Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSGM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AHVO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MCPF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 97	0.07 93	0.09 88	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 103	0.07 99	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

WZ-Net	0.05 57	0.50 326	0.10 105	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

SFCPSM	0.17 220	0.78 394	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 622	0.02 21	0.75 578	0.76 594	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

iinet-test	0.08 79	0.16 172	0.02 15	0.16 163	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 290	0.02 26	0.02 27	0.71 533	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 262

IINet	0.06 62	0.05 67	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 107	0.02 26	0.02 27	0.73 546	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 97	0.08 95	0.09 88	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 95	0.08 102	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.09 86	0.97 439	0.10 105	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 86	1.03 468	0.11 133	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

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

SMFormer	0.09 86	1.01 462	0.09 101	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 86	0.95 436	0.09 101	0.10 93	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

CoDeX	0.15 203	0.70 377	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 582	0.02 21	0.69 565	0.75 592	0.01 15	0.02 27	0.02 20

xxx	0.09 86	1.01 462	0.10 105	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

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

BUS	0.83 566	1.91 634	0.92 592	4.48 772	0.02 22	0.40 380	0.04 110	0.41 399	0.02 28	0.48 489	0.03 62	0.41 408	0.05 125	0.03 49	0.05 122	1.97 723	4.19 810	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 364

BSDual-CNN	0.81 557	1.91 634	0.92 592	4.48 772	0.02 22	0.42 420	0.06 151	0.41 399	0.02 28	0.48 489	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 723	4.19 810	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 364

hknet	1.10 621	1.85 625	3.49 803	4.48 772	0.02 22	0.42 420	0.06 151	0.41 399	0.02 28	0.48 489	0.03 62	0.41 408	0.03 59	0.42 420	0.03 58	4.39 796	4.19 810	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 364

psmg	0.43 400	1.91 634	0.92 592	1.91 676	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 723	1.44 713	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

CSP-Net	0.34 317	1.29 550	1.19 629	1.36 646	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 671	1.21 689	0.03 47	0.09 165	0.02 27	0.09 159

Syn2CoEx	0.25 269	1.31 554	0.74 566	0.92 532	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 572	0.75 578	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

ADCMid	0.08 79	0.02 12	0.02 15	1.01 556	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 163	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 86	0.02 12	0.04 65	0.90 527	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 212	0.36 469	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 133	0.02 12	0.02 15	1.62 665	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 104	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

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

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

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

IGEV_i1	0.26 279	0.05 67	0.04 65	0.06 70	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 148	0.05 111	0.03 58	4.34 793	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 40	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 200	0.04 96	0.03 58	0.58 498	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 68	0.05 67	0.03 40	0.05 60	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.03 58	0.75 549	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-mn7	0.12 146	1.14 484	0.17 218	0.20 211	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 226	0.16 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 185	1.22 546	0.28 305	0.32 283	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 319	0.27 318	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.10 105	1.05 472	0.12 145	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 472	0.12 145	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 472	0.12 145	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

test_sample5	0.10 105	1.07 476	0.11 133	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 105	1.03 468	0.12 145	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 86	0.87 412	0.10 105	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

DualNet	0.10 105	1.07 476	0.11 133	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 105	1.14 484	0.13 167	0.14 141	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.11 148	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

x	0.11 133	1.15 487	0.15 201	0.14 141	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.15 213	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

xxxx	0.11 133	1.16 489	0.16 208	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.16 217	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 105	1.09 478	0.13 167	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.14 203	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

BEATNet_4x	0.11 133	0.03 31	0.03 40	1.60 662	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 133	0.03 31	0.03 40	1.60 662	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 185	0.04 52	0.03 40	2.22 691	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 151	0.04 104	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 65	1.27 631	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 156	0.04 104	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

FADE	0.07 68	0.06 81	0.02 15	0.09 88	0.10 171	0.03 44	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.05 120	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.15 175	0.10 117	0.17 258	0.13 253	0.11 182	0.11 192

Light2-Stereo	0.05 57	0.04 52	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.04 96	0.05 127	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.06 134	0.05 122

ManiGeoR	0.17 220	0.05 67	0.62 524	0.73 503	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 220	0.05 67	0.63 528	0.72 499	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.71 533	0.59 535	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 220	0.05 67	0.62 524	0.73 503	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 220	0.05 67	0.62 524	0.72 499	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.72 541	0.58 529	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 220	0.05 67	0.65 535	0.72 499	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.71 533	0.59 535	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

z-mn7	0.16 214	1.21 540	0.33 347	0.41 346	0.04 101	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.35 338	0.31 356	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 229	1.47 567	0.33 347	0.40 331	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.38 360	0.32 362	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

mmm	0.14 185	1.83 619	0.12 145	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 110	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 104	0.12 133	0.11 148	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

11t1	0.17 220	2.16 655	0.13 167	0.13 135	0.04 101	0.06 126	0.04 110	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 122	0.18 226	0.12 163	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 145	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 127	0.04 101	0.04 110	0.12 192	0.04 117	0.06 137	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

qqq	0.16 214	2.01 644	0.12 145	0.15 153	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 133	0.14 203	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

APVNet	0.09 86	0.05 67	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 112	0.90 637	0.06 134	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

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

FADNet-RVC-Resample	0.12 146	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	1.57 749	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 146	0.04 52	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.65 753	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 154	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 127	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.71 770	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

FADNet	0.12 146	0.05 67	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.66 756	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 146	0.03 31	0.04 65	1.71 670	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 203	0.04 52	0.04 65	2.20 690	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 135	0.04 102	0.04 107	0.08 156	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light-Stereo-hy	0.07 68	0.05 67	0.19 238	0.17 184	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.17 208	0.16 217	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

GIO	0.10 105	0.22 199	0.22 269	0.23 233	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.07 151	0.05 132	0.07 153	0.05 135	0.07 153	0.05 125	0.07 151	0.05 122	0.23 268	0.22 288	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 278	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 265	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 265	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 278	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

DispViT+	0.07 68	0.08 88	0.12 145	0.08 81	0.05 126	0.08 148	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 88	0.11 133	0.11 114	0.05 126	0.08 148	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.11 127	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 86	0.13 126	0.39 393	0.08 81	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.13 193	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 86	0.13 126	0.39 393	0.08 81	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.13 193	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 253	0.06 134	0.05 122

z-ln-s-r	0.21 245	1.40 565	0.53 501	0.56 456	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.05 122	0.57 497	0.44 476	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

qqq1	0.25 269	3.70 728	0.14 176	0.14 141	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.13 149	0.12 163	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 269	3.70 728	0.14 176	0.14 141	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.13 149	0.12 163	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

ffm	0.25 269	3.83 734	0.12 145	0.12 122	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 269	3.83 734	0.12 145	0.12 122	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 269	3.83 734	0.12 145	0.12 122	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

NINENet	0.69 521	3.87 737	1.20 632	1.98 682	0.05 126	0.40 380	0.04 110	0.40 380	0.05 132	0.41 398	0.04 117	0.41 408	0.05 125	0.40 386	0.05 122	1.79 709	1.56 722	0.34 364	0.22 321	0.34 345	0.23 305

GwcNet	0.12 146	0.07 85	0.05 80	0.08 81	0.05 126	0.08 148	1.20 678	0.07 151	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 352	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 360	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 86	0.59 360	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 86	0.60 365	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 79	0.58 357	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 79	0.58 357	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 79	0.56 352	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TS12	0.09 86	0.09 97	0.17 218	0.19 198	0.06 146	0.08 148	0.06 151	0.08 156	0.06 151	0.08 155	0.06 152	0.08 154	0.06 148	0.08 156	0.06 145	0.15 175	0.16 217	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

AASNet	0.06 62	0.08 88	0.08 95	0.08 81	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SACVNet	0.06 62	0.08 88	0.08 95	0.08 81	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

AACVNet	0.06 62	0.08 88	0.08 95	0.08 81	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

CR-RVC	0.42 397	0.14 148	1.89 748	1.91 676	0.13 251	0.12 185	0.08 165	0.07 151	0.07 162	0.07 153	0.07 163	0.08 154	0.14 261	0.07 151	0.07 153	0.96 585	1.91 762	0.14 208	0.14 259	0.20 269	0.13 245

anonymous	0.09 86	0.09 97	0.14 176	0.14 141	0.07 155	0.09 156	0.07 162	0.09 162	0.07 162	0.09 162	0.07 163	0.09 163	0.07 161	0.09 162	0.07 153	0.14 160	0.13 188	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

BridgeDepth	0.08 79	0.08 88	0.11 133	0.11 114	0.05 126	0.08 148	0.05 127	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.09 162	0.08 157	0.15 175	0.11 148	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 68	0.08 88	0.07 93	0.07 79	0.07 155	0.08 148	0.06 151	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.06 148	0.07 151	0.07 153	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

SuperB	0.21 245	0.10 102	2.51 781	0.12 122	0.09 165	0.10 158	0.09 168	0.08 156	0.07 162	0.10 167	0.09 170	0.09 163	0.07 161	0.07 151	0.07 153	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

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

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

SepStereo	0.09 86	0.09 97	0.10 105	0.09 88	0.09 165	0.09 156	0.09 168	0.10 163	0.08 167	0.10 167	0.09 170	0.09 163	0.09 169	0.09 162	0.08 157	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

BEATNet-Init1	0.19 233	0.08 88	0.08 95	2.23 692	0.08 159	0.08 148	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 185	0.08 157	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 233	0.08 88	0.08 95	2.23 692	0.08 159	0.08 148	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 185	0.08 157	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

GFORCE	0.13 154	0.13 126	0.18 229	0.19 198	0.11 201	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.09 172	0.11 184	0.11 203	0.11 185	0.10 174	0.13 195	0.11 191	0.17 208	0.18 267	0.13 189	0.11 199	0.13 194	0.11 192

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

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

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

StereoDRNet	0.15 203	0.14 148	0.10 105	0.14 141	0.09 165	0.15 227	0.09 168	0.14 211	0.09 172	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.09 169	0.14 212	0.09 163	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 194	0.82 619

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

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

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

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

GOStereo-base	0.20 235	0.18 182	0.10 105	1.53 656	0.10 171	0.16 242	0.10 174	0.15 241	0.10 177	0.15 235	0.10 175	0.15 241	0.10 174	0.15 242	0.16 272	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 276	0.17 254	0.10 168

Cross2Single Stereo	0.14 185	0.15 167	0.17 218	0.18 190	0.11 201	0.15 227	0.11 201	0.15 241	0.10 177	0.16 245	0.11 203	0.16 245	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.18 226	0.14 203	0.15 241	0.11 199	0.15 234	0.10 168

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

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

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

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

over-6	0.11 133	0.11 119	0.15 201	0.16 163	0.10 171	0.11 174	0.10 174	0.11 181	0.10 177	0.11 184	0.10 175	0.11 185	0.10 174	0.11 185	0.10 171	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.10 174	0.11 182	0.09 159

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

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

S2M2_L	0.12 146	0.14 148	0.10 105	0.15 153	0.10 171	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.10 177	0.15 235	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.10 171	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 194	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	0.10 105	0.10 102	0.10 105	0.10 93	0.10 171	0.10 158	0.10 174	0.10 163	0.10 177	0.10 167	0.10 175	0.10 167	0.10 174	0.10 166	0.10 171	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 174	0.10 166	0.10 168

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

ac_64	0.22 254	0.13 126	0.19 238	0.23 233	0.10 171	0.26 310	1.02 659	0.14 211	0.10 177	0.28 318	0.14 264	0.17 254	0.19 309	0.28 326	0.09 163	0.22 256	0.16 217	0.23 297	0.17 302	0.11 182	0.12 233

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PDISCO_ROB	0.83 566	2.80 708	3.49 803	0.14 141	0.11 201	0.17 250	0.09 168	0.15 241	0.10 177	0.15 235	0.12 237	0.16 245	0.14 261	3.30 800	0.13 246	0.14 160	2.34 780	0.16 247	0.12 234	2.62 780	0.10 168

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.14 185	0.17 177	0.12 145	0.17 184	0.11 201	0.17 250	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.11 203	0.17 254	0.11 200	0.17 255	0.11 191	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.16 245	0.11 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetRed	0.11 133	0.12 124	0.11 133	0.11 114	0.11 201	0.11 174	0.14 256	0.11 181	0.11 205	0.12 192	0.11 203	0.11 185	0.11 200	0.11 185	0.11 191	0.11 127	0.16 217	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.15 203	0.53 342	0.11 133	0.16 163	0.11 201	0.16 242	0.11 201	0.16 247	0.11 205	0.16 245	0.11 203	0.16 245	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.16 245	0.11 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 154	0.11 119	0.11 133	0.11 114	0.11 201	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.11 184	0.12 237	0.11 185	0.11 200	0.11 185	0.11 191	0.11 127	0.11 148	0.14 208	0.11 199	0.49 502	0.11 192

PASM	0.39 368	3.06 713	1.36 697	1.58 658	0.09 165	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.09 162	0.09 170	0.11 185	0.09 169	0.09 162	0.09 163	0.11 127	0.11 148	0.11 178	0.09 165	0.11 182	0.11 192

HSM	0.14 185	0.16 172	0.12 145	0.17 184	0.12 241	0.17 250	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.12 237	0.17 254	0.12 242	0.17 255	0.12 234	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.16 245	0.12 233

ELAS_RVC	0.14 185	0.16 172	0.10 105	0.15 153	0.10 171	0.18 254	0.11 201	0.19 260	0.11 205	0.19 259	0.12 237	0.18 258	0.11 200	0.19 261	0.12 234	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 165	0.15 234	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 154	0.16 172	0.11 133	0.15 153	0.09 165	0.18 254	0.11 201	0.18 258	0.11 205	0.17 253	0.11 203	0.18 258	0.11 200	0.18 258	0.11 191	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 212	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt3	0.15 203	0.15 167	0.21 260	0.34 294	0.12 241	0.14 203	0.11 201	0.15 241	0.12 245	0.15 235	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.13 195	0.12 234	0.19 237	0.18 267	0.14 208	0.12 234	0.15 234	0.11 192

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

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

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

DF	0.39 368	1.37 561	1.02 612	1.14 569	0.12 241	0.16 242	0.12 242	0.16 247	0.12 245	0.16 245	0.12 237	0.16 245	0.12 242	0.16 246	0.12 234	1.12 613	1.00 605	0.15 241	0.12 234	0.15 234	0.12 233

MatchAttention (ZS)	0.12 146	0.12 124	0.12 145	0.12 122	0.13 251	0.12 185	0.12 242	0.12 190	0.12 245	0.12 192	0.12 237	0.12 194	0.12 242	0.12 193	0.12 234	0.12 133	0.12 163	0.12 185	0.12 234	0.12 191	0.12 233
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
cf-r	0.66 510	2.17 656	0.12 145	0.18 190	0.12 241	0.18 254	2.70 806	2.60 779	0.12 245	0.18 257	0.12 237	0.18 258	0.12 242	0.18 258	0.12 234	0.15 175	0.11 148	0.15 241	0.11 199	1.81 724	1.74 775

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

SGM_RVC	0.15 203	0.17 177	0.11 133	0.18 190	0.11 201	0.19 257	0.11 201	0.19 260	0.12 245	0.19 259	0.12 237	0.20 268	0.12 242	0.19 261	0.12 234	0.16 188	0.11 148	0.17 258	0.10 174	0.17 254	0.10 168
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Weightmod_eth	0.20 235	0.24 210	0.28 305	0.47 379	0.14 255	0.24 291	0.14 256	0.17 254	0.13 254	0.22 282	0.16 280	0.22 286	0.13 256	0.20 266	0.16 272	0.24 278	0.20 276	0.19 272	0.14 259	0.16 245	0.24 316

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

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

test_c	0.35 329	0.07 85	1.00 599	0.96 544	0.07 155	0.07 144	0.09 168	0.14 211	0.14 257	0.09 162	0.09 170	0.09 163	0.09 169	0.13 195	0.09 163	1.71 706	1.71 738	0.16 247	0.08 160	0.13 194	0.09 159

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

castereo++	0.54 481	3.59 725	1.15 623	1.31 640	0.14 255	0.16 242	0.14 256	0.16 247	0.14 257	0.16 245	0.14 264	0.16 245	0.13 256	0.16 246	0.14 251	1.45 688	1.16 637	0.15 241	0.14 259	0.15 234	0.13 245

DDVS	0.30 290	3.10 714	0.14 176	0.19 198	0.14 255	0.19 257	0.14 256	0.20 268	0.14 257	0.19 259	0.13 258	0.16 245	0.13 256	0.19 261	0.13 246	0.17 208	0.13 188	0.17 258	0.13 253	0.17 254	0.13 245

GMStereo	0.14 185	0.13 126	0.14 176	0.14 141	0.14 255	0.14 203	0.14 256	0.14 211	0.14 257	0.14 213	0.14 264	0.14 212	0.14 261	0.14 212	0.14 251	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 259	0.14 212	0.14 252
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.20 235	0.19 185	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	0.96 646	0.21 278	0.14 257	0.20 266	0.13 258	0.21 276	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	0.17 254	0.12 233

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

hitnet-ft	0.79 549	2.78 707	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.21 274	2.89 807	2.80 794	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	2.54 779	2.33 792

