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	0.14 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 21	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 65	0.07 78	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 74	0.04 66	0.01 9	0.01 9	0.01 10	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	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 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.03 53	0.03 43	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

PipStereo	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22b	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22a	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PSi22	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 94	0.08 94	0.09 87	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.08 88	0.08 95	0.03 41	0.02 21	0.02 21	0.02 20

G2L-ROB	0.03 29	0.06 79	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	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 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

YMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	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 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 94	0.07 92	0.09 87	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 96	0.07 92	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 79	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.05 66	0.03 39	0.06 125	0.03 57	0.04 97	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 66	0.04 65	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.04 90	0.03 52	0.05 66	0.03 39	0.05 108	0.03 57	0.04 97	0.03 52

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.03 53	0.02 20	0.01 10	0.73 505	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

DFGA-Net	0.05 57	0.06 79	0.04 65	0.06 69	0.04 101	0.06 124	0.04 104	0.06 126	0.04 104	0.06 128	0.04 111	0.06 129	0.04 101	0.06 120	0.04 98	0.06 74	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 135	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 121	0.04 95	0.04 104	0.12 177	0.04 111	0.06 129	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

WZ-Net	0.05 57	0.50 300	0.10 104	0.12 117	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 122	0.10 110	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

IINet	0.06 61	0.05 66	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 101	0.02 20	0.02 21	0.73 505	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.04 96

Wz-Net-LNSev	0.06 61	0.24 186	0.20 233	0.23 220	0.01 10	0.02 20	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.23 239	0.21 248	0.02 19	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 61	0.54 318	0.10 104	0.12 117	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 122	0.11 133	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

AASNet	0.06 61	0.08 85	0.08 94	0.08 80	0.05 126	0.06 124	0.05 121	0.05 110	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.05 113	0.06 139	0.06 120	0.05 116	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

SACVNet	0.06 61	0.08 85	0.08 94	0.08 80	0.05 126	0.06 124	0.05 121	0.05 110	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.05 113	0.06 139	0.06 120	0.05 116	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

AACVNet	0.06 61	0.08 85	0.08 94	0.08 80	0.05 126	0.06 124	0.05 121	0.05 110	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.05 113	0.06 139	0.06 120	0.05 116	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.05 123	0.06 127	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 67	0.41 252	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 121	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 113	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

UHP(FT)	0.07 67	0.40 239	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 121	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 113	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

mmmmmm	0.07 67	0.40 239	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 121	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 113	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

UHP	0.07 67	0.41 252	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 121	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 113	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 40	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.11 181	0.04 90	0.03 52	0.58 458	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.03 52

RT-IGEV	0.07 67	0.05 66	0.03 40	0.05 60	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.03 52	0.75 508	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.04 96

DispViT+	0.07 67	0.08 85	0.12 135	0.08 80	0.05 126	0.08 144	0.05 121	0.08 147	0.05 125	0.08 146	0.05 128	0.08 145	0.05 118	0.08 147	0.05 116	0.08 88	0.07 92	0.07 137	0.05 123	0.07 144	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 67	0.08 85	0.11 124	0.11 109	0.05 126	0.08 144	0.05 121	0.08 147	0.05 125	0.08 146	0.05 128	0.08 145	0.05 118	0.08 147	0.05 116	0.11 116	0.10 110	0.07 137	0.05 123	0.07 144	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 67	0.08 85	0.07 92	0.07 78	0.07 152	0.08 144	0.06 142	0.08 147	0.07 153	0.08 146	0.07 154	0.08 145	0.06 139	0.07 143	0.07 144	0.08 88	0.07 92	0.07 137	0.07 146	0.06 127	0.06 135

FADE	0.07 67	0.06 79	0.02 15	0.09 87	0.10 166	0.03 44	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.05 113	0.03 53	0.04 90	0.03 52	0.15 157	0.10 110	0.17 228	0.13 227	0.11 167	0.11 177

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 77	0.56 324	0.06 85	0.06 69	0.06 143	0.06 124	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

fsdfsdds	0.08 77	0.58 329	0.06 85	0.06 69	0.06 143	0.06 124	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

nnnnnnn	0.08 77	0.58 329	0.06 85	0.06 69	0.06 143	0.06 124	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

TestStereooo	0.08 77	0.56 324	0.06 85	0.06 69	0.06 143	0.06 124	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

iinet-test	0.08 77	0.16 153	0.02 15	0.16 155	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.17 260	0.02 20	0.02 21	0.71 492	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.16 238

BridgeDepth	0.08 77	0.08 85	0.11 124	0.11 109	0.05 126	0.08 144	0.05 121	0.08 147	0.07 153	0.08 146	0.05 128	0.08 145	0.05 118	0.09 153	0.08 148	0.15 157	0.11 133	0.07 137	0.05 123	0.07 144	0.06 135
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 77	0.02 12	0.02 15	1.01 521	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 90	0.09 153	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

TARStereo(FT)	0.09 84	0.59 332	0.06 85	0.06 69	0.06 143	0.06 124	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

2222	0.09 84	0.59 332	0.06 85	0.06 69	0.06 143	0.06 124	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

1111	0.09 84	0.60 337	0.06 85	0.06 69	0.06 143	0.06 124	0.06 142	0.06 126	0.06 142	0.06 128	0.06 143	0.06 129	0.06 139	0.06 120	0.06 136	0.06 74	0.06 85	0.06 125	0.06 138	0.06 127	0.06 135

anonymous	0.09 84	0.09 94	0.14 164	0.14 133	0.07 152	0.09 152	0.07 153	0.09 153	0.07 153	0.09 153	0.07 154	0.09 154	0.07 152	0.09 153	0.07 144	0.14 144	0.13 170	0.09 150	0.07 146	0.09 153	0.07 146

TS12	0.09 84	0.09 94	0.17 206	0.19 188	0.06 143	0.08 144	0.06 142	0.08 147	0.06 142	0.08 146	0.06 143	0.08 145	0.06 139	0.08 147	0.06 136	0.15 157	0.16 197	0.08 142	0.06 138	0.08 149	0.06 135

RT-Monster	0.09 84	0.07 83	0.03 40	0.15 145	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.10 163	0.04 90	0.03 52	0.92 535	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.07 146

DA	0.09 84	0.13 117	0.39 361	0.08 80	0.05 126	0.07 142	0.05 121	0.13 178	0.05 125	0.06 128	0.05 128	0.06 129	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.06 74	0.05 78	0.14 189	0.13 227	0.06 127	0.05 122

GGEV	0.09 84	0.13 117	0.39 361	0.08 80	0.05 126	0.07 142	0.05 121	0.13 178	0.05 125	0.06 128	0.05 128	0.06 129	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.06 74	0.05 78	0.14 189	0.13 227	0.06 127	0.05 122

test_sample7	0.09 84	1.00 421	0.11 124	0.11 109	0.02 22	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample6	0.09 84	0.97 410	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample3	0.09 84	0.87 383	0.10 104	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample2	0.09 84	1.03 437	0.11 124	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.09 105	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample1	0.09 84	0.87 383	0.12 135	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

SMFormer	0.09 84	1.01 431	0.09 100	0.09 87	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.09 105	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

tta	0.09 84	0.95 407	0.09 100	0.10 92	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 96	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

xxx	0.09 84	1.01 431	0.10 104	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

SepStereo	0.09 84	0.09 94	0.10 104	0.09 87	0.09 159	0.09 152	0.09 158	0.10 155	0.08 159	0.10 158	0.09 160	0.09 154	0.09 159	0.09 153	0.08 148	0.09 96	0.08 95	0.09 150	0.08 151	0.09 153	0.08 149

APVNet	0.09 84	0.05 66	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 595	0.06 126	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.05 66	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.05 122

ADCS	0.09 84	0.02 12	0.04 65	0.90 495	0.06 143	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 194	0.36 430	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

zh-sn7	0.10 103	0.98 411	0.14 164	0.15 145	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.15 157	0.13 170	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 103	1.05 441	0.12 135	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 103	1.05 441	0.12 135	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 103	1.05 441	0.12 135	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample5	0.10 103	1.07 445	0.11 124	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

test_sample4	0.10 103	1.03 437	0.12 135	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.13 170	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet	0.10 103	1.07 445	0.11 124	0.10 92	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 101	0.10 110	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

1111x	0.10 103	1.14 453	0.13 155	0.14 133	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.11 133	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

AnonymousM	0.10 103	0.10 99	0.10 104	0.10 92	0.10 166	0.10 155	0.10 163	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 164	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 160	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

222	0.10 103	0.99 419	0.12 135	0.13 129	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 122	0.12 147	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

test_xeample	0.10 103	1.09 447	0.13 155	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 144	0.14 185	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PVD	0.10 103	0.10 99	0.10 104	0.10 92	0.10 166	0.10 155	0.10 163	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 164	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 160	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

SHD	0.10 103	0.10 99	0.10 104	0.10 92	0.10 166	0.10 155	0.10 163	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 164	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 160	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

SAMSARA	0.10 103	0.10 99	0.10 104	0.10 92	0.10 166	0.10 155	0.10 163	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 164	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 160	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

XQC	0.10 103	0.10 99	0.10 104	0.10 92	0.10 166	0.10 155	0.10 163	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 164	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 160	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTSC	0.10 103	0.10 99	0.10 104	0.10 92	0.10 166	0.10 155	0.10 163	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 164	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 160	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTS	0.10 103	0.10 99	0.10 104	0.10 92	0.10 166	0.10 155	0.10 163	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 164	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 160	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

RTSA	0.10 103	0.10 99	0.10 104	0.10 92	0.10 166	0.10 155	0.10 163	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 164	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 160	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

MADNet+	0.10 103	0.10 99	0.10 104	0.10 92	0.10 166	0.10 155	0.10 163	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 164	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 160	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

MADNet++	0.10 103	0.10 99	0.10 104	0.10 92	0.10 166	0.10 155	0.10 163	0.10 155	0.10 167	0.10 158	0.10 164	0.10 158	0.10 163	0.10 158	0.10 160	0.10 101	0.10 110	0.10 152	0.10 162	0.10 157	0.10 162

ADCPNet	0.10 103	0.03 31	0.04 65	1.27 596	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 147	0.04 98	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

over-6	0.11 124	0.11 110	0.15 189	0.16 155	0.10 166	0.11 166	0.10 163	0.11 167	0.10 167	0.11 170	0.10 164	0.11 170	0.10 163	0.11 171	0.10 160	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.10 162	0.11 167	0.09 154

over v1	0.11 124	0.11 110	0.15 189	0.16 155	0.10 166	0.11 166	0.10 163	0.11 167	0.10 167	0.11 170	0.10 164	0.11 170	0.10 163	0.11 171	0.10 160	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.10 162

over-8	0.11 124	0.14 137	0.15 189	0.16 155	0.10 166	0.11 166	0.10 163	0.11 167	0.09 162	0.11 170	0.10 164	0.11 170	0.10 163	0.11 171	0.09 153	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.09 154

over-9	0.11 124	0.11 110	0.16 196	0.16 155	0.10 166	0.12 176	0.10 163	0.11 167	0.10 167	0.11 170	0.10 164	0.11 170	0.10 163	0.11 171	0.10 160	0.14 144	0.14 185	0.11 163	0.10 162	0.11 167	0.09 154

ISRNet	0.11 124	0.05 66	0.36 343	0.24 225	0.07 152	0.13 178	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.13 179	0.05 118	0.05 104	0.09 153	0.24 248	0.20 243	0.10 152	0.05 123	0.06 127	0.13 221

JetRed	0.11 124	0.12 115	0.11 124	0.11 109	0.11 186	0.11 166	0.14 226	0.11 167	0.11 185	0.12 177	0.11 182	0.11 170	0.11 181	0.11 171	0.11 175	0.11 116	0.16 197	0.11 163	0.11 181	0.11 167	0.11 177

JetBlue	0.11 124	0.11 110	0.12 135	0.13 129	0.14 231	0.11 166	0.11 181	0.11 167	0.11 185	0.11 170	0.11 182	0.11 170	0.11 181	0.12 179	0.12 211	0.11 116	0.11 133	0.11 163	0.11 181	0.11 167	0.11 177

x	0.11 124	1.15 456	0.15 189	0.14 133	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 144	0.15 194	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 124	0.44 269	0.33 316	0.39 292	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.39 337	0.36 379	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

xxxx	0.11 124	1.16 458	0.16 196	0.12 117	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 137	0.16 197	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 124	0.03 31	0.03 40	1.60 625	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 124	0.03 31	0.03 40	1.60 625	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 124	0.02 12	0.02 15	1.62 628	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.06 120	0.04 98	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

zh-mn7	0.12 137	1.14 453	0.17 206	0.20 201	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.18 206	0.16 197	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_L	0.12 137	0.14 137	0.10 104	0.15 145	0.10 166	0.14 193	0.10 163	0.14 192	0.10 167	0.15 211	0.10 164	0.14 193	0.10 163	0.14 194	0.10 160	0.13 137	0.10 110	0.13 174	0.09 153	0.13 179	0.09 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 137	0.07 83	0.05 80	0.08 80	0.05 126	0.08 144	1.20 627	0.07 143	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.08 145	0.05 118	0.08 147	0.03 52	0.07 86	0.05 78	0.06 125	0.05 123	0.07 144	0.05 122

FADNet-RVC-Resample	0.12 137	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	1.57 697	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 123	0.04 97	0.06 135

FADNet_RVC	0.12 137	0.04 52	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.65 701	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet	0.12 137	0.05 66	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.66 704	0.06 74	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCRef	0.12 137	0.03 31	0.04 65	1.71 632	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 120	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

GFORCE	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.19 188	0.11 186	0.11 166	0.10 163	0.11 167	0.09 162	0.11 170	0.11 182	0.11 170	0.10 163	0.13 180	0.11 175	0.17 189	0.18 239	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

E$^{3}$Stereo	0.13 144	0.14 137	0.13 155	0.16 155	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

LLLLL	0.13 144	0.14 137	0.13 155	0.16 155	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

LLL	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.17 176	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.16 170	0.14 185	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

low	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.16 155	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

100	0.13 144	0.14 137	0.13 155	0.17 176	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

300	0.13 144	0.14 137	0.13 155	0.16 155	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

Last	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.16 155	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

DDDD	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.16 155	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

FORCE_4.7	0.13 144	0.13 117	0.19 225	0.19 188	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.11 181	0.13 180	0.11 175	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

F4.4	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.19 188	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.11 181	0.13 180	0.11 175	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

FORCE_4.6	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.20 201	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.11 181	0.13 180	0.11 175	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

F5.5	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.19 188	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.12 219	0.13 180	0.11 175	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

F8.5	0.13 144	0.13 117	0.19 225	0.19 188	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.11 181	0.13 180	0.11 175	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

FORCE_9	0.13 144	0.13 117	0.20 233	0.19 188	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.11 181	0.13 180	0.11 175	0.17 189	0.18 239	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

FORCE_8	0.13 144	0.13 117	0.19 225	0.19 188	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.11 181	0.13 180	0.11 175	0.18 206	0.17 225	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

F7	0.13 144	0.13 117	0.19 225	0.20 201	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.11 181	0.13 180	0.11 175	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

FORCE_4.5	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.19 188	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.11 181	0.13 180	0.11 175	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

TT111	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.16 155	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

FORCE_4	0.13 144	0.13 117	0.19 225	0.19 188	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.11 181	0.13 180	0.11 175	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.11 177

FORCE_5	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.18 181	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.11 181	0.13 180	0.11 175	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.11 181	0.13 179	0.11 177

FORCE_6	0.13 144	0.13 117	0.18 216	0.18 181	0.11 186	0.13 178	0.11 181	0.13 178	0.11 185	0.13 179	0.11 182	0.13 179	0.11 181	0.13 180	0.11 175	0.17 189	0.16 197	0.13 174	0.10 162	0.13 179	0.10 162

EE1	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.17 176	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

AnonStereo	0.13 144	0.14 137	0.14 164	0.16 155	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.16 170	0.13 170	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

CIPLG	0.13 144	0.21 172	0.12 135	0.16 155	0.11 186	0.15 212	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.15 211	0.12 214	0.15 215	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

IPLG	0.13 144	0.20 166	0.14 164	0.15 145	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

ACRE	0.13 144	0.21 172	0.14 164	0.15 145	0.11 186	0.14 193	0.11 181	0.14 192	0.11 185	0.14 193	0.12 214	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

LRCNet_RVC	0.13 144	0.13 117	0.09 100	0.13 129	0.10 166	0.14 193	0.10 163	0.14 192	0.10 167	0.23 258	0.10 164	0.20 238	0.10 163	0.24 266	0.11 175	0.11 116	0.09 105	0.12 170	0.14 233	0.12 177	0.09 154

aanetorigin	0.13 144	0.11 110	0.11 124	0.11 109	0.11 186	0.11 166	0.11 181	0.11 167	0.11 185	0.11 170	0.12 214	0.11 170	0.11 181	0.11 171	0.11 175	0.11 116	0.11 133	0.14 189	0.11 181	0.49 466	0.11 177

FADNet-RVC	0.13 144	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 121	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.71 718	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 144	0.04 96

ELAS	0.13 144	0.16 153	0.11 124	0.15 145	0.09 159	0.18 230	0.11 181	0.18 228	0.11 185	0.17 223	0.11 182	0.18 228	0.11 181	0.18 228	0.11 175	0.14 144	0.08 95	0.14 189	0.08 151	0.14 195	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	0.14 175	1.22 515	0.28 274	0.32 260	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.32 285	0.27 282	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_XL	0.14 175	0.17 158	0.12 135	0.17 176	0.11 186	0.17 226	0.11 181	0.17 224	0.11 185	0.17 223	0.11 182	0.17 224	0.11 181	0.17 225	0.11 175	0.16 170	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.16 219	0.11 177
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 175	1.83 577	0.12 135	0.11 109	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 104	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 120	0.04 98	0.12 122	0.11 133	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

ProNet	0.14 175	0.20 166	0.14 164	0.16 155	0.11 186	0.16 219	0.11 181	0.17 224	0.11 185	0.17 223	0.12 214	0.17 224	0.13 226	0.17 225	0.12 211	0.15 157	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.15 214	0.12 214

IPLGR_C	0.14 175	0.20 166	0.12 135	0.15 145	0.11 186	0.14 193	0.15 235	0.14 192	0.11 185	0.15 211	0.12 214	0.14 193	0.11 181	0.16 217	0.11 175	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.12 216	0.15 214	0.12 214

MIPNet	0.14 175	0.21 172	0.17 206	0.16 155	0.11 186	0.15 212	0.12 217	0.14 192	0.11 185	0.16 216	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.14 144	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

IPLGR	0.14 175	0.24 186	0.14 164	0.16 155	0.12 223	0.15 212	0.12 217	0.14 192	0.11 185	0.15 211	0.12 214	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.11 175	0.15 157	0.12 147	0.14 189	0.11 181	0.14 195	0.11 177

GMStereo	0.14 175	0.13 117	0.14 164	0.14 133	0.14 231	0.14 193	0.14 226	0.14 192	0.14 231	0.14 193	0.14 234	0.14 193	0.14 231	0.14 194	0.14 225	0.14 144	0.14 185	0.14 189	0.14 233	0.14 195	0.14 228
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 175	0.04 52	0.03 40	2.22 652	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.04 96	0.02 21	0.07 143	0.04 98	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

HSM	0.14 175	0.16 153	0.12 135	0.17 176	0.12 223	0.17 226	0.11 181	0.17 224	0.11 185	0.17 223	0.12 214	0.17 224	0.12 219	0.17 225	0.12 211	0.16 170	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.16 219	0.12 214

DRN-Test	0.14 175	0.13 117	0.09 100	0.14 133	0.09 159	0.15 212	0.09 158	0.14 192	0.10 167	0.14 193	0.09 160	0.14 193	0.09 159	0.13 180	0.09 153	0.12 122	0.09 105	0.12 170	0.09 153	0.12 177	0.73 567

ELAS_RVC	0.14 175	0.16 153	0.10 104	0.15 145	0.10 166	0.18 230	0.11 181	0.19 230	0.11 185	0.19 229	0.12 214	0.18 228	0.11 181	0.19 231	0.12 211	0.14 144	0.08 95	0.14 189	0.09 153	0.15 214	0.09 154
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ITSA-stereo	0.15 187	0.17 158	0.13 155	0.20 201	0.13 228	0.19 233	0.13 224	0.18 228	0.13 228	0.19 229	0.13 228	0.18 228	0.14 231	0.18 228	0.14 225	0.16 170	0.11 133	0.15 214	0.14 233	0.18 232	0.11 177

CoDeX	0.15 187	0.70 349	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.67 540	0.02 15	0.69 523	0.75 550	0.01 9	0.02 21	0.02 20

ICVP	0.15 187	0.53 314	0.11 124	0.16 155	0.11 186	0.16 219	0.11 181	0.16 217	0.11 185	0.16 216	0.11 182	0.16 216	0.11 181	0.16 217	0.11 175	0.16 170	0.11 133	0.16 218	0.11 181	0.16 219	0.11 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 187	0.04 52	0.04 65	2.20 651	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 128	0.04 96	0.04 101	0.08 147	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

StereoDRNet	0.15 187	0.14 137	0.10 104	0.14 133	0.09 159	0.15 212	0.09 158	0.14 192	0.09 162	0.14 193	0.10 164	0.14 193	0.09 159	0.14 194	0.09 153	0.13 137	0.10 110	0.13 174	0.09 153	0.13 179	0.82 583

LALA_ROB	0.15 187	0.19 162	0.12 135	0.18 181	0.11 186	0.20 239	0.12 217	0.21 248	0.12 224	0.20 236	0.12 214	0.20 238	0.12 219	0.21 249	0.13 220	0.17 189	0.10 110	0.18 239	0.11 181	0.18 232	0.11 177

SGM_RVC	0.15 187	0.17 158	0.11 124	0.18 181	0.11 186	0.19 233	0.11 181	0.19 230	0.12 224	0.19 229	0.12 214	0.20 238	0.12 219	0.19 231	0.12 211	0.16 170	0.11 133	0.17 228	0.10 162	0.17 228	0.10 162
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 194	0.92 400	0.16 196	0.18 181	0.08 155	0.11 166	0.12 217	0.12 176	0.09 162	0.09 153	0.28 325	0.10 158	0.08 157	0.10 158	0.12 211	0.15 157	0.17 225	0.08 142	0.12 216	0.09 153	0.08 149

flow	0.16 194	0.92 400	0.16 196	0.18 181	0.08 155	0.11 166	0.12 217	0.12 176	0.09 162	0.09 153	0.28 325	0.10 158	0.08 157	0.10 158	0.12 211	0.15 157	0.17 225	0.08 142	0.12 216	0.09 153	0.08 149

z-mn7	0.16 194	1.21 509	0.33 316	0.41 319	0.04 101	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.35 303	0.31 319	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 194	0.16 153	0.16 196	0.16 155	0.16 257	0.16 219	0.16 242	0.16 217	0.16 251	0.16 216	0.16 250	0.16 216	0.16 248	0.16 217	0.16 246	0.16 170	0.16 197	0.16 218	0.16 249	0.16 219	0.16 238

qqq	0.16 194	2.01 602	0.12 135	0.15 145	0.04 101	0.06 124	0.05 121	0.06 126	0.04 104	0.06 128	0.03 56	0.06 129	0.03 53	0.06 120	0.03 52	0.12 122	0.14 185	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 194	0.18 161	0.13 155	0.19 188	0.13 228	0.19 233	0.13 224	0.19 230	0.13 228	0.19 229	0.13 228	0.19 233	0.13 226	0.19 231	0.13 220	0.18 206	0.13 170	0.18 239	0.13 227	0.18 232	0.13 221

ManiGeoR	0.17 200	0.05 66	0.62 491	0.73 472	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 500	0.58 487	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLF11	0.17 200	0.05 66	0.63 495	0.72 468	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.71 492	0.59 493	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

HLf10	0.17 200	0.05 66	0.62 491	0.73 472	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 500	0.58 487	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLf8	0.17 200	0.05 66	0.62 491	0.72 468	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 500	0.58 487	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 200	0.05 66	0.65 502	0.72 468	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.71 492	0.59 493	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

CAS++	0.17 200	0.27 199	0.21 240	0.10 92	0.21 295	0.15 212	0.22 282	0.10 155	0.21 283	0.22 252	0.10 164	0.19 233	0.18 272	0.10 158	0.19 270	0.20 217	0.19 241	0.18 239	0.10 162	0.19 238	0.18 262
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 200	2.16 612	0.13 155	0.13 129	0.04 101	0.06 124	0.04 104	0.06 126	0.04 104	0.06 128	0.03 56	0.06 129	0.03 53	0.06 120	0.05 116	0.18 206	0.12 147	0.06 125	0.03 57	0.05 114	0.03 52

