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.

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 21	0.00 1	0.00 1

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

PWC_ROB	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

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

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

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

FACV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

coex-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

fast-acv-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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

iinet-f	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 65	0.07 74	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 72	0.04 66	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Foundation-i1c-attn	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i1b	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i1a	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i16pc	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i16pb	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i16pa	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i1pa	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Foundation-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Selective-IGEV-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 94	0.08 90	0.09 83	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.08 84	0.08 91	0.03 41	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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coex_refinement	0.03 29	0.03 31	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

G2L-Stereo	0.03 29	0.03 31	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

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

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

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

YMNet_1	0.03 29	0.04 52	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.02 20	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 94	0.07 88	0.09 83	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 92	0.07 88	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 79	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.05 66	0.03 39	0.06 123	0.03 57	0.04 97	0.03 52

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

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.03 53	0.02 20	0.01 10	0.73 490	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

DFGA-Net	0.05 57	0.06 79	0.04 65	0.06 67	0.04 101	0.06 122	0.04 104	0.06 124	0.04 104	0.06 126	0.04 111	0.06 127	0.04 101	0.06 118	0.04 98	0.06 72	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

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WZ-Net	0.05 57	0.50 286	0.10 100	0.12 113	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 118	0.10 106	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

IINet	0.06 61	0.05 66	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 101	0.02 20	0.02 21	0.73 490	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.04 96

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AASNet	0.06 61	0.08 85	0.08 90	0.08 76	0.05 126	0.06 122	0.05 121	0.05 110	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.05 113	0.06 137	0.06 118	0.05 116	0.08 84	0.08 91	0.08 138	0.05 123	0.06 125	0.05 122

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AACVNet	0.06 61	0.08 85	0.08 90	0.08 76	0.05 126	0.06 122	0.05 121	0.05 110	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.05 113	0.06 137	0.06 118	0.05 116	0.08 84	0.08 91	0.08 138	0.05 123	0.06 125	0.05 122

mmmmmm	0.07 67	0.40 227	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 121	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 113	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

UHP	0.07 67	0.41 239	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 121	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 113	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 40	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.11 176	0.04 90	0.03 52	0.58 443	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.03 52

RT-IGEV	0.07 67	0.05 66	0.03 40	0.05 60	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.03 52	0.75 493	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.04 96

DispViT+	0.07 67	0.08 85	0.12 131	0.08 76	0.05 126	0.08 140	0.05 121	0.08 142	0.05 125	0.08 141	0.05 128	0.08 141	0.05 118	0.08 142	0.05 116	0.08 84	0.07 88	0.07 133	0.05 123	0.07 140	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 67	0.08 85	0.11 120	0.11 105	0.05 126	0.08 140	0.05 121	0.08 142	0.05 125	0.08 141	0.05 128	0.08 141	0.05 118	0.08 142	0.05 116	0.11 112	0.10 106	0.07 133	0.05 123	0.07 140	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 67	0.08 85	0.07 88	0.07 74	0.07 148	0.08 140	0.06 140	0.08 142	0.07 149	0.08 141	0.07 150	0.08 141	0.06 137	0.07 139	0.07 140	0.08 84	0.07 88	0.07 133	0.07 142	0.06 125	0.06 133

FADE	0.07 67	0.06 79	0.02 15	0.09 83	0.10 162	0.03 44	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.05 113	0.03 53	0.04 90	0.03 52	0.15 153	0.10 106	0.17 213	0.13 213	0.11 163	0.11 173

fsdfsdds	0.08 75	0.58 314	0.06 83	0.06 67	0.06 141	0.06 122	0.06 140	0.06 124	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.06 127	0.06 137	0.06 118	0.06 134	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

nnnnnnn	0.08 75	0.58 314	0.06 83	0.06 67	0.06 141	0.06 122	0.06 140	0.06 124	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.06 127	0.06 137	0.06 118	0.06 134	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

TARStereo	0.08 75	0.56 310	0.06 83	0.06 67	0.06 141	0.06 122	0.06 140	0.06 124	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.06 127	0.06 137	0.06 118	0.06 134	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

iinet-test	0.08 75	0.16 141	0.02 15	0.16 151	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.17 245	0.02 20	0.02 21	0.71 477	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.16 222

BridgeDepth	0.08 75	0.08 85	0.11 120	0.11 105	0.05 126	0.08 140	0.05 121	0.08 142	0.07 149	0.08 141	0.05 128	0.08 141	0.05 118	0.09 148	0.08 143	0.15 153	0.11 129	0.07 133	0.05 123	0.07 140	0.06 133
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 75	0.02 12	0.02 15	1.01 506	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 90	0.09 148	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

2222	0.09 81	0.59 317	0.06 83	0.06 67	0.06 141	0.06 122	0.06 140	0.06 124	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.06 127	0.06 137	0.06 118	0.06 134	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

1111	0.09 81	0.60 321	0.06 83	0.06 67	0.06 141	0.06 122	0.06 140	0.06 124	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.06 127	0.06 137	0.06 118	0.06 134	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

anonymous	0.09 81	0.09 94	0.14 156	0.14 129	0.07 148	0.09 148	0.07 149	0.09 148	0.07 149	0.09 148	0.07 150	0.09 149	0.07 148	0.09 148	0.07 140	0.14 140	0.13 166	0.09 146	0.07 142	0.09 149	0.07 142

TS12	0.09 81	0.09 94	0.17 194	0.19 176	0.06 141	0.08 140	0.06 140	0.08 142	0.06 140	0.08 141	0.06 141	0.08 141	0.06 137	0.08 142	0.06 134	0.15 153	0.16 185	0.08 138	0.06 136	0.08 145	0.06 133

RT-Monster	0.09 81	0.07 83	0.03 40	0.15 141	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.10 159	0.04 90	0.03 52	0.92 520	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.07 142

DA	0.09 81	0.13 117	0.39 347	0.08 76	0.05 126	0.07 138	0.05 121	0.13 172	0.05 125	0.06 126	0.05 128	0.06 127	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.06 72	0.05 78	0.14 183	0.13 213	0.06 125	0.05 122

GGEV	0.09 81	0.13 117	0.39 347	0.08 76	0.05 126	0.07 138	0.05 121	0.13 172	0.05 125	0.06 126	0.05 128	0.06 127	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.06 72	0.05 78	0.14 183	0.13 213	0.06 125	0.05 122

test_sample7	0.09 81	1.00 405	0.11 120	0.11 105	0.02 22	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.12 143	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample6	0.09 81	0.97 394	0.10 100	0.10 88	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 97	0.10 106	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample3	0.09 81	0.87 367	0.10 100	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.10 106	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample2	0.09 81	1.03 421	0.11 120	0.11 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 92	0.09 101	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample1	0.09 81	0.87 367	0.12 131	0.11 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 97	0.10 106	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

SMFormer	0.09 81	1.01 415	0.09 96	0.09 83	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 92	0.09 101	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

tta	0.09 81	0.95 391	0.09 96	0.10 88	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 92	0.10 106	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

xxx	0.09 81	1.01 415	0.10 100	0.10 88	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 97	0.10 106	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