GANet-RSSM	0.75 538	1.91 634	0.14 176	0.47 379	0.14 255	0.21 274	3.21 823	2.30 765	0.14 257	0.46 476	0.14 264	0.23 294	0.18 302	0.21 279	0.14 251	0.18 226	0.27 318	0.37 394	0.13 253	2.13 748	2.12 785

PSMNet-RSSM	0.77 545	2.76 702	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.66 804	2.79 793	0.14 257	0.21 278	0.14 264	0.21 276	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	2.52 771	2.31 790

GwcNet-RSSM	0.77 545	2.77 704	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.67 805	2.78 792	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.21 279	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	2.52 771	2.31 790

CFNet-ft	0.55 485	1.57 573	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.53 802	1.61 714	0.14 257	0.20 266	0.14 264	0.20 268	0.14 261	0.20 266	0.14 251	0.17 208	0.12 163	0.17 258	0.12 234	1.56 708	1.24 723

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

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

LACA_dic	0.45 436	0.13 126	1.78 730	1.70 669	0.12 241	0.13 188	0.12 242	0.16 247	0.15 270	0.13 195	0.12 237	0.13 195	0.11 200	0.16 246	0.13 246	1.73 707	1.69 736	0.16 247	0.11 199	0.13 194	0.13 245

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

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

RSGM-EC	0.24 266	0.24 210	0.15 201	0.22 228	0.15 270	0.22 279	0.15 265	0.22 284	0.15 270	0.24 295	0.15 274	0.22 286	0.15 274	0.22 285	1.19 676	0.20 245	0.17 247	0.24 307	0.14 259	0.20 269	0.14 252

acva	0.24 266	0.24 210	0.15 201	0.22 228	0.15 270	0.22 279	0.15 265	0.22 284	0.15 270	0.24 295	0.15 274	0.22 286	0.15 274	0.22 285	1.19 676	0.20 245	0.17 247	0.24 307	0.14 259	0.20 269	0.14 252

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

HCRNet	1.22 676	7.11 797	3.00 786	3.55 757	0.33 458	0.29 320	0.14 256	0.19 260	0.15 270	0.33 347	0.29 378	0.25 307	0.14 261	0.22 285	0.33 446	3.64 788	3.00 787	0.76 594	0.32 461	0.18 261	0.13 245

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

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

VIP-Stereo	0.70 524	2.97 711	2.43 780	2.49 717	0.16 281	0.25 301	0.16 272	0.25 302	0.16 278	0.25 303	0.18 305	0.25 307	0.16 278	0.26 317	0.16 272	1.86 711	1.26 691	0.23 297	0.15 272	0.23 293	0.15 259

RAFT-FEzeroshot	0.34 317	0.26 220	0.17 218	0.21 226	0.17 287	0.20 263	0.16 272	0.20 268	0.16 278	0.20 266	0.17 288	0.21 276	0.16 278	0.27 321	0.24 328	0.19 237	0.16 217	0.19 272	0.16 276	0.26 304	3.08 808

RAFT-FE	0.34 317	0.26 220	0.17 218	0.21 226	0.17 287	0.20 263	0.16 272	0.20 268	0.16 278	0.20 266	0.17 288	0.21 276	0.16 278	0.27 321	0.24 328	0.19 237	0.16 217	0.19 272	0.16 276	0.26 304	3.08 808

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 566	5.18 768	1.98 768	2.19 689	0.17 287	0.19 257	0.18 291	0.19 260	0.16 278	0.20 266	0.19 308	0.22 286	0.22 326	0.20 266	0.15 263	2.28 754	2.13 775	0.24 307	0.17 302	0.18 261	0.16 262

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

dad	0.23 262	1.03 468	0.16 208	0.23 233	0.15 270	0.24 291	0.15 265	0.24 294	0.16 278	0.23 288	0.16 280	0.24 300	0.16 278	0.23 292	0.15 263	0.22 256	0.16 217	0.22 288	0.16 276	0.22 281	0.16 262

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

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

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

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

IGEV-FE	0.35 329	0.37 250	0.17 218	0.19 198	0.17 287	0.20 263	0.17 282	0.19 260	0.17 288	0.19 259	0.17 288	0.19 263	0.17 290	0.37 371	0.36 469	0.19 237	0.17 247	0.19 272	0.17 302	0.38 387	2.84 799

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

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

CR-Stereo	0.51 474	0.14 148	1.94 763	1.87 673	0.14 255	0.13 188	0.14 256	0.19 260	0.18 295	0.13 195	0.13 258	0.18 258	0.17 290	0.14 212	0.15 263	1.89 717	1.93 763	0.19 272	0.14 259	0.20 269	0.15 259

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

ACV-stereo	0.30 290	2.08 646	0.25 285	0.25 246	0.18 299	0.24 291	0.17 282	0.24 294	0.18 295	0.24 295	0.17 288	0.25 307	0.17 290	0.24 296	0.17 282	0.22 256	0.16 217	0.22 288	0.16 276	0.22 281	0.16 262

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

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

GEStereo_RVC	0.86 578	4.45 750	0.20 252	0.27 259	0.20 313	0.27 315	0.20 301	0.26 308	0.18 295	5.03 830	0.20 317	0.27 322	0.19 309	0.27 321	0.21 312	0.20 245	0.19 274	0.19 272	4.02 834	0.20 269	0.18 286

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

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

ww3	0.31 299	1.61 577	0.19 238	0.30 266	0.19 305	0.29 320	0.29 370	0.30 323	0.19 303	0.30 326	0.19 308	0.30 336	0.19 309	0.30 334	0.19 300	0.28 297	0.18 267	0.27 322	0.23 329	0.27 310	0.18 286

ww2	0.30 290	1.56 572	0.19 238	0.30 266	0.19 305	0.29 320	0.22 312	0.29 318	0.19 303	0.29 323	0.19 308	0.29 329	0.19 309	0.29 330	0.19 300	0.27 291	0.18 267	0.27 322	0.21 317	0.27 310	0.18 286

MGE	0.32 310	1.81 608	0.19 238	0.29 263	0.19 305	0.29 320	0.23 323	0.30 323	0.19 303	0.30 326	0.19 308	0.30 336	0.19 309	0.30 334	0.19 300	0.28 297	0.18 267	0.27 322	0.23 329	0.27 310	0.18 286

MGW-Stereo-1	0.34 317	0.52 336	0.19 238	0.30 266	0.19 305	0.29 320	0.38 489	0.29 318	0.19 303	0.30 326	0.19 308	0.29 329	0.37 483	0.57 544	0.19 300	0.49 462	0.33 375	0.49 529	0.33 473	0.49 502	0.33 443

MGW-Stereo	0.31 299	1.60 575	0.19 238	0.30 266	0.19 305	0.30 326	0.24 330	0.30 323	0.19 303	0.30 326	0.19 308	0.29 329	0.19 309	0.30 334	0.19 300	0.28 297	0.18 267	0.27 322	0.23 329	0.27 310	0.18 286

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

CFNet	1.37 686	5.27 777	0.19 238	5.49 801	0.19 305	0.28 317	0.19 297	0.28 313	0.19 303	0.28 318	0.19 308	0.28 323	4.35 828	0.28 326	0.19 300	0.23 268	0.17 247	0.23 297	4.21 836	4.81 813	0.17 280

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

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

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

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

AANet_RVC	1.26 679	0.31 235	4.99 815	5.93 804	0.20 313	0.25 301	0.20 301	0.25 302	0.20 310	0.23 288	0.19 308	0.25 307	0.20 317	0.25 305	0.20 308	5.66 820	4.76 814	0.26 317	0.30 442	0.24 298	0.27 364

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

castereo	0.61 499	3.79 733	1.35 689	1.52 654	0.15 270	0.17 250	0.16 272	0.20 268	0.21 315	0.18 257	0.16 280	0.21 276	0.12 242	0.26 317	0.17 282	1.43 687	1.38 709	0.17 258	0.16 276	0.18 261	0.16 262

CAS++	0.17 220	0.27 223	0.21 260	0.10 93	0.21 324	0.15 227	0.22 312	0.10 163	0.21 315	0.22 282	0.10 175	0.19 263	0.18 302	0.10 166	0.19 300	0.20 245	0.19 274	0.18 269	0.10 174	0.19 268	0.18 286
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HGLStereo	0.28 284	0.29 228	0.22 269	0.36 302	0.22 327	0.36 355	0.21 307	0.36 349	0.21 315	0.42 412	0.21 323	0.36 364	0.22 326	0.36 363	0.21 312	0.34 330	0.21 281	0.34 364	0.21 317	0.34 345	0.21 299

PhaseNet	1.74 702	6.34 795	4.81 813	6.77 810	0.24 338	0.80 579	0.53 564	0.48 489	0.22 319	0.53 529	0.28 363	0.48 499	0.25 340	0.40 386	0.32 434	6.39 826	4.61 813	0.46 506	0.38 515	0.25 301	0.18 286

DCVSM-stereo	0.36 338	1.89 631	0.22 269	0.40 331	0.22 327	0.40 380	0.22 312	0.40 380	0.22 319	0.40 381	0.22 326	0.40 393	0.22 326	0.40 386	0.22 316	0.28 297	0.21 281	0.28 330	0.21 317	0.28 316	0.20 295

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

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

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

ssnet_v2	0.68 518	1.96 642	1.25 685	0.29 263	0.20 313	0.30 326	0.20 301	0.29 318	0.22 319	1.50 714	0.20 317	0.31 343	0.20 317	0.27 321	0.22 316	0.24 278	1.49 716	0.26 317	0.18 309	3.90 790	0.19 293

DISCO	1.11 623	0.39 261	5.28 817	0.39 318	0.20 313	0.39 378	0.27 344	0.39 371	0.22 319	0.38 367	0.20 317	0.38 378	0.20 317	6.95 841	0.22 316	0.30 310	0.21 281	0.27 322	0.21 317	5.25 822	0.21 299

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

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

Select-FE	0.41 382	0.44 295	0.23 275	0.26 254	0.22 327	0.26 310	0.22 312	0.26 308	0.23 326	0.26 312	0.23 331	0.26 319	0.23 332	0.45 478	0.42 516	0.25 285	0.22 288	0.25 312	0.22 321	0.45 476	2.90 800

PAM	0.39 368	1.88 630	0.34 361	0.37 305	0.41 515	0.45 476	0.22 312	0.28 313	0.23 326	0.28 318	0.24 339	0.29 329	0.23 332	0.29 330	0.23 324	0.38 360	0.32 362	0.38 402	0.37 501	0.32 333	0.22 303

FENet	0.54 481	1.52 569	1.19 629	1.41 650	0.23 333	0.35 351	0.23 323	0.35 345	0.23 326	0.34 350	0.23 331	0.35 359	0.23 332	0.35 357	0.23 324	1.40 685	1.07 619	0.32 347	0.23 329	0.33 340	0.23 305

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

WCG-NET（raft）	0.32 310	1.24 548	0.24 282	0.32 283	0.24 338	0.32 343	0.23 323	0.32 335	0.24 331	0.32 342	0.24 339	0.32 347	0.24 336	0.32 345	0.24 328	0.30 310	0.23 295	0.30 337	0.23 329	0.30 324	0.23 305

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.35 329	0.51 334	0.44 449	0.32 283	0.31 431	0.24 291	0.34 464	0.36 349	0.25 336	0.31 336	0.37 487	0.30 336	0.33 460	0.25 305	0.45 525	0.37 346	0.37 424	0.33 354	0.35 492	0.34 345	0.37 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.30 290	1.14 484	0.25 285	0.25 246	0.25 341	0.26 310	0.25 333	0.25 302	0.25 336	0.25 303	0.25 345	0.26 319	0.26 350	0.26 317	0.25 336	0.26 287	0.26 305	0.25 312	0.25 342	0.26 304	0.26 324

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

LoS	0.25 269	0.27 223	0.25 285	0.25 246	0.25 341	0.25 301	0.25 333	0.26 308	0.25 336	0.25 303	0.25 345	0.25 307	0.25 340	0.25 305	0.25 336	0.26 287	0.25 301	0.25 312	0.26 348	0.26 304	0.25 318
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.82 562	1.72 585	1.48 710	0.39 318	0.15 270	0.31 334	0.21 307	0.20 268	0.25 336	1.61 718	0.23 331	0.28 323	0.26 350	0.20 266	0.15 263	0.24 278	1.33 700	0.32 347	0.16 276	6.75 829	0.23 305

scenet	0.82 562	1.72 585	1.48 710	0.39 318	0.15 270	0.31 334	0.21 307	0.20 268	0.25 336	1.61 718	0.23 331	0.28 323	0.26 350	0.20 266	0.15 263	0.24 278	1.33 700	0.32 347	0.16 276	6.75 829	0.23 305

ssnet	0.82 562	1.72 585	1.48 710	0.39 318	0.15 270	0.31 334	0.21 307	0.20 268	0.25 336	1.61 718	0.23 331	0.28 323	0.26 350	0.20 266	0.15 263	0.24 278	1.33 700	0.32 347	0.16 276	6.75 829	0.23 305

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

IER	0.88 583	7.04 796	2.23 774	2.75 723	0.28 357	0.43 427	0.25 333	0.39 371	0.25 336	0.41 398	0.27 355	0.39 383	0.25 340	0.40 386	0.28 352	0.37 346	0.28 326	0.37 394	0.25 342	0.37 374	0.25 318

CroCo-Stereo	0.73 534	1.22 546	0.25 285	1.22 626	0.25 341	1.22 687	0.25 333	1.22 688	0.25 336	1.22 697	0.25 345	1.22 699	0.25 340	1.22 699	0.25 336	1.22 669	0.26 305	1.21 708	0.25 342	1.22 690	0.25 318
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DN-CSS_ROB	0.31 299	0.35 241	0.28 305	0.35 298	0.28 357	0.34 347	0.27 344	0.34 342	0.25 336	0.35 354	0.27 355	0.36 364	0.26 350	0.34 354	0.28 352	0.35 338	0.28 326	0.34 364	0.28 408	0.34 345	0.27 364

G2	0.21 245	0.17 177	0.10 105	1.68 668	0.10 171	0.15 227	0.10 174	0.14 211	0.26 350	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.16 272	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 276	0.17 254	0.10 168

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

CAS	0.30 290	1.17 490	0.25 285	0.25 246	0.25 341	0.26 310	0.25 333	0.25 302	0.26 350	0.25 303	0.25 345	0.25 307	0.25 340	0.25 305	0.25 336	0.26 287	0.26 305	0.26 317	0.25 342	0.26 304	0.25 318

CroCo-Stereo Lap2	0.77 545	1.29 550	0.29 311	1.27 631	0.29 370	1.27 691	0.26 340	1.26 692	0.26 350	1.26 698	0.26 350	1.27 703	0.26 350	1.26 701	0.27 343	1.27 672	0.27 318	1.27 714	0.27 387	1.27 695	0.27 364

StereoDRNet-Refined	0.33 316	0.39 261	0.26 292	0.39 318	0.26 348	0.40 380	0.26 340	0.40 380	0.26 350	0.39 374	0.26 350	0.39 383	0.26 350	0.39 383	0.26 341	0.37 346	0.25 301	0.37 394	0.25 342	0.37 374	0.37 472
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G4	0.22 254	0.18 182	0.10 105	1.73 671	0.10 171	0.15 227	0.10 174	0.14 211	0.27 355	0.15 235	0.10 175	0.15 241	0.10 174	0.15 242	0.17 282	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 276	0.18 261	0.10 168

G3	0.21 245	0.17 177	0.10 105	1.52 654	0.10 171	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.27 355	0.14 213	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.16 272	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 272	0.17 254	0.10 168

small-0shot	0.35 329	1.92 640	0.27 296	0.27 259	0.27 349	0.27 315	0.27 344	0.27 312	0.27 355	0.27 317	0.27 355	0.26 319	0.27 357	0.27 321	0.26 341	0.27 291	0.26 305	0.26 317	0.26 348	0.26 304	0.27 364

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

GeoVLM	0.36 338	0.38 254	0.27 296	0.46 372	0.28 357	0.35 351	0.28 355	0.37 357	0.27 355	0.35 354	0.28 363	0.36 364	0.38 489	0.35 357	0.28 352	1.08 604	0.26 305	0.33 354	0.27 387	0.34 345	0.33 443

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

CRFU-Net	0.65 508	1.67 582	1.22 681	1.96 681	0.27 349	0.41 399	0.27 344	0.41 399	0.27 355	0.40 381	0.26 350	0.41 408	0.27 357	0.40 386	0.27 343	1.80 710	1.62 730	0.34 364	0.23 329	0.33 340	0.23 305

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

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

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

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

TestStereo-Hl	2.78 790	0.42 290	11.23 836	14.38 838	0.30 382	0.44 462	0.30 379	0.43 426	0.28 363	0.43 419	0.29 378	0.44 471	0.29 378	0.44 458	0.29 370	13.64 845	10.73 845	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

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

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

DEFOM-Stereo	0.68 518	3.11 715	1.40 703	1.63 666	0.25 341	0.31 334	0.25 333	0.31 332	0.28 363	0.31 336	0.29 378	0.29 329	0.27 357	0.31 342	0.28 352	1.59 701	1.47 715	0.30 337	0.29 423	0.30 324	0.28 393

