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

iRaft-Stereo_20w	0.34 306	0.41 269	0.31 321	0.39 310	0.29 356	0.40 367	0.32 424	0.41 386	0.32 434	0.38 354	0.30 379	0.39 370	0.30 376	0.38 363	0.32 420	0.35 327	0.27 307	0.34 352	0.27 375	0.34 333	0.29 388

DGSMNet	0.34 306	0.41 269	0.27 284	0.41 338	0.28 343	0.41 386	0.28 343	0.41 386	0.27 345	0.41 385	0.27 341	0.42 413	0.27 345	0.41 394	0.28 340	0.40 370	0.29 329	0.40 447	0.28 396	0.40 438	0.27 351

small-0shot	0.35 317	1.92 617	0.27 284	0.27 255	0.27 336	0.27 306	0.27 332	0.27 303	0.27 345	0.27 308	0.27 341	0.26 310	0.27 345	0.27 312	0.26 328	0.27 283	0.26 294	0.26 308	0.26 336	0.26 295	0.27 351

gcap_with_dpt	0.35 317	0.39 252	0.30 303	0.44 359	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.31 422	0.44 445	0.30 379	0.44 458	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.38 349	0.26 294	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.27 351

FE-Mocha	0.35 317	0.71 368	0.40 413	0.47 371	0.27 336	0.34 334	0.27 332	0.34 329	0.26 340	0.34 337	0.26 337	0.34 344	0.27 345	0.34 342	0.27 331	0.44 394	0.41 439	0.33 342	0.29 411	0.32 321	0.29 388

IGEV-FE	0.35 317	0.37 241	0.17 210	0.19 194	0.17 278	0.20 254	0.17 273	0.19 251	0.17 282	0.19 250	0.17 279	0.19 254	0.17 281	0.37 359	0.36 455	0.19 229	0.17 239	0.19 263	0.17 293	0.38 375	2.84 773

test_for_model	0.35 317	0.39 252	0.30 303	0.43 355	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.31 408	0.38 349	0.26 294	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

CASnet	0.35 317	0.51 325	0.44 437	0.32 275	0.31 416	0.24 282	0.34 450	0.36 336	0.25 326	0.31 323	0.37 472	0.30 325	0.33 447	0.25 296	0.45 510	0.37 335	0.37 409	0.33 342	0.35 476	0.34 333	0.37 456
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 317	0.44 286	0.45 439	0.49 383	0.30 368	0.37 351	0.30 366	0.36 336	0.30 376	0.36 345	0.29 364	0.36 351	0.29 366	0.36 351	0.30 366	0.46 436	0.39 424	0.32 335	0.24 327	0.32 321	0.25 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 317	0.35 232	0.35 360	0.35 290	0.35 459	0.35 338	0.35 455	0.35 332	0.35 459	0.35 341	0.35 460	0.35 346	0.35 461	0.35 345	0.35 451	0.35 327	0.35 398	0.35 368	0.35 476	0.35 346	0.35 447

GeoVLM	0.36 325	0.38 245	0.27 284	0.46 364	0.28 343	0.35 338	0.28 343	0.37 344	0.27 345	0.35 341	0.28 349	0.36 351	0.38 474	0.35 345	0.28 340	1.08 587	0.26 294	0.33 342	0.27 375	0.34 333	0.33 429

Zero-FE251	0.36 325	0.40 256	0.28 293	0.41 338	0.28 343	0.41 386	0.28 343	0.41 386	0.28 351	0.41 385	0.28 349	0.41 395	0.28 354	0.42 408	0.30 366	0.37 335	0.26 294	0.37 382	0.27 375	0.45 464	0.56 546

GIP-stereo	0.36 325	0.49 312	0.39 380	0.48 377	0.32 430	0.41 386	0.28 343	0.40 367	0.30 376	0.41 385	0.28 349	0.40 380	0.28 354	0.42 408	0.28 340	0.45 424	0.32 349	0.38 390	0.30 429	0.37 362	0.27 351

DCVSM-stereo	0.36 325	1.89 608	0.22 257	0.40 323	0.22 314	0.40 367	0.22 303	0.40 367	0.22 309	0.40 368	0.22 313	0.40 380	0.22 314	0.40 374	0.22 303	0.28 289	0.21 270	0.28 318	0.21 308	0.28 304	0.20 283

RSM	0.36 325	0.36 238	0.43 435	0.37 297	0.42 508	0.49 489	0.42 506	0.37 344	0.28 351	0.36 345	0.29 364	0.36 351	0.30 376	0.37 359	0.28 340	0.34 319	0.31 344	0.34 352	0.35 476	0.40 438	0.29 388

gcap-zeroshot	0.36 325	0.40 256	0.34 349	0.44 359	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.32 434	0.44 445	0.32 434	0.44 458	0.32 435	0.44 446	0.31 408	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.27 351

testlalala	0.36 325	0.40 256	0.34 349	0.44 359	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.32 434	0.44 445	0.32 434	0.44 458	0.32 435	0.44 446	0.31 408	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.27 351

GCAPDPT-zeroshot	0.36 325	0.40 256	0.30 303	0.43 355	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.31 422	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.31 408	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.26 312

RAFT-Test	0.36 325	0.37 241	0.33 335	0.41 338	0.32 430	0.41 386	0.32 424	0.41 386	0.32 434	0.41 385	0.32 434	0.41 395	0.32 435	0.41 394	0.33 432	0.37 335	0.29 329	0.37 382	0.29 411	0.38 375	0.31 413

DMCA	0.36 325	0.38 245	0.37 367	0.35 290	0.35 459	0.36 342	0.36 462	0.36 336	0.35 459	0.35 341	0.37 472	0.36 351	0.36 465	0.35 345	0.36 455	0.36 332	0.36 404	0.35 368	0.36 482	0.36 357	0.36 450

ACVNet-DCA	0.37 335	1.00 439	0.30 303	0.40 323	0.29 356	0.40 367	0.29 358	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.29 364	0.40 380	0.29 366	0.39 371	0.28 340	0.33 314	0.32 349	0.33 342	0.32 448	0.33 328	0.32 420

1test111	0.37 335	1.02 453	0.30 303	0.39 310	0.29 356	0.40 367	0.28 343	0.39 358	0.29 361	0.39 361	0.29 364	0.39 370	0.28 354	0.40 374	0.29 356	0.33 314	0.32 349	0.33 342	0.31 440	0.32 321	0.31 413

cc1	0.37 335	1.02 453	0.30 303	0.39 310	0.29 356	0.40 367	0.28 343	0.39 358	0.29 361	0.39 361	0.29 364	0.39 370	0.28 354	0.40 374	0.29 356	0.33 314	0.32 349	0.33 342	0.31 440	0.32 321	0.31 413

EKT-Stereo	0.37 335	0.40 256	0.44 437	1.07 547	0.29 356	0.34 334	0.31 414	0.36 336	0.29 361	0.38 354	0.31 424	0.37 362	0.30 376	0.36 351	0.29 356	0.34 319	0.28 315	0.39 434	0.30 429	0.37 362	0.30 403

GMOStereo	0.37 335	0.45 295	0.23 263	0.30 262	0.37 470	0.41 386	0.36 462	0.41 386	0.35 459	0.43 406	0.36 465	0.41 395	0.40 487	0.41 394	0.36 455	0.34 319	0.22 277	0.47 503	0.37 485	0.39 424	0.33 429

XPNet_ROB	0.37 335	0.37 241	0.37 367	0.37 297	0.37 470	0.37 351	0.37 468	0.37 344	0.37 472	0.37 352	0.37 472	0.37 362	0.37 470	0.37 359	0.37 465	0.37 335	0.37 409	0.37 382	0.37 485	0.37 362	0.37 456

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 341	0.35 232	0.56 494	0.63 460	0.29 356	0.36 342	0.29 358	0.36 336	0.29 361	0.39 361	0.29 364	0.36 351	0.29 366	0.36 351	0.29 356	0.62 498	0.57 510	0.35 368	0.29 411	0.36 357	0.29 388

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 341	0.35 232	0.56 494	0.63 460	0.28 343	0.36 342	0.28 343	0.36 336	0.28 351	0.36 345	0.28 349	0.36 351	0.28 354	0.36 351	0.28 340	0.62 498	0.57 510	0.35 368	0.28 396	0.35 346	0.28 379

MonSter++	0.38 341	0.44 286	0.31 321	0.43 355	0.30 368	0.43 414	0.31 414	0.43 413	0.31 422	0.45 457	0.31 424	0.43 422	0.31 428	0.43 415	0.69 582	0.38 349	0.33 362	0.40 447	0.30 429	0.38 375	0.30 403

HiDET	0.38 341	0.44 286	0.30 303	0.42 348	0.30 368	0.42 407	0.30 366	0.42 405	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.42 413	0.30 376	0.42 408	0.68 574	0.37 335	0.32 349	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.29 388

LCMNet	0.38 341	0.44 286	0.30 303	0.42 348	0.30 368	0.42 407	0.30 366	0.42 405	0.30 376	0.45 457	0.30 379	0.42 413	0.30 376	0.42 408	0.69 582	0.37 335	0.32 349	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.29 388

CSFM-Stereo	0.38 341	0.44 286	0.30 303	0.42 348	0.30 368	0.42 407	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.42 413	0.30 376	0.42 408	0.73 596	0.37 335	0.32 349	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.30 403

HART	0.38 341	0.45 295	0.34 349	0.42 348	0.33 443	0.41 386	0.34 450	0.42 405	0.33 444	0.43 406	0.34 451	0.42 413	0.34 454	0.41 394	0.38 468	0.40 370	0.32 349	0.42 481	0.32 448	0.40 438	0.32 420

GREAT-IGEV	0.38 341	0.43 283	0.36 362	0.48 377	0.32 430	0.45 463	0.32 424	0.45 461	0.32 434	0.45 457	0.32 434	0.45 468	0.32 435	0.45 465	0.32 420	0.44 394	0.33 362	0.41 465	0.29 411	0.41 449	0.29 388
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 341	0.43 283	0.33 335	0.46 364	0.33 443	0.45 463	0.32 424	0.45 461	0.32 434	0.45 457	0.32 434	0.45 468	0.33 447	0.45 465	0.32 420	0.38 349	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.37 362	0.36 450

WAO-8	0.38 341	0.38 245	0.38 369	0.38 300	0.38 477	0.38 358	0.38 475	0.38 353	0.38 476	0.38 354	0.38 477	0.38 365	0.38 474	0.38 363	0.38 468	0.38 349	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.38 375	0.38 463

WAO-7	0.38 341	0.38 245	0.38 369	0.38 300	0.38 477	0.38 358	0.38 475	0.38 353	0.38 476	0.38 354	0.38 477	0.38 365	0.38 474	0.38 363	0.38 468	0.38 349	0.38 417	0.38 390	0.38 499	0.38 375	0.38 463

xx1	0.38 341	1.03 455	0.31 321	0.40 323	0.31 416	0.41 386	0.28 343	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.29 364	0.40 380	0.29 366	0.40 374	0.29 356	0.34 319	0.33 362	0.34 352	0.32 448	0.34 333	0.32 420

Venus	0.38 341	0.38 245	0.38 369	0.38 300	0.38 477	0.37 351	0.38 475	0.37 344	0.37 472	0.41 385	0.37 472	0.39 370	0.37 470	0.38 363	0.38 468	0.37 335	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.37 362	0.38 463

IMH	0.38 341	0.38 245	0.38 369	0.38 300	0.38 477	0.38 358	0.38 475	0.38 353	0.38 476	0.42 399	0.38 477	0.40 380	0.38 474	0.38 363	0.38 468	0.38 349	0.38 417	0.39 434	0.38 499	0.38 375	0.38 463

NBS	0.39 355	0.68 362	0.36 362	0.38 300	0.36 465	0.38 358	0.39 490	0.39 358	0.39 489	0.37 352	0.35 460	0.37 362	0.38 474	0.37 359	0.38 468	0.39 362	0.36 404	0.36 378	0.39 503	0.38 375	0.38 463

DF	0.39 355	1.37 547	1.02 593	1.14 555	0.12 232	0.16 234	0.12 233	0.16 238	0.12 240	0.16 236	0.12 228	0.16 236	0.12 233	0.16 237	0.12 229	1.12 596	1.00 587	0.15 233	0.12 229	0.15 229	0.12 224

PAM	0.39 355	1.88 607	0.34 349	0.37 297	0.41 498	0.45 463	0.22 303	0.28 304	0.23 316	0.28 309	0.24 326	0.29 320	0.23 320	0.29 321	0.23 311	0.38 349	0.32 349	0.38 390	0.37 485	0.32 321	0.22 291

HanzoNet	0.39 355	0.38 245	0.40 413	0.39 310	0.41 498	0.38 358	0.38 475	0.38 353	0.38 476	0.39 361	0.39 487	0.38 365	0.38 474	0.39 371	0.40 485	0.38 349	0.38 417	0.40 447	0.38 499	0.38 375	0.40 474

CES	0.39 355	0.47 304	0.36 362	0.36 294	0.37 470	0.45 463	0.35 455	0.35 332	0.40 492	0.36 345	0.44 514	0.47 478	0.36 465	0.44 446	0.36 455	0.37 335	0.39 424	0.44 484	0.35 476	0.37 362	0.36 450

PASM	0.39 355	3.06 687	1.36 675	1.58 642	0.09 164	0.11 169	0.11 192	0.11 177	0.11 200	0.09 162	0.09 170	0.11 180	0.09 169	0.09 162	0.09 163	0.11 123	0.11 140	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.11 183

mms	0.40 361	0.45 295	0.35 360	0.48 377	0.36 465	0.47 475	0.34 450	0.45 461	0.38 476	0.47 469	0.33 443	0.45 468	0.32 435	0.45 465	0.32 420	0.39 362	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.39 424	0.39 470

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 361	1.09 465	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.44 452	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.34 391	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.27 351

knoymous	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474

anonymousa	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474

riskmin	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474

Anonymous_2	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474

Anonymous_1	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474

AdaStereo	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474
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.
test410_97500	0.41 369	0.89 407	0.31 321	0.40 323	0.31 416	0.40 367	0.31 414	0.40 367	0.31 422	0.61 537	0.53 552	0.40 380	0.31 428	0.40 374	0.31 408	0.58 483	0.47 473	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.29 388

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 369	1.09 465	0.40 413	0.52 434	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.31 422	0.44 445	0.31 424	0.44 458	0.31 428	0.44 446	0.31 408	0.46 436	0.35 398	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.28 379

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 369	1.06 462	0.40 413	0.51 431	0.31 416	0.44 449	0.30 366	0.43 413	0.32 434	0.44 445	0.30 379	0.56 531	0.30 376	0.44 446	0.31 408	0.45 424	0.34 391	0.39 434	0.27 375	0.40 438	0.27 351

Select-FE	0.41 369	0.44 286	0.23 263	0.26 250	0.22 314	0.26 301	0.22 303	0.26 299	0.23 316	0.26 303	0.23 318	0.26 310	0.23 320	0.45 465	0.42 501	0.25 277	0.22 277	0.25 303	0.22 311	0.45 464	2.90 774

water-stereo	0.41 369	0.84 395	0.46 445	0.50 420	0.33 443	0.45 463	0.33 435	0.45 461	0.32 434	0.45 457	0.32 434	0.45 468	0.32 435	0.45 465	0.32 420	0.44 394	0.41 439	0.39 434	0.31 440	0.39 424	0.32 420

ccccc	0.41 369	0.44 286	0.34 349	0.48 377	0.35 459	0.48 480	0.35 455	0.51 506	0.35 459	0.47 469	0.35 460	0.47 478	0.34 454	0.47 474	0.35 451	0.41 378	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.41 449	0.39 470

GCAP-BAT	0.41 369	1.30 539	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.34 391	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GwcNet-ADL	0.41 369	0.41 269	0.41 427	0.41 338	0.41 498	0.41 386	0.41 500	0.41 386	0.41 502	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 483

PSMNet-ADL	0.41 369	0.41 269	0.41 427	0.41 338	0.41 498	0.41 386	0.41 500	0.41 386	0.41 502	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 483

GANet-ADL	0.41 369	0.41 269	0.41 427	0.41 338	0.41 498	0.41 386	0.41 500	0.41 386	0.41 502	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 483

ADLNet2	0.41 369	0.41 269	0.41 427	0.41 338	0.41 498	0.41 386	0.41 500	0.41 386	0.41 502	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 483

ADLNet	0.41 369	0.41 269	0.41 427	0.41 338	0.41 498	0.41 386	0.41 500	0.41 386	0.41 502	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 483

FCDSN-DC	0.41 369	0.59 349	0.64 519	0.54 439	0.33 443	0.50 498	0.37 468	0.42 405	0.40 492	0.61 537	0.43 512	0.50 506	0.49 536	0.38 363	0.32 420	0.28 289	0.23 284	0.26 308	0.22 311	0.35 346	0.28 379
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 369	0.46 299	0.33 335	0.49 383	0.33 443	0.49 489	0.33 435	0.49 483	0.33 444	0.49 486	0.33 443	0.49 492	0.33 447	0.51 510	0.33 432	0.41 378	0.30 339	0.41 465	0.30 429	0.79 556	0.29 388

Gwc-CoAtRS	0.41 369	1.49 553	0.32 330	0.42 348	0.32 430	0.41 386	0.32 424	0.41 386	0.33 444	0.41 385	0.32 434	0.41 395	0.32 435	0.41 394	0.32 420	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.40 438	0.28 379