SFCPSM	0.17 200	0.78 365	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.01 10	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.79 580	0.02 15	0.75 536	0.76 552	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CCAANet	0.17 200	0.71 350	0.14 164	0.14 133	0.14 231	0.14 193	0.14 226	0.14 192	0.14 231	0.14 193	0.14 234	0.14 193	0.14 231	0.14 194	0.22 281	0.14 144	0.14 185	0.14 189	0.14 233	0.14 195	0.14 228

DepthFocus	0.18 209	0.22 176	0.15 189	0.22 215	0.15 246	0.22 255	0.15 235	0.22 254	0.15 243	0.22 252	0.15 244	0.22 256	0.16 248	0.22 255	0.15 237	0.20 217	0.15 194	0.20 248	0.14 233	0.20 239	0.14 228

w-ln-seven	0.18 209	1.47 534	0.33 316	0.40 305	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.38 324	0.32 324	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 209	0.48 293	0.16 196	0.16 155	0.15 246	0.15 212	0.16 242	0.16 217	0.16 251	0.16 216	0.16 250	0.16 216	0.16 248	0.16 217	0.16 246	0.16 170	0.16 197	0.16 218	0.16 249	0.16 219	0.16 238

xyz-stereo	0.18 209	0.50 300	0.16 196	0.15 145	0.16 257	0.16 219	0.16 242	0.16 217	0.16 251	0.16 216	0.16 250	0.16 216	0.16 248	0.16 217	0.16 246	0.16 170	0.16 197	0.16 218	0.16 249	0.16 219	0.16 238

BEATNet-Init1	0.19 213	0.08 85	0.08 94	2.23 653	0.08 155	0.08 144	0.07 153	0.07 143	0.08 159	0.08 146	0.07 154	0.08 145	0.07 152	0.11 171	0.08 148	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.07 146	0.08 149	0.08 149

DeepPrunerF	0.19 213	0.08 85	0.08 94	2.23 653	0.08 155	0.08 144	0.07 153	0.07 143	0.08 159	0.08 146	0.07 154	0.08 145	0.07 152	0.11 171	0.08 148	0.08 88	0.08 95	0.08 142	0.07 146	0.08 149	0.08 149

Weightmod_eth	0.20 215	0.24 186	0.28 274	0.47 352	0.14 231	0.24 267	0.14 226	0.17 224	0.13 228	0.22 252	0.16 250	0.22 256	0.13 226	0.20 236	0.16 246	0.24 248	0.20 243	0.19 242	0.14 233	0.16 219	0.24 286

depth_test_26	0.20 215	0.34 214	0.25 256	0.34 270	0.14 231	0.21 250	0.14 226	0.21 248	0.14 231	0.21 248	0.14 234	0.21 246	0.14 231	0.21 249	0.14 225	0.26 257	0.26 269	0.22 258	0.15 246	0.22 251	0.14 228

IGEV_Zeroshot_test	0.20 215	0.19 162	0.40 394	0.30 248	0.17 263	0.22 255	0.17 252	0.21 248	0.17 261	0.20 236	0.17 258	0.21 246	0.18 272	0.21 249	0.17 253	0.20 217	0.16 197	0.20 248	0.16 249	0.20 239	0.17 256

DAS	0.20 215	0.20 166	0.20 233	0.20 201	0.20 284	0.20 239	0.20 271	0.20 238	0.20 278	0.20 236	0.20 282	0.20 238	0.20 283	0.20 236	0.20 273	0.20 217	0.20 243	0.20 248	0.20 282	0.20 239	0.20 267

ASD4	0.20 215	0.20 166	0.20 233	0.20 201	0.20 284	0.20 239	0.20 271	0.20 238	0.20 278	0.20 236	0.20 282	0.20 238	0.20 283	0.20 236	0.20 273	0.20 217	0.20 243	0.20 248	0.20 282	0.20 239	0.20 267

ACVNet	0.20 215	0.19 162	0.14 164	0.20 201	0.14 231	0.20 239	0.96 602	0.21 248	0.14 231	0.20 236	0.13 228	0.21 246	0.14 231	0.20 236	0.14 225	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	0.17 228	0.12 214

acv_ft	0.20 215	0.19 162	0.14 164	0.20 201	0.14 231	0.20 239	0.96 602	0.21 248	0.14 231	0.20 236	0.13 228	0.21 246	0.14 231	0.20 236	0.14 225	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	0.17 228	0.12 214

iResNetv2_ROB	0.20 215	0.23 178	0.18 216	0.24 225	0.20 284	0.24 267	0.18 261	0.24 264	0.18 268	0.24 265	0.18 275	0.23 264	0.19 279	0.24 266	0.18 266	0.21 225	0.16 197	0.21 253	0.16 249	0.22 251	0.16 238

iResNet	0.20 215	0.23 178	0.18 216	0.24 225	0.18 275	0.24 267	0.20 271	0.24 264	0.18 268	0.23 258	0.17 258	0.23 264	0.18 272	0.23 262	0.18 266	0.22 227	0.16 197	0.21 253	0.16 249	0.21 249	0.16 238

SCION-MonSter	0.21 224	0.76 361	0.22 242	0.25 232	0.15 246	0.19 233	0.15 235	0.19 230	0.15 243	0.19 229	0.15 244	0.19 233	0.15 244	0.19 231	0.14 225	0.22 227	0.21 248	0.16 218	0.14 233	0.16 219	0.15 235

LACA2	0.21 224	0.24 186	0.26 263	0.31 254	0.16 257	0.24 267	0.16 242	0.24 264	0.16 251	0.24 265	0.16 250	0.24 270	0.16 248	0.24 266	0.16 246	0.27 261	0.23 261	0.24 277	0.16 249	0.23 263	0.16 238

LACA1	0.21 224	0.24 186	0.26 263	0.31 254	0.16 257	0.24 267	0.16 242	0.24 264	0.16 251	0.24 265	0.16 250	0.24 270	0.16 248	0.24 266	0.16 246	0.27 261	0.22 255	0.23 267	0.16 249	0.23 263	0.16 238

z-ln-s-r	0.21 224	1.40 532	0.53 468	0.56 427	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.05 116	0.57 457	0.44 436	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

tg	0.21 224	0.25 193	0.21 240	0.26 240	0.17 263	0.24 267	0.17 252	0.24 264	0.17 261	0.24 265	0.17 258	0.24 270	0.17 260	0.24 266	0.17 253	0.24 248	0.17 225	0.23 267	0.16 249	0.23 263	0.16 238

Pointernet	0.21 224	0.22 176	0.19 225	0.24 225	0.19 281	0.24 267	0.19 267	0.24 264	0.19 276	0.24 265	0.19 278	0.24 270	0.19 279	0.24 266	0.19 270	0.22 227	0.17 225	0.22 258	0.17 272	0.22 251	0.17 256

SuperB	0.21 224	0.10 99	2.51 735	0.12 117	0.09 159	0.10 155	0.09 158	0.08 147	0.07 153	0.10 158	0.09 160	0.09 154	0.07 152	0.07 143	0.07 144	0.07 86	0.08 95	0.07 137	0.07 146	0.08 149	0.07 146

GEAR-Net	0.22 231	0.46 282	0.27 266	0.29 246	0.17 263	0.21 250	0.17 252	0.21 248	0.17 261	0.21 248	0.17 258	0.21 246	0.17 260	0.21 249	0.17 253	0.28 266	0.26 269	0.20 248	0.16 249	0.20 239	0.16 238

BStereo	0.22 231	0.23 178	0.20 233	0.24 225	0.20 284	0.23 264	0.33 411	0.39 335	0.17 261	0.23 258	0.17 258	0.23 264	0.16 248	0.24 266	0.17 253	0.23 239	0.16 197	0.22 258	0.20 282	0.22 251	0.16 238

Anonymus123	0.22 231	0.23 178	0.20 233	0.24 225	0.20 284	0.23 264	0.33 411	0.39 335	0.17 261	0.23 258	0.17 258	0.23 264	0.16 248	0.24 266	0.17 253	0.23 239	0.16 197	0.22 258	0.20 282	0.22 251	0.16 238

WAO-6	0.22 231	0.23 178	0.22 242	0.23 220	0.22 297	0.22 255	0.22 282	0.22 254	0.22 287	0.22 252	0.22 290	0.22 256	0.22 292	0.22 255	0.22 281	0.22 227	0.22 255	0.22 258	0.22 290	0.22 251	0.22 274

IMH-64-1	0.22 231	0.23 178	0.23 246	0.22 215	0.22 297	0.22 255	0.22 282	0.22 254	0.22 287	0.22 252	0.22 290	0.22 256	0.22 292	0.22 255	0.22 281	0.22 227	0.22 255	0.23 267	0.22 290	0.22 251	0.23 276

IMH-64	0.22 231	0.23 178	0.23 246	0.22 215	0.22 297	0.22 255	0.22 282	0.22 254	0.22 287	0.22 252	0.22 290	0.22 256	0.22 292	0.22 255	0.22 281	0.22 227	0.22 255	0.23 267	0.22 290	0.22 251	0.23 276

ac_64	0.22 231	0.13 117	0.19 225	0.23 220	0.10 166	0.26 286	1.02 612	0.14 192	0.10 167	0.28 288	0.14 234	0.17 224	0.19 279	0.28 296	0.09 153	0.22 227	0.16 197	0.23 267	0.17 272	0.11 167	0.12 214

SMOE	0.23 238	0.25 193	0.30 284	0.33 264	0.18 275	0.26 286	0.18 261	0.26 278	0.18 268	0.26 282	0.18 275	0.25 277	0.18 272	0.25 275	0.18 266	0.31 282	0.27 282	0.23 267	0.17 272	0.23 263	0.17 256

LACA3	0.23 238	0.25 193	0.27 266	0.54 420	0.17 263	0.25 277	0.17 252	0.25 272	0.17 261	0.25 273	0.17 258	0.25 277	0.17 260	0.25 275	0.17 253	0.28 266	0.23 261	0.24 277	0.17 272	0.24 268	0.17 256

dd	0.23 238	0.98 411	0.16 196	0.23 220	0.15 246	0.23 264	0.15 235	0.23 261	0.15 243	0.23 258	0.15 244	0.24 270	0.17 260	0.23 262	0.15 237	0.22 227	0.15 194	0.21 253	0.15 246	0.22 251	0.16 238

dad	0.23 238	1.03 437	0.16 196	0.23 220	0.15 246	0.24 267	0.15 235	0.24 264	0.16 251	0.23 258	0.16 250	0.24 270	0.16 248	0.23 262	0.15 237	0.22 227	0.16 197	0.22 258	0.16 249	0.22 251	0.16 238

RSGM-EC	0.24 242	0.24 186	0.15 189	0.22 215	0.15 246	0.22 255	0.15 235	0.22 254	0.15 243	0.24 265	0.15 244	0.22 256	0.15 244	0.22 255	1.19 627	0.20 217	0.17 225	0.24 277	0.14 233	0.20 239	0.14 228

acva	0.24 242	0.24 186	0.15 189	0.22 215	0.15 246	0.22 255	0.15 235	0.22 254	0.15 243	0.24 265	0.15 244	0.22 256	0.15 244	0.22 255	1.19 627	0.20 217	0.17 225	0.24 277	0.14 233	0.20 239	0.14 228

MSKI-zero shot	0.24 242	0.21 172	0.49 448	0.65 447	0.18 275	0.22 255	0.17 252	0.23 261	0.18 268	0.21 248	0.17 258	0.23 264	0.28 330	0.23 262	0.18 266	0.21 225	0.16 197	0.21 253	0.16 249	0.21 249	0.16 238

SCION-MonSter(vits)	0.25 245	0.79 367	0.31 302	0.42 329	0.28 325	0.40 349	0.28 319	0.20 238	0.15 243	0.40 344	0.15 244	0.19 233	0.15 244	0.20 236	0.15 237	0.23 239	0.21 248	0.17 228	0.14 233	0.16 219	0.14 228

qqq1	0.25 245	3.70 682	0.14 164	0.14 133	0.04 101	0.06 124	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.06 128	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.13 137	0.12 147	0.06 125	0.05 123	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 245	3.70 682	0.14 164	0.14 133	0.04 101	0.06 124	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.06 128	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.13 137	0.12 147	0.06 125	0.05 123	0.03 47	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 245	0.26 196	0.25 256	0.26 240	0.25 311	0.25 277	0.25 298	0.25 272	0.25 302	0.25 273	0.25 308	0.25 277	0.25 304	0.26 287	0.25 299	0.25 255	0.25 266	0.25 282	0.25 306	0.25 271	0.25 288

ffm	0.25 245	3.83 688	0.12 135	0.12 117	0.05 126	0.06 124	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 129	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.12 122	0.12 147	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

ff1	0.25 245	3.83 688	0.12 135	0.12 117	0.05 126	0.06 124	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 129	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.12 122	0.12 147	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

mmx	0.25 245	3.83 688	0.12 135	0.12 117	0.05 126	0.06 124	0.05 121	0.06 126	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 129	0.05 118	0.06 120	0.05 116	0.12 122	0.12 147	0.05 108	0.04 99	0.06 127	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 245	0.23 178	0.66 504	0.80 482	0.17 263	0.22 255	0.17 252	0.23 261	0.18 268	0.26 282	0.17 258	0.21 246	0.17 260	0.25 275	0.17 253	0.23 239	0.16 197	0.21 253	0.17 272	0.22 251	0.17 256

LoS	0.25 245	0.27 199	0.25 256	0.25 232	0.25 311	0.25 277	0.25 298	0.26 278	0.25 302	0.25 273	0.25 308	0.25 277	0.25 304	0.25 275	0.25 299	0.26 257	0.25 266	0.25 282	0.26 312	0.26 274	0.25 288
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 245	1.31 523	0.74 533	0.92 500	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.87 530	0.75 536	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV_i1	0.26 255	0.05 66	0.04 65	0.06 69	0.03 52	0.05 111	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 113	0.03 56	0.04 96	0.06 139	0.05 104	0.03 52	4.34 741	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 114	0.04 96

Weightmod	0.27 256	0.29 204	0.33 316	0.38 283	0.20 284	0.30 298	0.21 277	0.29 288	0.21 283	0.29 293	0.22 290	0.30 303	0.20 283	0.30 302	0.21 277	0.37 311	0.31 319	0.27 292	0.20 282	0.28 282	0.21 271

SME	0.27 256	0.29 204	0.31 302	0.38 283	0.20 284	0.29 296	0.18 261	0.30 291	0.20 278	0.32 306	0.21 288	0.32 312	0.20 283	0.32 310	0.21 277	0.35 303	0.32 324	0.27 292	0.19 280	0.29 286	0.20 267

model_zeroshot	0.27 256	0.20 166	0.27 266	0.33 264	0.21 295	0.37 333	0.22 282	0.37 321	0.24 297	0.26 282	0.27 317	0.33 316	0.21 291	0.25 275	0.27 306	0.32 285	0.20 243	0.34 329	0.23 296	0.25 271	0.26 294

DLNR-FE	0.28 259	0.89 389	0.30 284	0.34 270	0.19 281	0.28 293	0.19 267	0.28 283	0.20 278	0.28 288	0.20 282	0.28 293	0.20 283	0.28 296	0.20 273	0.33 291	0.28 290	0.25 282	0.19 280	0.24 268	0.19 265

xyz-stereo-finetune	0.28 259	0.49 295	0.16 196	0.16 155	0.16 257	0.16 219	0.16 242	0.22 254	0.30 351	0.32 306	0.31 400	0.32 312	0.31 403	0.32 310	0.32 395	0.32 285	0.33 337	0.31 309	0.32 424	0.31 295	0.32 402

SQANet	0.28 259	0.28 202	0.28 274	0.28 245	0.28 325	0.28 293	0.28 319	0.28 283	0.28 326	0.28 288	0.28 325	0.28 293	0.28 330	0.28 296	0.28 315	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.28 282	0.28 361

HGLStereo	0.28 259	0.29 204	0.22 242	0.36 277	0.22 297	0.36 325	0.21 277	0.36 313	0.21 283	0.42 375	0.21 288	0.36 328	0.22 292	0.36 328	0.21 277	0.34 295	0.21 248	0.34 329	0.21 287	0.34 310	0.21 271

iResNet_ROB	0.28 259	0.32 212	0.24 253	0.32 260	0.25 311	0.32 314	0.24 296	0.32 299	0.24 297	0.33 311	0.24 302	0.35 323	0.24 301	0.33 318	0.24 291	0.31 282	0.24 265	0.32 312	0.24 303	0.32 298	0.24 286

UNet	0.29 264	0.90 393	0.10 104	0.14 133	0.10 166	0.14 193	0.10 163	0.91 554	0.69 559	0.14 193	0.11 182	0.14 193	0.11 181	0.14 194	0.10 160	0.12 122	0.09 105	0.12 170	0.09 153	0.88 547	0.76 574

MultiAttention	0.30 265	0.30 207	0.30 284	0.30 248	0.30 350	0.30 298	0.30 342	0.30 291	0.30 351	0.30 295	0.30 355	0.30 303	0.30 351	0.30 302	0.30 341	0.30 276	0.30 314	0.30 303	0.30 405	0.30 290	0.30 385

MSAF-DinoV2	0.30 265	0.30 207	0.30 284	0.30 248	0.30 350	0.30 298	0.30 342	0.30 291	0.30 351	0.30 295	0.30 355	0.30 303	0.30 351	0.30 302	0.30 341	0.30 276	0.30 314	0.30 303	0.30 405	0.30 290	0.30 385

DDVS	0.30 265	3.10 668	0.14 164	0.19 188	0.14 231	0.19 233	0.14 226	0.20 238	0.14 231	0.19 229	0.13 228	0.16 216	0.13 226	0.19 231	0.13 220	0.17 189	0.13 170	0.17 228	0.13 227	0.17 228	0.13 221

ACV-stereo	0.30 265	2.08 604	0.25 256	0.25 232	0.18 275	0.24 267	0.17 252	0.24 264	0.18 268	0.24 265	0.17 258	0.25 277	0.17 260	0.24 266	0.17 253	0.22 227	0.16 197	0.22 258	0.16 249	0.22 251	0.16 238

LoS_RVC	0.30 265	1.14 453	0.25 256	0.25 232	0.25 311	0.26 286	0.25 298	0.25 272	0.25 302	0.25 273	0.25 308	0.26 289	0.26 314	0.26 287	0.25 299	0.26 257	0.26 269	0.25 282	0.25 306	0.26 274	0.26 294

CAS	0.30 265	1.17 459	0.25 256	0.25 232	0.25 311	0.26 286	0.25 298	0.25 272	0.26 316	0.25 273	0.25 308	0.25 277	0.25 304	0.25 275	0.25 299	0.26 257	0.26 269	0.26 287	0.25 306	0.26 274	0.25 288

DANet	0.30 265	0.30 207	0.30 284	0.30 248	0.30 350	0.30 298	0.30 342	0.30 291	0.30 351	0.30 295	0.30 355	0.30 303	0.30 351	0.30 302	0.30 341	0.30 276	0.30 314	0.30 303	0.30 405	0.30 290	0.30 385
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 272	0.31 210	0.31 302	0.30 248	0.40 470	0.31 305	0.30 342	0.30 291	0.34 430	0.29 293	0.31 400	0.29 299	0.30 351	0.31 307	0.31 383	0.31 282	0.29 304	0.31 309	0.30 405	0.31 295	0.31 395

tt1	0.31 272	0.93 404	0.24 253	0.33 264	0.23 303	0.31 305	0.24 296	0.32 299	0.24 297	0.32 306	0.23 295	0.32 312	0.25 304	0.32 310	0.24 291	0.27 261	0.26 269	0.27 292	0.26 312	0.27 280	0.27 333

xxxxx1	0.31 272	0.91 395	0.23 246	0.31 254	0.23 303	0.31 305	0.23 291	0.33 303	0.25 302	0.31 300	0.24 302	0.33 316	0.25 304	0.32 310	0.24 291	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.29 286	0.27 333

DLNR_Zeroshot_test	0.31 272	0.28 202	0.47 433	0.79 478	0.24 308	0.30 298	0.26 305	0.30 291	0.24 297	0.32 306	0.23 295	0.31 308	0.24 301	0.30 302	0.23 288	0.29 275	0.26 269	0.29 301	0.24 303	0.33 305	0.23 276

tt_ll	0.31 272	0.91 395	0.23 246	0.31 254	0.23 303	0.31 305	0.23 291	0.33 303	0.25 302	0.31 300	0.24 302	0.33 316	0.25 304	0.32 310	0.24 291	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.29 286	0.27 333

ff	0.31 272	0.91 395	0.23 246	0.31 254	0.23 303	0.31 305	0.23 291	0.33 303	0.25 302	0.31 300	0.24 302	0.33 316	0.25 304	0.32 310	0.24 291	0.28 266	0.28 290	0.28 296	0.28 372	0.29 286	0.27 333

RAFT + AFF	0.31 272	0.45 278	0.34 330	0.39 292	0.28 325	0.38 340	0.33 411	0.29 288	0.31 397	0.30 295	0.30 355	0.29 299	0.27 321	0.29 300	0.30 341	0.28 266	0.29 304	0.29 301	0.29 387	0.27 280	0.32 402

MLCV	0.31 272	0.35 216	0.27 266	0.35 273	0.28 325	0.35 321	0.27 308	0.35 309	0.28 326	0.36 322	0.27 317	0.35 323	0.27 321	0.35 322	0.27 306	0.34 295	0.27 282	0.34 329	0.27 351	0.34 310	0.27 333

DN-CSS_ROB	0.31 272	0.35 216	0.28 274	0.35 273	0.28 325	0.34 317	0.27 308	0.34 306	0.25 302	0.35 318	0.27 317	0.36 328	0.26 314	0.34 319	0.28 315	0.35 303	0.28 290	0.34 329	0.28 372	0.34 310	0.27 333

PStereo	0.32 281	0.36 221	0.28 274	0.38 283	0.29 338	0.36 325	0.27 308	0.38 330	0.27 320	0.38 330	0.28 325	0.36 328	0.27 321	0.36 328	0.28 315	0.32 285	0.27 282	0.33 319	0.27 351	0.33 305	0.27 333

DStereoFS	0.32 281	0.33 213	0.32 311	0.33 264	0.30 350	0.32 314	0.32 400	0.32 299	0.31 397	0.30 295	0.31 400	0.31 308	0.30 351	0.32 310	0.32 395	0.32 285	0.31 319	0.30 303	0.47 513	0.32 298	0.34 418

DStereoSA	0.32 281	0.52 310	0.34 330	0.31 254	0.31 398	0.30 298	0.30 342	0.31 297	0.30 351	0.31 300	0.31 400	0.31 308	0.30 351	0.31 307	0.31 383	0.30 276	0.32 324	0.31 309	0.31 416	0.31 295	0.31 395

WCG-NET（raft）	0.32 281	1.24 517	0.24 253	0.32 260	0.24 308	0.32 314	0.23 291	0.32 299	0.24 297	0.32 306	0.24 302	0.32 312	0.24 301	0.32 310	0.24 291	0.30 276	0.23 261	0.30 303	0.23 296	0.30 290	0.23 276

Any-RAFT	0.32 281	0.36 221	0.27 266	0.36 277	0.27 319	0.36 325	0.27 308	0.36 313	0.27 320	0.36 322	0.27 317	0.36 328	0.27 321	0.36 328	0.28 315	0.36 308	0.28 290	0.36 354	0.28 372	0.36 333	0.28 361

StereoDRNet-Refined	0.33 286	0.39 235	0.26 263	0.39 292	0.26 318	0.40 349	0.26 305	0.40 344	0.26 316	0.39 337	0.26 313	0.39 346	0.26 314	0.39 347	0.26 304	0.37 311	0.25 266	0.37 358	0.25 306	0.37 338	0.37 438
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-M(vits-remse)	0.34 287	0.79 367	0.30 284	0.33 264	0.28 325	0.40 349	0.28 319	0.40 344	0.28 326	0.40 344	0.28 325	0.39 346	0.28 330	0.40 350	0.28 315	0.23 239	0.21 248	0.35 345	0.27 351	0.35 323	0.27 333

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 287	0.98 411	0.30 284	0.33 264	0.18 275	0.21 250	0.28 319	0.40 344	0.28 326	0.40 344	0.28 325	0.39 346	0.28 330	0.40 350	0.28 315	0.37 311	0.29 304	0.35 345	0.27 351	0.35 323	0.27 333

RAFT-FEzeroshot	0.34 287	0.26 196	0.17 206	0.21 213	0.17 263	0.20 239	0.16 242	0.20 238	0.16 251	0.20 236	0.17 258	0.21 246	0.16 248	0.27 291	0.24 291	0.19 214	0.16 197	0.19 242	0.16 249	0.26 274	3.08 762

