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	0.14 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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 97	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 97	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	0.73 546	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	0.12 145	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 127	0.04 101	0.04 110	0.12 192	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	0.50 326	0.10 105	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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	0.73 546	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 210	0.20 252	0.23 233	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 268	0.21 281	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 346	0.10 105	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.11 148	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

AASNet	0.06 62	0.08 88	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 88	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 88	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	0.19 238	0.17 184	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	0.17 208	0.16 217	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 278	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	0.40 265	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	0.40 265	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	0.41 278	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	0.11 200	0.04 96	0.03 58	0.58 498	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	0.75 549	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

DispViT+	0.07 68	0.08 88	0.12 145	0.08 81	0.05 126	0.08 148	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 88	0.11 133	0.11 114	0.05 126	0.08 148	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	0.11 127	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 68	0.08 88	0.07 93	0.07 79	0.07 155	0.08 148	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	0.10 171	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	0.15 175	0.10 117	0.17 258	0.13 253	0.11 182	0.11 192

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 352	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	0.58 357	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	0.58 357	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	0.56 352	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	0.16 172	0.02 15	0.16 163	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 290	0.02 26	0.02 27	0.71 533	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 262

BridgeDepth	0.08 79	0.08 88	0.11 133	0.11 114	0.05 126	0.08 148	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	0.15 175	0.11 148	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 79	0.02 12	0.02 15	1.01 554	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	0.59 360	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	0.59 360	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	0.60 365	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 97	0.14 176	0.14 141	0.07 155	0.09 156	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	0.14 160	0.13 188	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

TS12	0.09 86	0.09 97	0.17 218	0.19 198	0.06 146	0.08 148	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	0.15 175	0.16 217	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

RT-Monster	0.09 86	0.07 85	0.03 40	0.15 153	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 174	0.04 96	0.03 58	0.92 577	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

DA	0.09 86	0.13 126	0.39 393	0.08 81	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.13 193	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	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 86	0.13 126	0.39 393	0.08 81	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.13 193	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	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

test_sample7	0.09 86	1.00 450	0.11 133	0.11 114	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 86	0.97 439	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	0.87 412	0.10 105	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 86	1.03 466	0.11 133	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 86	0.87 412	0.12 145	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 460	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	0.95 436	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	1.01 460	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 97	0.10 105	0.09 88	0.09 165	0.09 156	0.09 168	0.10 163	0.08 167	0.10 167	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	0.90 637	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	0.90 527	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 212	0.36 469	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ply	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

xbf	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

relubot	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

relurobot	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

ACC-I	0.10 105	0.10 102	0.12 145	0.13 135	0.08 159	0.11 174	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.11 184	0.08 168	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 149	0.12 163	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 105	0.10 102	0.11 133	0.13 135	0.08 159	0.10 158	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.10 167	0.08 168	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 149	0.11 148	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

GIO	0.10 105	0.22 199	0.22 269	0.23 233	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	0.23 268	0.22 288	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

zh-sn7	0.10 105	0.98 440	0.14 176	0.15 153	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 175	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 105	1.05 470	0.12 145	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 470	0.12 145	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 470	0.12 145	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 105	1.07 474	0.11 133	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	1.03 466	0.12 145	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet	0.10 105	1.07 474	0.11 133	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	1.14 482	0.13 167	0.14 141	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	0.13 149	0.11 148	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

AnonymousM	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

222	0.10 105	0.99 448	0.12 145	0.13 135	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

test_xeample	0.10 105	1.09 476	0.13 167	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.14 203	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PVD	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

SHD	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

SAMSARA	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

XQC	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTSC	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTS	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

RTSA	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

MADNet+	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

MADNet++	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 65	1.27 629	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	0.11 133	0.11 119	0.15 201	0.16 163	0.10 171	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.10 177	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.10 171	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 133	0.11 119	0.15 201	0.16 163	0.10 171	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.10 177	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.10 171	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.10 168

over-8	0.11 133	0.14 148	0.15 201	0.16 163	0.10 171	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.09 172	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.09 163	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.09 159

over-9	0.11 133	0.11 119	0.16 208	0.16 163	0.10 171	0.12 185	0.10 174	0.11 181	0.10 177	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.10 171	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

ISRNet	0.11 133	0.05 67	0.36 374	0.24 239	0.07 155	0.13 188	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.13 195	0.05 125	0.05 111	0.09 163	0.24 278	0.20 276	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 245

JetRed	0.11 133	0.12 124	0.11 133	0.11 114	0.11 201	0.11 174	0.14 256	0.11 181	0.11 205	0.12 192	0.11 203	0.11 185	0.11 200	0.11 185	0.11 191	0.11 127	0.16 217	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

JetBlue	0.11 133	0.11 119	0.12 145	0.13 135	0.14 255	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.11 184	0.11 203	0.11 185	0.11 200	0.12 193	0.12 234	0.11 127	0.11 148	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

x	0.11 133	1.15 485	0.15 201	0.14 141	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.15 213	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 133	0.44 295	0.33 347	0.39 318	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 373	0.36 419	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

xxxx	0.11 133	1.16 487	0.16 208	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.16 217	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 133	0.03 31	0.03 40	1.60 660	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	0.11 133	0.03 31	0.03 40	1.60 660	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	0.11 133	0.02 12	0.02 15	1.62 663	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)	0.12 146	0.12 124	0.12 145	0.12 122	0.13 251	0.12 185	0.12 242	0.12 190	0.12 245	0.12 192	0.12 237	0.12 194	0.12 242	0.12 193	0.12 234	0.12 133	0.12 163	0.12 185	0.12 234	0.12 191	0.12 233
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	0.12 146	1.14 482	0.17 218	0.20 211	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 226	0.16 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_L	0.12 146	0.14 148	0.10 105	0.15 153	0.10 171	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.10 177	0.15 235	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.10 171	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 194	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 146	0.07 85	0.05 80	0.08 81	0.05 126	0.08 148	1.20 676	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	0.12 146	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	1.57 747	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 146	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	1.65 751	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 146	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	1.66 754	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 146	0.03 31	0.04 65	1.71 668	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	0.13 154	0.13 126	0.18 229	0.19 198	0.11 201	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.09 172	0.11 184	0.11 203	0.11 185	0.10 174	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.18 267	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

E$^{3}$Stereo	0.13 154	0.14 148	0.13 167	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

LLLLL	0.13 154	0.14 148	0.13 167	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

LLL	0.13 154	0.14 148	0.14 176	0.17 184	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.14 203	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

low	0.13 154	0.14 148	0.14 176	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

100	0.13 154	0.14 148	0.13 167	0.17 184	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

300	0.13 154	0.14 148	0.13 167	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

Last	0.13 154	0.14 148	0.14 176	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

DDDD	0.13 154	0.14 148	0.14 176	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

FORCE_4.7	0.13 154	0.13 126	0.19 238	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

F4.4	0.13 154	0.13 126	0.18 229	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 174	0.13 194	0.11 192

FORCE_4.6	0.13 154	0.13 126	0.18 229	0.20 211	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.10 174	0.13 194	0.11 192

F5.5	0.13 154	0.13 126	0.18 229	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.12 242	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

F8.5	0.13 154	0.13 126	0.19 238	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.10 174	0.13 194	0.11 192

FORCE_9	0.13 154	0.13 126	0.20 252	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.18 267	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

FORCE_8	0.13 154	0.13 126	0.19 238	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

F7	0.13 154	0.13 126	0.19 238	0.20 211	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

FORCE_4.5	0.13 154	0.13 126	0.18 229	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

TT111	0.13 154	0.14 148	0.14 176	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

FORCE_4	0.13 154	0.13 126	0.19 238	0.19 198	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 174	0.13 194	0.11 192

FORCE_5	0.13 154	0.13 126	0.18 229	0.18 190	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

FORCE_6	0.13 154	0.13 126	0.18 229	0.18 190	0.11 201	0.13 188	0.11 201	0.13 193	0.11 205	0.13 195	0.11 203	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 174	0.13 194	0.10 168

EE1	0.13 154	0.14 148	0.14 176	0.17 184	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

AnonStereo	0.13 154	0.14 148	0.14 176	0.16 163	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

CIPLG	0.13 154	0.21 195	0.12 145	0.16 163	0.11 201	0.15 227	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.15 235	0.12 237	0.15 241	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

IPLG	0.13 154	0.20 189	0.14 176	0.15 153	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

ACRE	0.13 154	0.21 195	0.14 176	0.15 153	0.11 201	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.14 213	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

LRCNet_RVC	0.13 154	0.13 126	0.09 101	0.13 135	0.10 171	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.10 177	0.23 288	0.10 175	0.20 268	0.10 174	0.24 296	0.11 191	0.11 127	0.09 112	0.12 185	0.14 259	0.12 191	0.09 159

aanetorigin	0.13 154	0.11 119	0.11 133	0.11 114	0.11 201	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.11 184	0.12 237	0.11 185	0.11 200	0.11 185	0.11 191	0.11 127	0.11 148	0.14 208	0.11 199	0.49 502	0.11 192

FADNet-RVC	0.13 154	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	1.71 768	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

ELAS	0.13 154	0.16 172	0.11 133	0.15 153	0.09 165	0.18 254	0.11 201	0.18 258	0.11 205	0.17 253	0.11 203	0.18 258	0.11 200	0.18 258	0.11 191	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 212	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Cross2Single Stereo	0.14 185	0.15 167	0.17 218	0.18 190	0.11 201	0.15 227	0.11 201	0.15 241	0.10 177	0.16 245	0.11 203	0.16 245	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.18 226	0.14 203	0.15 241	0.11 199	0.15 234	0.10 168

tt4	0.14 185	0.14 148	0.21 260	0.20 211	0.10 171	0.14 203	0.11 201	0.14 211	0.10 177	0.13 195	0.10 175	0.13 195	0.12 242	0.14 212	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.13 189	0.12 234	0.13 194	0.12 233

tt5	0.14 185	0.13 126	0.22 269	0.20 211	0.12 241	0.15 227	0.11 201	0.13 193	0.12 245	0.15 235	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.20 245	0.17 247	0.14 208	0.12 234	0.14 212	0.10 168

tt7	0.14 185	0.15 167	0.21 260	0.31 276	0.11 201	0.15 227	0.11 201	0.13 193	0.12 245	0.14 213	0.12 237	0.13 195	0.11 200	0.13 195	0.12 234	0.18 226	0.15 213	0.13 189	0.10 174	0.15 234	0.11 192

tt8	0.14 185	0.15 167	0.20 252	0.28 261	0.11 201	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.12 245	0.15 235	0.12 237	0.13 195	0.12 242	0.14 212	0.11 191	0.18 226	0.17 247	0.14 208	0.10 174	0.15 234	0.12 233

TYNG	0.14 185	0.13 126	0.21 260	0.20 211	0.12 241	0.14 203	0.12 242	0.13 193	0.10 177	0.13 195	0.12 237	0.14 212	0.12 242	0.14 212	0.10 171	0.16 188	0.16 217	0.15 241	0.12 234	0.14 212	0.11 192

w-ln-seven-2	0.14 185	1.22 544	0.28 305	0.32 283	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 319	0.27 318	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_XL	0.14 185	0.17 177	0.12 145	0.17 184	0.11 201	0.17 250	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.11 203	0.17 254	0.11 200	0.17 255	0.11 191	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.16 245	0.11 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 185	1.83 617	0.12 145	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 110	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 104	0.12 133	0.11 148	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ProNet	0.14 185	0.20 189	0.14 176	0.16 163	0.11 201	0.16 242	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.12 237	0.17 254	0.13 256	0.17 255	0.12 234	0.15 175	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.15 234	0.12 233

IPLGR_C	0.14 185	0.20 189	0.12 145	0.15 153	0.11 201	0.14 203	0.15 265	0.14 211	0.11 205	0.15 235	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.12 234	0.15 234	0.12 233

MIPNet	0.14 185	0.21 195	0.17 218	0.16 163	0.11 201	0.15 227	0.12 242	0.14 211	0.11 205	0.16 245	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.14 160	0.12 163	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

IPLGR	0.14 185	0.24 210	0.14 176	0.16 163	0.12 241	0.15 227	0.12 242	0.14 211	0.11 205	0.15 235	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

GMStereo	0.14 185	0.13 126	0.14 176	0.14 141	0.14 255	0.14 203	0.14 256	0.14 211	0.14 257	0.14 213	0.14 264	0.14 212	0.14 261	0.14 212	0.14 251	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 259	0.14 212	0.14 252
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 185	0.04 52	0.03 40	2.22 689	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	0.14 185	0.16 172	0.12 145	0.17 184	0.12 241	0.17 250	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.12 237	0.17 254	0.12 242	0.17 255	0.12 234	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.16 245	0.12 233

DRN-Test	0.14 185	0.13 126	0.09 101	0.14 141	0.09 165	0.15 227	0.09 168	0.14 211	0.10 177	0.14 213	0.09 170	0.14 212	0.09 169	0.13 195	0.09 163	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 165	0.12 191	0.73 603

ELAS_RVC	0.14 185	0.16 172	0.10 105	0.15 153	0.10 171	0.18 254	0.11 201	0.19 260	0.11 205	0.19 259	0.12 237	0.18 258	0.11 200	0.19 261	0.12 234	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 165	0.15 234	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 203	0.14 148	0.21 260	0.26 254	0.12 241	0.15 227	0.12 242	0.15 241	0.10 177	0.13 195	0.12 237	0.14 212	0.12 242	0.15 242	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 234	0.15 234	0.12 233

tt3	0.15 203	0.15 167	0.21 260	0.34 294	0.12 241	0.14 203	0.11 201	0.15 241	0.12 245	0.15 235	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.13 195	0.12 234	0.19 237	0.18 267	0.14 208	0.12 234	0.15 234	0.11 192

tt6	0.15 203	0.14 148	0.21 260	0.26 254	0.12 241	0.15 227	0.12 242	0.15 241	0.10 177	0.13 195	0.12 237	0.14 212	0.12 242	0.15 242	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 234	0.15 234	0.12 233

tt9	0.15 203	0.15 167	0.21 260	0.40 331	0.10 171	0.15 227	0.12 242	0.13 193	0.11 205	0.14 213	0.10 175	0.15 241	0.12 242	0.14 212	0.11 191	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 234	0.14 212	0.11 192

ITSA-stereo	0.15 203	0.17 177	0.13 167	0.20 211	0.13 251	0.19 257	0.13 254	0.18 258	0.13 254	0.19 259	0.13 258	0.18 258	0.14 261	0.18 258	0.14 251	0.16 188	0.11 148	0.15 241	0.14 259	0.18 261	0.11 192

CoDeX	0.15 203	0.70 377	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	0.67 582	0.02 21	0.69 565	0.75 592	0.01 15	0.02 27	0.02 20

ICVP	0.15 203	0.53 342	0.11 133	0.16 163	0.11 201	0.16 242	0.11 201	0.16 247	0.11 205	0.16 245	0.11 203	0.16 245	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.16 245	0.11 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 203	0.04 52	0.04 65	2.20 688	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	0.15 203	0.14 148	0.10 105	0.14 141	0.09 165	0.15 227	0.09 168	0.14 211	0.09 172	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.09 169	0.14 212	0.09 163	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 194	0.82 619

LALA_ROB	0.15 203	0.19 185	0.12 145	0.18 190	0.11 201	0.20 263	0.12 242	0.21 278	0.12 245	0.20 266	0.12 237	0.20 268	0.12 242	0.21 279	0.13 246	0.17 208	0.10 117	0.18 269	0.11 199	0.18 261	0.11 192

SGM_RVC	0.15 203	0.17 177	0.11 133	0.18 190	0.11 201	0.19 257	0.11 201	0.19 260	0.12 245	0.19 259	0.12 237	0.20 268	0.12 242	0.19 261	0.12 234	0.16 188	0.11 148	0.17 258	0.10 174	0.17 254	0.10 168
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 214	0.92 429	0.16 208	0.18 190	0.08 159	0.11 174	0.12 242	0.12 190	0.09 172	0.09 162	0.28 363	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.12 234	0.15 175	0.17 247	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 214	0.92 429	0.16 208	0.18 190	0.08 159	0.11 174	0.12 242	0.12 190	0.09 172	0.09 162	0.28 363	0.10 167	0.08 165	0.10 166	0.12 234	0.15 175	0.17 247	0.08 151	0.12 234	0.09 162	0.08 152

z-mn7	0.16 214	1.21 538	0.33 347	0.41 346	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	0.35 338	0.31 356	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 214	0.16 172	0.16 208	0.16 163	0.16 281	0.16 242	0.16 272	0.16 247	0.16 278	0.16 245	0.16 280	0.16 245	0.16 278	0.16 246	0.16 272	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 276	0.16 245	0.16 262

qqq	0.16 214	2.01 642	0.12 145	0.15 153	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	0.12 133	0.14 203	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 214	0.18 182	0.13 167	0.19 198	0.13 251	0.19 257	0.13 254	0.19 260	0.13 254	0.19 259	0.13 258	0.19 263	0.13 256	0.19 261	0.13 246	0.18 226	0.13 188	0.18 269	0.13 253	0.18 261	0.13 245

ManiGeoR	0.17 220	0.05 67	0.62 524	0.73 503	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	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 220	0.05 67	0.63 528	0.72 499	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	0.71 533	0.59 535	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 220	0.05 67	0.62 524	0.73 503	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	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 220	0.05 67	0.62 524	0.72 499	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	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 220	0.05 67	0.65 535	0.72 499	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	0.71 533	0.59 535	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

CAS++	0.17 220	0.27 223	0.21 260	0.10 93	0.21 324	0.15 227	0.22 312	0.10 163	0.21 315	0.22 282	0.10 175	0.19 263	0.18 302	0.10 166	0.19 300	0.20 245	0.19 274	0.18 269	0.10 174	0.19 268	0.18 286
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 220	2.16 653	0.13 167	0.13 135	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	0.18 226	0.12 163	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

SFCPSM	0.17 220	0.78 394	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	0.79 622	0.02 21	0.75 578	0.76 594	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CCAANet	0.17 220	0.71 379	0.14 176	0.14 141	0.14 255	0.14 203	0.14 256	0.14 211	0.14 257	0.14 213	0.14 264	0.14 212	0.14 261	0.14 212	0.22 316	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 259	0.14 212	0.14 252

DepthFocus	0.18 229	0.22 199	0.15 201	0.22 228	0.15 270	0.22 279	0.15 265	0.22 284	0.15 270	0.22 282	0.15 274	0.22 286	0.16 278	0.22 285	0.15 263	0.20 245	0.15 213	0.20 278	0.14 259	0.20 269	0.14 252

w-ln-seven	0.18 229	1.47 565	0.33 347	0.40 331	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	0.38 360	0.32 362	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 229	0.48 319	0.16 208	0.16 163	0.15 270	0.15 227	0.16 272	0.16 247	0.16 278	0.16 245	0.16 280	0.16 245	0.16 278	0.16 246	0.16 272	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 276	0.16 245	0.16 262

xyz-stereo	0.18 229	0.50 326	0.16 208	0.15 153	0.16 281	0.16 242	0.16 272	0.16 247	0.16 278	0.16 245	0.16 280	0.16 245	0.16 278	0.16 246	0.16 272	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 276	0.16 245	0.16 262

BEATNet-Init1	0.19 233	0.08 88	0.08 95	2.23 690	0.08 159	0.08 148	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 185	0.08 157	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 233	0.08 88	0.08 95	2.23 690	0.08 159	0.08 148	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 185	0.08 157	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

GOStereo-base	0.20 235	0.18 182	0.10 105	1.53 654	0.10 171	0.16 242	0.10 174	0.15 241	0.10 177	0.15 235	0.10 175	0.15 241	0.10 174	0.15 242	0.16 272	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 276	0.17 254	0.10 168

Weightmod_eth	0.20 235	0.24 210	0.28 305	0.47 379	0.14 255	0.24 291	0.14 256	0.17 254	0.13 254	0.22 282	0.16 280	0.22 286	0.13 256	0.20 266	0.16 272	0.24 278	0.20 276	0.19 272	0.14 259	0.16 245	0.24 316

depth_test_26	0.20 235	0.34 239	0.25 285	0.34 294	0.14 255	0.21 274	0.14 256	0.21 278	0.14 257	0.21 278	0.14 264	0.21 276	0.14 261	0.21 279	0.14 251	0.26 287	0.26 305	0.22 288	0.15 272	0.22 281	0.14 252

IGEV_Zeroshot_test	0.20 235	0.19 185	0.40 426	0.30 266	0.17 287	0.22 279	0.17 282	0.21 278	0.17 288	0.20 266	0.17 288	0.21 276	0.18 302	0.21 279	0.17 282	0.20 245	0.16 217	0.20 278	0.16 276	0.20 269	0.17 280

DAS	0.20 235	0.20 189	0.20 252	0.20 211	0.20 313	0.20 263	0.20 301	0.20 268	0.20 310	0.20 266	0.20 317	0.20 268	0.20 317	0.20 266	0.20 308	0.20 245	0.20 276	0.20 278	0.20 312	0.20 269	0.20 295

ASD4	0.20 235	0.20 189	0.20 252	0.20 211	0.20 313	0.20 263	0.20 301	0.20 268	0.20 310	0.20 266	0.20 317	0.20 268	0.20 317	0.20 266	0.20 308	0.20 245	0.20 276	0.20 278	0.20 312	0.20 269	0.20 295

ACVNet	0.20 235	0.19 185	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	0.96 646	0.21 278	0.14 257	0.20 266	0.13 258	0.21 276	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	0.17 254	0.12 233

acv_ft	0.20 235	0.19 185	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	0.96 646	0.21 278	0.14 257	0.20 266	0.13 258	0.21 276	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	0.17 254	0.12 233

iResNetv2_ROB	0.20 235	0.23 202	0.18 229	0.24 239	0.20 313	0.24 291	0.18 291	0.24 294	0.18 295	0.24 295	0.18 305	0.23 294	0.19 309	0.24 296	0.18 296	0.21 254	0.16 217	0.21 283	0.16 276	0.22 281	0.16 262

iResNet	0.20 235	0.23 202	0.18 229	0.24 239	0.18 299	0.24 291	0.20 301	0.24 294	0.18 295	0.23 288	0.17 288	0.23 294	0.18 302	0.23 292	0.18 296	0.22 256	0.16 217	0.21 283	0.16 276	0.21 279	0.16 262

G3	0.21 245	0.17 177	0.10 105	1.52 652	0.10 171	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.27 355	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.16 272	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 272	0.17 254	0.10 168

G2	0.21 245	0.17 177	0.10 105	1.68 666	0.10 171	0.15 227	0.10 174	0.14 211	0.26 350	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.16 272	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 276	0.17 254	0.10 168

SCION-MonSter	0.21 245	0.76 390	0.22 269	0.25 246	0.15 270	0.19 257	0.15 265	0.19 260	0.15 270	0.19 259	0.15 274	0.19 263	0.15 274	0.19 261	0.14 251	0.22 256	0.21 281	0.16 247	0.14 259	0.16 245	0.15 259

LACA2	0.21 245	0.24 210	0.26 292	0.31 276	0.16 281	0.24 291	0.16 272	0.24 294	0.16 278	0.24 295	0.16 280	0.24 300	0.16 278	0.24 296	0.16 272	0.27 291	0.23 295	0.24 307	0.16 276	0.23 293	0.16 262

LACA1	0.21 245	0.24 210	0.26 292	0.31 276	0.16 281	0.24 291	0.16 272	0.24 294	0.16 278	0.24 295	0.16 280	0.24 300	0.16 278	0.24 296	0.16 272	0.27 291	0.22 288	0.23 297	0.16 276	0.23 293	0.16 262

z-ln-s-r	0.21 245	1.40 563	0.53 501	0.56 456	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	0.57 497	0.44 476	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

tg	0.21 245	0.25 217	0.21 260	0.26 254	0.17 287	0.24 291	0.17 282	0.24 294	0.17 288	0.24 295	0.17 288	0.24 300	0.17 290	0.24 296	0.17 282	0.24 278	0.17 247	0.23 297	0.16 276	0.23 293	0.16 262

Pointernet	0.21 245	0.22 199	0.19 238	0.24 239	0.19 305	0.24 291	0.19 297	0.24 294	0.19 303	0.24 295	0.19 308	0.24 300	0.19 309	0.24 296	0.19 300	0.22 256	0.17 247	0.22 288	0.17 302	0.22 281	0.17 280