CR-RVC	0.42 384	0.14 143	1.89 722	1.91 658	0.13 242	0.12 180	0.08 165	0.07 151	0.07 162	0.07 153	0.07 163	0.08 154	0.14 252	0.07 151	0.07 153	0.96 570	1.91 736	0.14 202	0.14 254	0.20 260	0.13 236

S0	0.42 384	0.44 286	0.54 490	0.59 452	0.34 455	0.48 480	0.22 303	0.51 506	0.25 326	0.51 508	0.34 451	0.53 520	0.35 461	0.47 474	0.36 455	0.55 476	0.39 424	0.49 516	0.27 375	0.46 469	0.34 436

UPFNet	0.42 384	1.20 481	0.17 210	0.24 235	0.17 278	0.25 292	0.17 273	1.19 620	0.90 621	0.25 294	0.17 279	0.24 291	0.17 281	0.25 296	0.17 274	0.22 248	0.17 239	0.22 279	0.16 270	1.15 612	0.93 613

quiztm	0.43 387	0.49 312	0.40 413	0.51 431	0.40 488	0.51 510	0.40 491	0.50 492	0.40 492	0.50 499	0.40 490	0.51 517	0.40 487	0.50 500	0.40 485	0.44 394	0.34 391	0.44 484	0.34 463	0.44 459	0.34 436

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 387	1.76 570	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.31 408	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.26 312

KABStereo	0.43 387	1.76 570	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

KMOStereo	0.43 387	1.80 580	0.38 369	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 387	1.77 572	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 387	1.78 575	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 387	1.77 572	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 387	1.77 572	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

DDF-Stereo	0.43 387	1.15 474	0.57 498	0.53 436	0.32 430	0.41 386	0.32 424	0.41 386	0.32 434	0.41 385	0.32 434	0.41 395	0.32 435	0.40 374	0.32 420	0.52 466	0.50 490	0.38 390	0.31 440	0.39 424	0.31 413

DVStereo	0.43 387	0.86 399	0.48 461	0.50 420	0.33 443	0.46 470	0.33 435	0.46 465	0.33 444	0.46 463	0.33 443	0.47 478	0.33 447	0.47 474	0.34 447	0.45 424	0.42 449	0.40 447	0.33 459	0.47 483	0.38 463

psmg	0.43 387	1.91 611	0.92 580	1.91 658	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 698	1.44 688	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

delet	0.43 387	1.21 527	0.17 210	0.25 242	0.17 278	0.25 292	0.18 282	1.26 674	0.95 630	0.25 294	0.17 279	0.25 298	0.17 281	0.25 296	0.17 274	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.16 270	1.18 620	0.98 619

psm_up	0.43 387	1.19 480	0.17 210	0.25 242	0.18 290	0.25 292	0.19 288	1.26 674	0.91 622	0.26 303	0.17 279	0.25 298	0.17 281	0.25 296	0.17 274	0.22 248	0.17 239	0.23 288	0.16 270	1.18 620	0.99 620

canet-new	0.44 400	1.82 592	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

bcnet-new	0.44 400	1.81 585	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

LWStereo	0.44 400	1.82 592	0.38 369	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

LMStereo	0.44 400	1.80 580	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

CR7Stereo	0.44 400	1.81 585	0.39 380	0.50 420	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

ARStereo	0.44 400	1.80 580	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

ARStereo-new	0.44 400	1.80 580	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

BARStereo	0.44 400	1.78 575	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.44 452	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.34 391	0.39 434	0.26 336	0.38 375	0.26 312

FCBStereo	0.44 400	1.79 579	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

PSGStereo	0.44 400	1.78 575	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

MUNStereo	0.44 400	1.81 585	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.44 449	0.30 366	0.44 452	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.44 458	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.45 424	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

CHEStereo	0.44 400	1.78 575	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

TOTStereo	0.44 400	1.81 585	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 400	1.83 595	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 400	1.81 585	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 400	1.85 601	0.38 369	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 400	1.86 605	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 400	1.80 580	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.44 449	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 400	1.82 592	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 400	1.83 595	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.36 404	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

Monster-pub-mixall	0.44 400	0.56 341	0.60 504	0.38 300	0.27 336	0.37 351	0.27 332	0.37 344	0.29 361	0.38 354	0.27 341	0.38 365	0.29 366	0.85 581	0.27 331	1.46 670	0.26 294	0.34 352	0.26 336	0.36 357	0.53 532

depthmonostereo	0.44 400	0.85 397	0.46 445	0.54 439	0.40 488	0.52 514	0.38 475	0.52 511	0.35 459	0.47 469	0.34 451	0.46 472	0.34 454	0.47 474	0.34 447	0.45 424	0.43 454	0.41 465	0.33 459	0.41 449	0.32 420

MMNet	0.44 400	1.24 535	0.17 210	0.25 242	0.17 278	0.25 292	0.18 282	1.26 674	0.93 628	0.25 294	0.17 279	0.25 298	0.18 293	0.25 296	0.17 274	0.23 260	0.16 209	0.23 288	0.16 270	1.20 624	0.99 620

rgla	0.45 423	0.54 335	0.33 335	0.67 472	0.32 430	0.48 480	0.33 435	0.48 475	0.33 444	0.48 476	0.94 629	0.48 485	0.33 447	0.47 474	0.33 432	0.45 424	0.52 499	0.53 534	0.31 440	0.45 464	0.32 420

LACA_dic	0.45 423	0.13 121	1.78 704	1.70 652	0.12 232	0.13 183	0.12 233	0.16 238	0.15 264	0.13 190	0.12 228	0.13 190	0.11 191	0.16 237	0.13 241	1.73 682	1.69 711	0.16 239	0.11 194	0.13 190	0.13 236

RMAStereo	0.45 423	1.81 585	0.40 413	0.50 420	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.31 422	0.44 445	0.31 424	0.44 458	0.32 435	0.44 446	0.31 408	0.46 436	0.35 398	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.27 351

252Zero-FE	0.45 423	0.50 317	0.36 362	0.50 420	0.36 465	0.50 498	0.36 462	0.50 492	0.36 470	0.49 486	0.36 465	0.49 492	0.36 465	0.54 521	0.41 493	0.45 424	0.34 391	0.45 489	0.34 463	0.55 511	0.75 591

Monster-pub-eth3d	0.45 423	0.57 344	0.60 504	0.39 310	0.28 343	0.37 351	0.28 343	0.37 344	0.30 376	0.39 361	0.29 364	0.39 370	0.30 376	0.92 593	0.27 331	1.42 667	0.28 315	0.34 352	0.28 396	0.37 362	0.53 532

Replicate-Monster	0.45 423	0.57 344	0.60 504	0.40 323	0.29 356	0.37 351	0.27 332	0.37 344	0.30 376	0.40 368	0.31 424	0.40 380	0.30 376	0.99 601	0.27 331	1.36 663	0.31 344	0.34 352	0.30 429	0.36 357	0.54 535

SCV_C0	0.45 423	0.88 404	0.49 468	0.54 439	0.37 470	0.48 480	0.37 468	0.48 475	0.37 472	0.48 476	0.36 465	0.48 485	0.37 470	0.49 491	0.37 465	0.50 458	0.41 439	0.44 484	0.34 463	0.44 459	0.34 436

RAFT-Stereo-weight	0.45 423	1.90 610	0.34 349	0.42 348	0.36 465	0.43 414	0.35 455	0.42 405	0.34 455	0.42 399	0.34 451	0.44 458	0.34 454	0.41 394	0.34 447	0.38 349	0.32 349	0.38 390	0.32 448	0.38 375	0.33 429

TorneroNet-64	0.45 423	0.27 214	0.30 303	0.58 449	0.27 336	0.70 548	0.30 366	0.28 304	0.73 604	0.73 561	0.28 349	0.71 559	0.66 570	0.75 562	0.27 331	0.27 283	0.29 329	0.37 382	0.75 610	0.28 304	0.30 403

416test	0.46 432	0.55 338	0.33 335	0.67 472	0.33 443	0.48 480	0.33 435	0.48 475	0.33 444	0.48 476	0.99 634	0.48 485	0.33 447	0.48 484	0.33 432	0.45 424	0.52 499	0.54 537	0.32 448	0.45 464	0.32 420

ATMStereo	0.46 432	1.99 620	0.40 413	0.51 431	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.31 422	0.44 445	0.31 424	0.44 458	0.31 428	0.44 446	0.32 420	0.47 443	0.35 398	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.27 351

SCV	0.46 432	0.94 424	0.45 439	0.54 439	0.37 470	0.48 480	0.38 475	0.48 475	0.37 472	0.48 476	0.39 487	0.48 485	0.37 470	0.49 491	0.37 465	0.50 458	0.46 465	0.44 484	0.34 463	0.44 459	0.34 436

otaku	0.46 432	0.46 299	0.46 445	0.46 364	0.46 520	0.46 470	0.46 520	0.46 465	0.46 520	0.46 463	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.46 470	0.46 514	0.46 436	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 501

Dean	0.46 432	0.46 299	0.46 445	0.46 364	0.46 520	0.46 470	0.46 520	0.46 465	0.46 520	0.47 469	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.46 470	0.46 514	0.46 436	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 501

ACVNet_1	0.46 432	0.47 304	0.46 445	0.46 364	0.46 520	0.46 470	0.46 520	0.46 465	0.47 526	0.46 463	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.46 470	0.46 514	0.46 436	0.46 465	0.47 503	0.46 532	0.46 469	0.46 501

ACVNet-4b	0.46 432	0.46 299	0.46 445	0.46 364	0.46 520	0.46 470	0.46 520	0.46 465	0.46 520	0.46 463	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.47 474	0.46 514	0.46 436	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 501

PML	0.46 432	1.36 545	0.29 299	0.58 449	0.30 368	0.57 528	0.29 358	0.57 522	0.29 361	0.57 529	0.29 364	0.57 535	0.29 366	0.56 526	0.29 356	0.52 466	0.30 339	0.53 534	0.31 440	0.53 508	0.30 403

Anonymus	0.47 440	0.73 371	0.46 445	0.43 355	0.54 553	0.53 516	0.27 332	0.39 358	0.35 459	0.33 334	0.40 490	0.33 339	0.38 474	0.53 518	0.54 544	0.56 480	0.36 404	0.49 516	0.53 555	0.66 527	0.54 535

LG-Stereo_L1	0.47 440	0.52 327	0.47 453	0.62 458	0.39 487	0.53 516	0.40 491	0.53 513	0.39 489	0.53 515	0.39 487	0.53 520	0.39 486	0.53 518	0.39 482	0.55 476	0.46 465	0.49 516	0.37 485	0.49 490	0.37 456

Ntro	0.47 440	0.47 304	0.46 445	0.46 364	0.46 520	0.47 475	0.47 526	0.46 465	0.47 526	0.46 463	0.46 523	0.47 478	0.46 520	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 501

HaxPig	0.47 440	0.47 304	0.47 453	0.49 383	0.47 528	0.47 475	0.47 526	0.47 471	0.47 526	0.47 469	0.47 532	0.47 478	0.47 529	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.47 473	0.47 503	0.47 539	0.47 483	0.48 511

UNDER WATER	0.47 440	0.47 304	0.47 453	0.47 371	0.47 528	0.47 475	0.47 526	0.47 471	0.47 526	0.47 469	0.47 532	0.47 478	0.46 520	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.47 473	0.47 503	0.46 532	0.47 483	0.47 509

LVE	0.47 440	0.47 304	0.47 453	0.47 371	0.49 536	0.47 475	0.47 526	0.47 471	0.49 535	0.47 469	0.47 532	0.47 478	0.46 520	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.47 473	0.48 511	0.47 539	0.47 483	0.47 509

GASTEREO	0.48 446	1.21 527	0.47 453	0.57 447	0.38 477	0.50 498	0.38 475	0.50 492	0.38 476	0.50 499	0.38 477	0.50 506	0.38 474	0.50 500	0.38 468	0.52 466	0.42 449	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.34 436

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 446	0.55 338	0.47 453	0.63 460	0.41 498	0.56 522	0.44 510	0.56 519	0.41 502	0.56 526	0.41 498	0.57 535	0.42 505	0.56 526	0.41 493	0.55 476	0.43 454	0.51 528	0.37 485	0.51 501	0.37 456

fffft	0.48 446	0.51 325	0.45 439	0.52 434	0.45 518	0.52 514	0.45 516	0.52 511	0.48 533	0.53 515	0.45 519	0.52 518	0.45 516	0.52 515	0.46 514	0.51 464	0.41 439	0.50 522	0.41 515	0.50 495	0.41 483
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 446	0.48 310	0.48 461	0.48 377	0.48 532	0.48 480	0.48 535	0.48 475	0.48 533	0.48 476	0.48 536	0.48 485	0.48 530	0.48 484	0.48 528	0.48 448	0.48 479	0.48 511	0.48 543	0.48 487	0.48 511

notaker	0.48 446	0.49 312	0.48 461	0.48 377	0.48 532	0.48 480	0.48 535	0.48 475	0.49 535	0.48 476	0.48 536	0.48 485	0.48 530	0.48 484	0.48 528	0.48 448	0.48 479	0.48 511	0.48 543	0.48 487	0.49 517

LL-Strereo2	0.48 446	1.73 568	0.51 481	0.59 452	0.34 455	0.42 407	0.33 435	0.40 367	0.31 422	0.42 399	0.33 443	0.42 413	0.31 428	0.44 446	0.39 482	0.60 489	0.51 495	0.44 484	0.33 459	0.44 459	0.33 429

416test1013	0.49 452	0.80 388	0.33 335	0.67 472	0.33 443	0.48 480	0.41 500	0.48 475	0.39 489	0.48 476	0.93 628	0.52 518	0.32 435	0.52 515	0.38 468	0.49 451	0.51 495	0.53 534	0.37 485	0.51 501	0.36 450

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 452	0.98 429	0.64 519	0.84 508	0.46 520	0.45 463	0.35 455	0.47 471	0.47 526	0.45 457	0.34 451	0.46 472	0.48 530	0.46 470	0.35 451	0.39 362	0.71 557	0.39 434	0.35 476	0.41 449	0.41 483

ACVNet_2	0.49 452	0.49 312	0.49 468	0.49 383	0.49 536	0.49 489	0.49 537	0.49 483	0.49 535	0.49 486	0.49 539	0.49 492	0.49 536	0.49 491	0.49 530	0.49 451	0.49 482	0.49 516	0.49 547	0.49 490	0.49 517

FoundationStereo	0.50 455	0.50 317	0.50 474	0.50 420	0.50 540	0.50 498	0.50 541	0.50 492	0.50 540	0.50 499	0.50 543	0.50 506	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 520

StereoAnything_RVC	0.50 455	0.50 317	0.50 474	0.50 420	0.50 540	0.50 498	0.50 541	0.50 492	0.50 540	0.50 499	0.50 543	0.50 506	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 520

dual_stereo	0.50 455	0.50 317	0.50 474	0.50 420	0.50 540	0.50 498	0.50 541	0.50 492	0.50 540	0.50 499	0.50 543	0.50 506	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 520

GCST	0.50 455	2.08 623	0.38 369	0.53 436	0.35 459	0.49 489	0.35 455	0.50 492	0.35 459	0.49 486	0.35 460	0.49 492	0.35 461	0.49 491	0.35 451	0.48 448	0.37 409	0.45 489	0.33 459	0.44 459	0.33 429

SANet	0.50 455	0.50 317	0.50 474	0.50 420	0.50 540	0.50 498	0.50 541	0.50 492	0.50 540	0.50 499	0.50 543	0.50 506	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 520

CR-Stereo	0.51 460	0.14 143	1.94 737	1.87 655	0.14 246	0.13 183	0.14 247	0.19 251	0.18 289	0.13 190	0.13 249	0.18 249	0.17 281	0.14 207	0.15 258	1.89 692	1.93 737	0.19 263	0.14 254	0.20 260	0.15 250

MSCF	0.51 460	1.40 550	0.49 468	0.58 449	0.38 477	0.50 498	0.38 475	0.54 515	0.41 502	0.52 512	0.41 498	0.53 520	0.42 505	0.53 518	0.41 493	0.60 489	0.47 473	0.48 511	0.37 485	0.48 487	0.38 463

UGAM-zero	0.51 460	2.17 633	0.39 380	0.53 436	0.36 465	0.50 498	0.36 462	0.50 492	0.36 470	0.49 486	0.36 465	0.50 506	0.35 461	0.50 500	0.36 455	0.49 451	0.37 409	0.47 503	0.35 476	0.46 469	0.34 436

UGAM	0.51 460	2.23 638	0.39 380	0.54 439	0.35 459	0.50 498	0.35 455	0.49 483	0.35 459	0.49 486	0.35 460	0.49 492	0.36 465	0.50 500	0.36 455	0.49 451	0.37 409	0.45 489	0.34 463	0.45 464	0.34 436

Selective-IGEV	0.51 460	0.55 338	0.45 439	0.69 478	0.45 518	0.61 533	0.45 516	0.50 492	0.40 492	0.56 526	0.44 514	0.55 528	0.40 487	0.72 556	0.67 566	0.59 486	0.46 465	0.45 489	0.34 463	0.46 469	0.37 456

RCA-Stereo	0.51 460	3.22 693	0.34 349	0.44 359	0.34 455	0.44 449	0.34 450	0.43 413	0.34 455	0.43 406	0.34 451	0.44 458	0.33 447	0.43 415	0.33 432	0.38 349	0.29 329	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.29 388

DN	0.53 466	0.85 397	0.45 439	0.65 467	0.44 514	0.60 531	0.44 510	0.60 531	0.44 515	0.60 535	0.45 519	0.60 540	0.44 512	0.60 535	0.44 507	0.56 480	0.42 449	0.56 541	0.42 523	0.56 514	0.42 490