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

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

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

GeoMambaStereo_RVC	0.56 487	2.49 683	1.46 708	0.55 455	0.30 382	0.53 529	0.26 340	0.47 484	0.29 373	0.50 512	0.31 438	0.51 531	0.29 378	0.44 458	0.28 352	0.53 483	0.31 356	0.57 556	0.29 423	0.51 515	0.27 364

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

TestStereo_HL3	2.76 788	0.41 278	11.46 838	14.11 835	0.30 382	0.45 476	0.29 370	0.43 426	0.29 373	0.43 419	0.29 378	0.43 435	0.28 366	0.44 458	0.30 380	13.57 844	10.32 842	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

TestStereo_HL2	2.73 785	0.41 278	11.06 835	14.13 836	0.30 382	0.44 462	0.28 355	0.43 426	0.29 373	0.43 419	0.28 363	0.43 435	0.29 378	0.43 427	0.28 352	13.51 843	10.37 843	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

GGDA	2.76 788	0.41 278	11.34 837	14.28 837	0.30 382	0.44 462	0.29 370	0.43 426	0.29 373	0.43 419	0.28 363	0.43 435	0.28 366	0.43 427	0.29 370	13.45 842	10.57 844	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

Monster-pub-mixall	0.44 413	0.56 352	0.60 516	0.38 308	0.27 349	0.37 364	0.27 344	0.37 357	0.29 373	0.38 367	0.27 355	0.38 378	0.29 378	0.85 597	0.27 343	1.46 689	0.26 305	0.34 364	0.26 348	0.36 369	0.53 548

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

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

xx1	0.38 354	1.03 468	0.31 333	0.40 331	0.31 431	0.41 399	0.28 355	0.40 380	0.29 373	0.40 381	0.29 378	0.40 393	0.29 378	0.40 386	0.29 370	0.34 330	0.33 375	0.34 364	0.32 461	0.34 345	0.32 434

1test111	0.37 348	1.02 466	0.30 315	0.39 318	0.29 370	0.40 380	0.28 355	0.39 371	0.29 373	0.39 374	0.29 378	0.39 383	0.28 366	0.40 386	0.29 370	0.33 325	0.32 362	0.33 354	0.31 453	0.32 333	0.31 427

cc1	0.37 348	1.02 466	0.30 315	0.39 318	0.29 370	0.40 380	0.28 355	0.39 371	0.29 373	0.39 374	0.29 378	0.39 383	0.28 366	0.40 386	0.29 370	0.33 325	0.32 362	0.33 354	0.31 453	0.32 333	0.31 427

EKT-Stereo	0.37 348	0.40 265	0.44 449	1.07 561	0.29 370	0.34 347	0.31 427	0.36 349	0.29 373	0.38 367	0.31 438	0.37 375	0.30 388	0.36 363	0.29 370	0.34 330	0.28 326	0.39 446	0.30 442	0.37 374	0.30 417

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

PML	0.46 445	1.36 559	0.29 311	0.58 460	0.30 382	0.57 544	0.29 370	0.57 538	0.29 373	0.57 545	0.29 378	0.57 550	0.29 378	0.56 539	0.29 370	0.52 480	0.30 351	0.53 548	0.31 453	0.53 523	0.30 417

GES	0.66 510	2.34 672	0.29 311	0.41 346	0.29 370	0.41 399	0.29 370	0.42 418	0.29 373	0.40 381	0.41 513	0.41 408	0.30 388	0.51 522	0.29 370	0.32 319	0.29 341	0.32 347	2.46 805	2.49 767	0.30 417

UCFNet_RVC	2.75 787	10.06 818	0.29 311	10.31 832	0.29 370	0.42 420	0.29 370	0.43 426	0.29 373	0.42 412	0.29 378	0.42 426	9.87 845	0.43 427	0.29 370	0.36 343	9.84 840	0.36 390	0.26 348	9.77 843	0.26 324

base	0.56 487	2.58 687	1.43 705	0.48 385	0.27 349	0.54 534	0.31 427	0.53 527	0.30 389	0.54 535	0.26 350	0.46 485	0.31 440	0.52 527	0.28 352	0.49 462	0.28 326	0.45 501	0.32 461	0.57 531	0.26 324

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 492	5.10 764	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.44 405	0.37 424	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

testmc14	2.43 774	10.48 821	8.02 832	8.93 822	0.31 431	0.44 462	0.30 379	0.42 418	0.30 389	0.42 412	0.30 393	0.42 426	0.30 388	0.42 420	0.30 380	8.88 839	6.99 829	0.41 477	0.28 408	0.39 436	0.28 393

MCSU-Stereo	2.48 777	10.56 822	8.50 834	9.47 826	0.31 431	0.43 427	0.30 379	0.42 418	0.30 389	0.42 412	0.30 393	0.42 426	0.30 388	0.41 406	0.30 380	8.86 838	6.93 828	0.40 459	0.29 423	0.39 436	0.28 393

canet-new	0.44 413	1.82 616	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

bcnet-new	0.44 413	1.81 608	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

LWStereo	0.44 413	1.82 616	0.38 381	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

LMStereo	0.44 413	1.80 603	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.45 435	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

CR7Stereo	0.44 413	1.81 608	0.39 393	0.50 429	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.45 435	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

ARStereo	0.44 413	1.80 603	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

ARStereo-new	0.44 413	1.80 603	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

BARStereo	0.44 413	1.78 597	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.44 465	0.30 389	0.44 458	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.45 435	0.34 406	0.39 446	0.26 348	0.38 387	0.26 324

FCBStereo	0.44 413	1.79 602	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

PSGStereo	0.44 413	1.78 597	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

MUNStereo	0.44 413	1.81 608	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.44 462	0.30 379	0.44 465	0.30 389	0.44 458	0.30 393	0.44 471	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.45 435	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 400	1.76 592	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.31 422	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.27 387	0.38 387	0.26 324

CHEStereo	0.44 413	1.78 597	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

TOTStereo	0.44 413	1.81 608	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 413	1.83 619	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

ACMStereo	0.60 492	5.12 765	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.44 405	0.37 424	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

KABStereo	0.43 400	1.76 592	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

KMOStereo	0.43 400	1.80 603	0.38 381	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 413	1.81 608	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 400	1.77 594	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 400	1.78 597	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 413	1.85 625	0.38 381	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 400	1.77 594	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 413	1.86 628	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 413	1.80 603	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.44 462	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 413	1.82 616	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 400	1.77 594	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.33 375	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 413	1.83 619	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.36 419	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

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

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

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

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

Monster-pub-eth3d	0.45 436	0.57 355	0.60 516	0.39 318	0.28 357	0.37 364	0.28 355	0.37 357	0.30 389	0.39 374	0.29 378	0.39 383	0.30 388	0.92 609	0.27 343	1.42 686	0.28 326	0.34 364	0.28 408	0.37 374	0.53 548

Replicate-Monster	0.45 436	0.57 355	0.60 516	0.40 331	0.29 370	0.37 364	0.27 344	0.37 357	0.30 389	0.40 381	0.31 438	0.40 393	0.30 388	0.99 617	0.27 343	1.36 682	0.31 356	0.34 364	0.30 442	0.36 369	0.54 551

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

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

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

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

GCAP-BAT	0.41 382	1.30 552	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.44 458	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.44 405	0.34 406	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 374	1.09 478	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.44 465	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.43 427	0.30 380	0.45 435	0.34 406	0.38 402	0.27 387	0.38 387	0.27 364

IGEV-Stereo	0.35 329	0.44 295	0.45 451	0.49 392	0.30 382	0.37 364	0.30 379	0.36 349	0.30 389	0.36 358	0.29 378	0.36 364	0.29 378	0.36 363	0.30 380	0.46 447	0.39 439	0.32 347	0.24 339	0.32 333	0.25 318
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DANet	0.30 290	0.30 232	0.30 315	0.30 266	0.30 382	0.30 326	0.30 379	0.30 323	0.30 389	0.30 326	0.30 393	0.30 336	0.30 388	0.30 334	0.30 380	0.30 310	0.30 351	0.30 337	0.30 442	0.30 324	0.30 417
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test410_97500	0.41 382	0.89 418	0.31 333	0.40 331	0.31 431	0.40 380	0.31 427	0.40 380	0.31 436	0.61 552	0.53 567	0.40 393	0.31 440	0.40 386	0.31 422	0.58 498	0.47 487	0.38 402	0.29 423	0.38 387	0.29 402

test410	0.66 510	5.69 788	0.31 333	0.40 331	0.31 431	0.41 399	0.31 427	0.40 380	0.31 436	0.62 556	0.55 570	0.40 393	0.31 440	0.40 386	0.31 422	0.59 501	0.47 487	0.38 402	0.29 423	0.38 387	0.30 417

RMAStereo	0.45 436	1.81 608	0.40 426	0.50 429	0.31 431	0.44 462	0.31 427	0.44 465	0.31 436	0.44 458	0.31 438	0.44 471	0.32 448	0.44 458	0.31 422	0.46 447	0.35 413	0.39 446	0.27 387	0.39 436	0.27 364

ATMStereo	0.46 445	1.99 643	0.40 426	0.51 440	0.31 431	0.44 462	0.31 427	0.44 465	0.31 436	0.44 458	0.31 438	0.44 471	0.31 440	0.44 458	0.32 434	0.47 454	0.35 413	0.39 446	0.27 387	0.39 436	0.27 364

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 382	1.09 478	0.40 426	0.52 443	0.31 431	0.44 462	0.31 427	0.44 465	0.31 436	0.44 458	0.31 438	0.44 471	0.31 440	0.44 458	0.31 422	0.46 447	0.35 413	0.39 446	0.28 408	0.39 436	0.28 393

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

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

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

MyStereo04	0.56 487	3.72 731	0.59 512	0.49 392	0.41 515	0.36 355	0.32 438	0.37 357	0.31 436	0.34 350	0.46 538	0.35 359	0.32 448	0.35 357	0.33 446	0.49 462	0.45 477	0.34 364	0.32 461	0.35 358	0.43 508

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

LL-Strereo2	0.48 460	1.73 590	0.51 493	0.59 463	0.34 470	0.42 420	0.33 449	0.40 380	0.31 436	0.42 412	0.33 458	0.42 426	0.31 440	0.44 458	0.39 497	0.60 503	0.51 510	0.44 496	0.33 473	0.44 471	0.33 443

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

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 382	1.06 475	0.40 426	0.51 440	0.31 431	0.44 462	0.30 379	0.43 426	0.32 448	0.44 458	0.30 393	0.56 546	0.30 388	0.44 458	0.31 422	0.45 435	0.34 406	0.39 446	0.27 387	0.40 450	0.27 364

DDF-Stereo	0.43 400	1.15 487	0.57 510	0.53 445	0.32 445	0.41 399	0.32 438	0.41 399	0.32 448	0.41 398	0.32 449	0.41 408	0.32 448	0.40 386	0.32 434	0.52 480	0.50 505	0.38 402	0.31 453	0.39 436	0.31 427

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

GREAT-IGEV	0.38 354	0.43 292	0.36 374	0.48 385	0.32 445	0.45 476	0.32 438	0.45 474	0.32 448	0.45 470	0.32 449	0.45 481	0.32 448	0.45 478	0.32 434	0.44 405	0.33 375	0.41 477	0.29 423	0.41 461	0.29 402
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 354	0.43 292	0.33 347	0.46 372	0.33 458	0.45 476	0.32 438	0.45 474	0.32 448	0.45 470	0.32 449	0.45 481	0.33 460	0.45 478	0.32 434	0.38 360	0.38 432	0.38 402	0.37 501	0.37 374	0.36 466

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

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

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

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

ccs_rob	2.79 791	10.17 820	0.32 342	10.00 830	0.33 458	0.49 502	0.33 449	1.90 729	0.32 448	0.51 522	0.33 458	0.49 506	9.24 844	0.49 504	0.33 446	0.41 389	9.82 839	0.41 477	0.28 408	9.34 841	0.29 402

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

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

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

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

PCWNet_CMD	2.80 792	9.82 816	0.32 342	10.09 831	0.32 445	0.49 502	0.33 449	3.34 801	0.33 458	0.49 499	0.33 458	0.49 506	8.73 841	0.48 497	0.33 446	0.41 389	9.22 835	0.42 493	0.29 423	9.55 842	0.31 427

CFNet_ucs	2.73 785	9.64 815	0.33 347	9.92 829	0.32 445	0.49 502	0.33 449	0.49 497	0.33 458	0.49 499	0.33 458	0.49 506	8.98 843	0.48 497	0.33 446	0.41 389	9.96 841	0.40 459	0.29 423	10.12 845	0.54 551

CFNet_pseudo	2.67 784	9.36 813	0.32 342	10.99 833	0.33 458	0.85 589	0.33 449	0.49 497	0.33 458	0.49 499	0.32 449	0.49 506	7.26 839	0.49 504	0.33 446	0.41 389	9.62 838	0.41 477	0.29 423	10.03 844	0.29 402

pcwnet_v2	2.66 783	9.89 817	0.33 347	9.89 828	0.32 445	0.50 511	0.32 438	0.49 497	0.33 458	0.49 499	0.34 466	0.49 506	8.76 842	0.48 497	0.33 446	0.41 389	9.58 837	0.40 459	0.29 423	9.01 840	0.63 572

ccnet	0.80 552	2.28 664	0.33 347	0.50 429	0.33 458	0.50 511	0.33 449	0.50 506	0.33 458	0.49 499	0.33 458	0.49 506	1.56 735	2.38 769	0.33 446	0.41 389	0.29 341	0.42 493	1.57 752	2.28 754	0.29 402

psmorigin	0.41 382	0.46 308	0.33 347	0.49 392	0.33 458	0.49 502	0.33 449	0.49 497	0.33 458	0.49 499	0.33 458	0.49 506	0.33 460	0.51 522	0.33 446	0.41 389	0.30 351	0.41 477	0.30 442	0.79 572	0.29 402

Gwc-CoAtRS	0.41 382	1.49 568	0.32 342	0.42 356	0.32 445	0.41 399	0.32 438	0.41 399	0.33 458	0.41 398	0.32 449	0.41 408	0.32 448	0.41 406	0.32 434	0.39 373	0.28 326	0.39 446	0.28 408	0.40 450	0.28 393

GStereo	0.75 538	2.98 712	1.68 723	0.69 488	0.39 503	0.72 567	0.41 515	0.72 570	0.34 469	0.73 576	0.41 513	0.72 577	0.49 551	0.74 576	0.47 537	0.69 526	0.48 493	0.74 590	0.40 521	0.69 551	0.44 511

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

RAFT-Stereo-weight	0.45 436	1.90 633	0.34 361	0.42 356	0.36 480	0.43 427	0.35 469	0.42 418	0.34 469	0.42 412	0.34 466	0.44 471	0.34 467	0.41 406	0.34 461	0.38 360	0.32 362	0.38 402	0.32 461	0.38 387	0.33 443

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

RCA-Stereo	0.51 474	3.22 719	0.34 361	0.44 367	0.34 470	0.44 462	0.34 464	0.43 426	0.34 469	0.43 419	0.34 466	0.44 471	0.33 460	0.43 427	0.33 446	0.38 360	0.29 341	0.38 402	0.29 423	0.38 387	0.29 402

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

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

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

UGAM	0.51 474	2.23 661	0.39 393	0.54 448	0.35 474	0.50 511	0.35 469	0.49 497	0.35 474	0.49 499	0.35 475	0.49 506	0.36 478	0.50 512	0.36 469	0.49 462	0.37 424	0.45 501	0.34 479	0.45 476	0.34 452

GCST	0.50 469	2.08 646	0.38 381	0.53 445	0.35 474	0.49 502	0.35 469	0.50 506	0.35 474	0.49 499	0.35 475	0.49 506	0.35 474	0.49 504	0.35 465	0.48 459	0.37 424	0.45 501	0.33 473	0.44 471	0.33 443

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

error version	0.93 593	4.47 751	2.35 777	1.99 683	0.37 485	0.41 399	0.36 476	0.41 399	0.35 474	0.43 419	0.36 480	0.41 408	0.40 502	0.41 406	0.36 469	1.87 713	2.16 776	0.47 516	0.37 501	0.39 436	0.33 443

test_1	0.93 593	4.47 751	2.35 777	1.99 683	0.37 485	0.41 399	0.36 476	0.41 399	0.35 474	0.43 419	0.36 480	0.41 408	0.40 502	0.41 406	0.36 469	1.87 713	2.16 776	0.47 516	0.37 501	0.39 436	0.33 443

CFNet-RSSM	0.91 586	4.89 756	0.34 361	0.44 367	1.07 658	1.62 718	1.40 743	0.91 596	0.35 474	1.60 715	1.39 744	0.64 562	0.34 467	0.44 458	0.33 446	0.41 389	0.35 413	0.75 592	0.30 442	0.41 461	0.29 402

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

ETE_ROB	0.35 329	0.35 241	0.35 372	0.35 298	0.35 474	0.35 351	0.35 469	0.35 345	0.35 474	0.35 354	0.35 475	0.35 359	0.35 474	0.35 357	0.35 465	0.35 338	0.35 413	0.35 380	0.35 492	0.35 358	0.35 463