SuperB	0.21 245	0.10 102	2.51 779	0.12 122	0.09 165	0.10 158	0.09 168	0.08 156	0.07 162	0.10 167	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

G4	0.22 254	0.18 182	0.10 105	1.73 669	0.10 171	0.15 227	0.10 174	0.14 211	0.27 355	0.15 235	0.10 175	0.15 241	0.10 174	0.15 242	0.17 282	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 276	0.18 261	0.10 168

GEAR-Net	0.22 254	0.46 308	0.27 296	0.29 263	0.17 287	0.21 274	0.17 282	0.21 278	0.17 288	0.21 278	0.17 288	0.21 276	0.17 290	0.21 279	0.17 282	0.28 297	0.26 305	0.20 278	0.16 276	0.20 269	0.16 262

BStereo	0.22 254	0.23 202	0.20 252	0.24 239	0.20 313	0.23 288	0.33 449	0.39 371	0.17 288	0.23 288	0.17 288	0.23 294	0.16 278	0.24 296	0.17 282	0.23 268	0.16 217	0.22 288	0.20 312	0.22 281	0.16 262

Anonymus123	0.22 254	0.23 202	0.20 252	0.24 239	0.20 313	0.23 288	0.33 449	0.39 371	0.17 288	0.23 288	0.17 288	0.23 294	0.16 278	0.24 296	0.17 282	0.23 268	0.16 217	0.22 288	0.20 312	0.22 281	0.16 262

WAO-6	0.22 254	0.23 202	0.22 269	0.23 233	0.22 327	0.22 279	0.22 312	0.22 284	0.22 319	0.22 282	0.22 326	0.22 286	0.22 326	0.22 285	0.22 316	0.22 256	0.22 288	0.22 288	0.22 321	0.22 281	0.22 303

IMH-64-1	0.22 254	0.23 202	0.23 275	0.22 228	0.22 327	0.22 279	0.22 312	0.22 284	0.22 319	0.22 282	0.22 326	0.22 286	0.22 326	0.22 285	0.22 316	0.22 256	0.22 288	0.23 297	0.22 321	0.22 281	0.23 305

IMH-64	0.22 254	0.23 202	0.23 275	0.22 228	0.22 327	0.22 279	0.22 312	0.22 284	0.22 319	0.22 282	0.22 326	0.22 286	0.22 326	0.22 285	0.22 316	0.22 256	0.22 288	0.23 297	0.22 321	0.22 281	0.23 305

ac_64	0.22 254	0.13 126	0.19 238	0.23 233	0.10 171	0.26 310	1.02 657	0.14 211	0.10 177	0.28 318	0.14 264	0.17 254	0.19 309	0.28 326	0.09 163	0.22 256	0.16 217	0.23 297	0.17 302	0.11 182	0.12 233

SMOE	0.23 262	0.25 217	0.30 315	0.33 287	0.18 299	0.26 310	0.18 291	0.26 308	0.18 295	0.26 312	0.18 305	0.25 307	0.18 302	0.25 305	0.18 296	0.31 316	0.27 318	0.23 297	0.17 302	0.23 293	0.17 280

LACA3	0.23 262	0.25 217	0.27 296	0.54 448	0.17 287	0.25 301	0.17 282	0.25 302	0.17 288	0.25 303	0.17 288	0.25 307	0.17 290	0.25 305	0.17 282	0.28 297	0.23 295	0.24 307	0.17 302	0.24 298	0.17 280

dd	0.23 262	0.98 440	0.16 208	0.23 233	0.15 270	0.23 288	0.15 265	0.23 291	0.15 270	0.23 288	0.15 274	0.24 300	0.17 290	0.23 292	0.15 263	0.22 256	0.15 213	0.21 283	0.15 272	0.22 281	0.16 262

dad	0.23 262	1.03 466	0.16 208	0.23 233	0.15 270	0.24 291	0.15 265	0.24 294	0.16 278	0.23 288	0.16 280	0.24 300	0.16 278	0.23 292	0.15 263	0.22 256	0.16 217	0.22 288	0.16 276	0.22 281	0.16 262

RSGM-EC	0.24 266	0.24 210	0.15 201	0.22 228	0.15 270	0.22 279	0.15 265	0.22 284	0.15 270	0.24 295	0.15 274	0.22 286	0.15 274	0.22 285	1.19 674	0.20 245	0.17 247	0.24 307	0.14 259	0.20 269	0.14 252

acva	0.24 266	0.24 210	0.15 201	0.22 228	0.15 270	0.22 279	0.15 265	0.22 284	0.15 270	0.24 295	0.15 274	0.22 286	0.15 274	0.22 285	1.19 674	0.20 245	0.17 247	0.24 307	0.14 259	0.20 269	0.14 252

MSKI-zero shot	0.24 266	0.21 195	0.49 480	0.65 477	0.18 299	0.22 279	0.17 282	0.23 291	0.18 295	0.21 278	0.17 288	0.23 294	0.28 366	0.23 292	0.18 296	0.21 254	0.16 217	0.21 283	0.16 276	0.21 279	0.16 262

SCION-MonSter(vits)	0.25 269	0.79 396	0.31 333	0.42 356	0.28 357	0.40 380	0.28 355	0.20 268	0.15 270	0.40 381	0.15 274	0.19 263	0.15 274	0.20 266	0.15 263	0.23 268	0.21 281	0.17 258	0.14 259	0.16 245	0.14 252

qqq1	0.25 269	3.70 726	0.14 176	0.14 141	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	0.13 149	0.12 163	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 269	3.70 726	0.14 176	0.14 141	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	0.13 149	0.12 163	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 269	0.26 220	0.25 285	0.26 254	0.25 341	0.25 301	0.25 333	0.25 302	0.25 336	0.25 303	0.25 345	0.25 307	0.25 340	0.26 317	0.25 336	0.25 285	0.25 301	0.25 312	0.25 342	0.25 301	0.25 318

ffm	0.25 269	3.83 732	0.12 145	0.12 122	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	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 269	3.83 732	0.12 145	0.12 122	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	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 269	3.83 732	0.12 145	0.12 122	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	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 269	0.23 202	0.66 537	0.80 514	0.17 287	0.22 279	0.17 282	0.23 291	0.18 295	0.26 312	0.17 288	0.21 276	0.17 290	0.25 305	0.17 282	0.23 268	0.16 217	0.21 283	0.17 302	0.22 281	0.17 280

LoS	0.25 269	0.27 223	0.25 285	0.25 246	0.25 341	0.25 301	0.25 333	0.26 308	0.25 336	0.25 303	0.25 345	0.25 307	0.25 340	0.25 305	0.25 336	0.26 287	0.25 301	0.25 312	0.26 348	0.26 304	0.25 318
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 269	1.31 552	0.74 566	0.92 532	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 572	0.75 578	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV_i1	0.26 279	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	4.34 791	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 280	0.29 228	0.27 296	0.33 287	0.21 324	0.33 346	0.22 312	0.31 332	0.23 326	0.30 326	0.21 323	0.32 347	0.24 336	0.29 330	0.22 316	0.33 325	0.23 295	0.30 337	0.22 321	0.30 324	0.21 299

Weightmod	0.27 280	0.29 228	0.33 347	0.38 308	0.20 313	0.30 326	0.21 307	0.29 318	0.21 315	0.29 323	0.22 326	0.30 336	0.20 317	0.30 334	0.21 312	0.37 346	0.31 356	0.27 322	0.20 312	0.28 316	0.21 299

SME	0.27 280	0.29 228	0.31 333	0.38 308	0.20 313	0.29 320	0.18 291	0.30 323	0.20 310	0.32 342	0.21 323	0.32 347	0.20 317	0.32 345	0.21 312	0.35 338	0.32 362	0.27 322	0.19 310	0.29 320	0.20 295

model_zeroshot	0.27 280	0.20 189	0.27 296	0.33 287	0.21 324	0.37 364	0.22 312	0.37 357	0.24 331	0.26 312	0.27 355	0.33 352	0.21 325	0.25 305	0.27 343	0.32 319	0.20 276	0.34 364	0.23 329	0.25 301	0.26 324

DLNR-FE	0.28 284	0.89 418	0.30 315	0.34 294	0.19 305	0.28 317	0.19 297	0.28 313	0.20 310	0.28 318	0.20 317	0.28 323	0.20 317	0.28 326	0.20 308	0.33 325	0.28 326	0.25 312	0.19 310	0.24 298	0.19 293

xyz-stereo-finetune	0.28 284	0.49 321	0.16 208	0.16 163	0.16 281	0.16 242	0.16 272	0.22 284	0.30 389	0.32 342	0.31 438	0.32 347	0.31 440	0.32 345	0.32 434	0.32 319	0.33 375	0.31 344	0.32 461	0.31 330	0.32 434

SQANet	0.28 284	0.28 226	0.28 305	0.28 261	0.28 357	0.28 317	0.28 355	0.28 313	0.28 363	0.28 318	0.28 363	0.28 323	0.28 366	0.28 326	0.28 352	0.28 297	0.28 326	0.28 330	0.28 408	0.28 316	0.28 393

HGLStereo	0.28 284	0.29 228	0.22 269	0.36 302	0.22 327	0.36 355	0.21 307	0.36 349	0.21 315	0.42 412	0.21 323	0.36 364	0.22 326	0.36 363	0.21 312	0.34 330	0.21 281	0.34 364	0.21 317	0.34 345	0.21 299

iResNet_ROB	0.28 284	0.32 237	0.24 282	0.32 283	0.25 341	0.32 343	0.24 330	0.32 335	0.24 331	0.33 347	0.24 339	0.35 359	0.24 336	0.33 353	0.24 328	0.31 316	0.24 300	0.32 347	0.24 339	0.32 333	0.24 316

UNet	0.29 289	0.90 422	0.10 105	0.14 141	0.10 171	0.14 203	0.10 174	0.91 596	0.69 601	0.14 213	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.10 171	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 165	0.88 589	0.76 610

ww2	0.30 290	1.56 570	0.19 238	0.30 266	0.19 305	0.29 320	0.22 312	0.29 318	0.19 303	0.29 323	0.19 308	0.29 329	0.19 309	0.29 330	0.19 300	0.27 291	0.18 267	0.27 322	0.21 317	0.27 310	0.18 286

Cross2Single-S	0.30 290	0.35 241	0.26 292	0.38 308	0.27 349	0.36 355	0.23 323	0.41 399	0.23 326	0.36 358	0.23 331	0.36 364	0.23 332	0.36 363	0.23 324	0.37 346	0.25 301	0.35 380	0.22 321	0.35 358	0.23 305

MultiAttention	0.30 290	0.30 232	0.30 315	0.30 266	0.30 382	0.30 326	0.30 379	0.30 323	0.30 389	0.30 326	0.30 393	0.30 336	0.30 388	0.30 334	0.30 380	0.30 310	0.30 351	0.30 337	0.30 442	0.30 324	0.30 417

MSAF-DinoV2	0.30 290	0.30 232	0.30 315	0.30 266	0.30 382	0.30 326	0.30 379	0.30 323	0.30 389	0.30 326	0.30 393	0.30 336	0.30 388	0.30 334	0.30 380	0.30 310	0.30 351	0.30 337	0.30 442	0.30 324	0.30 417

DDVS	0.30 290	3.10 712	0.14 176	0.19 198	0.14 255	0.19 257	0.14 256	0.20 268	0.14 257	0.19 259	0.13 258	0.16 245	0.13 256	0.19 261	0.13 246	0.17 208	0.13 188	0.17 258	0.13 253	0.17 254	0.13 245

ACV-stereo	0.30 290	2.08 644	0.25 285	0.25 246	0.18 299	0.24 291	0.17 282	0.24 294	0.18 295	0.24 295	0.17 288	0.25 307	0.17 290	0.24 296	0.17 282	0.22 256	0.16 217	0.22 288	0.16 276	0.22 281	0.16 262

LoS_RVC	0.30 290	1.14 482	0.25 285	0.25 246	0.25 341	0.26 310	0.25 333	0.25 302	0.25 336	0.25 303	0.25 345	0.26 319	0.26 350	0.26 317	0.25 336	0.26 287	0.26 305	0.25 312	0.25 342	0.26 304	0.26 324

CAS	0.30 290	1.17 488	0.25 285	0.25 246	0.25 341	0.26 310	0.25 333	0.25 302	0.26 350	0.25 303	0.25 345	0.25 307	0.25 340	0.25 305	0.25 336	0.26 287	0.26 305	0.26 317	0.25 342	0.26 304	0.25 318

DANet	0.30 290	0.30 232	0.30 315	0.30 266	0.30 382	0.30 326	0.30 379	0.30 323	0.30 389	0.30 326	0.30 393	0.30 336	0.30 388	0.30 334	0.30 380	0.30 310	0.30 351	0.30 337	0.30 442	0.30 324	0.30 417
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ww3	0.31 299	1.61 575	0.19 238	0.30 266	0.19 305	0.29 320	0.29 370	0.30 323	0.19 303	0.30 326	0.19 308	0.30 336	0.19 309	0.30 334	0.19 300	0.28 297	0.18 267	0.27 322	0.23 329	0.27 310	0.18 286

MGW-Stereo	0.31 299	1.60 573	0.19 238	0.30 266	0.19 305	0.30 326	0.24 330	0.30 323	0.19 303	0.30 326	0.19 308	0.29 329	0.19 309	0.30 334	0.19 300	0.28 297	0.18 267	0.27 322	0.23 329	0.27 310	0.18 286

DStereoO	0.31 299	0.31 235	0.31 333	0.30 266	0.40 505	0.31 334	0.30 379	0.30 323	0.34 469	0.29 323	0.31 438	0.29 329	0.30 388	0.31 342	0.31 422	0.31 316	0.29 341	0.31 344	0.30 442	0.31 330	0.31 427

tt1	0.31 299	0.93 433	0.24 282	0.33 287	0.23 333	0.31 334	0.24 330	0.32 335	0.24 331	0.32 342	0.23 331	0.32 347	0.25 340	0.32 345	0.24 328	0.27 291	0.26 305	0.27 322	0.26 348	0.27 310	0.27 364

xxxxx1	0.31 299	0.91 424	0.23 275	0.31 276	0.23 333	0.31 334	0.23 323	0.33 339	0.25 336	0.31 336	0.24 339	0.33 352	0.25 340	0.32 345	0.24 328	0.28 297	0.28 326	0.28 330	0.28 408	0.29 320	0.27 364

DLNR_Zeroshot_test	0.31 299	0.28 226	0.47 465	0.79 510	0.24 338	0.30 326	0.26 340	0.30 323	0.24 331	0.32 342	0.23 331	0.31 343	0.24 336	0.30 334	0.23 324	0.29 309	0.26 305	0.29 335	0.24 339	0.33 340	0.23 305

tt_ll	0.31 299	0.91 424	0.23 275	0.31 276	0.23 333	0.31 334	0.23 323	0.33 339	0.25 336	0.31 336	0.24 339	0.33 352	0.25 340	0.32 345	0.24 328	0.28 297	0.28 326	0.28 330	0.28 408	0.29 320	0.27 364

ff	0.31 299	0.91 424	0.23 275	0.31 276	0.23 333	0.31 334	0.23 323	0.33 339	0.25 336	0.31 336	0.24 339	0.33 352	0.25 340	0.32 345	0.24 328	0.28 297	0.28 326	0.28 330	0.28 408	0.29 320	0.27 364

RAFT + AFF	0.31 299	0.45 304	0.34 361	0.39 318	0.28 357	0.38 371	0.33 449	0.29 318	0.31 436	0.30 326	0.30 393	0.29 329	0.27 357	0.29 330	0.30 380	0.28 297	0.29 341	0.29 335	0.29 423	0.27 310	0.32 434

MLCV	0.31 299	0.35 241	0.27 296	0.35 298	0.28 357	0.35 351	0.27 344	0.35 345	0.28 363	0.36 358	0.27 355	0.35 359	0.27 357	0.35 357	0.27 343	0.34 330	0.27 318	0.34 364	0.27 387	0.34 345	0.27 364

DN-CSS_ROB	0.31 299	0.35 241	0.28 305	0.35 298	0.28 357	0.34 347	0.27 344	0.34 342	0.25 336	0.35 354	0.27 355	0.36 364	0.26 350	0.34 354	0.28 352	0.35 338	0.28 326	0.34 364	0.28 408	0.34 345	0.27 364

MGE	0.32 310	1.81 606	0.19 238	0.29 263	0.19 305	0.29 320	0.23 323	0.30 323	0.19 303	0.30 326	0.19 308	0.30 336	0.19 309	0.30 334	0.19 300	0.28 297	0.18 267	0.27 322	0.23 329	0.27 310	0.18 286

PStereo	0.32 310	0.36 247	0.28 305	0.38 308	0.29 370	0.36 355	0.27 344	0.38 366	0.27 355	0.38 367	0.28 363	0.36 364	0.27 357	0.36 363	0.28 352	0.32 319	0.27 318	0.33 354	0.27 387	0.33 340	0.27 364

DStereoFS	0.32 310	0.33 238	0.32 342	0.33 287	0.30 382	0.32 343	0.32 438	0.32 335	0.31 436	0.30 326	0.31 438	0.31 343	0.30 388	0.32 345	0.32 434	0.32 319	0.31 356	0.30 337	0.47 555	0.32 333	0.34 452

DStereoSA	0.32 310	0.52 336	0.34 361	0.31 276	0.31 431	0.30 326	0.30 379	0.31 332	0.30 389	0.31 336	0.31 438	0.31 343	0.30 388	0.31 342	0.31 422	0.30 310	0.32 362	0.31 344	0.31 453	0.31 330	0.31 427

WCG-NET（raft）	0.32 310	1.24 546	0.24 282	0.32 283	0.24 338	0.32 343	0.23 323	0.32 335	0.24 331	0.32 342	0.24 339	0.32 347	0.24 336	0.32 345	0.24 328	0.30 310	0.23 295	0.30 337	0.23 329	0.30 324	0.23 305

Any-RAFT	0.32 310	0.36 247	0.27 296	0.36 302	0.27 349	0.36 355	0.27 344	0.36 349	0.27 355	0.36 358	0.27 355	0.36 364	0.27 357	0.36 363	0.28 352	0.36 343	0.28 326	0.36 390	0.28 408	0.36 369	0.28 393

StereoDRNet-Refined	0.33 316	0.39 261	0.26 292	0.39 318	0.26 348	0.40 380	0.26 340	0.40 380	0.26 350	0.39 374	0.26 350	0.39 383	0.26 350	0.39 383	0.26 341	0.37 346	0.25 301	0.37 394	0.25 342	0.37 374	0.37 472
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MGW-Stereo-1	0.34 317	0.52 336	0.19 238	0.30 266	0.19 305	0.29 320	0.38 489	0.29 318	0.19 303	0.30 326	0.19 308	0.29 329	0.37 483	0.57 544	0.19 300	0.49 462	0.33 375	0.49 529	0.33 473	0.49 502	0.33 443

SCION-M(vits-remse)	0.34 317	0.79 396	0.30 315	0.33 287	0.28 357	0.40 380	0.28 355	0.40 380	0.28 363	0.40 381	0.28 363	0.39 383	0.28 366	0.40 386	0.28 352	0.23 268	0.21 281	0.35 380	0.27 387	0.35 358	0.27 364

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 317	0.98 440	0.30 315	0.33 287	0.18 299	0.21 274	0.28 355	0.40 380	0.28 363	0.40 381	0.28 363	0.39 383	0.28 366	0.40 386	0.28 352	0.37 346	0.29 341	0.35 380	0.27 387	0.35 358	0.27 364

RAFT-FEzeroshot	0.34 317	0.26 220	0.17 218	0.21 226	0.17 287	0.20 263	0.16 272	0.20 268	0.16 278	0.20 266	0.17 288	0.21 276	0.16 278	0.27 321	0.24 328	0.19 237	0.16 217	0.19 272	0.16 276	0.26 304	3.08 806

RAFT-FE	0.34 317	0.26 220	0.17 218	0.21 226	0.17 287	0.20 263	0.16 272	0.20 268	0.16 278	0.20 266	0.17 288	0.21 276	0.16 278	0.27 321	0.24 328	0.19 237	0.16 217	0.19 272	0.16 276	0.26 304	3.08 806

LG-Stereo_L2	0.34 317	0.37 250	0.38 381	0.47 379	0.28 357	0.39 378	0.28 355	0.39 371	0.28 363	0.39 374	0.28 363	0.39 383	0.28 366	0.38 375	0.28 352	0.42 403	0.35 413	0.36 390	0.26 348	0.35 358	0.26 324

H2IRNET	0.34 317	0.34 239	0.34 361	0.34 294	0.34 470	0.34 347	0.34 464	0.34 342	0.34 469	0.34 350	0.34 466	0.34 357	0.34 467	0.34 354	0.34 461	0.34 330	0.34 406	0.34 364	0.34 479	0.34 345	0.34 452

IGEV++	0.34 317	0.43 292	0.30 315	0.40 331	0.29 370	0.40 380	0.29 370	0.40 380	0.29 373	0.40 381	0.29 378	0.40 393	0.29 378	0.40 386	0.30 380	0.38 360	0.29 341	0.37 394	0.29 423	0.37 374	0.29 402

iRaft-Stereo_5w	0.34 317	0.42 290	0.31 333	0.39 318	0.30 382	0.38 371	0.30 379	0.40 380	0.29 373	0.40 381	0.37 487	0.41 408	0.34 467	0.38 375	0.30 380	0.34 330	0.27 318	0.34 364	0.26 348	0.34 345	0.26 324

CSP-Net	0.34 317	1.29 548	1.19 627	1.36 644	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 669	1.21 687	0.03 47	0.09 165	0.02 27	0.09 159

iRaft-Stereo_20w	0.34 317	0.41 278	0.31 333	0.39 318	0.29 370	0.40 380	0.32 438	0.41 399	0.32 448	0.38 367	0.30 393	0.39 383	0.30 388	0.38 375	0.32 434	0.35 338	0.27 318	0.34 364	0.27 387	0.34 345	0.29 402

DGSMNet	0.34 317	0.41 278	0.27 296	0.41 346	0.28 357	0.41 399	0.28 355	0.41 399	0.27 355	0.41 398	0.27 355	0.42 426	0.27 357	0.41 406	0.28 352	0.40 381	0.29 341	0.40 459	0.28 408	0.40 450	0.27 364

test_c	0.35 329	0.07 85	1.00 599	0.96 544	0.07 155	0.07 144	0.09 168	0.14 211	0.14 257	0.09 162	0.09 170	0.09 163	0.09 169	0.13 195	0.09 163	1.71 704	1.71 736	0.16 247	0.08 160	0.13 194	0.09 159

small-0shot	0.35 329	1.92 638	0.27 296	0.27 259	0.27 349	0.27 315	0.27 344	0.27 312	0.27 355	0.27 317	0.27 355	0.26 319	0.27 357	0.27 321	0.26 341	0.27 291	0.26 305	0.26 317	0.26 348	0.26 304	0.27 364

gcap_with_dpt	0.35 329	0.39 261	0.30 315	0.44 367	0.31 431	0.44 462	0.31 427	0.44 465	0.31 436	0.44 458	0.30 393	0.44 471	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.38 360	0.26 305	0.38 402	0.27 387	0.38 387	0.27 364

FE-Mocha	0.35 329	0.71 379	0.40 426	0.47 379	0.27 349	0.34 347	0.27 344	0.34 342	0.26 350	0.34 350	0.26 350	0.34 357	0.27 357	0.34 354	0.27 343	0.44 405	0.41 453	0.33 354	0.29 423	0.32 333	0.29 402

IGEV-FE	0.35 329	0.37 250	0.17 218	0.19 198	0.17 287	0.20 263	0.17 282	0.19 260	0.17 288	0.19 259	0.17 288	0.19 263	0.17 290	0.37 371	0.36 469	0.19 237	0.17 247	0.19 272	0.17 302	0.38 387	2.84 797

test_for_model	0.35 329	0.39 261	0.30 315	0.43 363	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.44 458	0.31 422	0.38 360	0.26 305	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