RAFT-FE	0.34 287	0.26 196	0.17 206	0.21 213	0.17 263	0.20 239	0.16 242	0.20 238	0.16 251	0.20 236	0.17 258	0.21 246	0.16 248	0.27 291	0.24 291	0.19 214	0.16 197	0.19 242	0.16 249	0.26 274	3.08 762

LG-Stereo_L2	0.34 287	0.37 224	0.38 350	0.47 352	0.28 325	0.39 347	0.28 319	0.39 335	0.28 326	0.39 337	0.28 325	0.39 346	0.28 330	0.38 339	0.28 315	0.42 367	0.35 373	0.36 354	0.26 312	0.35 323	0.26 294

H2IRNET	0.34 287	0.34 214	0.34 330	0.34 270	0.34 437	0.34 317	0.34 426	0.34 306	0.34 430	0.34 314	0.34 427	0.34 321	0.34 429	0.34 319	0.34 422	0.34 295	0.34 366	0.34 329	0.34 439	0.34 310	0.34 418

IGEV++	0.34 287	0.43 266	0.30 284	0.40 305	0.29 338	0.40 349	0.29 334	0.40 344	0.29 336	0.40 344	0.29 340	0.40 356	0.29 342	0.40 350	0.30 341	0.38 324	0.29 304	0.37 358	0.29 387	0.37 338	0.29 370

iRaft-Stereo_5w	0.34 287	0.42 264	0.31 302	0.39 292	0.30 350	0.38 340	0.30 342	0.40 344	0.29 336	0.40 344	0.37 448	0.41 371	0.34 429	0.38 339	0.30 341	0.34 295	0.27 282	0.34 329	0.26 312	0.34 310	0.26 294

CSP-Net	0.34 287	1.29 519	1.19 588	1.36 611	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	1.26 627	1.21 638	0.03 41	0.09 153	0.02 21	0.09 154

iRaft-Stereo_20w	0.34 287	0.41 252	0.31 302	0.39 292	0.29 338	0.40 349	0.32 400	0.41 363	0.32 409	0.38 330	0.30 355	0.39 346	0.30 351	0.38 339	0.32 395	0.35 303	0.27 282	0.34 329	0.27 351	0.34 310	0.29 370

DGSMNet	0.34 287	0.41 252	0.27 266	0.41 319	0.28 325	0.41 368	0.28 319	0.41 363	0.27 320	0.41 361	0.27 317	0.42 389	0.27 321	0.41 370	0.28 315	0.40 345	0.29 304	0.40 423	0.28 372	0.40 414	0.27 333

small-0shot	0.35 298	1.92 598	0.27 266	0.27 243	0.27 319	0.27 291	0.27 308	0.27 282	0.27 320	0.27 287	0.27 317	0.26 289	0.27 321	0.27 291	0.26 304	0.27 261	0.26 269	0.26 287	0.26 312	0.26 274	0.27 333

gcap_with_dpt	0.35 298	0.39 235	0.30 284	0.44 340	0.31 398	0.44 431	0.31 390	0.44 428	0.31 397	0.44 421	0.30 355	0.44 434	0.30 351	0.44 422	0.30 341	0.38 324	0.26 269	0.38 366	0.27 351	0.38 351	0.27 333

FE-Mocha	0.35 298	0.71 350	0.40 394	0.47 352	0.27 319	0.34 317	0.27 308	0.34 306	0.26 316	0.34 314	0.26 313	0.34 321	0.27 321	0.34 319	0.27 306	0.44 369	0.41 413	0.33 319	0.29 387	0.32 298	0.29 370

IGEV-FE	0.35 298	0.37 224	0.17 206	0.19 188	0.17 263	0.20 239	0.17 252	0.19 230	0.17 261	0.19 229	0.17 258	0.19 233	0.17 260	0.37 335	0.36 430	0.19 214	0.17 225	0.19 242	0.17 272	0.38 351	2.84 753

test_for_model	0.35 298	0.39 235	0.30 284	0.43 336	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.44 422	0.31 383	0.38 324	0.26 269	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

CASnet	0.35 298	0.51 308	0.44 417	0.32 260	0.31 398	0.24 267	0.34 426	0.36 313	0.25 302	0.31 300	0.37 448	0.30 303	0.33 422	0.25 275	0.45 485	0.37 311	0.37 384	0.33 319	0.35 452	0.34 310	0.37 438
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 298	0.44 269	0.45 419	0.49 364	0.30 350	0.37 333	0.30 342	0.36 313	0.30 351	0.36 322	0.29 340	0.36 328	0.29 342	0.36 328	0.30 341	0.46 411	0.39 399	0.32 312	0.24 303	0.32 298	0.25 288
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 298	0.35 216	0.35 341	0.35 273	0.35 441	0.35 321	0.35 431	0.35 309	0.35 434	0.35 318	0.35 436	0.35 323	0.35 436	0.35 322	0.35 426	0.35 303	0.35 373	0.35 345	0.35 452	0.35 323	0.35 429

GeoVLM	0.36 306	0.38 228	0.27 266	0.46 345	0.28 325	0.35 321	0.28 319	0.37 321	0.27 320	0.35 318	0.28 325	0.36 328	0.38 449	0.35 322	0.28 315	1.08 560	0.26 269	0.33 319	0.27 351	0.34 310	0.33 411

Zero-FE251	0.36 306	0.40 239	0.28 274	0.41 319	0.28 325	0.41 368	0.28 319	0.41 363	0.28 326	0.41 361	0.28 325	0.41 371	0.28 330	0.42 384	0.30 341	0.37 311	0.26 269	0.37 358	0.27 351	0.45 440	0.56 526

GIP-stereo	0.36 306	0.49 295	0.39 361	0.48 358	0.32 412	0.41 368	0.28 319	0.40 344	0.30 351	0.41 361	0.28 325	0.40 356	0.28 330	0.42 384	0.28 315	0.45 399	0.32 324	0.38 366	0.30 405	0.37 338	0.27 333

DCVSM-stereo	0.36 306	1.89 589	0.22 242	0.40 305	0.22 297	0.40 349	0.22 282	0.40 344	0.22 287	0.40 344	0.22 290	0.40 356	0.22 292	0.40 350	0.22 281	0.28 266	0.21 248	0.28 296	0.21 287	0.28 282	0.20 267

RSM	0.36 306	0.36 221	0.43 415	0.37 280	0.42 490	0.49 471	0.42 481	0.37 321	0.28 326	0.36 322	0.29 340	0.36 328	0.30 351	0.37 335	0.28 315	0.34 295	0.31 319	0.34 329	0.35 452	0.40 414	0.29 370

gcap-zeroshot	0.36 306	0.40 239	0.34 330	0.44 340	0.31 398	0.44 431	0.31 390	0.44 428	0.32 409	0.44 421	0.32 410	0.44 434	0.32 410	0.44 422	0.31 383	0.39 337	0.28 290	0.39 410	0.28 372	0.39 400	0.27 333

testlalala	0.36 306	0.40 239	0.34 330	0.44 340	0.31 398	0.44 431	0.31 390	0.44 428	0.32 409	0.44 421	0.32 410	0.44 434	0.32 410	0.44 422	0.31 383	0.39 337	0.28 290	0.39 410	0.28 372	0.39 400	0.27 333

GCAPDPT-zeroshot	0.36 306	0.40 239	0.30 284	0.43 336	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.31 397	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.44 422	0.31 383	0.39 337	0.28 290	0.39 410	0.27 351	0.39 400	0.26 294

RAFT-Test	0.36 306	0.37 224	0.33 316	0.41 319	0.32 412	0.41 368	0.32 400	0.41 363	0.32 409	0.41 361	0.32 410	0.41 371	0.32 410	0.41 370	0.33 407	0.37 311	0.29 304	0.37 358	0.29 387	0.38 351	0.31 395

DMCA	0.36 306	0.38 228	0.37 348	0.35 273	0.35 441	0.36 325	0.36 438	0.36 313	0.35 434	0.35 318	0.37 448	0.36 328	0.36 440	0.35 322	0.36 430	0.36 308	0.36 379	0.35 345	0.36 458	0.36 333	0.36 432

ACVNet-DCA	0.37 316	1.00 421	0.30 284	0.40 305	0.29 338	0.40 349	0.29 334	0.40 344	0.29 336	0.40 344	0.29 340	0.40 356	0.29 342	0.39 347	0.28 315	0.33 291	0.32 324	0.33 319	0.32 424	0.33 305	0.32 402

1test111	0.37 316	1.02 435	0.30 284	0.39 292	0.29 338	0.40 349	0.28 319	0.39 335	0.29 336	0.39 337	0.29 340	0.39 346	0.28 330	0.40 350	0.29 331	0.33 291	0.32 324	0.33 319	0.31 416	0.32 298	0.31 395

cc1	0.37 316	1.02 435	0.30 284	0.39 292	0.29 338	0.40 349	0.28 319	0.39 335	0.29 336	0.39 337	0.29 340	0.39 346	0.28 330	0.40 350	0.29 331	0.33 291	0.32 324	0.33 319	0.31 416	0.32 298	0.31 395

EKT-Stereo	0.37 316	0.40 239	0.44 417	1.07 526	0.29 338	0.34 317	0.31 390	0.36 313	0.29 336	0.38 330	0.31 400	0.37 338	0.30 351	0.36 328	0.29 331	0.34 295	0.28 290	0.39 410	0.30 405	0.37 338	0.30 385

GMOStereo	0.37 316	0.45 278	0.23 246	0.30 248	0.37 452	0.41 368	0.36 438	0.41 363	0.35 434	0.43 382	0.36 441	0.41 371	0.40 462	0.41 370	0.36 430	0.34 295	0.22 255	0.47 479	0.37 461	0.39 400	0.33 411

XPNet_ROB	0.37 316	0.37 224	0.37 348	0.37 280	0.37 452	0.37 333	0.37 444	0.37 321	0.37 447	0.37 328	0.37 448	0.37 338	0.37 445	0.37 335	0.37 440	0.37 311	0.37 384	0.37 358	0.37 461	0.37 338	0.37 438

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 322	0.35 216	0.56 473	0.63 441	0.29 338	0.36 325	0.29 334	0.36 313	0.29 336	0.39 337	0.29 340	0.36 328	0.29 342	0.36 328	0.29 331	0.62 472	0.57 483	0.35 345	0.29 387	0.36 333	0.29 370

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 322	0.35 216	0.56 473	0.63 441	0.28 325	0.36 325	0.28 319	0.36 313	0.28 326	0.36 322	0.28 325	0.36 328	0.28 330	0.36 328	0.28 315	0.62 472	0.57 483	0.35 345	0.28 372	0.35 323	0.28 361

MonSter++	0.38 322	0.44 269	0.31 302	0.43 336	0.30 350	0.43 396	0.31 390	0.43 389	0.31 397	0.45 433	0.31 400	0.43 398	0.31 403	0.43 391	0.69 556	0.38 324	0.33 337	0.40 423	0.30 405	0.38 351	0.30 385

HiDET	0.38 322	0.44 269	0.30 284	0.42 329	0.30 350	0.42 389	0.30 342	0.42 381	0.30 351	0.44 421	0.30 355	0.42 389	0.30 351	0.42 384	0.68 548	0.37 311	0.32 324	0.40 423	0.29 387	0.37 338	0.29 370

LCMNet	0.38 322	0.44 269	0.30 284	0.42 329	0.30 350	0.42 389	0.30 342	0.42 381	0.30 351	0.45 433	0.30 355	0.42 389	0.30 351	0.42 384	0.69 556	0.37 311	0.32 324	0.40 423	0.29 387	0.37 338	0.29 370

CSFM-Stereo	0.38 322	0.44 269	0.30 284	0.42 329	0.30 350	0.42 389	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.44 421	0.30 355	0.42 389	0.30 351	0.42 384	0.73 570	0.37 311	0.32 324	0.40 423	0.29 387	0.37 338	0.30 385

HART	0.38 322	0.45 278	0.34 330	0.42 329	0.33 425	0.41 368	0.34 426	0.42 381	0.33 419	0.43 382	0.34 427	0.42 389	0.34 429	0.41 370	0.38 443	0.40 345	0.32 324	0.42 457	0.32 424	0.40 414	0.32 402

GREAT-IGEV	0.38 322	0.43 266	0.36 343	0.48 358	0.32 412	0.45 445	0.32 400	0.45 437	0.32 409	0.45 433	0.32 410	0.45 444	0.32 410	0.45 441	0.32 395	0.44 369	0.33 337	0.41 441	0.29 387	0.41 425	0.29 370
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 322	0.43 266	0.33 316	0.46 345	0.33 425	0.45 445	0.32 400	0.45 437	0.32 409	0.45 433	0.32 410	0.45 444	0.33 422	0.45 441	0.32 395	0.38 324	0.38 392	0.38 366	0.37 461	0.37 338	0.36 432

WAO-8	0.38 322	0.38 228	0.38 350	0.38 283	0.38 459	0.38 340	0.38 451	0.38 330	0.38 451	0.38 330	0.38 453	0.38 341	0.38 449	0.38 339	0.38 443	0.38 324	0.38 392	0.38 366	0.37 461	0.38 351	0.38 445

WAO-7	0.38 322	0.38 228	0.38 350	0.38 283	0.38 459	0.38 340	0.38 451	0.38 330	0.38 451	0.38 330	0.38 453	0.38 341	0.38 449	0.38 339	0.38 443	0.38 324	0.38 392	0.38 366	0.38 475	0.38 351	0.38 445

xx1	0.38 322	1.03 437	0.31 302	0.40 305	0.31 398	0.41 368	0.28 319	0.40 344	0.29 336	0.40 344	0.29 340	0.40 356	0.29 342	0.40 350	0.29 331	0.34 295	0.33 337	0.34 329	0.32 424	0.34 310	0.32 402

Venus	0.38 322	0.38 228	0.38 350	0.38 283	0.38 459	0.37 333	0.38 451	0.37 321	0.37 447	0.41 361	0.37 448	0.39 346	0.37 445	0.38 339	0.38 443	0.37 311	0.38 392	0.38 366	0.37 461	0.37 338	0.38 445

IMH	0.38 322	0.38 228	0.38 350	0.38 283	0.38 459	0.38 340	0.38 451	0.38 330	0.38 451	0.42 375	0.38 453	0.40 356	0.38 449	0.38 339	0.38 443	0.38 324	0.38 392	0.39 410	0.38 475	0.38 351	0.38 445

NBS	0.39 336	0.68 345	0.36 343	0.38 283	0.36 447	0.38 340	0.39 465	0.39 335	0.39 464	0.37 328	0.35 436	0.37 338	0.38 449	0.37 335	0.38 443	0.39 337	0.36 379	0.36 354	0.39 479	0.38 351	0.38 445

DF	0.39 336	1.37 529	1.02 572	1.14 534	0.12 223	0.16 219	0.12 217	0.16 217	0.12 224	0.16 216	0.12 214	0.16 216	0.12 219	0.16 217	0.12 211	1.12 569	1.00 560	0.15 214	0.12 216	0.15 214	0.12 214

PAM	0.39 336	1.88 588	0.34 330	0.37 280	0.41 480	0.45 445	0.22 282	0.28 283	0.23 294	0.28 288	0.24 302	0.29 299	0.23 298	0.29 300	0.23 288	0.38 324	0.32 324	0.38 366	0.37 461	0.32 298	0.22 274

HanzoNet	0.39 336	0.38 228	0.40 394	0.39 292	0.41 480	0.38 340	0.38 451	0.38 330	0.38 451	0.39 337	0.39 463	0.38 341	0.38 449	0.39 347	0.40 460	0.38 324	0.38 392	0.40 423	0.38 475	0.38 351	0.40 455

CES	0.39 336	0.47 287	0.36 343	0.36 277	0.37 452	0.45 445	0.35 431	0.35 309	0.40 467	0.36 322	0.44 489	0.47 454	0.36 440	0.44 422	0.36 430	0.37 311	0.39 399	0.44 460	0.35 452	0.37 338	0.36 432

PASM	0.39 336	3.06 667	1.36 654	1.58 621	0.09 159	0.11 166	0.11 181	0.11 167	0.11 185	0.09 153	0.09 160	0.11 170	0.09 159	0.09 153	0.09 153	0.11 116	0.11 133	0.11 163	0.09 153	0.11 167	0.11 177

mms	0.40 342	0.45 278	0.35 341	0.48 358	0.36 447	0.47 457	0.34 426	0.45 437	0.38 451	0.47 445	0.33 419	0.45 444	0.32 410	0.45 441	0.32 395	0.39 337	0.38 392	0.38 366	0.37 461	0.39 400	0.39 452

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 342	1.09 447	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.44 428	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.45 399	0.34 366	0.38 366	0.27 351	0.38 351	0.27 333

knoymous	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 305	0.40 470	0.40 349	0.40 466	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 466	0.40 356	0.40 462	0.40 350	0.40 460	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455

anonymousa	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 305	0.40 470	0.40 349	0.40 466	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 466	0.40 356	0.40 462	0.40 350	0.40 460	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455

riskmin	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 305	0.40 470	0.40 349	0.40 466	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 466	0.40 356	0.40 462	0.40 350	0.40 460	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455

Anonymous_2	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 305	0.40 470	0.40 349	0.40 466	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 466	0.40 356	0.40 462	0.40 350	0.40 460	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455

Anonymous_1	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 305	0.40 470	0.40 349	0.40 466	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 466	0.40 356	0.40 462	0.40 350	0.40 460	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455

AdaStereo	0.40 342	0.40 239	0.40 394	0.40 305	0.40 470	0.40 349	0.40 466	0.40 344	0.40 467	0.40 344	0.40 466	0.40 356	0.40 462	0.40 350	0.40 460	0.40 345	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.40 414	0.40 455
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test410_97500	0.41 350	0.89 389	0.31 302	0.40 305	0.31 398	0.40 349	0.31 390	0.40 344	0.31 397	0.61 512	0.53 526	0.40 356	0.31 403	0.40 350	0.31 383	0.58 458	0.47 447	0.38 366	0.29 387	0.38 351	0.29 370

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 350	1.09 447	0.40 394	0.52 415	0.31 398	0.44 431	0.31 390	0.44 428	0.31 397	0.44 421	0.31 400	0.44 434	0.31 403	0.44 422	0.31 383	0.46 411	0.35 373	0.39 410	0.28 372	0.39 400	0.28 361

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 350	1.06 444	0.40 394	0.51 412	0.31 398	0.44 431	0.30 342	0.43 389	0.32 409	0.44 421	0.30 355	0.56 507	0.30 351	0.44 422	0.31 383	0.45 399	0.34 366	0.39 410	0.27 351	0.40 414	0.27 333

Select-FE	0.41 350	0.44 269	0.23 246	0.26 240	0.22 297	0.26 286	0.22 282	0.26 278	0.23 294	0.26 282	0.23 295	0.26 289	0.23 298	0.45 441	0.42 476	0.25 255	0.22 255	0.25 282	0.22 290	0.45 440	2.90 754

water-stereo	0.41 350	0.84 377	0.46 425	0.50 401	0.33 425	0.45 445	0.33 411	0.45 437	0.32 409	0.45 433	0.32 410	0.45 444	0.32 410	0.45 441	0.32 395	0.44 369	0.41 413	0.39 410	0.31 416	0.39 400	0.32 402

ccccc	0.41 350	0.44 269	0.34 330	0.48 358	0.35 441	0.48 462	0.35 431	0.51 482	0.35 434	0.47 445	0.35 436	0.47 454	0.34 429	0.47 450	0.35 426	0.41 353	0.40 403	0.40 423	0.40 481	0.41 425	0.39 452

GCAP-BAT	0.41 350	1.30 521	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.44 421	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.34 366	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GwcNet-ADL	0.41 350	0.41 252	0.41 408	0.41 319	0.41 480	0.41 368	0.41 475	0.41 363	0.41 477	0.41 361	0.41 474	0.41 371	0.41 474	0.41 370	0.41 468	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 464

PSMNet-ADL	0.41 350	0.41 252	0.41 408	0.41 319	0.41 480	0.41 368	0.41 475	0.41 363	0.41 477	0.41 361	0.41 474	0.41 371	0.41 474	0.41 370	0.41 468	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 464

GANet-ADL	0.41 350	0.41 252	0.41 408	0.41 319	0.41 480	0.41 368	0.41 475	0.41 363	0.41 477	0.41 361	0.41 474	0.41 371	0.41 474	0.41 370	0.41 468	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 464

ADLNet2	0.41 350	0.41 252	0.41 408	0.41 319	0.41 480	0.41 368	0.41 475	0.41 363	0.41 477	0.41 361	0.41 474	0.41 371	0.41 474	0.41 370	0.41 468	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 464

ADLNet	0.41 350	0.41 252	0.41 408	0.41 319	0.41 480	0.41 368	0.41 475	0.41 363	0.41 477	0.41 361	0.41 474	0.41 371	0.41 474	0.41 370	0.41 468	0.41 353	0.41 413	0.41 441	0.41 490	0.41 425	0.41 464

FCDSN-DC	0.41 350	0.59 332	0.64 498	0.54 420	0.33 425	0.50 480	0.37 444	0.42 381	0.40 467	0.61 512	0.43 487	0.50 482	0.49 510	0.38 339	0.32 395	0.28 266	0.23 261	0.26 287	0.22 290	0.35 323	0.28 361
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 350	0.46 282	0.33 316	0.49 364	0.33 425	0.49 471	0.33 411	0.49 459	0.33 419	0.49 462	0.33 419	0.49 468	0.33 422	0.51 485	0.33 407	0.41 353	0.30 314	0.41 441	0.30 405	0.79 530	0.29 370

Gwc-CoAtRS	0.41 350	1.49 535	0.32 311	0.42 329	0.32 412	0.41 368	0.32 400	0.41 363	0.33 419	0.41 361	0.32 410	0.41 371	0.32 410	0.41 370	0.32 395	0.39 337	0.28 290	0.39 410	0.28 372	0.40 414	0.28 361

CR-RVC	0.42 365	0.14 137	1.89 701	1.91 637	0.13 228	0.12 176	0.08 156	0.07 143	0.07 153	0.07 145	0.07 154	0.08 145	0.14 231	0.07 143	0.07 144	0.96 543	1.91 709	0.14 189	0.14 233	0.20 239	0.13 221

S0	0.42 365	0.44 269	0.54 469	0.59 433	0.34 437	0.48 462	0.22 282	0.51 482	0.25 302	0.51 484	0.34 427	0.53 496	0.35 436	0.47 450	0.36 430	0.55 451	0.39 399	0.49 492	0.27 351	0.46 445	0.34 418

UPFNet	0.42 365	1.20 463	0.17 206	0.24 225	0.17 263	0.25 277	0.17 252	1.19 594	0.90 595	0.25 273	0.17 258	0.24 270	0.17 260	0.25 275	0.17 253	0.22 227	0.17 225	0.22 258	0.16 249	1.15 586	0.93 593

quiztm	0.43 368	0.49 295	0.40 394	0.51 412	0.40 470	0.51 492	0.40 466	0.50 468	0.40 467	0.50 475	0.40 466	0.51 493	0.40 462	0.50 475	0.40 460	0.44 369	0.34 366	0.44 460	0.34 439	0.44 435	0.34 418

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 368	1.76 552	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.31 383	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.27 351	0.38 351	0.26 294

KABStereo	0.43 368	1.76 552	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

KMOStereo	0.43 368	1.80 562	0.38 350	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 368	1.77 554	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 368	1.78 557	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 368	1.77 554	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 368	1.77 554	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

DDF-Stereo	0.43 368	1.15 456	0.57 477	0.53 417	0.32 412	0.41 368	0.32 400	0.41 363	0.32 409	0.41 361	0.32 410	0.41 371	0.32 410	0.40 350	0.32 395	0.52 441	0.50 464	0.38 366	0.31 416	0.39 400	0.31 395

DVStereo	0.43 368	0.86 381	0.48 441	0.50 401	0.33 425	0.46 452	0.33 411	0.46 441	0.33 419	0.46 439	0.33 419	0.47 454	0.33 422	0.47 450	0.34 422	0.45 399	0.42 423	0.40 423	0.33 435	0.47 459	0.38 445

psmg	0.43 368	1.91 592	0.92 559	1.91 637	0.02 22	0.02 20	0.03 54	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 671	1.44 661	0.04 93	0.03 57	0.02 21	0.03 52

delet	0.43 368	1.21 509	0.17 206	0.25 232	0.17 263	0.25 277	0.18 261	1.26 648	0.95 604	0.25 273	0.17 258	0.25 277	0.17 260	0.25 275	0.17 253	0.23 239	0.16 197	0.22 258	0.16 249	1.18 594	0.98 599

psm_up	0.43 368	1.19 462	0.17 206	0.25 232	0.18 275	0.25 277	0.19 267	1.26 648	0.91 596	0.26 282	0.17 258	0.25 277	0.17 260	0.25 275	0.17 253	0.22 227	0.17 225	0.23 267	0.16 249	1.18 594	0.99 600

canet-new	0.44 381	1.82 574	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.44 422	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

bcnet-new	0.44 381	1.81 567	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