SepStereo	0.09 81	0.09 94	0.10 100	0.09 83	0.09 155	0.09 148	0.09 153	0.10 150	0.08 154	0.10 153	0.09 155	0.09 149	0.09 155	0.09 148	0.08 143	0.09 92	0.08 91	0.09 146	0.08 147	0.09 149	0.08 145

APVNet	0.09 81	0.05 66	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 578	0.06 124	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.05 66	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.05 122

ADCS	0.09 81	0.02 12	0.04 65	0.90 480	0.06 141	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 187	0.36 413	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

zh-sn7	0.10 99	0.98 395	0.14 156	0.15 141	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.15 153	0.13 166	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 99	1.05 425	0.12 131	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.12 143	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 99	1.05 425	0.12 131	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.12 143	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 99	1.05 425	0.12 131	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.12 143	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample5	0.10 99	1.07 429	0.11 120	0.10 88	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 97	0.10 106	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

test_sample4	0.10 99	1.03 421	0.12 131	0.10 88	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 133	0.13 166	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet	0.10 99	1.07 429	0.11 120	0.10 88	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 97	0.10 106	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

1111x	0.10 99	1.14 437	0.13 151	0.14 129	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 133	0.11 129	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

AnonymousM	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

222	0.10 99	0.99 403	0.12 131	0.13 125	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.12 143	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

test_xeample	0.10 99	1.09 431	0.13 151	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 140	0.14 174	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PVD	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

SHD	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

SAMSARA	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

XQC	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

RTSC	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

RTS	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

RTSA	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

MADNet+	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

MADNet++	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

ADCPNet	0.10 99	0.03 31	0.04 65	1.27 581	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 142	0.04 98	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

over-6	0.11 120	0.11 110	0.15 177	0.16 151	0.10 162	0.11 162	0.10 158	0.11 162	0.10 161	0.11 165	0.10 159	0.11 165	0.10 159	0.11 166	0.10 155	0.14 140	0.14 174	0.11 159	0.10 158	0.11 163	0.09 150

over v1	0.11 120	0.11 110	0.15 177	0.16 151	0.10 162	0.11 162	0.10 158	0.11 162	0.10 161	0.11 165	0.10 159	0.11 165	0.10 159	0.11 166	0.10 155	0.14 140	0.14 174	0.11 159	0.09 149	0.11 163	0.10 158

over-8	0.11 120	0.14 135	0.15 177	0.16 151	0.10 162	0.11 162	0.10 158	0.11 162	0.09 157	0.11 165	0.10 159	0.11 165	0.10 159	0.11 166	0.09 148	0.14 140	0.14 174	0.11 159	0.09 149	0.11 163	0.09 150

over-9	0.11 120	0.11 110	0.16 184	0.16 151	0.10 162	0.12 171	0.10 158	0.11 162	0.10 161	0.11 165	0.10 159	0.11 165	0.10 159	0.11 166	0.10 155	0.14 140	0.14 174	0.11 159	0.10 158	0.11 163	0.09 150

ISRNet	0.11 120	0.05 66	0.36 329	0.24 211	0.07 148	0.13 172	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.13 173	0.05 118	0.05 104	0.09 148	0.24 234	0.20 229	0.10 148	0.05 123	0.06 125	0.13 207

JetRed	0.11 120	0.12 115	0.11 120	0.11 105	0.11 182	0.11 162	0.14 211	0.11 162	0.11 179	0.12 171	0.11 177	0.11 165	0.11 176	0.11 166	0.11 170	0.11 112	0.16 185	0.11 159	0.11 177	0.11 163	0.11 173

JetBlue	0.11 120	0.11 110	0.12 131	0.13 125	0.14 216	0.11 162	0.11 175	0.11 162	0.11 179	0.11 165	0.11 177	0.11 165	0.11 176	0.12 174	0.12 196	0.11 112	0.11 129	0.11 159	0.11 177	0.11 163	0.11 173

x	0.11 120	1.15 440	0.15 177	0.14 129	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 140	0.15 182	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 120	0.44 255	0.33 302	0.39 278	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.39 323	0.36 365	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

xxxx	0.11 120	1.16 442	0.16 184	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 133	0.16 185	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 120	0.03 31	0.03 40	1.60 610	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 120	0.03 31	0.03 40	1.60 610	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 120	0.02 12	0.02 15	1.62 613	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.06 118	0.04 98	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

zh-mn7	0.12 133	1.14 437	0.17 194	0.20 187	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.18 193	0.16 185	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_L	0.12 133	0.14 135	0.10 100	0.15 141	0.10 162	0.14 185	0.10 158	0.14 185	0.10 161	0.15 195	0.10 159	0.14 186	0.10 159	0.14 187	0.10 155	0.13 133	0.10 106	0.13 170	0.09 149	0.13 175	0.09 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 133	0.07 83	0.05 80	0.08 76	0.05 126	0.08 140	1.20 610	0.07 139	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.08 141	0.05 118	0.08 142	0.03 52	0.07 82	0.05 78	0.06 123	0.05 123	0.07 140	0.05 122

FADNet-RVC-Resample	0.12 133	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	1.57 680	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 123	0.04 97	0.06 133

FADNet_RVC	0.12 133	0.04 52	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.65 684	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet	0.12 133	0.05 66	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.66 687	0.06 72	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCRef	0.12 133	0.03 31	0.04 65	1.71 617	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 118	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

F4.4	0.13 140	0.13 117	0.18 204	0.19 176	0.11 182	0.13 172	0.11 175	0.13 172	0.11 179	0.13 173	0.11 177	0.13 173	0.11 176	0.13 175	0.11 170	0.17 177	0.16 185	0.13 170	0.10 158	0.13 175	0.11 173

FORCE_4.6	0.13 140	0.13 117	0.18 204	0.20 187	0.11 182	0.13 172	0.11 175	0.13 172	0.11 179	0.13 173	0.11 177	0.13 173	0.11 176	0.13 175	0.11 170	0.18 193	0.17 213	0.13 170	0.10 158	0.13 175	0.11 173

F5.5	0.13 140	0.13 117	0.18 204	0.19 176	0.11 182	0.13 172	0.11 175	0.13 172	0.11 179	0.13 173	0.11 177	0.13 173	0.12 205	0.13 175	0.11 170	0.17 177	0.16 185	0.13 170	0.11 177	0.13 175	0.11 173

F8.5	0.13 140	0.13 117	0.19 212	0.19 176	0.11 182	0.13 172	0.11 175	0.13 172	0.11 179	0.13 173	0.11 177	0.13 173	0.11 176	0.13 175	0.11 170	0.18 193	0.17 213	0.13 170	0.10 158	0.13 175	0.11 173

FORCE_9	0.13 140	0.13 117	0.20 219	0.19 176	0.11 182	0.13 172	0.11 175	0.13 172	0.11 179	0.13 173	0.11 177	0.13 173	0.11 176	0.13 175	0.11 170	0.17 177	0.18 226	0.13 170	0.11 177	0.13 175	0.11 173