CASnet	0.35 329	0.51 334	0.44 449	0.32 283	0.31 431	0.24 291	0.34 464	0.36 349	0.25 336	0.31 336	0.37 487	0.30 336	0.33 460	0.25 305	0.45 525	0.37 346	0.37 424	0.33 354	0.35 492	0.34 345	0.37 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 329	0.44 295	0.45 451	0.49 392	0.30 382	0.37 364	0.30 379	0.36 349	0.30 389	0.36 358	0.29 378	0.36 364	0.29 378	0.36 363	0.30 380	0.46 447	0.39 439	0.32 347	0.24 339	0.32 333	0.25 318
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 329	0.35 241	0.35 372	0.35 298	0.35 474	0.35 351	0.35 469	0.35 345	0.35 474	0.35 354	0.35 475	0.35 359	0.35 474	0.35 357	0.35 465	0.35 338	0.35 413	0.35 380	0.35 492	0.35 358	0.35 463

GeoVLM	0.36 338	0.38 254	0.27 296	0.46 372	0.28 357	0.35 351	0.28 355	0.37 357	0.27 355	0.35 354	0.28 363	0.36 364	0.38 489	0.35 357	0.28 352	1.08 602	0.26 305	0.33 354	0.27 387	0.34 345	0.33 443

Zero-FE251	0.36 338	0.40 265	0.28 305	0.41 346	0.28 357	0.41 399	0.28 355	0.41 399	0.28 363	0.41 398	0.28 363	0.41 408	0.28 366	0.42 420	0.30 380	0.37 346	0.26 305	0.37 394	0.27 387	0.45 476	0.56 562

GIP-stereo	0.36 338	0.49 321	0.39 393	0.48 385	0.32 445	0.41 399	0.28 355	0.40 380	0.30 389	0.41 398	0.28 363	0.40 393	0.28 366	0.42 420	0.28 352	0.45 435	0.32 362	0.38 402	0.30 442	0.37 374	0.27 364

DCVSM-stereo	0.36 338	1.89 629	0.22 269	0.40 331	0.22 327	0.40 380	0.22 312	0.40 380	0.22 319	0.40 381	0.22 326	0.40 393	0.22 326	0.40 386	0.22 316	0.28 297	0.21 281	0.28 330	0.21 317	0.28 316	0.20 295

RSM	0.36 338	0.36 247	0.43 447	0.37 305	0.42 525	0.49 502	0.42 522	0.37 357	0.28 363	0.36 358	0.29 378	0.36 364	0.30 388	0.37 371	0.28 352	0.34 330	0.31 356	0.34 364	0.35 492	0.40 450	0.29 402

gcap-zeroshot	0.36 338	0.40 265	0.34 361	0.44 367	0.31 431	0.44 462	0.31 427	0.44 465	0.32 448	0.44 458	0.32 449	0.44 471	0.32 448	0.44 458	0.31 422	0.39 373	0.28 326	0.39 446	0.28 408	0.39 436	0.27 364

testlalala	0.36 338	0.40 265	0.34 361	0.44 367	0.31 431	0.44 462	0.31 427	0.44 465	0.32 448	0.44 458	0.32 449	0.44 471	0.32 448	0.44 458	0.31 422	0.39 373	0.28 326	0.39 446	0.28 408	0.39 436	0.27 364

GCAPDPT-zeroshot	0.36 338	0.40 265	0.30 315	0.43 363	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.31 436	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.44 458	0.31 422	0.39 373	0.28 326	0.39 446	0.27 387	0.39 436	0.26 324

RAFT-Test	0.36 338	0.37 250	0.33 347	0.41 346	0.32 445	0.41 399	0.32 438	0.41 399	0.32 448	0.41 398	0.32 449	0.41 408	0.32 448	0.41 406	0.33 446	0.37 346	0.29 341	0.37 394	0.29 423	0.38 387	0.31 427

DMCA	0.36 338	0.38 254	0.37 379	0.35 298	0.35 474	0.36 355	0.36 476	0.36 349	0.35 474	0.35 354	0.37 487	0.36 364	0.36 478	0.35 357	0.36 469	0.36 343	0.36 419	0.35 380	0.36 498	0.36 369	0.36 466

ACVNet-DCA	0.37 348	1.00 450	0.30 315	0.40 331	0.29 370	0.40 380	0.29 370	0.40 380	0.29 373	0.40 381	0.29 378	0.40 393	0.29 378	0.39 383	0.28 352	0.33 325	0.32 362	0.33 354	0.32 461	0.33 340	0.32 434

1test111	0.37 348	1.02 464	0.30 315	0.39 318	0.29 370	0.40 380	0.28 355	0.39 371	0.29 373	0.39 374	0.29 378	0.39 383	0.28 366	0.40 386	0.29 370	0.33 325	0.32 362	0.33 354	0.31 453	0.32 333	0.31 427

cc1	0.37 348	1.02 464	0.30 315	0.39 318	0.29 370	0.40 380	0.28 355	0.39 371	0.29 373	0.39 374	0.29 378	0.39 383	0.28 366	0.40 386	0.29 370	0.33 325	0.32 362	0.33 354	0.31 453	0.32 333	0.31 427

EKT-Stereo	0.37 348	0.40 265	0.44 449	1.07 559	0.29 370	0.34 347	0.31 427	0.36 349	0.29 373	0.38 367	0.31 438	0.37 375	0.30 388	0.36 363	0.29 370	0.34 330	0.28 326	0.39 446	0.30 442	0.37 374	0.30 417

GMOStereo	0.37 348	0.45 304	0.23 275	0.30 266	0.37 485	0.41 399	0.36 476	0.41 399	0.35 474	0.43 419	0.36 480	0.41 408	0.40 502	0.41 406	0.36 469	0.34 330	0.22 288	0.47 516	0.37 501	0.39 436	0.33 443

XPNet_ROB	0.37 348	0.37 250	0.37 379	0.37 305	0.37 485	0.37 364	0.37 482	0.37 357	0.37 487	0.37 365	0.37 487	0.37 375	0.37 483	0.37 371	0.37 479	0.37 346	0.37 424	0.37 394	0.37 501	0.37 374	0.37 472

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 354	0.35 241	0.56 506	0.63 471	0.29 370	0.36 355	0.29 370	0.36 349	0.29 373	0.39 374	0.29 378	0.36 364	0.29 378	0.36 363	0.29 370	0.62 512	0.57 525	0.35 380	0.29 423	0.36 369	0.29 402

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 354	0.35 241	0.56 506	0.63 471	0.28 357	0.36 355	0.28 355	0.36 349	0.28 363	0.36 358	0.28 363	0.36 364	0.28 366	0.36 363	0.28 352	0.62 512	0.57 525	0.35 380	0.28 408	0.35 358	0.28 393

MonSter++	0.38 354	0.44 295	0.31 333	0.43 363	0.30 382	0.43 427	0.31 427	0.43 426	0.31 436	0.45 470	0.31 438	0.43 435	0.31 440	0.43 427	0.69 598	0.38 360	0.33 375	0.40 459	0.30 442	0.38 387	0.30 417

HiDET	0.38 354	0.44 295	0.30 315	0.42 356	0.30 382	0.42 420	0.30 379	0.42 418	0.30 389	0.44 458	0.30 393	0.42 426	0.30 388	0.42 420	0.68 590	0.37 346	0.32 362	0.40 459	0.29 423	0.37 374	0.29 402

LCMNet	0.38 354	0.44 295	0.30 315	0.42 356	0.30 382	0.42 420	0.30 379	0.42 418	0.30 389	0.45 470	0.30 393	0.42 426	0.30 388	0.42 420	0.69 598	0.37 346	0.32 362	0.40 459	0.29 423	0.37 374	0.29 402

CSFM-Stereo	0.38 354	0.44 295	0.30 315	0.42 356	0.30 382	0.42 420	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.44 458	0.30 393	0.42 426	0.30 388	0.42 420	0.73 612	0.37 346	0.32 362	0.40 459	0.29 423	0.37 374	0.30 417

HART	0.38 354	0.45 304	0.34 361	0.42 356	0.33 458	0.41 399	0.34 464	0.42 418	0.33 458	0.43 419	0.34 466	0.42 426	0.34 467	0.41 406	0.38 483	0.40 381	0.32 362	0.42 493	0.32 461	0.40 450	0.32 434

GREAT-IGEV	0.38 354	0.43 292	0.36 374	0.48 385	0.32 445	0.45 476	0.32 438	0.45 474	0.32 448	0.45 470	0.32 449	0.45 481	0.32 448	0.45 478	0.32 434	0.44 405	0.33 375	0.41 477	0.29 423	0.41 461	0.29 402
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	0.38 354	0.43 292	0.33 347	0.46 372	0.33 458	0.45 476	0.32 438	0.45 474	0.32 448	0.45 470	0.32 449	0.45 481	0.33 460	0.45 478	0.32 434	0.38 360	0.38 432	0.38 402	0.37 501	0.37 374	0.36 466

WAO-8	0.38 354	0.38 254	0.38 381	0.38 308	0.38 493	0.38 371	0.38 489	0.38 366	0.38 492	0.38 367	0.38 492	0.38 378	0.38 489	0.38 375	0.38 483	0.38 360	0.38 432	0.38 402	0.37 501	0.38 387	0.38 479

WAO-7	0.38 354	0.38 254	0.38 381	0.38 308	0.38 493	0.38 371	0.38 489	0.38 366	0.38 492	0.38 367	0.38 492	0.38 378	0.38 489	0.38 375	0.38 483	0.38 360	0.38 432	0.38 402	0.38 515	0.38 387	0.38 479

xx1	0.38 354	1.03 466	0.31 333	0.40 331	0.31 431	0.41 399	0.28 355	0.40 380	0.29 373	0.40 381	0.29 378	0.40 393	0.29 378	0.40 386	0.29 370	0.34 330	0.33 375	0.34 364	0.32 461	0.34 345	0.32 434

Venus	0.38 354	0.38 254	0.38 381	0.38 308	0.38 493	0.37 364	0.38 489	0.37 357	0.37 487	0.41 398	0.37 487	0.39 383	0.37 483	0.38 375	0.38 483	0.37 346	0.38 432	0.38 402	0.37 501	0.37 374	0.38 479

IMH	0.38 354	0.38 254	0.38 381	0.38 308	0.38 493	0.38 371	0.38 489	0.38 366	0.38 492	0.42 412	0.38 492	0.40 393	0.38 489	0.38 375	0.38 483	0.38 360	0.38 432	0.39 446	0.38 515	0.38 387	0.38 479

NBS	0.39 368	0.68 373	0.36 374	0.38 308	0.36 480	0.38 371	0.39 505	0.39 371	0.39 505	0.37 365	0.35 475	0.37 375	0.38 489	0.37 371	0.38 483	0.39 373	0.36 419	0.36 390	0.39 519	0.38 387	0.38 479

DF	0.39 368	1.37 559	1.02 610	1.14 567	0.12 241	0.16 242	0.12 242	0.16 247	0.12 245	0.16 245	0.12 237	0.16 245	0.12 242	0.16 246	0.12 234	1.12 611	1.00 605	0.15 241	0.12 234	0.15 234	0.12 233

PAM	0.39 368	1.88 628	0.34 361	0.37 305	0.41 515	0.45 476	0.22 312	0.28 313	0.23 326	0.28 318	0.24 339	0.29 329	0.23 332	0.29 330	0.23 324	0.38 360	0.32 362	0.38 402	0.37 501	0.32 333	0.22 303

HanzoNet	0.39 368	0.38 254	0.40 426	0.39 318	0.41 515	0.38 371	0.38 489	0.38 366	0.38 492	0.39 374	0.39 502	0.38 378	0.38 489	0.39 383	0.40 500	0.38 360	0.38 432	0.40 459	0.38 515	0.38 387	0.40 489

CES	0.39 368	0.47 313	0.36 374	0.36 302	0.37 485	0.45 476	0.35 469	0.35 345	0.40 508	0.36 358	0.44 529	0.47 492	0.36 478	0.44 458	0.36 469	0.37 346	0.39 439	0.44 496	0.35 492	0.37 374	0.36 466

PASM	0.39 368	3.06 711	1.36 695	1.58 656	0.09 165	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.09 162	0.09 170	0.11 185	0.09 169	0.09 162	0.09 163	0.11 127	0.11 148	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.11 192

mms	0.40 374	0.45 304	0.35 372	0.48 385	0.36 480	0.47 488	0.34 464	0.45 474	0.38 492	0.47 482	0.33 458	0.45 481	0.32 448	0.45 478	0.32 434	0.39 373	0.38 432	0.38 402	0.37 501	0.39 436	0.39 486

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 374	1.09 476	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.44 465	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.45 435	0.34 406	0.38 402	0.27 387	0.38 387	0.27 364

knoymous	0.40 374	0.40 265	0.40 426	0.40 331	0.40 505	0.40 380	0.40 506	0.40 380	0.40 508	0.40 381	0.40 505	0.40 393	0.40 502	0.40 386	0.40 500	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 489

anonymousa	0.40 374	0.40 265	0.40 426	0.40 331	0.40 505	0.40 380	0.40 506	0.40 380	0.40 508	0.40 381	0.40 505	0.40 393	0.40 502	0.40 386	0.40 500	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 489

riskmin	0.40 374	0.40 265	0.40 426	0.40 331	0.40 505	0.40 380	0.40 506	0.40 380	0.40 508	0.40 381	0.40 505	0.40 393	0.40 502	0.40 386	0.40 500	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 489

Anonymous_2	0.40 374	0.40 265	0.40 426	0.40 331	0.40 505	0.40 380	0.40 506	0.40 380	0.40 508	0.40 381	0.40 505	0.40 393	0.40 502	0.40 386	0.40 500	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 489

Anonymous_1	0.40 374	0.40 265	0.40 426	0.40 331	0.40 505	0.40 380	0.40 506	0.40 380	0.40 508	0.40 381	0.40 505	0.40 393	0.40 502	0.40 386	0.40 500	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 489

AdaStereo	0.40 374	0.40 265	0.40 426	0.40 331	0.40 505	0.40 380	0.40 506	0.40 380	0.40 508	0.40 381	0.40 505	0.40 393	0.40 502	0.40 386	0.40 500	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 489
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	0.41 382	0.89 418	0.31 333	0.40 331	0.31 431	0.40 380	0.31 427	0.40 380	0.31 436	0.61 552	0.53 567	0.40 393	0.31 440	0.40 386	0.31 422	0.58 498	0.47 487	0.38 402	0.29 423	0.38 387	0.29 402

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 382	1.09 476	0.40 426	0.52 443	0.31 431	0.44 462	0.31 427	0.44 465	0.31 436	0.44 458	0.31 438	0.44 471	0.31 440	0.44 458	0.31 422	0.46 447	0.35 413	0.39 446	0.28 408	0.39 436	0.28 393

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 382	1.06 473	0.40 426	0.51 440	0.31 431	0.44 462	0.30 379	0.43 426	0.32 448	0.44 458	0.30 393	0.56 546	0.30 388	0.44 458	0.31 422	0.45 435	0.34 406	0.39 446	0.27 387	0.40 450	0.27 364

Select-FE	0.41 382	0.44 295	0.23 275	0.26 254	0.22 327	0.26 310	0.22 312	0.26 308	0.23 326	0.26 312	0.23 331	0.26 319	0.23 332	0.45 478	0.42 516	0.25 285	0.22 288	0.25 312	0.22 321	0.45 476	2.90 798

water-stereo	0.41 382	0.84 406	0.46 457	0.50 429	0.33 458	0.45 476	0.33 449	0.45 474	0.32 448	0.45 470	0.32 449	0.45 481	0.32 448	0.45 478	0.32 434	0.44 405	0.41 453	0.39 446	0.31 453	0.39 436	0.32 434

ccccc	0.41 382	0.44 295	0.34 361	0.48 385	0.35 474	0.48 493	0.35 469	0.51 520	0.35 474	0.47 482	0.35 475	0.47 492	0.34 467	0.47 487	0.35 465	0.41 389	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.41 461	0.39 486

GCAP-BAT	0.41 382	1.30 550	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.44 458	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.34 406	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GwcNet-ADL	0.41 382	0.41 278	0.41 440	0.41 346	0.41 515	0.41 399	0.41 515	0.41 399	0.41 518	0.41 398	0.41 513	0.41 408	0.41 514	0.41 406	0.41 508	0.41 389	0.41 453	0.41 477	0.41 531	0.41 461	0.41 498

PSMNet-ADL	0.41 382	0.41 278	0.41 440	0.41 346	0.41 515	0.41 399	0.41 515	0.41 399	0.41 518	0.41 398	0.41 513	0.41 408	0.41 514	0.41 406	0.41 508	0.41 389	0.41 453	0.41 477	0.41 531	0.41 461	0.41 498

GANet-ADL	0.41 382	0.41 278	0.41 440	0.41 346	0.41 515	0.41 399	0.41 515	0.41 399	0.41 518	0.41 398	0.41 513	0.41 408	0.41 514	0.41 406	0.41 508	0.41 389	0.41 453	0.41 477	0.41 531	0.41 461	0.41 498

ADLNet2	0.41 382	0.41 278	0.41 440	0.41 346	0.41 515	0.41 399	0.41 515	0.41 399	0.41 518	0.41 398	0.41 513	0.41 408	0.41 514	0.41 406	0.41 508	0.41 389	0.41 453	0.41 477	0.41 531	0.41 461	0.41 498

ADLNet	0.41 382	0.41 278	0.41 440	0.41 346	0.41 515	0.41 399	0.41 515	0.41 399	0.41 518	0.41 398	0.41 513	0.41 408	0.41 514	0.41 406	0.41 508	0.41 389	0.41 453	0.41 477	0.41 531	0.41 461	0.41 498

FCDSN-DC	0.41 382	0.59 360	0.64 531	0.54 448	0.33 458	0.50 511	0.37 482	0.42 418	0.40 508	0.61 552	0.43 527	0.50 520	0.49 551	0.38 375	0.32 434	0.28 297	0.23 295	0.26 317	0.22 321	0.35 358	0.28 393
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 382	0.46 308	0.33 347	0.49 392	0.33 458	0.49 502	0.33 449	0.49 497	0.33 458	0.49 499	0.33 458	0.49 506	0.33 460	0.51 522	0.33 446	0.41 389	0.30 351	0.41 477	0.30 442	0.79 572	0.29 402

Gwc-CoAtRS	0.41 382	1.49 566	0.32 342	0.42 356	0.32 445	0.41 399	0.32 438	0.41 399	0.33 458	0.41 398	0.32 449	0.41 408	0.32 448	0.41 406	0.32 434	0.39 373	0.28 326	0.39 446	0.28 408	0.40 450	0.28 393

CR-RVC	0.42 397	0.14 148	1.89 746	1.91 674	0.13 251	0.12 185	0.08 165	0.07 151	0.07 162	0.07 153	0.07 163	0.08 154	0.14 261	0.07 151	0.07 153	0.96 585	1.91 760	0.14 208	0.14 259	0.20 269	0.13 245

S0	0.42 397	0.44 295	0.54 502	0.59 463	0.34 470	0.48 493	0.22 312	0.51 520	0.25 336	0.51 522	0.34 466	0.53 535	0.35 474	0.47 487	0.36 469	0.55 491	0.39 439	0.49 529	0.27 387	0.46 481	0.34 452

UPFNet	0.42 397	1.20 492	0.17 218	0.24 239	0.17 287	0.25 301	0.17 282	1.19 636	0.90 637	0.25 303	0.17 288	0.24 300	0.17 290	0.25 305	0.17 282	0.22 256	0.17 247	0.22 288	0.16 276	1.15 628	0.93 633

quiztm	0.43 400	0.49 321	0.40 426	0.51 440	0.40 505	0.51 523	0.40 506	0.50 506	0.40 508	0.50 512	0.40 505	0.51 531	0.40 502	0.50 512	0.40 500	0.44 405	0.34 406	0.44 496	0.34 479	0.44 471	0.34 452

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 400	1.76 590	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.31 422	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.27 387	0.38 387	0.26 324

KABStereo	0.43 400	1.76 590	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

KMOStereo	0.43 400	1.80 601	0.38 381	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 400	1.77 592	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 400	1.78 595	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 400	1.77 592	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 400	1.77 592	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

DDF-Stereo	0.43 400	1.15 485	0.57 510	0.53 445	0.32 445	0.41 399	0.32 438	0.41 399	0.32 448	0.41 398	0.32 449	0.41 408	0.32 448	0.40 386	0.32 434	0.52 480	0.50 505	0.38 402	0.31 453	0.39 436	0.31 427

DVStereo	0.43 400	0.86 410	0.48 473	0.50 429	0.33 458	0.46 483	0.33 449	0.46 478	0.33 458	0.46 476	0.33 458	0.47 492	0.33 460	0.47 487	0.34 461	0.45 435	0.42 463	0.40 459	0.33 473	0.47 495	0.38 479

psmg	0.43 400	1.91 632	0.92 592	1.91 674	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	1.97 721	1.44 711	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

delet	0.43 400	1.21 538	0.17 218	0.25 246	0.17 287	0.25 301	0.18 291	1.26 690	0.95 648	0.25 303	0.17 288	0.25 307	0.17 290	0.25 305	0.17 282	0.23 268	0.16 217	0.22 288	0.16 276	1.18 636	0.98 641

psm_up	0.43 400	1.19 491	0.17 218	0.25 246	0.18 299	0.25 301	0.19 297	1.26 690	0.91 638	0.26 312	0.17 288	0.25 307	0.17 290	0.25 305	0.17 282	0.22 256	0.17 247	0.23 297	0.16 276	1.18 636	0.99 642

canet-new	0.44 413	1.82 614	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

bcnet-new	0.44 413	1.81 606	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

LWStereo	0.44 413	1.82 614	0.38 381	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

LMStereo	0.44 413	1.80 601	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.45 435	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

CR7Stereo	0.44 413	1.81 606	0.39 393	0.50 429	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.45 435	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

ARStereo	0.44 413	1.80 601	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

ARStereo-new	0.44 413	1.80 601	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

BARStereo	0.44 413	1.78 595	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.44 465	0.30 389	0.44 458	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.45 435	0.34 406	0.39 446	0.26 348	0.38 387	0.26 324

FCBStereo	0.44 413	1.79 600	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

PSGStereo	0.44 413	1.78 595	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

MUNStereo	0.44 413	1.81 606	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.44 462	0.30 379	0.44 465	0.30 389	0.44 458	0.30 393	0.44 471	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.45 435	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

CHEStereo	0.44 413	1.78 595	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

TOTStereo	0.44 413	1.81 606	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 413	1.83 617	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 413	1.81 606	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 413	1.85 623	0.38 381	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 413	1.86 626	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 413	1.80 601	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.44 462	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 413	1.82 614	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 413	1.83 617	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.36 419	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

Monster-pub-mixall	0.44 413	0.56 352	0.60 516	0.38 308	0.27 349	0.37 364	0.27 344	0.37 357	0.29 373	0.38 367	0.27 355	0.38 378	0.29 378	0.85 597	0.27 343	1.46 687	0.26 305	0.34 364	0.26 348	0.36 369	0.53 548

depthmonostereo	0.44 413	0.85 408	0.46 457	0.54 448	0.40 505	0.52 527	0.38 489	0.52 525	0.35 474	0.47 482	0.34 466	0.46 485	0.34 467	0.47 487	0.34 461	0.45 435	0.43 468	0.41 477	0.33 473	0.41 461	0.32 434

MMNet	0.44 413	1.24 546	0.17 218	0.25 246	0.17 287	0.25 301	0.18 291	1.26 690	0.93 645	0.25 303	0.17 288	0.25 307	0.18 302	0.25 305	0.17 282	0.23 268	0.16 217	0.23 297	0.16 276	1.20 640	0.99 642

rgla	0.45 436	0.54 346	0.33 347	0.67 482	0.32 445	0.48 493	0.33 449	0.48 489	0.33 458	0.48 489	0.94 645	0.48 499	0.33 460	0.47 487	0.33 446	0.45 435	0.52 514	0.53 548	0.31 453	0.45 476	0.32 434

LACA_dic	0.45 436	0.13 126	1.78 728	1.70 667	0.12 241	0.13 188	0.12 242	0.16 247	0.15 270	0.13 195	0.12 237	0.13 195	0.11 200	0.16 246	0.13 246	1.73 705	1.69 734	0.16 247	0.11 199	0.13 194	0.13 245