LWStereo	0.44 381	1.82 574	0.38 350	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

LMStereo	0.44 381	1.80 562	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.45 399	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

CR7Stereo	0.44 381	1.81 567	0.39 361	0.50 401	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.45 399	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

ARStereo	0.44 381	1.80 562	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

ARStereo-new	0.44 381	1.80 562	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

BARStereo	0.44 381	1.78 557	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.44 428	0.30 351	0.44 421	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.45 399	0.34 366	0.39 410	0.26 312	0.38 351	0.26 294

FCBStereo	0.44 381	1.79 561	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

PSGStereo	0.44 381	1.78 557	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

MUNStereo	0.44 381	1.81 567	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.44 431	0.30 342	0.44 428	0.30 351	0.44 421	0.30 355	0.44 434	0.30 351	0.44 422	0.30 341	0.45 399	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

CHEStereo	0.44 381	1.78 557	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

TOTStereo	0.44 381	1.81 567	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 381	1.83 577	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 381	1.81 567	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 381	1.85 583	0.38 350	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 381	1.86 586	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 381	1.80 562	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.44 431	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.44 422	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 381	1.82 574	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.33 337	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 381	1.83 577	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.43 391	0.30 341	0.44 369	0.36 379	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

Monster-pub-mixall	0.44 381	0.56 324	0.60 483	0.38 283	0.27 319	0.37 333	0.27 308	0.37 321	0.29 336	0.38 330	0.27 317	0.38 341	0.29 342	0.85 555	0.27 306	1.46 643	0.26 269	0.34 329	0.26 312	0.36 333	0.53 512

depthmonostereo	0.44 381	0.85 379	0.46 425	0.54 420	0.40 470	0.52 496	0.38 451	0.52 487	0.35 434	0.47 445	0.34 427	0.46 448	0.34 429	0.47 450	0.34 422	0.45 399	0.43 428	0.41 441	0.33 435	0.41 425	0.32 402

MMNet	0.44 381	1.24 517	0.17 206	0.25 232	0.17 263	0.25 277	0.18 261	1.26 648	0.93 602	0.25 273	0.17 258	0.25 277	0.18 272	0.25 275	0.17 253	0.23 239	0.16 197	0.23 267	0.16 249	1.20 598	0.99 600

rgla	0.45 404	0.54 318	0.33 316	0.67 452	0.32 412	0.48 462	0.33 411	0.48 451	0.33 419	0.48 452	0.94 603	0.48 461	0.33 422	0.47 450	0.33 407	0.45 399	0.52 472	0.53 509	0.31 416	0.45 440	0.32 402

LACA_dic	0.45 404	0.13 117	1.78 683	1.70 631	0.12 223	0.13 178	0.12 217	0.16 217	0.15 243	0.13 179	0.12 214	0.13 179	0.11 181	0.16 217	0.13 220	1.73 655	1.69 684	0.16 218	0.11 181	0.13 179	0.13 221

RMAStereo	0.45 404	1.81 567	0.40 394	0.50 401	0.31 398	0.44 431	0.31 390	0.44 428	0.31 397	0.44 421	0.31 400	0.44 434	0.32 410	0.44 422	0.31 383	0.46 411	0.35 373	0.39 410	0.27 351	0.39 400	0.27 333

252Zero-FE	0.45 404	0.50 300	0.36 343	0.50 401	0.36 447	0.50 480	0.36 438	0.50 468	0.36 445	0.49 462	0.36 441	0.49 468	0.36 440	0.54 496	0.41 468	0.45 399	0.34 366	0.45 465	0.34 439	0.55 486	0.75 571

Monster-pub-eth3d	0.45 404	0.57 327	0.60 483	0.39 292	0.28 325	0.37 333	0.28 319	0.37 321	0.30 351	0.39 337	0.29 340	0.39 346	0.30 351	0.92 567	0.27 306	1.42 640	0.28 290	0.34 329	0.28 372	0.37 338	0.53 512

Replicate-Monster	0.45 404	0.57 327	0.60 483	0.40 305	0.29 338	0.37 333	0.27 308	0.37 321	0.30 351	0.40 344	0.31 400	0.40 356	0.30 351	0.99 575	0.27 306	1.36 636	0.31 319	0.34 329	0.30 405	0.36 333	0.54 515

SCV_C0	0.45 404	0.88 386	0.49 448	0.54 420	0.37 452	0.48 462	0.37 444	0.48 451	0.37 447	0.48 452	0.36 441	0.48 461	0.37 445	0.49 467	0.37 440	0.50 433	0.41 413	0.44 460	0.34 439	0.44 435	0.34 418

RAFT-Stereo-weight	0.45 404	1.90 591	0.34 330	0.42 329	0.36 447	0.43 396	0.35 431	0.42 381	0.34 430	0.42 375	0.34 427	0.44 434	0.34 429	0.41 370	0.34 422	0.38 324	0.32 324	0.38 366	0.32 424	0.38 351	0.33 411

TorneroNet-64	0.45 404	0.27 199	0.30 284	0.58 430	0.27 319	0.70 529	0.30 342	0.28 283	0.73 578	0.73 535	0.28 325	0.71 534	0.66 544	0.75 536	0.27 306	0.27 261	0.29 304	0.37 358	0.75 584	0.28 282	0.30 385

416test	0.46 413	0.55 321	0.33 316	0.67 452	0.33 425	0.48 462	0.33 411	0.48 451	0.33 419	0.48 452	0.99 608	0.48 461	0.33 422	0.48 460	0.33 407	0.45 399	0.52 472	0.54 512	0.32 424	0.45 440	0.32 402

ATMStereo	0.46 413	1.99 601	0.40 394	0.51 412	0.31 398	0.44 431	0.31 390	0.44 428	0.31 397	0.44 421	0.31 400	0.44 434	0.31 403	0.44 422	0.32 395	0.47 418	0.35 373	0.39 410	0.27 351	0.39 400	0.27 333

SCV	0.46 413	0.94 406	0.45 419	0.54 420	0.37 452	0.48 462	0.38 451	0.48 451	0.37 447	0.48 452	0.39 463	0.48 461	0.37 445	0.49 467	0.37 440	0.50 433	0.46 439	0.44 460	0.34 439	0.44 435	0.34 418

otaku	0.46 413	0.46 282	0.46 425	0.46 345	0.46 501	0.46 452	0.46 495	0.46 441	0.46 495	0.46 439	0.46 498	0.46 448	0.46 495	0.46 446	0.46 489	0.46 411	0.46 439	0.46 469	0.46 506	0.46 445	0.46 481

Dean	0.46 413	0.46 282	0.46 425	0.46 345	0.46 501	0.46 452	0.46 495	0.46 441	0.46 495	0.47 445	0.46 498	0.46 448	0.46 495	0.46 446	0.46 489	0.46 411	0.46 439	0.46 469	0.46 506	0.46 445	0.46 481

ACVNet_1	0.46 413	0.47 287	0.46 425	0.46 345	0.46 501	0.46 452	0.46 495	0.46 441	0.47 500	0.46 439	0.46 498	0.46 448	0.46 495	0.46 446	0.46 489	0.46 411	0.46 439	0.47 479	0.46 506	0.46 445	0.46 481

ACVNet-4b	0.46 413	0.46 282	0.46 425	0.46 345	0.46 501	0.46 452	0.46 495	0.46 441	0.46 495	0.46 439	0.46 498	0.46 448	0.46 495	0.47 450	0.46 489	0.46 411	0.46 439	0.46 469	0.46 506	0.46 445	0.46 481

PML	0.46 413	1.36 527	0.29 280	0.58 430	0.30 350	0.57 510	0.29 334	0.57 498	0.29 336	0.57 505	0.29 340	0.57 510	0.29 342	0.56 501	0.29 331	0.52 441	0.30 314	0.53 509	0.31 416	0.53 484	0.30 385

Anonymus	0.47 421	0.73 353	0.46 425	0.43 336	0.54 533	0.53 498	0.27 308	0.39 335	0.35 434	0.33 311	0.40 466	0.33 316	0.38 449	0.53 493	0.54 518	0.56 455	0.36 379	0.49 492	0.53 529	0.66 502	0.54 515

LG-Stereo_L1	0.47 421	0.52 310	0.47 433	0.62 439	0.39 469	0.53 498	0.40 466	0.53 489	0.39 464	0.53 491	0.39 463	0.53 496	0.39 461	0.53 493	0.39 457	0.55 451	0.46 439	0.49 492	0.37 461	0.49 466	0.37 438

Ntro	0.47 421	0.47 287	0.46 425	0.46 345	0.46 501	0.47 457	0.47 500	0.46 441	0.47 500	0.46 439	0.46 498	0.47 454	0.46 495	0.47 450	0.47 496	0.47 418	0.46 439	0.46 469	0.46 506	0.46 445	0.46 481

HaxPig	0.47 421	0.47 287	0.47 433	0.49 364	0.47 508	0.47 457	0.47 500	0.47 447	0.47 500	0.47 445	0.47 506	0.47 454	0.47 503	0.47 450	0.47 496	0.47 418	0.47 447	0.47 479	0.47 513	0.47 459	0.48 491

UNDER WATER	0.47 421	0.47 287	0.47 433	0.47 352	0.47 508	0.47 457	0.47 500	0.47 447	0.47 500	0.47 445	0.47 506	0.47 454	0.46 495	0.47 450	0.47 496	0.47 418	0.47 447	0.47 479	0.46 506	0.47 459	0.47 489

LVE	0.47 421	0.47 287	0.47 433	0.47 352	0.49 516	0.47 457	0.47 500	0.47 447	0.49 509	0.47 445	0.47 506	0.47 454	0.46 495	0.47 450	0.47 496	0.47 418	0.47 447	0.48 487	0.47 513	0.47 459	0.47 489

GASTEREO	0.48 427	1.21 509	0.47 433	0.57 428	0.38 459	0.50 480	0.38 451	0.50 468	0.38 451	0.50 475	0.38 453	0.50 482	0.38 449	0.50 475	0.38 443	0.52 441	0.42 423	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.34 418

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 427	0.55 321	0.47 433	0.63 441	0.41 480	0.56 504	0.44 485	0.56 495	0.41 477	0.56 502	0.41 474	0.57 510	0.42 480	0.56 501	0.41 468	0.55 451	0.43 428	0.51 503	0.37 461	0.51 477	0.37 438

fffft	0.48 427	0.51 308	0.45 419	0.52 415	0.45 499	0.52 496	0.45 491	0.52 487	0.48 507	0.53 491	0.45 494	0.52 494	0.45 491	0.52 490	0.46 489	0.51 439	0.41 413	0.50 498	0.41 490	0.50 471	0.41 464
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 427	0.48 293	0.48 441	0.48 358	0.48 512	0.48 462	0.48 509	0.48 451	0.48 507	0.48 452	0.48 510	0.48 461	0.48 504	0.48 460	0.48 502	0.48 423	0.48 453	0.48 487	0.48 517	0.48 463	0.48 491

notaker	0.48 427	0.49 295	0.48 441	0.48 358	0.48 512	0.48 462	0.48 509	0.48 451	0.49 509	0.48 452	0.48 510	0.48 461	0.48 504	0.48 460	0.48 502	0.48 423	0.48 453	0.48 487	0.48 517	0.48 463	0.49 497

LL-Strereo2	0.48 427	1.73 550	0.51 461	0.59 433	0.34 437	0.42 389	0.33 411	0.40 344	0.31 397	0.42 375	0.33 419	0.42 389	0.31 403	0.44 422	0.39 457	0.60 463	0.51 469	0.44 460	0.33 435	0.44 435	0.33 411

416test1013	0.49 433	0.80 370	0.33 316	0.67 452	0.33 425	0.48 462	0.41 475	0.48 451	0.39 464	0.48 452	0.93 602	0.52 494	0.32 410	0.52 490	0.38 443	0.49 426	0.51 469	0.53 509	0.37 461	0.51 477	0.36 432

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 433	0.98 411	0.64 498	0.84 487	0.46 501	0.45 445	0.35 431	0.47 447	0.47 500	0.45 433	0.34 427	0.46 448	0.48 504	0.46 446	0.35 426	0.39 337	0.71 530	0.39 410	0.35 452	0.41 425	0.41 464

ACVNet_2	0.49 433	0.49 295	0.49 448	0.49 364	0.49 516	0.49 471	0.49 511	0.49 459	0.49 509	0.49 462	0.49 513	0.49 468	0.49 510	0.49 467	0.49 504	0.49 426	0.49 456	0.49 492	0.49 521	0.49 466	0.49 497

FoundationStereo	0.50 436	0.50 300	0.50 454	0.50 401	0.50 520	0.50 480	0.50 515	0.50 468	0.50 514	0.50 475	0.50 517	0.50 482	0.50 514	0.50 475	0.50 507	0.50 433	0.50 464	0.50 498	0.50 523	0.50 471	0.50 500

StereoAnything_RVC	0.50 436	0.50 300	0.50 454	0.50 401	0.50 520	0.50 480	0.50 515	0.50 468	0.50 514	0.50 475	0.50 517	0.50 482	0.50 514	0.50 475	0.50 507	0.50 433	0.50 464	0.50 498	0.50 523	0.50 471	0.50 500

dual_stereo	0.50 436	0.50 300	0.50 454	0.50 401	0.50 520	0.50 480	0.50 515	0.50 468	0.50 514	0.50 475	0.50 517	0.50 482	0.50 514	0.50 475	0.50 507	0.50 433	0.50 464	0.50 498	0.50 523	0.50 471	0.50 500

GCST	0.50 436	2.08 604	0.38 350	0.53 417	0.35 441	0.49 471	0.35 431	0.50 468	0.35 434	0.49 462	0.35 436	0.49 468	0.35 436	0.49 467	0.35 426	0.48 423	0.37 384	0.45 465	0.33 435	0.44 435	0.33 411

SANet	0.50 436	0.50 300	0.50 454	0.50 401	0.50 520	0.50 480	0.50 515	0.50 468	0.50 514	0.50 475	0.50 517	0.50 482	0.50 514	0.50 475	0.50 507	0.50 433	0.50 464	0.50 498	0.50 523	0.50 471	0.50 500

CR-Stereo	0.51 441	0.14 137	1.94 716	1.87 634	0.14 231	0.13 178	0.14 226	0.19 230	0.18 268	0.13 179	0.13 228	0.18 228	0.17 260	0.14 194	0.15 237	1.89 665	1.93 710	0.19 242	0.14 233	0.20 239	0.15 235

MSCF	0.51 441	1.40 532	0.49 448	0.58 430	0.38 459	0.50 480	0.38 451	0.54 491	0.41 477	0.52 488	0.41 474	0.53 496	0.42 480	0.53 493	0.41 468	0.60 463	0.47 447	0.48 487	0.37 461	0.48 463	0.38 445

UGAM-zero	0.51 441	2.17 613	0.39 361	0.53 417	0.36 447	0.50 480	0.36 438	0.50 468	0.36 445	0.49 462	0.36 441	0.50 482	0.35 436	0.50 475	0.36 430	0.49 426	0.37 384	0.47 479	0.35 452	0.46 445	0.34 418

UGAM	0.51 441	2.23 618	0.39 361	0.54 420	0.35 441	0.50 480	0.35 431	0.49 459	0.35 434	0.49 462	0.35 436	0.49 468	0.36 440	0.50 475	0.36 430	0.49 426	0.37 384	0.45 465	0.34 439	0.45 440	0.34 418

Selective-IGEV	0.51 441	0.55 321	0.45 419	0.69 458	0.45 499	0.61 515	0.45 491	0.50 468	0.40 467	0.56 502	0.44 489	0.55 504	0.40 462	0.72 531	0.67 540	0.59 461	0.46 439	0.45 465	0.34 439	0.46 445	0.37 438

RCA-Stereo	0.51 441	3.22 673	0.34 330	0.44 340	0.34 437	0.44 431	0.34 426	0.43 389	0.34 430	0.43 382	0.34 427	0.44 434	0.33 422	0.43 391	0.33 407	0.38 324	0.29 304	0.38 366	0.29 387	0.38 351	0.29 370

DN	0.53 447	0.85 379	0.45 419	0.65 447	0.44 495	0.60 513	0.44 485	0.60 506	0.44 490	0.60 510	0.45 494	0.60 515	0.44 487	0.60 510	0.44 482	0.56 455	0.42 423	0.56 516	0.42 498	0.56 489	0.42 471

MatchStereo	0.54 448	0.12 115	2.38 733	2.32 668	0.09 159	0.09 152	0.08 156	0.09 153	0.07 153	0.09 153	0.07 154	0.09 154	0.07 152	0.09 153	0.08 148	2.34 708	2.34 727	0.12 170	0.11 181	0.11 167	0.10 162
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AIO-test1	0.54 448	0.60 337	0.52 464	0.66 451	0.47 508	0.61 515	0.47 500	0.58 501	0.46 495	0.61 512	0.46 498	0.61 518	0.45 491	0.62 512	0.45 485	0.61 467	0.52 472	0.57 517	0.48 517	0.57 492	0.48 491

castereo++	0.54 448	3.59 679	1.15 582	1.31 605	0.14 231	0.16 219	0.14 226	0.16 217	0.14 231	0.16 216	0.14 234	0.16 216	0.13 226	0.16 217	0.14 225	1.45 642	1.16 586	0.15 214	0.14 233	0.15 214	0.13 221

FENet	0.54 448	1.52 536	1.19 588	1.41 615	0.23 303	0.35 321	0.23 291	0.35 309	0.23 294	0.34 314	0.23 295	0.35 323	0.23 298	0.35 322	0.23 288	1.40 639	1.07 570	0.32 312	0.23 296	0.33 305	0.23 276

PSMNet_ROB	0.54 448	0.54 318	0.54 469	0.54 420	0.53 530	0.54 502	0.54 525	0.53 489	0.54 525	0.54 497	0.54 528	0.54 500	0.53 521	0.54 496	0.54 518	0.54 445	0.53 476	0.54 512	0.54 531	0.54 485	0.54 515

AIO-test2	0.55 453	0.59 332	0.52 464	0.67 452	0.47 508	0.61 515	0.47 500	0.61 510	0.47 500	0.61 512	0.47 506	0.61 518	0.48 504	0.62 512	0.47 496	0.64 478	0.53 476	0.58 518	0.47 513	0.58 494	0.48 491

CFNet-ft	0.55 453	1.57 538	0.14 164	0.20 201	0.14 231	0.20 239	2.53 750	1.61 667	0.14 231	0.20 236	0.14 234	0.20 238	0.14 231	0.20 236	0.14 225	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	1.56 661	1.24 678

S	0.56 455	0.61 339	0.54 469	0.68 457	0.48 512	0.65 521	0.49 511	0.63 512	0.49 509	0.64 520	0.49 513	0.64 522	0.48 504	0.62 512	0.49 504	0.63 476	0.62 502	0.59 521	0.48 517	0.57 492	0.48 491

MyStereo04	0.56 455	3.72 685	0.59 479	0.49 364	0.41 480	0.36 325	0.32 400	0.37 321	0.31 397	0.34 314	0.46 498	0.35 323	0.32 410	0.35 322	0.33 407	0.49 426	0.45 437	0.34 329	0.32 424	0.35 323	0.43 474

CASS	0.57 457	0.89 389	0.56 473	0.57 428	0.56 534	0.56 504	0.56 527	0.56 495	0.53 523	0.57 505	0.57 532	0.59 514	0.48 504	0.56 501	0.57 522	0.55 451	0.56 481	0.47 479	0.56 537	0.62 498	0.56 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GCAP-Stereo-w-DA	0.60 458	5.10 718	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.44 422	0.30 341	0.44 369	0.37 384	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

PointNet	0.60 458	0.75 358	0.49 448	0.79 478	0.50 520	0.79 541	0.49 511	0.79 535	0.49 509	0.80 547	0.49 513	0.79 547	0.49 510	0.80 541	0.49 504	0.63 476	0.40 403	0.63 525	0.40 481	0.63 499	0.40 455

ACMStereo	0.60 458	5.12 719	0.39 361	0.49 364	0.30 350	0.43 396	0.30 342	0.43 389	0.30 351	0.43 382	0.30 355	0.43 398	0.30 351	0.44 422	0.30 341	0.44 369	0.37 384	0.38 366	0.26 312	0.38 351	0.26 294

LG-Stereo	0.60 458	0.58 329	0.47 433	0.64 446	0.74 573	1.00 570	0.69 559	0.57 498	0.41 477	0.57 505	0.41 474	0.57 510	0.41 474	1.00 577	0.75 575	0.91 532	0.51 469	0.52 506	0.37 461	0.52 480	0.37 438

MonSter	0.60 458	0.64 342	0.52 464	0.62 439	0.44 495	2.07 693	0.44 485	0.62 511	0.44 490	0.62 516	0.44 489	0.62 520	0.44 487	0.62 512	0.44 482	0.58 458	0.42 423	0.62 523	0.46 506	0.58 494	0.42 471

MyStereo07	0.60 458	3.72 685	0.48 441	0.49 364	0.41 480	0.36 325	0.32 400	0.49 459	0.43 487	0.51 484	0.42 484	0.49 468	0.43 485	0.51 485	0.64 533	0.49 426	0.45 437	0.34 329	0.32 424	0.35 323	0.43 474

FSD	0.61 464	0.59 332	0.50 454	2.58 683	0.44 495	0.56 504	0.44 485	0.55 494	0.44 490	0.56 502	0.44 489	0.56 507	0.44 487	0.56 501	0.46 489	0.61 467	0.42 423	0.52 506	0.42 498	0.52 480	0.51 507

castereo	0.61 464	3.79 687	1.35 646	1.52 619	0.15 246	0.17 226	0.16 242	0.20 238	0.21 283	0.18 227	0.16 250	0.21 246	0.12 219	0.26 287	0.17 253	1.43 641	1.38 657	0.17 228	0.16 249	0.18 232	0.16 238

WCG-NET	0.61 464	1.21 509	0.54 469	0.61 438	0.53 530	0.67 524	0.53 522	0.66 518	0.53 523	0.64 520	0.53 526	0.65 526	0.53 521	0.59 508	0.52 514	0.65 480	0.48 453	0.64 527	0.52 527	0.58 494	0.50 500

GEAStereo	0.62 467	3.91 692	0.48 441	0.69 458	0.38 459	0.51 492	0.38 451	0.51 482	0.38 451	0.53 491	0.38 453	0.50 482	0.38 449	0.51 485	0.38 443	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.34 418

gasm-f	0.62 467	3.91 692	0.48 441	0.69 458	0.38 459	0.51 492	0.38 451	0.51 482	0.38 451	0.53 491	0.38 453	0.50 482	0.38 449	0.51 485	0.38 443	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.34 418

SMoEStereo_RVC	0.63 469	0.75 358	0.51 461	0.73 472	0.53 530	0.71 531	0.47 500	0.67 519	0.58 529	0.74 540	0.60 538	0.72 537	0.53 521	0.74 535	0.51 512	0.61 467	0.62 502	0.62 523	0.61 547	0.63 499	0.61 532

anonymity	0.63 469	0.69 346	0.56 473	0.71 466	0.56 534	0.71 531	0.56 527	0.71 526	0.56 526	0.72 532	0.56 531	0.71 534	0.56 525	0.71 529	0.58 524	0.68 485	0.55 479	0.68 534	0.55 533	0.68 507	0.54 515

SE	0.64 471	0.73 353	0.77 538	0.79 478	0.59 537	0.78 538	0.54 525	0.58 501	0.58 529	0.78 544	0.59 536	0.63 521	0.18 272	0.78 538	0.52 514	0.80 516	0.65 508	0.69 537	0.57 540	0.75 521	0.52 509

PAM_32	0.64 471	2.38 633	0.51 461	0.92 500	0.43 494	0.53 498	0.44 485	0.87 547	0.43 487	0.52 488	0.45 494	0.53 496	0.40 462	0.54 496	0.46 489	0.62 472	0.56 481	0.48 487	0.45 504	0.76 524	0.44 477

CRFU-Net	0.65 473	1.67 542	1.22 638	1.96 642	0.27 319	0.41 368	0.27 308	0.41 363	0.27 320	0.40 344	0.26 313	0.41 371	0.27 321	0.40 350	0.27 306	1.80 658	1.62 678	0.34 329	0.23 296	0.33 305	0.23 276