FORCE_8	0.13 140	0.13 117	0.19 212	0.19 176	0.11 182	0.13 172	0.11 175	0.13 172	0.11 179	0.13 173	0.11 177	0.13 173	0.11 176	0.13 175	0.11 170	0.18 193	0.17 213	0.13 170	0.11 177	0.13 175	0.11 173

F7	0.13 140	0.13 117	0.19 212	0.20 187	0.11 182	0.13 172	0.11 175	0.13 172	0.11 179	0.13 173	0.11 177	0.13 173	0.11 176	0.13 175	0.11 170	0.17 177	0.16 185	0.13 170	0.11 177	0.13 175	0.11 173

FORCE_4.5	0.13 140	0.13 117	0.18 204	0.19 176	0.11 182	0.13 172	0.11 175	0.13 172	0.11 179	0.13 173	0.11 177	0.13 173	0.11 176	0.13 175	0.11 170	0.17 177	0.16 185	0.13 170	0.11 177	0.13 175	0.11 173

TT111	0.13 140	0.14 135	0.14 156	0.16 151	0.11 182	0.14 185	0.11 175	0.14 185	0.11 179	0.14 185	0.11 177	0.14 186	0.11 176	0.14 187	0.11 170	0.16 166	0.13 166	0.14 183	0.11 177	0.14 189	0.11 173

FORCE_4	0.13 140	0.13 117	0.19 212	0.19 176	0.11 182	0.13 172	0.11 175	0.13 172	0.11 179	0.13 173	0.11 177	0.13 173	0.11 176	0.13 175	0.11 170	0.17 177	0.16 185	0.13 170	0.10 158	0.13 175	0.11 173

FORCE_5	0.13 140	0.13 117	0.18 204	0.18 169	0.11 182	0.13 172	0.11 175	0.13 172	0.11 179	0.13 173	0.11 177	0.13 173	0.11 176	0.13 175	0.11 170	0.17 177	0.16 185	0.13 170	0.11 177	0.13 175	0.11 173

FORCE_6	0.13 140	0.13 117	0.18 204	0.18 169	0.11 182	0.13 172	0.11 175	0.13 172	0.11 179	0.13 173	0.11 177	0.13 173	0.11 176	0.13 175	0.11 170	0.17 177	0.16 185	0.13 170	0.10 158	0.13 175	0.10 158

EE1	0.13 140	0.14 135	0.14 156	0.17 166	0.11 182	0.14 185	0.11 175	0.14 185	0.11 179	0.14 185	0.11 177	0.14 186	0.11 176	0.14 187	0.11 170	0.16 166	0.13 166	0.14 183	0.11 177	0.14 189	0.11 173

AnonStereo	0.13 140	0.14 135	0.14 156	0.16 151	0.11 182	0.14 185	0.11 175	0.14 185	0.11 179	0.14 185	0.11 177	0.14 186	0.11 176	0.14 187	0.11 170	0.16 166	0.13 166	0.14 183	0.11 177	0.14 189	0.11 173

CIPLG	0.13 140	0.21 160	0.12 131	0.16 151	0.11 182	0.15 196	0.11 175	0.14 185	0.11 179	0.15 195	0.12 199	0.15 200	0.11 176	0.14 187	0.11 170	0.15 153	0.12 143	0.14 183	0.11 177	0.14 189	0.11 173

IPLG	0.13 140	0.20 154	0.14 156	0.15 141	0.11 182	0.14 185	0.11 175	0.14 185	0.11 179	0.14 185	0.11 177	0.14 186	0.11 176	0.14 187	0.11 170	0.15 153	0.12 143	0.14 183	0.11 177	0.14 189	0.11 173

ACRE	0.13 140	0.21 160	0.14 156	0.15 141	0.11 182	0.14 185	0.11 175	0.14 185	0.11 179	0.14 185	0.12 199	0.14 186	0.11 176	0.14 187	0.11 170	0.15 153	0.12 143	0.14 183	0.11 177	0.14 189	0.11 173

LRCNet_RVC	0.13 140	0.13 117	0.09 96	0.13 125	0.10 162	0.14 185	0.10 158	0.14 185	0.10 161	0.23 242	0.10 159	0.20 222	0.10 159	0.24 250	0.11 170	0.11 112	0.09 101	0.12 166	0.14 219	0.12 173	0.09 150

aanetorigin	0.13 140	0.11 110	0.11 120	0.11 105	0.11 182	0.11 162	0.11 175	0.11 162	0.11 179	0.11 165	0.12 199	0.11 165	0.11 176	0.11 166	0.11 170	0.11 112	0.11 129	0.14 183	0.11 177	0.49 449	0.11 173

FADNet-RVC	0.13 140	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 121	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.71 701	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 140	0.04 96

ELAS	0.13 140	0.16 141	0.11 120	0.15 141	0.09 155	0.18 214	0.11 175	0.18 213	0.11 179	0.17 207	0.11 177	0.18 213	0.11 176	0.18 212	0.11 170	0.14 140	0.08 91	0.14 183	0.08 147	0.14 189	0.09 150
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	0.14 161	1.22 499	0.28 260	0.32 246	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.32 271	0.27 268	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_XL	0.14 161	0.17 146	0.12 131	0.17 166	0.11 182	0.17 210	0.11 175	0.17 209	0.11 179	0.17 207	0.11 177	0.17 209	0.11 176	0.17 209	0.11 170	0.16 166	0.11 129	0.16 203	0.11 177	0.16 205	0.11 173
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 161	1.83 561	0.12 131	0.11 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 104	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 118	0.04 98	0.12 118	0.11 129	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

ProNet	0.14 161	0.20 154	0.14 156	0.16 151	0.11 182	0.16 203	0.11 175	0.17 209	0.11 179	0.17 207	0.12 199	0.17 209	0.13 212	0.17 209	0.12 196	0.15 153	0.11 129	0.16 203	0.11 177	0.15 200	0.12 200

IPLGR_C	0.14 161	0.20 154	0.12 131	0.15 141	0.11 182	0.14 185	0.15 219	0.14 185	0.11 179	0.15 195	0.12 199	0.14 186	0.11 176	0.16 201	0.11 170	0.15 153	0.12 143	0.14 183	0.12 202	0.15 200	0.12 200

MIPNet	0.14 161	0.21 160	0.17 194	0.16 151	0.11 182	0.15 196	0.12 202	0.14 185	0.11 179	0.16 200	0.11 177	0.14 186	0.11 176	0.14 187	0.11 170	0.14 140	0.12 143	0.14 183	0.11 177	0.14 189	0.11 173

IPLGR	0.14 161	0.24 174	0.14 156	0.16 151	0.12 209	0.15 196	0.12 202	0.14 185	0.11 179	0.15 195	0.12 199	0.14 186	0.11 176	0.14 187	0.11 170	0.15 153	0.12 143	0.14 183	0.11 177	0.14 189	0.11 173

GMStereo	0.14 161	0.13 117	0.14 156	0.14 129	0.14 216	0.14 185	0.14 211	0.14 185	0.14 216	0.14 185	0.14 218	0.14 186	0.14 217	0.14 187	0.14 210	0.14 140	0.14 174	0.14 183	0.14 219	0.14 189	0.14 213
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 161	0.04 52	0.03 40	2.22 635	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.04 96	0.02 21	0.07 139	0.04 98	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