RMAStereo	0.45 436	1.81 606	0.40 426	0.50 429	0.31 431	0.44 462	0.31 427	0.44 465	0.31 436	0.44 458	0.31 438	0.44 471	0.32 448	0.44 458	0.31 422	0.46 447	0.35 413	0.39 446	0.27 387	0.39 436	0.27 364

252Zero-FE	0.45 436	0.50 326	0.36 374	0.50 429	0.36 480	0.50 511	0.36 476	0.50 506	0.36 485	0.49 499	0.36 480	0.49 506	0.36 478	0.54 534	0.41 508	0.45 435	0.34 406	0.45 501	0.34 479	0.55 525	0.75 607

Monster-pub-eth3d	0.45 436	0.57 355	0.60 516	0.39 318	0.28 357	0.37 364	0.28 355	0.37 357	0.30 389	0.39 374	0.29 378	0.39 383	0.30 388	0.92 609	0.27 343	1.42 684	0.28 326	0.34 364	0.28 408	0.37 374	0.53 548

Replicate-Monster	0.45 436	0.57 355	0.60 516	0.40 331	0.29 370	0.37 364	0.27 344	0.37 357	0.30 389	0.40 381	0.31 438	0.40 393	0.30 388	0.99 617	0.27 343	1.36 680	0.31 356	0.34 364	0.30 442	0.36 369	0.54 551

SCV_C0	0.45 436	0.88 415	0.49 480	0.54 448	0.37 485	0.48 493	0.37 482	0.48 489	0.37 487	0.48 489	0.36 480	0.48 499	0.37 483	0.49 504	0.37 479	0.50 472	0.41 453	0.44 496	0.34 479	0.44 471	0.34 452

RAFT-Stereo-weight	0.45 436	1.90 631	0.34 361	0.42 356	0.36 480	0.43 427	0.35 469	0.42 418	0.34 469	0.42 412	0.34 466	0.44 471	0.34 467	0.41 406	0.34 461	0.38 360	0.32 362	0.38 402	0.32 461	0.38 387	0.33 443

TorneroNet-64	0.45 436	0.27 223	0.30 315	0.58 460	0.27 349	0.70 563	0.30 379	0.28 313	0.73 620	0.73 576	0.28 363	0.71 574	0.66 586	0.75 578	0.27 343	0.27 291	0.29 341	0.37 394	0.75 626	0.28 316	0.30 417

416test	0.46 445	0.55 349	0.33 347	0.67 482	0.33 458	0.48 493	0.33 449	0.48 489	0.33 458	0.48 489	0.99 651	0.48 499	0.33 460	0.48 497	0.33 446	0.45 435	0.52 514	0.54 551	0.32 461	0.45 476	0.32 434

ATMStereo	0.46 445	1.99 641	0.40 426	0.51 440	0.31 431	0.44 462	0.31 427	0.44 465	0.31 436	0.44 458	0.31 438	0.44 471	0.31 440	0.44 458	0.32 434	0.47 454	0.35 413	0.39 446	0.27 387	0.39 436	0.27 364

SCV	0.46 445	0.94 435	0.45 451	0.54 448	0.37 485	0.48 493	0.38 489	0.48 489	0.37 487	0.48 489	0.39 502	0.48 499	0.37 483	0.49 504	0.37 479	0.50 472	0.46 479	0.44 496	0.34 479	0.44 471	0.34 452

otaku	0.46 445	0.46 308	0.46 457	0.46 372	0.46 536	0.46 483	0.46 536	0.46 478	0.46 536	0.46 476	0.46 538	0.46 485	0.46 535	0.46 483	0.46 529	0.46 447	0.46 479	0.46 506	0.46 548	0.46 481	0.46 517

Dean	0.46 445	0.46 308	0.46 457	0.46 372	0.46 536	0.46 483	0.46 536	0.46 478	0.46 536	0.47 482	0.46 538	0.46 485	0.46 535	0.46 483	0.46 529	0.46 447	0.46 479	0.46 506	0.46 548	0.46 481	0.46 517

ACVNet_1	0.46 445	0.47 313	0.46 457	0.46 372	0.46 536	0.46 483	0.46 536	0.46 478	0.47 542	0.46 476	0.46 538	0.46 485	0.46 535	0.46 483	0.46 529	0.46 447	0.46 479	0.47 516	0.46 548	0.46 481	0.46 517

ACVNet-4b	0.46 445	0.46 308	0.46 457	0.46 372	0.46 536	0.46 483	0.46 536	0.46 478	0.46 536	0.46 476	0.46 538	0.46 485	0.46 535	0.47 487	0.46 529	0.46 447	0.46 479	0.46 506	0.46 548	0.46 481	0.46 517

PML	0.46 445	1.36 557	0.29 311	0.58 460	0.30 382	0.57 544	0.29 370	0.57 538	0.29 373	0.57 545	0.29 378	0.57 550	0.29 378	0.56 539	0.29 370	0.52 480	0.30 351	0.53 548	0.31 453	0.53 523	0.30 417

ww	0.47 453	0.52 336	0.38 381	0.56 456	0.37 485	0.56 537	0.38 489	0.56 534	0.37 487	0.56 541	0.77 624	0.56 546	0.37 483	0.57 544	0.37 479	0.49 462	0.33 375	0.49 529	0.33 473	0.49 502	0.33 443

Anonymus	0.47 453	0.73 382	0.46 457	0.43 363	0.54 569	0.53 529	0.27 344	0.39 371	0.35 474	0.33 347	0.40 505	0.33 352	0.38 489	0.53 531	0.54 560	0.56 495	0.36 419	0.49 529	0.53 571	0.66 542	0.54 551

LG-Stereo_L1	0.47 453	0.52 336	0.47 465	0.62 469	0.39 503	0.53 529	0.40 506	0.53 527	0.39 505	0.53 529	0.39 502	0.53 535	0.39 501	0.53 531	0.39 497	0.55 491	0.46 479	0.49 529	0.37 501	0.49 502	0.37 472

Ntro	0.47 453	0.47 313	0.46 457	0.46 372	0.46 536	0.47 488	0.47 542	0.46 478	0.47 542	0.46 476	0.46 538	0.47 492	0.46 535	0.47 487	0.47 537	0.47 454	0.46 479	0.46 506	0.46 548	0.46 481	0.46 517

HaxPig	0.47 453	0.47 313	0.47 465	0.49 392	0.47 544	0.47 488	0.47 542	0.47 484	0.47 542	0.47 482	0.47 547	0.47 492	0.47 544	0.47 487	0.47 537	0.47 454	0.47 487	0.47 516	0.47 555	0.47 495	0.48 527

UNDER WATER	0.47 453	0.47 313	0.47 465	0.47 379	0.47 544	0.47 488	0.47 542	0.47 484	0.47 542	0.47 482	0.47 547	0.47 492	0.46 535	0.47 487	0.47 537	0.47 454	0.47 487	0.47 516	0.46 548	0.47 495	0.47 525

LVE	0.47 453	0.47 313	0.47 465	0.47 379	0.49 552	0.47 488	0.47 542	0.47 484	0.49 551	0.47 482	0.47 547	0.47 492	0.46 535	0.47 487	0.47 537	0.47 454	0.47 487	0.48 524	0.47 555	0.47 495	0.47 525

GASTEREO	0.48 460	1.21 538	0.47 465	0.57 458	0.38 493	0.50 511	0.38 489	0.50 506	0.38 492	0.50 512	0.38 492	0.50 520	0.38 489	0.50 512	0.38 483	0.52 480	0.42 463	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.34 452

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 460	0.55 349	0.47 465	0.63 471	0.41 515	0.56 537	0.44 526	0.56 534	0.41 518	0.56 541	0.41 513	0.57 550	0.42 520	0.56 539	0.41 508	0.55 491	0.43 468	0.51 542	0.37 501	0.51 515	0.37 472

fffft	0.48 460	0.51 334	0.45 451	0.52 443	0.45 534	0.52 527	0.45 532	0.52 525	0.48 549	0.53 529	0.45 534	0.52 533	0.45 531	0.52 527	0.46 529	0.51 478	0.41 453	0.50 537	0.41 531	0.50 509	0.41 498
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 460	0.48 319	0.48 473	0.48 385	0.48 548	0.48 493	0.48 551	0.48 489	0.48 549	0.48 489	0.48 551	0.48 499	0.48 545	0.48 497	0.48 544	0.48 459	0.48 493	0.48 524	0.48 559	0.48 499	0.48 527

notaker	0.48 460	0.49 321	0.48 473	0.48 385	0.48 548	0.48 493	0.48 551	0.48 489	0.49 551	0.48 489	0.48 551	0.48 499	0.48 545	0.48 497	0.48 544	0.48 459	0.48 493	0.48 524	0.48 559	0.48 499	0.49 533

LL-Strereo2	0.48 460	1.73 588	0.51 493	0.59 463	0.34 470	0.42 420	0.33 449	0.40 380	0.31 436	0.42 412	0.33 458	0.42 426	0.31 440	0.44 458	0.39 497	0.60 503	0.51 510	0.44 496	0.33 473	0.44 471	0.33 443

416test1013	0.49 466	0.80 399	0.33 347	0.67 482	0.33 458	0.48 493	0.41 515	0.48 489	0.39 505	0.48 489	0.93 644	0.52 533	0.32 448	0.52 527	0.38 483	0.49 462	0.51 510	0.53 548	0.37 501	0.51 515	0.36 466

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 466	0.98 440	0.64 531	0.84 519	0.46 536	0.45 476	0.35 469	0.47 484	0.47 542	0.45 470	0.34 466	0.46 485	0.48 545	0.46 483	0.35 465	0.39 373	0.71 572	0.39 446	0.35 492	0.41 461	0.41 498

ACVNet_2	0.49 466	0.49 321	0.49 480	0.49 392	0.49 552	0.49 502	0.49 553	0.49 497	0.49 551	0.49 499	0.49 554	0.49 506	0.49 551	0.49 504	0.49 546	0.49 462	0.49 497	0.49 529	0.49 563	0.49 502	0.49 533

FoundationStereo	0.50 469	0.50 326	0.50 486	0.50 429	0.50 556	0.50 511	0.50 557	0.50 506	0.50 556	0.50 512	0.50 558	0.50 520	0.50 556	0.50 512	0.50 549	0.50 472	0.50 505	0.50 537	0.50 565	0.50 509	0.50 536

StereoAnything_RVC	0.50 469	0.50 326	0.50 486	0.50 429	0.50 556	0.50 511	0.50 557	0.50 506	0.50 556	0.50 512	0.50 558	0.50 520	0.50 556	0.50 512	0.50 549	0.50 472	0.50 505	0.50 537	0.50 565	0.50 509	0.50 536

dual_stereo	0.50 469	0.50 326	0.50 486	0.50 429	0.50 556	0.50 511	0.50 557	0.50 506	0.50 556	0.50 512	0.50 558	0.50 520	0.50 556	0.50 512	0.50 549	0.50 472	0.50 505	0.50 537	0.50 565	0.50 509	0.50 536

GCST	0.50 469	2.08 644	0.38 381	0.53 445	0.35 474	0.49 502	0.35 469	0.50 506	0.35 474	0.49 499	0.35 475	0.49 506	0.35 474	0.49 504	0.35 465	0.48 459	0.37 424	0.45 501	0.33 473	0.44 471	0.33 443

SANet	0.50 469	0.50 326	0.50 486	0.50 429	0.50 556	0.50 511	0.50 557	0.50 506	0.50 556	0.50 512	0.50 558	0.50 520	0.50 556	0.50 512	0.50 549	0.50 472	0.50 505	0.50 537	0.50 565	0.50 509	0.50 536

CR-Stereo	0.51 474	0.14 148	1.94 761	1.87 671	0.14 255	0.13 188	0.14 256	0.19 260	0.18 295	0.13 195	0.13 258	0.18 258	0.17 290	0.14 212	0.15 263	1.89 715	1.93 761	0.19 272	0.14 259	0.20 269	0.15 259

MSCF	0.51 474	1.40 563	0.49 480	0.58 460	0.38 493	0.50 511	0.38 489	0.54 530	0.41 518	0.52 526	0.41 513	0.53 535	0.42 520	0.53 531	0.41 508	0.60 503	0.47 487	0.48 524	0.37 501	0.48 499	0.38 479

UGAM-zero	0.51 474	2.17 654	0.39 393	0.53 445	0.36 480	0.50 511	0.36 476	0.50 506	0.36 485	0.49 499	0.36 480	0.50 520	0.35 474	0.50 512	0.36 469	0.49 462	0.37 424	0.47 516	0.35 492	0.46 481	0.34 452

UGAM	0.51 474	2.23 659	0.39 393	0.54 448	0.35 474	0.50 511	0.35 469	0.49 497	0.35 474	0.49 499	0.35 475	0.49 506	0.36 478	0.50 512	0.36 469	0.49 462	0.37 424	0.45 501	0.34 479	0.45 476	0.34 452

Selective-IGEV	0.51 474	0.55 349	0.45 451	0.69 488	0.45 534	0.61 549	0.45 532	0.50 506	0.40 508	0.56 541	0.44 529	0.55 543	0.40 502	0.72 571	0.67 582	0.59 501	0.46 479	0.45 501	0.34 479	0.46 481	0.37 472

RCA-Stereo	0.51 474	3.22 717	0.34 361	0.44 367	0.34 470	0.44 462	0.34 464	0.43 426	0.34 469	0.43 419	0.34 466	0.44 471	0.33 460	0.43 427	0.33 446	0.38 360	0.29 341	0.38 402	0.29 423	0.38 387	0.29 402

DN	0.53 480	0.85 408	0.45 451	0.65 477	0.44 530	0.60 547	0.44 526	0.60 546	0.44 531	0.60 550	0.45 534	0.60 555	0.44 527	0.60 550	0.44 522	0.56 495	0.42 463	0.56 555	0.42 539	0.56 528	0.42 505

AIO-test1	0.54 481	0.60 365	0.52 497	0.66 481	0.47 544	0.61 549	0.47 542	0.58 541	0.46 536	0.61 552	0.46 538	0.61 558	0.45 531	0.62 552	0.45 525	0.61 507	0.52 514	0.57 556	0.48 559	0.57 531	0.48 527

castereo++	0.54 481	3.59 723	1.15 621	1.31 638	0.14 255	0.16 242	0.14 256	0.16 247	0.14 257	0.16 245	0.14 264	0.16 245	0.13 256	0.16 246	0.14 251	1.45 686	1.16 635	0.15 241	0.14 259	0.15 234	0.13 245

FENet	0.54 481	1.52 567	1.19 627	1.41 648	0.23 333	0.35 351	0.23 323	0.35 345	0.23 326	0.34 350	0.23 331	0.35 359	0.23 332	0.35 357	0.23 324	1.40 683	1.07 617	0.32 347	0.23 329	0.33 340	0.23 305

PSMNet_ROB	0.54 481	0.54 346	0.54 502	0.54 448	0.53 566	0.54 534	0.54 567	0.53 527	0.54 567	0.54 535	0.54 569	0.54 539	0.53 563	0.54 534	0.54 560	0.54 485	0.53 518	0.54 551	0.54 573	0.54 524	0.54 551

AIO-test2	0.55 485	0.59 360	0.52 497	0.67 482	0.47 544	0.61 549	0.47 542	0.61 550	0.47 542	0.61 552	0.47 547	0.61 558	0.48 545	0.62 552	0.47 537	0.64 518	0.53 518	0.58 558	0.47 555	0.58 534	0.48 527

CFNet-ft	0.55 485	1.57 571	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.53 800	1.61 712	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	1.56 706	1.24 721

GeoMambaStereo_RVC	0.56 487	2.49 681	1.46 706	0.55 455	0.30 382	0.53 529	0.26 340	0.47 484	0.29 373	0.50 512	0.31 438	0.51 531	0.29 378	0.44 458	0.28 352	0.53 483	0.31 356	0.57 556	0.29 423	0.51 515	0.27 364

base	0.56 487	2.58 685	1.43 703	0.48 385	0.27 349	0.54 534	0.31 427	0.53 527	0.30 389	0.54 535	0.26 350	0.46 485	0.31 440	0.52 527	0.28 352	0.49 462	0.28 326	0.45 501	0.32 461	0.57 531	0.26 324

S	0.56 487	0.61 367	0.54 502	0.68 487	0.48 548	0.65 555	0.49 553	0.63 552	0.49 551	0.64 560	0.49 554	0.64 562	0.48 545	0.62 552	0.49 546	0.63 516	0.62 544	0.59 561	0.48 559	0.57 531	0.48 527

MyStereo04	0.56 487	3.72 729	0.59 512	0.49 392	0.41 515	0.36 355	0.32 438	0.37 357	0.31 436	0.34 350	0.46 538	0.35 359	0.32 448	0.35 357	0.33 446	0.49 462	0.45 477	0.34 364	0.32 461	0.35 358	0.43 508

CASS	0.57 491	0.89 418	0.56 506	0.57 458	0.56 570	0.56 537	0.56 569	0.56 534	0.53 565	0.57 545	0.57 573	0.59 554	0.48 545	0.56 539	0.57 564	0.55 491	0.56 523	0.47 516	0.56 579	0.62 538	0.56 562
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GeoAtt-L (ZS)	0.60 492	0.70 377	0.51 493	0.75 507	0.46 536	0.72 567	0.46 536	0.76 574	0.46 536	0.72 572	0.46 538	0.72 577	0.46 535	0.72 571	0.46 529	0.75 549	0.51 510	0.70 582	0.45 545	0.69 551	0.45 514

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 492	5.10 762	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.44 405	0.37 424	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

PointNet	0.60 492	0.75 387	0.49 480	0.79 510	0.50 556	0.79 577	0.49 553	0.79 577	0.49 551	0.80 589	0.49 554	0.79 589	0.49 551	0.80 583	0.49 546	0.63 516	0.40 443	0.63 565	0.40 521	0.63 539	0.40 489

ACMStereo	0.60 492	5.12 763	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.44 405	0.37 424	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

LG-Stereo	0.60 492	0.58 357	0.47 465	0.64 476	0.74 609	1.00 606	0.69 601	0.57 538	0.41 518	0.57 545	0.41 513	0.57 550	0.41 514	1.00 619	0.75 617	0.91 574	0.51 510	0.52 545	0.37 501	0.52 519	0.37 472

MonSter	0.60 492	0.64 370	0.52 497	0.62 469	0.44 530	2.07 736	0.44 526	0.62 551	0.44 531	0.62 556	0.44 529	0.62 560	0.44 527	0.62 552	0.44 522	0.58 498	0.42 463	0.62 563	0.46 548	0.58 534	0.42 505

MyStereo07	0.60 492	3.72 729	0.48 473	0.49 392	0.41 515	0.36 355	0.32 438	0.49 497	0.43 528	0.51 522	0.42 524	0.49 506	0.43 525	0.51 522	0.64 575	0.49 462	0.45 477	0.34 364	0.32 461	0.35 358	0.43 508

FSD	0.61 499	0.59 360	0.50 486	2.58 719	0.44 530	0.56 537	0.44 526	0.55 533	0.44 531	0.56 541	0.44 529	0.56 546	0.44 527	0.56 539	0.46 529	0.61 507	0.42 463	0.52 545	0.42 539	0.52 519	0.51 543

castereo	0.61 499	3.79 731	1.35 687	1.52 652	0.15 270	0.17 250	0.16 272	0.20 268	0.21 315	0.18 257	0.16 280	0.21 276	0.12 242	0.26 317	0.17 282	1.43 685	1.38 707	0.17 258	0.16 276	0.18 261	0.16 262

WCG-NET	0.61 499	1.21 538	0.54 502	0.61 468	0.53 566	0.67 558	0.53 564	0.66 558	0.53 565	0.64 560	0.53 567	0.65 566	0.53 563	0.59 548	0.52 556	0.65 520	0.48 493	0.64 567	0.52 569	0.58 534	0.50 536

GEAStereo	0.62 502	3.91 736	0.48 473	0.69 488	0.38 493	0.51 523	0.38 489	0.51 520	0.38 492	0.53 529	0.38 492	0.50 520	0.38 489	0.51 522	0.38 483	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.34 452

gasm-f	0.62 502	3.91 736	0.48 473	0.69 488	0.38 493	0.51 523	0.38 489	0.51 520	0.38 492	0.53 529	0.38 492	0.50 520	0.38 489	0.51 522	0.38 483	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.34 452

SMoEStereo_RVC	0.63 504	0.75 387	0.51 493	0.73 503	0.53 566	0.71 565	0.47 542	0.67 559	0.58 571	0.74 582	0.60 579	0.72 577	0.53 563	0.74 576	0.51 554	0.61 507	0.62 544	0.62 563	0.61 589	0.63 539	0.61 568

anonymity	0.63 504	0.69 374	0.56 506	0.71 497	0.56 570	0.71 565	0.56 569	0.71 566	0.56 568	0.72 572	0.56 572	0.71 574	0.56 567	0.71 569	0.58 566	0.68 525	0.55 521	0.68 574	0.55 575	0.68 547	0.54 551

SE	0.64 506	0.73 382	0.77 571	0.79 510	0.59 573	0.78 574	0.54 567	0.58 541	0.58 571	0.78 586	0.59 577	0.63 561	0.18 302	0.78 580	0.52 556	0.80 558	0.65 550	0.69 577	0.57 582	0.75 563	0.52 545

PAM_32	0.64 506	2.38 674	0.51 493	0.92 532	0.43 529	0.53 529	0.44 526	0.87 589	0.43 528	0.52 526	0.45 534	0.53 535	0.40 502	0.54 534	0.46 529	0.62 512	0.56 523	0.48 524	0.45 545	0.76 566	0.44 511

CRFU-Net	0.65 508	1.67 580	1.22 679	1.96 679	0.27 349	0.41 399	0.27 344	0.41 399	0.27 355	0.40 381	0.26 350	0.41 408	0.27 357	0.40 386	0.27 343	1.80 708	1.62 728	0.34 364	0.23 329	0.33 340	0.23 305

LMCR-Stereo	0.65 508	0.63 368	0.65 535	0.65 477	0.65 589	0.66 557	0.63 580	0.58 541	0.65 586	0.63 559	0.64 587	0.65 566	0.65 583	0.66 560	0.66 581	0.66 522	0.64 548	0.65 571	0.67 607	0.68 547	0.73 603

test410	0.66 510	5.69 786	0.31 333	0.40 331	0.31 431	0.41 399	0.31 427	0.40 380	0.31 436	0.62 556	0.55 570	0.40 393	0.31 440	0.40 386	0.31 422	0.59 501	0.47 487	0.38 402	0.29 423	0.38 387	0.30 417

KSHMR	0.66 510	0.50 326	0.48 473	1.15 570	0.52 563	0.49 502	0.51 561	0.49 497	0.71 614	0.67 566	0.50 558	1.16 648	1.11 655	0.66 560	0.52 556	0.49 462	0.49 497	0.51 542	0.66 603	0.50 509	1.14 662

TorneroNet	0.66 510	0.53 342	0.50 486	0.50 429	0.64 587	1.06 623	0.70 608	0.50 506	0.51 563	0.49 499	0.69 603	0.49 506	0.50 556	0.48 497	1.15 665	0.71 533	0.49 497	1.14 647	1.08 665	0.49 502	0.49 533

GES	0.66 510	2.34 670	0.29 311	0.41 346	0.29 370	0.41 399	0.29 370	0.42 418	0.29 373	0.40 381	0.41 513	0.41 408	0.30 388	0.51 522	0.29 370	0.32 319	0.29 341	0.32 347	2.46 803	2.49 765	0.30 417

cf-r	0.66 510	2.17 654	0.12 145	0.18 190	0.12 241	0.18 254	2.70 804	2.60 777	0.12 245	0.18 257	0.12 237	0.18 258	0.12 242	0.18 258	0.12 234	0.15 175	0.11 148	0.15 241	0.11 199	1.81 722	1.74 773

DSFCA	0.66 510	0.73 382	0.78 573	0.65 477	0.65 589	0.64 554	0.64 581	0.65 555	0.63 584	0.64 560	0.64 587	0.64 562	0.64 581	0.65 559	0.65 578	0.65 520	0.65 550	0.65 571	0.65 600	0.66 542	0.64 578