LMCR-Stereo	0.65 473	0.63 340	0.65 502	0.65 447	0.65 553	0.66 523	0.63 538	0.58 501	0.65 544	0.63 519	0.64 546	0.65 526	0.65 541	0.66 520	0.66 539	0.66 482	0.64 506	0.65 531	0.67 565	0.68 507	0.73 567

test410	0.66 475	5.69 742	0.31 302	0.40 305	0.31 398	0.41 368	0.31 390	0.40 344	0.31 397	0.62 516	0.55 529	0.40 356	0.31 403	0.40 350	0.31 383	0.59 461	0.47 447	0.38 366	0.29 387	0.38 351	0.30 385

KSHMR	0.66 475	0.50 300	0.48 441	1.15 537	0.52 527	0.49 471	0.51 519	0.49 459	0.71 572	0.67 526	0.50 517	1.16 606	1.11 607	0.66 520	0.52 514	0.49 426	0.49 456	0.51 503	0.66 561	0.50 471	1.14 619

TorneroNet	0.66 475	0.53 314	0.50 454	0.50 401	0.64 551	1.06 587	0.70 566	0.50 468	0.51 521	0.49 462	0.69 562	0.49 468	0.50 514	0.48 460	1.15 618	0.71 492	0.49 456	1.14 605	1.08 618	0.49 466	0.49 497

GES	0.66 475	2.34 629	0.29 280	0.41 319	0.29 338	0.41 368	0.29 334	0.42 381	0.29 336	0.40 344	0.41 474	0.41 371	0.30 351	0.51 485	0.29 331	0.32 285	0.29 304	0.32 312	2.46 753	2.49 715	0.30 385

cf-r	0.66 475	2.17 613	0.12 135	0.18 181	0.12 223	0.18 230	2.70 754	2.60 727	0.12 224	0.18 227	0.12 214	0.18 228	0.12 219	0.18 228	0.12 211	0.15 157	0.11 133	0.15 214	0.11 181	1.81 673	1.74 729

DSFCA	0.66 475	0.73 353	0.78 540	0.65 447	0.65 553	0.64 520	0.64 539	0.65 515	0.63 542	0.64 520	0.64 546	0.64 522	0.64 539	0.65 519	0.65 536	0.65 480	0.65 508	0.65 531	0.65 558	0.66 502	0.64 542

MWDA-net	0.67 481	0.66 343	0.45 419	2.84 691	0.46 501	0.73 533	0.45 491	0.71 526	0.44 490	0.72 532	0.45 494	0.70 533	0.45 491	0.70 527	0.44 482	0.61 467	0.41 413	0.61 522	0.43 501	0.61 497	0.42 471

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 481	0.78 365	0.67 508	0.67 452	0.66 556	0.67 524	0.67 546	0.65 515	0.66 546	0.66 524	0.67 551	0.66 529	0.67 546	0.67 522	0.72 569	0.66 482	0.67 511	0.67 533	0.67 565	0.67 505	0.67 549

DEFOM-Stereo	0.68 483	3.11 669	1.40 660	1.63 629	0.25 311	0.31 305	0.25 298	0.31 297	0.28 326	0.31 300	0.29 340	0.29 299	0.27 321	0.31 307	0.28 315	1.59 650	1.47 663	0.30 303	0.29 387	0.30 290	0.28 361

ssnet_v2	0.68 483	1.96 600	1.25 642	0.29 246	0.20 284	0.30 298	0.20 271	0.29 288	0.22 287	1.50 668	0.20 282	0.31 308	0.20 283	0.27 291	0.22 281	0.24 248	1.49 664	0.26 287	0.18 279	3.90 738	0.19 265

ARAFT	0.68 483	0.81 374	0.63 495	0.74 475	0.60 539	0.78 538	0.62 537	0.77 534	0.66 546	0.74 540	0.63 544	0.75 542	0.62 538	0.83 550	0.60 529	0.70 491	0.55 479	0.70 542	0.60 545	0.78 528	0.55 523

mm2	0.69 486	0.69 346	0.69 518	0.69 458	0.69 562	0.69 526	0.69 559	0.69 521	0.69 559	0.69 529	0.69 562	0.69 530	0.69 558	0.69 525	0.69 556	0.69 486	0.69 523	0.69 537	0.69 571	0.69 511	0.69 553

mm1	0.69 486	0.69 346	0.69 518	0.69 458	0.69 562	0.69 526	0.69 559	0.69 521	0.69 559	0.69 529	0.69 562	0.69 530	0.69 558	0.69 525	0.69 556	0.69 486	0.69 523	0.69 537	0.69 571	0.69 511	0.69 553

NINENet	0.69 486	3.87 691	1.20 591	1.98 643	0.05 126	0.40 349	0.04 104	0.40 344	0.05 125	0.41 361	0.04 111	0.41 371	0.05 118	0.40 350	0.05 116	1.79 657	1.56 670	0.34 329	0.22 290	0.34 310	0.23 276

VIP-Stereo	0.70 489	2.97 666	2.43 734	2.49 679	0.16 257	0.25 277	0.16 242	0.25 272	0.16 251	0.25 273	0.18 275	0.25 277	0.16 248	0.26 287	0.16 246	1.86 659	1.26 640	0.23 267	0.15 246	0.23 263	0.15 235

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 489	0.72 352	0.71 525	0.80 482	0.62 550	0.82 549	0.61 536	0.81 541	0.62 539	0.81 550	0.63 544	0.80 549	0.70 562	0.73 533	0.61 531	0.76 510	0.61 501	0.74 549	0.61 547	0.77 526	0.61 532

DMCA-RVC	0.70 489	0.80 370	0.70 521	0.70 464	0.70 566	0.70 529	0.70 566	0.71 526	0.70 567	0.70 531	0.71 572	0.71 534	0.70 562	0.70 527	0.69 556	0.69 486	0.70 526	0.69 537	0.70 575	0.69 511	0.70 556

MyStereo8	0.71 492	3.92 694	0.52 464	0.59 433	0.52 527	0.57 510	0.53 522	0.59 504	0.50 514	0.59 509	0.51 523	0.57 510	0.50 514	0.56 501	0.52 514	0.54 445	0.49 456	0.54 512	0.49 521	0.55 486	0.50 500

HH	0.71 492	2.54 640	0.74 533	1.10 528	0.32 412	0.41 368	0.37 444	0.69 521	0.78 582	0.73 535	0.90 595	0.75 542	1.00 594	0.84 551	0.69 556	0.69 486	0.40 403	0.35 345	0.26 312	0.35 323	0.26 294

HanStereo	0.71 492	2.54 640	0.74 533	1.10 528	0.32 412	0.41 368	0.37 444	0.69 521	0.78 582	0.73 535	0.90 595	0.75 542	1.00 594	0.84 551	0.69 556	0.69 486	0.40 403	0.35 345	0.26 312	0.35 323	0.26 294

CAR	0.72 495	0.76 361	0.59 479	0.84 487	1.19 631	0.81 546	0.58 530	0.81 541	0.58 529	0.81 550	0.58 534	0.83 554	0.59 532	0.82 545	0.59 527	0.71 492	0.49 456	0.73 544	0.68 567	0.87 544	0.52 509

MSE-Stereo	0.72 495	0.76 361	0.59 479	0.84 487	1.19 631	0.81 546	0.58 530	0.81 541	0.58 529	0.81 550	0.58 534	0.83 554	0.59 532	0.82 545	0.59 527	0.71 492	0.49 456	0.73 544	0.68 567	0.87 544	0.52 509

zero-FE	0.72 495	1.31 523	0.66 504	0.92 500	0.60 539	0.82 549	0.58 530	0.82 544	0.58 529	0.81 550	0.60 538	0.81 552	0.60 534	0.82 545	0.58 524	0.74 507	0.59 493	0.73 544	0.52 527	0.76 524	0.51 507

ktn	0.72 495	0.53 314	1.08 576	1.14 534	0.51 526	1.22 649	1.36 685	0.51 482	0.59 534	0.51 484	0.51 523	0.69 530	1.20 619	0.67 522	0.51 512	0.51 439	0.49 456	0.58 518	0.66 561	0.52 480	0.53 512

MGA	0.73 499	0.76 361	0.60 483	0.92 500	1.17 627	0.81 546	0.59 534	0.84 545	0.62 539	0.81 550	0.59 536	0.84 556	0.60 534	0.81 544	0.61 531	0.71 492	0.53 476	0.89 571	0.53 529	0.75 521	0.54 515

DStereoRT	0.73 499	0.81 374	0.73 532	0.71 466	0.74 573	0.73 533	0.75 575	0.71 526	0.71 572	0.74 540	0.72 575	0.73 539	0.80 579	0.71 529	0.73 570	0.76 510	0.71 530	0.73 544	0.72 580	0.70 514	0.76 574

CroCo-Stereo	0.73 499	1.22 515	0.25 256	1.22 591	0.25 311	1.22 649	0.25 298	1.22 644	0.25 302	1.22 653	0.25 308	1.22 655	0.25 304	1.22 655	0.25 299	1.22 625	0.26 269	1.21 664	0.25 306	1.22 646	0.25 288
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AFF-stereo	0.73 499	0.88 386	0.67 508	0.75 476	0.68 561	0.75 535	0.64 539	0.80 538	0.72 575	0.83 555	0.70 566	0.82 553	0.64 539	0.84 551	0.67 540	0.77 513	0.63 504	0.81 561	0.63 549	0.78 528	0.62 535

monster-pro	0.75 503	1.67 542	0.64 498	0.89 493	0.57 536	0.86 555	0.56 527	0.87 547	0.56 526	0.87 556	0.57 532	0.88 559	0.57 527	0.87 556	0.57 522	0.79 514	0.58 487	0.76 552	0.54 531	0.77 526	0.54 515

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 503	0.92 400	0.85 551	0.96 512	0.59 537	1.27 653	0.44 485	0.59 504	0.69 559	0.91 561	0.68 557	0.55 504	0.61 537	1.06 593	0.83 588	0.62 472	0.70 526	0.90 572	0.41 490	0.89 548	0.56 526

MyStereo06	0.75 503	4.12 696	0.60 483	0.63 441	0.61 545	0.62 518	0.66 542	0.56 495	0.45 494	0.55 500	0.48 510	0.54 500	0.46 495	0.57 506	0.45 485	0.60 463	0.57 483	0.64 527	0.55 533	0.72 516	0.55 523

GCAP-Stereo	0.75 503	4.15 699	0.42 413	0.75 476	0.35 441	0.78 538	0.40 466	0.79 535	0.38 451	0.78 544	0.36 441	0.78 545	0.36 440	0.79 539	0.39 457	0.75 508	0.39 399	0.76 552	0.39 479	0.75 521	0.39 452

GANet-RSSM	0.75 503	1.91 592	0.14 164	0.47 352	0.14 231	0.21 250	3.21 771	2.30 713	0.14 231	0.46 439	0.14 234	0.23 264	0.18 272	0.21 249	0.14 225	0.18 206	0.27 282	0.37 358	0.13 227	2.13 696	2.12 739

RSM++	0.76 508	0.82 376	0.66 504	0.85 491	0.64 551	0.85 553	0.71 569	0.94 561	0.64 543	0.87 556	0.67 551	0.87 558	0.65 541	0.84 551	0.65 536	0.81 520	0.70 526	0.79 556	0.71 578	0.83 540	0.70 556

CroCo-Stereo Lap2	0.77 509	1.29 519	0.29 280	1.27 596	0.29 338	1.27 653	0.26 305	1.26 648	0.26 316	1.26 654	0.26 313	1.27 659	0.26 314	1.26 657	0.27 306	1.27 628	0.27 282	1.27 668	0.27 351	1.27 650	0.27 333

PSMNet-RSSM	0.77 509	2.76 657	0.14 164	0.20 201	0.14 231	0.20 239	2.66 752	2.79 741	0.14 231	0.21 248	0.14 234	0.21 246	0.14 231	0.20 236	0.14 225	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	2.52 719	2.31 744

GwcNet-RSSM	0.77 509	2.77 659	0.14 164	0.20 201	0.14 231	0.20 239	2.67 753	2.78 740	0.14 231	0.20 236	0.14 234	0.20 238	0.14 231	0.21 249	0.14 225	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	2.52 719	2.31 744

4D-IteraStereo	0.78 512	3.13 670	0.89 552	0.69 458	0.32 412	0.40 349	0.32 400	0.76 533	0.97 607	0.52 488	0.65 548	0.89 562	0.32 410	0.76 537	0.98 600	0.83 525	0.94 558	0.35 345	0.27 351	0.70 514	0.89 589

Pro-Stereo	0.79 513	0.53 314	0.38 350	0.49 364	0.38 459	0.49 471	0.37 444	0.49 459	0.67 548	0.50 475	0.38 453	1.10 598	0.38 449	0.49 467	0.38 443	0.71 492	0.88 552	5.98 786	0.36 458	0.46 445	0.36 432

hitnet-ft	0.79 513	2.78 662	0.14 164	0.20 201	0.14 231	0.21 250	2.89 755	2.80 742	0.14 231	0.20 236	0.14 234	0.20 238	0.14 231	0.20 236	0.14 225	0.17 189	0.12 147	0.17 228	0.12 216	2.54 727	2.33 746

G-Net	0.79 513	0.79 367	0.79 543	0.79 478	0.79 586	0.79 541	0.79 580	0.79 535	0.79 586	0.79 546	0.79 587	0.79 547	0.79 578	0.79 539	0.79 580	0.79 514	0.79 543	0.79 556	0.79 591	0.79 530	0.79 579

MyStereo05	0.80 516	4.12 696	0.63 495	0.63 441	0.61 545	0.62 518	0.66 542	0.65 515	0.62 539	0.67 526	0.61 542	0.65 526	0.58 530	0.67 522	0.55 521	0.60 463	0.57 483	0.64 527	0.55 533	0.72 516	0.55 523

UDG	0.80 516	2.21 617	0.60 483	0.91 497	0.60 539	0.90 560	0.58 530	0.88 551	0.60 535	0.90 559	0.60 538	0.88 559	0.60 534	0.90 561	0.58 524	0.86 529	0.60 496	0.84 567	0.59 544	0.84 541	0.61 532

ccnet	0.80 516	2.28 621	0.33 316	0.50 401	0.33 425	0.50 480	0.33 411	0.50 468	0.33 419	0.49 462	0.33 419	0.49 468	1.56 684	2.38 717	0.33 407	0.41 353	0.29 304	0.42 457	1.57 700	2.28 702	0.29 370

NaN_ROB	0.80 516	0.80 370	0.80 544	0.80 482	0.80 589	0.80 543	0.80 583	0.80 538	0.80 588	0.80 547	0.80 589	0.80 549	0.80 579	0.80 541	0.80 583	0.80 516	0.80 546	0.80 559	0.80 593	0.80 533	0.80 580

CSAN	0.80 516	0.80 370	0.80 544	0.80 482	0.80 589	0.80 543	0.80 583	0.80 538	0.80 588	0.80 547	0.80 589	0.80 549	0.80 579	0.80 541	0.80 583	0.80 516	0.80 546	0.80 559	0.80 593	0.80 533	0.80 580

GSStereo	0.81 521	4.28 702	0.50 454	0.59 433	0.40 470	0.51 492	0.38 451	0.50 468	0.38 451	0.50 475	0.38 453	0.50 482	3.79 768	0.50 475	0.38 443	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.35 429

BSDual-CNN	0.81 521	1.91 592	0.92 559	4.48 731	0.02 22	0.42 389	0.06 142	0.41 363	0.02 22	0.48 452	0.03 56	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 671	4.19 758	0.33 319	0.23 296	0.34 310	0.27 333

DDUNet	0.81 521	2.45 638	0.57 477	0.90 495	0.60 539	0.88 557	0.59 534	0.90 552	0.60 535	0.88 558	0.60 538	0.90 563	0.58 530	0.88 558	0.60 529	0.84 527	0.60 496	0.86 569	0.57 540	0.86 543	0.60 531

R-Stereo Train	0.81 521	0.96 408	0.67 508	0.95 509	0.67 558	0.95 565	0.68 551	0.95 563	0.68 554	0.95 569	0.68 557	0.96 573	0.68 551	0.96 573	0.68 548	0.94 541	0.68 517	0.94 586	0.68 567	0.94 564	0.68 551

RAFT-Stereo	0.81 521	0.96 408	0.67 508	0.95 509	0.67 558	0.95 565	0.68 551	0.95 563	0.68 554	0.95 569	0.68 557	0.96 573	0.68 551	0.96 573	0.68 548	0.94 541	0.68 517	0.94 586	0.68 567	0.94 564	0.68 551
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 526	1.72 545	1.48 664	0.39 292	0.15 246	0.31 305	0.21 277	0.20 238	0.25 302	1.61 672	0.23 295	0.28 293	0.26 314	0.20 236	0.15 237	0.24 248	1.33 648	0.32 312	0.16 249	6.75 777	0.23 276

scenet	0.82 526	1.72 545	1.48 664	0.39 292	0.15 246	0.31 305	0.21 277	0.20 238	0.25 302	1.61 672	0.23 295	0.28 293	0.26 314	0.20 236	0.15 237	0.24 248	1.33 648	0.32 312	0.16 249	6.75 777	0.23 276

ssnet	0.82 526	1.72 545	1.48 664	0.39 292	0.15 246	0.31 305	0.21 277	0.20 238	0.25 302	1.61 672	0.23 295	0.28 293	0.26 314	0.20 236	0.15 237	0.24 248	1.33 648	0.32 312	0.16 249	6.75 777	0.23 276

STTRV1_RVC	0.82 526	1.60 540	0.70 521	1.01 521	0.60 539	1.07 590	0.69 559	1.01 574	0.60 535	0.72 532	0.55 529	1.02 589	0.68 551	1.03 591	0.67 540	0.89 531	0.63 504	0.92 578	0.57 540	0.90 551	0.65 544

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 530	5.18 722	1.98 721	2.19 650	0.17 263	0.19 233	0.18 261	0.19 230	0.16 251	0.20 236	0.19 278	0.22 256	0.22 292	0.20 236	0.15 237	2.28 701	2.13 722	0.24 277	0.17 272	0.18 232	0.16 238

BUS	0.83 530	1.91 592	0.92 559	4.48 731	0.02 22	0.40 349	0.04 104	0.41 363	0.02 22	0.48 452	0.03 56	0.41 371	0.05 118	0.03 43	0.05 116	1.97 671	4.19 758	0.33 319	0.23 296	0.34 310	0.27 333

PDISCO_ROB	0.83 530	2.80 663	3.49 757	0.14 133	0.11 186	0.17 226	0.09 158	0.15 216	0.10 167	0.15 211	0.12 214	0.16 216	0.14 231	3.30 748	0.13 220	0.14 144	2.34 727	0.16 218	0.12 216	2.62 728	0.10 162

WQFJA1++	0.84 533	0.98 411	0.67 508	1.26 595	0.75 575	1.00 570	0.67 546	1.00 565	0.67 548	1.00 571	0.67 551	1.00 576	0.67 546	1.00 577	0.67 540	0.96 543	0.67 511	0.91 575	0.63 549	0.92 555	0.63 536

WQFJX1	0.84 533	0.98 411	0.67 508	1.30 603	0.75 575	1.01 578	0.67 546	1.01 574	0.67 548	1.01 582	0.67 551	1.01 585	0.68 551	1.00 577	0.68 548	0.98 549	0.67 511	0.92 578	0.64 554	0.92 555	0.64 542

NLMM	0.84 533	1.00 421	0.67 508	1.27 596	0.75 575	1.00 570	0.68 551	1.00 565	0.67 548	1.00 571	0.67 551	1.02 589	0.67 546	1.02 589	0.67 540	0.97 545	0.67 511	0.93 582	0.63 549	0.92 555	0.63 536

AIO-Stereo	0.84 533	0.66 343	0.70 521	0.83 486	0.67 558	0.98 568	0.82 590	1.14 585	0.72 575	1.03 588	0.74 579	1.03 591	1.09 606	0.99 575	0.45 485	1.04 557	0.73 533	0.95 588	0.74 582	0.94 564	0.46 481

DCRE	0.84 533	1.89 589	0.77 538	0.94 507	0.72 570	0.88 557	0.73 573	0.87 547	0.78 582	0.90 559	0.71 572	0.88 559	0.67 546	0.88 558	0.73 570	0.81 520	0.68 517	0.81 561	0.70 575	0.82 538	0.70 556

iGMRVC	0.84 533	2.85 664	0.72 528	0.72 468	0.73 571	0.77 536	0.79 580	0.73 530	0.74 580	0.73 535	0.72 575	0.73 539	0.76 573	0.73 533	0.73 570	0.72 500	0.73 533	0.73 544	0.72 580	0.73 519	0.72 563

WQFJA1	0.85 539	0.98 411	0.67 508	1.29 601	0.76 580	1.01 578	0.67 546	1.02 579	0.67 548	1.02 586	0.67 551	1.01 585	0.67 546	1.01 585	0.68 548	0.99 550	0.67 511	0.93 582	0.64 554	0.92 555	0.65 544

WQFJX	0.85 539	1.00 421	0.68 516	1.30 603	0.75 575	1.01 578	0.68 551	1.01 574	0.68 554	1.01 582	0.68 557	1.03 591	0.68 551	1.02 589	0.67 540	0.97 545	0.67 511	0.93 582	0.63 549	0.94 564	0.63 536

NLSM3	0.85 539	0.99 419	0.68 516	1.29 601	0.76 580	1.01 578	0.68 551	1.01 574	0.68 554	1.02 586	0.68 557	1.01 585	0.68 551	1.01 585	0.68 548	0.97 545	0.68 517	0.93 582	0.64 554	0.93 560	0.63 536

DNS	0.86 542	2.43 637	1.66 676	2.03 646	0.42 490	0.60 513	0.42 481	0.60 506	0.42 485	0.60 510	0.42 484	0.60 515	0.42 480	0.60 510	0.42 476	1.97 671	1.63 680	0.55 515	0.40 481	0.55 486	0.40 455

NLMM1	0.86 542	0.98 411	0.69 518	1.48 618	0.75 575	1.01 578	0.69 559	1.00 565	0.69 559	1.00 571	0.70 566	1.00 576	0.68 551	1.01 585	0.67 540	0.97 545	0.68 517	0.92 578	0.63 549	0.93 560	0.63 536

AdaDepth	0.86 542	0.93 404	0.71 525	1.01 521	1.07 617	1.02 584	0.71 569	1.00 565	0.71 572	1.01 582	0.71 572	1.00 576	0.72 568	1.14 604	0.71 567	0.92 535	0.64 506	0.90 572	0.64 554	0.89 548	0.69 553

GEStereo_RVC	0.86 542	4.45 704	0.20 233	0.27 243	0.20 284	0.27 291	0.20 271	0.26 278	0.18 268	5.03 778	0.20 282	0.27 292	0.19 279	0.27 291	0.21 277	0.20 217	0.19 241	0.19 242	4.02 782	0.20 239	0.18 262

FAST (zero-shot)	0.87 546	1.55 537	0.42 413	1.57 620	0.42 490	1.62 677	0.45 491	1.59 665	0.42 485	1.66 676	0.44 489	1.62 676	0.42 480	1.59 671	0.42 476	0.64 478	0.43 428	0.64 527	0.42 498	0.67 505	0.46 481

Selective-RAFT-Error	0.88 547	0.84 377	0.98 564	0.86 492	0.97 605	0.88 557	0.95 601	0.84 545	0.99 610	0.92 563	0.82 591	0.84 556	0.98 593	0.87 556	0.97 599	0.81 520	0.83 549	0.79 556	0.82 596	0.79 530	0.85 585

IER	0.88 547	7.04 750	2.23 727	2.75 685	0.28 325	0.43 396	0.25 298	0.39 335	0.25 302	0.41 361	0.27 317	0.39 346	0.25 304	0.40 350	0.28 315	0.37 311	0.28 290	0.37 358	0.25 306	0.37 338	0.25 288

Selective-RAFT	0.89 549	0.89 389	0.72 528	1.16 542	0.78 584	1.06 587	0.82 590	0.87 547	0.97 607	1.00 571	0.91 598	0.90 563	1.00 594	0.89 560	0.93 596	0.83 525	0.83 549	0.82 565	0.82 596	0.81 536	0.82 583

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 550	0.86 381	0.89 552	1.25 594	0.69 562	1.05 586	0.81 587	1.16 589	0.50 514	1.12 598	0.97 606	0.72 537	0.82 583	1.06 593	0.95 597	0.61 467	0.87 551	1.03 602	0.85 599	1.04 577	1.01 608