HSM	0.14 161	0.16 141	0.12 131	0.17 166	0.12 209	0.17 210	0.11 175	0.17 209	0.11 179	0.17 207	0.12 199	0.17 209	0.12 205	0.17 209	0.12 196	0.16 166	0.11 129	0.16 203	0.11 177	0.16 205	0.12 200

DRN-Test	0.14 161	0.13 117	0.09 96	0.14 129	0.09 155	0.15 196	0.09 153	0.14 185	0.10 161	0.14 185	0.09 155	0.14 186	0.09 155	0.13 175	0.09 148	0.12 118	0.09 101	0.12 166	0.09 149	0.12 173	0.73 550

ELAS_RVC	0.14 161	0.16 141	0.10 100	0.15 141	0.10 162	0.18 214	0.11 175	0.19 215	0.11 179	0.19 213	0.12 199	0.18 213	0.11 176	0.19 215	0.12 196	0.14 140	0.08 91	0.14 183	0.09 149	0.15 200	0.09 150
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ITSA-stereo	0.15 173	0.17 146	0.13 151	0.20 187	0.13 214	0.19 217	0.13 209	0.18 213	0.13 213	0.19 213	0.13 213	0.18 213	0.14 217	0.18 212	0.14 210	0.16 166	0.11 129	0.15 199	0.14 219	0.18 218	0.11 173

CoDeX	0.15 173	0.70 333	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.67 523	0.02 15	0.69 508	0.75 533	0.01 9	0.02 21	0.02 20

ICVP	0.15 173	0.53 300	0.11 120	0.16 151	0.11 182	0.16 203	0.11 175	0.16 202	0.11 179	0.16 200	0.11 177	0.16 201	0.11 176	0.16 201	0.11 170	0.16 166	0.11 129	0.16 203	0.11 177	0.16 205	0.11 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 173	0.04 52	0.04 65	2.20 634	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 128	0.04 96	0.04 101	0.08 142	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

StereoDRNet	0.15 173	0.14 135	0.10 100	0.14 129	0.09 155	0.15 196	0.09 153	0.14 185	0.09 157	0.14 185	0.10 159	0.14 186	0.09 155	0.14 187	0.09 148	0.13 133	0.10 106	0.13 170	0.09 149	0.13 175	0.82 566

LALA_ROB	0.15 173	0.19 150	0.12 131	0.18 169	0.11 182	0.20 223	0.12 202	0.21 232	0.12 209	0.20 220	0.12 199	0.20 222	0.12 205	0.21 233	0.13 205	0.17 177	0.10 106	0.18 224	0.11 177	0.18 218	0.11 173

SGM_RVC	0.15 173	0.17 146	0.11 120	0.18 169	0.11 182	0.19 217	0.11 175	0.19 215	0.12 209	0.19 213	0.12 199	0.20 222	0.12 205	0.19 215	0.12 196	0.16 166	0.11 129	0.17 213	0.10 158	0.17 214	0.10 158
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 180	0.92 384	0.16 184	0.18 169	0.08 151	0.11 162	0.12 202	0.12 170	0.09 157	0.09 148	0.28 309	0.10 153	0.08 153	0.10 153	0.12 196	0.15 153	0.17 213	0.08 138	0.12 202	0.09 149	0.08 145

flow	0.16 180	0.92 384	0.16 184	0.18 169	0.08 151	0.11 162	0.12 202	0.12 170	0.09 157	0.09 148	0.28 309	0.10 153	0.08 153	0.10 153	0.12 196	0.15 153	0.17 213	0.08 138	0.12 202	0.09 149	0.08 145

z-mn7	0.16 180	1.21 493	0.33 302	0.41 305	0.04 101	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.35 289	0.31 305	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 180	0.16 141	0.16 184	0.16 151	0.16 241	0.16 203	0.16 226	0.16 202	0.16 236	0.16 200	0.16 234	0.16 201	0.16 233	0.16 201	0.16 230	0.16 166	0.16 185	0.16 203	0.16 233	0.16 205	0.16 222

qqq	0.16 180	2.01 586	0.12 131	0.15 141	0.04 101	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.04 104	0.06 126	0.03 56	0.06 127	0.03 53	0.06 118	0.03 52	0.12 118	0.14 174	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 180	0.18 149	0.13 151	0.19 176	0.13 214	0.19 217	0.13 209	0.19 215	0.13 213	0.19 213	0.13 213	0.19 217	0.13 212	0.19 215	0.13 205	0.18 193	0.13 166	0.18 224	0.13 213	0.18 218	0.13 207

ManiGeoR	0.17 186	0.05 66	0.62 476	0.73 457	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 485	0.58 472	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLF11	0.17 186	0.05 66	0.63 480	0.72 453	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.71 477	0.59 478	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

HLf10	0.17 186	0.05 66	0.62 476	0.73 457	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 485	0.58 472	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLf8	0.17 186	0.05 66	0.62 476	0.72 453	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 485	0.58 472	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 186	0.05 66	0.65 487	0.72 453	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.71 477	0.59 478	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

CAS++	0.17 186	0.27 187	0.21 226	0.10 88	0.21 279	0.15 196	0.22 266	0.10 150	0.21 267	0.22 236	0.10 159	0.19 217	0.18 256	0.10 153	0.19 254	0.20 203	0.19 227	0.18 224	0.10 158	0.19 224	0.18 246
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 186	2.16 596	0.13 151	0.13 125	0.04 101	0.06 122	0.04 104	0.06 124	0.04 104	0.06 126	0.03 56	0.06 127	0.03 53	0.06 118	0.05 116	0.18 193	0.12 143	0.06 123	0.03 57	0.05 114	0.03 52

SFCPSM	0.17 186	0.78 349	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.01 10	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.79 563	0.02 15	0.75 521	0.76 535	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CCAANet	0.17 186	0.71 334	0.14 156	0.14 129	0.14 216	0.14 185	0.14 211	0.14 185	0.14 216	0.14 185	0.14 218	0.14 186	0.14 217	0.14 187	0.22 265	0.14 140	0.14 174	0.14 183	0.14 219	0.14 189	0.14 213

DepthFocus	0.18 195	0.22 164	0.15 177	0.22 201	0.15 230	0.22 239	0.15 219	0.22 238	0.15 228	0.22 236	0.15 228	0.22 240	0.16 233	0.22 239	0.15 222	0.20 203	0.15 182	0.20 232	0.14 219	0.20 225	0.14 213

w-ln-seven	0.18 195	1.47 518	0.33 302	0.40 291	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.38 310	0.32 310	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 195	0.48 279	0.16 184	0.16 151	0.15 230	0.15 196	0.16 226	0.16 202	0.16 236	0.16 200	0.16 234	0.16 201	0.16 233	0.16 201	0.16 230	0.16 166	0.16 185	0.16 203	0.16 233	0.16 205	0.16 222

xyz-stereo	0.18 195	0.50 286	0.16 184	0.15 141	0.16 241	0.16 203	0.16 226	0.16 202	0.16 236	0.16 200	0.16 234	0.16 201	0.16 233	0.16 201	0.16 230	0.16 166	0.16 185	0.16 203	0.16 233	0.16 205	0.16 222