MWDA-net	0.67 516	0.66 371	0.45 451	2.84 727	0.46 536	0.73 569	0.45 532	0.71 566	0.44 531	0.72 572	0.45 534	0.70 573	0.45 531	0.70 567	0.44 522	0.61 507	0.41 453	0.61 562	0.43 542	0.61 537	0.42 505

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 516	0.78 394	0.67 541	0.67 482	0.66 592	0.67 558	0.67 588	0.65 555	0.66 588	0.66 564	0.67 592	0.66 569	0.67 588	0.67 562	0.72 611	0.66 522	0.67 553	0.67 573	0.67 607	0.67 545	0.67 585

DEFOM-Stereo	0.68 518	3.11 713	1.40 701	1.63 664	0.25 341	0.31 334	0.25 333	0.31 332	0.28 363	0.31 336	0.29 378	0.29 329	0.27 357	0.31 342	0.28 352	1.59 699	1.47 713	0.30 337	0.29 423	0.30 324	0.28 393

ssnet_v2	0.68 518	1.96 640	1.25 683	0.29 263	0.20 313	0.30 326	0.20 301	0.29 318	0.22 319	1.50 712	0.20 317	0.31 343	0.20 317	0.27 321	0.22 316	0.24 278	1.49 714	0.26 317	0.18 309	3.90 788	0.19 293

ARAFT	0.68 518	0.81 403	0.63 528	0.74 506	0.60 575	0.78 574	0.62 579	0.77 576	0.66 588	0.74 582	0.63 585	0.75 584	0.62 580	0.83 592	0.60 571	0.70 532	0.55 521	0.70 582	0.60 587	0.78 570	0.55 559

mm2	0.69 521	0.69 374	0.69 551	0.69 488	0.69 598	0.69 560	0.69 601	0.69 561	0.69 601	0.69 569	0.69 603	0.69 570	0.69 600	0.69 565	0.69 598	0.69 526	0.69 565	0.69 577	0.69 613	0.69 551	0.69 589

mm1	0.69 521	0.69 374	0.69 551	0.69 488	0.69 598	0.69 560	0.69 601	0.69 561	0.69 601	0.69 569	0.69 603	0.69 570	0.69 600	0.69 565	0.69 598	0.69 526	0.69 565	0.69 577	0.69 613	0.69 551	0.69 589

NINENet	0.69 521	3.87 735	1.20 630	1.98 680	0.05 126	0.40 380	0.04 110	0.40 380	0.05 132	0.41 398	0.04 117	0.41 408	0.05 125	0.40 386	0.05 122	1.79 707	1.56 720	0.34 364	0.22 321	0.34 345	0.23 305

VIP-Stereo	0.70 524	2.97 709	2.43 778	2.49 715	0.16 281	0.25 301	0.16 272	0.25 302	0.16 278	0.25 303	0.18 305	0.25 307	0.16 278	0.26 317	0.16 272	1.86 709	1.26 689	0.23 297	0.15 272	0.23 293	0.15 259

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 524	0.72 381	0.71 558	0.80 514	0.62 586	0.82 585	0.61 578	0.81 583	0.62 581	0.81 592	0.63 585	0.80 591	0.70 604	0.73 574	0.61 573	0.76 552	0.61 543	0.74 590	0.61 589	0.77 568	0.61 568

DMCA-RVC	0.70 524	0.80 399	0.70 554	0.70 495	0.70 602	0.70 563	0.70 608	0.71 566	0.70 609	0.70 571	0.71 613	0.71 574	0.70 604	0.70 567	0.69 598	0.69 526	0.70 568	0.69 577	0.70 617	0.69 551	0.70 592

MyStereo8	0.71 527	3.92 738	0.52 497	0.59 463	0.52 563	0.57 544	0.53 564	0.59 544	0.50 556	0.59 549	0.51 564	0.57 550	0.50 556	0.56 539	0.52 556	0.54 485	0.49 497	0.54 551	0.49 563	0.55 525	0.50 536

HH	0.71 527	2.54 682	0.74 566	1.10 561	0.32 445	0.41 399	0.37 482	0.69 561	0.78 624	0.73 576	0.90 637	0.75 584	1.00 638	0.84 593	0.69 598	0.69 526	0.40 443	0.35 380	0.26 348	0.35 358	0.26 324

HanStereo	0.71 527	2.54 682	0.74 566	1.10 561	0.32 445	0.41 399	0.37 482	0.69 561	0.78 624	0.73 576	0.90 637	0.75 584	1.00 638	0.84 593	0.69 598	0.69 526	0.40 443	0.35 380	0.26 348	0.35 358	0.26 324

CAR	0.72 530	0.76 390	0.59 512	0.84 519	1.19 672	0.81 582	0.58 572	0.81 583	0.58 571	0.81 592	0.58 575	0.83 596	0.59 574	0.82 587	0.59 569	0.71 533	0.49 497	0.73 585	0.68 609	0.87 586	0.52 545

MSE-Stereo	0.72 530	0.76 390	0.59 512	0.84 519	1.19 672	0.81 582	0.58 572	0.81 583	0.58 571	0.81 592	0.58 575	0.83 596	0.59 574	0.82 587	0.59 569	0.71 533	0.49 497	0.73 585	0.68 609	0.87 586	0.52 545

zero-FE	0.72 530	1.31 552	0.66 537	0.92 532	0.60 575	0.82 585	0.58 572	0.82 586	0.58 571	0.81 592	0.60 579	0.81 594	0.60 576	0.82 587	0.58 566	0.74 548	0.59 535	0.73 585	0.52 569	0.76 566	0.51 543

ktn	0.72 530	0.53 342	1.08 615	1.14 567	0.51 562	1.22 685	1.36 734	0.51 520	0.59 576	0.51 522	0.51 564	0.69 570	1.20 667	0.67 562	0.51 554	0.51 478	0.49 497	0.58 558	0.66 603	0.52 519	0.53 548

MGA	0.73 534	0.76 390	0.60 516	0.92 532	1.17 668	0.81 582	0.59 576	0.84 587	0.62 581	0.81 592	0.59 577	0.84 598	0.60 576	0.81 586	0.61 573	0.71 533	0.53 518	0.89 613	0.53 571	0.75 563	0.54 551

DStereoRT	0.73 534	0.81 403	0.73 565	0.71 497	0.74 609	0.73 569	0.75 617	0.71 566	0.71 614	0.74 582	0.72 616	0.73 581	0.80 621	0.71 569	0.73 612	0.76 552	0.71 572	0.73 585	0.72 622	0.70 556	0.76 610

CroCo-Stereo	0.73 534	1.22 544	0.25 285	1.22 624	0.25 341	1.22 685	0.25 333	1.22 686	0.25 336	1.22 695	0.25 345	1.22 697	0.25 340	1.22 697	0.25 336	1.22 667	0.26 305	1.21 706	0.25 342	1.22 688	0.25 318
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	0.73 534	0.88 415	0.67 541	0.75 507	0.68 597	0.75 571	0.64 581	0.80 580	0.72 617	0.83 597	0.70 607	0.82 595	0.64 581	0.84 593	0.67 582	0.77 555	0.63 546	0.81 603	0.63 591	0.78 570	0.62 571

GStereo	0.75 538	2.98 710	1.68 721	0.69 488	0.39 503	0.72 567	0.41 515	0.72 570	0.34 469	0.73 576	0.41 513	0.72 577	0.49 551	0.74 576	0.47 537	0.69 526	0.48 493	0.74 590	0.40 521	0.69 551	0.44 511

monster-pro	0.75 538	1.67 580	0.64 531	0.89 525	0.57 572	0.86 591	0.56 569	0.87 589	0.56 568	0.87 598	0.57 573	0.88 601	0.57 569	0.87 598	0.57 564	0.79 556	0.58 529	0.76 594	0.54 573	0.77 568	0.54 551

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 538	0.92 429	0.85 584	0.96 544	0.59 573	1.27 689	0.44 526	0.59 544	0.69 601	0.91 603	0.68 598	0.55 543	0.61 579	1.06 635	0.83 630	0.62 512	0.70 568	0.90 614	0.41 531	0.89 590	0.56 562

MyStereo06	0.75 538	4.12 740	0.60 516	0.63 471	0.61 581	0.62 552	0.66 584	0.56 534	0.45 535	0.55 539	0.48 551	0.54 539	0.46 535	0.57 544	0.45 525	0.60 503	0.57 525	0.64 567	0.55 575	0.72 558	0.55 559

GCAP-Stereo	0.75 538	4.15 743	0.42 445	0.75 507	0.35 474	0.78 574	0.40 506	0.79 577	0.38 492	0.78 586	0.36 480	0.78 587	0.36 478	0.79 581	0.39 497	0.75 549	0.39 439	0.76 594	0.39 519	0.75 563	0.39 486

GANet-RSSM	0.75 538	1.91 632	0.14 176	0.47 379	0.14 255	0.21 274	3.21 821	2.30 763	0.14 257	0.46 476	0.14 264	0.23 294	0.18 302	0.21 279	0.14 251	0.18 226	0.27 318	0.37 394	0.13 253	2.13 746	2.12 783

RSM++	0.76 544	0.82 405	0.66 537	0.85 523	0.64 587	0.85 589	0.71 611	0.94 603	0.64 585	0.87 598	0.67 592	0.87 600	0.65 583	0.84 593	0.65 578	0.81 562	0.70 568	0.79 598	0.71 620	0.83 582	0.70 592

CroCo-Stereo Lap2	0.77 545	1.29 548	0.29 311	1.27 629	0.29 370	1.27 689	0.26 340	1.26 690	0.26 350	1.26 696	0.26 350	1.27 701	0.26 350	1.26 699	0.27 343	1.27 670	0.27 318	1.27 712	0.27 387	1.27 693	0.27 364

PSMNet-RSSM	0.77 545	2.76 700	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.66 802	2.79 791	0.14 257	0.21 278	0.14 264	0.21 276	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	2.52 769	2.31 788

GwcNet-RSSM	0.77 545	2.77 702	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.67 803	2.78 790	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.21 279	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	2.52 769	2.31 788

4D-IteraStereo	0.78 548	3.13 714	0.89 585	0.69 488	0.32 445	0.40 380	0.32 438	0.76 574	0.97 651	0.52 526	0.65 589	0.89 604	0.32 448	0.76 579	0.98 642	0.83 567	0.94 603	0.35 380	0.27 387	0.70 556	0.89 626

Pro-Stereo	0.79 549	0.53 342	0.38 381	0.49 392	0.38 493	0.49 502	0.37 482	0.49 497	0.67 590	0.50 512	0.38 492	1.10 640	0.38 489	0.49 504	0.38 483	0.71 533	0.88 594	5.98 836	0.36 498	0.46 481	0.36 466

hitnet-ft	0.79 549	2.78 705	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.21 274	2.89 805	2.80 792	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	2.54 777	2.33 790

G-Net	0.79 549	0.79 396	0.79 576	0.79 510	0.79 622	0.79 577	0.79 622	0.79 577	0.79 628	0.79 588	0.79 629	0.79 589	0.79 620	0.79 581	0.79 622	0.79 556	0.79 585	0.79 598	0.79 633	0.79 572	0.79 615

MyStereo05	0.80 552	4.12 740	0.63 528	0.63 471	0.61 581	0.62 552	0.66 584	0.65 555	0.62 581	0.67 566	0.61 583	0.65 566	0.58 572	0.67 562	0.55 563	0.60 503	0.57 525	0.64 567	0.55 575	0.72 558	0.55 559

UDG	0.80 552	2.21 658	0.60 516	0.91 529	0.60 575	0.90 596	0.58 572	0.88 593	0.60 577	0.90 601	0.60 579	0.88 601	0.60 576	0.90 603	0.58 566	0.86 571	0.60 538	0.84 609	0.59 586	0.84 583	0.61 568

ccnet	0.80 552	2.28 662	0.33 347	0.50 429	0.33 458	0.50 511	0.33 449	0.50 506	0.33 458	0.49 499	0.33 458	0.49 506	1.56 733	2.38 767	0.33 446	0.41 389	0.29 341	0.42 493	1.57 750	2.28 752	0.29 402

NaN_ROB	0.80 552	0.80 399	0.80 577	0.80 514	0.80 625	0.80 579	0.80 625	0.80 580	0.80 630	0.80 589	0.80 631	0.80 591	0.80 621	0.80 583	0.80 625	0.80 558	0.80 588	0.80 601	0.80 635	0.80 575	0.80 616

CSAN	0.80 552	0.80 399	0.80 577	0.80 514	0.80 625	0.80 579	0.80 625	0.80 580	0.80 630	0.80 589	0.80 631	0.80 591	0.80 621	0.80 583	0.80 625	0.80 558	0.80 588	0.80 601	0.80 635	0.80 575	0.80 616

GSStereo	0.81 557	4.28 746	0.50 486	0.59 463	0.40 505	0.51 523	0.38 489	0.50 506	0.38 492	0.50 512	0.38 492	0.50 520	3.79 818	0.50 512	0.38 483	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.35 463

BSDual-CNN	0.81 557	1.91 632	0.92 592	4.48 770	0.02 22	0.42 420	0.06 151	0.41 399	0.02 28	0.48 489	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 721	4.19 808	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 364

DDUNet	0.81 557	2.45 679	0.57 510	0.90 527	0.60 575	0.88 593	0.59 576	0.90 594	0.60 577	0.88 600	0.60 579	0.90 605	0.58 572	0.88 600	0.60 571	0.84 569	0.60 538	0.86 611	0.57 582	0.86 585	0.60 567

R-Stereo Train	0.81 557	0.96 437	0.67 541	0.95 541	0.67 594	0.95 601	0.68 593	0.95 605	0.68 596	0.95 611	0.68 598	0.96 615	0.68 593	0.96 615	0.68 590	0.94 583	0.68 559	0.94 628	0.68 609	0.94 606	0.68 587

RAFT-Stereo	0.81 557	0.96 437	0.67 541	0.95 541	0.67 594	0.95 601	0.68 593	0.95 605	0.68 596	0.95 611	0.68 598	0.96 615	0.68 593	0.96 615	0.68 590	0.94 583	0.68 559	0.94 628	0.68 609	0.94 606	0.68 587
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 562	1.72 583	1.48 708	0.39 318	0.15 270	0.31 334	0.21 307	0.20 268	0.25 336	1.61 716	0.23 331	0.28 323	0.26 350	0.20 266	0.15 263	0.24 278	1.33 698	0.32 347	0.16 276	6.75 827	0.23 305

scenet	0.82 562	1.72 583	1.48 708	0.39 318	0.15 270	0.31 334	0.21 307	0.20 268	0.25 336	1.61 716	0.23 331	0.28 323	0.26 350	0.20 266	0.15 263	0.24 278	1.33 698	0.32 347	0.16 276	6.75 827	0.23 305

ssnet	0.82 562	1.72 583	1.48 708	0.39 318	0.15 270	0.31 334	0.21 307	0.20 268	0.25 336	1.61 716	0.23 331	0.28 323	0.26 350	0.20 266	0.15 263	0.24 278	1.33 698	0.32 347	0.16 276	6.75 827	0.23 305

STTRV1_RVC	0.82 562	1.60 573	0.70 554	1.01 554	0.60 575	1.07 626	0.69 601	1.01 616	0.60 577	0.72 572	0.55 570	1.02 631	0.68 593	1.03 633	0.67 582	0.89 573	0.63 546	0.92 620	0.57 582	0.90 593	0.65 580

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 566	5.18 766	1.98 766	2.19 687	0.17 287	0.19 257	0.18 291	0.19 260	0.16 278	0.20 266	0.19 308	0.22 286	0.22 326	0.20 266	0.15 263	2.28 752	2.13 773	0.24 307	0.17 302	0.18 261	0.16 262

BUS	0.83 566	1.91 632	0.92 592	4.48 770	0.02 22	0.40 380	0.04 110	0.41 399	0.02 28	0.48 489	0.03 62	0.41 408	0.05 125	0.03 49	0.05 122	1.97 721	4.19 808	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 364

PDISCO_ROB	0.83 566	2.80 706	3.49 801	0.14 141	0.11 201	0.17 250	0.09 168	0.15 241	0.10 177	0.15 235	0.12 237	0.16 245	0.14 261	3.30 798	0.13 246	0.14 160	2.34 778	0.16 247	0.12 234	2.62 778	0.10 168

WQFJA1++	0.84 569	0.98 440	0.67 541	1.26 628	0.75 611	1.00 606	0.67 588	1.00 607	0.67 590	1.00 613	0.67 592	1.00 618	0.67 588	1.00 619	0.67 582	0.96 585	0.67 553	0.91 617	0.63 591	0.92 597	0.63 572

WQFJX1	0.84 569	0.98 440	0.67 541	1.30 636	0.75 611	1.01 614	0.67 588	1.01 616	0.67 590	1.01 624	0.67 592	1.01 627	0.68 593	1.00 619	0.68 590	0.98 591	0.67 553	0.92 620	0.64 596	0.92 597	0.64 578

NLMM	0.84 569	1.00 450	0.67 541	1.27 629	0.75 611	1.00 606	0.68 593	1.00 607	0.67 590	1.00 613	0.67 592	1.02 631	0.67 588	1.02 631	0.67 582	0.97 587	0.67 553	0.93 624	0.63 591	0.92 597	0.63 572

AIO-Stereo	0.84 569	0.66 371	0.70 554	0.83 518	0.67 594	0.98 604	0.82 632	1.14 627	0.72 617	1.03 630	0.74 620	1.03 633	1.09 654	0.99 617	0.45 525	1.04 599	0.73 575	0.95 630	0.74 624	0.94 606	0.46 517

DCRE	0.84 569	1.89 629	0.77 571	0.94 539	0.72 606	0.88 593	0.73 615	0.87 589	0.78 624	0.90 601	0.71 613	0.88 601	0.67 588	0.88 600	0.73 612	0.81 562	0.68 559	0.81 603	0.70 617	0.82 580	0.70 592

iGMRVC	0.84 569	2.85 707	0.72 561	0.72 499	0.73 607	0.77 572	0.79 622	0.73 571	0.74 622	0.73 576	0.72 616	0.73 581	0.76 615	0.73 574	0.73 612	0.72 541	0.73 575	0.73 585	0.72 622	0.73 561	0.72 599

WQFJA1	0.85 575	0.98 440	0.67 541	1.29 634	0.76 616	1.01 614	0.67 588	1.02 621	0.67 590	1.02 628	0.67 592	1.01 627	0.67 588	1.01 627	0.68 590	0.99 592	0.67 553	0.93 624	0.64 596	0.92 597	0.65 580

WQFJX	0.85 575	1.00 450	0.68 549	1.30 636	0.75 611	1.01 614	0.68 593	1.01 616	0.68 596	1.01 624	0.68 598	1.03 633	0.68 593	1.02 631	0.67 582	0.97 587	0.67 553	0.93 624	0.63 591	0.94 606	0.63 572

NLSM3	0.85 575	0.99 448	0.68 549	1.29 634	0.76 616	1.01 614	0.68 593	1.01 616	0.68 596	1.02 628	0.68 598	1.01 627	0.68 593	1.01 627	0.68 590	0.97 587	0.68 559	0.93 624	0.64 596	0.93 602	0.63 572

DNS	0.86 578	2.43 678	1.66 720	2.03 683	0.42 525	0.60 547	0.42 522	0.60 546	0.42 526	0.60 550	0.42 524	0.60 555	0.42 520	0.60 550	0.42 516	1.97 721	1.63 730	0.55 554	0.40 521	0.55 525	0.40 489

NLMM1	0.86 578	0.98 440	0.69 551	1.48 651	0.75 611	1.01 614	0.69 601	1.00 607	0.69 601	1.00 613	0.70 607	1.00 618	0.68 593	1.01 627	0.67 582	0.97 587	0.68 559	0.92 620	0.63 591	0.93 602	0.63 572

AdaDepth	0.86 578	0.93 433	0.71 558	1.01 554	1.07 656	1.02 620	0.71 611	1.00 607	0.71 614	1.01 624	0.71 613	1.00 618	0.72 610	1.14 646	0.71 609	0.92 577	0.64 548	0.90 614	0.64 596	0.89 590	0.69 589

GEStereo_RVC	0.86 578	4.45 748	0.20 252	0.27 259	0.20 313	0.27 315	0.20 301	0.26 308	0.18 295	5.03 828	0.20 317	0.27 322	0.19 309	0.27 321	0.21 312	0.20 245	0.19 274	0.19 272	4.02 832	0.20 269	0.18 286

FAST (zero-shot)	0.87 582	1.55 569	0.42 445	1.57 655	0.42 525	1.62 716	0.45 532	1.59 710	0.42 526	1.66 721	0.44 529	1.62 721	0.42 520	1.59 715	0.42 516	0.64 518	0.43 468	0.64 567	0.42 539	0.67 545	0.46 517

Selective-RAFT-Error	0.88 583	0.84 406	0.98 597	0.86 524	0.97 642	0.88 593	0.95 644	0.84 587	0.99 654	0.92 605	0.82 633	0.84 598	0.98 637	0.87 598	0.97 641	0.81 562	0.83 591	0.79 598	0.82 638	0.79 572	0.85 621

IER	0.88 583	7.04 794	2.23 772	2.75 721	0.28 357	0.43 427	0.25 333	0.39 371	0.25 336	0.41 398	0.27 355	0.39 383	0.25 340	0.40 386	0.28 352	0.37 346	0.28 326	0.37 394	0.25 342	0.37 374	0.25 318

Selective-RAFT	0.89 585	0.89 418	0.72 561	1.16 575	0.78 620	1.06 623	0.82 632	0.87 589	0.97 651	1.00 613	0.91 640	0.90 605	1.00 638	0.89 602	0.93 638	0.83 567	0.83 591	0.82 607	0.82 638	0.81 578	0.82 619

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 586	0.86 410	0.89 585	1.25 627	0.69 598	1.05 622	0.81 629	1.16 631	0.50 556	1.12 640	0.97 648	0.72 577	0.82 625	1.06 635	0.95 639	0.61 507	0.87 593	1.03 644	0.85 641	1.04 619	1.01 650

CFNet-RSSM	0.91 586	4.89 754	0.34 361	0.44 367	1.07 656	1.62 716	1.40 741	0.91 596	0.35 474	1.60 713	1.39 742	0.64 562	0.34 467	0.44 458	0.33 446	0.41 389	0.35 413	0.75 592	0.30 442	0.41 461	0.29 402

MLG-Stereo	0.92 588	0.90 422	0.84 583	1.27 629	0.49 552	1.38 701	0.88 635	1.41 705	0.97 651	0.73 576	1.09 663	1.26 698	0.43 525	0.72 571	1.05 653	1.13 612	0.49 497	1.18 657	0.66 603	1.01 616	0.46 517

ToySt	0.92 588	2.11 648	0.90 588	0.95 541	0.79 622	0.99 605	0.78 621	0.94 603	0.81 633	0.94 609	0.78 627	0.95 614	0.77 617	0.94 611	0.86 632	0.91 574	0.79 585	0.85 610	0.77 629	0.89 590	0.73 603

DPSM_ROB	0.92 588	0.91 424	0.91 590	0.91 529	0.92 637	0.92 598	0.92 639	0.92 599	0.91 638	0.93 607	0.91 640	0.92 608	0.90 628	0.91 605	0.92 634	0.92 577	0.91 597	0.91 617	0.92 643	0.93 602	0.93 633

DPSM	0.92 588	0.91 424	0.91 590	0.91 529	0.92 637	0.92 598	0.92 639	0.92 599	0.91 638	0.93 607	0.91 640	0.92 608	0.90 628	0.91 605	0.92 634	0.92 577	0.91 597	0.91 617	0.92 643	0.93 602	0.93 633

pmcnn	0.92 588	0.92 429	0.92 592	0.92 532	0.92 637	0.92 598	0.92 639	0.92 599	0.92 643	0.92 605	0.92 643	0.92 608	0.92 631	0.92 609	0.92 634	0.92 577	0.92 599	0.92 620	0.92 643	0.92 597	0.92 631

error version	0.93 593	4.47 749	2.35 775	1.99 681	0.37 485	0.41 399	0.36 476	0.41 399	0.35 474	0.43 419	0.36 480	0.41 408	0.40 502	0.41 406	0.36 469	1.87 711	2.16 774	0.47 516	0.37 501	0.39 436	0.33 443

test_1	0.93 593	4.47 749	2.35 775	1.99 681	0.37 485	0.41 399	0.36 476	0.41 399	0.35 474	0.43 419	0.36 480	0.41 408	0.40 502	0.41 406	0.36 469	1.87 711	2.16 774	0.47 516	0.37 501	0.39 436	0.33 443