CFNet-RSSM	0.91 550	4.89 710	0.34 330	0.44 340	1.07 617	1.62 677	1.40 692	0.91 554	0.35 434	1.60 669	1.39 692	0.64 522	0.34 429	0.44 422	0.33 407	0.41 353	0.35 373	0.75 550	0.30 405	0.41 425	0.29 370

MLG-Stereo	0.92 552	0.90 393	0.84 550	1.27 596	0.49 516	1.38 664	0.88 593	1.41 662	0.97 607	0.73 535	1.09 618	1.26 656	0.43 485	0.72 531	1.05 610	1.13 570	0.49 456	1.18 615	0.66 561	1.01 574	0.46 481

ToySt	0.92 552	2.11 607	0.90 555	0.95 509	0.79 586	0.99 569	0.78 579	0.94 561	0.81 591	0.94 567	0.78 585	0.95 572	0.77 575	0.94 569	0.86 590	0.91 532	0.79 543	0.85 568	0.77 587	0.89 548	0.73 567

DPSM_ROB	0.92 552	0.91 395	0.91 557	0.91 497	0.92 600	0.92 562	0.92 597	0.92 557	0.91 596	0.93 565	0.91 598	0.92 566	0.90 586	0.91 563	0.92 592	0.92 535	0.91 554	0.91 575	0.92 601	0.93 560	0.93 593

DPSM	0.92 552	0.91 395	0.91 557	0.91 497	0.92 600	0.92 562	0.92 597	0.92 557	0.91 596	0.93 565	0.91 598	0.92 566	0.90 586	0.91 563	0.92 592	0.92 535	0.91 554	0.91 575	0.92 601	0.93 560	0.93 593

pmcnn	0.92 552	0.92 400	0.92 559	0.92 500	0.92 600	0.92 562	0.92 597	0.92 557	0.92 600	0.92 563	0.92 601	0.92 566	0.92 588	0.92 567	0.92 592	0.92 535	0.92 556	0.92 578	0.92 601	0.92 555	0.92 592

error version	0.93 557	4.47 705	2.35 730	1.99 644	0.37 452	0.41 368	0.36 438	0.41 363	0.35 434	0.43 382	0.36 441	0.41 371	0.40 462	0.41 370	0.36 430	1.87 661	2.16 723	0.47 479	0.37 461	0.39 400	0.33 411

test_1	0.93 557	4.47 705	2.35 730	1.99 644	0.37 452	0.41 368	0.36 438	0.41 363	0.35 434	0.43 382	0.36 441	0.41 371	0.40 462	0.41 370	0.36 430	1.87 661	2.16 723	0.47 479	0.37 461	0.39 400	0.33 411

DGTPSM_ROB	0.93 557	1.00 421	0.92 559	0.94 507	0.96 604	0.91 561	0.92 597	0.91 554	0.96 606	0.91 561	0.96 604	0.93 569	0.92 588	0.94 569	0.92 592	0.92 535	0.92 556	0.90 572	0.92 601	0.94 564	0.91 591

HSM-Net_RVC	0.95 560	1.17 459	0.78 540	1.18 544	0.71 568	1.16 602	0.75 575	1.09 583	0.80 588	1.10 592	0.75 580	1.17 607	0.74 570	1.17 607	0.80 583	1.13 570	0.73 533	1.17 612	0.77 587	1.16 588	0.72 563
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 561	0.75 358	0.49 448	4.84 748	0.48 512	1.28 655	0.52 520	1.20 597	0.51 521	1.14 602	0.70 566	1.00 576	0.56 525	0.90 561	0.69 556	0.76 510	0.60 496	0.95 588	0.56 537	0.73 519	0.45 479

iRaftStereo_RVC	0.97 562	3.17 672	2.30 729	2.42 676	0.38 459	0.54 502	0.38 451	0.54 491	0.38 451	0.54 497	0.38 453	0.54 500	0.38 449	0.54 496	0.38 443	2.38 711	2.34 727	0.49 492	0.36 458	0.49 466	0.36 432

DPSimNet_ROB	0.97 562	1.18 461	0.81 547	1.10 528	0.91 599	1.02 584	0.82 590	1.04 580	0.91 596	1.03 588	0.86 594	1.28 660	0.82 583	1.03 591	0.89 591	1.17 574	0.81 548	1.02 600	0.82 596	1.08 579	0.81 582

test-3	0.98 564	4.13 698	1.85 696	1.85 633	0.61 545	0.69 526	0.37 444	0.63 512	0.61 538	0.66 524	0.51 523	0.73 539	0.44 487	0.57 506	0.54 518	1.68 654	1.81 692	0.40 423	0.43 501	0.66 502	0.50 500

LGCAT	1.00 565	1.00 421	1.00 566	1.00 516	1.00 606	1.00 570	1.00 605	1.00 565	1.00 611	1.00 571	1.00 609	1.00 576	1.00 594	1.00 577	1.00 602	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 602

Test_v1	1.00 565	1.00 421	1.00 566	1.00 516	1.00 606	1.00 570	1.00 605	1.00 565	1.00 611	1.00 571	1.00 609	1.00 576	1.00 594	1.00 577	1.00 602	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 602

Wavelet-MonSter	1.00 565	1.21 509	0.76 536	1.94 639	1.01 612	1.11 597	0.76 577	1.15 586	0.76 581	1.11 597	0.76 581	1.14 604	0.76 573	1.11 601	0.76 577	1.21 623	0.90 553	1.02 600	0.71 578	1.02 576	0.71 562

999	1.00 565	1.12 452	0.59 479	1.10 528	1.21 679	1.09 593	0.52 520	1.08 581	1.43 694	1.18 605	1.35 686	0.98 575	0.52 520	0.91 563	0.85 589	0.72 500	1.46 662	0.83 566	0.98 606	0.68 507	1.41 691

DispNO	1.00 565	0.63 340	0.43 415	3.45 714	0.44 495	0.65 521	0.43 484	0.64 514	0.43 487	0.64 520	0.43 487	0.64 522	3.03 746	0.64 518	0.43 481	4.55 747	0.43 428	0.63 525	0.43 501	0.63 499	0.43 474

GANet	1.00 565	1.00 421	1.00 566	1.00 516	1.00 606	1.00 570	1.00 605	1.00 565	1.00 611	1.00 571	1.00 609	1.00 576	1.00 594	1.00 577	1.00 602	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 602

TDLM	1.00 565	1.00 421	1.00 566	1.00 516	1.00 606	1.00 570	1.00 605	1.00 565	1.00 611	1.00 571	1.00 609	1.00 576	1.00 594	1.00 577	1.00 602	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 602

CVANet_RVC	1.00 565	1.00 421	1.00 566	1.00 516	1.00 606	1.00 570	1.00 605	1.00 565	1.00 611	1.00 571	1.00 609	1.00 576	1.00 594	1.00 577	1.00 602	1.00 551	1.00 560	1.00 594	1.00 608	1.00 569	1.00 602

trnet	1.01 573	1.01 431	1.01 571	1.01 521	1.01 612	1.01 578	1.01 610	1.01 574	1.01 616	1.01 582	1.01 614	1.01 585	1.01 602	1.01 585	1.01 607	1.01 556	1.01 566	1.01 599	1.01 615	1.01 574	1.01 608

LL-Strereo	1.01 573	5.06 717	1.63 673	0.70 464	1.43 691	0.56 504	0.46 495	0.57 498	0.50 514	0.57 505	0.50 517	1.58 671	0.49 510	0.59 508	0.50 507	1.64 653	0.52 472	0.51 503	1.37 687	0.52 480	0.45 479

FlowAnything_test	1.02 575	1.72 545	0.71 525	1.59 622	0.70 566	1.61 675	0.69 559	1.61 667	0.70 567	1.60 669	0.70 566	1.61 675	0.69 558	1.61 674	0.70 565	0.81 520	0.58 487	0.81 561	0.55 533	0.81 536	0.56 526

FlowAnything	1.02 575	1.71 544	0.72 528	1.59 622	0.69 562	1.60 674	0.69 559	1.61 667	0.70 567	1.60 669	0.69 562	1.60 672	0.69 558	1.61 674	0.69 556	0.81 520	0.58 487	0.81 561	0.56 537	0.82 538	0.56 526

Hybrid-DGEV	1.03 577	1.75 551	0.80 544	1.28 600	0.78 584	1.26 652	0.80 583	1.26 648	0.78 582	1.26 654	0.78 585	1.26 656	0.78 577	1.26 657	0.78 579	1.15 573	0.75 536	1.14 605	0.74 582	1.14 583	0.75 571

tt45	1.04 578	0.88 386	1.36 654	0.92 500	1.03 615	1.51 673	0.79 580	0.70 525	0.88 594	0.74 540	0.90 595	1.60 672	0.72 568	1.60 672	0.75 575	0.91 532	0.78 541	1.52 681	0.79 591	1.14 583	1.32 683

Hybrid-DGEV-2	1.05 579	1.83 577	0.83 548	1.33 607	0.82 592	1.30 656	0.81 587	1.26 648	0.79 586	1.29 656	0.79 587	1.26 656	0.80 579	1.26 657	0.79 580	1.20 577	0.78 541	1.18 615	0.77 587	1.20 598	0.77 576

Hybrid-DGEV-03	1.07 580	1.83 577	0.83 548	1.34 608	0.81 591	1.32 658	0.81 587	1.31 655	0.81 591	1.31 657	0.82 591	1.32 661	0.82 583	1.32 662	0.81 586	1.19 575	0.77 539	1.19 617	0.76 585	1.19 596	0.77 576

GLC_STEREO	1.07 580	1.01 431	1.06 574	1.07 526	1.05 616	1.06 587	1.08 615	1.08 581	1.05 620	1.07 590	1.06 616	1.08 594	1.05 604	1.06 593	1.10 613	1.07 559	1.09 576	1.05 603	1.05 617	1.06 578	1.12 615

FC-DCNN	1.07 580	1.09 447	0.98 564	0.89 493	0.52 527	1.41 668	0.91 596	1.21 643	1.24 680	1.96 682	2.05 752	1.91 683	1.30 672	1.27 660	1.08 612	0.80 516	0.60 496	0.58 518	0.41 490	0.68 507	0.54 515

hknet	1.10 583	1.85 583	3.49 757	4.48 731	0.02 22	0.42 389	0.06 142	0.41 363	0.02 22	0.48 452	0.03 56	0.41 371	0.03 53	0.42 384	0.03 52	4.39 744	4.19 758	0.33 319	0.23 296	0.34 310	0.27 333

test_xeample3	1.10 583	1.81 567	0.61 489	0.84 487	0.49 516	0.77 536	0.66 542	0.92 557	1.40 692	0.68 528	0.46 498	0.78 545	0.54 524	1.72 677	1.48 694	1.34 633	1.52 666	1.35 674	1.67 725	1.33 653	1.55 696

DISCO	1.11 585	0.39 235	5.28 771	0.39 292	0.20 284	0.39 347	0.27 308	0.39 335	0.22 287	0.38 330	0.20 282	0.38 341	0.20 283	6.95 789	0.22 281	0.30 276	0.21 248	0.27 292	0.21 287	5.25 770	0.21 271

Occ-G	1.12 586	0.52 310	3.72 762	3.50 718	0.50 520	0.56 504	0.47 500	0.54 491	0.46 495	0.54 497	0.41 474	0.54 500	0.42 480	0.52 490	0.42 476	3.42 735	4.02 757	0.52 506	0.45 504	0.51 477	0.44 477

AEACV	1.12 586	0.52 310	3.12 753	3.24 703	0.86 593	0.53 498	0.49 511	0.60 506	0.47 500	0.53 491	0.49 513	0.55 504	0.45 491	0.55 500	0.47 496	3.01 730	3.88 755	0.71 543	0.60 545	0.80 533	0.48 491

LiteMatch	1.13 588	0.73 353	2.80 738	3.23 701	0.61 545	0.83 551	0.68 551	0.73 530	0.69 559	1.00 571	0.77 583	0.94 570	0.57 527	0.82 545	0.64 533	2.97 728	2.43 730	0.68 534	0.32 424	0.56 489	0.70 556

Lsterematch	1.13 588	0.73 353	2.80 738	3.23 701	0.61 545	0.83 551	0.68 551	0.73 530	0.69 559	1.00 571	0.77 583	0.94 570	0.57 527	0.82 545	0.64 533	2.97 728	2.43 730	0.68 534	0.32 424	0.56 489	0.70 556

MSMD_ROB	1.19 590	1.10 451	0.70 521	1.10 528	0.60 539	1.10 594	0.70 566	1.10 584	0.70 567	1.10 592	0.70 566	1.10 598	0.70 562	7.00 790	0.70 565	1.10 563	0.70 526	1.10 604	0.70 575	1.10 580	0.70 556

MM-Stereo_test2	1.20 591	1.85 583	1.05 573	1.46 617	0.94 603	1.36 662	0.99 604	1.36 657	0.95 604	1.41 664	0.98 607	1.40 667	0.96 590	1.37 664	0.95 597	1.37 638	1.06 569	1.33 671	0.93 605	1.29 652	0.89 589

ours_stereo	1.20 591	1.21 509	0.90 555	1.64 630	1.11 619	1.35 660	0.67 546	1.76 674	0.93 602	1.70 678	1.10 619	1.39 665	0.75 572	1.41 666	0.81 586	1.60 652	1.03 568	1.33 671	1.00 608	1.61 663	0.72 563

DisPM	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

CrosDoStereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

PFNet+	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

LCNet	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

HHNet	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

Patchmatch Stereo++	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

STrans-v2	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

TransformOpticalFlow	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

OMP-Stereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

IIG-Stereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

NF-Stereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

OCTAStereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

PSM-softLoss	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

KMStereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

NRIStereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

PSM-adaLoss	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

PSM-AAD	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

FTStereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

ROB_FTStereo_v2	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

ROB_FTStereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

Consistency-Raft	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

KYRaft	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

HUI-Stereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

ASMatch	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

DeepStereo_LL	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

DEmStereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

SST-Stereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

THIR-Stereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

RAFT_R40	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

DRaft	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

PFNet	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

GrayStereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

RE-Stereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

Pruner-Stereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

TVStereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

DeepStereo_RVC	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

RAFT-RH_RVC	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

IRAFT_RVC	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

RAFT-345	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

iRAFT	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

CRE-IMP	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

GMM-Stereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

RAFT-IKP	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

Prome-Stereo	1.20 591	1.20 463	1.20 591	1.20 546	1.20 633	1.20 603	1.20 627	1.20 597	1.20 632	1.20 607	1.20 629	1.20 609	1.20 619	1.20 609	1.20 629	1.20 577	1.20 591	1.20 619	1.20 629	1.20 598	1.20 629

qqai	1.22 638	1.38 530	1.12 577	1.39 614	1.14 620	1.40 666	1.14 619	1.41 662	1.12 621	1.40 663	1.11 620	1.40 667	1.13 608	1.41 666	1.15 618	1.25 626	0.97 559	1.24 666	1.01 615	1.24 647	0.96 597

HCRNet	1.22 638	7.11 751	3.00 740	3.55 719	0.33 425	0.29 296	0.14 226	0.19 230	0.15 243	0.33 311	0.29 340	0.25 277	0.14 231	0.22 255	0.33 407	3.64 736	3.00 735	0.76 552	0.32 424	0.18 232	0.13 221

HBP-ISP	1.24 640	1.72 545	1.65 674	1.15 537	0.76 580	1.40 666	0.88 593	1.67 673	1.02 617	1.69 677	1.38 691	1.69 677	1.21 665	1.87 684	1.21 674	1.05 558	0.79 543	0.97 592	0.80 593	1.19 596	0.75 571

AANet_RVC	1.26 641	0.31 210	4.99 769	5.93 758	0.20 284	0.25 277	0.20 271	0.25 272	0.20 278	0.23 258	0.19 278	0.25 277	0.20 283	0.25 275	0.20 273	5.66 768	4.76 762	0.26 287	0.30 405	0.24 268	0.27 333

MM-Stereo_test3	1.27 642	2.07 603	1.18 586	1.60 625	1.02 614	1.45 670	1.01 610	1.40 661	1.04 619	1.44 666	1.03 615	1.46 670	1.02 603	1.44 669	1.02 608	1.51 647	1.12 583	1.32 670	0.98 606	1.38 656	0.97 598

11t	1.27 642	2.70 649	1.34 644	1.32 606	0.89 595	1.30 656	1.34 682	1.64 670	0.57 528	1.45 667	0.72 575	1.05 593	1.29 671	1.07 596	1.29 683	1.49 644	1.02 567	0.97 592	1.15 622	1.48 658	1.31 682

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 644	1.35 526	1.35 646	1.35 610	1.35 684	1.35 660	1.35 683	1.36 657	1.35 688	1.36 661	1.35 686	1.36 663	1.36 677	1.36 663	1.35 687	1.35 634	1.35 653	1.35 674	1.35 684	1.35 654	1.35 687

CC-Net-ROB	1.36 645	1.33 525	1.33 643	1.36 611	1.38 688	1.36 662	1.33 681	1.37 659	1.34 685	1.35 660	1.36 688	1.38 664	1.34 675	1.38 665	1.38 690	1.35 634	1.38 657	1.33 671	1.35 684	1.43 657	1.34 686

CFNet	1.37 646	5.27 731	0.19 225	5.49 755	0.19 281	0.28 293	0.19 267	0.28 283	0.19 276	0.28 288	0.19 278	0.28 293	4.35 776	0.28 296	0.19 270	0.23 239	0.17 225	0.23 267	4.21 784	4.81 761	0.17 256

PS-NSSS	1.38 647	1.39 531	1.34 644	1.34 608	1.35 684	1.38 664	1.37 690	1.35 656	1.38 691	1.34 659	1.34 685	1.39 665	1.38 680	1.70 676	1.40 691	1.36 636	1.36 654	1.36 676	1.37 687	1.37 655	1.36 688

RASNet	1.49 648	1.65 541	1.45 662	1.38 613	1.43 691	1.47 671	1.36 685	1.38 660	1.36 689	1.39 662	1.60 702	1.45 669	1.45 683	1.51 670	2.21 747	1.53 648	1.36 654	1.36 676	1.36 686	1.66 666	1.36 688

BLMT-Stereo	1.53 649	1.36 527	1.06 574	1.42 616	1.23 683	1.41 668	1.07 614	1.43 664	1.12 621	1.42 665	1.06 616	1.83 680	1.07 605	1.42 668	1.07 611	1.27 628	1.38 657	6.80 787	1.00 608	1.26 649	1.00 602

GANetREF_RVC	1.55 650	1.94 599	1.22 638	1.88 635	1.21 679	1.88 682	1.22 673	1.88 676	1.22 678	1.88 679	1.22 675	1.88 681	1.22 666	1.89 685	1.22 675	1.87 661	1.22 639	1.88 697	1.22 675	1.88 675	1.22 675
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SPS-STEREO	1.59 651	1.91 592	1.21 637	1.94 639	1.20 633	2.00 690	1.23 674	1.99 681	1.24 680	2.00 687	1.25 678	2.03 691	1.26 668	2.00 689	1.29 683	1.90 666	1.18 590	1.89 698	1.21 674	1.89 676	1.20 629
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 652	1.59 539	1.70 677	1.59 622	1.59 697	1.61 675	1.61 701	1.60 666	1.60 698	1.62 675	1.59 701	1.60 672	1.60 686	1.60 672	1.59 698	1.59 650	1.60 677	1.59 683	1.59 705	1.59 662	1.59 702

MEA-ACV	1.66 653	0.87 383	0.61 489	11.81 788	1.35 684	1.50 672	0.71 569	1.23 646	0.92 600	1.13 601	0.96 604	1.69 677	0.70 562	1.23 656	1.16 622	1.54 649	1.20 591	1.58 682	0.85 599	1.12 581	0.95 596

ff7	1.68 654	2.68 646	1.35 646	0.97 513	0.89 595	1.84 679	2.15 745	2.12 687	1.80 728	2.05 692	1.56 698	2.33 712	2.12 736	2.23 708	2.25 748	1.31 630	1.07 570	1.48 678	1.41 690	0.90 551	1.04 610

ffff	1.68 654	2.68 646	1.35 646	0.97 513	0.89 595	1.84 679	2.15 745	2.12 687	1.80 728	2.05 692	1.56 698	2.33 712	2.12 736	2.23 708	2.25 748	1.31 630	1.07 570	1.48 678	1.41 690	0.90 551	1.04 610

ccc-4	1.68 654	2.68 646	1.35 646	0.97 513	0.89 595	1.84 679	2.15 745	2.12 687	1.80 728	2.05 692	1.56 698	2.33 712	2.12 736	2.23 708	2.25 748	1.31 630	1.07 570	1.48 678	1.41 690	0.90 551	1.04 610

PhaseNet	1.74 657	6.34 749	4.81 767	6.77 764	0.24 308	0.80 543	0.53 522	0.48 451	0.22 287	0.53 491	0.28 325	0.48 461	0.25 304	0.40 350	0.32 395	6.39 774	4.61 761	0.46 469	0.38 475	0.25 271	0.18 262

MC-Stereo	1.76 658	2.96 665	1.37 656	2.14 648	1.37 687	2.14 696	1.36 685	2.14 690	1.37 690	2.14 696	1.37 689	2.14 693	1.37 679	2.14 694	1.37 689	1.97 671	1.32 641	1.97 701	1.32 683	1.98 678	1.33 684

IGEVStereo-DCA	1.77 659	4.21 700	1.84 694	2.49 679	2.11 745	2.54 730	1.36 685	1.65 671	1.17 629	2.75 740	1.90 735	2.54 725	1.15 612	0.94 569	1.11 614	1.50 645	1.32 641	0.96 590	1.46 696	1.49 659	0.88 586

rrr	1.77 659	4.21 700	1.84 694	2.49 679	2.11 745	2.54 730	1.36 685	1.65 671	1.17 629	2.75 740	1.90 735	2.54 725	1.15 612	0.94 569	1.11 614	1.50 645	1.32 641	0.96 590	1.46 696	1.49 659	0.88 586

MM-Stereo_test1	1.80 661	3.41 677	1.52 669	2.12 647	1.41 690	2.04 691	1.41 693	2.05 685	1.46 695	2.04 691	1.41 693	2.05 692	1.42 682	2.05 690	1.43 693	2.04 676	1.54 669	1.94 699	1.38 689	1.99 679	1.33 684

MFMNet_re	1.81 662	1.91 592	1.71 679	1.95 641	1.70 720	1.95 687	1.70 718	1.96 679	1.74 724	1.97 684	1.72 723	1.95 684	1.71 707	1.97 688	1.71 718	1.86 659	1.62 678	1.85 690	1.66 724	1.86 674	1.64 720

plain	1.88 663	3.16 671	0.64 498	3.10 696	0.65 553	3.10 746	0.64 539	3.12 745	0.65 544	3.10 746	0.65 548	3.11 746	0.65 541	3.12 745	0.65 536	3.12 731	0.65 508	3.13 744	0.65 558	3.13 732	0.65 544

derf	1.91 664	2.15 611	1.78 683	2.16 649	1.75 723	2.21 705	1.80 722	2.22 704	1.80 728	2.21 707	1.76 724	2.17 694	1.81 716	2.24 711	1.74 727	1.93 669	1.56 670	1.96 700	1.53 698	1.95 677	1.56 697

noway5	1.92 665	4.97 713	1.95 718	2.31 666	1.68 710	2.21 705	1.68 712	2.21 702	1.69 714	2.22 711	1.68 716	2.21 702	1.68 697	2.21 704	1.68 713	2.18 688	1.87 707	1.71 687	0.65 558	0.85 542	0.72 563

RAFT_CTSACE	1.92 665	3.71 684	1.72 680	1.88 635	1.72 722	2.04 691	1.42 695	2.18 693	1.89 741	2.02 689	1.97 741	1.95 684	2.06 735	1.93 686	1.62 699	1.76 656	1.66 682	2.02 702	1.73 733	1.73 669	1.43 693

MonStereo1	1.94 667	2.77 659	1.52 669	3.73 726	1.51 694	2.13 695	1.42 695	2.32 714	1.52 696	2.31 718	1.50 696	2.53 722	1.59 685	2.34 716	1.56 696	1.91 667	1.36 654	1.86 693	1.31 682	2.07 689	1.53 694

4.25w-stereo	1.98 668	2.72 653	1.46 663	3.47 715	1.43 691	2.07 693	1.98 736	2.53 726	1.52 696	2.71 733	1.98 747	1.81 679	1.62 688	1.96 687	1.36 688	1.88 664	2.00 712	2.53 738	1.61 712	1.74 670	1.15 620