MGW-Stereo	0.54 467	2.14 630	0.41 427	0.64 465	0.42 508	0.63 538	0.38 475	0.59 528	0.26 340	0.58 533	0.42 508	0.56 531	0.29 366	0.49 491	0.26 328	0.59 486	0.39 424	0.50 522	0.40 505	0.53 508	0.39 470

AIO-test1	0.54 467	0.60 354	0.52 485	0.66 471	0.47 528	0.61 533	0.47 526	0.58 525	0.46 520	0.61 537	0.46 523	0.61 543	0.45 516	0.62 537	0.45 510	0.61 493	0.52 499	0.57 542	0.48 543	0.57 517	0.48 511

castereo++	0.54 467	3.59 699	1.15 603	1.31 626	0.14 246	0.16 234	0.14 247	0.16 238	0.14 252	0.16 236	0.14 255	0.16 236	0.13 247	0.16 237	0.14 246	1.45 669	1.16 613	0.15 233	0.14 254	0.15 229	0.13 236

FENet	0.54 467	1.52 554	1.19 609	1.41 636	0.23 320	0.35 338	0.23 313	0.35 332	0.23 316	0.34 337	0.23 318	0.35 346	0.23 320	0.35 345	0.23 311	1.40 666	1.07 597	0.32 335	0.23 319	0.33 328	0.23 293

PSMNet_ROB	0.54 467	0.54 335	0.54 490	0.54 439	0.53 550	0.54 520	0.54 551	0.53 513	0.54 551	0.54 521	0.54 554	0.54 524	0.53 547	0.54 521	0.54 544	0.54 470	0.53 503	0.54 537	0.54 557	0.54 510	0.54 535

AIO-test2	0.55 472	0.59 349	0.52 485	0.67 472	0.47 528	0.61 533	0.47 526	0.61 535	0.47 526	0.61 537	0.47 532	0.61 543	0.48 530	0.62 537	0.47 522	0.64 504	0.53 503	0.58 543	0.47 539	0.58 519	0.48 511

CFNet-ft	0.55 472	1.57 556	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.20 254	2.53 776	1.61 693	0.14 252	0.20 257	0.14 255	0.20 259	0.14 252	0.20 257	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	1.56 687	1.24 698

S	0.56 474	0.61 356	0.54 490	0.68 477	0.48 532	0.65 540	0.49 537	0.63 537	0.49 535	0.64 545	0.49 539	0.64 547	0.48 530	0.62 537	0.49 530	0.63 502	0.62 529	0.59 546	0.48 543	0.57 517	0.48 511

MyStereo04	0.56 474	3.72 705	0.59 500	0.49 383	0.41 498	0.36 342	0.32 424	0.37 344	0.31 422	0.34 337	0.46 523	0.35 346	0.32 435	0.35 345	0.33 432	0.49 451	0.45 463	0.34 352	0.32 448	0.35 346	0.43 493

CASS	0.57 476	0.89 407	0.56 494	0.57 447	0.56 554	0.56 522	0.56 553	0.56 519	0.53 549	0.57 529	0.57 558	0.59 539	0.48 530	0.56 526	0.57 548	0.55 476	0.56 508	0.47 503	0.56 563	0.62 523	0.56 546
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GeoAtt-pt-L (ZS)	0.60 477	0.70 366	0.51 481	0.75 496	0.46 520	0.72 552	0.46 520	0.76 558	0.46 520	0.72 557	0.46 523	0.72 562	0.46 520	0.72 556	0.46 514	0.75 534	0.51 495	0.70 567	0.45 529	0.69 536	0.45 498

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 477	5.10 738	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.37 409	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

PointNet	0.60 477	0.75 376	0.49 468	0.79 499	0.50 540	0.79 561	0.49 537	0.79 561	0.49 535	0.80 573	0.49 539	0.79 573	0.49 536	0.80 567	0.49 530	0.63 502	0.40 429	0.63 550	0.40 505	0.63 524	0.40 474

ACMStereo	0.60 477	5.12 739	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.37 409	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

LG-Stereo	0.60 477	0.58 346	0.47 453	0.64 465	0.74 593	1.00 590	0.69 585	0.57 522	0.41 502	0.57 529	0.41 498	0.57 535	0.41 499	1.00 603	0.75 601	0.91 559	0.51 495	0.52 531	0.37 485	0.52 504	0.37 456

MonSter	0.60 477	0.64 359	0.52 485	0.62 458	0.44 514	2.07 713	0.44 510	0.62 536	0.44 515	0.62 541	0.44 514	0.62 545	0.44 512	0.62 537	0.44 507	0.58 483	0.42 449	0.62 548	0.46 532	0.58 519	0.42 490

MyStereo07	0.60 477	3.72 705	0.48 461	0.49 383	0.41 498	0.36 342	0.32 424	0.49 483	0.43 512	0.51 508	0.42 508	0.49 492	0.43 510	0.51 510	0.64 559	0.49 451	0.45 463	0.34 352	0.32 448	0.35 346	0.43 493

FSD	0.61 484	0.59 349	0.50 474	2.58 703	0.44 514	0.56 522	0.44 510	0.55 518	0.44 515	0.56 526	0.44 514	0.56 531	0.44 512	0.56 526	0.46 514	0.61 493	0.42 449	0.52 531	0.42 523	0.52 504	0.51 527

castereo	0.61 484	3.79 707	1.35 667	1.52 640	0.15 261	0.17 241	0.16 263	0.20 259	0.21 305	0.18 248	0.16 271	0.21 267	0.12 233	0.26 308	0.17 274	1.43 668	1.38 684	0.17 249	0.16 270	0.18 253	0.16 253

WCG-NET	0.61 484	1.21 527	0.54 490	0.61 457	0.53 550	0.67 543	0.53 548	0.66 543	0.53 549	0.64 545	0.53 552	0.65 551	0.53 547	0.59 533	0.52 540	0.65 506	0.48 479	0.64 552	0.52 553	0.58 519	0.50 520

GEAStereo	0.62 487	3.91 712	0.48 461	0.69 478	0.38 477	0.51 510	0.38 475	0.51 506	0.38 476	0.53 515	0.38 477	0.50 506	0.38 474	0.51 510	0.38 468	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.34 436

gasm-f	0.62 487	3.91 712	0.48 461	0.69 478	0.38 477	0.51 510	0.38 475	0.51 506	0.38 476	0.53 515	0.38 477	0.50 506	0.38 474	0.51 510	0.38 468	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.34 436

SMoEStereo_RVC	0.63 489	0.75 376	0.51 481	0.73 492	0.53 550	0.71 550	0.47 526	0.67 544	0.58 555	0.74 566	0.60 564	0.72 562	0.53 547	0.74 561	0.51 538	0.61 493	0.62 529	0.62 548	0.61 573	0.63 524	0.61 552

anonymity	0.63 489	0.69 363	0.56 494	0.71 486	0.56 554	0.71 550	0.56 553	0.71 551	0.56 552	0.72 557	0.56 557	0.71 559	0.56 551	0.71 554	0.58 550	0.68 511	0.55 506	0.68 559	0.55 559	0.68 532	0.54 535

SE	0.64 491	0.73 371	0.77 559	0.79 499	0.59 557	0.78 558	0.54 551	0.58 525	0.58 555	0.78 570	0.59 562	0.63 546	0.18 293	0.78 564	0.52 540	0.80 543	0.65 535	0.69 562	0.57 566	0.75 547	0.52 529

PAM_32	0.64 491	2.38 653	0.51 481	0.92 521	0.43 513	0.53 516	0.44 510	0.87 573	0.43 512	0.52 512	0.45 519	0.53 520	0.40 487	0.54 521	0.46 514	0.62 498	0.56 508	0.48 511	0.45 529	0.76 550	0.44 496

CRFU-Net	0.65 493	1.67 560	1.22 659	1.96 663	0.27 336	0.41 386	0.27 332	0.41 386	0.27 345	0.40 368	0.26 337	0.41 395	0.27 345	0.40 374	0.27 331	1.80 685	1.62 705	0.34 352	0.23 319	0.33 328	0.23 293

LMCR-Stereo	0.65 493	0.63 357	0.65 523	0.65 467	0.65 573	0.66 542	0.63 564	0.58 525	0.65 570	0.63 544	0.64 572	0.65 551	0.65 567	0.66 545	0.66 565	0.66 508	0.64 533	0.65 556	0.67 591	0.68 532	0.73 587

test410	0.66 495	5.69 762	0.31 321	0.40 323	0.31 416	0.41 386	0.31 414	0.40 367	0.31 422	0.62 541	0.55 555	0.40 380	0.31 428	0.40 374	0.31 408	0.59 486	0.47 473	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.30 403

KSHMR	0.66 495	0.50 317	0.48 461	1.15 558	0.52 547	0.49 489	0.51 545	0.49 483	0.71 598	0.67 551	0.50 543	1.16 632	1.11 633	0.66 545	0.52 540	0.49 451	0.49 482	0.51 528	0.66 587	0.50 495	1.14 639

TorneroNet	0.66 495	0.53 331	0.50 474	0.50 420	0.64 571	1.06 607	0.70 592	0.50 492	0.51 547	0.49 486	0.69 588	0.49 492	0.50 540	0.48 484	1.15 644	0.71 518	0.49 482	1.14 631	1.08 644	0.49 490	0.49 517

GES	0.66 495	2.34 649	0.29 299	0.41 338	0.29 356	0.41 386	0.29 358	0.42 405	0.29 361	0.40 368	0.41 498	0.41 395	0.30 376	0.51 510	0.29 356	0.32 308	0.29 329	0.32 335	2.46 779	2.49 741	0.30 403

cf-r	0.66 495	2.17 633	0.12 137	0.18 186	0.12 232	0.18 245	2.70 780	2.60 753	0.12 240	0.18 248	0.12 228	0.18 249	0.12 233	0.18 249	0.12 229	0.15 167	0.11 140	0.15 233	0.11 194	1.81 699	1.74 749

DSFCA	0.66 495	0.73 371	0.78 561	0.65 467	0.65 573	0.64 539	0.64 565	0.65 540	0.63 568	0.64 545	0.64 572	0.64 547	0.64 565	0.65 544	0.65 562	0.65 506	0.65 535	0.65 556	0.65 584	0.66 527	0.64 562

MWDA-net	0.67 501	0.66 360	0.45 439	2.84 711	0.46 520	0.73 553	0.45 516	0.71 551	0.44 515	0.72 557	0.45 519	0.70 558	0.45 516	0.70 552	0.44 507	0.61 493	0.41 439	0.61 547	0.43 526	0.61 522	0.42 490

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 501	0.78 383	0.67 529	0.67 472	0.66 576	0.67 543	0.67 572	0.65 540	0.66 572	0.66 549	0.67 577	0.66 554	0.67 572	0.67 547	0.72 595	0.66 508	0.67 538	0.67 558	0.67 591	0.67 530	0.67 569

DEFOM-Stereo	0.68 503	3.11 689	1.40 681	1.63 650	0.25 328	0.31 321	0.25 322	0.31 319	0.28 351	0.31 323	0.29 364	0.29 320	0.27 345	0.31 330	0.28 340	1.59 677	1.47 690	0.30 325	0.29 411	0.30 312	0.28 379

ssnet_v2	0.68 503	1.96 619	1.25 663	0.29 259	0.20 300	0.30 314	0.20 292	0.29 309	0.22 309	1.50 694	0.20 304	0.31 330	0.20 305	0.27 312	0.22 303	0.24 270	1.49 691	0.26 308	0.18 300	3.90 764	0.19 281

ARAFT	0.68 503	0.81 392	0.63 516	0.74 495	0.60 559	0.78 558	0.62 563	0.77 560	0.66 572	0.74 566	0.63 570	0.75 568	0.62 564	0.83 576	0.60 555	0.70 517	0.55 506	0.70 567	0.60 571	0.78 554	0.55 543

mm2	0.69 506	0.69 363	0.69 539	0.69 478	0.69 582	0.69 545	0.69 585	0.69 546	0.69 585	0.69 554	0.69 588	0.69 555	0.69 584	0.69 550	0.69 582	0.69 512	0.69 550	0.69 562	0.69 597	0.69 536	0.69 573

mm1	0.69 506	0.69 363	0.69 539	0.69 478	0.69 582	0.69 545	0.69 585	0.69 546	0.69 585	0.69 554	0.69 588	0.69 555	0.69 584	0.69 550	0.69 582	0.69 512	0.69 550	0.69 562	0.69 597	0.69 536	0.69 573

NINENet	0.69 506	3.87 711	1.20 612	1.98 664	0.05 126	0.40 367	0.04 110	0.40 367	0.05 132	0.41 385	0.04 117	0.41 395	0.05 125	0.40 374	0.05 122	1.79 684	1.56 697	0.34 352	0.22 311	0.34 333	0.23 293

VIP-Stereo	0.70 509	2.97 686	2.43 754	2.49 699	0.16 272	0.25 292	0.16 263	0.25 293	0.16 272	0.25 294	0.18 296	0.25 298	0.16 269	0.26 308	0.16 267	1.86 686	1.26 667	0.23 288	0.15 267	0.23 284	0.15 250

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 509	0.72 370	0.71 546	0.80 503	0.62 570	0.82 569	0.61 562	0.81 567	0.62 565	0.81 576	0.63 570	0.80 575	0.70 588	0.73 559	0.61 557	0.76 537	0.61 528	0.74 575	0.61 573	0.77 552	0.61 552

DMCA-RVC	0.70 509	0.80 388	0.70 542	0.70 484	0.70 586	0.70 548	0.70 592	0.71 551	0.70 593	0.70 556	0.71 598	0.71 559	0.70 588	0.70 552	0.69 582	0.69 512	0.70 553	0.69 562	0.70 601	0.69 536	0.70 576

MyStereo8	0.71 512	3.92 714	0.52 485	0.59 452	0.52 547	0.57 528	0.53 548	0.59 528	0.50 540	0.59 534	0.51 549	0.57 535	0.50 540	0.56 526	0.52 540	0.54 470	0.49 482	0.54 537	0.49 547	0.55 511	0.50 520

HH	0.71 512	2.54 660	0.74 554	1.10 549	0.32 430	0.41 386	0.37 468	0.69 546	0.78 608	0.73 561	0.90 621	0.75 568	1.00 620	0.84 577	0.69 582	0.69 512	0.40 429	0.35 368	0.26 336	0.35 346	0.26 312

HanStereo	0.71 512	2.54 660	0.74 554	1.10 549	0.32 430	0.41 386	0.37 468	0.69 546	0.78 608	0.73 561	0.90 621	0.75 568	1.00 620	0.84 577	0.69 582	0.69 512	0.40 429	0.35 368	0.26 336	0.35 346	0.26 312

CAR	0.72 515	0.76 379	0.59 500	0.84 508	1.19 651	0.81 566	0.58 556	0.81 567	0.58 555	0.81 576	0.58 560	0.83 580	0.59 558	0.82 571	0.59 553	0.71 518	0.49 482	0.73 570	0.68 593	0.87 570	0.52 529

MSE-Stereo	0.72 515	0.76 379	0.59 500	0.84 508	1.19 651	0.81 566	0.58 556	0.81 567	0.58 555	0.81 576	0.58 560	0.83 580	0.59 558	0.82 571	0.59 553	0.71 518	0.49 482	0.73 570	0.68 593	0.87 570	0.52 529

zero-FE	0.72 515	1.31 541	0.66 525	0.92 521	0.60 559	0.82 569	0.58 556	0.82 570	0.58 555	0.81 576	0.60 564	0.81 578	0.60 560	0.82 571	0.58 550	0.74 533	0.59 520	0.73 570	0.52 553	0.76 550	0.51 527

ktn	0.72 515	0.53 331	1.08 597	1.14 555	0.51 546	1.22 669	1.36 711	0.51 506	0.59 560	0.51 508	0.51 549	0.69 555	1.20 645	0.67 547	0.51 538	0.51 464	0.49 482	0.58 543	0.66 587	0.52 504	0.53 532

MGA	0.73 519	0.76 379	0.60 504	0.92 521	1.17 647	0.81 566	0.59 560	0.84 571	0.62 565	0.81 576	0.59 562	0.84 582	0.60 560	0.81 570	0.61 557	0.71 518	0.53 503	0.89 597	0.53 555	0.75 547	0.54 535

DStereoRT	0.73 519	0.81 392	0.73 553	0.71 486	0.74 593	0.73 553	0.75 601	0.71 551	0.71 598	0.74 566	0.72 601	0.73 565	0.80 605	0.71 554	0.73 596	0.76 537	0.71 557	0.73 570	0.72 606	0.70 540	0.76 594

CroCo-Stereo	0.73 519	1.22 533	0.25 273	1.22 612	0.25 328	1.22 669	0.25 322	1.22 670	0.25 326	1.22 679	0.25 332	1.22 681	0.25 328	1.22 681	0.25 323	1.22 652	0.26 294	1.21 690	0.25 330	1.22 672	0.25 306
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AFF-stereo	0.73 519	0.88 404	0.67 529	0.75 496	0.68 581	0.75 555	0.64 565	0.80 564	0.72 601	0.83 581	0.70 592	0.82 579	0.64 565	0.84 577	0.67 566	0.77 540	0.63 531	0.81 587	0.63 575	0.78 554	0.62 555

monster-pro	0.75 523	1.67 560	0.64 519	0.89 514	0.57 556	0.86 575	0.56 553	0.87 573	0.56 552	0.87 582	0.57 558	0.88 585	0.57 553	0.87 582	0.57 548	0.79 541	0.58 514	0.76 578	0.54 557	0.77 552	0.54 535