BEATNet-Init1	0.19 199	0.08 85	0.08 90	2.23 636	0.08 151	0.08 140	0.07 149	0.07 139	0.08 154	0.08 141	0.07 150	0.08 141	0.07 148	0.11 166	0.08 143	0.08 84	0.08 91	0.08 138	0.07 142	0.08 145	0.08 145

DeepPrunerF	0.19 199	0.08 85	0.08 90	2.23 636	0.08 151	0.08 140	0.07 149	0.07 139	0.08 154	0.08 141	0.07 150	0.08 141	0.07 148	0.11 166	0.08 143	0.08 84	0.08 91	0.08 138	0.07 142	0.08 145	0.08 145

Weightmod_eth	0.20 201	0.24 174	0.28 260	0.47 338	0.14 216	0.24 251	0.14 211	0.17 209	0.13 213	0.22 236	0.16 234	0.22 240	0.13 212	0.20 220	0.16 230	0.24 234	0.20 229	0.19 227	0.14 219	0.16 205	0.24 270

depth_test_26	0.20 201	0.34 202	0.25 242	0.34 256	0.14 216	0.21 234	0.14 211	0.21 232	0.14 216	0.21 232	0.14 218	0.21 230	0.14 217	0.21 233	0.14 210	0.26 243	0.26 255	0.22 242	0.15 230	0.22 235	0.14 213

IGEV_Zeroshot_test	0.20 201	0.19 150	0.40 379	0.30 234	0.17 247	0.22 239	0.17 236	0.21 232	0.17 246	0.20 220	0.17 242	0.21 230	0.18 256	0.21 233	0.17 237	0.20 203	0.16 185	0.20 232	0.16 233	0.20 225	0.17 240

DAS	0.20 201	0.20 154	0.20 219	0.20 187	0.20 268	0.20 223	0.20 255	0.20 222	0.20 262	0.20 220	0.20 266	0.20 222	0.20 267	0.20 220	0.20 257	0.20 203	0.20 229	0.20 232	0.20 266	0.20 225	0.20 251

ASD4	0.20 201	0.20 154	0.20 219	0.20 187	0.20 268	0.20 223	0.20 255	0.20 222	0.20 262	0.20 220	0.20 266	0.20 222	0.20 267	0.20 220	0.20 257	0.20 203	0.20 229	0.20 232	0.20 266	0.20 225	0.20 251

ACVNet	0.20 201	0.19 150	0.14 156	0.20 187	0.14 216	0.20 223	0.96 585	0.21 232	0.14 216	0.20 220	0.13 213	0.21 230	0.14 217	0.20 220	0.14 210	0.17 177	0.12 143	0.17 213	0.12 202	0.17 214	0.12 200

acv_ft	0.20 201	0.19 150	0.14 156	0.20 187	0.14 216	0.20 223	0.96 585	0.21 232	0.14 216	0.20 220	0.13 213	0.21 230	0.14 217	0.20 220	0.14 210	0.17 177	0.12 143	0.17 213	0.12 202	0.17 214	0.12 200

iResNetv2_ROB	0.20 201	0.23 166	0.18 204	0.24 211	0.20 268	0.24 251	0.18 245	0.24 248	0.18 253	0.24 249	0.18 259	0.23 248	0.19 263	0.24 250	0.18 250	0.21 211	0.16 185	0.21 237	0.16 233	0.22 235	0.16 222

iResNet	0.20 201	0.23 166	0.18 204	0.24 211	0.18 259	0.24 251	0.20 255	0.24 248	0.18 253	0.23 242	0.17 242	0.23 248	0.18 256	0.23 246	0.18 250	0.22 213	0.16 185	0.21 237	0.16 233	0.21 233	0.16 222

SCION-MonSter	0.21 210	0.76 345	0.22 228	0.25 218	0.15 230	0.19 217	0.15 219	0.19 215	0.15 228	0.19 213	0.15 228	0.19 217	0.15 229	0.19 215	0.14 210	0.22 213	0.21 234	0.16 203	0.14 219	0.16 205	0.15 220

LACA2	0.21 210	0.24 174	0.26 249	0.31 240	0.16 241	0.24 251	0.16 226	0.24 248	0.16 236	0.24 249	0.16 234	0.24 254	0.16 233	0.24 250	0.16 230	0.27 247	0.23 247	0.24 261	0.16 233	0.23 247	0.16 222

LACA1	0.21 210	0.24 174	0.26 249	0.31 240	0.16 241	0.24 251	0.16 226	0.24 248	0.16 236	0.24 249	0.16 234	0.24 254	0.16 233	0.24 250	0.16 230	0.27 247	0.22 241	0.23 251	0.16 233	0.23 247	0.16 222

z-ln-s-r	0.21 210	1.40 516	0.53 453	0.56 412	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.05 116	0.57 442	0.44 421	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

tg	0.21 210	0.25 181	0.21 226	0.26 226	0.17 247	0.24 251	0.17 236	0.24 248	0.17 246	0.24 249	0.17 242	0.24 254	0.17 245	0.24 250	0.17 237	0.24 234	0.17 213	0.23 251	0.16 233	0.23 247	0.16 222

Pointernet	0.21 210	0.22 164	0.19 212	0.24 211	0.19 265	0.24 251	0.19 251	0.24 248	0.19 260	0.24 249	0.19 262	0.24 254	0.19 263	0.24 250	0.19 254	0.22 213	0.17 213	0.22 242	0.17 256	0.22 235	0.17 240

SuperB	0.21 210	0.10 99	2.51 718	0.12 113	0.09 155	0.10 151	0.09 153	0.08 142	0.07 149	0.10 153	0.09 155	0.09 149	0.07 148	0.07 139	0.07 140	0.07 82	0.08 91	0.07 133	0.07 142	0.08 145	0.07 142

GEAR-Net	0.22 217	0.46 268	0.27 252	0.29 232	0.17 247	0.21 234	0.17 236	0.21 232	0.17 246	0.21 232	0.17 242	0.21 230	0.17 245	0.21 233	0.17 237	0.28 252	0.26 255	0.20 232	0.16 233	0.20 225	0.16 222

BStereo	0.22 217	0.23 166	0.20 219	0.24 211	0.20 268	0.23 248	0.33 394	0.39 319	0.17 246	0.23 242	0.17 242	0.23 248	0.16 233	0.24 250	0.17 237	0.23 225	0.16 185	0.22 242	0.20 266	0.22 235	0.16 222

Anonymus123	0.22 217	0.23 166	0.20 219	0.24 211	0.20 268	0.23 248	0.33 394	0.39 319	0.17 246	0.23 242	0.17 242	0.23 248	0.16 233	0.24 250	0.17 237	0.23 225	0.16 185	0.22 242	0.20 266	0.22 235	0.16 222