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

UGAM-zero	0.51 474	2.17 656	0.39 393	0.53 445	0.36 480	0.50 511	0.36 476	0.50 506	0.36 485	0.49 499	0.36 480	0.50 520	0.35 474	0.50 512	0.36 469	0.49 462	0.37 424	0.47 516	0.35 492	0.46 481	0.34 452

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

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

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

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

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

GEAStereo	0.62 502	3.91 738	0.48 473	0.69 488	0.38 493	0.51 523	0.38 489	0.51 520	0.38 492	0.53 529	0.38 492	0.50 520	0.38 489	0.51 522	0.38 483	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.34 452

GSStereo	0.81 557	4.28 748	0.50 486	0.59 463	0.40 505	0.51 523	0.38 489	0.50 506	0.38 492	0.50 512	0.38 492	0.50 520	3.79 820	0.50 512	0.38 483	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.35 463

GS-Stereo							0.38 489	0.50 506	0.38 492	0.50 512	0.38 492	0.50 520	3.79 820	0.50 512	0.38 483	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.35 463

gasm-f	0.62 502	3.91 738	0.48 473	0.69 488	0.38 493	0.51 523	0.38 489	0.51 520	0.38 492	0.53 529	0.38 492	0.50 520	0.38 489	0.51 522	0.38 483	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.34 452

GASTEREO	0.48 460	1.21 540	0.47 465	0.57 458	0.38 493	0.50 511	0.38 489	0.50 506	0.38 492	0.50 512	0.38 492	0.50 520	0.38 489	0.50 512	0.38 483	0.52 480	0.42 463	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.34 452

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo	0.75 538	4.15 745	0.42 445	0.75 507	0.35 474	0.78 574	0.40 506	0.79 577	0.38 492	0.78 586	0.36 480	0.78 587	0.36 478	0.79 581	0.39 497	0.75 549	0.39 439	0.76 594	0.39 519	0.75 563	0.39 486

iRaftStereo_RVC	0.97 598	3.17 718	2.30 776	2.42 714	0.38 493	0.54 534	0.38 489	0.54 530	0.38 492	0.54 535	0.38 492	0.54 539	0.38 489	0.54 534	0.38 483	2.38 763	2.34 780	0.49 529	0.36 498	0.49 502	0.36 466

CFNet_RVC	2.38 773	8.71 808	0.38 381	9.33 823	0.42 525	0.56 537	0.42 522	0.60 546	0.38 492	0.62 556	0.42 524	0.56 546	7.29 840	0.62 552	0.42 516	0.53 483	0.37 424	0.49 529	0.34 479	8.30 836	6.87 837

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.41 382	0.59 360	0.64 531	0.54 448	0.33 458	0.50 511	0.37 482	0.42 418	0.40 508	0.61 552	0.43 527	0.50 520	0.49 551	0.38 375	0.32 434	0.28 297	0.23 295	0.26 317	0.22 321	0.35 358	0.28 393
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AdaStereo	0.40 374	0.40 265	0.40 426	0.40 331	0.40 505	0.40 380	0.40 506	0.40 380	0.40 508	0.40 381	0.40 505	0.40 393	0.40 502	0.40 386	0.40 500	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 489
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MSCF	0.51 474	1.40 565	0.49 480	0.58 460	0.38 493	0.50 511	0.38 489	0.54 530	0.41 518	0.52 526	0.41 513	0.53 535	0.42 520	0.53 531	0.41 508	0.60 503	0.47 487	0.48 524	0.37 501	0.48 499	0.38 479

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

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

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

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

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

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

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

FAST (zero-shot)	0.87 582	1.55 571	0.42 445	1.57 657	0.42 525	1.62 718	0.45 532	1.59 712	0.42 526	1.66 723	0.44 529	1.62 723	0.42 520	1.59 717	0.42 516	0.64 518	0.43 468	0.64 567	0.42 539	0.67 545	0.46 517

DNS	0.86 578	2.43 680	1.66 722	2.03 685	0.42 525	0.60 547	0.42 522	0.60 546	0.42 526	0.60 550	0.42 524	0.60 555	0.42 520	0.60 550	0.42 516	1.97 723	1.63 732	0.55 554	0.40 521	0.55 525	0.40 489

PAM_32	0.64 506	2.38 676	0.51 493	0.92 532	0.43 529	0.53 529	0.44 526	0.87 589	0.43 528	0.52 526	0.45 534	0.53 535	0.40 502	0.54 534	0.46 529	0.62 512	0.56 523	0.48 524	0.45 545	0.76 566	0.44 511

DispNO	1.00 601	0.63 368	0.43 447	3.45 752	0.44 530	0.65 555	0.43 525	0.64 554	0.43 528	0.64 560	0.43 527	0.64 562	3.03 798	0.64 558	0.43 521	4.55 799	0.43 468	0.63 565	0.43 542	0.63 539	0.43 508

MyStereo07	0.60 492	3.72 731	0.48 473	0.49 392	0.41 515	0.36 355	0.32 438	0.49 497	0.43 528	0.51 522	0.42 524	0.49 506	0.43 525	0.51 522	0.64 575	0.49 462	0.45 477	0.34 364	0.32 461	0.35 358	0.43 508

MWDA-net	0.67 516	0.66 371	0.45 451	2.84 729	0.46 536	0.73 569	0.45 532	0.71 566	0.44 531	0.72 572	0.45 534	0.70 573	0.45 531	0.70 567	0.44 522	0.61 507	0.41 453	0.61 562	0.43 542	0.61 537	0.42 505

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

FSD	0.61 499	0.59 360	0.50 486	2.58 721	0.44 530	0.56 537	0.44 526	0.55 533	0.44 531	0.56 541	0.44 529	0.56 546	0.44 527	0.56 539	0.46 529	0.61 507	0.42 463	0.52 545	0.42 539	0.52 519	0.51 543

MonSter	0.60 492	0.64 370	0.52 497	0.62 469	0.44 530	2.07 738	0.44 526	0.62 551	0.44 531	0.62 556	0.44 529	0.62 560	0.44 527	0.62 552	0.44 522	0.58 498	0.42 463	0.62 563	0.46 548	0.58 534	0.42 505

MyStereo06	0.75 538	4.12 742	0.60 516	0.63 471	0.61 581	0.62 552	0.66 584	0.56 534	0.45 535	0.55 539	0.48 551	0.54 539	0.46 535	0.57 544	0.45 525	0.60 503	0.57 525	0.64 567	0.55 575	0.72 558	0.55 559

GeoAtt-L (ZS)	0.60 492	0.70 377	0.51 493	0.75 507	0.46 536	0.72 567	0.46 536	0.76 574	0.46 536	0.72 572	0.46 538	0.72 577	0.46 535	0.72 571	0.46 529	0.75 549	0.51 510	0.70 582	0.45 545	0.69 551	0.45 514

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

Occ-G	1.12 624	0.52 336	3.72 808	3.50 756	0.50 556	0.56 537	0.47 542	0.54 530	0.46 536	0.54 535	0.41 513	0.54 539	0.42 520	0.52 527	0.42 516	3.42 787	4.02 809	0.52 545	0.45 545	0.51 515	0.44 511

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AEACV	1.12 624	0.52 336	3.12 799	3.24 741	0.86 630	0.53 529	0.49 553	0.60 546	0.47 542	0.53 529	0.49 554	0.55 543	0.45 531	0.55 538	0.47 537	3.01 782	3.88 807	0.71 584	0.60 587	0.80 575	0.48 527

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 586	0.86 410	0.89 585	1.25 629	0.69 598	1.05 624	0.81 629	1.16 633	0.50 556	1.12 642	0.97 648	0.72 577	0.82 625	1.06 637	0.95 639	0.61 507	0.87 593	1.03 646	0.85 641	1.04 621	1.01 652

MyStereo8	0.71 527	3.92 740	0.52 497	0.59 463	0.52 563	0.57 544	0.53 564	0.59 544	0.50 556	0.59 549	0.51 564	0.57 550	0.50 556	0.56 539	0.52 556	0.54 485	0.49 497	0.54 551	0.49 563	0.55 525	0.50 536

LL-Strereo	1.01 611	5.06 763	1.63 719	0.70 495	1.43 736	0.56 537	0.46 536	0.57 538	0.50 556	0.57 545	0.50 558	1.58 718	0.49 551	0.59 548	0.50 549	1.64 704	0.52 514	0.51 542	1.37 739	0.52 519	0.45 514

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

MWSP-net	0.96 597	0.75 387	0.49 480	4.84 792	0.48 548	1.28 693	0.52 562	1.20 641	0.51 563	1.14 646	0.70 607	1.00 618	0.56 567	0.90 603	0.69 598	0.76 552	0.60 538	0.95 630	0.56 579	0.73 561	0.45 514

TorneroNet	0.66 510	0.53 342	0.50 486	0.50 429	0.64 587	1.06 625	0.70 608	0.50 506	0.51 563	0.49 499	0.69 603	0.49 506	0.50 556	0.48 497	1.15 667	0.71 533	0.49 497	1.14 649	1.08 667	0.49 502	0.49 533

WCG-NET	0.61 499	1.21 540	0.54 502	0.61 468	0.53 566	0.67 558	0.53 564	0.66 558	0.53 565	0.64 560	0.53 567	0.65 566	0.53 563	0.59 548	0.52 556	0.65 520	0.48 493	0.64 567	0.52 569	0.58 534	0.50 536

CASS	0.57 491	0.89 418	0.56 506	0.57 458	0.56 570	0.56 537	0.56 569	0.56 534	0.53 565	0.57 545	0.57 573	0.59 554	0.48 545	0.56 539	0.57 564	0.55 491	0.56 523	0.47 516	0.56 579	0.62 538	0.56 562
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSMNet_ROB	0.54 481	0.54 346	0.54 502	0.54 448	0.53 566	0.54 534	0.54 567	0.53 527	0.54 567	0.54 535	0.54 569	0.54 539	0.53 563	0.54 534	0.54 560	0.54 485	0.53 518	0.54 551	0.54 573	0.54 524	0.54 551

monster-pro	0.75 538	1.67 582	0.64 531	0.89 525	0.57 572	0.86 591	0.56 569	0.87 589	0.56 568	0.87 598	0.57 573	0.88 601	0.57 569	0.87 598	0.57 564	0.79 556	0.58 529	0.76 594	0.54 573	0.77 568	0.54 551

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

11t	1.27 680	2.70 694	1.34 687	1.32 641	0.89 632	1.30 694	1.34 733	1.64 717	0.57 570	1.45 713	0.72 616	1.05 637	1.29 722	1.07 640	1.29 734	1.49 691	1.02 614	0.97 634	1.15 673	1.48 704	1.31 727

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

CAR	0.72 530	0.76 390	0.59 512	0.84 519	1.19 674	0.81 582	0.58 572	0.81 583	0.58 571	0.81 592	0.58 575	0.83 596	0.59 574	0.82 587	0.59 569	0.71 533	0.49 497	0.73 585	0.68 609	0.87 586	0.52 545

MSE-Stereo	0.72 530	0.76 390	0.59 512	0.84 519	1.19 674	0.81 582	0.58 572	0.81 583	0.58 571	0.81 592	0.58 575	0.83 596	0.59 574	0.82 587	0.59 569	0.71 533	0.49 497	0.73 585	0.68 609	0.87 586	0.52 545

zero-FE	0.72 530	1.31 554	0.66 537	0.92 532	0.60 575	0.82 585	0.58 572	0.82 586	0.58 571	0.81 592	0.60 579	0.81 594	0.60 576	0.82 587	0.58 566	0.74 548	0.59 535	0.73 585	0.52 569	0.76 566	0.51 543

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

ktn	0.72 530	0.53 342	1.08 617	1.14 569	0.51 562	1.22 687	1.36 736	0.51 520	0.59 576	0.51 522	0.51 564	0.69 570	1.20 669	0.67 562	0.51 554	0.51 478	0.49 497	0.58 558	0.66 603	0.52 519	0.53 548

DDUNet	0.81 557	2.45 681	0.57 510	0.90 527	0.60 575	0.88 593	0.59 576	0.90 594	0.60 577	0.88 600	0.60 579	0.90 605	0.58 572	0.88 600	0.60 571	0.84 569	0.60 538	0.86 611	0.57 582	0.86 585	0.60 567

UDG	0.80 552	2.21 660	0.60 516	0.91 529	0.60 575	0.90 596	0.58 572	0.88 593	0.60 577	0.90 601	0.60 579	0.88 601	0.60 576	0.90 603	0.58 566	0.86 571	0.60 538	0.84 609	0.59 586	0.84 583	0.61 568

STTRV1_RVC	0.82 562	1.60 575	0.70 554	1.01 556	0.60 575	1.07 628	0.69 601	1.01 618	0.60 577	0.72 572	0.55 570	1.02 633	0.68 593	1.03 635	0.67 582	0.89 573	0.63 546	0.92 620	0.57 582	0.90 593	0.65 580

test-3	0.98 600	4.13 744	1.85 743	1.85 672	0.61 581	0.69 560	0.37 482	0.63 552	0.61 580	0.66 564	0.51 564	0.73 581	0.44 527	0.57 544	0.54 560	1.68 705	1.81 745	0.40 459	0.43 542	0.66 542	0.50 536

MGA	0.73 534	0.76 390	0.60 516	0.92 532	1.17 670	0.81 582	0.59 576	0.84 587	0.62 581	0.81 592	0.59 577	0.84 598	0.60 576	0.81 586	0.61 573	0.71 533	0.53 518	0.89 613	0.53 571	0.75 563	0.54 551

MyStereo05	0.80 552	4.12 742	0.63 528	0.63 471	0.61 581	0.62 552	0.66 584	0.65 555	0.62 581	0.67 566	0.61 583	0.65 566	0.58 572	0.67 562	0.55 563	0.60 503	0.57 525	0.64 567	0.55 575	0.72 558	0.55 559

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

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

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

plain	1.88 708	3.16 717	0.64 531	3.10 734	0.65 589	3.10 792	0.64 581	3.12 797	0.65 586	3.10 798	0.65 589	3.11 798	0.65 583	3.12 797	0.65 578	3.12 783	0.65 550	3.13 796	0.65 600	3.13 784	0.65 580

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

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

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

Pro-Stereo	0.79 549	0.53 342	0.38 381	0.49 392	0.38 493	0.49 502	0.37 482	0.49 497	0.67 590	0.50 512	0.38 492	1.10 642	0.38 489	0.49 504	0.38 483	0.71 533	0.88 594	5.98 838	0.36 498	0.46 481	0.36 466

WQFJA1++	0.84 569	0.98 440	0.67 541	1.26 630	0.75 611	1.00 606	0.67 588	1.00 607	0.67 590	1.00 613	0.67 592	1.00 618	0.67 588	1.00 619	0.67 582	0.96 585	0.67 553	0.91 617	0.63 591	0.92 597	0.63 572

WQFJA1	0.85 575	0.98 440	0.67 541	1.29 636	0.76 616	1.01 616	0.67 588	1.02 623	0.67 590	1.02 630	0.67 592	1.01 629	0.67 588	1.01 629	0.68 590	0.99 592	0.67 553	0.93 624	0.64 596	0.92 597	0.65 580

WQFJX1	0.84 569	0.98 440	0.67 541	1.30 638	0.75 611	1.01 616	0.67 588	1.01 618	0.67 590	1.01 626	0.67 592	1.01 629	0.68 593	1.00 619	0.68 590	0.98 591	0.67 553	0.92 620	0.64 596	0.92 597	0.64 578

NLMM	0.84 569	1.00 450	0.67 541	1.27 631	0.75 611	1.00 606	0.68 593	1.00 607	0.67 590	1.00 613	0.67 592	1.02 633	0.67 588	1.02 633	0.67 582	0.97 587	0.67 553	0.93 624	0.63 591	0.92 597	0.63 572

MIF-Stereo (partial)	2.58 781	3.31 722	0.66 537	3.18 738	0.66 592	3.18 793	0.66 584	3.21 798	0.67 590	3.19 799	0.66 591	3.19 799	0.66 586	3.31 801	0.68 590	5.09 816	1.79 744	8.23 843	1.67 777	6.18 827	1.38 736

WQFJX	0.85 575	1.00 450	0.68 549	1.30 638	0.75 611	1.01 616	0.68 593	1.01 618	0.68 596	1.01 626	0.68 598	1.03 635	0.68 593	1.02 633	0.67 582	0.97 587	0.67 553	0.93 624	0.63 591	0.94 606	0.63 572

NLSM3	0.85 575	0.99 448	0.68 549	1.29 636	0.76 616	1.01 616	0.68 593	1.01 618	0.68 596	1.02 630	0.68 598	1.01 629	0.68 593	1.01 629	0.68 590	0.97 587	0.68 559	0.93 624	0.64 596	0.93 602	0.63 572

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

RAFT-Stereo	0.81 557	0.96 437	0.67 541	0.95 541	0.67 594	0.95 601	0.68 593	0.95 605	0.68 596	0.95 611	0.68 598	0.96 615	0.68 593	0.96 615	0.68 590	0.94 583	0.68 559	0.94 628	0.68 609	0.94 606	0.68 587
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	2.65 782	10.14 819	0.33 347	9.74 827	0.32 445	0.87 592	0.33 449	2.95 796	0.68 596	0.49 499	0.34 466	0.49 506	5.70 835	0.49 504	0.33 446	0.42 403	9.57 836	0.41 477	0.31 453	8.36 837	0.65 580