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 523	0.92 418	0.85 572	0.96 533	0.59 557	1.27 673	0.44 510	0.59 528	0.69 585	0.91 587	0.68 583	0.55 528	0.61 563	1.06 619	0.83 614	0.62 498	0.70 553	0.90 598	0.41 515	0.89 574	0.56 546

MyStereo06	0.75 523	4.12 716	0.60 504	0.63 460	0.61 565	0.62 536	0.66 568	0.56 519	0.45 519	0.55 524	0.48 536	0.54 524	0.46 520	0.57 531	0.45 510	0.60 489	0.57 510	0.64 552	0.55 559	0.72 542	0.55 543

GCAP-Stereo	0.75 523	4.15 719	0.42 433	0.75 496	0.35 459	0.78 558	0.40 491	0.79 561	0.38 476	0.78 570	0.36 465	0.78 571	0.36 465	0.79 565	0.39 482	0.75 534	0.39 424	0.76 578	0.39 503	0.75 547	0.39 470

GANet-RSSM	0.75 523	1.91 611	0.14 168	0.47 371	0.14 246	0.21 265	3.21 797	2.30 739	0.14 252	0.46 463	0.14 255	0.23 285	0.18 293	0.21 270	0.14 246	0.18 218	0.27 307	0.37 382	0.13 248	2.13 722	2.12 759

RSM++	0.76 528	0.82 394	0.66 525	0.85 512	0.64 571	0.85 573	0.71 595	0.94 587	0.64 569	0.87 582	0.67 577	0.87 584	0.65 567	0.84 577	0.65 562	0.81 547	0.70 553	0.79 582	0.71 604	0.83 566	0.70 576

CroCo-Stereo Lap2	0.77 529	1.29 537	0.29 299	1.27 617	0.29 356	1.27 673	0.26 329	1.26 674	0.26 340	1.26 680	0.26 337	1.27 685	0.26 338	1.26 683	0.27 331	1.27 655	0.27 307	1.27 694	0.27 375	1.27 676	0.27 351

PSMNet-RSSM	0.77 529	2.76 677	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.20 254	2.66 778	2.79 767	0.14 252	0.21 269	0.14 255	0.21 267	0.14 252	0.20 257	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.52 745	2.31 764

GwcNet-RSSM	0.77 529	2.77 679	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.20 254	2.67 779	2.78 766	0.14 252	0.20 257	0.14 255	0.20 259	0.14 252	0.21 270	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.52 745	2.31 764

4D-IteraStereo	0.78 532	3.13 690	0.89 573	0.69 478	0.32 430	0.40 367	0.32 424	0.76 558	0.97 633	0.52 512	0.65 574	0.89 588	0.32 435	0.76 563	0.98 626	0.83 552	0.94 585	0.35 368	0.27 375	0.70 540	0.89 609

Pro-Stereo	0.79 533	0.53 331	0.38 369	0.49 383	0.38 477	0.49 489	0.37 468	0.49 483	0.67 574	0.50 499	0.38 477	1.10 624	0.38 474	0.49 491	0.38 468	0.71 518	0.88 579	5.98 812	0.36 482	0.46 469	0.36 450

hitnet-ft	0.79 533	2.78 682	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.21 265	2.89 781	2.80 768	0.14 252	0.20 257	0.14 255	0.20 259	0.14 252	0.20 257	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.54 753	2.33 766

G-Net	0.79 533	0.79 385	0.79 564	0.79 499	0.79 606	0.79 561	0.79 606	0.79 561	0.79 612	0.79 572	0.79 613	0.79 573	0.79 604	0.79 565	0.79 606	0.79 541	0.79 570	0.79 582	0.79 617	0.79 556	0.79 599

MyStereo05	0.80 536	4.12 716	0.63 516	0.63 460	0.61 565	0.62 536	0.66 568	0.65 540	0.62 565	0.67 551	0.61 568	0.65 551	0.58 556	0.67 547	0.55 547	0.60 489	0.57 510	0.64 552	0.55 559	0.72 542	0.55 543

UDG	0.80 536	2.21 637	0.60 504	0.91 518	0.60 559	0.90 580	0.58 556	0.88 577	0.60 561	0.90 585	0.60 564	0.88 585	0.60 560	0.90 587	0.58 550	0.86 556	0.60 523	0.84 593	0.59 570	0.84 567	0.61 552

ccnet	0.80 536	2.28 641	0.33 335	0.50 420	0.33 443	0.50 498	0.33 435	0.50 492	0.33 444	0.49 486	0.33 443	0.49 492	1.56 710	2.38 743	0.33 432	0.41 378	0.29 329	0.42 481	1.57 726	2.28 728	0.29 388

NaN_ROB	0.80 536	0.80 388	0.80 565	0.80 503	0.80 609	0.80 563	0.80 609	0.80 564	0.80 614	0.80 573	0.80 615	0.80 575	0.80 605	0.80 567	0.80 609	0.80 543	0.80 573	0.80 585	0.80 619	0.80 559	0.80 600

CSAN	0.80 536	0.80 388	0.80 565	0.80 503	0.80 609	0.80 563	0.80 609	0.80 564	0.80 614	0.80 573	0.80 615	0.80 575	0.80 605	0.80 567	0.80 609	0.80 543	0.80 573	0.80 585	0.80 619	0.80 559	0.80 600

GSStereo	0.81 541	4.28 722	0.50 474	0.59 452	0.40 488	0.51 510	0.38 475	0.50 492	0.38 476	0.50 499	0.38 477	0.50 506	3.79 794	0.50 500	0.38 468	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.35 447

BSDual-CNN	0.81 541	1.91 611	0.92 580	4.48 751	0.02 22	0.42 407	0.06 151	0.41 386	0.02 28	0.48 476	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 698	4.19 784	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 351

DDUNet	0.81 541	2.45 658	0.57 498	0.90 516	0.60 559	0.88 577	0.59 560	0.90 578	0.60 561	0.88 584	0.60 564	0.90 589	0.58 556	0.88 584	0.60 555	0.84 554	0.60 523	0.86 595	0.57 566	0.86 569	0.60 551

R-Stereo Train	0.81 541	0.96 426	0.67 529	0.95 530	0.67 578	0.95 585	0.68 577	0.95 589	0.68 580	0.95 595	0.68 583	0.96 599	0.68 577	0.96 599	0.68 574	0.94 568	0.68 544	0.94 612	0.68 593	0.94 590	0.68 571

RAFT-Stereo	0.81 541	0.96 426	0.67 529	0.95 530	0.67 578	0.95 585	0.68 577	0.95 589	0.68 580	0.95 595	0.68 583	0.96 599	0.68 577	0.96 599	0.68 574	0.94 568	0.68 544	0.94 612	0.68 593	0.94 590	0.68 571
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 546	1.72 563	1.48 685	0.39 310	0.15 261	0.31 321	0.21 298	0.20 259	0.25 326	1.61 698	0.23 318	0.28 314	0.26 338	0.20 257	0.15 258	0.24 270	1.33 675	0.32 335	0.16 270	6.75 803	0.23 293

scenet	0.82 546	1.72 563	1.48 685	0.39 310	0.15 261	0.31 321	0.21 298	0.20 259	0.25 326	1.61 698	0.23 318	0.28 314	0.26 338	0.20 257	0.15 258	0.24 270	1.33 675	0.32 335	0.16 270	6.75 803	0.23 293

ssnet	0.82 546	1.72 563	1.48 685	0.39 310	0.15 261	0.31 321	0.21 298	0.20 259	0.25 326	1.61 698	0.23 318	0.28 314	0.26 338	0.20 257	0.15 258	0.24 270	1.33 675	0.32 335	0.16 270	6.75 803	0.23 293

STTRV1_RVC	0.82 546	1.60 558	0.70 542	1.01 542	0.60 559	1.07 610	0.69 585	1.01 600	0.60 561	0.72 557	0.55 555	1.02 615	0.68 577	1.03 617	0.67 566	0.89 558	0.63 531	0.92 604	0.57 566	0.90 577	0.65 564

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 550	5.18 742	1.98 742	2.19 671	0.17 278	0.19 248	0.18 282	0.19 251	0.16 272	0.20 257	0.19 299	0.22 277	0.22 314	0.20 257	0.15 258	2.28 728	2.13 749	0.24 298	0.17 293	0.18 253	0.16 253

BUS	0.83 550	1.91 611	0.92 580	4.48 751	0.02 22	0.40 367	0.04 110	0.41 386	0.02 28	0.48 476	0.03 62	0.41 395	0.05 125	0.03 49	0.05 122	1.97 698	4.19 784	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 351

PDISCO_ROB	0.83 550	2.80 683	3.49 777	0.14 137	0.11 192	0.17 241	0.09 168	0.15 233	0.10 177	0.15 228	0.12 228	0.16 236	0.14 252	3.30 774	0.13 241	0.14 154	2.34 754	0.16 239	0.12 229	2.62 754	0.10 167

WQFJA1++	0.84 553	0.98 429	0.67 529	1.26 616	0.75 595	1.00 590	0.67 572	1.00 591	0.67 574	1.00 597	0.67 577	1.00 602	0.67 572	1.00 603	0.67 566	0.96 570	0.67 538	0.91 601	0.63 575	0.92 581	0.63 556

WQFJX1	0.84 553	0.98 429	0.67 529	1.30 624	0.75 595	1.01 598	0.67 572	1.01 600	0.67 574	1.01 608	0.67 577	1.01 611	0.68 577	1.00 603	0.68 574	0.98 576	0.67 538	0.92 604	0.64 580	0.92 581	0.64 562

NLMM	0.84 553	1.00 439	0.67 529	1.27 617	0.75 595	1.00 590	0.68 577	1.00 591	0.67 574	1.00 597	0.67 577	1.02 615	0.67 572	1.02 615	0.67 566	0.97 572	0.67 538	0.93 608	0.63 575	0.92 581	0.63 556

AIO-Stereo	0.84 553	0.66 360	0.70 542	0.83 507	0.67 578	0.98 588	0.82 616	1.14 611	0.72 601	1.03 614	0.74 605	1.03 617	1.09 632	0.99 601	0.45 510	1.04 584	0.73 560	0.95 614	0.74 608	0.94 590	0.46 501

DCRE	0.84 553	1.89 608	0.77 559	0.94 528	0.72 590	0.88 577	0.73 599	0.87 573	0.78 608	0.90 585	0.71 598	0.88 585	0.67 572	0.88 584	0.73 596	0.81 547	0.68 544	0.81 587	0.70 601	0.82 564	0.70 576

iGMRVC	0.84 553	2.85 684	0.72 549	0.72 488	0.73 591	0.77 556	0.79 606	0.73 555	0.74 606	0.73 561	0.72 601	0.73 565	0.76 599	0.73 559	0.73 596	0.72 526	0.73 560	0.73 570	0.72 606	0.73 545	0.72 583

WQFJA1	0.85 559	0.98 429	0.67 529	1.29 622	0.76 600	1.01 598	0.67 572	1.02 605	0.67 574	1.02 612	0.67 577	1.01 611	0.67 572	1.01 611	0.68 574	0.99 577	0.67 538	0.93 608	0.64 580	0.92 581	0.65 564

WQFJX	0.85 559	1.00 439	0.68 537	1.30 624	0.75 595	1.01 598	0.68 577	1.01 600	0.68 580	1.01 608	0.68 583	1.03 617	0.68 577	1.02 615	0.67 566	0.97 572	0.67 538	0.93 608	0.63 575	0.94 590	0.63 556

NLSM3	0.85 559	0.99 437	0.68 537	1.29 622	0.76 600	1.01 598	0.68 577	1.01 600	0.68 580	1.02 612	0.68 583	1.01 611	0.68 577	1.01 611	0.68 574	0.97 572	0.68 544	0.93 608	0.64 580	0.93 586	0.63 556

DNS	0.86 562	2.43 657	1.66 697	2.03 667	0.42 508	0.60 531	0.42 506	0.60 531	0.42 510	0.60 535	0.42 508	0.60 540	0.42 505	0.60 535	0.42 501	1.97 698	1.63 707	0.55 540	0.40 505	0.55 511	0.40 474

NLMM1	0.86 562	0.98 429	0.69 539	1.48 639	0.75 595	1.01 598	0.69 585	1.00 591	0.69 585	1.00 597	0.70 592	1.00 602	0.68 577	1.01 611	0.67 566	0.97 572	0.68 544	0.92 604	0.63 575	0.93 586	0.63 556

AdaDepth	0.86 562	0.93 422	0.71 546	1.01 542	1.07 637	1.02 604	0.71 595	1.00 591	0.71 598	1.01 608	0.71 598	1.00 602	0.72 594	1.14 630	0.71 593	0.92 562	0.64 533	0.90 598	0.64 580	0.89 574	0.69 573

GEStereo_RVC	0.86 562	4.45 724	0.20 240	0.27 255	0.20 300	0.27 306	0.20 292	0.26 299	0.18 289	5.03 804	0.20 304	0.27 313	0.19 300	0.27 312	0.21 299	0.20 237	0.19 263	0.19 263	4.02 808	0.20 260	0.18 278

FAST (zero-shot)	0.87 566	1.55 555	0.42 433	1.57 641	0.42 508	1.62 697	0.45 516	1.59 691	0.42 510	1.66 702	0.44 514	1.62 702	0.42 505	1.59 697	0.42 501	0.64 504	0.43 454	0.64 552	0.42 523	0.67 530	0.46 501

Selective-RAFT-Error	0.88 567	0.84 395	0.98 585	0.86 513	0.97 625	0.88 577	0.95 627	0.84 571	0.99 636	0.92 589	0.82 617	0.84 582	0.98 619	0.87 582	0.97 625	0.81 547	0.83 576	0.79 582	0.82 622	0.79 556	0.85 605

IER	0.88 567	7.04 770	2.23 748	2.75 705	0.28 343	0.43 414	0.25 322	0.39 358	0.25 326	0.41 385	0.27 341	0.39 370	0.25 328	0.40 374	0.28 340	0.37 335	0.28 315	0.37 382	0.25 330	0.37 362	0.25 306

Selective-RAFT	0.89 569	0.89 407	0.72 549	1.16 563	0.78 604	1.06 607	0.82 616	0.87 573	0.97 633	1.00 597	0.91 624	0.90 589	1.00 620	0.89 586	0.93 622	0.83 552	0.83 576	0.82 591	0.82 622	0.81 562	0.82 603

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 570	0.86 399	0.89 573	1.25 615	0.69 582	1.05 606	0.81 613	1.16 615	0.50 540	1.12 624	0.97 632	0.72 562	0.82 609	1.06 619	0.95 623	0.61 493	0.87 578	1.03 628	0.85 625	1.04 603	1.01 628

CFNet-RSSM	0.91 570	4.89 730	0.34 349	0.44 359	1.07 637	1.62 697	1.40 718	0.91 580	0.35 459	1.60 695	1.39 718	0.64 547	0.34 454	0.44 446	0.33 432	0.41 378	0.35 398	0.75 576	0.30 429	0.41 449	0.29 388

MLG-Stereo	0.92 572	0.90 411	0.84 571	1.27 617	0.49 536	1.38 684	0.88 619	1.41 688	0.97 633	0.73 561	1.09 644	1.26 682	0.43 510	0.72 556	1.05 636	1.13 597	0.49 482	1.18 641	0.66 587	1.01 600	0.46 501

ToySt	0.92 572	2.11 626	0.90 576	0.95 530	0.79 606	0.99 589	0.78 605	0.94 587	0.81 617	0.94 593	0.78 611	0.95 598	0.77 601	0.94 595	0.86 616	0.91 559	0.79 570	0.85 594	0.77 613	0.89 574	0.73 587

DPSM_ROB	0.92 572	0.91 413	0.91 578	0.91 518	0.92 620	0.92 582	0.92 623	0.92 583	0.91 622	0.93 591	0.91 624	0.92 592	0.90 612	0.91 589	0.92 618	0.92 562	0.91 581	0.91 601	0.92 627	0.93 586	0.93 613

DPSM	0.92 572	0.91 413	0.91 578	0.91 518	0.92 620	0.92 582	0.92 623	0.92 583	0.91 622	0.93 591	0.91 624	0.92 592	0.90 612	0.91 589	0.92 618	0.92 562	0.91 581	0.91 601	0.92 627	0.93 586	0.93 613

pmcnn	0.92 572	0.92 418	0.92 580	0.92 521	0.92 620	0.92 582	0.92 623	0.92 583	0.92 626	0.92 589	0.92 627	0.92 592	0.92 614	0.92 593	0.92 618	0.92 562	0.92 583	0.92 604	0.92 627	0.92 581	0.92 612

error version	0.93 577	4.47 725	2.35 751	1.99 665	0.37 470	0.41 386	0.36 462	0.41 386	0.35 459	0.43 406	0.36 465	0.41 395	0.40 487	0.41 394	0.36 455	1.87 688	2.16 750	0.47 503	0.37 485	0.39 424	0.33 429

test_1	0.93 577	4.47 725	2.35 751	1.99 665	0.37 470	0.41 386	0.36 462	0.41 386	0.35 459	0.43 406	0.36 465	0.41 395	0.40 487	0.41 394	0.36 455	1.87 688	2.16 750	0.47 503	0.37 485	0.39 424	0.33 429

DGTPSM_ROB	0.93 577	1.00 439	0.92 580	0.94 528	0.96 624	0.91 581	0.92 623	0.91 580	0.96 632	0.91 587	0.96 630	0.93 595	0.92 614	0.94 595	0.92 618	0.92 562	0.92 583	0.90 598	0.92 627	0.94 590	0.91 611