WAO-6	0.22 217	0.23 166	0.22 228	0.23 206	0.22 281	0.22 239	0.22 266	0.22 238	0.22 271	0.22 236	0.22 274	0.22 240	0.22 276	0.22 239	0.22 265	0.22 213	0.22 241	0.22 242	0.22 274	0.22 235	0.22 258

IMH-64-1	0.22 217	0.23 166	0.23 232	0.22 201	0.22 281	0.22 239	0.22 266	0.22 238	0.22 271	0.22 236	0.22 274	0.22 240	0.22 276	0.22 239	0.22 265	0.22 213	0.22 241	0.23 251	0.22 274	0.22 235	0.23 260

IMH-64	0.22 217	0.23 166	0.23 232	0.22 201	0.22 281	0.22 239	0.22 266	0.22 238	0.22 271	0.22 236	0.22 274	0.22 240	0.22 276	0.22 239	0.22 265	0.22 213	0.22 241	0.23 251	0.22 274	0.22 235	0.23 260

ac_64	0.22 217	0.13 117	0.19 212	0.23 206	0.10 162	0.26 270	1.02 595	0.14 185	0.10 161	0.28 272	0.14 218	0.17 209	0.19 263	0.28 280	0.09 148	0.22 213	0.16 185	0.23 251	0.17 256	0.11 163	0.12 200

SMOE	0.23 224	0.25 181	0.30 270	0.33 250	0.18 259	0.26 270	0.18 245	0.26 262	0.18 253	0.26 266	0.18 259	0.25 261	0.18 256	0.25 259	0.18 250	0.31 268	0.27 268	0.23 251	0.17 256	0.23 247	0.17 240

LACA3	0.23 224	0.25 181	0.27 252	0.54 405	0.17 247	0.25 261	0.17 236	0.25 256	0.17 246	0.25 257	0.17 242	0.25 261	0.17 245	0.25 259	0.17 237	0.28 252	0.23 247	0.24 261	0.17 256	0.24 252	0.17 240

dd	0.23 224	0.98 395	0.16 184	0.23 206	0.15 230	0.23 248	0.15 219	0.23 245	0.15 228	0.23 242	0.15 228	0.24 254	0.17 245	0.23 246	0.15 222	0.22 213	0.15 182	0.21 237	0.15 230	0.22 235	0.16 222

dad	0.23 224	1.03 421	0.16 184	0.23 206	0.15 230	0.24 251	0.15 219	0.24 248	0.16 236	0.23 242	0.16 234	0.24 254	0.16 233	0.23 246	0.15 222	0.22 213	0.16 185	0.22 242	0.16 233	0.22 235	0.16 222

RSGM-EC	0.24 228	0.24 174	0.15 177	0.22 201	0.15 230	0.22 239	0.15 219	0.22 238	0.15 228	0.24 249	0.15 228	0.22 240	0.15 229	0.22 239	1.19 610	0.20 203	0.17 213	0.24 261	0.14 219	0.20 225	0.14 213

acva	0.24 228	0.24 174	0.15 177	0.22 201	0.15 230	0.22 239	0.15 219	0.22 238	0.15 228	0.24 249	0.15 228	0.22 240	0.15 229	0.22 239	1.19 610	0.20 203	0.17 213	0.24 261	0.14 219	0.20 225	0.14 213

MSKI-zero shot	0.24 228	0.21 160	0.49 433	0.65 432	0.18 259	0.22 239	0.17 236	0.23 245	0.18 253	0.21 232	0.17 242	0.23 248	0.28 314	0.23 246	0.18 250	0.21 211	0.16 185	0.21 237	0.16 233	0.21 233	0.16 222

SCION-MonSter(vits)	0.25 231	0.79 351	0.31 288	0.42 315	0.28 309	0.40 333	0.28 303	0.20 222	0.15 228	0.40 328	0.15 228	0.19 217	0.15 229	0.20 220	0.15 222	0.23 225	0.21 234	0.17 213	0.14 219	0.16 205	0.14 213

qqq1	0.25 231	3.70 666	0.14 156	0.14 129	0.04 101	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.06 126	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.13 133	0.12 143	0.06 123	0.05 123	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 231	3.70 666	0.14 156	0.14 129	0.04 101	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.06 126	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.13 133	0.12 143	0.06 123	0.05 123	0.03 47	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 231	0.26 184	0.25 242	0.26 226	0.25 295	0.25 261	0.25 282	0.25 256	0.25 286	0.25 257	0.25 292	0.25 261	0.25 288	0.26 271	0.25 283	0.25 241	0.25 252	0.25 266	0.25 290	0.25 255	0.25 272

ffm	0.25 231	3.83 672	0.12 131	0.12 113	0.05 126	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 127	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.12 118	0.12 143	0.05 108	0.04 99	0.06 125	0.04 96

ff1	0.25 231	3.83 672	0.12 131	0.12 113	0.05 126	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 127	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.12 118	0.12 143	0.05 108	0.04 99	0.06 125	0.04 96

mmx	0.25 231	3.83 672	0.12 131	0.12 113	0.05 126	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 127	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.12 118	0.12 143	0.05 108	0.04 99	0.06 125	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 231	0.23 166	0.66 489	0.80 467	0.17 247	0.22 239	0.17 236	0.23 245	0.18 253	0.26 266	0.17 242	0.21 230	0.17 245	0.25 259	0.17 237	0.23 225	0.16 185	0.21 237	0.17 256	0.22 235	0.17 240

LoS	0.25 231	0.27 187	0.25 242	0.25 218	0.25 295	0.25 261	0.25 282	0.26 262	0.25 286	0.25 257	0.25 292	0.25 261	0.25 288	0.25 259	0.25 283	0.26 243	0.25 252	0.25 266	0.26 296	0.26 258	0.25 272
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 231	1.31 507	0.74 518	0.92 485	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.87 515	0.75 521	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV_i1	0.26 241	0.05 66	0.04 65	0.06 67	0.03 52	0.05 111	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 113	0.03 56	0.04 96	0.06 137	0.05 104	0.03 52	4.34 724	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 114	0.04 96

Weightmod	0.27 242	0.29 192	0.33 302	0.38 269	0.20 268	0.30 282	0.21 261	0.29 272	0.21 267	0.29 277	0.22 274	0.30 287	0.20 267	0.30 286	0.21 261	0.37 297	0.31 305	0.27 276	0.20 266	0.28 266	0.21 255

SME	0.27 242	0.29 192	0.31 288	0.38 269	0.20 268	0.29 280	0.18 245	0.30 275	0.20 262	0.32 290	0.21 272	0.32 296	0.20 267	0.32 294	0.21 261	0.35 289	0.32 310	0.27 276	0.19 264	0.29 270	0.20 251

model_zeroshot	0.27 242	0.20 154	0.27 252	0.33 250	0.21 279	0.37 317	0.22 266	0.37 305	0.24 281	0.26 266	0.27 301	0.33 300	0.21 275	0.25 259	0.27 290	0.32 271	0.20 229	0.34 313	0.23 280	0.25 255	0.26 278