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

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

LiteMatch	1.13 626	0.73 382	2.80 784	3.23 739	0.61 581	0.83 587	0.68 593	0.73 571	0.69 601	1.00 613	0.77 624	0.94 612	0.57 569	0.82 587	0.64 575	2.97 780	2.43 782	0.68 574	0.32 461	0.56 528	0.70 592

Lsterematch	1.13 626	0.73 382	2.80 784	3.23 739	0.61 581	0.83 587	0.68 593	0.73 571	0.69 601	1.00 613	0.77 624	0.94 612	0.57 569	0.82 587	0.64 575	2.97 780	2.43 782	0.68 574	0.32 461	0.56 528	0.70 592

NLMM1	0.86 578	0.98 440	0.69 551	1.48 653	0.75 611	1.01 616	0.69 601	1.00 607	0.69 601	1.00 613	0.70 607	1.00 618	0.68 593	1.01 629	0.67 582	0.97 587	0.68 559	0.92 620	0.63 591	0.93 602	0.63 572

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 538	0.92 429	0.85 584	0.96 544	0.59 573	1.27 691	0.44 526	0.59 544	0.69 601	0.91 603	0.68 598	0.55 543	0.61 579	1.06 637	0.83 630	0.62 512	0.70 568	0.90 614	0.41 531	0.89 590	0.56 562

UniTT-Stereo	2.03 729	3.43 724	0.72 561	3.42 751	0.73 607	3.27 795	0.68 593	3.38 802	0.69 601	3.29 801	0.72 616	3.28 801	0.70 604	3.35 803	0.68 590	3.39 786	0.68 559	3.31 799	0.69 613	3.37 785	0.73 603

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

FlowAnything_test	1.02 613	1.72 585	0.71 558	1.59 659	0.70 602	1.61 716	0.69 601	1.61 714	0.70 609	1.60 715	0.70 607	1.61 722	0.69 600	1.61 720	0.70 607	0.81 562	0.58 529	0.81 603	0.55 575	0.81 578	0.56 562

FlowAnything	1.02 613	1.71 584	0.72 561	1.59 659	0.69 598	1.60 715	0.69 601	1.61 714	0.70 609	1.60 715	0.69 603	1.60 719	0.69 600	1.61 720	0.69 598	0.81 562	0.58 529	0.81 603	0.56 579	0.82 580	0.56 562

MaDis-Stereo	3.19 795	6.02 794	1.12 618	5.61 803	1.16 669	5.43 828	1.02 659	5.15 833	0.70 609	5.43 833	1.21 723	5.03 834	0.97 635	4.85 827	0.99 643	4.53 798	1.16 637	5.53 833	1.25 730	5.37 823	1.30 726

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

MSMD_ROB	1.19 628	1.10 482	0.70 554	1.10 563	0.60 575	1.10 632	0.70 608	1.10 628	0.70 609	1.10 636	0.70 607	1.10 642	0.70 604	7.00 842	0.70 607	1.10 607	0.70 568	1.10 648	0.70 617	1.10 624	0.70 592

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

AdaDepth	0.86 578	0.93 433	0.71 558	1.01 556	1.07 658	1.02 622	0.71 611	1.00 607	0.71 614	1.01 626	0.71 613	1.00 618	0.72 610	1.14 648	0.71 609	0.92 577	0.64 548	0.90 614	0.64 596	0.89 590	0.69 589

KSHMR	0.66 510	0.50 326	0.48 473	1.15 572	0.52 563	0.49 502	0.51 561	0.49 497	0.71 614	0.67 566	0.50 558	1.16 650	1.11 657	0.66 560	0.52 556	0.49 462	0.49 497	0.51 542	0.66 603	0.50 509	1.14 664

AIO-Stereo	0.84 569	0.66 371	0.70 554	0.83 518	0.67 594	0.98 604	0.82 632	1.14 629	0.72 617	1.03 632	0.74 620	1.03 635	1.09 656	0.99 617	0.45 525	1.04 601	0.73 575	0.95 630	0.74 624	0.94 606	0.46 517

MoCha-V2	2.11 747	26.97 841	0.78 573	0.92 532	0.77 619	0.96 603	0.72 614	0.90 594	0.72 617	0.94 609	0.70 607	0.90 605	0.71 609	0.91 605	0.71 609	0.85 570	0.71 572	0.88 612	0.69 613	0.87 586	0.67 585

AFF-stereo	0.73 534	0.88 415	0.67 541	0.75 507	0.68 597	0.75 571	0.64 581	0.80 580	0.72 617	0.83 597	0.70 607	0.82 595	0.64 581	0.84 593	0.67 582	0.77 555	0.63 546	0.81 603	0.63 591	0.78 570	0.62 571

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

PA-Net	11.80 838	223.51 869	0.62 524	0.59 463	0.71 604	0.59 546	0.73 615	0.67 559	0.73 620	0.55 539	0.61 583	0.60 555	0.74 612	0.63 557	0.73 612	0.66 522	0.60 538	0.69 577	0.66 603	0.72 558	0.65 580
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iGMRVC	0.84 569	2.85 709	0.72 561	0.72 499	0.73 607	0.77 572	0.79 622	0.73 571	0.74 622	0.73 576	0.72 616	0.73 581	0.76 615	0.73 574	0.73 612	0.72 541	0.73 575	0.73 585	0.72 622	0.73 561	0.72 599

Wavelet-MonSter	1.00 601	1.21 540	0.76 569	1.94 678	1.01 651	1.11 635	0.76 619	1.15 630	0.76 623	1.11 641	0.76 622	1.14 648	0.76 615	1.11 645	0.76 619	1.21 667	0.90 595	1.02 644	0.71 620	1.02 620	0.71 598

Hybrid-DGEV	1.03 615	1.75 591	0.80 577	1.28 635	0.78 620	1.26 690	0.80 625	1.26 692	0.78 624	1.26 698	0.78 627	1.26 700	0.78 619	1.26 701	0.78 621	1.15 617	0.75 578	1.14 649	0.74 624	1.14 627	0.75 607

HH	0.71 527	2.54 684	0.74 566	1.10 563	0.32 445	0.41 399	0.37 482	0.69 561	0.78 624	0.73 576	0.90 637	0.75 584	1.00 638	0.84 593	0.69 598	0.69 526	0.40 443	0.35 380	0.26 348	0.35 358	0.26 324

HanStereo	0.71 527	2.54 684	0.74 566	1.10 563	0.32 445	0.41 399	0.37 482	0.69 561	0.78 624	0.73 576	0.90 637	0.75 584	1.00 638	0.84 593	0.69 598	0.69 526	0.40 443	0.35 380	0.26 348	0.35 358	0.26 324

DCRE	0.84 569	1.89 631	0.77 571	0.94 539	0.72 606	0.88 593	0.73 615	0.87 589	0.78 624	0.90 601	0.71 613	0.88 601	0.67 588	0.88 600	0.73 612	0.81 562	0.68 559	0.81 603	0.70 617	0.82 580	0.70 592

Hybrid-DGEV-2	1.05 617	1.83 619	0.83 581	1.33 642	0.82 628	1.30 694	0.81 629	1.26 692	0.79 628	1.29 700	0.79 629	1.26 700	0.80 621	1.26 701	0.79 622	1.20 621	0.78 583	1.18 659	0.77 629	1.20 642	0.77 612

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

HSM-Net_RVC	0.95 596	1.17 490	0.78 573	1.18 579	0.71 604	1.16 640	0.75 617	1.09 627	0.80 630	1.10 636	0.75 621	1.17 651	0.74 612	1.17 651	0.80 625	1.13 614	0.73 575	1.17 656	0.77 629	1.16 632	0.72 599
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.80 552	0.80 399	0.80 577	0.80 514	0.80 625	0.80 579	0.80 625	0.80 580	0.80 630	0.80 589	0.80 631	0.80 591	0.80 621	0.80 583	0.80 625	0.80 558	0.80 588	0.80 601	0.80 635	0.80 575	0.80 616

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

Hybrid-DGEV-03	1.07 618	1.83 619	0.83 581	1.34 643	0.81 627	1.32 696	0.81 629	1.31 699	0.81 633	1.31 701	0.82 633	1.32 705	0.82 625	1.32 706	0.81 628	1.19 619	0.77 581	1.19 661	0.76 627	1.19 640	0.77 612

RAStereo	2.23 763	3.64 727	0.76 569	3.65 760	0.86 630	3.66 800	0.76 619	3.67 806	0.81 633	3.66 803	0.76 622	3.66 804	0.77 617	3.68 805	0.77 620	3.68 789	0.77 581	3.69 804	0.77 629	3.70 788	0.77 612

ToySt	0.92 588	2.11 650	0.90 588	0.95 541	0.79 622	0.99 605	0.78 621	0.94 603	0.81 633	0.94 609	0.78 627	0.95 614	0.77 617	0.94 611	0.86 632	0.91 574	0.79 585	0.85 610	0.77 629	0.89 590	0.73 603

tt45	1.04 616	0.88 415	1.36 697	0.92 532	1.03 654	1.51 713	0.79 622	0.70 565	0.88 636	0.74 582	0.90 637	1.60 719	0.72 610	1.60 718	0.75 617	0.91 574	0.78 583	1.52 729	0.79 633	1.14 627	1.32 729

UPFNet	0.42 397	1.20 494	0.17 218	0.24 239	0.17 287	0.25 301	0.17 282	1.19 638	0.90 637	0.25 303	0.17 288	0.24 300	0.17 290	0.25 305	0.17 282	0.22 256	0.17 247	0.22 288	0.16 276	1.15 630	0.93 633

L400	1.29 682	1.38 562	1.00 599	4.01 767	1.03 654	1.42 709	0.92 639	1.42 709	0.91 638	1.33 702	1.01 659	1.39 710	0.92 631	1.40 710	1.09 659	1.31 675	0.92 599	1.21 708	0.95 650	1.30 698	0.88 622

psm_up	0.43 400	1.19 493	0.17 218	0.25 246	0.18 299	0.25 301	0.19 297	1.26 692	0.91 638	0.26 312	0.17 288	0.25 307	0.17 290	0.25 305	0.17 282	0.22 256	0.17 247	0.23 297	0.16 276	1.18 638	0.99 642

DPSimNet_ROB	0.97 598	1.18 492	0.81 580	1.10 563	0.91 636	1.02 622	0.82 632	1.04 624	0.91 638	1.03 632	0.86 636	1.28 704	0.82 625	1.03 635	0.89 633	1.17 618	0.81 590	1.02 644	0.82 638	1.08 623	0.81 618

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

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

MEA-ACV	1.66 698	0.87 412	0.61 522	11.81 834	1.35 729	1.50 712	0.71 611	1.23 690	0.92 643	1.13 645	0.96 646	1.69 725	0.70 604	1.23 700	1.16 671	1.54 699	1.20 642	1.58 731	0.85 641	1.12 625	0.95 636

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

ours_stereo	1.20 629	1.21 540	0.90 588	1.64 667	1.11 662	1.35 698	0.67 588	1.76 724	0.93 645	1.70 727	1.10 666	1.39 710	0.75 614	1.41 712	0.81 628	1.60 703	1.03 615	1.33 717	1.00 654	1.61 712	0.72 599

MMNet	0.44 413	1.24 548	0.17 218	0.25 246	0.17 287	0.25 301	0.18 291	1.26 692	0.93 645	0.25 303	0.17 288	0.25 307	0.18 302	0.25 305	0.17 282	0.23 268	0.16 217	0.23 297	0.16 276	1.20 642	0.99 642

L500	1.30 683	1.33 556	1.01 609	4.69 786	0.84 629	1.35 698	0.95 644	1.38 704	0.94 647	1.33 702	0.98 649	1.36 707	0.91 630	1.40 710	1.08 657	1.28 674	0.90 595	1.21 708	0.99 653	1.23 691	0.90 629

MM-Stereo_test2	1.20 629	1.85 625	1.05 613	1.46 652	0.94 640	1.36 701	0.99 648	1.36 701	0.95 648	1.41 710	0.98 649	1.40 713	0.96 634	1.37 708	0.95 639	1.37 684	1.06 617	1.33 717	0.93 648	1.29 697	0.89 626

delet	0.43 400	1.21 540	0.17 218	0.25 246	0.17 287	0.25 301	0.18 291	1.26 692	0.95 648	0.25 303	0.17 288	0.25 307	0.17 290	0.25 305	0.17 282	0.23 268	0.16 217	0.22 288	0.16 276	1.18 638	0.98 641

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

MLG-Stereo	0.92 588	0.90 422	0.84 583	1.27 631	0.49 552	1.38 703	0.88 635	1.41 707	0.97 651	0.73 576	1.09 665	1.26 700	0.43 525	0.72 571	1.05 655	1.13 614	0.49 497	1.18 659	0.66 603	1.01 618	0.46 517

4D-IteraStereo	0.78 548	3.13 716	0.89 585	0.69 488	0.32 445	0.40 380	0.32 438	0.76 574	0.97 651	0.52 526	0.65 589	0.89 604	0.32 448	0.76 579	0.98 642	0.83 567	0.94 603	0.35 380	0.27 387	0.70 556	0.89 626

Selective-RAFT	0.89 585	0.89 418	0.72 561	1.16 577	0.78 620	1.06 625	0.82 632	0.87 589	0.97 651	1.00 613	0.91 640	0.90 605	1.00 638	0.89 602	0.93 638	0.83 567	0.83 591	0.82 607	0.82 638	0.81 578	0.82 619

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

StereoNetSlim22	1.00 601	1.00 450	1.00 599	1.00 549	1.00 643	1.00 606	1.00 649	1.00 607	1.00 655	1.00 613	1.00 652	1.00 618	1.00 638	1.00 619	1.00 644	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 644

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

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

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

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

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

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

trnet	1.01 611	1.01 462	1.01 609	1.01 556	1.01 651	1.01 616	1.01 657	1.01 618	1.01 662	1.01 626	1.01 659	1.01 629	1.01 648	1.01 629	1.01 651	1.01 600	1.01 613	1.01 643	1.01 663	1.01 618	1.01 652

LiteMatch*	2.07 735	1.30 552	5.73 820	6.28 807	0.79 622	1.33 697	0.80 625	1.30 698	1.02 663	1.33 702	0.84 635	1.33 706	0.97 635	1.28 705	1.04 653	6.05 824	5.89 820	1.28 715	0.76 627	1.28 696	0.88 622

HBP-ISP	1.24 678	1.72 585	1.65 720	1.15 572	0.76 616	1.40 705	0.88 635	1.67 720	1.02 663	1.69 725	1.38 742	1.69 725	1.21 715	1.87 735	1.21 723	1.05 602	0.79 585	0.97 634	0.80 635	1.19 640	0.75 607

CGFBStereo	1.54 694	1.61 577	1.00 599	4.82 790	1.22 724	1.75 721	1.06 661	1.71 721	1.04 665	1.69 725	1.22 724	1.68 724	1.08 655	1.81 732	1.04 653	1.50 693	1.13 633	1.70 737	1.13 672	1.72 719	0.89 626

MM-Stereo_test3	1.27 680	2.07 645	1.18 627	1.60 662	1.02 653	1.45 710	1.01 657	1.40 706	1.04 665	1.44 712	1.03 662	1.46 716	1.02 649	1.44 715	1.02 652	1.51 696	1.12 632	1.32 716	0.98 651	1.38 702	0.97 639

GLC_STEREO	1.07 618	1.01 462	1.06 615	1.07 561	1.05 656	1.06 625	1.08 664	1.08 625	1.05 667	1.07 634	1.06 663	1.08 638	1.05 651	1.06 637	1.10 660	1.07 603	1.09 625	1.05 647	1.05 666	1.06 622	1.12 659

FETStereo	1.53 692	1.64 579	1.01 609	4.86 793	1.22 724	1.73 720	1.00 649	1.74 722	1.06 668	1.67 724	1.22 724	1.71 727	1.02 649	1.78 730	1.11 661	1.51 696	1.13 633	1.60 733	1.03 665	1.71 717	0.92 631

L4000	1.46 688	1.52 569	1.21 679	4.04 768	1.10 661	1.51 713	1.07 662	1.57 711	1.09 669	1.64 722	1.20 677	1.56 717	1.21 715	1.76 726	1.14 665	1.58 700	1.06 617	1.41 724	1.08 667	1.51 707	0.97 639

HNOStereo	1.51 690	1.78 597	1.20 632	4.42 771	1.08 660	1.78 722	1.12 668	1.76 724	1.10 670	1.74 729	1.02 661	1.78 729	1.07 653	1.68 722	1.22 724	1.49 691	0.93 602	1.50 728	0.93 648	1.56 708	1.12 659

qqai	1.22 676	1.38 562	1.12 618	1.39 649	1.14 663	1.40 705	1.14 669	1.41 707	1.12 671	1.40 709	1.11 668	1.40 713	1.13 658	1.41 712	1.15 667	1.25 670	0.97 604	1.24 712	1.01 663	1.24 692	0.96 637