HSM-Net_RVC	0.95 580	1.17 477	0.78 561	1.18 565	0.71 588	1.16 622	0.75 601	1.09 609	0.80 614	1.10 618	0.75 606	1.17 633	0.74 596	1.17 633	0.80 609	1.13 597	0.73 560	1.17 638	0.77 613	1.16 614	0.72 583
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 581	0.75 376	0.49 468	4.84 768	0.48 532	1.28 675	0.52 546	1.20 623	0.51 547	1.14 628	0.70 592	1.00 602	0.56 551	0.90 587	0.69 582	0.76 537	0.60 523	0.95 614	0.56 563	0.73 545	0.45 498

iRaftStereo_RVC	0.97 582	3.17 692	2.30 750	2.42 696	0.38 477	0.54 520	0.38 475	0.54 515	0.38 476	0.54 521	0.38 477	0.54 524	0.38 474	0.54 521	0.38 468	2.38 737	2.34 754	0.49 516	0.36 482	0.49 490	0.36 450

DPSimNet_ROB	0.97 582	1.18 479	0.81 568	1.10 549	0.91 619	1.02 604	0.82 616	1.04 606	0.91 622	1.03 614	0.86 620	1.28 686	0.82 609	1.03 617	0.89 617	1.17 601	0.81 575	1.02 626	0.82 622	1.08 605	0.81 602

test-3	0.98 584	4.13 718	1.85 717	1.85 654	0.61 565	0.69 545	0.37 468	0.63 537	0.61 564	0.66 549	0.51 549	0.73 565	0.44 512	0.57 531	0.54 544	1.68 681	1.81 719	0.40 447	0.43 526	0.66 527	0.50 520

LGCAT	1.00 585	1.00 439	1.00 587	1.00 537	1.00 626	1.00 590	1.00 631	1.00 591	1.00 637	1.00 597	1.00 635	1.00 602	1.00 620	1.00 603	1.00 628	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 622

Test_v1	1.00 585	1.00 439	1.00 587	1.00 537	1.00 626	1.00 590	1.00 631	1.00 591	1.00 637	1.00 597	1.00 635	1.00 602	1.00 620	1.00 603	1.00 628	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 622

Wavelet-MonSter	1.00 585	1.21 527	0.76 557	1.94 660	1.01 632	1.11 617	0.76 603	1.15 612	0.76 607	1.11 623	0.76 607	1.14 630	0.76 599	1.11 627	0.76 603	1.21 650	0.90 580	1.02 626	0.71 604	1.02 602	0.71 582

999	1.00 585	1.12 470	0.59 500	1.10 549	1.21 699	1.09 613	0.52 546	1.08 607	1.43 720	1.18 631	1.35 712	0.98 601	0.52 546	0.91 589	0.85 615	0.72 526	1.46 689	0.83 592	0.98 632	0.68 532	1.41 711

DispNO	1.00 585	0.63 357	0.43 435	3.45 734	0.44 514	0.65 540	0.43 509	0.64 539	0.43 512	0.64 545	0.43 512	0.64 547	3.03 772	0.64 543	0.43 506	4.55 773	0.43 454	0.63 550	0.43 526	0.63 524	0.43 493

GANet	1.00 585	1.00 439	1.00 587	1.00 537	1.00 626	1.00 590	1.00 631	1.00 591	1.00 637	1.00 597	1.00 635	1.00 602	1.00 620	1.00 603	1.00 628	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 622

TDLM	1.00 585	1.00 439	1.00 587	1.00 537	1.00 626	1.00 590	1.00 631	1.00 591	1.00 637	1.00 597	1.00 635	1.00 602	1.00 620	1.00 603	1.00 628	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 622

CVANet_RVC	1.00 585	1.00 439	1.00 587	1.00 537	1.00 626	1.00 590	1.00 631	1.00 591	1.00 637	1.00 597	1.00 635	1.00 602	1.00 620	1.00 603	1.00 628	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 622

trnet	1.01 593	1.01 449	1.01 592	1.01 542	1.01 632	1.01 598	1.01 636	1.01 600	1.01 642	1.01 608	1.01 640	1.01 611	1.01 628	1.01 611	1.01 633	1.01 583	1.01 593	1.01 625	1.01 641	1.01 600	1.01 628

LL-Strereo	1.01 593	5.06 737	1.63 694	0.70 484	1.43 711	0.56 522	0.46 520	0.57 522	0.50 540	0.57 529	0.50 543	1.58 697	0.49 536	0.59 533	0.50 533	1.64 680	0.52 499	0.51 528	1.37 713	0.52 504	0.45 498

FlowAnything_test	1.02 595	1.72 563	0.71 546	1.59 643	0.70 586	1.61 695	0.69 585	1.61 693	0.70 593	1.60 695	0.70 592	1.61 701	0.69 584	1.61 700	0.70 591	0.81 547	0.58 514	0.81 587	0.55 559	0.81 562	0.56 546

FlowAnything	1.02 595	1.71 562	0.72 549	1.59 643	0.69 582	1.60 694	0.69 585	1.61 693	0.70 593	1.60 695	0.69 588	1.60 698	0.69 584	1.61 700	0.69 582	0.81 547	0.58 514	0.81 587	0.56 563	0.82 564	0.56 546

Hybrid-DGEV	1.03 597	1.75 569	0.80 565	1.28 621	0.78 604	1.26 672	0.80 609	1.26 674	0.78 608	1.26 680	0.78 611	1.26 682	0.78 603	1.26 683	0.78 605	1.15 600	0.75 563	1.14 631	0.74 608	1.14 609	0.75 591

tt45	1.04 598	0.88 404	1.36 675	0.92 521	1.03 635	1.51 693	0.79 606	0.70 550	0.88 620	0.74 566	0.90 621	1.60 698	0.72 594	1.60 698	0.75 601	0.91 559	0.78 568	1.52 707	0.79 617	1.14 609	1.32 703

Hybrid-DGEV-2	1.05 599	1.83 595	0.83 569	1.33 628	0.82 612	1.30 676	0.81 613	1.26 674	0.79 612	1.29 682	0.79 613	1.26 682	0.80 605	1.26 683	0.79 606	1.20 604	0.78 568	1.18 641	0.77 613	1.20 624	0.77 596

Hybrid-DGEV-03	1.07 600	1.83 595	0.83 569	1.34 629	0.81 611	1.32 678	0.81 613	1.31 681	0.81 617	1.31 683	0.82 617	1.32 687	0.82 609	1.32 688	0.81 612	1.19 602	0.77 566	1.19 643	0.76 611	1.19 622	0.77 596

GLC_STEREO	1.07 600	1.01 449	1.06 595	1.07 547	1.05 636	1.06 607	1.08 641	1.08 607	1.05 646	1.07 616	1.06 642	1.08 620	1.05 630	1.06 619	1.10 639	1.07 586	1.09 603	1.05 629	1.05 643	1.06 604	1.12 635

FC-DCNN	1.07 600	1.09 465	0.98 585	0.89 514	0.52 547	1.41 688	0.91 622	1.21 669	1.24 706	1.96 708	2.05 778	1.91 709	1.30 698	1.27 686	1.08 638	0.80 543	0.60 523	0.58 543	0.41 515	0.68 532	0.54 535

hknet	1.10 603	1.85 601	3.49 777	4.48 751	0.02 22	0.42 407	0.06 151	0.41 386	0.02 28	0.48 476	0.03 62	0.41 395	0.03 59	0.42 408	0.03 58	4.39 770	4.19 784	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 351

test_xeample3	1.10 603	1.81 585	0.61 510	0.84 508	0.49 536	0.77 556	0.66 568	0.92 583	1.40 718	0.68 553	0.46 523	0.78 571	0.54 550	1.72 703	1.48 720	1.34 660	1.52 693	1.35 700	1.67 751	1.33 679	1.55 716

DISCO	1.11 605	0.39 252	5.28 791	0.39 310	0.20 300	0.39 365	0.27 332	0.39 358	0.22 309	0.38 354	0.20 304	0.38 365	0.20 305	6.95 815	0.22 303	0.30 299	0.21 270	0.27 313	0.21 308	5.25 796	0.21 287

Occ-G	1.12 606	0.52 327	3.72 782	3.50 738	0.50 540	0.56 522	0.47 526	0.54 515	0.46 520	0.54 521	0.41 498	0.54 524	0.42 505	0.52 515	0.42 501	3.42 761	4.02 783	0.52 531	0.45 529	0.51 501	0.44 496

AEACV	1.12 606	0.52 327	3.12 773	3.24 723	0.86 613	0.53 516	0.49 537	0.60 531	0.47 526	0.53 515	0.49 539	0.55 528	0.45 516	0.55 525	0.47 522	3.01 756	3.88 781	0.71 569	0.60 571	0.80 559	0.48 511

LiteMatch	1.13 608	0.73 371	2.80 758	3.23 721	0.61 565	0.83 571	0.68 577	0.73 555	0.69 585	1.00 597	0.77 609	0.94 596	0.57 553	0.82 571	0.64 559	2.97 754	2.43 756	0.68 559	0.32 448	0.56 514	0.70 576

Lsterematch	1.13 608	0.73 371	2.80 758	3.23 721	0.61 565	0.83 571	0.68 577	0.73 555	0.69 585	1.00 597	0.77 609	0.94 596	0.57 553	0.82 571	0.64 559	2.97 754	2.43 756	0.68 559	0.32 448	0.56 514	0.70 576

MSMD_ROB	1.19 610	1.10 469	0.70 542	1.10 549	0.60 559	1.10 614	0.70 592	1.10 610	0.70 593	1.10 618	0.70 592	1.10 624	0.70 588	7.00 816	0.70 591	1.10 590	0.70 553	1.10 630	0.70 601	1.10 606	0.70 576

MM-Stereo_test2	1.20 611	1.85 601	1.05 594	1.46 638	0.94 623	1.36 682	0.99 630	1.36 683	0.95 630	1.41 690	0.98 633	1.40 693	0.96 616	1.37 690	0.95 623	1.37 665	1.06 596	1.33 697	0.93 631	1.29 678	0.89 609

ours_stereo	1.20 611	1.21 527	0.90 576	1.64 651	1.11 639	1.35 680	0.67 572	1.76 700	0.93 628	1.70 704	1.10 645	1.39 691	0.75 598	1.41 692	0.81 612	1.60 679	1.03 595	1.33 697	1.00 634	1.61 689	0.72 583

DisPM	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

CrosDoStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

PFNet+	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

LCNet	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

HHNet	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

Patchmatch Stereo++	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

STrans-v2	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

TransformOpticalFlow	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

OMP-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

IIG-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

NF-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

OCTAStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

PSM-softLoss	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

KMStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

NRIStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

PSM-adaLoss	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

PSM-AAD	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

FTStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

ROB_FTStereo_v2	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

ROB_FTStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

Consistency-Raft	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

KYRaft	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

HUI-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

ASMatch	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

DeepStereo_LL	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

DEmStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

SST-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

THIR-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

RAFT_R40	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

DRaft	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

PFNet	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

GrayStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

RE-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

Pruner-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

TVStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

DeepStereo_RVC	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

RAFT-RH_RVC	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

IRAFT_RVC	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

RAFT-345	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

iRAFT	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

CRE-IMP	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

GMM-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

RAFT-IKP	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

Prome-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

qqai	1.22 658	1.38 548	1.12 598	1.39 635	1.14 640	1.40 686	1.14 645	1.41 688	1.12 647	1.40 689	1.11 646	1.40 693	1.13 634	1.41 692	1.15 644	1.25 653	0.97 586	1.24 692	1.01 641	1.24 673	0.96 617

HCRNet	1.22 658	7.11 771	3.00 760	3.55 739	0.33 443	0.29 311	0.14 247	0.19 251	0.15 264	0.33 334	0.29 364	0.25 298	0.14 252	0.22 276	0.33 432	3.64 762	3.00 761	0.76 578	0.32 448	0.18 253	0.13 236

HBP-ISP	1.24 660	1.72 563	1.65 695	1.15 558	0.76 600	1.40 686	0.88 619	1.67 699	1.02 643	1.69 703	1.38 717	1.69 703	1.21 691	1.87 710	1.21 700	1.05 585	0.79 570	0.97 618	0.80 619	1.19 622	0.75 591

AANet_RVC	1.26 661	0.31 226	4.99 789	5.93 778	0.20 300	0.25 292	0.20 292	0.25 293	0.20 300	0.23 279	0.19 299	0.25 298	0.20 305	0.25 296	0.20 295	5.66 794	4.76 788	0.26 308	0.30 429	0.24 289	0.27 351

MM-Stereo_test3	1.27 662	2.07 622	1.18 607	1.60 646	1.02 634	1.45 690	1.01 636	1.40 687	1.04 645	1.44 692	1.03 641	1.46 696	1.02 629	1.44 695	1.02 634	1.51 674	1.12 610	1.32 696	0.98 632	1.38 682	0.97 618

11t	1.27 662	2.70 669	1.34 665	1.32 627	0.89 615	1.30 676	1.34 708	1.64 696	0.57 554	1.45 693	0.72 601	1.05 619	1.29 697	1.07 622	1.29 709	1.49 671	1.02 594	0.97 618	1.15 648	1.48 684	1.31 702

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 664	1.35 544	1.35 667	1.35 631	1.35 704	1.35 680	1.35 709	1.36 683	1.35 714	1.36 687	1.35 712	1.36 689	1.36 703	1.36 689	1.35 713	1.35 661	1.35 680	1.35 700	1.35 710	1.35 680	1.35 707

CC-Net-ROB	1.36 665	1.33 543	1.33 664	1.36 632	1.38 708	1.36 682	1.33 707	1.37 685	1.34 711	1.35 686	1.36 714	1.38 690	1.34 701	1.38 691	1.38 716	1.35 661	1.38 684	1.33 697	1.35 710	1.43 683	1.34 706

CFNet	1.37 666	5.27 751	0.19 230	5.49 775	0.19 296	0.28 308	0.19 288	0.28 304	0.19 297	0.28 309	0.19 299	0.28 314	4.35 802	0.28 317	0.19 291	0.23 260	0.17 239	0.23 288	4.21 810	4.81 787	0.17 271

PS-NSSS	1.38 667	1.39 549	1.34 665	1.34 629	1.35 704	1.38 684	1.37 716	1.35 682	1.38 717	1.34 685	1.34 711	1.39 691	1.38 706	1.70 702	1.40 717	1.36 663	1.36 681	1.36 702	1.37 713	1.37 681	1.36 708

RASNet	1.49 668	1.65 559	1.45 683	1.38 634	1.43 711	1.47 691	1.36 711	1.38 686	1.36 715	1.39 688	1.60 728	1.45 695	1.45 709	1.51 696	2.21 773	1.53 675	1.36 681	1.36 702	1.36 712	1.66 692	1.36 708

BLMT-Stereo	1.53 669	1.36 545	1.06 595	1.42 637	1.23 703	1.41 688	1.07 640	1.43 690	1.12 647	1.42 691	1.06 642	1.83 706	1.07 631	1.42 694	1.07 637	1.27 655	1.38 684	6.80 813	1.00 634	1.26 675	1.00 622

GANetREF_RVC	1.55 670	1.94 618	1.22 659	1.88 656	1.21 699	1.88 702	1.22 699	1.88 702	1.22 704	1.88 705	1.22 701	1.88 707	1.22 692	1.89 711	1.22 701	1.87 688	1.22 666	1.88 723	1.22 701	1.88 701	1.22 695
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SPS-STEREO	1.59 671	1.91 611	1.21 658	1.94 660	1.20 653	2.00 710	1.23 700	1.99 707	1.24 706	2.00 713	1.25 704	2.03 717	1.26 694	2.00 715	1.29 709	1.90 693	1.18 617	1.89 724	1.21 700	1.89 702	1.20 649
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 672	1.59 557	1.70 698	1.59 643	1.59 717	1.61 695	1.61 727	1.60 692	1.60 724	1.62 701	1.59 727	1.60 698	1.60 712	1.60 698	1.59 724	1.59 677	1.60 704	1.59 709	1.59 731	1.59 688	1.59 722

MEA-ACV	1.66 673	0.87 401	0.61 510	11.81 808	1.35 704	1.50 692	0.71 595	1.23 672	0.92 626	1.13 627	0.96 630	1.69 703	0.70 588	1.23 682	1.16 648	1.54 676	1.20 618	1.58 708	0.85 625	1.12 607	0.95 616

ff7	1.68 674	2.68 666	1.35 667	0.97 534	0.89 615	1.84 699	2.15 771	2.12 713	1.80 754	2.05 718	1.56 724	2.33 738	2.12 762	2.23 734	2.25 774	1.31 657	1.07 597	1.48 704	1.41 716	0.90 577	1.04 630

ffff	1.68 674	2.68 666	1.35 667	0.97 534	0.89 615	1.84 699	2.15 771	2.12 713	1.80 754	2.05 718	1.56 724	2.33 738	2.12 762	2.23 734	2.25 774	1.31 657	1.07 597	1.48 704	1.41 716	0.90 577	1.04 630

ccc-4	1.68 674	2.68 666	1.35 667	0.97 534	0.89 615	1.84 699	2.15 771	2.12 713	1.80 754	2.05 718	1.56 724	2.33 738	2.12 762	2.23 734	2.25 774	1.31 657	1.07 597	1.48 704	1.41 716	0.90 577	1.04 630

PhaseNet	1.74 677	6.34 769	4.81 787	6.77 784	0.24 325	0.80 563	0.53 548	0.48 475	0.22 309	0.53 515	0.28 349	0.48 485	0.25 328	0.40 374	0.32 420	6.39 800	4.61 787	0.46 493	0.38 499	0.25 292	0.18 278