DLNR-FE	0.28 245	0.89 373	0.30 270	0.34 256	0.19 265	0.28 277	0.19 251	0.28 267	0.20 262	0.28 272	0.20 266	0.28 277	0.20 267	0.28 280	0.20 257	0.33 277	0.28 276	0.25 266	0.19 264	0.24 252	0.19 249

xyz-stereo-finetune	0.28 245	0.49 281	0.16 184	0.16 151	0.16 241	0.16 203	0.16 226	0.22 238	0.30 335	0.32 290	0.31 383	0.32 296	0.31 386	0.32 294	0.32 378	0.32 271	0.33 323	0.31 293	0.32 407	0.31 279	0.32 385

SQANet	0.28 245	0.28 190	0.28 260	0.28 231	0.28 309	0.28 277	0.28 303	0.28 267	0.28 310	0.28 272	0.28 309	0.28 277	0.28 314	0.28 280	0.28 299	0.28 252	0.28 276	0.28 280	0.28 355	0.28 266	0.28 344

HGLStereo	0.28 245	0.29 192	0.22 228	0.36 263	0.22 281	0.36 309	0.21 261	0.36 297	0.21 267	0.42 359	0.21 272	0.36 312	0.22 276	0.36 312	0.21 261	0.34 281	0.21 234	0.34 313	0.21 271	0.34 294	0.21 255

iResNet_ROB	0.28 245	0.32 200	0.24 239	0.32 246	0.25 295	0.32 298	0.24 280	0.32 283	0.24 281	0.33 295	0.24 286	0.35 307	0.24 285	0.33 302	0.24 275	0.31 268	0.24 251	0.32 296	0.24 287	0.32 282	0.24 270

UNet	0.29 250	0.90 377	0.10 100	0.14 129	0.10 162	0.14 185	0.10 158	0.91 537	0.69 542	0.14 185	0.11 177	0.14 186	0.11 176	0.14 187	0.10 155	0.12 118	0.09 101	0.12 166	0.09 149	0.88 530	0.76 557

MultiAttention	0.30 251	0.30 195	0.30 270	0.30 234	0.30 334	0.30 282	0.30 326	0.30 275	0.30 335	0.30 279	0.30 339	0.30 287	0.30 335	0.30 286	0.30 325	0.30 262	0.30 300	0.30 287	0.30 388	0.30 274	0.30 368

MSAF-DinoV2	0.30 251	0.30 195	0.30 270	0.30 234	0.30 334	0.30 282	0.30 326	0.30 275	0.30 335	0.30 279	0.30 339	0.30 287	0.30 335	0.30 286	0.30 325	0.30 262	0.30 300	0.30 287	0.30 388	0.30 274	0.30 368

DDVS	0.30 251	3.10 652	0.14 156	0.19 176	0.14 216	0.19 217	0.14 211	0.20 222	0.14 216	0.19 213	0.13 213	0.16 201	0.13 212	0.19 215	0.13 205	0.17 177	0.13 166	0.17 213	0.13 213	0.17 214	0.13 207

ACV-stereo	0.30 251	2.08 588	0.25 242	0.25 218	0.18 259	0.24 251	0.17 236	0.24 248	0.18 253	0.24 249	0.17 242	0.25 261	0.17 245	0.24 250	0.17 237	0.22 213	0.16 185	0.22 242	0.16 233	0.22 235	0.16 222

LoS_RVC	0.30 251	1.14 437	0.25 242	0.25 218	0.25 295	0.26 270	0.25 282	0.25 256	0.25 286	0.25 257	0.25 292	0.26 273	0.26 298	0.26 271	0.25 283	0.26 243	0.26 255	0.25 266	0.25 290	0.26 258	0.26 278

CAS	0.30 251	1.17 443	0.25 242	0.25 218	0.25 295	0.26 270	0.25 282	0.25 256	0.26 300	0.25 257	0.25 292	0.25 261	0.25 288	0.25 259	0.25 283	0.26 243	0.26 255	0.26 271	0.25 290	0.26 258	0.25 272

DANet	0.30 251	0.30 195	0.30 270	0.30 234	0.30 334	0.30 282	0.30 326	0.30 275	0.30 335	0.30 279	0.30 339	0.30 287	0.30 335	0.30 286	0.30 325	0.30 262	0.30 300	0.30 287	0.30 388	0.30 274	0.30 368
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 258	0.31 198	0.31 288	0.30 234	0.40 453	0.31 289	0.30 326	0.30 275	0.34 413	0.29 277	0.31 383	0.29 283	0.30 335	0.31 291	0.31 366	0.31 268	0.29 290	0.31 293	0.30 388	0.31 279	0.31 378

tt1	0.31 258	0.93 388	0.24 239	0.33 250	0.23 287	0.31 289	0.24 280	0.32 283	0.24 281	0.32 290	0.23 279	0.32 296	0.25 288	0.32 294	0.24 275	0.27 247	0.26 255	0.27 276	0.26 296	0.27 264	0.27 316

xxxxx1	0.31 258	0.91 379	0.23 232	0.31 240	0.23 287	0.31 289	0.23 275	0.33 287	0.25 286	0.31 284	0.24 286	0.33 300	0.25 288	0.32 294	0.24 275	0.28 252	0.28 276	0.28 280	0.28 355	0.29 270	0.27 316

DLNR_Zeroshot_test	0.31 258	0.28 190	0.47 418	0.79 463	0.24 292	0.30 282	0.26 289	0.30 275	0.24 281	0.32 290	0.23 279	0.31 292	0.24 285	0.30 286	0.23 272	0.29 261	0.26 255	0.29 285	0.24 287	0.33 289	0.23 260

tt_ll	0.31 258	0.91 379	0.23 232	0.31 240	0.23 287	0.31 289	0.23 275	0.33 287	0.25 286	0.31 284	0.24 286	0.33 300	0.25 288	0.32 294	0.24 275	0.28 252	0.28 276	0.28 280	0.28 355	0.29 270	0.27 316

ff	0.31 258	0.91 379	0.23 232	0.31 240	0.23 287	0.31 289	0.23 275	0.33 287	0.25 286	0.31 284	0.24 286	0.33 300	0.25 288	0.32 294	0.24 275	0.28 252	0.28 276	0.28 280	0.28 355	0.29 270	0.27 316

RAFT + AFF	0.31 258	0.45 264	0.34 316	0.39 278	0.28 309	0.38 324	0.33 394	0.29 272	0.31 380	0.30 279	0.30 339	0.29 283	0.27 305	0.29 284	0.30 325	0.28 252	0.29 290	0.29 285	0.29 370	0.27 264	0.32 385

MLCV	0.31 258	0.35 204	0.27 252	0.35 259	0.28 309	0.35 305	0.27 292	0.35 293	0.28 310	0.36 306	0.27 301	0.35 307	0.27 305	0.35 306	0.27 290	0.34 281	0.27 268	0.34 313	0.27 334	0.34 294	0.27 316

DN-CSS_ROB	0.31 258	0.35 204	0.28 260	0.35 259	0.28 309	0.34 301	0.27 292	0.34 290	0.25 286	0.35 302	0.27 301	0.36 312	0.26 298	0.34 303	0.28 299	0.35 289	0.28 276	0.34 313	0.28 355	0.34 294	0.27 316