4.5w-stereo	1.99 669	2.33 625	1.81 685	3.28 705	1.68 710	1.94 684	1.99 739	2.72 730	1.70 715	2.72 734	1.99 750	1.97 686	1.68 697	1.76 678	1.29 683	1.91 667	2.02 718	2.53 738	1.61 712	1.75 671	1.16 623

2.75w_new	1.99 669	2.34 629	1.81 685	3.14 697	1.62 699	1.94 684	1.99 739	2.72 730	1.71 717	2.72 734	1.99 750	1.90 682	1.73 709	1.82 683	1.29 683	2.37 710	2.01 714	2.31 724	1.42 693	1.77 672	1.22 675

3.75w	1.99 669	2.31 623	1.83 693	3.16 699	1.65 701	1.93 683	1.98 736	2.72 730	1.68 707	2.73 739	1.97 741	2.00 688	1.72 708	1.81 682	1.25 679	2.27 700	2.01 714	2.38 729	1.42 693	1.71 668	1.24 678

2w_stereo	1.99 669	2.36 632	1.81 685	3.24 703	1.67 706	1.94 684	1.98 736	2.72 730	1.68 707	2.72 734	1.94 738	1.98 687	1.74 711	1.79 681	1.27 680	1.95 670	2.00 712	2.53 738	1.60 708	1.68 667	1.15 620

2.25w	2.00 673	1.86 586	1.98 721	2.95 694	2.17 749	2.26 711	1.35 683	2.42 720	2.00 748	2.07 695	1.27 680	2.53 722	1.99 731	2.29 713	1.49 695	2.21 692	1.32 641	1.85 690	1.87 738	2.52 719	1.62 715

4.25_new	2.00 673	2.33 625	1.82 690	3.32 708	1.69 715	1.95 687	1.99 739	2.72 730	1.71 717	2.72 734	1.97 741	2.01 689	1.74 711	1.77 679	1.28 681	2.18 688	2.01 714	2.48 736	1.58 703	1.65 664	1.17 624

4.5w_new	2.00 673	2.33 625	1.82 690	3.32 708	1.69 715	1.95 687	1.99 739	2.72 730	1.71 717	2.72 734	1.97 741	2.01 689	1.74 711	1.77 679	1.28 681	2.18 688	2.01 714	2.48 736	1.58 703	1.65 664	1.17 624

4.5_new	2.00 673	1.84 582	1.98 721	2.77 687	2.16 747	2.27 712	1.28 680	2.09 686	1.98 745	2.01 688	1.28 681	2.71 735	1.98 729	2.51 725	1.65 701	2.26 697	1.33 648	1.87 694	1.87 738	2.49 715	1.60 704

TRStereo	2.00 673	2.13 608	1.85 696	2.27 655	1.84 727	2.28 714	1.84 724	2.29 709	1.86 734	2.30 715	1.87 730	2.30 709	1.87 719	2.08 691	1.72 721	2.08 677	1.72 686	2.08 713	1.72 730	2.08 691	1.72 725

XX-Stereo	2.00 673	2.13 608	1.85 696	2.27 655	1.84 727	2.28 714	1.84 724	2.29 709	1.86 734	2.30 715	1.87 730	2.30 709	1.87 719	2.08 691	1.72 721	2.08 677	1.72 686	2.08 713	1.72 730	2.08 691	1.72 725

EAI-Stereo	2.00 673	2.13 608	1.85 696	2.27 655	1.84 727	2.28 714	1.84 724	2.29 709	1.86 734	2.30 715	1.87 730	2.30 709	1.87 719	2.08 691	1.72 721	2.08 677	1.72 686	2.08 713	1.72 730	2.08 691	1.72 725

2.5w	2.01 680	2.40 634	1.37 656	3.28 705	2.01 739	2.71 736	1.43 698	1.82 675	1.83 732	1.90 681	1.41 693	2.71 735	1.35 676	2.71 735	1.85 733	2.66 722	1.53 667	1.64 684	1.23 676	2.53 722	1.87 735

4w-stereo	2.02 681	2.72 653	1.44 661	3.36 711	1.59 697	2.48 723	1.72 720	2.28 707	1.24 680	2.24 713	1.65 706	2.56 727	1.32 674	2.39 719	1.98 744	2.67 724	1.51 665	1.66 685	1.24 677	2.53 722	1.88 738

IGEV	2.02 681	2.20 615	1.82 690	2.90 693	2.16 747	2.41 720	1.25 676	2.00 682	1.98 745	1.99 686	1.31 683	2.72 739	1.93 725	2.67 734	1.69 716	2.26 697	1.32 641	1.83 689	1.87 738	2.53 722	1.61 709

3.25w_new	2.03 683	2.72 653	1.35 646	3.33 710	1.57 695	2.72 737	1.53 700	2.15 691	1.33 684	2.15 697	1.60 702	2.63 731	1.30 672	2.72 737	1.99 745	2.67 724	1.53 667	1.75 688	1.25 679	2.53 722	1.87 735

3.5w_stereo	2.03 683	2.72 653	1.35 646	3.41 712	1.57 695	2.72 737	1.49 699	2.01 683	1.34 685	2.15 697	1.61 704	2.63 731	1.36 677	2.72 737	1.99 745	2.66 722	1.58 673	1.68 686	1.24 677	2.53 722	1.87 735

UniTT-Stereo	2.03 683	3.43 678	0.72 528	3.42 713	0.73 571	3.27 749	0.68 551	3.38 750	0.69 559	3.29 749	0.72 575	3.28 749	0.70 562	3.35 751	0.68 548	3.39 734	0.68 517	3.31 747	0.69 571	3.37 733	0.73 567

3.25w	2.04 686	2.20 615	1.48 664	3.03 695	2.17 749	2.63 734	1.39 691	1.96 679	1.95 744	1.96 682	1.37 689	2.71 735	1.96 728	2.71 735	1.73 726	2.26 697	1.32 641	1.87 694	1.87 738	2.51 718	1.63 718

3w_stereo	2.04 686	2.24 619	1.70 677	3.15 698	2.18 751	2.49 724	1.26 678	2.03 684	1.98 745	1.98 685	1.33 684	2.72 739	1.99 731	2.59 728	1.72 721	2.22 693	1.33 648	1.85 690	1.88 743	2.50 717	1.58 701

1w_stereo	2.05 688	2.32 624	1.35 646	3.74 727	2.01 739	2.73 739	1.42 695	1.88 676	1.93 743	2.03 690	1.28 681	2.71 735	1.99 731	2.72 737	1.72 721	2.20 691	1.32 641	1.87 694	1.86 737	2.45 711	1.54 695

zzzzzz3	2.07 689	5.00 715	1.93 708	2.28 660	1.66 702	2.19 699	1.66 704	2.18 693	1.67 702	2.19 702	1.66 709	2.18 695	1.67 695	2.18 696	1.66 704	2.15 680	1.85 699	2.05 703	1.59 705	2.05 681	1.59 702

noway2	2.07 689	4.96 712	1.92 705	2.28 660	1.66 702	2.20 702	1.66 704	2.19 696	1.66 699	2.19 702	1.65 706	2.19 698	1.68 697	2.18 696	1.65 701	2.15 680	1.86 703	2.06 707	1.59 705	2.06 685	1.60 704

LiteMatch*	2.07 689	1.30 521	5.73 774	6.28 761	0.79 586	1.33 659	0.80 583	1.30 654	1.02 617	1.33 658	0.84 593	1.33 662	0.97 591	1.28 661	1.04 609	6.05 772	5.89 768	1.28 669	0.76 585	1.28 651	0.88 586

noway7	2.08 692	5.18 722	1.92 705	2.27 655	1.66 702	2.18 697	1.66 704	2.17 692	1.66 699	2.18 699	1.65 706	2.18 695	1.66 689	2.17 695	1.66 704	2.15 680	1.85 699	2.05 703	1.60 708	2.05 681	1.60 704

zzzz4	2.08 692	5.22 726	1.93 708	2.27 655	1.66 702	2.19 699	1.66 704	2.18 693	1.67 702	2.18 699	1.66 709	2.18 695	1.66 689	2.18 696	1.66 704	2.15 680	1.84 694	2.05 703	1.60 708	2.05 681	1.60 704

zzzz2	2.08 692	4.92 711	1.93 708	2.30 663	1.67 706	2.19 699	1.66 704	2.20 699	1.67 702	2.20 705	1.68 716	2.21 702	1.66 689	2.20 701	1.68 713	2.17 686	1.84 694	2.07 709	1.62 718	2.05 681	1.61 709

monster_256*512	2.09 695	5.21 725	1.98 721	2.30 663	1.67 706	2.18 697	1.66 704	2.20 699	1.67 702	2.19 702	1.67 711	2.19 698	1.66 689	2.19 699	1.66 704	2.15 680	1.86 703	2.05 703	1.60 708	2.06 685	1.61 709

zzz1	2.09 695	4.97 713	1.93 708	2.30 663	1.68 710	2.21 705	1.68 712	2.21 702	1.68 707	2.21 707	1.67 711	2.21 702	1.68 697	2.21 704	1.69 716	2.17 686	1.85 699	2.08 713	1.61 712	2.06 685	1.61 709

zzzzzzz1	2.10 697	5.20 724	1.93 708	2.38 673	1.68 710	2.20 702	1.67 710	2.20 699	1.68 707	2.20 705	1.67 711	2.20 701	1.68 697	2.20 701	1.67 712	2.24 695	1.86 703	2.06 707	1.61 712	2.06 685	1.62 715

GELT-Stereo	2.10 697	5.33 733	1.94 716	2.37 671	1.68 710	2.21 705	1.69 716	2.19 696	1.67 702	2.18 699	1.67 711	2.19 698	1.66 689	2.19 699	1.66 704	2.23 694	1.83 693	2.07 709	1.61 712	2.04 680	1.61 709

noway1	2.10 697	5.26 730	1.93 708	2.31 666	1.69 715	2.21 705	1.67 710	2.19 696	1.68 707	2.21 707	1.68 716	2.21 702	1.67 695	2.20 701	1.66 704	2.15 680	1.84 694	2.07 709	1.61 712	2.07 689	1.61 709

sCroCo_RVC	2.10 697	2.76 657	1.92 705	2.78 690	1.39 689	2.73 739	1.41 693	2.73 736	1.40 692	2.77 745	1.41 693	2.74 741	1.40 681	2.74 740	1.40 691	2.72 726	1.42 660	2.72 742	1.44 695	2.79 729	1.42 692

noway4	2.11 701	5.14 720	1.93 708	2.37 671	1.69 715	2.20 702	1.68 712	2.22 704	1.68 707	2.21 707	1.69 720	2.23 706	1.68 697	2.22 706	1.66 704	2.24 695	1.84 694	2.09 718	1.63 721	2.09 694	1.62 715

MoCha-V2	2.11 701	26.97 795	0.78 540	0.92 500	0.77 583	0.96 567	0.72 572	0.90 552	0.72 575	0.94 567	0.70 566	0.90 563	0.71 567	0.91 563	0.71 567	0.85 528	0.71 530	0.88 570	0.69 571	0.87 544	0.67 549

noway3	2.12 703	5.22 726	1.93 708	2.39 674	1.70 720	2.23 710	1.70 718	2.22 704	1.70 715	2.22 711	1.70 722	2.23 706	1.69 704	2.22 706	1.71 718	2.28 701	1.86 703	2.08 713	1.63 721	2.09 694	1.63 718

FBW_ROB	2.12 703	2.46 639	1.77 682	2.49 679	1.79 726	2.38 718	1.83 723	2.46 721	1.78 727	2.48 726	1.97 741	2.40 717	1.78 714	2.42 722	1.83 731	2.31 706	1.85 699	2.38 729	1.82 736	2.35 705	1.84 731

MonStereo	2.17 705	2.41 635	1.49 668	2.67 684	1.67 706	2.60 733	2.04 743	2.32 714	1.76 725	2.44 723	1.68 716	2.50 720	1.69 704	2.38 717	1.80 730	2.28 701	1.78 689	2.63 741	2.14 746	3.47 734	1.68 723

asda	2.17 705	2.54 640	1.81 685	3.47 715	1.78 725	2.50 726	1.86 728	2.61 728	1.68 707	2.61 730	1.83 726	2.37 716	1.73 709	2.44 723	1.88 739	2.51 719	1.84 694	2.34 726	1.62 718	2.23 698	1.77 730

asd	2.18 707	2.77 659	1.58 671	3.59 720	2.00 738	2.58 732	1.85 727	2.39 719	1.71 717	2.47 725	1.97 741	2.59 729	1.61 687	2.56 726	1.79 729	2.51 719	1.99 711	2.11 719	1.62 718	2.36 706	1.60 704

qwe	2.18 707	2.60 643	1.58 671	3.83 728	1.90 736	2.53 728	1.90 734	2.48 722	1.73 722	2.37 721	1.92 737	2.53 722	1.68 697	2.56 726	1.83 731	2.52 721	1.87 707	2.07 709	1.68 727	2.32 704	1.71 724

monsters	2.18 707	2.41 635	1.96 720	3.47 715	2.03 743	2.53 728	1.64 703	2.48 722	1.73 722	2.40 722	1.50 696	2.62 730	1.94 726	2.59 728	1.94 741	2.44 714	1.57 672	2.28 722	1.87 738	2.42 708	1.86 733

AIO_rvc	2.18 707	2.34 629	1.87 700	2.32 668	1.94 737	2.40 719	1.89 733	2.37 717	2.07 750	2.52 728	1.95 740	2.44 719	1.99 731	2.41 720	1.89 740	2.32 707	2.09 720	2.24 720	2.18 747	2.21 697	2.23 742

HUF	2.18 707	2.30 622	1.99 725	2.34 670	2.02 742	2.41 720	2.06 744	2.38 718	1.89 741	2.36 720	1.85 727	2.56 727	1.98 729	2.31 715	1.97 743	2.30 705	2.03 719	2.30 723	2.11 745	2.23 698	2.16 740

AIO_test	2.18 707	2.09 606	2.04 726	2.42 676	2.01 739	2.47 722	1.94 735	2.34 716	2.03 749	2.56 729	1.94 738	2.43 718	1.94 726	2.41 720	1.87 737	2.39 712	2.10 721	2.35 728	1.91 744	2.25 700	2.19 741

monsterstereo	2.20 713	2.33 625	1.95 718	3.65 722	2.07 744	2.49 724	1.61 701	2.48 722	1.83 732	2.45 724	1.61 704	2.67 734	1.86 717	2.64 730	1.94 741	2.48 718	1.66 682	2.34 726	1.68 727	2.40 707	1.86 733

LG-G_1	2.22 714	2.71 651	1.89 701	2.77 687	1.87 734	2.75 741	1.87 731	2.76 738	1.87 738	2.75 740	1.87 730	2.76 742	1.87 719	2.75 741	1.86 734	2.47 716	1.58 673	2.45 733	1.57 700	2.45 711	1.57 699

LG-G	2.22 714	2.71 651	1.89 701	2.77 687	1.87 734	2.75 741	1.87 731	2.76 738	1.87 738	2.75 740	1.87 730	2.76 742	1.87 719	2.75 741	1.86 734	2.47 716	1.58 673	2.45 733	1.57 700	2.45 711	1.57 699

LGtest1	2.22 714	2.70 649	1.89 701	2.76 686	1.86 730	2.75 741	1.86 728	2.75 737	1.86 734	2.75 740	1.86 728	2.77 744	1.87 719	2.75 741	1.86 734	2.46 715	1.58 673	2.45 733	1.56 699	2.45 711	1.56 697

RAStereo	2.23 717	3.64 681	0.76 536	3.65 722	0.86 593	3.66 754	0.76 577	3.67 754	0.81 591	3.66 751	0.76 581	3.66 752	0.77 575	3.68 753	0.77 578	3.68 737	0.77 539	3.69 752	0.77 587	3.70 736	0.77 576

UDGNet	2.23 717	5.40 737	1.72 680	2.48 678	1.69 715	2.51 727	1.69 716	2.51 725	1.72 721	2.50 727	1.69 720	2.52 721	1.69 704	2.50 724	1.68 713	2.41 713	1.70 685	2.42 731	1.69 729	2.42 708	1.64 720

NCCL2	2.28 719	2.27 620	2.28 728	2.28 660	2.28 752	2.27 712	2.29 748	2.28 707	2.28 751	2.27 714	2.28 753	2.28 708	2.27 739	2.27 712	2.28 752	2.28 701	2.28 726	2.27 721	2.29 751	2.27 701	2.29 743

Abc-Net	2.32 720	24.75 787	1.14 580	1.17 543	1.17 627	1.11 597	1.15 621	1.17 591	1.21 677	1.08 591	1.16 624	1.12 603	1.14 611	1.09 597	1.17 624	1.09 561	1.16 586	1.17 612	1.17 625	1.16 588	1.11 613
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 721	25.00 788	1.13 579	1.15 537	1.15 622	1.10 594	1.15 621	1.15 586	1.15 624	1.12 598	1.15 621	1.09 596	1.13 608	1.10 599	1.15 618	1.11 568	1.09 576	1.16 608	1.12 620	1.16 588	1.17 624

stereogan	2.33 721	24.38 786	1.18 586	1.18 544	1.18 630	1.14 600	1.18 625	1.19 594	1.19 631	1.14 602	1.18 628	1.14 604	1.18 617	1.14 604	1.18 625	1.14 572	1.14 584	1.19 617	1.19 626	1.15 586	1.19 628

RGC	2.36 723	25.48 789	1.19 588	1.15 537	1.15 622	1.10 594	1.16 623	1.17 591	1.16 625	1.12 598	1.16 624	1.11 602	1.13 608	1.09 597	1.18 625	1.10 563	1.15 585	1.16 608	1.12 620	1.14 583	1.12 615

NCC-stereo	2.36 723	25.52 790	1.17 584	1.15 537	1.17 627	1.11 597	1.11 616	1.15 586	1.16 625	1.10 592	1.16 624	1.10 598	1.15 612	1.14 604	1.13 616	1.09 561	1.11 580	1.15 607	1.16 624	1.17 593	1.17 624

AF-Net	2.37 725	25.71 791	1.17 584	1.13 533	1.15 622	1.15 601	1.18 625	1.19 594	1.16 625	1.10 592	1.15 621	1.10 598	1.18 617	1.12 603	1.15 618	1.10 563	1.10 579	1.17 612	1.15 622	1.16 588	1.12 615

Nwc_Net	2.37 725	25.95 792	1.15 582	1.14 534	1.15 622	1.08 591	1.14 619	1.17 591	1.16 625	1.14 602	1.15 621	1.08 594	1.15 612	1.11 601	1.14 617	1.10 563	1.11 580	1.16 608	1.09 619	1.16 588	1.15 620

CFNet_RVC	2.38 727	8.71 762	0.38 350	9.33 777	0.42 490	0.56 504	0.42 481	0.60 506	0.38 451	0.62 516	0.42 484	0.56 507	7.29 788	0.62 512	0.42 476	0.53 444	0.37 384	0.49 492	0.34 439	8.30 784	6.87 791

testmc14	2.43 728	10.48 775	8.02 786	8.93 776	0.31 398	0.44 431	0.30 342	0.42 381	0.30 351	0.42 375	0.30 355	0.42 389	0.30 351	0.42 384	0.30 341	8.88 787	6.99 777	0.41 441	0.28 372	0.39 400	0.28 361

edge stereo	2.43 728	27.07 796	1.14 580	1.06 525	1.14 620	1.08 591	1.17 624	1.16 589	1.14 623	1.10 592	1.16 624	1.09 596	1.16 616	1.10 599	1.16 622	1.10 563	1.11 580	1.16 608	1.19 626	1.13 582	1.11 613

FAT-Stereo	2.46 730	26.05 793	1.23 640	1.23 593	1.22 681	1.20 603	1.24 675	1.23 646	1.23 679	1.19 606	1.22 675	1.21 654	1.24 667	1.20 609	1.24 676	1.21 623	1.17 589	1.22 665	1.25 679	1.20 598	1.24 678

MCSU-Stereo	2.48 731	10.56 776	8.50 788	9.47 780	0.31 398	0.43 396	0.30 342	0.42 381	0.30 351	0.42 375	0.30 355	0.42 389	0.30 351	0.41 370	0.30 341	8.86 786	6.93 776	0.40 423	0.29 387	0.39 400	0.28 361

S-Stereo	2.51 732	26.86 794	1.23 640	1.22 591	1.22 681	1.24 651	1.25 676	1.22 644	1.24 680	1.21 652	1.24 677	1.19 608	1.27 669	1.19 608	1.24 676	1.19 575	1.20 591	1.25 667	1.19 626	1.24 647	1.23 677

Anonymous3	2.55 733	3.26 675	1.65 674	3.28 705	1.63 700	3.24 748	1.68 712	3.27 747	1.66 699	3.28 748	1.67 711	3.25 748	1.66 689	3.27 747	1.64 700	3.26 732	1.65 681	3.30 746	1.65 723	4.95 766	1.65 722

DNSM	2.56 734	4.43 703	3.08 751	4.09 730	1.86 730	2.66 735	1.86 728	2.66 729	1.87 738	2.66 732	1.86 728	2.66 733	1.86 717	2.66 733	1.87 737	3.82 739	2.94 734	2.42 731	1.73 733	2.42 708	1.73 728

MIF-Stereo (partial)	2.58 735	3.31 676	0.66 504	3.18 700	0.66 556	3.18 747	0.66 542	3.21 746	0.67 548	3.19 747	0.66 550	3.19 747	0.66 544	3.31 749	0.68 548	5.09 764	1.79 691	8.23 791	1.67 725	6.18 775	1.38 690

MSMDNet	2.65 736	10.14 773	0.33 316	9.74 781	0.32 412	0.87 556	0.33 411	2.95 744	0.68 554	0.49 462	0.34 427	0.49 468	5.70 783	0.49 467	0.33 407	0.42 367	9.57 784	0.41 441	0.31 416	8.36 785	0.65 544

pcwnet_v2	2.66 737	9.89 771	0.33 316	9.89 782	0.32 412	0.50 480	0.32 400	0.49 459	0.33 419	0.49 462	0.34 427	0.49 468	8.76 790	0.48 460	0.33 407	0.41 353	9.58 785	0.40 423	0.29 387	9.01 788	0.63 536

CFNet_pseudo	2.67 738	9.36 767	0.32 311	10.99 787	0.33 425	0.85 553	0.33 411	0.49 459	0.33 419	0.49 462	0.32 410	0.49 468	7.26 787	0.49 467	0.33 407	0.41 353	9.62 786	0.41 441	0.29 387	10.03 792	0.29 370

TestStereo_HL2	2.73 739	0.41 252	11.06 789	14.13 790	0.30 350	0.44 431	0.28 319	0.43 389	0.29 336	0.43 382	0.28 325	0.43 398	0.29 342	0.43 391	0.28 315	13.51 791	10.37 791	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 333

CFNet_ucs	2.73 739	9.64 769	0.33 316	9.92 783	0.32 412	0.49 471	0.33 411	0.49 459	0.33 419	0.49 462	0.33 419	0.49 468	8.98 791	0.48 460	0.33 407	0.41 353	9.96 789	0.40 423	0.29 387	10.12 793	0.54 515

UCFNet_RVC	2.75 741	10.06 772	0.29 280	10.31 786	0.29 338	0.42 389	0.29 334	0.43 389	0.29 336	0.42 375	0.29 340	0.42 389	9.87 793	0.43 391	0.29 331	0.36 308	9.84 788	0.36 354	0.26 312	9.77 791	0.26 294

TestStereo_HL3	2.76 742	0.41 252	11.46 792	14.11 789	0.30 350	0.45 445	0.29 334	0.43 389	0.29 336	0.43 382	0.29 340	0.43 398	0.28 330	0.44 422	0.30 341	13.57 792	10.32 790	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 333

GGDA	2.76 742	0.41 252	11.34 791	14.28 791	0.30 350	0.44 431	0.29 334	0.43 389	0.29 336	0.43 382	0.28 325	0.43 398	0.28 330	0.43 391	0.29 331	13.45 790	10.57 792	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 333

TestStereo-Hl	2.78 744	0.42 264	11.23 790	14.38 792	0.30 350	0.44 431	0.30 342	0.43 389	0.28 326	0.43 382	0.29 340	0.44 434	0.29 342	0.44 422	0.29 331	13.64 793	10.73 793	0.41 441	0.27 351	0.38 351	0.27 333

ccs_rob	2.79 745	10.17 774	0.32 311	10.00 784	0.33 425	0.49 471	0.33 411	1.90 678	0.32 409	0.51 484	0.33 419	0.49 468	9.24 792	0.49 467	0.33 407	0.41 353	9.82 787	0.41 441	0.28 372	9.34 789	0.29 370