MC-Stereo	1.76 678	2.96 685	1.37 677	2.14 669	1.37 707	2.14 716	1.36 711	2.14 716	1.37 716	2.14 722	1.37 715	2.14 719	1.37 705	2.14 720	1.37 715	1.97 698	1.32 668	1.97 727	1.32 709	1.98 704	1.33 704

IGEVStereo-DCA	1.77 679	4.21 720	1.84 715	2.49 699	2.11 765	2.54 750	1.36 711	1.65 697	1.17 655	2.75 766	1.90 761	2.54 751	1.15 638	0.94 595	1.11 640	1.50 672	1.32 668	0.96 616	1.46 722	1.49 685	0.88 606

rrr	1.77 679	4.21 720	1.84 715	2.49 699	2.11 765	2.54 750	1.36 711	1.65 697	1.17 655	2.75 766	1.90 761	2.54 751	1.15 638	0.94 595	1.11 640	1.50 672	1.32 668	0.96 616	1.46 722	1.49 685	0.88 606

MM-Stereo_test1	1.80 681	3.41 697	1.52 690	2.12 668	1.41 710	2.04 711	1.41 719	2.05 711	1.46 721	2.04 717	1.41 719	2.05 718	1.42 708	2.05 716	1.43 719	2.04 703	1.54 696	1.94 725	1.38 715	1.99 705	1.33 704

MFMNet_re	1.81 682	1.91 611	1.71 700	1.95 662	1.70 740	1.95 707	1.70 744	1.96 705	1.74 750	1.97 710	1.72 749	1.95 710	1.71 733	1.97 714	1.71 744	1.86 686	1.62 705	1.85 716	1.66 750	1.86 700	1.64 740

plain	1.88 683	3.16 691	0.64 519	3.10 716	0.65 573	3.10 766	0.64 565	3.12 771	0.65 570	3.10 772	0.65 574	3.11 772	0.65 567	3.12 771	0.65 562	3.12 757	0.65 535	3.13 770	0.65 584	3.13 758	0.65 564

derf	1.91 684	2.15 631	1.78 704	2.16 670	1.75 743	2.21 725	1.80 748	2.22 730	1.80 754	2.21 733	1.76 750	2.17 720	1.81 742	2.24 737	1.74 753	1.93 696	1.56 697	1.96 726	1.53 724	1.95 703	1.56 717

noway5	1.92 685	4.97 733	1.95 739	2.31 687	1.68 730	2.21 725	1.68 738	2.21 728	1.69 740	2.22 737	1.68 742	2.21 728	1.68 723	2.21 730	1.68 739	2.18 715	1.87 734	1.71 713	0.65 584	0.85 568	0.72 583

RAFT_CTSACE	1.92 685	3.71 704	1.72 701	1.88 656	1.72 742	2.04 711	1.42 721	2.18 719	1.89 767	2.02 715	1.97 767	1.95 710	2.06 761	1.93 712	1.62 725	1.76 683	1.66 709	2.02 728	1.73 759	1.73 695	1.43 713

MonStereo1	1.94 687	2.77 679	1.52 690	3.73 746	1.51 714	2.13 715	1.42 721	2.32 740	1.52 722	2.31 744	1.50 722	2.53 748	1.59 711	2.34 742	1.56 722	1.91 694	1.36 681	1.86 719	1.31 708	2.07 715	1.53 714

4.25w-stereo	1.98 688	2.72 673	1.46 684	3.47 735	1.43 711	2.07 713	1.98 762	2.53 752	1.52 722	2.71 759	1.98 773	1.81 705	1.62 714	1.96 713	1.36 714	1.88 691	2.00 739	2.53 764	1.61 738	1.74 696	1.15 640

4.5w-stereo	1.99 689	2.33 645	1.81 706	3.28 725	1.68 730	1.94 704	1.99 765	2.72 756	1.70 741	2.72 760	1.99 776	1.97 712	1.68 723	1.76 704	1.29 709	1.91 694	2.02 745	2.53 764	1.61 738	1.75 697	1.16 643

2.75w_new	1.99 689	2.34 649	1.81 706	3.14 717	1.62 719	1.94 704	1.99 765	2.72 756	1.71 743	2.72 760	1.99 776	1.90 708	1.73 735	1.82 709	1.29 709	2.37 736	2.01 741	2.31 750	1.42 719	1.77 698	1.22 695

3.75w	1.99 689	2.31 643	1.83 714	3.16 719	1.65 721	1.93 703	1.98 762	2.72 756	1.68 733	2.73 765	1.97 767	2.00 714	1.72 734	1.81 708	1.25 705	2.27 727	2.01 741	2.38 755	1.42 719	1.71 694	1.24 698

2w_stereo	1.99 689	2.36 652	1.81 706	3.24 723	1.67 726	1.94 704	1.98 762	2.72 756	1.68 733	2.72 760	1.94 764	1.98 713	1.74 737	1.79 707	1.27 706	1.95 697	2.00 739	2.53 764	1.60 734	1.68 693	1.15 640

2.25w	2.00 693	1.86 605	1.98 742	2.95 714	2.17 769	2.26 731	1.35 709	2.42 746	2.00 774	2.07 721	1.27 706	2.53 748	1.99 757	2.29 739	1.49 721	2.21 719	1.32 668	1.85 716	1.87 764	2.52 745	1.62 735

4.25_new	2.00 693	2.33 645	1.82 711	3.32 728	1.69 735	1.95 707	1.99 765	2.72 756	1.71 743	2.72 760	1.97 767	2.01 715	1.74 737	1.77 705	1.28 707	2.18 715	2.01 741	2.48 762	1.58 729	1.65 690	1.17 644

4.5w_new	2.00 693	2.33 645	1.82 711	3.32 728	1.69 735	1.95 707	1.99 765	2.72 756	1.71 743	2.72 760	1.97 767	2.01 715	1.74 737	1.77 705	1.28 707	2.18 715	2.01 741	2.48 762	1.58 729	1.65 690	1.17 644

4.5_new	2.00 693	1.84 600	1.98 742	2.77 707	2.16 767	2.27 732	1.28 706	2.09 712	1.98 771	2.01 714	1.28 707	2.71 761	1.98 755	2.51 751	1.65 727	2.26 724	1.33 675	1.87 720	1.87 764	2.49 741	1.60 724

TRStereo	2.00 693	2.13 627	1.85 717	2.27 676	1.84 747	2.28 734	1.84 750	2.29 735	1.86 760	2.30 741	1.87 756	2.30 735	1.87 745	2.08 717	1.72 747	2.08 704	1.72 713	2.08 739	1.72 756	2.08 717	1.72 745

XX-Stereo	2.00 693	2.13 627	1.85 717	2.27 676	1.84 747	2.28 734	1.84 750	2.29 735	1.86 760	2.30 741	1.87 756	2.30 735	1.87 745	2.08 717	1.72 747	2.08 704	1.72 713	2.08 739	1.72 756	2.08 717	1.72 745

EAI-Stereo	2.00 693	2.13 627	1.85 717	2.27 676	1.84 747	2.28 734	1.84 750	2.29 735	1.86 760	2.30 741	1.87 756	2.30 735	1.87 745	2.08 717	1.72 747	2.08 704	1.72 713	2.08 739	1.72 756	2.08 717	1.72 745

2.5w	2.01 700	2.40 654	1.37 677	3.28 725	2.01 759	2.71 756	1.43 724	1.82 701	1.83 758	1.90 707	1.41 719	2.71 761	1.35 702	2.71 761	1.85 759	2.66 748	1.53 694	1.64 710	1.23 702	2.53 748	1.87 755

4w-stereo	2.02 701	2.72 673	1.44 682	3.36 731	1.59 717	2.48 743	1.72 746	2.28 733	1.24 706	2.24 739	1.65 732	2.56 753	1.32 700	2.39 745	1.98 770	2.67 750	1.51 692	1.66 711	1.24 703	2.53 748	1.88 758

IGEV	2.02 701	2.20 635	1.82 711	2.90 713	2.16 767	2.41 740	1.25 702	2.00 708	1.98 771	1.99 712	1.31 709	2.72 765	1.93 751	2.67 760	1.69 742	2.26 724	1.32 668	1.83 715	1.87 764	2.53 748	1.61 729

3.25w_new	2.03 703	2.72 673	1.35 667	3.33 730	1.57 715	2.72 757	1.53 726	2.15 717	1.33 710	2.15 723	1.60 728	2.63 757	1.30 698	2.72 763	1.99 771	2.67 750	1.53 694	1.75 714	1.25 705	2.53 748	1.87 755

3.5w_stereo	2.03 703	2.72 673	1.35 667	3.41 732	1.57 715	2.72 757	1.49 725	2.01 709	1.34 711	2.15 723	1.61 730	2.63 757	1.36 703	2.72 763	1.99 771	2.66 748	1.58 700	1.68 712	1.24 703	2.53 748	1.87 755

UniTT-Stereo	2.03 703	3.43 698	0.72 549	3.42 733	0.73 591	3.27 769	0.68 577	3.38 776	0.69 585	3.29 775	0.72 601	3.28 775	0.70 588	3.35 777	0.68 574	3.39 760	0.68 544	3.31 773	0.69 597	3.37 759	0.73 587

3.25w	2.04 706	2.20 635	1.48 685	3.03 715	2.17 769	2.63 754	1.39 717	1.96 705	1.95 770	1.96 708	1.37 715	2.71 761	1.96 754	2.71 761	1.73 752	2.26 724	1.32 668	1.87 720	1.87 764	2.51 744	1.63 738

3w_stereo	2.04 706	2.24 639	1.70 698	3.15 718	2.18 771	2.49 744	1.26 704	2.03 710	1.98 771	1.98 711	1.33 710	2.72 765	1.99 757	2.59 754	1.72 747	2.22 720	1.33 675	1.85 716	1.88 769	2.50 743	1.58 721

1w_stereo	2.05 708	2.32 644	1.35 667	3.74 747	2.01 759	2.73 759	1.42 721	1.88 702	1.93 769	2.03 716	1.28 707	2.71 761	1.99 757	2.72 763	1.72 747	2.20 718	1.32 668	1.87 720	1.86 763	2.45 737	1.54 715

zzzzzz3	2.07 709	5.00 735	1.93 729	2.28 681	1.66 722	2.19 719	1.66 730	2.18 719	1.67 728	2.19 728	1.66 735	2.18 721	1.67 721	2.18 722	1.66 730	2.15 707	1.85 726	2.05 729	1.59 731	2.05 707	1.59 722

noway2	2.07 709	4.96 732	1.92 726	2.28 681	1.66 722	2.20 722	1.66 730	2.19 722	1.66 725	2.19 728	1.65 732	2.19 724	1.68 723	2.18 722	1.65 727	2.15 707	1.86 730	2.06 733	1.59 731	2.06 711	1.60 724

LiteMatch*	2.07 709	1.30 539	5.73 794	6.28 781	0.79 606	1.33 679	0.80 609	1.30 680	1.02 643	1.33 684	0.84 619	1.33 688	0.97 617	1.28 687	1.04 635	6.05 798	5.89 794	1.28 695	0.76 611	1.28 677	0.88 606

noway7	2.08 712	5.18 742	1.92 726	2.27 676	1.66 722	2.18 717	1.66 730	2.17 718	1.66 725	2.18 725	1.65 732	2.18 721	1.66 715	2.17 721	1.66 730	2.15 707	1.85 726	2.05 729	1.60 734	2.05 707	1.60 724

zzzz4	2.08 712	5.22 746	1.93 729	2.27 676	1.66 722	2.19 719	1.66 730	2.18 719	1.67 728	2.18 725	1.66 735	2.18 721	1.66 715	2.18 722	1.66 730	2.15 707	1.84 721	2.05 729	1.60 734	2.05 707	1.60 724

zzzz2	2.08 712	4.92 731	1.93 729	2.30 684	1.67 726	2.19 719	1.66 730	2.20 725	1.67 728	2.20 731	1.68 742	2.21 728	1.66 715	2.20 727	1.68 739	2.17 713	1.84 721	2.07 735	1.62 744	2.05 707	1.61 729

monster_256*512	2.09 715	5.21 745	1.98 742	2.30 684	1.67 726	2.18 717	1.66 730	2.20 725	1.67 728	2.19 728	1.67 737	2.19 724	1.66 715	2.19 725	1.66 730	2.15 707	1.86 730	2.05 729	1.60 734	2.06 711	1.61 729

zzz1	2.09 715	4.97 733	1.93 729	2.30 684	1.68 730	2.21 725	1.68 738	2.21 728	1.68 733	2.21 733	1.67 737	2.21 728	1.68 723	2.21 730	1.69 742	2.17 713	1.85 726	2.08 739	1.61 738	2.06 711	1.61 729

zzzzzzz1	2.10 717	5.20 744	1.93 729	2.38 693	1.68 730	2.20 722	1.67 736	2.20 725	1.68 733	2.20 731	1.67 737	2.20 727	1.68 723	2.20 727	1.67 738	2.24 722	1.86 730	2.06 733	1.61 738	2.06 711	1.62 735

GELT-Stereo	2.10 717	5.33 753	1.94 737	2.37 691	1.68 730	2.21 725	1.69 742	2.19 722	1.67 728	2.18 725	1.67 737	2.19 724	1.66 715	2.19 725	1.66 730	2.23 721	1.83 720	2.07 735	1.61 738	2.04 706	1.61 729

noway1	2.10 717	5.26 750	1.93 729	2.31 687	1.69 735	2.21 725	1.67 736	2.19 722	1.68 733	2.21 733	1.68 742	2.21 728	1.67 721	2.20 727	1.66 730	2.15 707	1.84 721	2.07 735	1.61 738	2.07 715	1.61 729

sCroCo_RVC	2.10 717	2.76 677	1.92 726	2.78 710	1.39 709	2.73 759	1.41 719	2.73 762	1.40 718	2.77 771	1.41 719	2.74 767	1.40 707	2.74 766	1.40 717	2.72 752	1.42 687	2.72 768	1.44 721	2.79 755	1.42 712

noway4	2.11 721	5.14 740	1.93 729	2.37 691	1.69 735	2.20 722	1.68 738	2.22 730	1.68 733	2.21 733	1.69 746	2.23 732	1.68 723	2.22 732	1.66 730	2.24 722	1.84 721	2.09 744	1.63 747	2.09 720	1.62 735

MoCha-V2	2.11 721	26.97 815	0.78 561	0.92 521	0.77 603	0.96 587	0.72 598	0.90 578	0.72 601	0.94 593	0.70 592	0.90 589	0.71 593	0.91 589	0.71 593	0.85 555	0.71 557	0.88 596	0.69 597	0.87 570	0.67 569

noway3	2.12 723	5.22 746	1.93 729	2.39 694	1.70 740	2.23 730	1.70 744	2.22 730	1.70 741	2.22 737	1.70 748	2.23 732	1.69 730	2.22 732	1.71 744	2.28 728	1.86 730	2.08 739	1.63 747	2.09 720	1.63 738

FBW_ROB	2.12 723	2.46 659	1.77 703	2.49 699	1.79 746	2.38 738	1.83 749	2.46 747	1.78 753	2.48 752	1.97 767	2.40 743	1.78 740	2.42 748	1.83 757	2.31 733	1.85 726	2.38 755	1.82 762	2.35 731	1.84 751

MonStereo	2.17 725	2.41 655	1.49 689	2.67 704	1.67 726	2.60 753	2.04 769	2.32 740	1.76 751	2.44 749	1.68 742	2.50 746	1.69 730	2.38 743	1.80 756	2.28 728	1.78 716	2.63 767	2.14 772	3.47 760	1.68 743

asda	2.17 725	2.54 660	1.81 706	3.47 735	1.78 745	2.50 746	1.86 754	2.61 754	1.68 733	2.61 756	1.83 752	2.37 742	1.73 735	2.44 749	1.88 765	2.51 745	1.84 721	2.34 752	1.62 744	2.23 724	1.77 750

asd	2.18 727	2.77 679	1.58 692	3.59 740	2.00 758	2.58 752	1.85 753	2.39 745	1.71 743	2.47 751	1.97 767	2.59 755	1.61 713	2.56 752	1.79 755	2.51 745	1.99 738	2.11 745	1.62 744	2.36 732	1.60 724

qwe	2.18 727	2.60 663	1.58 692	3.83 748	1.90 756	2.53 748	1.90 760	2.48 748	1.73 748	2.37 747	1.92 763	2.53 748	1.68 723	2.56 752	1.83 757	2.52 747	1.87 734	2.07 735	1.68 753	2.32 730	1.71 744

monsters	2.18 727	2.41 655	1.96 741	3.47 735	2.03 763	2.53 748	1.64 729	2.48 748	1.73 748	2.40 748	1.50 722	2.62 756	1.94 752	2.59 754	1.94 767	2.44 740	1.57 699	2.28 748	1.87 764	2.42 734	1.86 753

AIO_rvc	2.18 727	2.34 649	1.87 721	2.32 689	1.94 757	2.40 739	1.89 759	2.37 743	2.07 776	2.52 754	1.95 766	2.44 745	1.99 757	2.41 746	1.89 766	2.32 734	2.09 747	2.24 746	2.18 773	2.21 723	2.23 762

HUF	2.18 727	2.30 642	1.99 746	2.34 690	2.02 762	2.41 740	2.06 770	2.38 744	1.89 767	2.36 746	1.85 753	2.56 753	1.98 755	2.31 741	1.97 769	2.30 732	2.03 746	2.30 749	2.11 771	2.23 724	2.16 760