DGTPSM_ROB	0.93 593	1.00 450	0.92 592	0.94 539	0.96 641	0.91 597	0.92 639	0.91 596	0.96 650	0.91 603	0.96 646	0.93 611	0.92 631	0.94 611	0.92 634	0.92 577	0.92 599	0.90 614	0.92 643	0.94 606	0.91 630

HSM-Net_RVC	0.95 596	1.17 488	0.78 573	1.18 577	0.71 604	1.16 638	0.75 617	1.09 625	0.80 630	1.10 634	0.75 621	1.17 649	0.74 612	1.17 649	0.80 625	1.13 612	0.73 575	1.17 654	0.77 629	1.16 630	0.72 599
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 597	0.75 387	0.49 480	4.84 790	0.48 548	1.28 691	0.52 562	1.20 639	0.51 563	1.14 644	0.70 607	1.00 618	0.56 567	0.90 603	0.69 598	0.76 552	0.60 538	0.95 630	0.56 579	0.73 561	0.45 514

iRaftStereo_RVC	0.97 598	3.17 716	2.30 774	2.42 712	0.38 493	0.54 534	0.38 489	0.54 530	0.38 492	0.54 535	0.38 492	0.54 539	0.38 489	0.54 534	0.38 483	2.38 761	2.34 778	0.49 529	0.36 498	0.49 502	0.36 466

DPSimNet_ROB	0.97 598	1.18 490	0.81 580	1.10 561	0.91 636	1.02 620	0.82 632	1.04 622	0.91 638	1.03 630	0.86 636	1.28 702	0.82 625	1.03 633	0.89 633	1.17 616	0.81 590	1.02 642	0.82 638	1.08 621	0.81 618

test-3	0.98 600	4.13 742	1.85 741	1.85 670	0.61 581	0.69 560	0.37 482	0.63 552	0.61 580	0.66 564	0.51 564	0.73 581	0.44 527	0.57 544	0.54 560	1.68 703	1.81 743	0.40 459	0.43 542	0.66 542	0.50 536

LGCAT	1.00 601	1.00 450	1.00 599	1.00 549	1.00 643	1.00 606	1.00 649	1.00 607	1.00 655	1.00 613	1.00 652	1.00 618	1.00 638	1.00 619	1.00 644	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 644

Test_v1	1.00 601	1.00 450	1.00 599	1.00 549	1.00 643	1.00 606	1.00 649	1.00 607	1.00 655	1.00 613	1.00 652	1.00 618	1.00 638	1.00 619	1.00 644	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 644

Wavelet-MonSter	1.00 601	1.21 538	0.76 569	1.94 676	1.01 649	1.11 633	0.76 619	1.15 628	0.76 623	1.11 639	0.76 622	1.14 646	0.76 615	1.11 643	0.76 619	1.21 665	0.90 595	1.02 642	0.71 620	1.02 618	0.71 598

999	1.00 601	1.12 481	0.59 512	1.10 561	1.21 720	1.09 629	0.52 562	1.08 623	1.43 743	1.18 647	1.35 735	0.98 617	0.52 562	0.91 605	0.85 631	0.72 541	1.46 712	0.83 608	0.98 651	0.68 547	1.41 735

DispNO	1.00 601	0.63 368	0.43 447	3.45 750	0.44 530	0.65 555	0.43 525	0.64 554	0.43 528	0.64 560	0.43 527	0.64 562	3.03 796	0.64 558	0.43 521	4.55 797	0.43 468	0.63 565	0.43 542	0.63 539	0.43 508

GANet	1.00 601	1.00 450	1.00 599	1.00 549	1.00 643	1.00 606	1.00 649	1.00 607	1.00 655	1.00 613	1.00 652	1.00 618	1.00 638	1.00 619	1.00 644	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 644

TDLM	1.00 601	1.00 450	1.00 599	1.00 549	1.00 643	1.00 606	1.00 649	1.00 607	1.00 655	1.00 613	1.00 652	1.00 618	1.00 638	1.00 619	1.00 644	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 644

CVANet_RVC	1.00 601	1.00 450	1.00 599	1.00 549	1.00 643	1.00 606	1.00 649	1.00 607	1.00 655	1.00 613	1.00 652	1.00 618	1.00 638	1.00 619	1.00 644	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 644

trnet	1.01 609	1.01 460	1.01 607	1.01 554	1.01 649	1.01 614	1.01 655	1.01 616	1.01 660	1.01 624	1.01 657	1.01 627	1.01 646	1.01 627	1.01 649	1.01 598	1.01 611	1.01 641	1.01 661	1.01 616	1.01 650

LL-Strereo	1.01 609	5.06 761	1.63 717	0.70 495	1.43 734	0.56 537	0.46 536	0.57 538	0.50 556	0.57 545	0.50 558	1.58 716	0.49 551	0.59 548	0.50 549	1.64 702	0.52 514	0.51 542	1.37 737	0.52 519	0.45 514

FlowAnything_test	1.02 611	1.72 583	0.71 558	1.59 657	0.70 602	1.61 714	0.69 601	1.61 712	0.70 609	1.60 713	0.70 607	1.61 720	0.69 600	1.61 718	0.70 607	0.81 562	0.58 529	0.81 603	0.55 575	0.81 578	0.56 562

FlowAnything	1.02 611	1.71 582	0.72 561	1.59 657	0.69 598	1.60 713	0.69 601	1.61 712	0.70 609	1.60 713	0.69 603	1.60 717	0.69 600	1.61 718	0.69 598	0.81 562	0.58 529	0.81 603	0.56 579	0.82 580	0.56 562

Hybrid-DGEV	1.03 613	1.75 589	0.80 577	1.28 633	0.78 620	1.26 688	0.80 625	1.26 690	0.78 624	1.26 696	0.78 627	1.26 698	0.78 619	1.26 699	0.78 621	1.15 615	0.75 578	1.14 647	0.74 624	1.14 625	0.75 607

tt45	1.04 614	0.88 415	1.36 695	0.92 532	1.03 652	1.51 711	0.79 622	0.70 565	0.88 636	0.74 582	0.90 637	1.60 717	0.72 610	1.60 716	0.75 617	0.91 574	0.78 583	1.52 727	0.79 633	1.14 625	1.32 727

Hybrid-DGEV-2	1.05 615	1.83 617	0.83 581	1.33 640	0.82 628	1.30 692	0.81 629	1.26 690	0.79 628	1.29 698	0.79 629	1.26 698	0.80 621	1.26 699	0.79 622	1.20 619	0.78 583	1.18 657	0.77 629	1.20 640	0.77 612

Hybrid-DGEV-03	1.07 616	1.83 617	0.83 581	1.34 641	0.81 627	1.32 694	0.81 629	1.31 697	0.81 633	1.31 699	0.82 633	1.32 703	0.82 625	1.32 704	0.81 628	1.19 617	0.77 581	1.19 659	0.76 627	1.19 638	0.77 612

GLC_STEREO	1.07 616	1.01 460	1.06 613	1.07 559	1.05 654	1.06 623	1.08 662	1.08 623	1.05 665	1.07 632	1.06 661	1.08 636	1.05 649	1.06 635	1.10 658	1.07 601	1.09 623	1.05 645	1.05 664	1.06 620	1.12 657

FC-DCNN	1.07 616	1.09 476	0.98 597	0.89 525	0.52 563	1.41 705	0.91 638	1.21 685	1.24 729	1.96 731	2.05 802	1.91 732	1.30 721	1.27 702	1.08 655	0.80 558	0.60 538	0.58 558	0.41 531	0.68 547	0.54 551

hknet	1.10 619	1.85 623	3.49 801	4.48 770	0.02 22	0.42 420	0.06 151	0.41 399	0.02 28	0.48 489	0.03 62	0.41 408	0.03 59	0.42 420	0.03 58	4.39 794	4.19 808	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 364

test_xeample3	1.10 619	1.81 606	0.61 522	0.84 519	0.49 552	0.77 572	0.66 584	0.92 599	1.40 741	0.68 568	0.46 538	0.78 587	0.54 566	1.72 722	1.48 744	1.34 677	1.52 716	1.35 718	1.67 775	1.33 697	1.55 740

DISCO	1.11 621	0.39 261	5.28 815	0.39 318	0.20 313	0.39 378	0.27 344	0.39 371	0.22 319	0.38 367	0.20 317	0.38 378	0.20 317	6.95 839	0.22 316	0.30 310	0.21 281	0.27 322	0.21 317	5.25 820	0.21 299

Occ-G	1.12 622	0.52 336	3.72 806	3.50 754	0.50 556	0.56 537	0.47 542	0.54 530	0.46 536	0.54 535	0.41 513	0.54 539	0.42 520	0.52 527	0.42 516	3.42 785	4.02 807	0.52 545	0.45 545	0.51 515	0.44 511

AEACV	1.12 622	0.52 336	3.12 797	3.24 739	0.86 630	0.53 529	0.49 553	0.60 546	0.47 542	0.53 529	0.49 554	0.55 543	0.45 531	0.55 538	0.47 537	3.01 780	3.88 805	0.71 584	0.60 587	0.80 575	0.48 527

LiteMatch	1.13 624	0.73 382	2.80 782	3.23 737	0.61 581	0.83 587	0.68 593	0.73 571	0.69 601	1.00 613	0.77 624	0.94 612	0.57 569	0.82 587	0.64 575	2.97 778	2.43 780	0.68 574	0.32 461	0.56 528	0.70 592

Lsterematch	1.13 624	0.73 382	2.80 782	3.23 737	0.61 581	0.83 587	0.68 593	0.73 571	0.69 601	1.00 613	0.77 624	0.94 612	0.57 569	0.82 587	0.64 575	2.97 778	2.43 780	0.68 574	0.32 461	0.56 528	0.70 592

MSMD_ROB	1.19 626	1.10 480	0.70 554	1.10 561	0.60 575	1.10 630	0.70 608	1.10 626	0.70 609	1.10 634	0.70 607	1.10 640	0.70 604	7.00 840	0.70 607	1.10 605	0.70 568	1.10 646	0.70 617	1.10 622	0.70 592

MM-Stereo_test2	1.20 627	1.85 623	1.05 611	1.46 650	0.94 640	1.36 699	0.99 648	1.36 699	0.95 648	1.41 708	0.98 649	1.40 711	0.96 634	1.37 706	0.95 639	1.37 682	1.06 615	1.33 715	0.93 648	1.29 695	0.89 626

ours_stereo	1.20 627	1.21 538	0.90 588	1.64 665	1.11 660	1.35 696	0.67 588	1.76 722	0.93 645	1.70 725	1.10 664	1.39 708	0.75 614	1.41 710	0.81 628	1.60 701	1.03 613	1.33 715	1.00 654	1.61 710	0.72 599

DisPM	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

CrosDoStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

PFNet+	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

LCNet	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

HHNet	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

Patchmatch Stereo++	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672
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	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

STrans-v2	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

TransformOpticalFlow	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

OMP-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

IIG-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

NF-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

OCTAStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

PSM-softLoss	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

KMStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

NRIStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

PSM-adaLoss	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

PSM-AAD	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

FTStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

ROB_FTStereo_v2	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

ROB_FTStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

Consistency-Raft	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

KYRaft	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

HUI-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

ASMatch	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

DeepStereo_LL	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

DEmStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

SST-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

THIR-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

RAFT_R40	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

DRaft	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

PFNet	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

GrayStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

RE-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

Pruner-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

TVStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

DeepStereo_RVC	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

RAFT-RH_RVC	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

IRAFT_RVC	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

RAFT-345	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

iRAFT	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

CRE-IMP	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

GMM-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

RAFT-IKP	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

Prome-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

qqai	1.22 674	1.38 560	1.12 616	1.39 647	1.14 661	1.40 703	1.14 667	1.41 705	1.12 669	1.40 707	1.11 666	1.40 711	1.13 656	1.41 710	1.15 665	1.25 668	0.97 604	1.24 710	1.01 661	1.24 690	0.96 637

HCRNet	1.22 674	7.11 795	3.00 784	3.55 755	0.33 458	0.29 320	0.14 256	0.19 260	0.15 270	0.33 347	0.29 378	0.25 307	0.14 261	0.22 285	0.33 446	3.64 786	3.00 785	0.76 594	0.32 461	0.18 261	0.13 245

HBP-ISP	1.24 676	1.72 583	1.65 718	1.15 570	0.76 616	1.40 703	0.88 635	1.67 718	1.02 661	1.69 723	1.38 740	1.69 723	1.21 713	1.87 733	1.21 721	1.05 600	0.79 585	0.97 634	0.80 635	1.19 638	0.75 607

AANet_RVC	1.26 677	0.31 235	4.99 813	5.93 802	0.20 313	0.25 301	0.20 301	0.25 302	0.20 310	0.23 288	0.19 308	0.25 307	0.20 317	0.25 305	0.20 308	5.66 818	4.76 812	0.26 317	0.30 442	0.24 298	0.27 364

MM-Stereo_test3	1.27 678	2.07 643	1.18 625	1.60 660	1.02 651	1.45 708	1.01 655	1.40 704	1.04 663	1.44 710	1.03 660	1.46 714	1.02 647	1.44 713	1.02 650	1.51 694	1.12 630	1.32 714	0.98 651	1.38 700	0.97 639

11t	1.27 678	2.70 692	1.34 685	1.32 639	0.89 632	1.30 692	1.34 731	1.64 715	0.57 570	1.45 711	0.72 616	1.05 635	1.29 720	1.07 638	1.29 732	1.49 689	1.02 612	0.97 634	1.15 671	1.48 702	1.31 725

L400	1.29 680	1.38 560	1.00 599	4.01 765	1.03 652	1.42 707	0.92 639	1.42 707	0.91 638	1.33 700	1.01 657	1.39 708	0.92 631	1.40 708	1.09 657	1.31 673	0.92 599	1.21 706	0.95 650	1.30 696	0.88 622

L500	1.30 681	1.33 554	1.01 607	4.69 784	0.84 629	1.35 696	0.95 644	1.38 702	0.94 647	1.33 700	0.98 649	1.36 705	0.91 630	1.40 708	1.08 655	1.28 672	0.90 595	1.21 706	0.99 653	1.23 689	0.90 629

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 682	1.35 556	1.35 687	1.35 643	1.35 727	1.35 696	1.35 732	1.36 699	1.35 737	1.36 705	1.35 735	1.36 705	1.36 726	1.36 705	1.35 736	1.35 678	1.35 703	1.35 718	1.35 734	1.35 698	1.35 731

CC-Net-ROB	1.36 683	1.33 554	1.33 684	1.36 644	1.38 731	1.36 699	1.33 730	1.37 701	1.34 734	1.35 704	1.36 737	1.38 707	1.34 724	1.38 707	1.38 740	1.35 678	1.38 707	1.33 715	1.35 734	1.43 701	1.34 730

CFNet	1.37 684	5.27 775	0.19 238	5.49 799	0.19 305	0.28 317	0.19 297	0.28 313	0.19 303	0.28 318	0.19 308	0.28 323	4.35 826	0.28 326	0.19 300	0.23 268	0.17 247	0.23 297	4.21 834	4.81 811	0.17 280

PS-NSSS	1.38 685	1.39 562	1.34 685	1.34 641	1.35 727	1.38 701	1.37 739	1.35 698	1.38 740	1.34 703	1.34 734	1.39 708	1.38 729	1.70 721	1.40 741	1.36 680	1.36 704	1.36 720	1.37 737	1.37 699	1.36 732

L4000	1.46 686	1.52 567	1.21 677	4.04 766	1.10 659	1.51 711	1.07 660	1.57 709	1.09 667	1.64 720	1.20 675	1.56 715	1.21 713	1.76 724	1.14 663	1.58 698	1.06 615	1.41 722	1.08 665	1.51 705	0.97 639

RASNet	1.49 687	1.65 578	1.45 705	1.38 646	1.43 734	1.47 709	1.36 734	1.38 702	1.36 738	1.39 706	1.60 752	1.45 713	1.45 732	1.51 714	2.21 797	1.53 696	1.36 704	1.36 720	1.36 736	1.66 713	1.36 732

HNOStereo	1.51 688	1.78 595	1.20 630	4.42 769	1.08 658	1.78 720	1.12 666	1.76 722	1.10 668	1.74 727	1.02 659	1.78 727	1.07 651	1.68 720	1.22 722	1.49 689	0.93 602	1.50 726	0.93 648	1.56 706	1.12 657

FETCStereo	1.51 688	1.66 579	1.05 611	4.56 780	1.06 655	1.79 721	1.15 669	1.75 721	1.16 673	1.73 726	1.10 664	1.74 726	1.06 650	1.74 723	1.22 722	1.47 688	1.04 614	1.54 728	0.92 643	1.56 706	0.96 637

FETStereo	1.53 690	1.64 577	1.01 607	4.86 791	1.22 722	1.73 718	1.00 649	1.74 720	1.06 666	1.67 722	1.22 722	1.71 725	1.02 647	1.78 728	1.11 659	1.51 694	1.13 631	1.60 731	1.03 663	1.71 715	0.92 631

BLMT-Stereo	1.53 690	1.36 557	1.06 613	1.42 649	1.23 726	1.41 705	1.07 660	1.43 708	1.12 669	1.42 709	1.06 661	1.83 729	1.07 651	1.42 712	1.07 654	1.27 670	1.38 707	6.80 837	1.00 654	1.26 692	1.00 644

CGFBStereo	1.54 692	1.61 575	1.00 599	4.82 788	1.22 722	1.75 719	1.06 659	1.71 719	1.04 663	1.69 723	1.22 722	1.68 722	1.08 653	1.81 730	1.04 651	1.50 691	1.13 631	1.70 735	1.13 670	1.72 717	0.89 626

GANetREF_RVC	1.55 693	1.94 639	1.22 679	1.88 672	1.21 720	1.88 725	1.22 722	1.88 725	1.22 727	1.88 728	1.22 722	1.88 730	1.22 715	1.89 734	1.22 722	1.87 711	1.22 688	1.88 746	1.22 724	1.88 725	1.22 718
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	1.59 694	1.91 632	1.21 677	1.94 676	1.20 674	2.00 733	1.23 723	1.99 730	1.24 729	2.00 736	1.25 727	2.03 740	1.26 717	2.00 738	1.29 732	1.90 716	1.18 639	1.89 747	1.21 723	1.89 726	1.20 672
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 695	1.59 572	1.70 722	1.59 657	1.59 741	1.61 714	1.61 751	1.60 711	1.60 748	1.62 719	1.59 751	1.60 717	1.60 736	1.60 716	1.59 748	1.59 699	1.60 727	1.59 730	1.59 755	1.59 709	1.59 746

MEA-ACV	1.66 696	0.87 412	0.61 522	11.81 832	1.35 727	1.50 710	0.71 611	1.23 688	0.92 643	1.13 643	0.96 646	1.69 723	0.70 604	1.23 698	1.16 669	1.54 697	1.20 640	1.58 729	0.85 641	1.12 623	0.95 636

ff7	1.68 697	2.68 689	1.35 687	0.97 546	0.89 632	1.84 722	2.15 795	2.12 737	1.80 778	2.05 741	1.56 748	2.33 762	2.12 786	2.23 758	2.25 798	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 593	1.04 652

ffff	1.68 697	2.68 689	1.35 687	0.97 546	0.89 632	1.84 722	2.15 795	2.12 737	1.80 778	2.05 741	1.56 748	2.33 762	2.12 786	2.23 758	2.25 798	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 593	1.04 652

ccc-4	1.68 697	2.68 689	1.35 687	0.97 546	0.89 632	1.84 722	2.15 795	2.12 737	1.80 778	2.05 741	1.56 748	2.33 762	2.12 786	2.23 758	2.25 798	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 593	1.04 652

PhaseNet	1.74 700	6.34 793	4.81 811	6.77 808	0.24 338	0.80 579	0.53 564	0.48 489	0.22 319	0.53 529	0.28 363	0.48 499	0.25 340	0.40 386	0.32 434	6.39 824	4.61 811	0.46 506	0.38 515	0.25 301	0.18 286

MC-Stereo	1.76 701	2.96 708	1.37 697	2.14 685	1.37 730	2.14 739	1.36 734	2.14 740	1.37 739	2.14 745	1.37 738	2.14 742	1.37 728	2.14 743	1.37 739	1.97 721	1.32 691	1.97 750	1.32 733	1.98 728	1.33 728

IGEVStereo-DCA	1.77 702	4.21 744	1.84 739	2.49 715	2.11 789	2.54 774	1.36 734	1.65 716	1.17 678	2.75 790	1.90 785	2.54 775	1.15 660	0.94 611	1.11 659	1.50 691	1.32 691	0.96 632	1.46 746	1.49 703	0.88 622

rrr	1.77 702	4.21 744	1.84 739	2.49 715	2.11 789	2.54 774	1.36 734	1.65 716	1.17 678	2.75 790	1.90 785	2.54 775	1.15 660	0.94 611	1.11 659	1.50 691	1.32 691	0.96 632	1.46 746	1.49 703	0.88 622

MM-Stereo_test1	1.80 704	3.41 721	1.52 713	2.12 684	1.41 733	2.04 734	1.41 742	2.05 734	1.46 745	2.04 740	1.41 743	2.05 741	1.42 731	2.05 739	1.43 743	2.04 727	1.54 719	1.94 748	1.38 739	1.99 729	1.33 728

MFMNet_re	1.81 705	1.91 632	1.71 724	1.95 678	1.70 764	1.95 730	1.70 768	1.96 728	1.74 774	1.97 733	1.72 773	1.95 733	1.71 757	1.97 737	1.71 768	1.86 709	1.62 728	1.85 739	1.66 774	1.86 723	1.64 764

plain	1.88 706	3.16 715	0.64 531	3.10 732	0.65 589	3.10 790	0.64 581	3.12 795	0.65 586	3.10 796	0.65 589	3.11 796	0.65 583	3.12 795	0.65 578	3.12 781	0.65 550	3.13 794	0.65 600	3.13 782	0.65 580

CEFStereo	1.90 707	2.10 647	1.41 702	5.22 796	1.44 737	2.21 748	1.43 747	2.09 735	1.45 744	2.23 762	1.38 740	2.23 755	1.57 734	2.22 755	1.36 737	1.97 721	1.29 690	2.01 751	1.28 731	1.87 724	1.31 725

derf	1.91 708	2.15 652	1.78 728	2.16 686	1.75 767	2.21 748	1.80 772	2.22 754	1.80 778	2.21 756	1.76 774	2.17 743	1.81 766	2.24 761	1.74 777	1.93 719	1.56 720	1.96 749	1.53 748	1.95 727	1.56 741

noway5	1.92 709	4.97 757	1.95 763	2.31 703	1.68 754	2.21 748	1.68 762	2.21 752	1.69 764	2.22 760	1.68 766	2.21 751	1.68 747	2.21 753	1.68 763	2.18 739	1.87 758	1.71 736	0.65 600	0.85 584	0.72 599

RAFT_CTSACE	1.92 709	3.71 728	1.72 725	1.88 672	1.72 766	2.04 734	1.42 744	2.18 743	1.89 791	2.02 738	1.97 791	1.95 733	2.06 785	1.93 735	1.62 749	1.76 706	1.66 732	2.02 752	1.73 783	1.73 718	1.43 737

MonStereo1	1.94 711	2.77 702	1.52 713	3.73 762	1.51 738	2.13 738	1.42 744	2.32 764	1.52 746	2.31 768	1.50 746	2.53 772	1.59 735	2.34 766	1.56 746	1.91 717	1.36 704	1.86 742	1.31 732	2.07 739	1.53 738

4.25w-stereo	1.98 712	2.72 696	1.46 706	3.47 751	1.43 734	2.07 736	1.98 786	2.53 776	1.52 746	2.71 783	1.98 797	1.81 728	1.62 738	1.96 736	1.36 737	1.88 714	2.00 763	2.53 788	1.61 762	1.74 719	1.15 663