BLMT-Stereo	1.53 692	1.36 559	1.06 615	1.42 651	1.23 728	1.41 707	1.07 662	1.43 710	1.12 671	1.42 711	1.06 663	1.83 731	1.07 653	1.42 714	1.07 656	1.27 672	1.38 709	6.80 839	1.00 654	1.26 694	1.00 644

edge stereo	2.43 774	27.07 842	1.14 621	1.06 560	1.14 663	1.08 629	1.17 675	1.16 633	1.14 673	1.10 636	1.16 672	1.09 640	1.16 666	1.10 643	1.16 671	1.10 607	1.11 629	1.16 652	1.19 677	1.13 626	1.11 657

RP	2.33 767	25.00 834	1.13 620	1.15 572	1.15 665	1.10 632	1.15 671	1.15 630	1.15 674	1.12 642	1.15 669	1.09 640	1.13 658	1.10 643	1.15 667	1.11 612	1.09 625	1.16 652	1.12 670	1.16 632	1.17 669

FETCStereo	1.51 690	1.66 581	1.05 613	4.56 782	1.06 657	1.79 723	1.15 671	1.75 723	1.16 675	1.73 728	1.10 666	1.74 728	1.06 652	1.74 725	1.22 724	1.47 690	1.04 616	1.54 730	0.92 643	1.56 708	0.96 637

AF-Net	2.37 771	25.71 837	1.17 625	1.13 568	1.15 665	1.15 639	1.18 676	1.19 638	1.16 675	1.10 636	1.15 669	1.10 642	1.18 667	1.12 647	1.15 667	1.10 607	1.10 628	1.17 656	1.15 673	1.16 632	1.12 659

RGC	2.36 769	25.48 835	1.19 629	1.15 572	1.15 665	1.10 632	1.16 674	1.17 635	1.16 675	1.12 642	1.16 672	1.11 646	1.13 658	1.09 641	1.18 674	1.10 607	1.15 636	1.16 652	1.12 670	1.14 627	1.12 659

NCC-stereo	2.36 769	25.52 836	1.17 625	1.15 572	1.17 670	1.11 635	1.11 665	1.15 630	1.16 675	1.10 636	1.16 672	1.10 642	1.15 662	1.14 648	1.13 664	1.09 605	1.11 629	1.15 651	1.16 675	1.17 637	1.17 669

Nwc_Net	2.37 771	25.95 838	1.15 623	1.14 569	1.15 665	1.08 629	1.14 669	1.17 635	1.16 675	1.14 646	1.15 669	1.08 638	1.15 662	1.11 645	1.14 665	1.10 607	1.11 629	1.16 652	1.09 669	1.16 632	1.15 665

IGEVStereo-DCA	1.77 704	4.21 746	1.84 741	2.49 717	2.11 791	2.54 776	1.36 736	1.65 718	1.17 680	2.75 792	1.90 787	2.54 777	1.15 662	0.94 611	1.11 661	1.50 693	1.32 693	0.96 632	1.46 748	1.49 705	0.88 622

rrr	1.77 704	4.21 746	1.84 741	2.49 717	2.11 791	2.54 776	1.36 736	1.65 718	1.17 680	2.75 792	1.90 787	2.54 777	1.15 662	0.94 611	1.11 661	1.50 693	1.32 693	0.96 632	1.46 748	1.49 705	0.88 622

stereogan	2.33 767	24.38 832	1.18 627	1.18 579	1.18 673	1.14 638	1.18 676	1.19 638	1.19 682	1.14 646	1.18 676	1.14 648	1.18 667	1.14 648	1.18 674	1.14 616	1.14 635	1.19 661	1.19 677	1.15 630	1.19 673

DisPM	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

CrosDoStereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

PFNet+	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

LCNet	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

HHNet	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

Patchmatch Stereo++	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674
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	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

STrans-v2	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

TransformOpticalFlow	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

OMP-Stereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

IIG-Stereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

NF-Stereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

OCTAStereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

PSM-softLoss	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

KMStereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

NRIStereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

PSM-adaLoss	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

PSM-AAD	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

FTStereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

ROB_FTStereo_v2	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

ROB_FTStereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

Consistency-Raft	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

KYRaft	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

HUI-Stereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

ASMatch	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

DeepStereo_LL	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

DEmStereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

SST-Stereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

THIR-Stereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

RAFT_R40	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

DRaft	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

PFNet	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

GrayStereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

RE-Stereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

Pruner-Stereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

TVStereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

DeepStereo_RVC	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

RAFT-RH_RVC	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

IRAFT_RVC	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

RAFT-345	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

iRAFT	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

CRE-IMP	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

GMM-Stereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

RAFT-IKP	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

Prome-Stereo	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

Abc-Net	2.32 766	24.75 833	1.14 621	1.17 578	1.17 670	1.11 635	1.15 671	1.17 635	1.21 728	1.08 635	1.16 672	1.12 647	1.14 661	1.09 641	1.17 673	1.09 605	1.16 637	1.17 656	1.17 676	1.16 632	1.11 657
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	1.55 695	1.94 641	1.22 681	1.88 674	1.21 722	1.88 727	1.22 724	1.88 727	1.22 729	1.88 730	1.22 724	1.88 732	1.22 717	1.89 736	1.22 724	1.87 713	1.22 690	1.88 748	1.22 726	1.88 727	1.22 720
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FAT-Stereo	2.46 776	26.05 839	1.23 683	1.23 628	1.22 724	1.20 641	1.24 726	1.23 690	1.23 730	1.19 650	1.22 724	1.21 698	1.24 718	1.20 653	1.24 727	1.21 667	1.17 640	1.22 711	1.25 730	1.20 642	1.24 723

4w-stereo	2.02 727	2.72 698	1.44 706	3.36 749	1.59 743	2.48 769	1.72 772	2.28 759	1.24 731	2.24 765	1.65 758	2.56 779	1.32 725	2.39 771	1.98 796	2.67 776	1.51 717	1.66 735	1.24 728	2.53 774	1.88 784

S-Stereo	2.51 778	26.86 840	1.23 683	1.22 626	1.22 724	1.24 689	1.25 727	1.22 688	1.24 731	1.21 696	1.24 728	1.19 652	1.27 720	1.19 652	1.24 727	1.19 619	1.20 642	1.25 713	1.19 677	1.24 692	1.23 722

FC-DCNN	1.07 618	1.09 478	0.98 597	0.89 525	0.52 563	1.41 707	0.91 638	1.21 687	1.24 731	1.96 733	2.05 804	1.91 734	1.30 723	1.27 704	1.08 657	0.80 558	0.60 538	0.58 558	0.41 531	0.68 547	0.54 551

SPS-STEREO	1.59 696	1.91 634	1.21 679	1.94 678	1.20 676	2.00 735	1.23 725	1.99 732	1.24 731	2.00 738	1.25 729	2.03 742	1.26 719	2.00 740	1.29 734	1.90 718	1.18 641	1.89 749	1.21 725	1.89 728	1.20 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
3.25w_new	2.03 729	2.72 698	1.35 689	3.33 748	1.57 741	2.72 783	1.53 752	2.15 743	1.33 735	2.15 748	1.60 754	2.63 783	1.30 723	2.72 789	1.99 797	2.67 776	1.53 719	1.75 739	1.25 730	2.53 774	1.87 781

3.5w_stereo	2.03 729	2.72 698	1.35 689	3.41 750	1.57 741	2.72 783	1.49 751	2.01 734	1.34 736	2.15 748	1.61 756	2.63 783	1.36 728	2.72 789	1.99 797	2.66 774	1.58 725	1.68 736	1.24 728	2.53 774	1.87 781

StereoVision	3.15 794	5.00 761	0.89 585	4.83 791	1.00 643	3.93 801	1.27 730	6.37 836	1.34 736	5.67 836	1.26 730	5.84 837	1.27 720	5.03 833	1.24 727	5.10 817	1.09 625	4.61 817	0.57 582	5.62 825	1.12 659

CC-Net-ROB	1.36 685	1.33 556	1.33 686	1.36 646	1.38 733	1.36 701	1.33 732	1.37 703	1.34 736	1.35 706	1.36 739	1.38 709	1.34 726	1.38 709	1.38 742	1.35 680	1.38 709	1.33 717	1.35 736	1.43 703	1.34 732

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 684	1.35 558	1.35 689	1.35 645	1.35 729	1.35 698	1.35 734	1.36 701	1.35 739	1.36 707	1.35 737	1.36 707	1.36 728	1.36 707	1.35 738	1.35 680	1.35 705	1.35 720	1.35 736	1.35 700	1.35 733

RASNet	1.49 689	1.65 580	1.45 707	1.38 648	1.43 736	1.47 711	1.36 736	1.38 704	1.36 740	1.39 708	1.60 754	1.45 715	1.45 734	1.51 716	2.21 799	1.53 698	1.36 706	1.36 722	1.36 738	1.66 715	1.36 734

MC-Stereo	1.76 703	2.96 710	1.37 699	2.14 687	1.37 732	2.14 741	1.36 736	2.14 742	1.37 741	2.14 747	1.37 740	2.14 744	1.37 730	2.14 745	1.37 741	1.97 723	1.32 693	1.97 752	1.32 735	1.98 730	1.33 730

PS-NSSS	1.38 687	1.39 564	1.34 687	1.34 643	1.35 729	1.38 703	1.37 741	1.35 700	1.38 742	1.34 705	1.34 736	1.39 710	1.38 731	1.70 723	1.40 743	1.36 682	1.36 706	1.36 722	1.37 739	1.37 701	1.36 734

sCroCo_RVC	2.10 743	2.76 702	1.92 752	2.78 728	1.39 734	2.73 785	1.41 744	2.73 788	1.40 743	2.77 797	1.41 745	2.74 793	1.40 732	2.74 792	1.40 743	2.72 778	1.42 712	2.72 794	1.44 747	2.79 781	1.42 738

test_xeample3	1.10 621	1.81 608	0.61 522	0.84 519	0.49 552	0.77 572	0.66 584	0.92 599	1.40 743	0.68 568	0.46 538	0.78 587	0.54 566	1.72 724	1.48 746	1.34 679	1.52 718	1.35 720	1.67 777	1.33 699	1.55 742

999	1.00 601	1.12 483	0.59 512	1.10 563	1.21 722	1.09 631	0.52 562	1.08 625	1.43 745	1.18 649	1.35 737	0.98 617	0.52 562	0.91 605	0.85 631	0.72 541	1.46 714	0.83 608	0.98 651	0.68 547	1.41 737

CEFStereo	1.90 709	2.10 649	1.41 704	5.22 798	1.44 739	2.21 750	1.43 749	2.09 737	1.45 746	2.23 764	1.38 742	2.23 757	1.57 736	2.22 757	1.36 739	1.97 723	1.29 692	2.01 753	1.28 733	1.87 726	1.31 727

MM-Stereo_test1	1.80 706	3.41 723	1.52 715	2.12 686	1.41 735	2.04 736	1.41 744	2.05 736	1.46 747	2.04 742	1.41 745	2.05 743	1.42 733	2.05 741	1.43 745	2.04 729	1.54 721	1.94 750	1.38 741	1.99 731	1.33 730

MonStereo1	1.94 713	2.77 704	1.52 715	3.73 764	1.51 740	2.13 740	1.42 746	2.32 766	1.52 748	2.31 770	1.50 748	2.53 774	1.59 737	2.34 768	1.56 748	1.91 719	1.36 706	1.86 744	1.31 734	2.07 741	1.53 740

4.25w-stereo	1.98 714	2.72 698	1.46 708	3.47 753	1.43 736	2.07 738	1.98 788	2.53 778	1.52 748	2.71 785	1.98 799	1.81 730	1.62 740	1.96 738	1.36 739	1.88 716	2.00 765	2.53 790	1.61 764	1.74 721	1.15 665

DPSMNet_ROB	1.60 697	1.59 574	1.70 724	1.59 659	1.59 743	1.61 716	1.61 753	1.60 713	1.60 750	1.62 721	1.59 753	1.60 719	1.60 738	1.60 718	1.59 750	1.59 701	1.60 729	1.59 732	1.59 757	1.59 711	1.59 748

noway7	2.08 738	5.18 768	1.92 752	2.27 694	1.66 748	2.18 742	1.66 756	2.17 744	1.66 751	2.18 750	1.65 758	2.18 746	1.66 741	2.17 746	1.66 756	2.15 733	1.85 752	2.05 755	1.60 760	2.05 733	1.60 750

noway2	2.07 735	4.96 758	1.92 752	2.28 699	1.66 748	2.20 747	1.66 756	2.19 748	1.66 751	2.19 753	1.65 758	2.19 749	1.68 749	2.18 747	1.65 753	2.15 733	1.86 756	2.06 759	1.59 757	2.06 737	1.60 750

Anonymous3	2.55 779	3.26 721	1.65 720	3.28 743	1.63 746	3.24 794	1.68 764	3.27 799	1.66 751	3.28 800	1.67 763	3.25 800	1.66 741	3.27 799	1.64 752	3.26 784	1.65 733	3.30 798	1.65 775	4.95 818	1.65 768

GELT-Stereo	2.10 743	5.33 779	1.94 763	2.37 709	1.68 756	2.21 750	1.69 768	2.19 748	1.67 754	2.18 750	1.67 763	2.19 749	1.66 741	2.19 750	1.66 756	2.23 747	1.83 746	2.07 761	1.61 764	2.04 732	1.61 755

monster_256*512	2.09 741	5.21 771	1.98 768	2.30 702	1.67 752	2.18 742	1.66 756	2.20 751	1.67 754	2.19 753	1.67 763	2.19 749	1.66 741	2.19 750	1.66 756	2.15 733	1.86 756	2.05 755	1.60 760	2.06 737	1.61 755

zzzz4	2.08 738	5.22 772	1.93 755	2.27 694	1.66 748	2.19 744	1.66 756	2.18 745	1.67 754	2.18 750	1.66 761	2.18 746	1.66 741	2.18 747	1.66 756	2.15 733	1.84 747	2.05 755	1.60 760	2.05 733	1.60 750

zzzzzz3	2.07 735	5.00 761	1.93 755	2.28 699	1.66 748	2.19 744	1.66 756	2.18 745	1.67 754	2.19 753	1.66 761	2.18 746	1.67 747	2.18 747	1.66 756	2.15 733	1.85 752	2.05 755	1.59 757	2.05 733	1.59 748

zzzz2	2.08 738	4.92 757	1.93 755	2.30 702	1.67 752	2.19 744	1.66 756	2.20 751	1.67 754	2.20 756	1.68 768	2.21 753	1.66 741	2.20 752	1.68 765	2.17 739	1.84 747	2.07 761	1.62 770	2.05 733	1.61 755

zzzzzzz1	2.10 743	5.20 770	1.93 755	2.38 711	1.68 756	2.20 747	1.67 762	2.20 751	1.68 759	2.20 756	1.67 763	2.20 752	1.68 749	2.20 752	1.67 764	2.24 748	1.86 756	2.06 759	1.61 764	2.06 737	1.62 761

zzz1	2.09 741	4.97 759	1.93 755	2.30 702	1.68 756	2.21 750	1.68 764	2.21 754	1.68 759	2.21 758	1.67 763	2.21 753	1.68 749	2.21 755	1.69 768	2.17 739	1.85 752	2.08 765	1.61 764	2.06 737	1.61 755

noway4	2.11 747	5.14 766	1.93 755	2.37 709	1.69 761	2.20 747	1.68 764	2.22 756	1.68 759	2.21 758	1.69 772	2.23 757	1.68 749	2.22 757	1.66 756	2.24 748	1.84 747	2.09 770	1.63 773	2.09 746	1.62 761

noway1	2.10 743	5.26 776	1.93 755	2.31 705	1.69 761	2.21 750	1.67 762	2.19 748	1.68 759	2.21 758	1.68 768	2.21 753	1.67 747	2.20 752	1.66 756	2.15 733	1.84 747	2.07 761	1.61 764	2.07 741	1.61 755

asda	2.17 751	2.54 684	1.81 732	3.47 753	1.78 771	2.50 772	1.86 780	2.61 780	1.68 759	2.61 782	1.83 778	2.37 768	1.73 761	2.44 775	1.88 791	2.51 771	1.84 747	2.34 778	1.62 770	2.23 750	1.77 776

3.75w	1.99 715	2.31 666	1.83 740	3.16 737	1.65 747	1.93 728	1.98 788	2.72 782	1.68 759	2.73 791	1.97 793	2.00 739	1.72 760	1.81 732	1.25 730	2.27 753	2.01 767	2.38 781	1.42 745	1.71 717	1.24 723

2w_stereo	1.99 715	2.36 675	1.81 732	3.24 741	1.67 752	1.94 729	1.98 788	2.72 782	1.68 759	2.72 786	1.94 790	1.98 738	1.74 763	1.79 731	1.27 731	1.95 722	2.00 765	2.53 790	1.60 760	1.68 716	1.15 665

noway5	1.92 711	4.97 759	1.95 765	2.31 705	1.68 756	2.21 750	1.68 764	2.21 754	1.69 766	2.22 762	1.68 768	2.21 753	1.68 749	2.21 755	1.68 765	2.18 741	1.87 760	1.71 738	0.65 600	0.85 584	0.72 599

noway3	2.12 749	5.22 772	1.93 755	2.39 712	1.70 766	2.23 756	1.70 770	2.22 756	1.70 767	2.22 762	1.70 774	2.23 757	1.69 756	2.22 757	1.71 770	2.28 754	1.86 756	2.08 765	1.63 773	2.09 746	1.63 764