AIO_test	2.18 727	2.09 625	2.04 747	2.42 696	2.01 759	2.47 742	1.94 761	2.34 742	2.03 775	2.56 755	1.94 764	2.43 744	1.94 752	2.41 746	1.87 763	2.39 738	2.10 748	2.35 754	1.91 770	2.25 726	2.19 761

monsterstereo	2.20 733	2.33 645	1.95 739	3.65 742	2.07 764	2.49 744	1.61 727	2.48 748	1.83 758	2.45 750	1.61 730	2.67 760	1.86 743	2.64 756	1.94 767	2.48 744	1.66 709	2.34 752	1.68 753	2.40 733	1.86 753

LG-G_1	2.22 734	2.71 671	1.89 722	2.77 707	1.87 754	2.75 761	1.87 757	2.76 764	1.87 764	2.75 766	1.87 756	2.76 768	1.87 745	2.75 767	1.86 760	2.47 742	1.58 700	2.45 759	1.57 726	2.45 737	1.57 719

LG-G	2.22 734	2.71 671	1.89 722	2.77 707	1.87 754	2.75 761	1.87 757	2.76 764	1.87 764	2.75 766	1.87 756	2.76 768	1.87 745	2.75 767	1.86 760	2.47 742	1.58 700	2.45 759	1.57 726	2.45 737	1.57 719

LGtest1	2.22 734	2.70 669	1.89 722	2.76 706	1.86 750	2.75 761	1.86 754	2.75 763	1.86 760	2.75 766	1.86 754	2.77 770	1.87 745	2.75 767	1.86 760	2.46 741	1.58 700	2.45 759	1.56 725	2.45 737	1.56 717

RAStereo	2.23 737	3.64 701	0.76 557	3.65 742	0.86 613	3.66 774	0.76 603	3.67 780	0.81 617	3.66 777	0.76 607	3.66 778	0.77 601	3.68 779	0.77 604	3.68 763	0.77 566	3.69 778	0.77 613	3.70 762	0.77 596

UDGNet	2.23 737	5.40 757	1.72 701	2.48 698	1.69 735	2.51 747	1.69 742	2.51 751	1.72 747	2.50 753	1.69 746	2.52 747	1.69 730	2.50 750	1.68 739	2.41 739	1.70 712	2.42 757	1.69 755	2.42 734	1.64 740

NCCL2	2.28 739	2.27 640	2.28 749	2.28 681	2.28 772	2.27 732	2.29 774	2.28 733	2.28 777	2.27 740	2.28 779	2.28 734	2.27 765	2.27 738	2.28 778	2.28 728	2.28 753	2.27 747	2.29 777	2.27 727	2.29 763

Abc-Net	2.32 740	24.75 807	1.14 601	1.17 564	1.17 647	1.11 617	1.15 647	1.17 617	1.21 703	1.08 617	1.16 650	1.12 629	1.14 637	1.09 623	1.17 650	1.09 588	1.16 613	1.17 638	1.17 651	1.16 614	1.11 633
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 741	25.00 808	1.13 600	1.15 558	1.15 642	1.10 614	1.15 647	1.15 612	1.15 650	1.12 624	1.15 647	1.09 622	1.13 634	1.10 625	1.15 644	1.11 595	1.09 603	1.16 634	1.12 646	1.16 614	1.17 644

stereogan	2.33 741	24.38 806	1.18 607	1.18 565	1.18 650	1.14 620	1.18 651	1.19 620	1.19 657	1.14 628	1.18 654	1.14 630	1.18 643	1.14 630	1.18 651	1.14 599	1.14 611	1.19 643	1.19 652	1.15 612	1.19 648

RGC	2.36 743	25.48 809	1.19 609	1.15 558	1.15 642	1.10 614	1.16 649	1.17 617	1.16 651	1.12 624	1.16 650	1.11 628	1.13 634	1.09 623	1.18 651	1.10 590	1.15 612	1.16 634	1.12 646	1.14 609	1.12 635

NCC-stereo	2.36 743	25.52 810	1.17 605	1.15 558	1.17 647	1.11 617	1.11 642	1.15 612	1.16 651	1.10 618	1.16 650	1.10 624	1.15 638	1.14 630	1.13 642	1.09 588	1.11 607	1.15 633	1.16 650	1.17 619	1.17 644

AF-Net	2.37 745	25.71 811	1.17 605	1.13 554	1.15 642	1.15 621	1.18 651	1.19 620	1.16 651	1.10 618	1.15 647	1.10 624	1.18 643	1.12 629	1.15 644	1.10 590	1.10 606	1.17 638	1.15 648	1.16 614	1.12 635

Nwc_Net	2.37 745	25.95 812	1.15 603	1.14 555	1.15 642	1.08 611	1.14 645	1.17 617	1.16 651	1.14 628	1.15 647	1.08 620	1.15 638	1.11 627	1.14 643	1.10 590	1.11 607	1.16 634	1.09 645	1.16 614	1.15 640

CFNet_RVC	2.38 747	8.71 782	0.38 369	9.33 797	0.42 508	0.56 522	0.42 506	0.60 531	0.38 476	0.62 541	0.42 508	0.56 531	7.29 814	0.62 537	0.42 501	0.53 469	0.37 409	0.49 516	0.34 463	8.30 810	6.87 811

testmc14	2.43 748	10.48 795	8.02 806	8.93 796	0.31 416	0.44 449	0.30 366	0.42 405	0.30 376	0.42 399	0.30 379	0.42 413	0.30 376	0.42 408	0.30 366	8.88 813	6.99 803	0.41 465	0.28 396	0.39 424	0.28 379

edge stereo	2.43 748	27.07 816	1.14 601	1.06 546	1.14 640	1.08 611	1.17 650	1.16 615	1.14 649	1.10 618	1.16 650	1.09 622	1.16 642	1.10 625	1.16 648	1.10 590	1.11 607	1.16 634	1.19 652	1.13 608	1.11 633

FAT-Stereo	2.46 750	26.05 813	1.23 661	1.23 614	1.22 701	1.20 623	1.24 701	1.23 672	1.23 705	1.19 632	1.22 701	1.21 680	1.24 693	1.20 635	1.24 702	1.21 650	1.17 616	1.22 691	1.25 705	1.20 624	1.24 698

MCSU-Stereo	2.48 751	10.56 796	8.50 808	9.47 800	0.31 416	0.43 414	0.30 366	0.42 405	0.30 376	0.42 399	0.30 379	0.42 413	0.30 376	0.41 394	0.30 366	8.86 812	6.93 802	0.40 447	0.29 411	0.39 424	0.28 379

S-Stereo	2.51 752	26.86 814	1.23 661	1.22 612	1.22 701	1.24 671	1.25 702	1.22 670	1.24 706	1.21 678	1.24 703	1.19 634	1.27 695	1.19 634	1.24 702	1.19 602	1.20 618	1.25 693	1.19 652	1.24 673	1.23 697

Anonymous3	2.55 753	3.26 695	1.65 695	3.28 725	1.63 720	3.24 768	1.68 738	3.27 773	1.66 725	3.28 774	1.67 737	3.25 774	1.66 715	3.27 773	1.64 726	3.26 758	1.65 708	3.30 772	1.65 749	4.95 792	1.65 742

DNSM	2.56 754	4.43 723	3.08 771	4.09 750	1.86 750	2.66 755	1.86 754	2.66 755	1.87 764	2.66 758	1.86 754	2.66 759	1.86 743	2.66 759	1.87 763	3.82 765	2.94 760	2.42 757	1.73 759	2.42 734	1.73 748

MIF-Stereo (partial)	2.58 755	3.31 696	0.66 525	3.18 720	0.66 576	3.18 767	0.66 568	3.21 772	0.67 574	3.19 773	0.66 576	3.19 773	0.66 570	3.31 775	0.68 574	5.09 790	1.79 718	8.23 817	1.67 751	6.18 801	1.38 710

MSMDNet	2.65 756	10.14 793	0.33 335	9.74 801	0.32 430	0.87 576	0.33 435	2.95 770	0.68 580	0.49 486	0.34 451	0.49 492	5.70 809	0.49 491	0.33 432	0.42 392	9.57 810	0.41 465	0.31 440	8.36 811	0.65 564

pcwnet_v2	2.66 757	9.89 791	0.33 335	9.89 802	0.32 430	0.50 498	0.32 424	0.49 483	0.33 444	0.49 486	0.34 451	0.49 492	8.76 816	0.48 484	0.33 432	0.41 378	9.58 811	0.40 447	0.29 411	9.01 814	0.63 556

CFNet_pseudo	2.67 758	9.36 787	0.32 330	10.99 807	0.33 443	0.85 573	0.33 435	0.49 483	0.33 444	0.49 486	0.32 434	0.49 492	7.26 813	0.49 491	0.33 432	0.41 378	9.62 812	0.41 465	0.29 411	10.03 818	0.29 388

TestStereo_HL2	2.73 759	0.41 269	11.06 809	14.13 810	0.30 368	0.44 449	0.28 343	0.43 413	0.29 361	0.43 406	0.28 349	0.43 422	0.29 366	0.43 415	0.28 340	13.51 817	10.37 817	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 351

CFNet_ucs	2.73 759	9.64 789	0.33 335	9.92 803	0.32 430	0.49 489	0.33 435	0.49 483	0.33 444	0.49 486	0.33 443	0.49 492	8.98 817	0.48 484	0.33 432	0.41 378	9.96 815	0.40 447	0.29 411	10.12 819	0.54 535

UCFNet_RVC	2.75 761	10.06 792	0.29 299	10.31 806	0.29 356	0.42 407	0.29 358	0.43 413	0.29 361	0.42 399	0.29 364	0.42 413	9.87 819	0.43 415	0.29 356	0.36 332	9.84 814	0.36 378	0.26 336	9.77 817	0.26 312

TestStereo_HL3	2.76 762	0.41 269	11.46 812	14.11 809	0.30 368	0.45 463	0.29 358	0.43 413	0.29 361	0.43 406	0.29 364	0.43 422	0.28 354	0.44 446	0.30 366	13.57 818	10.32 816	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 351

GGDA	2.76 762	0.41 269	11.34 811	14.28 811	0.30 368	0.44 449	0.29 358	0.43 413	0.29 361	0.43 406	0.28 349	0.43 422	0.28 354	0.43 415	0.29 356	13.45 816	10.57 818	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 351

TestStereo-Hl	2.78 764	0.42 281	11.23 810	14.38 812	0.30 368	0.44 449	0.30 366	0.43 413	0.28 351	0.43 406	0.29 364	0.44 458	0.29 366	0.44 446	0.29 356	13.64 819	10.73 819	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 351

ccs_rob	2.79 765	10.17 794	0.32 330	10.00 804	0.33 443	0.49 489	0.33 435	1.90 704	0.32 434	0.51 508	0.33 443	0.49 492	9.24 818	0.49 491	0.33 432	0.41 378	9.82 813	0.41 465	0.28 396	9.34 815	0.29 388

PCWNet_CMD	2.80 766	9.82 790	0.32 330	10.09 805	0.32 430	0.49 489	0.33 435	3.34 775	0.33 444	0.49 486	0.33 443	0.49 492	8.73 815	0.48 484	0.33 432	0.41 378	9.22 809	0.42 481	0.29 411	9.55 816	0.31 413

NLSM1	2.93 767	3.24 694	2.57 756	4.04 749	2.66 775	3.30 770	2.55 777	3.29 774	2.55 779	3.35 776	2.48 781	3.28 775	2.47 767	3.34 776	2.49 779	3.26 758	2.55 758	3.13 770	2.57 780	3.00 757	2.46 770

StereoVision	3.15 768	5.00 735	0.89 573	4.83 767	1.00 626	3.93 775	1.27 705	6.37 810	1.34 711	5.67 810	1.26 705	5.84 811	1.27 695	5.03 807	1.24 702	5.10 791	1.09 603	4.61 791	0.57 566	5.62 799	1.12 635

MaDis-Stereo	3.19 769	6.02 768	1.12 598	5.61 777	1.16 646	5.43 802	1.02 638	5.15 807	0.70 593	5.43 807	1.21 700	5.03 808	0.97 617	4.85 801	0.99 627	4.53 772	1.16 613	5.53 807	1.25 705	5.37 797	1.30 701

sAnonymous2	3.31 770	2.63 664	1.38 679	3.71 744	1.86 750	4.70 794	1.11 642	4.82 803	2.72 781	5.45 808	1.98 773	4.59 793	2.64 768	2.65 757	6.21 814	4.37 768	1.08 601	5.16 805	2.24 775	4.52 774	2.39 768

CroCo_RVC	3.31 770	2.63 664	1.38 679	3.71 744	1.86 750	4.70 794	1.11 642	4.82 803	2.72 781	5.45 808	1.98 773	4.59 793	2.64 768	2.65 757	6.21 814	4.37 768	1.08 601	5.16 805	2.24 775	4.52 774	2.39 768

DPSNet	3.66 772	3.60 700	3.62 780	3.63 741	3.64 797	3.65 773	3.65 803	3.66 779	3.67 800	3.67 778	3.65 801	3.67 779	3.66 789	3.66 778	3.68 798	3.68 763	3.66 779	3.67 777	3.68 803	3.67 761	3.67 796

NLCSM	3.67 773	4.08 715	3.19 776	4.80 766	3.26 790	3.99 778	3.24 798	4.25 786	3.18 796	4.09 782	3.27 796	4.14 784	3.18 784	4.13 784	3.28 794	4.06 766	3.10 769	3.85 782	3.14 794	3.91 767	3.27 792

STTStereo	3.73 774	30.40 820	2.37 753	2.39 694	2.31 774	2.35 737	2.33 775	2.29 735	2.42 778	2.32 745	2.34 780	2.33 738	2.36 766	2.30 740	2.27 777	2.35 735	2.22 752	2.31 750	2.22 774	2.29 729	2.34 767

rvit_105_1	3.83 775	5.22 746	3.01 761	4.53 754	3.01 778	4.51 782	3.01 783	4.56 790	3.04 784	4.53 789	3.03 785	4.55 791	3.03 772	4.56 790	3.04 781	4.57 774	3.05 762	4.57 786	3.05 785	4.57 776	3.05 777

rvit_stereo_0081	3.83 775	5.23 749	3.01 761	4.53 754	3.03 780	4.55 788	3.02 784	4.56 790	3.04 784	4.52 787	3.02 783	4.54 789	3.03 772	4.56 790	3.04 781	4.57 774	3.05 762	4.57 786	3.05 785	4.58 777	3.05 777

rvit_stereo_0081_aga	3.86 777	5.33 753	3.02 764	4.55 760	3.04 784	4.54 784	3.02 784	4.64 797	3.06 788	4.54 791	3.04 787	4.62 798	3.08 779	4.62 796	3.07 786	4.58 777	3.06 766	4.60 790	3.08 789	4.63 780	3.07 781

rvit_stereo_0082	3.86 777	5.82 766	3.01 761	4.53 754	3.03 780	4.54 784	3.02 784	4.56 790	3.04 784	4.53 789	3.02 783	4.55 791	3.04 775	4.57 793	3.05 783	4.57 774	3.05 762	4.58 788	3.05 785	4.58 777	3.06 780

rvit_0105_6	3.87 779	5.73 765	3.10 772	4.69 764	3.12 788	4.54 784	3.02 784	4.56 790	3.04 784	4.54 791	3.03 785	4.54 789	3.04 775	4.56 790	3.05 783	4.58 777	3.05 762	4.58 788	3.05 785	4.58 777	3.05 777

rvit_stereo_0080	3.89 780	5.70 763	3.04 766	4.54 757	3.03 780	4.56 789	3.05 790	4.60 794	3.07 789	4.58 794	3.06 788	4.59 793	3.06 777	4.61 794	3.08 787	4.63 779	3.09 767	4.64 792	3.10 790	4.65 781	3.10 784

whm_eth	3.89 780	5.70 763	3.04 766	4.54 757	3.03 780	4.56 789	3.05 790	4.60 794	3.07 789	4.58 794	3.06 788	4.59 793	3.06 777	4.61 794	3.08 787	4.63 779	3.09 767	4.64 792	3.10 790	4.65 781	3.10 784

rvit_0105_4	3.91 782	5.47 761	3.02 764	4.54 757	3.02 779	4.54 784	3.03 788	4.75 800	3.17 795	4.57 793	3.06 788	4.61 797	3.16 783	4.65 797	3.09 789	4.66 781	3.11 770	4.68 795	3.18 796	4.81 787	3.16 789

rvit_0105_3	3.91 782	5.33 753	3.06 769	4.60 762	3.07 786	4.60 791	3.06 792	4.62 796	3.08 792	4.60 796	3.07 791	4.62 798	3.08 779	4.67 798	3.10 790	4.70 782	3.11 770	4.77 799	3.19 797	4.77 786	3.14 788

rvit_stereo_0083	3.92 784	5.30 752	3.06 769	4.61 763	3.09 787	4.67 793	3.08 793	4.66 798	3.09 793	4.62 797	3.10 793	4.66 801	3.11 781	4.67 798	3.16 792	4.72 784	3.16 773	4.77 799	3.11 792	4.66 783	3.11 786

rvit_stereo_ft	3.93 785	5.44 759	3.05 768	4.59 761	3.06 785	4.61 792	3.08 793	4.67 799	3.12 794	4.63 798	3.10 793	4.65 800	3.11 781	4.69 800	3.13 791	4.70 782	3.14 772	4.71 797	3.15 795	4.74 784	3.16 789

rvit_0105_5	4.10 786	5.40 757	3.13 775	4.71 765	3.15 789	4.72 796	3.10 795	4.90 805	3.27 797	4.69 799	3.16 795	4.84 805	3.25 785	4.96 804	3.34 795	5.05 789	3.39 778	5.10 804	3.40 798	5.11 794	3.42 793