4.5w-stereo	1.99 713	2.33 666	1.81 730	3.28 741	1.68 754	1.94 727	1.99 789	2.72 780	1.70 765	2.72 784	1.99 800	1.97 735	1.68 747	1.76 724	1.29 732	1.91 717	2.02 769	2.53 788	1.61 762	1.75 720	1.16 666

2.75w_new	1.99 713	2.34 670	1.81 730	3.14 733	1.62 743	1.94 727	1.99 789	2.72 780	1.71 767	2.72 784	1.99 800	1.90 731	1.73 759	1.82 732	1.29 732	2.37 760	2.01 765	2.31 774	1.42 743	1.77 721	1.22 718

3.75w	1.99 713	2.31 664	1.83 738	3.16 735	1.65 745	1.93 726	1.98 786	2.72 780	1.68 757	2.73 789	1.97 791	2.00 737	1.72 758	1.81 730	1.25 728	2.27 751	2.01 765	2.38 779	1.42 743	1.71 715	1.24 721

2w_stereo	1.99 713	2.36 673	1.81 730	3.24 739	1.67 750	1.94 727	1.98 786	2.72 780	1.68 757	2.72 784	1.94 788	1.98 736	1.74 761	1.79 729	1.27 729	1.95 720	2.00 763	2.53 788	1.60 758	1.68 714	1.15 663

2.25w	2.00 717	1.86 626	1.98 766	2.95 730	2.17 793	2.26 755	1.35 732	2.42 770	2.00 798	2.07 744	1.27 729	2.53 772	1.99 781	2.29 763	1.49 745	2.21 743	1.32 691	1.85 739	1.87 788	2.52 769	1.62 759

4.25_new	2.00 717	2.33 666	1.82 735	3.32 744	1.69 759	1.95 730	1.99 789	2.72 780	1.71 767	2.72 784	1.97 791	2.01 738	1.74 761	1.77 726	1.28 730	2.18 739	2.01 765	2.48 786	1.58 753	1.65 711	1.17 667

4.5w_new	2.00 717	2.33 666	1.82 735	3.32 744	1.69 759	1.95 730	1.99 789	2.72 780	1.71 767	2.72 784	1.97 791	2.01 738	1.74 761	1.77 726	1.28 730	2.18 739	2.01 765	2.48 786	1.58 753	1.65 711	1.17 667

4.5_new	2.00 717	1.84 622	1.98 766	2.77 723	2.16 791	2.27 756	1.28 729	2.09 735	1.98 795	2.01 737	1.28 730	2.71 785	1.98 779	2.51 775	1.65 751	2.26 748	1.33 698	1.87 743	1.87 788	2.49 765	1.60 748

TRStereo	2.00 717	2.13 649	1.85 741	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 774	2.29 759	1.86 784	2.30 765	1.87 780	2.30 759	1.87 769	2.08 740	1.72 771	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 769

XX-Stereo	2.00 717	2.13 649	1.85 741	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 774	2.29 759	1.86 784	2.30 765	1.87 780	2.30 759	1.87 769	2.08 740	1.72 771	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 769

EAI-Stereo	2.00 717	2.13 649	1.85 741	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 774	2.29 759	1.86 784	2.30 765	1.87 780	2.30 759	1.87 769	2.08 740	1.72 771	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 769

2.5w	2.01 724	2.40 675	1.37 697	3.28 741	2.01 783	2.71 780	1.43 747	1.82 724	1.83 782	1.90 730	1.41 743	2.71 785	1.35 725	2.71 785	1.85 783	2.66 772	1.53 717	1.64 732	1.23 725	2.53 772	1.87 779

4w-stereo	2.02 725	2.72 696	1.44 704	3.36 747	1.59 741	2.48 767	1.72 770	2.28 757	1.24 729	2.24 763	1.65 756	2.56 777	1.32 723	2.39 769	1.98 794	2.67 774	1.51 715	1.66 733	1.24 726	2.53 772	1.88 782

IGEV	2.02 725	2.20 656	1.82 735	2.90 729	2.16 791	2.41 764	1.25 725	2.00 731	1.98 795	1.99 735	1.31 732	2.72 789	1.93 775	2.67 784	1.69 766	2.26 748	1.32 691	1.83 738	1.87 788	2.53 772	1.61 753

3.25w_new	2.03 727	2.72 696	1.35 687	3.33 746	1.57 739	2.72 781	1.53 750	2.15 741	1.33 733	2.15 746	1.60 752	2.63 781	1.30 721	2.72 787	1.99 795	2.67 774	1.53 717	1.75 737	1.25 728	2.53 772	1.87 779

3.5w_stereo	2.03 727	2.72 696	1.35 687	3.41 748	1.57 739	2.72 781	1.49 749	2.01 732	1.34 734	2.15 746	1.61 754	2.63 781	1.36 726	2.72 787	1.99 795	2.66 772	1.58 723	1.68 734	1.24 726	2.53 772	1.87 779

UniTT-Stereo	2.03 727	3.43 722	0.72 561	3.42 749	0.73 607	3.27 793	0.68 593	3.38 800	0.69 601	3.29 799	0.72 616	3.28 799	0.70 604	3.35 801	0.68 590	3.39 784	0.68 559	3.31 797	0.69 613	3.37 783	0.73 603

3.25w	2.04 730	2.20 656	1.48 708	3.03 731	2.17 793	2.63 778	1.39 740	1.96 728	1.95 794	1.96 731	1.37 738	2.71 785	1.96 778	2.71 785	1.73 776	2.26 748	1.32 691	1.87 743	1.87 788	2.51 768	1.63 762

3w_stereo	2.04 730	2.24 660	1.70 722	3.15 734	2.18 795	2.49 768	1.26 727	2.03 733	1.98 795	1.98 734	1.33 733	2.72 789	1.99 781	2.59 778	1.72 771	2.22 744	1.33 698	1.85 739	1.88 793	2.50 767	1.58 745

1w_stereo	2.05 732	2.32 665	1.35 687	3.74 763	2.01 783	2.73 783	1.42 744	1.88 725	1.93 793	2.03 739	1.28 730	2.71 785	1.99 781	2.72 787	1.72 771	2.20 742	1.32 691	1.87 743	1.86 787	2.45 761	1.54 739

zzzzzz3	2.07 733	5.00 759	1.93 753	2.28 697	1.66 746	2.19 742	1.66 754	2.18 743	1.67 752	2.19 751	1.66 759	2.18 744	1.67 745	2.18 745	1.66 754	2.15 731	1.85 750	2.05 753	1.59 755	2.05 731	1.59 746

noway2	2.07 733	4.96 756	1.92 750	2.28 697	1.66 746	2.20 745	1.66 754	2.19 746	1.66 749	2.19 751	1.65 756	2.19 747	1.68 747	2.18 745	1.65 751	2.15 731	1.86 754	2.06 757	1.59 755	2.06 735	1.60 748

LiteMatch*	2.07 733	1.30 550	5.73 818	6.28 805	0.79 622	1.33 695	0.80 625	1.30 696	1.02 661	1.33 700	0.84 635	1.33 704	0.97 635	1.28 703	1.04 651	6.05 822	5.89 818	1.28 713	0.76 627	1.28 694	0.88 622

noway7	2.08 736	5.18 766	1.92 750	2.27 692	1.66 746	2.18 740	1.66 754	2.17 742	1.66 749	2.18 748	1.65 756	2.18 744	1.66 739	2.17 744	1.66 754	2.15 731	1.85 750	2.05 753	1.60 758	2.05 731	1.60 748

zzzz4	2.08 736	5.22 770	1.93 753	2.27 692	1.66 746	2.19 742	1.66 754	2.18 743	1.67 752	2.18 748	1.66 759	2.18 744	1.66 739	2.18 745	1.66 754	2.15 731	1.84 745	2.05 753	1.60 758	2.05 731	1.60 748

zzzz2	2.08 736	4.92 755	1.93 753	2.30 700	1.67 750	2.19 742	1.66 754	2.20 749	1.67 752	2.20 754	1.68 766	2.21 751	1.66 739	2.20 750	1.68 763	2.17 737	1.84 745	2.07 759	1.62 768	2.05 731	1.61 753

monster_256*512	2.09 739	5.21 769	1.98 766	2.30 700	1.67 750	2.18 740	1.66 754	2.20 749	1.67 752	2.19 751	1.67 761	2.19 747	1.66 739	2.19 748	1.66 754	2.15 731	1.86 754	2.05 753	1.60 758	2.06 735	1.61 753

zzz1	2.09 739	4.97 757	1.93 753	2.30 700	1.68 754	2.21 748	1.68 762	2.21 752	1.68 757	2.21 756	1.67 761	2.21 751	1.68 747	2.21 753	1.69 766	2.17 737	1.85 750	2.08 763	1.61 762	2.06 735	1.61 753

zzzzzzz1	2.10 741	5.20 768	1.93 753	2.38 709	1.68 754	2.20 745	1.67 760	2.20 749	1.68 757	2.20 754	1.67 761	2.20 750	1.68 747	2.20 750	1.67 762	2.24 746	1.86 754	2.06 757	1.61 762	2.06 735	1.62 759

GELT-Stereo	2.10 741	5.33 777	1.94 761	2.37 707	1.68 754	2.21 748	1.69 766	2.19 746	1.67 752	2.18 748	1.67 761	2.19 747	1.66 739	2.19 748	1.66 754	2.23 745	1.83 744	2.07 759	1.61 762	2.04 730	1.61 753

noway1	2.10 741	5.26 774	1.93 753	2.31 703	1.69 759	2.21 748	1.67 760	2.19 746	1.68 757	2.21 756	1.68 766	2.21 751	1.67 745	2.20 750	1.66 754	2.15 731	1.84 745	2.07 759	1.61 762	2.07 739	1.61 753

sCroCo_RVC	2.10 741	2.76 700	1.92 750	2.78 726	1.39 732	2.73 783	1.41 742	2.73 786	1.40 741	2.77 795	1.41 743	2.74 791	1.40 730	2.74 790	1.40 741	2.72 776	1.42 710	2.72 792	1.44 745	2.79 779	1.42 736

noway4	2.11 745	5.14 764	1.93 753	2.37 707	1.69 759	2.20 745	1.68 762	2.22 754	1.68 757	2.21 756	1.69 770	2.23 755	1.68 747	2.22 755	1.66 754	2.24 746	1.84 745	2.09 768	1.63 771	2.09 744	1.62 759

MoCha-V2	2.11 745	26.97 839	0.78 573	0.92 532	0.77 619	0.96 603	0.72 614	0.90 594	0.72 617	0.94 609	0.70 607	0.90 605	0.71 609	0.91 605	0.71 609	0.85 570	0.71 572	0.88 612	0.69 613	0.87 586	0.67 585

noway3	2.12 747	5.22 770	1.93 753	2.39 710	1.70 764	2.23 754	1.70 768	2.22 754	1.70 765	2.22 760	1.70 772	2.23 755	1.69 754	2.22 755	1.71 768	2.28 752	1.86 754	2.08 763	1.63 771	2.09 744	1.63 762

FBW_ROB	2.12 747	2.46 680	1.77 727	2.49 715	1.79 770	2.38 762	1.83 773	2.46 771	1.78 777	2.48 776	1.97 791	2.40 767	1.78 764	2.42 772	1.83 781	2.31 757	1.85 750	2.38 779	1.82 786	2.35 755	1.84 775

MonStereo	2.17 749	2.41 676	1.49 712	2.67 720	1.67 750	2.60 777	2.04 793	2.32 764	1.76 775	2.44 773	1.68 766	2.50 770	1.69 754	2.38 767	1.80 780	2.28 752	1.78 740	2.63 791	2.14 796	3.47 784	1.68 767

asda	2.17 749	2.54 682	1.81 730	3.47 751	1.78 769	2.50 770	1.86 778	2.61 778	1.68 757	2.61 780	1.83 776	2.37 766	1.73 759	2.44 773	1.88 789	2.51 769	1.84 745	2.34 776	1.62 768	2.23 748	1.77 774

asd	2.18 751	2.77 702	1.58 715	3.59 756	2.00 782	2.58 776	1.85 777	2.39 769	1.71 767	2.47 775	1.97 791	2.59 779	1.61 737	2.56 776	1.79 779	2.51 769	1.99 762	2.11 769	1.62 768	2.36 756	1.60 748

qwe	2.18 751	2.60 686	1.58 715	3.83 764	1.90 780	2.53 772	1.90 784	2.48 772	1.73 772	2.37 771	1.92 787	2.53 772	1.68 747	2.56 776	1.83 781	2.52 771	1.87 758	2.07 759	1.68 777	2.32 754	1.71 768

monsters	2.18 751	2.41 676	1.96 765	3.47 751	2.03 787	2.53 772	1.64 753	2.48 772	1.73 772	2.40 772	1.50 746	2.62 780	1.94 776	2.59 778	1.94 791	2.44 764	1.57 722	2.28 772	1.87 788	2.42 758	1.86 777

AIO_rvc	2.18 751	2.34 670	1.87 745	2.32 705	1.94 781	2.40 763	1.89 783	2.37 767	2.07 800	2.52 778	1.95 790	2.44 769	1.99 781	2.41 770	1.89 790	2.32 758	2.09 771	2.24 770	2.18 797	2.21 747	2.23 786

HUF	2.18 751	2.30 663	1.99 770	2.34 706	2.02 786	2.41 764	2.06 794	2.38 768	1.89 791	2.36 770	1.85 777	2.56 777	1.98 779	2.31 765	1.97 793	2.30 756	2.03 770	2.30 773	2.11 795	2.23 748	2.16 784

AIO_test	2.18 751	2.09 646	2.04 771	2.42 712	2.01 783	2.47 766	1.94 785	2.34 766	2.03 799	2.56 779	1.94 788	2.43 768	1.94 776	2.41 770	1.87 787	2.39 762	2.10 772	2.35 778	1.91 794	2.25 750	2.19 785

monsterstereo	2.20 757	2.33 666	1.95 763	3.65 758	2.07 788	2.49 768	1.61 751	2.48 772	1.83 782	2.45 774	1.61 754	2.67 784	1.86 767	2.64 780	1.94 791	2.48 768	1.66 732	2.34 776	1.68 777	2.40 757	1.86 777

LG-G_1	2.22 758	2.71 694	1.89 746	2.77 723	1.87 778	2.75 785	1.87 781	2.76 788	1.87 788	2.75 790	1.87 780	2.76 792	1.87 769	2.75 791	1.86 784	2.47 766	1.58 723	2.45 783	1.57 750	2.45 761	1.57 743

LG-G	2.22 758	2.71 694	1.89 746	2.77 723	1.87 778	2.75 785	1.87 781	2.76 788	1.87 788	2.75 790	1.87 780	2.76 792	1.87 769	2.75 791	1.86 784	2.47 766	1.58 723	2.45 783	1.57 750	2.45 761	1.57 743

LGtest1	2.22 758	2.70 692	1.89 746	2.76 722	1.86 774	2.75 785	1.86 778	2.75 787	1.86 784	2.75 790	1.86 778	2.77 794	1.87 769	2.75 791	1.86 784	2.46 765	1.58 723	2.45 783	1.56 749	2.45 761	1.56 741

RAStereo	2.23 761	3.64 725	0.76 569	3.65 758	0.86 630	3.66 798	0.76 619	3.67 804	0.81 633	3.66 801	0.76 622	3.66 802	0.77 617	3.68 803	0.77 620	3.68 787	0.77 581	3.69 802	0.77 629	3.70 786	0.77 612

UDGNet	2.23 761	5.40 781	1.72 725	2.48 714	1.69 759	2.51 771	1.69 766	2.51 775	1.72 771	2.50 777	1.69 770	2.52 771	1.69 754	2.50 774	1.68 763	2.41 763	1.70 735	2.42 781	1.69 779	2.42 758	1.64 764

NCCL2	2.28 763	2.27 661	2.28 773	2.28 697	2.28 796	2.27 756	2.29 798	2.28 757	2.28 801	2.27 764	2.28 803	2.28 758	2.27 789	2.27 762	2.28 802	2.28 752	2.28 777	2.27 771	2.29 801	2.27 751	2.29 787

Abc-Net	2.32 764	24.75 831	1.14 619	1.17 576	1.17 668	1.11 633	1.15 669	1.17 633	1.21 726	1.08 633	1.16 670	1.12 645	1.14 659	1.09 639	1.17 671	1.09 603	1.16 635	1.17 654	1.17 674	1.16 630	1.11 655
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 765	25.00 832	1.13 618	1.15 570	1.15 663	1.10 630	1.15 669	1.15 628	1.15 672	1.12 640	1.15 667	1.09 638	1.13 656	1.10 641	1.15 665	1.11 610	1.09 623	1.16 650	1.12 668	1.16 630	1.17 667

stereogan	2.33 765	24.38 830	1.18 625	1.18 577	1.18 671	1.14 636	1.18 674	1.19 636	1.19 680	1.14 644	1.18 674	1.14 646	1.18 665	1.14 646	1.18 672	1.14 614	1.14 633	1.19 659	1.19 675	1.15 628	1.19 671

RGC	2.36 767	25.48 833	1.19 627	1.15 570	1.15 663	1.10 630	1.16 672	1.17 633	1.16 673	1.12 640	1.16 670	1.11 644	1.13 656	1.09 639	1.18 672	1.10 605	1.15 634	1.16 650	1.12 668	1.14 625	1.12 657

NCC-stereo	2.36 767	25.52 834	1.17 623	1.15 570	1.17 668	1.11 633	1.11 663	1.15 628	1.16 673	1.10 634	1.16 670	1.10 640	1.15 660	1.14 646	1.13 662	1.09 603	1.11 627	1.15 649	1.16 673	1.17 635	1.17 667

AF-Net	2.37 769	25.71 835	1.17 623	1.13 566	1.15 663	1.15 637	1.18 674	1.19 636	1.16 673	1.10 634	1.15 667	1.10 640	1.18 665	1.12 645	1.15 665	1.10 605	1.10 626	1.17 654	1.15 671	1.16 630	1.12 657

Nwc_Net	2.37 769	25.95 836	1.15 621	1.14 567	1.15 663	1.08 627	1.14 667	1.17 633	1.16 673	1.14 644	1.15 667	1.08 636	1.15 660	1.11 643	1.14 663	1.10 605	1.11 627	1.16 650	1.09 667	1.16 630	1.15 663

CFNet_RVC	2.38 771	8.71 806	0.38 381	9.33 821	0.42 525	0.56 537	0.42 522	0.60 546	0.38 492	0.62 556	0.42 524	0.56 546	7.29 838	0.62 552	0.42 516	0.53 483	0.37 424	0.49 529	0.34 479	8.30 834	6.87 835

testmc14	2.43 772	10.48 819	8.02 830	8.93 820	0.31 431	0.44 462	0.30 379	0.42 418	0.30 389	0.42 412	0.30 393	0.42 426	0.30 388	0.42 420	0.30 380	8.88 837	6.99 827	0.41 477	0.28 408	0.39 436	0.28 393

edge stereo	2.43 772	27.07 840	1.14 619	1.06 558	1.14 661	1.08 627	1.17 673	1.16 631	1.14 671	1.10 634	1.16 670	1.09 638	1.16 664	1.10 641	1.16 669	1.10 605	1.11 627	1.16 650	1.19 675	1.13 624	1.11 655

FAT-Stereo	2.46 774	26.05 837	1.23 681	1.23 626	1.22 722	1.20 639	1.24 724	1.23 688	1.23 728	1.19 648	1.22 722	1.21 696	1.24 716	1.20 651	1.24 725	1.21 665	1.17 638	1.22 709	1.25 728	1.20 640	1.24 721

MCSU-Stereo	2.48 775	10.56 820	8.50 832	9.47 824	0.31 431	0.43 427	0.30 379	0.42 418	0.30 389	0.42 412	0.30 393	0.42 426	0.30 388	0.41 406	0.30 380	8.86 836	6.93 826	0.40 459	0.29 423	0.39 436	0.28 393

S-Stereo	2.51 776	26.86 838	1.23 681	1.22 624	1.22 722	1.24 687	1.25 725	1.22 686	1.24 729	1.21 694	1.24 726	1.19 650	1.27 718	1.19 650	1.24 725	1.19 617	1.20 640	1.25 711	1.19 675	1.24 690	1.23 720

Anonymous3	2.55 777	3.26 719	1.65 718	3.28 741	1.63 744	3.24 792	1.68 762	3.27 797	1.66 749	3.28 798	1.67 761	3.25 798	1.66 739	3.27 797	1.64 750	3.26 782	1.65 731	3.30 796	1.65 773	4.95 816	1.65 766

DNSM	2.56 778	4.43 747	3.08 795	4.09 768	1.86 774	2.66 779	1.86 778	2.66 779	1.87 788	2.66 782	1.86 778	2.66 783	1.86 767	2.66 783	1.87 787	3.82 789	2.94 784	2.42 781	1.73 783	2.42 758	1.73 772

MIF-Stereo (partial)	2.58 779	3.31 720	0.66 537	3.18 736	0.66 592	3.18 791	0.66 584	3.21 796	0.67 590	3.19 797	0.66 591	3.19 797	0.66 586	3.31 799	0.68 590	5.09 814	1.79 742	8.23 841	1.67 775	6.18 825	1.38 734

MSMDNet	2.65 780	10.14 817	0.33 347	9.74 825	0.32 445	0.87 592	0.33 449	2.95 794	0.68 596	0.49 499	0.34 466	0.49 506	5.70 833	0.49 504	0.33 446	0.42 403	9.57 834	0.41 477	0.31 453	8.36 835	0.65 580

pcwnet_v2	2.66 781	9.89 815	0.33 347	9.89 826	0.32 445	0.50 511	0.32 438	0.49 497	0.33 458	0.49 499	0.34 466	0.49 506	8.76 840	0.48 497	0.33 446	0.41 389	9.58 835	0.40 459	0.29 423	9.01 838	0.63 572

CFNet_pseudo	2.67 782	9.36 811	0.32 342	10.99 831	0.33 458	0.85 589	0.33 449	0.49 497	0.33 458	0.49 499	0.32 449	0.49 506	7.26 837	0.49 504	0.33 446	0.41 389	9.62 836	0.41 477	0.29 423	10.03 842	0.29 402

TestStereo_HL2	2.73 783	0.41 278	11.06 833	14.13 834	0.30 382	0.44 462	0.28 355	0.43 426	0.29 373	0.43 419	0.28 363	0.43 435	0.29 378	0.43 427	0.28 352	13.51 841	10.37 841	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

CFNet_ucs	2.73 783	9.64 813	0.33 347	9.92 827	0.32 445	0.49 502	0.33 449	0.49 497	0.33 458	0.49 499	0.33 458	0.49 506	8.98 841	0.48 497	0.33 446	0.41 389	9.96 839	0.40 459	0.29 423	10.12 843	0.54 551

UCFNet_RVC	2.75 785	10.06 816	0.29 311	10.31 830	0.29 370	0.42 420	0.29 370	0.43 426	0.29 373	0.42 412	0.29 378	0.42 426	9.87 843	0.43 427	0.29 370	0.36 343	9.84 838	0.36 390	0.26 348	9.77 841	0.26 324

TestStereo_HL3	2.76 786	0.41 278	11.46 836	14.11 833	0.30 382	0.45 476	0.29 370	0.43 426	0.29 373	0.43 419	0.29 378	0.43 435	0.28 366	0.44 458	0.30 380	13.57 842	10.32 840	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

GGDA	2.76 786	0.41 278	11.34 835	14.28 835	0.30 382	0.44 462	0.29 370	0.43 426	0.29 373	0.43 419	0.28 363	0.43 435	0.28 366	0.43 427	0.29 370	13.45 840	10.57 842	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

TestStereo-Hl	2.78 788	0.42 290	11.23 834	14.38 836	0.30 382	0.44 462	0.30 379	0.43 426	0.28 363	0.43 419	0.29 378	0.44 471	0.29 378	0.44 458	0.29 370	13.64 843	10.73 843	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

ccs_rob	2.79 789	10.17 818	0.32 342	10.00 828	0.33 458	0.49 502	0.33 449	1.90 727	0.32 448	0.51 522	0.33 458	0.49 506	9.24 842	0.49 504	0.33 446	0.41 389	9.82 837	0.41 477	0.28 408	9.34 839	0.29 402