4.5w-stereo	1.99 715	2.33 668	1.81 732	3.28 743	1.68 756	1.94 729	1.99 791	2.72 782	1.70 767	2.72 786	1.99 802	1.97 737	1.68 749	1.76 726	1.29 734	1.91 719	2.02 771	2.53 790	1.61 764	1.75 722	1.16 668

asd	2.18 753	2.77 704	1.58 717	3.59 758	2.00 784	2.58 778	1.85 779	2.39 771	1.71 769	2.47 777	1.97 793	2.59 781	1.61 739	2.56 778	1.79 781	2.51 771	1.99 764	2.11 771	1.62 770	2.36 758	1.60 750

4.25_new	2.00 719	2.33 668	1.82 737	3.32 746	1.69 761	1.95 732	1.99 791	2.72 782	1.71 769	2.72 786	1.97 793	2.01 740	1.74 763	1.77 728	1.28 732	2.18 741	2.01 767	2.48 788	1.58 755	1.65 713	1.17 669

4.5w_new	2.00 719	2.33 668	1.82 737	3.32 746	1.69 761	1.95 732	1.99 791	2.72 782	1.71 769	2.72 786	1.97 793	2.01 740	1.74 763	1.77 728	1.28 732	2.18 741	2.01 767	2.48 788	1.58 755	1.65 713	1.17 669

2.75w_new	1.99 715	2.34 672	1.81 732	3.14 735	1.62 745	1.94 729	1.99 791	2.72 782	1.71 769	2.72 786	1.99 802	1.90 733	1.73 761	1.82 734	1.29 734	2.37 762	2.01 767	2.31 776	1.42 745	1.77 723	1.22 720

UDGNet	2.23 763	5.40 783	1.72 727	2.48 716	1.69 761	2.51 773	1.69 768	2.51 777	1.72 773	2.50 779	1.69 772	2.52 773	1.69 756	2.50 776	1.68 765	2.41 765	1.70 737	2.42 783	1.69 781	2.42 760	1.64 766

qwe	2.18 753	2.60 688	1.58 717	3.83 766	1.90 782	2.53 774	1.90 786	2.48 774	1.73 774	2.37 773	1.92 789	2.53 774	1.68 749	2.56 778	1.83 783	2.52 773	1.87 760	2.07 761	1.68 779	2.32 756	1.71 770

monsters	2.18 753	2.41 678	1.96 767	3.47 753	2.03 789	2.53 774	1.64 755	2.48 774	1.73 774	2.40 774	1.50 748	2.62 782	1.94 778	2.59 780	1.94 793	2.44 766	1.57 724	2.28 774	1.87 790	2.42 760	1.86 779

MFMNet_re	1.81 707	1.91 634	1.71 726	1.95 680	1.70 766	1.95 732	1.70 770	1.96 730	1.74 776	1.97 735	1.72 775	1.95 735	1.71 759	1.97 739	1.71 770	1.86 711	1.62 730	1.85 741	1.66 776	1.86 725	1.64 766

MonStereo	2.17 751	2.41 678	1.49 714	2.67 722	1.67 752	2.60 779	2.04 795	2.32 766	1.76 777	2.44 775	1.68 768	2.50 772	1.69 756	2.38 769	1.80 782	2.28 754	1.78 742	2.63 793	2.14 798	3.47 786	1.68 769

U	5.15 830	8.49 807	1.81 732	8.49 819	1.77 770	8.49 837	1.77 773	8.51 844	1.77 778	8.49 844	1.77 777	8.50 844	1.78 766	8.58 844	1.77 780	8.54 836	1.78 742	8.55 844	1.78 787	8.55 838	1.84 777

FBW_ROB	2.12 749	2.46 682	1.77 729	2.49 717	1.79 772	2.38 764	1.83 775	2.46 773	1.78 779	2.48 778	1.97 793	2.40 769	1.78 766	2.42 774	1.83 783	2.31 759	1.85 752	2.38 781	1.82 788	2.35 757	1.84 777

derf	1.91 710	2.15 654	1.78 730	2.16 688	1.75 769	2.21 750	1.80 774	2.22 756	1.80 780	2.21 758	1.76 776	2.17 745	1.81 768	2.24 763	1.74 779	1.93 721	1.56 722	1.96 751	1.53 750	1.95 729	1.56 743

ff7	1.68 699	2.68 691	1.35 689	0.97 546	0.89 632	1.84 724	2.15 797	2.12 739	1.80 780	2.05 743	1.56 750	2.33 764	2.12 788	2.23 760	2.25 800	1.31 675	1.07 619	1.48 725	1.41 742	0.90 593	1.04 654

ffff	1.68 699	2.68 691	1.35 689	0.97 546	0.89 632	1.84 724	2.15 797	2.12 739	1.80 780	2.05 743	1.56 750	2.33 764	2.12 788	2.23 760	2.25 800	1.31 675	1.07 619	1.48 725	1.41 742	0.90 593	1.04 654

ccc-4	1.68 699	2.68 691	1.35 689	0.97 546	0.89 632	1.84 724	2.15 797	2.12 739	1.80 780	2.05 743	1.56 750	2.33 764	2.12 788	2.23 760	2.25 800	1.31 675	1.07 619	1.48 725	1.41 742	0.90 593	1.04 654

2.5w	2.01 726	2.40 677	1.37 699	3.28 743	2.01 785	2.71 782	1.43 749	1.82 726	1.83 784	1.90 732	1.41 745	2.71 787	1.35 727	2.71 787	1.85 785	2.66 774	1.53 719	1.64 734	1.23 727	2.53 774	1.87 781

monsterstereo	2.20 759	2.33 668	1.95 765	3.65 760	2.07 790	2.49 770	1.61 753	2.48 774	1.83 784	2.45 776	1.61 756	2.67 786	1.86 769	2.64 782	1.94 793	2.48 770	1.66 734	2.34 778	1.68 779	2.40 759	1.86 779

LGtest1	2.22 760	2.70 694	1.89 748	2.76 724	1.86 776	2.75 787	1.86 780	2.75 789	1.86 786	2.75 792	1.86 780	2.77 796	1.87 771	2.75 793	1.86 786	2.46 767	1.58 725	2.45 785	1.56 751	2.45 763	1.56 743

TRStereo	2.00 719	2.13 651	1.85 743	2.27 694	1.84 773	2.28 760	1.84 776	2.29 761	1.86 786	2.30 767	1.87 782	2.30 761	1.87 771	2.08 742	1.72 773	2.08 730	1.72 739	2.08 765	1.72 782	2.08 743	1.72 771

XX-Stereo	2.00 719	2.13 651	1.85 743	2.27 694	1.84 773	2.28 760	1.84 776	2.29 761	1.86 786	2.30 767	1.87 782	2.30 761	1.87 771	2.08 742	1.72 773	2.08 730	1.72 739	2.08 765	1.72 782	2.08 743	1.72 771

EAI-Stereo	2.00 719	2.13 651	1.85 743	2.27 694	1.84 773	2.28 760	1.84 776	2.29 761	1.86 786	2.30 767	1.87 782	2.30 761	1.87 771	2.08 742	1.72 773	2.08 730	1.72 739	2.08 765	1.72 782	2.08 743	1.72 771

DNSM	2.56 780	4.43 749	3.08 797	4.09 770	1.86 776	2.66 781	1.86 780	2.66 781	1.87 790	2.66 784	1.86 780	2.66 785	1.86 769	2.66 785	1.87 789	3.82 791	2.94 786	2.42 783	1.73 785	2.42 760	1.73 774

LG-G_1	2.22 760	2.71 696	1.89 748	2.77 725	1.87 780	2.75 787	1.87 783	2.76 790	1.87 790	2.75 792	1.87 782	2.76 794	1.87 771	2.75 793	1.86 786	2.47 768	1.58 725	2.45 785	1.57 752	2.45 763	1.57 745

LG-G	2.22 760	2.71 696	1.89 748	2.77 725	1.87 780	2.75 787	1.87 783	2.76 790	1.87 790	2.75 792	1.87 782	2.76 794	1.87 771	2.75 793	1.86 786	2.47 768	1.58 725	2.45 785	1.57 752	2.45 763	1.57 745

HUF	2.18 753	2.30 665	1.99 772	2.34 708	2.02 788	2.41 766	2.06 796	2.38 770	1.89 793	2.36 772	1.85 779	2.56 779	1.98 781	2.31 767	1.97 795	2.30 758	2.03 772	2.30 775	2.11 797	2.23 750	2.16 786

RAFT_CTSACE	1.92 711	3.71 730	1.72 727	1.88 674	1.72 768	2.04 736	1.42 746	2.18 745	1.89 793	2.02 740	1.97 793	1.95 735	2.06 787	1.93 737	1.62 751	1.76 708	1.66 734	2.02 754	1.73 785	1.73 720	1.43 739

1w_stereo	2.05 734	2.32 667	1.35 689	3.74 765	2.01 785	2.73 785	1.42 746	1.88 727	1.93 795	2.03 741	1.28 732	2.71 787	1.99 783	2.72 789	1.72 773	2.20 744	1.32 693	1.87 745	1.86 789	2.45 763	1.54 741

3.25w	2.04 732	2.20 658	1.48 710	3.03 733	2.17 795	2.63 780	1.39 742	1.96 730	1.95 796	1.96 733	1.37 740	2.71 787	1.96 780	2.71 787	1.73 778	2.26 750	1.32 693	1.87 745	1.87 790	2.51 770	1.63 764

4.5_new	2.00 719	1.84 624	1.98 768	2.77 725	2.16 793	2.27 758	1.28 731	2.09 737	1.98 797	2.01 739	1.28 732	2.71 787	1.98 781	2.51 777	1.65 753	2.26 750	1.33 700	1.87 745	1.87 790	2.49 767	1.60 750

3w_stereo	2.04 732	2.24 662	1.70 724	3.15 736	2.18 797	2.49 770	1.26 729	2.03 735	1.98 797	1.98 736	1.33 735	2.72 791	1.99 783	2.59 780	1.72 773	2.22 746	1.33 700	1.85 741	1.88 795	2.50 769	1.58 747

IGEV	2.02 727	2.20 658	1.82 737	2.90 731	2.16 793	2.41 766	1.25 727	2.00 733	1.98 797	1.99 737	1.31 734	2.72 791	1.93 777	2.67 786	1.69 768	2.26 750	1.32 693	1.83 740	1.87 790	2.53 774	1.61 755

2.25w	2.00 719	1.86 628	1.98 768	2.95 732	2.17 795	2.26 757	1.35 734	2.42 772	2.00 800	2.07 746	1.27 731	2.53 774	1.99 783	2.29 765	1.49 747	2.21 745	1.32 693	1.85 741	1.87 790	2.52 771	1.62 761

AIO_test	2.18 753	2.09 648	2.04 773	2.42 714	2.01 785	2.47 768	1.94 787	2.34 768	2.03 801	2.56 781	1.94 790	2.43 770	1.94 778	2.41 772	1.87 789	2.39 764	2.10 774	2.35 780	1.91 796	2.25 752	2.19 787

AIO_rvc	2.18 753	2.34 672	1.87 747	2.32 707	1.94 783	2.40 765	1.89 785	2.37 769	2.07 802	2.52 780	1.95 792	2.44 771	1.99 783	2.41 772	1.89 792	2.32 760	2.09 773	2.24 772	2.18 799	2.21 749	2.23 788

NCCL2	2.28 765	2.27 663	2.28 775	2.28 699	2.28 798	2.27 758	2.29 800	2.28 759	2.28 803	2.27 766	2.28 805	2.28 760	2.27 791	2.27 764	2.28 804	2.28 754	2.28 779	2.27 773	2.29 803	2.27 753	2.29 789

STTStereo	3.73 800	30.40 846	2.37 779	2.39 712	2.31 800	2.35 763	2.33 801	2.29 761	2.42 804	2.32 771	2.34 806	2.33 764	2.36 792	2.30 766	2.27 803	2.35 761	2.22 778	2.31 776	2.22 800	2.29 755	2.34 793

NLSM1	2.93 793	3.24 720	2.57 782	4.04 768	2.66 801	3.30 796	2.55 803	3.29 800	2.55 805	3.35 802	2.48 807	3.28 801	2.47 793	3.34 802	2.49 805	3.26 784	2.55 784	3.13 796	2.57 806	3.00 783	2.46 796

SA	4.33 817	7.35 798	6.85 826	5.96 805	4.09 828	3.59 798	3.15 822	3.82 807	2.64 806	3.91 805	3.85 830	3.57 803	2.72 796	3.13 798	4.03 831	7.09 832	6.86 827	3.57 801	3.12 819	3.85 789	3.51 821

sAnonymous2	3.31 796	2.63 689	1.38 701	3.71 762	1.86 776	4.70 820	1.11 665	4.82 829	2.72 807	5.45 834	1.98 799	4.59 819	2.64 794	2.65 783	6.21 840	4.37 794	1.08 623	5.16 831	2.24 801	4.52 800	2.39 794

CroCo_RVC	3.31 796	2.63 689	1.38 701	3.71 762	1.86 776	4.70 820	1.11 665	4.82 829	2.72 807	5.45 834	1.98 799	4.59 819	2.64 794	2.65 783	6.21 840	4.37 794	1.08 623	5.16 831	2.24 801	4.52 800	2.39 794

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 828	50.87 862	2.78 783	2.87 730	2.71 802	2.78 790	0.47 542	2.88 795	2.86 809	1.89 731	2.67 808	2.79 797	2.79 797	2.78 796	2.83 806	2.82 779	2.82 785	2.83 795	2.77 807	2.83 782	2.76 798
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
rvit_0105_6	3.87 805	5.73 791	3.10 798	4.69 786	3.12 814	4.54 810	3.02 810	4.56 816	3.04 810	4.54 817	3.03 811	4.54 815	3.04 801	4.56 816	3.05 809	4.58 803	3.05 788	4.58 814	3.05 811	4.58 803	3.05 803

rvit_105_1	3.83 801	5.22 772	3.01 787	4.53 775	3.01 804	4.51 808	3.01 809	4.56 816	3.04 810	4.53 815	3.03 811	4.55 817	3.03 798	4.56 816	3.04 807	4.57 800	3.05 788	4.57 812	3.05 811	4.57 802	3.05 803

rvit_stereo_0081	3.83 801	5.23 775	3.01 787	4.53 775	3.03 806	4.55 814	3.02 810	4.56 816	3.04 810	4.52 813	3.02 809	4.54 815	3.03 798	4.56 816	3.04 807	4.57 800	3.05 788	4.57 812	3.05 811	4.58 803	3.05 803

rvit_stereo_0082	3.86 803	5.82 792	3.01 787	4.53 775	3.03 806	4.54 810	3.02 810	4.56 816	3.04 810	4.53 815	3.02 809	4.55 817	3.04 801	4.57 819	3.05 809	4.57 800	3.05 788	4.58 814	3.05 811	4.58 803	3.06 806

rvit_stereo_0081_aga	3.86 803	5.33 779	3.02 790	4.55 781	3.04 810	4.54 810	3.02 810	4.64 823	3.06 814	4.54 817	3.04 813	4.62 824	3.08 805	4.62 822	3.07 812	4.58 803	3.06 792	4.60 816	3.08 815	4.63 806	3.07 807

rvit_stereo_0080	3.89 806	5.70 789	3.04 792	4.54 778	3.03 806	4.56 815	3.05 816	4.60 820	3.07 815	4.58 820	3.06 814	4.59 819	3.06 803	4.61 820	3.08 813	4.63 805	3.09 793	4.64 818	3.10 816	4.65 807	3.10 810

whm_eth	3.89 806	5.70 789	3.04 792	4.54 778	3.03 806	4.56 815	3.05 816	4.60 820	3.07 815	4.58 820	3.06 814	4.59 819	3.06 803	4.61 820	3.08 813	4.63 805	3.09 793	4.64 818	3.10 816	4.65 807	3.10 810

RAFT+CT+SA	4.28 815	7.62 801	4.91 814	5.55 802	2.28 798	3.09 791	3.64 828	4.49 814	3.07 815	4.80 826	3.35 823	4.77 829	3.70 817	4.29 813	3.05 809	5.58 819	5.98 822	3.58 802	3.78 831	4.26 796	3.72 823

rvit_0105_3	3.91 808	5.33 779	3.06 795	4.60 784	3.07 812	4.60 817	3.06 818	4.62 822	3.08 818	4.60 822	3.07 817	4.62 824	3.08 805	4.67 824	3.10 816	4.70 808	3.11 796	4.77 825	3.19 823	4.77 812	3.14 814

rvit_stereo_0083	3.92 810	5.30 778	3.06 795	4.61 785	3.09 813	4.67 819	3.08 819	4.66 824	3.09 819	4.62 823	3.10 819	4.66 827	3.11 807	4.67 824	3.16 818	4.72 810	3.16 799	4.77 825	3.11 818	4.66 809	3.11 812

rvit_stereo_ft	3.93 811	5.44 785	3.05 794	4.59 783	3.06 811	4.61 818	3.08 819	4.67 825	3.12 820	4.63 824	3.10 819	4.65 826	3.11 807	4.69 826	3.13 817	4.70 808	3.14 798	4.71 823	3.15 821	4.74 810	3.16 815

rvit_0105_4	3.91 808	5.47 787	3.02 790	4.54 778	3.02 805	4.54 810	3.03 814	4.75 826	3.17 821	4.57 819	3.06 814	4.61 823	3.16 809	4.65 823	3.09 815	4.66 807	3.11 796	4.68 821	3.18 822	4.81 813	3.16 815