PCWNet_CMD	2.80 746	9.82 770	0.32 311	10.09 785	0.32 412	0.49 471	0.33 411	3.34 749	0.33 419	0.49 462	0.33 419	0.49 468	8.73 789	0.48 460	0.33 407	0.41 353	9.22 783	0.42 457	0.29 387	9.55 790	0.31 395

NLSM1	2.93 747	3.24 674	2.57 736	4.04 729	2.66 755	3.30 750	2.55 751	3.29 748	2.55 753	3.35 750	2.48 755	3.28 749	2.47 741	3.34 750	2.49 753	3.26 732	2.55 732	3.13 744	2.57 754	3.00 731	2.46 750

StereoVision	3.15 748	5.00 715	0.89 552	4.83 747	1.00 606	3.93 755	1.27 679	6.37 784	1.34 685	5.67 784	1.26 679	5.84 785	1.27 669	5.03 781	1.24 676	5.10 765	1.09 576	4.61 765	0.57 540	5.62 773	1.12 615

MaDis-Stereo	3.19 749	6.02 748	1.12 577	5.61 757	1.16 626	5.43 782	1.02 612	5.15 781	0.70 567	5.43 781	1.21 674	5.03 782	0.97 591	4.85 775	0.99 601	4.53 746	1.16 586	5.53 781	1.25 679	5.37 771	1.30 681

sAnonymous2	3.31 750	2.63 644	1.38 658	3.71 724	1.86 730	4.70 774	1.11 616	4.82 777	2.72 755	5.45 782	1.98 747	4.59 767	2.64 742	2.65 731	6.21 788	4.37 742	1.08 574	5.16 779	2.24 749	4.52 748	2.39 748

CroCo_RVC	3.31 750	2.63 644	1.38 658	3.71 724	1.86 730	4.70 774	1.11 616	4.82 777	2.72 755	5.45 782	1.98 747	4.59 767	2.64 742	2.65 731	6.21 788	4.37 742	1.08 574	5.16 779	2.24 749	4.52 748	2.39 748

DPSNet	3.66 752	3.60 680	3.62 760	3.63 721	3.64 777	3.65 753	3.65 777	3.66 753	3.67 774	3.67 752	3.65 775	3.67 753	3.66 763	3.66 752	3.68 772	3.68 737	3.66 753	3.67 751	3.68 777	3.67 735	3.67 776

NLCSM	3.67 753	4.08 695	3.19 756	4.80 746	3.26 770	3.99 758	3.24 772	4.25 760	3.18 770	4.09 756	3.27 770	4.14 758	3.18 758	4.13 758	3.28 768	4.06 740	3.10 743	3.85 756	3.14 768	3.91 741	3.27 772

STTStereo	3.73 754	30.40 800	2.37 732	2.39 674	2.31 754	2.35 717	2.33 749	2.29 709	2.42 752	2.32 719	2.34 754	2.33 712	2.36 740	2.30 714	2.27 751	2.35 709	2.22 725	2.31 724	2.22 748	2.29 703	2.34 747

rvit_105_1	3.83 755	5.22 726	3.01 741	4.53 734	3.01 758	4.51 762	3.01 757	4.56 764	3.04 758	4.53 763	3.03 759	4.55 765	3.03 746	4.56 764	3.04 755	4.57 748	3.05 736	4.57 760	3.05 759	4.57 750	3.05 757

rvit_stereo_0081	3.83 755	5.23 729	3.01 741	4.53 734	3.03 760	4.55 768	3.02 758	4.56 764	3.04 758	4.52 761	3.02 757	4.54 763	3.03 746	4.56 764	3.04 755	4.57 748	3.05 736	4.57 760	3.05 759	4.58 751	3.05 757

rvit_stereo_0081_aga	3.86 757	5.33 733	3.02 744	4.55 740	3.04 764	4.54 764	3.02 758	4.64 771	3.06 762	4.54 765	3.04 761	4.62 772	3.08 753	4.62 770	3.07 760	4.58 751	3.06 740	4.60 764	3.08 763	4.63 754	3.07 761

rvit_stereo_0082	3.86 757	5.82 746	3.01 741	4.53 734	3.03 760	4.54 764	3.02 758	4.56 764	3.04 758	4.53 763	3.02 757	4.55 765	3.04 749	4.57 767	3.05 757	4.57 748	3.05 736	4.58 762	3.05 759	4.58 751	3.06 760

rvit_0105_6	3.87 759	5.73 745	3.10 752	4.69 744	3.12 768	4.54 764	3.02 758	4.56 764	3.04 758	4.54 765	3.03 759	4.54 763	3.04 749	4.56 764	3.05 757	4.58 751	3.05 736	4.58 762	3.05 759	4.58 751	3.05 757

rvit_stereo_0080	3.89 760	5.70 743	3.04 746	4.54 737	3.03 760	4.56 769	3.05 764	4.60 768	3.07 763	4.58 768	3.06 762	4.59 767	3.06 751	4.61 768	3.08 761	4.63 753	3.09 741	4.64 766	3.10 764	4.65 755	3.10 764

whm_eth	3.89 760	5.70 743	3.04 746	4.54 737	3.03 760	4.56 769	3.05 764	4.60 768	3.07 763	4.58 768	3.06 762	4.59 767	3.06 751	4.61 768	3.08 761	4.63 753	3.09 741	4.64 766	3.10 764	4.65 755	3.10 764

rvit_0105_4	3.91 762	5.47 741	3.02 744	4.54 737	3.02 759	4.54 764	3.03 762	4.75 774	3.17 769	4.57 767	3.06 762	4.61 771	3.16 757	4.65 771	3.09 763	4.66 755	3.11 744	4.68 769	3.18 770	4.81 761	3.16 769

rvit_0105_3	3.91 762	5.33 733	3.06 749	4.60 742	3.07 766	4.60 771	3.06 766	4.62 770	3.08 766	4.60 770	3.07 765	4.62 772	3.08 753	4.67 772	3.10 764	4.70 756	3.11 744	4.77 773	3.19 771	4.77 760	3.14 768

rvit_stereo_0083	3.92 764	5.30 732	3.06 749	4.61 743	3.09 767	4.67 773	3.08 767	4.66 772	3.09 767	4.62 771	3.10 767	4.66 775	3.11 755	4.67 772	3.16 766	4.72 758	3.16 747	4.77 773	3.11 766	4.66 757	3.11 766

rvit_stereo_ft	3.93 765	5.44 739	3.05 748	4.59 741	3.06 765	4.61 772	3.08 767	4.67 773	3.12 768	4.63 772	3.10 767	4.65 774	3.11 755	4.69 774	3.13 765	4.70 756	3.14 746	4.71 771	3.15 769	4.74 758	3.16 769

rvit_0105_5	4.10 766	5.40 737	3.13 755	4.71 745	3.15 769	4.72 776	3.10 769	4.90 779	3.27 771	4.69 773	3.16 769	4.84 779	3.25 759	4.96 778	3.34 769	5.05 763	3.39 752	5.10 778	3.40 772	5.11 768	3.42 773

MLG-Stereo_test1	4.25 767	5.34 736	3.61 759	5.31 753	3.63 776	5.23 780	3.57 775	5.38 782	3.65 773	5.23 779	3.47 772	4.76 776	3.74 766	4.85 775	3.71 773	4.96 760	3.18 749	4.71 771	2.92 756	4.86 764	2.90 754

MLG-Stereo_test3	4.26 768	4.85 709	3.95 763	5.35 754	3.60 775	4.75 777	3.76 778	5.49 783	3.71 775	5.39 780	3.69 776	4.82 778	3.66 763	4.85 775	3.73 776	4.93 759	3.19 750	4.69 770	2.99 758	4.84 763	2.98 756

MLG-Stereo_test2	4.28 769	5.46 740	3.69 761	4.86 749	3.72 778	5.58 783	3.42 773	4.81 776	3.77 779	4.85 775	3.72 777	5.55 784	3.63 762	5.58 782	3.53 771	4.41 745	3.28 751	4.99 777	2.95 757	4.75 759	3.13 767

RAFT+CT+SA	4.28 769	7.62 755	4.91 768	5.55 756	2.28 752	3.09 745	3.64 776	4.49 762	3.07 763	4.80 774	3.35 771	4.77 777	3.70 765	4.29 761	3.05 757	5.58 767	5.98 770	3.58 750	3.78 779	4.26 744	3.72 777

SA	4.33 771	7.35 752	6.85 780	5.96 759	4.09 782	3.59 752	3.15 770	3.82 755	2.64 754	3.91 753	3.85 778	3.57 751	2.72 744	3.13 746	4.03 779	7.09 780	6.86 775	3.57 749	3.12 767	3.85 737	3.51 775

Sa-1000	4.34 772	8.37 758	6.84 779	6.98 768	4.45 785	3.58 751	3.00 756	3.42 751	3.39 772	2.61 730	4.00 781	3.83 755	4.01 774	3.90 755	3.90 777	5.98 771	5.62 767	3.76 753	2.34 752	4.35 746	2.47 751

TestStereo1	4.60 773	8.41 759	6.44 777	6.86 766	3.79 779	3.97 756	3.78 779	3.99 757	3.74 776	3.97 754	3.52 773	3.94 756	3.58 760	3.98 756	3.72 774	6.82 777	6.50 773	3.76 753	3.66 775	3.90 738	3.74 779

SA-5K	4.60 773	8.41 759	6.44 777	6.86 766	3.79 779	3.97 756	3.78 779	3.99 757	3.74 776	3.97 754	3.52 773	3.94 756	3.58 760	3.98 756	3.72 774	6.82 777	6.50 773	3.76 753	3.66 775	3.90 738	3.74 779

DispFullNet	4.61 775	4.84 708	3.12 753	5.00 751	3.57 774	4.75 777	3.03 762	7.75 790	4.17 783	4.91 777	3.09 766	6.20 786	3.95 772	6.71 786	3.51 770	5.30 766	3.67 754	5.86 785	3.63 774	5.61 772	3.46 774

test_5	4.62 776	7.55 754	6.23 775	6.32 762	3.40 773	5.29 781	3.50 774	3.53 752	4.11 782	4.28 758	4.47 785	4.26 761	4.38 777	3.68 753	3.24 767	5.89 769	5.60 766	4.84 775	3.50 773	4.33 745	3.93 783

raft_robust	4.71 777	7.75 756	5.40 773	6.81 765	3.31 771	4.28 761	4.20 784	4.32 761	4.37 785	4.35 760	4.35 784	4.14 758	3.75 767	4.30 762	4.20 782	6.67 776	6.37 771	3.36 748	4.24 785	4.86 764	3.25 771

cross-raft	4.83 778	7.52 753	6.43 776	6.63 763	3.96 781	4.51 762	3.99 782	4.49 762	3.96 781	4.52 761	3.96 780	4.50 762	3.97 773	4.50 763	3.97 778	6.65 775	6.44 772	4.33 757	3.92 781	4.35 746	3.91 782

test_4	4.88 779	8.13 757	6.98 781	7.46 769	4.44 784	4.25 760	3.85 781	4.04 759	3.92 780	4.13 757	3.91 779	4.18 760	3.84 770	4.14 759	4.06 780	7.01 779	7.13 778	4.53 758	3.72 778	4.09 742	3.72 777

TestStereo	4.88 779	4.75 707	4.79 766	4.87 750	4.92 786	4.81 779	4.90 787	4.78 775	4.77 786	4.87 776	4.89 786	4.90 780	4.91 779	4.99 779	4.79 784	4.98 761	4.87 763	4.87 776	4.92 787	5.00 767	5.00 786

test_3	5.01 781	8.86 764	7.77 783	8.09 771	2.76 757	4.13 759	4.05 783	3.88 756	3.76 778	4.33 759	4.13 782	3.71 754	3.91 771	4.21 760	4.06 780	7.93 781	7.69 780	4.53 758	3.91 780	4.17 743	4.29 785

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 782	50.87 816	2.78 737	2.87 692	2.71 756	2.78 744	0.47 500	2.88 743	2.86 757	1.89 680	2.67 756	2.79 745	2.79 745	2.78 744	2.83 754	2.82 727	2.82 733	2.83 743	2.77 755	2.83 730	2.76 752
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	5.10 783	5.15 721	4.49 765	5.07 752	3.37 772	6.87 786	4.75 786	5.04 780	6.34 790	7.84 790	5.06 787	6.72 790	4.09 775	4.99 779	5.44 787	5.03 762	3.16 747	4.67 768	4.86 786	5.15 769	3.89 781

U	5.15 784	8.49 761	1.81 685	8.49 773	1.77 724	8.49 791	1.77 721	8.51 792	1.77 726	8.49 792	1.77 725	8.50 792	1.78 714	8.58 792	1.77 728	8.54 784	1.78 689	8.55 792	1.78 735	8.55 786	1.84 731

SGM-Forest	5.21 785	5.92 747	4.08 764	6.18 760	4.16 783	6.31 785	4.34 785	6.50 785	4.33 784	6.14 786	4.21 783	6.61 789	4.55 778	6.67 785	4.48 783	5.94 770	3.94 756	5.85 784	4.03 783	5.79 774	4.17 784
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 786	9.16 766	8.03 787	8.09 771	5.62 789	6.11 784	6.35 790	6.85 787	4.94 787	6.08 785	6.29 792	4.98 781	6.43 784	6.22 783	6.36 790	6.16 773	7.47 779	5.82 783	5.44 790	7.11 780	5.68 789

rvit_stereo_0075_2	6.64 787	8.80 763	5.25 770	7.89 770	5.27 788	7.90 790	5.27 788	7.92 791	5.28 788	7.91 791	5.29 789	7.93 791	5.27 780	7.92 791	5.28 785	7.93 781	5.28 765	7.93 790	5.29 789	7.93 783	5.28 788

RAFT	6.73 788	9.36 767	7.40 782	8.51 774	6.55 790	6.88 787	6.60 791	6.79 786	6.60 791	6.80 787	6.72 793	5.31 783	5.50 782	6.61 784	6.61 791	8.42 783	5.89 768	5.73 782	5.45 791	6.61 776	6.24 790

SGM+DAISY	7.06 789	9.15 765	5.38 772	8.84 775	5.18 787	8.80 792	5.31 789	8.79 793	5.28 788	8.89 793	5.20 788	8.93 793	5.33 781	8.95 793	5.36 786	8.70 785	5.21 764	8.74 793	5.20 788	8.89 787	5.15 787

test-v	7.53 790	11.89 777	7.98 784	9.36 778	7.14 791	7.06 788	7.09 792	7.37 788	6.91 792	7.29 788	5.71 790	6.45 787	6.93 785	6.73 787	7.27 792	8.93 788	7.85 781	6.98 788	6.80 792	7.56 781	7.34 792

test-2	7.53 790	11.89 777	7.98 784	9.36 778	7.14 791	7.06 788	7.09 792	7.37 788	6.91 792	7.29 788	5.71 790	6.45 787	6.93 785	6.73 787	7.27 792	8.93 788	7.85 781	6.98 788	6.80 792	7.56 781	7.34 792

PA-Net	11.80 792	223.51 823	0.62 491	0.59 433	0.71 568	0.59 512	0.73 573	0.67 519	0.73 578	0.55 500	0.61 542	0.60 515	0.74 570	0.63 517	0.73 570	0.66 482	0.60 496	0.69 537	0.66 561	0.72 516	0.65 544
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 793	23.00 785	15.00 793	23.00 799	15.00 793	24.00 799	16.00 794	24.00 800	16.00 794	22.00 800	15.00 794	23.00 800	16.00 794	23.00 800	15.00 794	22.00 800	15.00 794	22.00 800	15.00 794	22.00 800	15.00 794

rafts_anoy	20.00 794	20.00 779	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 793	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795

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

raftrobust	20.00 794	20.00 779	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 793	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795

CasAABBNet	20.00 794	20.00 779	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 793	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795

RALCasStereoNet	20.00 794	20.00 779	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 793	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795

RALAANet	20.00 794	20.00 779	20.00 794	20.00 793	20.00 794	20.00 793	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795	20.00 794	20.00 795

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

PM Cens cmp D40	30.50 801	37.00 807	24.00 800	37.00 806	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 801

PM Graph cmp D40	30.50 801	37.00 807	24.00 800	37.00 806	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 801

PatchMatch Cens Cmp	30.50 801	37.00 807	24.00 800	37.00 806	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 801

PatchMatch Graph Cmp	30.50 801	37.00 807	24.00 800	37.00 806	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 801	37.00 808	24.00 801	37.00 809	24.00 802	37.00 810	24.00 802	37.00 806	24.00 801

WCMA_ROB	31.10 805	35.43 805	27.12 804	39.51 817	23.10 800	38.78 817	25.30 805	37.49 818	25.39 805	37.29 817	27.02 805	38.52 818	26.48 805	37.80 817	26.44 805	36.28 808	22.65 801	33.90 805	22.30 801	37.10 815	24.18 805

DCANet-4	35.22 806	34.54 802	35.08 811	33.58 804	35.47 812	34.55 801	35.53 813	36.08 807	35.85 810	35.92 807	35.77 812	35.18 807	35.48 811	35.39 807	37.15 816	34.55 807	33.92 810	35.02 808	34.90 811	35.79 805	34.74 813

ADStereo(finetuned)	36.13 807	36.63 806	38.07 816	36.97 805	33.25 809	35.91 805	34.45 810	36.36 808	32.99 807	38.14 818	36.71 813	36.69 808	34.13 810	38.57 818	40.79 817	37.60 818	36.58 813	35.90 809	33.36 810	35.42 804	34.04 810

fast-reg	37.00 808	37.00 807	37.00 812	37.00 806	37.00 813	37.00 808	37.00 814	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 814	37.00 809	37.00 812	37.00 808	37.00 812	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 814

Reg-Stereo(zero)	37.00 808	37.00 807	37.00 812	37.00 806	37.00 813	37.00 808	37.00 814	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 814	37.00 809	37.00 812	37.00 808	37.00 812	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 814

FLISNet	37.00 808	37.00 807	37.00 812	37.00 806	37.00 813	37.00 808	37.00 814	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 814	37.00 809	37.00 812	37.00 808	37.00 812	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 814

CoSv	37.00 808	37.00 807	37.00 812	37.00 806	37.00 813	37.00 808	37.00 814	37.00 809	37.00 811	37.00 808	37.00 814	37.00 809	37.00 812	37.00 808	37.00 812	37.00 809	37.00 814	37.00 810	37.00 814	37.00 806	37.00 814

MDST_ROB	69.83 812	87.70 817	41.95 817	113.75 820	65.62 819	75.05 818	55.25 819	75.64 820	45.04 815	71.61 819	41.75 818	72.81 819	44.06 816	68.38 819	44.63 818	101.89 821	59.57 820	107.10 821	61.05 820	104.38 818	59.38 820

NOSS_ROB	102.95 813	153.00 821	121.00 820	51.00 818	44.00 817	165.00 821	127.00 820	153.00 821	119.00 817	164.00 822	125.00 820	168.00 822	120.00 818	153.00 821	117.00 820	49.00 819	44.00 818	49.00 819	44.00 818	49.00 816	44.00 818

CBMV	128.50 814	1422.70 829	53.10 818	79.50 819	51.30 818	77.30 819	49.70 818	74.00 819	48.20 816	77.20 820	48.80 819	73.90 820	48.00 817	73.80 820	48.80 819	70.40 820	45.10 819	68.90 820	46.10 819	68.20 817	45.00 819
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 815	171.00 822	160.68 823	162.58 821	160.59 821	164.01 820	160.35 822	158.51 822	158.56 819	158.34 821	160.12 822	158.56 821	159.92 820	157.26 822	158.94 822	154.38 822	158.36 821	155.75 822	159.13 823	153.67 819	154.07 822
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	189.29 816	560.34 826	182.58 824	229.00 823	135.68 820	197.79 822	135.52 821	197.80 823	135.44 818	197.75 823	135.49 821	197.90 823	135.51 819	197.84 823	135.75 821	217.37 824	171.11 822	183.74 823	127.67 822	183.56 820	127.88 821

AE-Stereo	201.80 817	123.00 818	115.00 819	219.00 822	218.00 823	223.00 823	244.00 824	217.00 824	236.00 821	202.00 824	203.00 823	205.00 824	208.00 821	225.00 824	204.00 823	210.00 823	198.00 823	197.00 824	184.00 824	204.00 821	201.00 823

MGS-Stereo	239.45 818	123.00 818	135.00 821	266.00 824	286.00 824	277.00 824	305.00 825	271.00 825	242.00 822	274.00 825	279.00 825	255.00 825	270.00 823	268.00 825	297.00 825	221.00 825	247.00 825	216.00 825	123.00 821	217.00 822	217.00 825

EGLCR-Stereo	246.90 819	129.00 820	139.00 822	266.00 824	286.00 824	277.00 824	305.00 825	271.00 825	242.00 822	274.00 825	279.00 825	255.00 825	270.00 823	268.00 825	297.00 825	230.00 826	247.00 825	216.00 825	223.00 826	237.00 823	227.00 826

DLCB_ROB	284.23 820	354.61 824	207.27 825	363.24 826	206.46 822	364.72 826	210.41 823	364.72 827	210.41 820	364.81 827	208.64 824	364.81 827	208.64 822	364.72 827	210.41 824	354.70 827	205.53 824	354.70 827	205.53 825	354.70 824	205.53 824

LE_ROB	396.57 821	471.28 825	329.84 826	471.48 827	308.15 826	526.83 827	322.10 827	488.15 828	323.76 824	495.46 828	317.97 827	497.17 828	320.10 825	481.62 828	326.76 827	462.71 828	298.97 827	466.16 828	285.98 827	447.62 825	289.21 827

SGM-ForestM	596.69 822	677.77 827	444.52 827	699.85 828	517.25 827	732.94 828	488.29 828	770.79 829	460.11 825	750.81 829	487.98 828	792.79 829	499.41 826	730.90 829	475.81 828	720.03 829	491.16 828	663.96 829	418.60 828	674.76 826	436.05 828

CBMV_ROB	818.48 823	913.88 828	709.52 828	862.84 829	597.78 828	1073.99 829	700.52 829	1015.66 830	702.59 826	1115.65 830	760.02 829	1130.24 830	721.57 827	1037.41 830	692.65 829	814.05 830	564.29 829	843.28 830	595.31 829	915.51 827	602.92 829

tt	500032.53 824	34.60 803	29.72 805	37.47 815	34.41 810	36.85 806	35.22 811	34.71 805	33.55 808	34.50 802	35.43 810	33.81 805	10000000.00 828	33.57 805	33.13 810	33.68 805	35.00 811	34.03 806	35.26 812	30.96 802	34.63 811

DCANet	500032.53 824	34.60 803	29.72 805	37.47 815	34.41 810	36.85 806	35.22 811	34.71 805	33.55 808	34.50 802	35.43 810	33.81 805	10000000.00 828	33.57 805	33.13 810	33.68 805	35.00 811	34.03 806	35.26 812	30.96 802	34.63 811

fff	1000028.16 826	29.62 797	29.72 805	32.61 800	30.02 805	35.13 802	31.83 807	32.07 802	10000000.00 827	35.27 804	29.82 807	32.45 802	30.15 806	32.35 802	30.09 806	31.04 802	29.55 807	30.64 802	30.14 806	10000000.00 828	30.77 807

csc	1000028.16 826	29.62 797	29.72 805	32.61 800	30.02 805	35.13 802	31.83 807	32.07 802	10000000.00 827	35.27 804	29.82 807	32.45 802	30.15 806	32.35 802	30.09 806	31.04 802	29.55 807	30.64 802	30.14 806	10000000.00 828	30.77 807

cscssc	1000028.16 826	29.62 797	29.72 805	32.61 800	30.02 805	35.13 802	31.83 807	32.07 802	10000000.00 827	35.27 804	29.82 807	32.45 802	30.15 806	32.35 802	30.09 806	31.04 802	29.55 807	30.64 802	30.14 806	10000000.00 828	30.77 807

real-time stereo	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 828	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

111111	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 828	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

SGD-Stereo	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 828	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

IGEV-Stereo++	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 828	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 828	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

IGEV-Stereo+	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 828	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

SDNR	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 828	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

anonymousdsp2	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 828	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

anonymousdsp	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 828	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

test_example2	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 828	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830

DIP-Stereo	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 829	10000000.00 830	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 827	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 828	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 831	10000000.00 830	10000000.00 828	10000000.00 830
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 807		37.00 806		37.00 808		37.00 809		37.00 808		37.00 809		37.00 808		37.00 809		37.00 810		37.00 806

GS-Stereo							0.38 451	0.50 468	0.38 451	0.50 475	0.38 453	0.50 482	3.79 768	0.50 475	0.38 443	0.54 445	0.43 428	0.46 469	0.34 439	0.46 445	0.35 429

Low-res two-view benchmark