PCWNet_CMD	2.80 790	9.82 814	0.32 342	10.09 829	0.32 445	0.49 502	0.33 449	3.34 799	0.33 458	0.49 499	0.33 458	0.49 506	8.73 839	0.48 497	0.33 446	0.41 389	9.22 833	0.42 493	0.29 423	9.55 840	0.31 427

NLSM1	2.93 791	3.24 718	2.57 780	4.04 766	2.66 799	3.30 794	2.55 801	3.29 798	2.55 803	3.35 800	2.48 805	3.28 799	2.47 791	3.34 800	2.49 803	3.26 782	2.55 782	3.13 794	2.57 804	3.00 781	2.46 794

StereoVision	3.15 792	5.00 759	0.89 585	4.83 789	1.00 643	3.93 799	1.27 728	6.37 834	1.34 734	5.67 834	1.26 728	5.84 835	1.27 718	5.03 831	1.24 725	5.10 815	1.09 623	4.61 815	0.57 582	5.62 823	1.12 657

MaDis-Stereo	3.19 793	6.02 792	1.12 616	5.61 801	1.16 667	5.43 826	1.02 657	5.15 831	0.70 609	5.43 831	1.21 721	5.03 832	0.97 635	4.85 825	0.99 643	4.53 796	1.16 635	5.53 831	1.25 728	5.37 821	1.30 724

sAnonymous2	3.31 794	2.63 687	1.38 699	3.71 760	1.86 774	4.70 818	1.11 663	4.82 827	2.72 805	5.45 832	1.98 797	4.59 817	2.64 792	2.65 781	6.21 838	4.37 792	1.08 621	5.16 829	2.24 799	4.52 798	2.39 792

CroCo_RVC	3.31 794	2.63 687	1.38 699	3.71 760	1.86 774	4.70 818	1.11 663	4.82 827	2.72 805	5.45 832	1.98 797	4.59 817	2.64 792	2.65 781	6.21 838	4.37 792	1.08 621	5.16 829	2.24 799	4.52 798	2.39 792

DPSNet	3.66 796	3.60 724	3.62 804	3.63 757	3.64 821	3.65 797	3.65 827	3.66 803	3.67 824	3.67 802	3.65 825	3.67 803	3.66 813	3.66 802	3.68 822	3.68 787	3.66 803	3.67 801	3.68 827	3.67 785	3.67 820

NLCSM	3.67 797	4.08 739	3.19 800	4.80 787	3.26 814	3.99 802	3.24 822	4.25 810	3.18 820	4.09 806	3.27 820	4.14 808	3.18 808	4.13 808	3.28 818	4.06 790	3.10 793	3.85 806	3.14 818	3.91 791	3.27 816

STTStereo	3.73 798	30.40 844	2.37 777	2.39 710	2.31 798	2.35 761	2.33 799	2.29 759	2.42 802	2.32 769	2.34 804	2.33 762	2.36 790	2.30 764	2.27 801	2.35 759	2.22 776	2.31 774	2.22 798	2.29 753	2.34 791

rvit_105_1	3.83 799	5.22 770	3.01 785	4.53 773	3.01 802	4.51 806	3.01 807	4.56 814	3.04 808	4.53 813	3.03 809	4.55 815	3.03 796	4.56 814	3.04 805	4.57 798	3.05 786	4.57 810	3.05 809	4.57 800	3.05 801

rvit_stereo_0081	3.83 799	5.23 773	3.01 785	4.53 773	3.03 804	4.55 812	3.02 808	4.56 814	3.04 808	4.52 811	3.02 807	4.54 813	3.03 796	4.56 814	3.04 805	4.57 798	3.05 786	4.57 810	3.05 809	4.58 801	3.05 801

rvit_stereo_0081_aga	3.86 801	5.33 777	3.02 788	4.55 779	3.04 808	4.54 808	3.02 808	4.64 821	3.06 812	4.54 815	3.04 811	4.62 822	3.08 803	4.62 820	3.07 810	4.58 801	3.06 790	4.60 814	3.08 813	4.63 804	3.07 805

rvit_stereo_0082	3.86 801	5.82 790	3.01 785	4.53 773	3.03 804	4.54 808	3.02 808	4.56 814	3.04 808	4.53 813	3.02 807	4.55 815	3.04 799	4.57 817	3.05 807	4.57 798	3.05 786	4.58 812	3.05 809	4.58 801	3.06 804

rvit_0105_6	3.87 803	5.73 789	3.10 796	4.69 784	3.12 812	4.54 808	3.02 808	4.56 814	3.04 808	4.54 815	3.03 809	4.54 813	3.04 799	4.56 814	3.05 807	4.58 801	3.05 786	4.58 812	3.05 809	4.58 801	3.05 801

rvit_stereo_0080	3.89 804	5.70 787	3.04 790	4.54 776	3.03 804	4.56 813	3.05 814	4.60 818	3.07 813	4.58 818	3.06 812	4.59 817	3.06 801	4.61 818	3.08 811	4.63 803	3.09 791	4.64 816	3.10 814	4.65 805	3.10 808

whm_eth	3.89 804	5.70 787	3.04 790	4.54 776	3.03 804	4.56 813	3.05 814	4.60 818	3.07 813	4.58 818	3.06 812	4.59 817	3.06 801	4.61 818	3.08 811	4.63 803	3.09 791	4.64 816	3.10 814	4.65 805	3.10 808

rvit_0105_4	3.91 806	5.47 785	3.02 788	4.54 776	3.02 803	4.54 808	3.03 812	4.75 824	3.17 819	4.57 817	3.06 812	4.61 821	3.16 807	4.65 821	3.09 813	4.66 805	3.11 794	4.68 819	3.18 820	4.81 811	3.16 813

rvit_0105_3	3.91 806	5.33 777	3.06 793	4.60 782	3.07 810	4.60 815	3.06 816	4.62 820	3.08 816	4.60 820	3.07 815	4.62 822	3.08 803	4.67 822	3.10 814	4.70 806	3.11 794	4.77 823	3.19 821	4.77 810	3.14 812

rvit_stereo_0083	3.92 808	5.30 776	3.06 793	4.61 783	3.09 811	4.67 817	3.08 817	4.66 822	3.09 817	4.62 821	3.10 817	4.66 825	3.11 805	4.67 822	3.16 816	4.72 808	3.16 797	4.77 823	3.11 816	4.66 807	3.11 810

rvit_stereo_ft	3.93 809	5.44 783	3.05 792	4.59 781	3.06 809	4.61 816	3.08 817	4.67 823	3.12 818	4.63 822	3.10 817	4.65 824	3.11 805	4.69 824	3.13 815	4.70 806	3.14 796	4.71 821	3.15 819	4.74 808	3.16 813

rvit_0105_5	4.10 810	5.40 781	3.13 799	4.71 786	3.15 813	4.72 820	3.10 819	4.90 829	3.27 821	4.69 823	3.16 819	4.84 829	3.25 809	4.96 828	3.34 819	5.05 813	3.39 802	5.10 828	3.40 822	5.11 818	3.42 817

MLG-Stereo_test1	4.25 811	5.34 780	3.61 803	5.31 797	3.63 820	5.23 824	3.57 825	5.38 832	3.65 823	5.23 829	3.47 822	4.76 826	3.74 816	4.85 825	3.71 823	4.96 810	3.18 799	4.71 821	2.92 806	4.86 814	2.90 798

MLG-Stereo_test3	4.26 812	4.85 753	3.95 807	5.35 798	3.60 819	4.75 821	3.76 828	5.49 833	3.71 825	5.39 830	3.69 826	4.82 828	3.66 813	4.85 825	3.73 826	4.93 809	3.19 800	4.69 820	2.99 808	4.84 813	2.98 800

MLG-Stereo_test2	4.28 813	5.46 784	3.69 805	4.86 791	3.72 822	5.58 827	3.42 823	4.81 826	3.77 829	4.85 825	3.72 827	5.55 834	3.63 812	5.58 832	3.53 821	4.41 795	3.28 801	4.99 827	2.95 807	4.75 809	3.13 811

RAFT+CT+SA	4.28 813	7.62 799	4.91 812	5.55 800	2.28 796	3.09 789	3.64 826	4.49 812	3.07 813	4.80 824	3.35 821	4.77 827	3.70 815	4.29 811	3.05 807	5.58 817	5.98 820	3.58 800	3.78 829	4.26 794	3.72 821

SA	4.33 815	7.35 796	6.85 824	5.96 803	4.09 826	3.59 796	3.15 820	3.82 805	2.64 804	3.91 803	3.85 828	3.57 801	2.72 794	3.13 796	4.03 829	7.09 830	6.86 825	3.57 799	3.12 817	3.85 787	3.51 819

Sa-1000	4.34 816	8.37 802	6.84 823	6.98 812	4.45 829	3.58 795	3.00 806	3.42 801	3.39 822	2.61 780	4.00 831	3.83 805	4.01 824	3.90 805	3.90 827	5.98 821	5.62 817	3.76 803	2.34 802	4.35 796	2.47 795

TestStereo1	4.60 817	8.41 803	6.44 821	6.86 810	3.79 823	3.97 800	3.78 829	3.99 807	3.74 826	3.97 804	3.52 823	3.94 806	3.58 810	3.98 806	3.72 824	6.82 827	6.50 823	3.76 803	3.66 825	3.90 788	3.74 823

SA-5K	4.60 817	8.41 803	6.44 821	6.86 810	3.79 823	3.97 800	3.78 829	3.99 807	3.74 826	3.97 804	3.52 823	3.94 806	3.58 810	3.98 806	3.72 824	6.82 827	6.50 823	3.76 803	3.66 825	3.90 788	3.74 823

DispFullNet	4.61 819	4.84 752	3.12 797	5.00 794	3.57 818	4.75 821	3.03 812	7.75 840	4.17 833	4.91 827	3.09 816	6.20 836	3.95 822	6.71 836	3.51 820	5.30 816	3.67 804	5.86 835	3.63 824	5.61 822	3.46 818

test_5	4.62 820	7.55 798	6.23 819	6.32 806	3.40 817	5.29 825	3.50 824	3.53 802	4.11 832	4.28 808	4.47 835	4.26 811	4.38 827	3.68 803	3.24 817	5.89 819	5.60 816	4.84 825	3.50 823	4.33 795	3.93 827

raft_robust	4.71 821	7.75 800	5.40 817	6.81 809	3.31 815	4.28 805	4.20 834	4.32 811	4.37 835	4.35 810	4.35 834	4.14 808	3.75 817	4.30 812	4.20 832	6.67 826	6.37 821	3.36 798	4.24 835	4.86 814	3.25 815

cross-raft	4.83 822	7.52 797	6.43 820	6.63 807	3.96 825	4.51 806	3.99 832	4.49 812	3.96 831	4.52 811	3.96 830	4.50 812	3.97 823	4.50 813	3.97 828	6.65 825	6.44 822	4.33 807	3.92 831	4.35 796	3.91 826

test_4	4.88 823	8.13 801	6.98 825	7.46 813	4.44 828	4.25 804	3.85 831	4.04 809	3.92 830	4.13 807	3.91 829	4.18 810	3.84 820	4.14 809	4.06 830	7.01 829	7.13 828	4.53 808	3.72 828	4.09 792	3.72 821

TestStereo	4.88 823	4.75 751	4.79 810	4.87 793	4.92 830	4.81 823	4.90 837	4.78 825	4.77 836	4.87 826	4.89 836	4.90 830	4.91 829	4.99 829	4.79 834	4.98 811	4.87 813	4.87 826	4.92 837	5.00 817	5.00 830

test_3	5.01 825	8.86 808	7.77 827	8.09 815	2.76 801	4.13 803	4.05 833	3.88 806	3.76 828	4.33 809	4.13 832	3.71 804	3.91 821	4.21 810	4.06 830	7.93 831	7.69 830	4.53 808	3.91 830	4.17 793	4.29 829

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 826	50.87 860	2.78 781	2.87 728	2.71 800	2.78 788	0.47 542	2.88 793	2.86 807	1.89 729	2.67 806	2.79 795	2.79 795	2.78 794	2.83 804	2.82 777	2.82 783	2.83 793	2.77 805	2.83 780	2.76 796
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	5.10 827	5.15 765	4.49 809	5.07 795	3.37 816	6.87 830	4.75 836	5.04 830	6.34 840	7.84 840	5.06 837	6.72 840	4.09 825	4.99 829	5.44 837	5.03 812	3.16 797	4.67 818	4.86 836	5.15 819	3.89 825

U	5.15 828	8.49 805	1.81 730	8.49 817	1.77 768	8.49 835	1.77 771	8.51 842	1.77 776	8.49 842	1.77 775	8.50 842	1.78 764	8.58 842	1.77 778	8.54 834	1.78 740	8.55 842	1.78 785	8.55 836	1.84 775

SGM-Forest	5.21 829	5.92 791	4.08 808	6.18 804	4.16 827	6.31 829	4.34 835	6.50 835	4.33 834	6.14 836	4.21 833	6.61 839	4.55 828	6.67 835	4.48 833	5.94 820	3.94 806	5.85 834	4.03 833	5.79 824	4.17 828
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 830	9.16 810	8.03 831	8.09 815	5.62 833	6.11 828	6.35 840	6.85 837	4.94 837	6.08 835	6.29 842	4.98 831	6.43 834	6.22 833	6.36 840	6.16 823	7.47 829	5.82 833	5.44 840	7.11 830	5.68 833

rvit_stereo_0075_2	6.64 831	8.80 807	5.25 814	7.89 814	5.27 832	7.90 834	5.27 838	7.92 841	5.28 838	7.91 841	5.29 839	7.93 841	5.27 830	7.92 841	5.28 835	7.93 831	5.28 815	7.93 840	5.29 839	7.93 833	5.28 832

RAFT	6.73 832	9.36 811	7.40 826	8.51 818	6.55 834	6.88 831	6.60 841	6.79 836	6.60 841	6.80 837	6.72 843	5.31 833	5.50 832	6.61 834	6.61 841	8.42 833	5.89 818	5.73 832	5.45 841	6.61 826	6.24 834

SGM+DAISY	7.06 833	9.15 809	5.38 816	8.84 819	5.18 831	8.80 836	5.31 839	8.79 843	5.28 838	8.89 843	5.20 838	8.93 843	5.33 831	8.95 843	5.36 836	8.70 835	5.21 814	8.74 843	5.20 838	8.89 837	5.15 831

test-v	7.53 834	11.89 821	7.98 828	9.36 822	7.14 835	7.06 832	7.09 842	7.37 838	6.91 842	7.29 838	5.71 840	6.45 837	6.93 835	6.73 837	7.27 842	8.93 838	7.85 831	6.98 838	6.80 842	7.56 831	7.34 836

test-2	7.53 834	11.89 821	7.98 828	9.36 822	7.14 835	7.06 832	7.09 842	7.37 838	6.91 842	7.29 838	5.71 840	6.45 837	6.93 835	6.73 837	7.27 842	8.93 838	7.85 831	6.98 838	6.80 842	7.56 831	7.34 836

PA-Net	11.80 836	223.51 867	0.62 524	0.59 463	0.71 604	0.59 546	0.73 615	0.67 559	0.73 620	0.55 539	0.61 583	0.60 555	0.74 612	0.63 557	0.73 612	0.66 522	0.60 538	0.69 577	0.66 603	0.72 558	0.65 580
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 837	23.00 829	15.00 837	23.00 843	15.00 837	24.00 843	16.00 844	24.00 850	16.00 844	22.00 850	15.00 844	23.00 850	16.00 844	23.00 850	15.00 844	22.00 850	15.00 844	22.00 850	15.00 844	22.00 850	15.00 838

rafts_anoy	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

raft+_RVC	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

raftrobust	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

CasAABBNet	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

RALCasStereoNet	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

RALAANet	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

111	30.40 844	30.94 845	29.72 849	32.61 844	30.02 849	33.57 844	30.47 856	31.50 851	29.39 856	30.98 851	29.11 856	29.78 851	30.39 859	29.45 851	30.76 859	30.08 851	29.02 856	29.92 851	30.32 859	29.86 851	30.17 850

PM Cens cmp D40	30.50 845	37.00 851	24.00 844	37.00 850	24.00 845	37.00 852	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 845

PM Graph cmp D40	30.50 845	37.00 851	24.00 844	37.00 850	24.00 845	37.00 852	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 845

PatchMatch Cens Cmp	30.50 845	37.00 851	24.00 844	37.00 850	24.00 845	37.00 852	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 845

PatchMatch Graph Cmp	30.50 845	37.00 851	24.00 844	37.00 850	24.00 845	37.00 852	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 845

WCMA_ROB	31.10 849	35.43 849	27.12 848	39.51 861	23.10 844	38.78 861	25.30 855	37.49 868	25.39 855	37.29 867	27.02 855	38.52 868	26.48 855	37.80 867	26.44 855	36.28 858	22.65 851	33.90 855	22.30 851	37.10 865	24.18 849

DCANet-4	35.22 850	34.54 846	35.08 855	33.58 848	35.47 856	34.55 845	35.53 863	36.08 857	35.85 860	35.92 857	35.77 862	35.18 857	35.48 861	35.39 857	37.15 866	34.55 857	33.92 860	35.02 858	34.90 861	35.79 855	34.74 857

ADStereo(finetuned)	36.13 851	36.63 850	38.07 860	36.97 849	33.25 853	35.91 849	34.45 860	36.36 858	32.99 857	38.14 868	36.71 863	36.69 858	34.13 860	38.57 868	40.79 867	37.60 868	36.58 863	35.90 859	33.36 860	35.42 854	34.04 854

fast-reg	37.00 852	37.00 851	37.00 856	37.00 850	37.00 857	37.00 852	37.00 864	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 864	37.00 859	37.00 862	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 858

Reg-Stereo(zero)	37.00 852	37.00 851	37.00 856	37.00 850	37.00 857	37.00 852	37.00 864	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 864	37.00 859	37.00 862	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 858

FLISNet	37.00 852	37.00 851	37.00 856	37.00 850	37.00 857	37.00 852	37.00 864	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 864	37.00 859	37.00 862	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 858

CoSv	37.00 852	37.00 851	37.00 856	37.00 850	37.00 857	37.00 852	37.00 864	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 864	37.00 859	37.00 862	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 858

MDST_ROB	69.83 856	87.70 861	41.95 861	113.75 864	65.62 863	75.05 862	55.25 869	75.64 870	45.04 865	71.61 869	41.75 868	72.81 869	44.06 866	68.38 869	44.63 868	101.89 871	59.57 870	107.10 871	61.05 870	104.38 868	59.38 864

NOSS_ROB	102.95 857	153.00 865	121.00 864	51.00 862	44.00 861	165.00 865	127.00 870	153.00 871	119.00 867	164.00 872	125.00 870	168.00 872	120.00 868	153.00 871	117.00 870	49.00 869	44.00 868	49.00 869	44.00 868	49.00 866	44.00 862

CBMV	128.50 858	1422.70 873	53.10 862	79.50 863	51.30 862	77.30 863	49.70 868	74.00 869	48.20 866	77.20 870	48.80 869	73.90 870	48.00 867	73.80 870	48.80 869	70.40 870	45.10 869	68.90 870	46.10 869	68.20 867	45.00 863
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 859	171.00 866	160.68 867	162.58 865	160.59 865	164.01 864	160.35 872	158.51 872	158.56 869	158.34 871	160.12 872	158.56 871	159.92 870	157.26 872	158.94 872	154.38 872	158.36 871	155.75 872	159.13 873	153.67 869	154.07 866
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	189.29 860	560.34 870	182.58 868	229.00 867	135.68 864	197.79 866	135.52 871	197.80 873	135.44 868	197.75 873	135.49 871	197.90 873	135.51 869	197.84 873	135.75 871	217.37 874	171.11 872	183.74 873	127.67 872	183.56 870	127.88 865

AE-Stereo	201.80 861	123.00 862	115.00 863	219.00 866	218.00 867	223.00 867	244.00 874	217.00 874	236.00 871	202.00 874	203.00 873	205.00 874	208.00 871	225.00 874	204.00 873	210.00 873	198.00 873	197.00 874	184.00 874	204.00 871	201.00 867

MGS-Stereo	239.45 862	123.00 862	135.00 865	266.00 868	286.00 868	277.00 868	305.00 875	271.00 875	242.00 872	274.00 875	279.00 875	255.00 875	270.00 873	268.00 875	297.00 875	221.00 875	247.00 875	216.00 875	123.00 871	217.00 872	217.00 869

EGLCR-Stereo	246.90 863	129.00 864	139.00 866	266.00 868	286.00 868	277.00 868	305.00 875	271.00 875	242.00 872	274.00 875	279.00 875	255.00 875	270.00 873	268.00 875	297.00 875	230.00 876	247.00 875	216.00 875	223.00 876	237.00 873	227.00 870

DLCB_ROB	284.23 864	354.61 868	207.27 869	363.24 870	206.46 866	364.72 870	210.41 873	364.72 877	210.41 870	364.81 877	208.64 874	364.81 877	208.64 872	364.72 877	210.41 874	354.70 877	205.53 874	354.70 877	205.53 875	354.70 874	205.53 868

LE_ROB	396.57 865	471.28 869	329.84 870	471.48 871	308.15 870	526.83 871	322.10 877	488.15 878	323.76 874	495.46 878	317.97 877	497.17 878	320.10 875	481.62 878	326.76 877	462.71 878	298.97 877	466.16 878	285.98 877	447.62 875	289.21 871

SGM-ForestM	596.69 866	677.77 871	444.52 871	699.85 872	517.25 871	732.94 872	488.29 878	770.79 879	460.11 875	750.81 879	487.98 878	792.79 879	499.41 876	730.90 879	475.81 878	720.03 879	491.16 878	663.96 879	418.60 878	674.76 876	436.05 872

CBMV_ROB	818.48 867	913.88 872	709.52 872	862.84 873	597.78 872	1073.99 873	700.52 879	1015.66 880	702.59 876	1115.65 880	760.02 879	1130.24 880	721.57 877	1037.41 880	692.65 879	814.05 880	564.29 879	843.28 880	595.31 879	915.51 877	602.92 873

tt	500032.53 868	34.60 847	29.72 849	37.47 859	34.41 854	36.85 850	35.22 861	34.71 855	33.55 858	34.50 852	35.43 860	33.81 855	10000000.00 878	33.57 855	33.13 860	33.68 855	35.00 861	34.03 856	35.26 862	30.96 852	34.63 855

DCANet	500032.53 868	34.60 847	29.72 849	37.47 859	34.41 854	36.85 850	35.22 861	34.71 855	33.55 858	34.50 852	35.43 860	33.81 855	10000000.00 878	33.57 855	33.13 860	33.68 855	35.00 861	34.03 856	35.26 862	30.96 852	34.63 855

fff	1000028.16 870	29.62 841	29.72 849	32.61 844	30.02 849	35.13 846	31.83 857	32.07 852	10000000.00 877	35.27 854	29.82 857	32.45 852	30.15 856	32.35 852	30.09 856	31.04 852	29.55 857	30.64 852	30.14 856	10000000.00 878	30.77 851

csc	1000028.16 870	29.62 841	29.72 849	32.61 844	30.02 849	35.13 846	31.83 857	32.07 852	10000000.00 877	35.27 854	29.82 857	32.45 852	30.15 856	32.35 852	30.09 856	31.04 852	29.55 857	30.64 852	30.14 856	10000000.00 878	30.77 851

cscssc	1000028.16 870	29.62 841	29.72 849	32.61 844	30.02 849	35.13 846	31.83 857	32.07 852	10000000.00 877	35.27 854	29.82 857	32.45 852	30.15 856	32.35 852	30.09 856	31.04 852	29.55 857	30.64 852	30.14 856	10000000.00 878	30.77 851

real-time stereo	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

111111	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

SGD-Stereo	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

IGEV-Stereo++	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

IGEV-Stereo+	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

SDNR	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

anonymousdsp2	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

anonymousdsp	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

test_example2	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

DIP-Stereo	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874
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		37.00 851		37.00 850		37.00 852		37.00 859		37.00 858		37.00 859		37.00 858		37.00 859		37.00 860		37.00 856

GS-Stereo							0.38 489	0.50 506	0.38 492	0.50 512	0.38 492	0.50 520	3.79 818	0.50 512	0.38 483	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.35 463

Low-res two-view benchmark