NLCSM	3.67 799	4.08 741	3.19 802	4.80 789	3.26 816	3.99 804	3.24 824	4.25 812	3.18 822	4.09 808	3.27 822	4.14 810	3.18 810	4.13 810	3.28 820	4.06 792	3.10 795	3.85 808	3.14 820	3.91 793	3.27 818

rvit_0105_5	4.10 812	5.40 783	3.13 801	4.71 788	3.15 815	4.72 822	3.10 821	4.90 831	3.27 823	4.69 825	3.16 821	4.84 831	3.25 811	4.96 830	3.34 821	5.05 815	3.39 804	5.10 830	3.40 824	5.11 820	3.42 819

Sa-1000	4.34 818	8.37 804	6.84 825	6.98 814	4.45 831	3.58 797	3.00 808	3.42 803	3.39 824	2.61 782	4.00 833	3.83 807	4.01 826	3.90 807	3.90 829	5.98 823	5.62 819	3.76 805	2.34 804	4.35 798	2.47 797

MLG-Stereo_test1	4.25 813	5.34 782	3.61 805	5.31 799	3.63 822	5.23 826	3.57 827	5.38 834	3.65 825	5.23 831	3.47 824	4.76 828	3.74 818	4.85 827	3.71 825	4.96 812	3.18 801	4.71 823	2.92 808	4.86 816	2.90 800

DPSNet	3.66 798	3.60 726	3.62 806	3.63 759	3.64 823	3.65 799	3.65 829	3.66 805	3.67 826	3.67 804	3.65 827	3.67 805	3.66 815	3.66 804	3.68 824	3.68 789	3.66 805	3.67 803	3.68 829	3.67 787	3.67 822

MLG-Stereo_test3	4.26 814	4.85 755	3.95 809	5.35 800	3.60 821	4.75 823	3.76 830	5.49 835	3.71 827	5.39 832	3.69 828	4.82 830	3.66 815	4.85 827	3.73 828	4.93 811	3.19 802	4.69 822	2.99 810	4.84 815	2.98 802

TestStereo1	4.60 819	8.41 805	6.44 823	6.86 812	3.79 825	3.97 802	3.78 831	3.99 809	3.74 828	3.97 806	3.52 825	3.94 808	3.58 812	3.98 808	3.72 826	6.82 829	6.50 825	3.76 805	3.66 827	3.90 790	3.74 825

SA-5K	4.60 819	8.41 805	6.44 823	6.86 812	3.79 825	3.97 802	3.78 831	3.99 809	3.74 828	3.97 806	3.52 825	3.94 808	3.58 812	3.98 808	3.72 826	6.82 829	6.50 825	3.76 805	3.66 827	3.90 790	3.74 825

test_3	5.01 827	8.86 810	7.77 829	8.09 817	2.76 803	4.13 805	4.05 835	3.88 808	3.76 830	4.33 811	4.13 834	3.71 806	3.91 823	4.21 812	4.06 832	7.93 833	7.69 832	4.53 810	3.91 832	4.17 795	4.29 831

MLG-Stereo_test2	4.28 815	5.46 786	3.69 807	4.86 793	3.72 824	5.58 829	3.42 825	4.81 828	3.77 831	4.85 827	3.72 829	5.55 836	3.63 814	5.58 834	3.53 823	4.41 797	3.28 803	4.99 829	2.95 809	4.75 811	3.13 813

test_4	4.88 825	8.13 803	6.98 827	7.46 815	4.44 830	4.25 806	3.85 833	4.04 811	3.92 832	4.13 809	3.91 831	4.18 812	3.84 822	4.14 811	4.06 832	7.01 831	7.13 830	4.53 810	3.72 830	4.09 794	3.72 823

cross-raft	4.83 824	7.52 799	6.43 822	6.63 809	3.96 827	4.51 808	3.99 834	4.49 814	3.96 833	4.52 813	3.96 832	4.50 814	3.97 825	4.50 815	3.97 830	6.65 827	6.44 824	4.33 809	3.92 833	4.35 798	3.91 828

test_5	4.62 822	7.55 800	6.23 821	6.32 808	3.40 819	5.29 827	3.50 826	3.53 804	4.11 834	4.28 810	4.47 837	4.26 813	4.38 829	3.68 805	3.24 819	5.89 821	5.60 818	4.84 827	3.50 825	4.33 797	3.93 829

DispFullNet	4.61 821	4.84 754	3.12 799	5.00 796	3.57 820	4.75 823	3.03 814	7.75 842	4.17 835	4.91 829	3.09 818	6.20 838	3.95 824	6.71 838	3.51 822	5.30 818	3.67 806	5.86 837	3.63 826	5.61 824	3.46 820

SGM-Forest	5.21 831	5.92 793	4.08 810	6.18 806	4.16 829	6.31 831	4.34 837	6.50 837	4.33 836	6.14 838	4.21 835	6.61 841	4.55 830	6.67 837	4.48 835	5.94 822	3.94 808	5.85 836	4.03 835	5.79 826	4.17 830
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
raft_robust	4.71 823	7.75 802	5.40 819	6.81 811	3.31 817	4.28 807	4.20 836	4.32 813	4.37 837	4.35 812	4.35 836	4.14 810	3.75 819	4.30 814	4.20 834	6.67 828	6.37 823	3.36 800	4.24 837	4.86 816	3.25 817

TestStereo	4.88 825	4.75 753	4.79 812	4.87 795	4.92 832	4.81 825	4.90 839	4.78 827	4.77 838	4.87 828	4.89 838	4.90 832	4.91 831	4.99 831	4.79 836	4.98 813	4.87 815	4.87 828	4.92 839	5.00 819	5.00 832

test-1	6.46 832	9.16 812	8.03 833	8.09 817	5.62 835	6.11 830	6.35 842	6.85 839	4.94 839	6.08 837	6.29 844	4.98 833	6.43 836	6.22 835	6.36 842	6.16 825	7.47 831	5.82 835	5.44 842	7.11 832	5.68 835

rvit_stereo_0075_2	6.64 833	8.80 809	5.25 816	7.89 816	5.27 834	7.90 836	5.27 840	7.92 843	5.28 840	7.91 843	5.29 841	7.93 843	5.27 832	7.92 843	5.28 837	7.93 833	5.28 817	7.93 842	5.29 841	7.93 835	5.28 834

SGM+DAISY	7.06 835	9.15 811	5.38 818	8.84 821	5.18 833	8.80 838	5.31 841	8.79 845	5.28 840	8.89 845	5.20 840	8.93 845	5.33 833	8.95 845	5.36 838	8.70 837	5.21 816	8.74 845	5.20 840	8.89 839	5.15 833

FC-DCNN v2	5.10 829	5.15 767	4.49 811	5.07 797	3.37 818	6.87 832	4.75 838	5.04 832	6.34 842	7.84 842	5.06 839	6.72 842	4.09 827	4.99 831	5.44 839	5.03 814	3.16 799	4.67 820	4.86 838	5.15 821	3.89 827

RAFT	6.73 834	9.36 813	7.40 828	8.51 820	6.55 836	6.88 833	6.60 843	6.79 838	6.60 843	6.80 839	6.72 845	5.31 835	5.50 834	6.61 836	6.61 843	8.42 835	5.89 820	5.73 834	5.45 843	6.61 828	6.24 836

test-v	7.53 836	11.89 823	7.98 830	9.36 824	7.14 837	7.06 834	7.09 844	7.37 840	6.91 844	7.29 840	5.71 842	6.45 839	6.93 837	6.73 839	7.27 844	8.93 840	7.85 833	6.98 840	6.80 844	7.56 833	7.34 838

test-2	7.53 836	11.89 823	7.98 830	9.36 824	7.14 837	7.06 834	7.09 844	7.37 840	6.91 844	7.29 840	5.71 842	6.45 839	6.93 837	6.73 839	7.27 844	8.93 840	7.85 833	6.98 840	6.80 844	7.56 833	7.34 838

MANE	19.05 839	23.00 831	15.00 839	23.00 845	15.00 839	24.00 845	16.00 846	24.00 852	16.00 846	22.00 852	15.00 846	23.00 852	16.00 846	23.00 852	15.00 846	22.00 852	15.00 846	22.00 852	15.00 846	22.00 852	15.00 840

rafts_anoy	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

raft+_RVC	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

raftrobust	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

CasAABBNet	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

RALCasStereoNet	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

RALAANet	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

PM Cens cmp D40	30.50 847	37.00 853	24.00 846	37.00 852	24.00 847	37.00 854	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 847

PM Graph cmp D40	30.50 847	37.00 853	24.00 846	37.00 852	24.00 847	37.00 854	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 847

PatchMatch Cens Cmp	30.50 847	37.00 853	24.00 846	37.00 852	24.00 847	37.00 854	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 847

PatchMatch Graph Cmp	30.50 847	37.00 853	24.00 846	37.00 852	24.00 847	37.00 854	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 847

WCMA_ROB	31.10 851	35.43 851	27.12 850	39.51 863	23.10 846	38.78 863	25.30 857	37.49 870	25.39 857	37.29 869	27.02 857	38.52 870	26.48 857	37.80 869	26.44 857	36.28 860	22.65 853	33.90 857	22.30 853	37.10 867	24.18 851

111	30.40 846	30.94 847	29.72 851	32.61 846	30.02 851	33.57 846	30.47 858	31.50 853	29.39 858	30.98 853	29.11 858	29.78 853	30.39 861	29.45 853	30.76 861	30.08 853	29.02 858	29.92 853	30.32 861	29.86 853	30.17 852

ADStereo(finetuned)	36.13 853	36.63 852	38.07 862	36.97 851	33.25 855	35.91 851	34.45 862	36.36 860	32.99 859	38.14 870	36.71 865	36.69 860	34.13 862	38.57 870	40.79 869	37.60 870	36.58 865	35.90 861	33.36 862	35.42 856	34.04 856

tt	500032.53 870	34.60 849	29.72 851	37.47 861	34.41 856	36.85 852	35.22 863	34.71 857	33.55 860	34.50 854	35.43 862	33.81 857	10000000.00 880	33.57 857	33.13 862	33.68 857	35.00 863	34.03 858	35.26 864	30.96 854	34.63 857

DCANet	500032.53 870	34.60 849	29.72 851	37.47 861	34.41 856	36.85 852	35.22 863	34.71 857	33.55 860	34.50 854	35.43 862	33.81 857	10000000.00 880	33.57 857	33.13 862	33.68 857	35.00 863	34.03 858	35.26 864	30.96 854	34.63 857

DCANet-4	35.22 852	34.54 848	35.08 857	33.58 850	35.47 858	34.55 847	35.53 865	36.08 859	35.85 862	35.92 859	35.77 864	35.18 859	35.48 863	35.39 859	37.15 868	34.55 859	33.92 862	35.02 860	34.90 863	35.79 857	34.74 859

fast-reg	37.00 854	37.00 853	37.00 858	37.00 852	37.00 859	37.00 854	37.00 866	37.00 861	37.00 863	37.00 860	37.00 866	37.00 861	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 860

Reg-Stereo(zero)	37.00 854	37.00 853	37.00 858	37.00 852	37.00 859	37.00 854	37.00 866	37.00 861	37.00 863	37.00 860	37.00 866	37.00 861	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 860

FLISNet	37.00 854	37.00 853	37.00 858	37.00 852	37.00 859	37.00 854	37.00 866	37.00 861	37.00 863	37.00 860	37.00 866	37.00 861	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 860

CoSv	37.00 854	37.00 853	37.00 858	37.00 852	37.00 859	37.00 854	37.00 866	37.00 861	37.00 863	37.00 860	37.00 866	37.00 861	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 860

MDST_ROB	69.83 858	87.70 863	41.95 863	113.75 866	65.62 865	75.05 864	55.25 871	75.64 872	45.04 867	71.61 871	41.75 870	72.81 871	44.06 868	68.38 871	44.63 870	101.89 873	59.57 872	107.10 873	61.05 872	104.38 870	59.38 866

CBMV	128.50 860	1422.70 875	53.10 864	79.50 865	51.30 864	77.30 865	49.70 870	74.00 871	48.20 868	77.20 872	48.80 871	73.90 872	48.00 869	73.80 872	48.80 871	70.40 872	45.10 871	68.90 872	46.10 871	68.20 869	45.00 865
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	102.95 859	153.00 867	121.00 866	51.00 864	44.00 863	165.00 867	127.00 872	153.00 873	119.00 869	164.00 874	125.00 872	168.00 874	120.00 870	153.00 873	117.00 872	49.00 871	44.00 870	49.00 871	44.00 870	49.00 868	44.00 864

DF_test	189.29 862	560.34 872	182.58 870	229.00 869	135.68 866	197.79 868	135.52 873	197.80 875	135.44 870	197.75 875	135.49 873	197.90 875	135.51 871	197.84 875	135.75 873	217.37 876	171.11 874	183.74 875	127.67 874	183.56 872	127.88 867

MeshStereo	159.24 861	171.00 868	160.68 869	162.58 867	160.59 867	164.01 866	160.35 874	158.51 874	158.56 871	158.34 873	160.12 874	158.56 873	159.92 872	157.26 874	158.94 874	154.38 874	158.36 873	155.75 874	159.13 875	153.67 871	154.07 868
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
DLCB_ROB	284.23 866	354.61 870	207.27 871	363.24 872	206.46 868	364.72 872	210.41 875	364.72 879	210.41 872	364.81 879	208.64 876	364.81 879	208.64 874	364.72 879	210.41 876	354.70 879	205.53 876	354.70 879	205.53 877	354.70 876	205.53 870

AE-Stereo	201.80 863	123.00 864	115.00 865	219.00 868	218.00 869	223.00 869	244.00 876	217.00 876	236.00 873	202.00 876	203.00 875	205.00 876	208.00 873	225.00 876	204.00 875	210.00 875	198.00 875	197.00 876	184.00 876	204.00 873	201.00 869

MGS-Stereo	239.45 864	123.00 864	135.00 867	266.00 870	286.00 870	277.00 870	305.00 877	271.00 877	242.00 874	274.00 877	279.00 877	255.00 877	270.00 875	268.00 877	297.00 877	221.00 877	247.00 877	216.00 877	123.00 873	217.00 874	217.00 871

EGLCR-Stereo	246.90 865	129.00 866	139.00 868	266.00 870	286.00 870	277.00 870	305.00 877	271.00 877	242.00 874	274.00 877	279.00 877	255.00 877	270.00 875	268.00 877	297.00 877	230.00 878	247.00 877	216.00 877	223.00 878	237.00 875	227.00 872

LE_ROB	396.57 867	471.28 871	329.84 872	471.48 873	308.15 872	526.83 873	322.10 879	488.15 880	323.76 876	495.46 880	317.97 879	497.17 880	320.10 877	481.62 880	326.76 879	462.71 880	298.97 879	466.16 880	285.98 879	447.62 877	289.21 873

SGM-ForestM	596.69 868	677.77 873	444.52 873	699.85 874	517.25 873	732.94 874	488.29 880	770.79 881	460.11 877	750.81 881	487.98 880	792.79 881	499.41 878	730.90 881	475.81 880	720.03 881	491.16 880	663.96 881	418.60 880	674.76 878	436.05 874

CBMV_ROB	818.48 869	913.88 874	709.52 874	862.84 875	597.78 874	1073.99 875	700.52 881	1015.66 882	702.59 878	1115.65 882	760.02 881	1130.24 882	721.57 879	1037.41 882	692.65 881	814.05 882	564.29 881	843.28 882	595.31 881	915.51 879	602.92 875

real-time stereo	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

111111	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

SGD-Stereo	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

IGEV-Stereo++	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

IGEV-Stereo+	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

SDNR	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

anonymousdsp2	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

anonymousdsp	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

fff	1000028.16 872	29.62 843	29.72 851	32.61 846	30.02 851	35.13 848	31.83 859	32.07 854	10000000.00 879	35.27 856	29.82 859	32.45 854	30.15 858	32.35 854	30.09 858	31.04 854	29.55 859	30.64 854	30.14 858	10000000.00 880	30.77 853

csc	1000028.16 872	29.62 843	29.72 851	32.61 846	30.02 851	35.13 848	31.83 859	32.07 854	10000000.00 879	35.27 856	29.82 859	32.45 854	30.15 858	32.35 854	30.09 858	31.04 854	29.55 859	30.64 854	30.14 858	10000000.00 880	30.77 853

cscssc	1000028.16 872	29.62 843	29.72 851	32.61 846	30.02 851	35.13 848	31.83 859	32.07 854	10000000.00 879	35.27 856	29.82 859	32.45 854	30.15 858	32.35 854	30.09 858	31.04 854	29.55 859	30.64 854	30.14 858	10000000.00 880	30.77 853

test_example2	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

DIP-Stereo	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876
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		37.00 853		37.00 852		37.00 854		37.00 861		37.00 860		37.00 861		37.00 860		37.00 861		37.00 862		37.00 858

Low-res two-view benchmark