MLG-Stereo_test1	4.25 787	5.34 756	3.61 779	5.31 773	3.63 796	5.23 800	3.57 801	5.38 808	3.65 799	5.23 805	3.47 798	4.76 802	3.74 792	4.85 801	3.71 799	4.96 786	3.18 775	4.71 797	2.92 782	4.86 790	2.90 774

MLG-Stereo_test3	4.26 788	4.85 729	3.95 783	5.35 774	3.60 795	4.75 797	3.76 804	5.49 809	3.71 801	5.39 806	3.69 802	4.82 804	3.66 789	4.85 801	3.73 802	4.93 785	3.19 776	4.69 796	2.99 784	4.84 789	2.98 776

MLG-Stereo_test2	4.28 789	5.46 760	3.69 781	4.86 769	3.72 798	5.58 803	3.42 799	4.81 802	3.77 805	4.85 801	3.72 803	5.55 810	3.63 788	5.58 808	3.53 797	4.41 771	3.28 777	4.99 803	2.95 783	4.75 785	3.13 787

RAFT+CT+SA	4.28 789	7.62 775	4.91 788	5.55 776	2.28 772	3.09 765	3.64 802	4.49 788	3.07 789	4.80 800	3.35 797	4.77 803	3.70 791	4.29 787	3.05 783	5.58 793	5.98 796	3.58 776	3.78 805	4.26 770	3.72 797

SA	4.33 791	7.35 772	6.85 800	5.96 779	4.09 802	3.59 772	3.15 796	3.82 781	2.64 780	3.91 779	3.85 804	3.57 777	2.72 770	3.13 772	4.03 805	7.09 806	6.86 801	3.57 775	3.12 793	3.85 763	3.51 795

Sa-1000	4.34 792	8.37 778	6.84 799	6.98 788	4.45 805	3.58 771	3.00 782	3.42 777	3.39 798	2.61 756	4.00 807	3.83 781	4.01 800	3.90 781	3.90 803	5.98 797	5.62 793	3.76 779	2.34 778	4.35 772	2.47 771

TestStereo1	4.60 793	8.41 779	6.44 797	6.86 786	3.79 799	3.97 776	3.78 805	3.99 783	3.74 802	3.97 780	3.52 799	3.94 782	3.58 786	3.98 782	3.72 800	6.82 803	6.50 799	3.76 779	3.66 801	3.90 764	3.74 799

SA-5K	4.60 793	8.41 779	6.44 797	6.86 786	3.79 799	3.97 776	3.78 805	3.99 783	3.74 802	3.97 780	3.52 799	3.94 782	3.58 786	3.98 782	3.72 800	6.82 803	6.50 799	3.76 779	3.66 801	3.90 764	3.74 799

DispFullNet	4.61 795	4.84 728	3.12 773	5.00 771	3.57 794	4.75 797	3.03 788	7.75 816	4.17 809	4.91 803	3.09 792	6.20 812	3.95 798	6.71 812	3.51 796	5.30 792	3.67 780	5.86 811	3.63 800	5.61 798	3.46 794

test_5	4.62 796	7.55 774	6.23 795	6.32 782	3.40 793	5.29 801	3.50 800	3.53 778	4.11 808	4.28 784	4.47 811	4.26 787	4.38 803	3.68 779	3.24 793	5.89 795	5.60 792	4.84 801	3.50 799	4.33 771	3.93 803

raft_robust	4.71 797	7.75 776	5.40 793	6.81 785	3.31 791	4.28 781	4.20 810	4.32 787	4.37 811	4.35 786	4.35 810	4.14 784	3.75 793	4.30 788	4.20 808	6.67 802	6.37 797	3.36 774	4.24 811	4.86 790	3.25 791

cross-raft	4.83 798	7.52 773	6.43 796	6.63 783	3.96 801	4.51 782	3.99 808	4.49 788	3.96 807	4.52 787	3.96 806	4.50 788	3.97 799	4.50 789	3.97 804	6.65 801	6.44 798	4.33 783	3.92 807	4.35 772	3.91 802

test_4	4.88 799	8.13 777	6.98 801	7.46 789	4.44 804	4.25 780	3.85 807	4.04 785	3.92 806	4.13 783	3.91 805	4.18 786	3.84 796	4.14 785	4.06 806	7.01 805	7.13 804	4.53 784	3.72 804	4.09 768	3.72 797

TestStereo	4.88 799	4.75 727	4.79 786	4.87 770	4.92 806	4.81 799	4.90 813	4.78 801	4.77 812	4.87 802	4.89 812	4.90 806	4.91 805	4.99 805	4.79 810	4.98 787	4.87 789	4.87 802	4.92 813	5.00 793	5.00 806

test_3	5.01 801	8.86 784	7.77 803	8.09 791	2.76 777	4.13 779	4.05 809	3.88 782	3.76 804	4.33 785	4.13 808	3.71 780	3.91 797	4.21 786	4.06 806	7.93 807	7.69 806	4.53 784	3.91 806	4.17 769	4.29 805

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 802	50.87 836	2.78 757	2.87 712	2.71 776	2.78 764	0.47 526	2.88 769	2.86 783	1.89 706	2.67 782	2.79 771	2.79 771	2.78 770	2.83 780	2.82 753	2.82 759	2.83 769	2.77 781	2.83 756	2.76 772
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	5.10 803	5.15 741	4.49 785	5.07 772	3.37 792	6.87 806	4.75 812	5.04 806	6.34 816	7.84 816	5.06 813	6.72 816	4.09 801	4.99 805	5.44 813	5.03 788	3.16 773	4.67 794	4.86 812	5.15 795	3.89 801

U	5.15 804	8.49 781	1.81 706	8.49 793	1.77 744	8.49 811	1.77 747	8.51 818	1.77 752	8.49 818	1.77 751	8.50 818	1.78 740	8.58 818	1.77 754	8.54 810	1.78 716	8.55 818	1.78 761	8.55 812	1.84 751

SGM-Forest	5.21 805	5.92 767	4.08 784	6.18 780	4.16 803	6.31 805	4.34 811	6.50 811	4.33 810	6.14 812	4.21 809	6.61 815	4.55 804	6.67 811	4.48 809	5.94 796	3.94 782	5.85 810	4.03 809	5.79 800	4.17 804
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 806	9.16 786	8.03 807	8.09 791	5.62 809	6.11 804	6.35 816	6.85 813	4.94 813	6.08 811	6.29 818	4.98 807	6.43 810	6.22 809	6.36 816	6.16 799	7.47 805	5.82 809	5.44 816	7.11 806	5.68 809

rvit_stereo_0075_2	6.64 807	8.80 783	5.25 790	7.89 790	5.27 808	7.90 810	5.27 814	7.92 817	5.28 814	7.91 817	5.29 815	7.93 817	5.27 806	7.92 817	5.28 811	7.93 807	5.28 791	7.93 816	5.29 815	7.93 809	5.28 808

RAFT	6.73 808	9.36 787	7.40 802	8.51 794	6.55 810	6.88 807	6.60 817	6.79 812	6.60 817	6.80 813	6.72 819	5.31 809	5.50 808	6.61 810	6.61 817	8.42 809	5.89 794	5.73 808	5.45 817	6.61 802	6.24 810

SGM+DAISY	7.06 809	9.15 785	5.38 792	8.84 795	5.18 807	8.80 812	5.31 815	8.79 819	5.28 814	8.89 819	5.20 814	8.93 819	5.33 807	8.95 819	5.36 812	8.70 811	5.21 790	8.74 819	5.20 814	8.89 813	5.15 807

test-v	7.53 810	11.89 797	7.98 804	9.36 798	7.14 811	7.06 808	7.09 818	7.37 814	6.91 818	7.29 814	5.71 816	6.45 813	6.93 811	6.73 813	7.27 818	8.93 814	7.85 807	6.98 814	6.80 818	7.56 807	7.34 812

test-2	7.53 810	11.89 797	7.98 804	9.36 798	7.14 811	7.06 808	7.09 818	7.37 814	6.91 818	7.29 814	5.71 816	6.45 813	6.93 811	6.73 813	7.27 818	8.93 814	7.85 807	6.98 814	6.80 818	7.56 807	7.34 812

PA-Net	11.80 812	223.51 843	0.62 512	0.59 452	0.71 588	0.59 530	0.73 599	0.67 544	0.73 604	0.55 524	0.61 568	0.60 540	0.74 596	0.63 542	0.73 596	0.66 508	0.60 523	0.69 562	0.66 587	0.72 542	0.65 564
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 813	23.00 805	15.00 813	23.00 819	15.00 813	24.00 819	16.00 820	24.00 826	16.00 820	22.00 826	15.00 820	23.00 826	16.00 820	23.00 826	15.00 820	22.00 826	15.00 820	22.00 826	15.00 820	22.00 826	15.00 814

rafts_anoy	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

raft+_RVC	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

raftrobust	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

CasAABBNet	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

RALCasStereoNet	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

RALAANet	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

111	30.40 820	30.94 821	29.72 825	32.61 820	30.02 825	33.57 820	30.47 832	31.50 827	29.39 832	30.98 827	29.11 832	29.78 827	30.39 835	29.45 827	30.76 835	30.08 827	29.02 832	29.92 827	30.32 835	29.86 827	30.17 826

PM Cens cmp D40	30.50 821	37.00 827	24.00 820	37.00 826	24.00 821	37.00 828	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 821

PM Graph cmp D40	30.50 821	37.00 827	24.00 820	37.00 826	24.00 821	37.00 828	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 821

PatchMatch Cens Cmp	30.50 821	37.00 827	24.00 820	37.00 826	24.00 821	37.00 828	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 821

PatchMatch Graph Cmp	30.50 821	37.00 827	24.00 820	37.00 826	24.00 821	37.00 828	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 821

WCMA_ROB	31.10 825	35.43 825	27.12 824	39.51 837	23.10 820	38.78 837	25.30 831	37.49 844	25.39 831	37.29 843	27.02 831	38.52 844	26.48 831	37.80 843	26.44 831	36.28 834	22.65 827	33.90 831	22.30 827	37.10 841	24.18 825

DCANet-4	35.22 826	34.54 822	35.08 831	33.58 824	35.47 832	34.55 821	35.53 839	36.08 833	35.85 836	35.92 833	35.77 838	35.18 833	35.48 837	35.39 833	37.15 842	34.55 833	33.92 836	35.02 834	34.90 837	35.79 831	34.74 833

ADStereo(finetuned)	36.13 827	36.63 826	38.07 836	36.97 825	33.25 829	35.91 825	34.45 836	36.36 834	32.99 833	38.14 844	36.71 839	36.69 834	34.13 836	38.57 844	40.79 843	37.60 844	36.58 839	35.90 835	33.36 836	35.42 830	34.04 830

fast-reg	37.00 828	37.00 827	37.00 832	37.00 826	37.00 833	37.00 828	37.00 840	37.00 835	37.00 837	37.00 834	37.00 840	37.00 835	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 834

Reg-Stereo(zero)	37.00 828	37.00 827	37.00 832	37.00 826	37.00 833	37.00 828	37.00 840	37.00 835	37.00 837	37.00 834	37.00 840	37.00 835	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 834

FLISNet	37.00 828	37.00 827	37.00 832	37.00 826	37.00 833	37.00 828	37.00 840	37.00 835	37.00 837	37.00 834	37.00 840	37.00 835	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 834

CoSv	37.00 828	37.00 827	37.00 832	37.00 826	37.00 833	37.00 828	37.00 840	37.00 835	37.00 837	37.00 834	37.00 840	37.00 835	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 834

MDST_ROB	69.83 832	87.70 837	41.95 837	113.75 840	65.62 839	75.05 838	55.25 845	75.64 846	45.04 841	71.61 845	41.75 844	72.81 845	44.06 842	68.38 845	44.63 844	101.89 847	59.57 846	107.10 847	61.05 846	104.38 844	59.38 840

NOSS_ROB	102.95 833	153.00 841	121.00 840	51.00 838	44.00 837	165.00 841	127.00 846	153.00 847	119.00 843	164.00 848	125.00 846	168.00 848	120.00 844	153.00 847	117.00 846	49.00 845	44.00 844	49.00 845	44.00 844	49.00 842	44.00 838

CBMV	128.50 834	1422.70 849	53.10 838	79.50 839	51.30 838	77.30 839	49.70 844	74.00 845	48.20 842	77.20 846	48.80 845	73.90 846	48.00 843	73.80 846	48.80 845	70.40 846	45.10 845	68.90 846	46.10 845	68.20 843	45.00 839
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 835	171.00 842	160.68 843	162.58 841	160.59 841	164.01 840	160.35 848	158.51 848	158.56 845	158.34 847	160.12 848	158.56 847	159.92 846	157.26 848	158.94 848	154.38 848	158.36 847	155.75 848	159.13 849	153.67 845	154.07 842
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
DF_test	189.29 836	560.34 846	182.58 844	229.00 843	135.68 840	197.79 842	135.52 847	197.80 849	135.44 844	197.75 849	135.49 847	197.90 849	135.51 845	197.84 849	135.75 847	217.37 850	171.11 848	183.74 849	127.67 848	183.56 846	127.88 841

AE-Stereo	201.80 837	123.00 838	115.00 839	219.00 842	218.00 843	223.00 843	244.00 850	217.00 850	236.00 847	202.00 850	203.00 849	205.00 850	208.00 847	225.00 850	204.00 849	210.00 849	198.00 849	197.00 850	184.00 850	204.00 847	201.00 843

MGS-Stereo	239.45 838	123.00 838	135.00 841	266.00 844	286.00 844	277.00 844	305.00 851	271.00 851	242.00 848	274.00 851	279.00 851	255.00 851	270.00 849	268.00 851	297.00 851	221.00 851	247.00 851	216.00 851	123.00 847	217.00 848	217.00 845

EGLCR-Stereo	246.90 839	129.00 840	139.00 842	266.00 844	286.00 844	277.00 844	305.00 851	271.00 851	242.00 848	274.00 851	279.00 851	255.00 851	270.00 849	268.00 851	297.00 851	230.00 852	247.00 851	216.00 851	223.00 852	237.00 849	227.00 846

DLCB_ROB	284.23 840	354.61 844	207.27 845	363.24 846	206.46 842	364.72 846	210.41 849	364.72 853	210.41 846	364.81 853	208.64 850	364.81 853	208.64 848	364.72 853	210.41 850	354.70 853	205.53 850	354.70 853	205.53 851	354.70 850	205.53 844

LE_ROB	396.57 841	471.28 845	329.84 846	471.48 847	308.15 846	526.83 847	322.10 853	488.15 854	323.76 850	495.46 854	317.97 853	497.17 854	320.10 851	481.62 854	326.76 853	462.71 854	298.97 853	466.16 854	285.98 853	447.62 851	289.21 847

SGM-ForestM	596.69 842	677.77 847	444.52 847	699.85 848	517.25 847	732.94 848	488.29 854	770.79 855	460.11 851	750.81 855	487.98 854	792.79 855	499.41 852	730.90 855	475.81 854	720.03 855	491.16 854	663.96 855	418.60 854	674.76 852	436.05 848

CBMV_ROB	818.48 843	913.88 848	709.52 848	862.84 849	597.78 848	1073.99 849	700.52 855	1015.66 856	702.59 852	1115.65 856	760.02 855	1130.24 856	721.57 853	1037.41 856	692.65 855	814.05 856	564.29 855	843.28 856	595.31 855	915.51 853	602.92 849

tt	500032.53 844	34.60 823	29.72 825	37.47 835	34.41 830	36.85 826	35.22 837	34.71 831	33.55 834	34.50 828	35.43 836	33.81 831	10000000.00 854	33.57 831	33.13 836	33.68 831	35.00 837	34.03 832	35.26 838	30.96 828	34.63 831

DCANet	500032.53 844	34.60 823	29.72 825	37.47 835	34.41 830	36.85 826	35.22 837	34.71 831	33.55 834	34.50 828	35.43 836	33.81 831	10000000.00 854	33.57 831	33.13 836	33.68 831	35.00 837	34.03 832	35.26 838	30.96 828	34.63 831

fff	1000028.16 846	29.62 817	29.72 825	32.61 820	30.02 825	35.13 822	31.83 833	32.07 828	10000000.00 853	35.27 830	29.82 833	32.45 828	30.15 832	32.35 828	30.09 832	31.04 828	29.55 833	30.64 828	30.14 832	10000000.00 854	30.77 827

csc	1000028.16 846	29.62 817	29.72 825	32.61 820	30.02 825	35.13 822	31.83 833	32.07 828	10000000.00 853	35.27 830	29.82 833	32.45 828	30.15 832	32.35 828	30.09 832	31.04 828	29.55 833	30.64 828	30.14 832	10000000.00 854	30.77 827

cscssc	1000028.16 846	29.62 817	29.72 825	32.61 820	30.02 825	35.13 822	31.83 833	32.07 828	10000000.00 853	35.27 830	29.82 833	32.45 828	30.15 832	32.35 828	30.09 832	31.04 828	29.55 833	30.64 828	30.14 832	10000000.00 854	30.77 827

real-time stereo	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

111111	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

SGD-Stereo	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

IGEV-Stereo++	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

IGEV-Stereo+	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

SDNR	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

anonymousdsp2	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

anonymousdsp	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

test_example2	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

DIP-Stereo	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

PatchMatch		37.00 827		37.00 826		37.00 828		37.00 835		37.00 834		37.00 835		37.00 834		37.00 835		37.00 836		37.00 832

GS-Stereo							0.38 475	0.50 492	0.38 476	0.50 499	0.38 477	0.50 506	3.79 794	0.50 500	0.38 468	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.35 447

Low-res two-view benchmark