PStereo	0.32 267	0.36 209	0.28 260	0.38 269	0.29 322	0.36 309	0.27 292	0.38 314	0.27 304	0.38 314	0.28 309	0.36 312	0.27 305	0.36 312	0.28 299	0.32 271	0.27 268	0.33 303	0.27 334	0.33 289	0.27 316

DStereoFS	0.32 267	0.33 201	0.32 297	0.33 250	0.30 334	0.32 298	0.32 383	0.32 283	0.31 380	0.30 279	0.31 383	0.31 292	0.30 335	0.32 294	0.32 378	0.32 271	0.31 305	0.30 287	0.47 496	0.32 282	0.34 401

DStereoSA	0.32 267	0.52 296	0.34 316	0.31 240	0.31 381	0.30 282	0.30 326	0.31 281	0.30 335	0.31 284	0.31 383	0.31 292	0.30 335	0.31 291	0.31 366	0.30 262	0.32 310	0.31 293	0.31 399	0.31 279	0.31 378

WCG-NET（raft）	0.32 267	1.24 501	0.24 239	0.32 246	0.24 292	0.32 298	0.23 275	0.32 283	0.24 281	0.32 290	0.24 286	0.32 296	0.24 285	0.32 294	0.24 275	0.30 262	0.23 247	0.30 287	0.23 280	0.30 274	0.23 260

Any-RAFT	0.32 267	0.36 209	0.27 252	0.36 263	0.27 303	0.36 309	0.27 292	0.36 297	0.27 304	0.36 306	0.27 301	0.36 312	0.27 305	0.36 312	0.28 299	0.36 294	0.28 276	0.36 338	0.28 355	0.36 317	0.28 344

StereoDRNet-Refined	0.33 272	0.39 223	0.26 249	0.39 278	0.26 302	0.40 333	0.26 289	0.40 328	0.26 300	0.39 321	0.26 297	0.39 330	0.26 298	0.39 331	0.26 288	0.37 297	0.25 252	0.37 342	0.25 290	0.37 322	0.37 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-M(vits-remse)	0.34 273	0.79 351	0.30 270	0.33 250	0.28 309	0.40 333	0.28 303	0.40 328	0.28 310	0.40 328	0.28 309	0.39 330	0.28 314	0.40 334	0.28 299	0.23 225	0.21 234	0.35 329	0.27 334	0.35 307	0.27 316

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 273	0.98 395	0.30 270	0.33 250	0.18 259	0.21 234	0.28 303	0.40 328	0.28 310	0.40 328	0.28 309	0.39 330	0.28 314	0.40 334	0.28 299	0.37 297	0.29 290	0.35 329	0.27 334	0.35 307	0.27 316

RAFT-FEzeroshot	0.34 273	0.26 184	0.17 194	0.21 199	0.17 247	0.20 223	0.16 226	0.20 222	0.16 236	0.20 220	0.17 242	0.21 230	0.16 233	0.27 275	0.24 275	0.19 200	0.16 185	0.19 227	0.16 233	0.26 258	3.08 745

RAFT-FE	0.34 273	0.26 184	0.17 194	0.21 199	0.17 247	0.20 223	0.16 226	0.20 222	0.16 236	0.20 220	0.17 242	0.21 230	0.16 233	0.27 275	0.24 275	0.19 200	0.16 185	0.19 227	0.16 233	0.26 258	3.08 745

LG-Stereo_L2	0.34 273	0.37 212	0.38 336	0.47 338	0.28 309	0.39 331	0.28 303	0.39 319	0.28 310	0.39 321	0.28 309	0.39 330	0.28 314	0.38 323	0.28 299	0.42 353	0.35 359	0.36 338	0.26 296	0.35 307	0.26 278

H2IRNET	0.34 273	0.34 202	0.34 316	0.34 256	0.34 420	0.34 301	0.34 409	0.34 290	0.34 413	0.34 298	0.34 410	0.34 305	0.34 412	0.34 303	0.34 405	0.34 281	0.34 352	0.34 313	0.34 422	0.34 294	0.34 401

IGEV++	0.34 273	0.43 252	0.30 270	0.40 291	0.29 322	0.40 333	0.29 318	0.40 328	0.29 320	0.40 328	0.29 324	0.40 340	0.29 326	0.40 334	0.30 325	0.38 310	0.29 290	0.37 342	0.29 370	0.37 322	0.29 353

iRaft-Stereo_5w	0.34 273	0.42 250	0.31 288	0.39 278	0.30 334	0.38 324	0.30 326	0.40 328	0.29 320	0.40 328	0.37 431	0.41 355	0.34 412	0.38 323	0.30 325	0.34 281	0.27 268	0.34 313	0.26 296	0.34 294	0.26 278

CSP-Net	0.34 273	1.29 503	1.19 573	1.36 596	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	1.26 611	1.21 623	0.03 41	0.09 149	0.02 21	0.09 150

iRaft-Stereo_20w	0.34 273	0.41 239	0.31 288	0.39 278	0.29 322	0.40 333	0.32 383	0.41 347	0.32 392	0.38 314	0.30 339	0.39 330	0.30 335	0.38 323	0.32 378	0.35 289	0.27 268	0.34 313	0.27 334	0.34 294	0.29 353

DGSMNet	0.34 273	0.41 239	0.27 252	0.41 305	0.28 309	0.41 352	0.28 303	0.41 347	0.27 304	0.41 345	0.27 301	0.42 373	0.27 305	0.41 354	0.28 299	0.40 331	0.29 290	0.40 406	0.28 355	0.40 397	0.27 316

small-0shot	0.35 284	1.92 582	0.27 252	0.27 229	0.27 303	0.27 275	0.27 292	0.27 266	0.27 304	0.27 271	0.27 301	0.26 273	0.27 305	0.27 275	0.26 288	0.27 247	0.26 255	0.26 271	0.26 296	0.26 258	0.27 316

gcap_with_dpt	0.35 284	0.39 223	0.30 270	0.44 326	0.31 381	0.44 414	0.31 373	0.44 411	0.31 380	0.44 404	0.30 339	0.44 417	0.30 335	0.44 406	0.30 325	0.38 310	0.26 255	0.38 350	0.27 334	0.38 335	0.27 316

FE-Mocha	0.35 284	0.71 334	0.40 379	0.47 338	0.27 303	0.34 301	0.27 292	0.34 290	0.26 300	0.34 298	0.26 297	0.34 305	0.27 305	0.34 303	0.27 290	0.44 355	0.41 398	0.33 303	0.29 370	0.32 282	0.29 353

IGEV-FE	0.35 284	0.37 212	0.17 194	0.19 176	0.17 247	0.20 223	0.17 236	0.19 215	0.17 246	0.19 213	0.17 242	0.19 217	0.17 245	0.37 319	0.36 413	0.19 200	0.17 213	0.19 227	0.17 256	0.38 335	2.84 736

test_for_model	0.35 284	0.39 223	0.30 270	0.43 322	0.30 334	0.43 380	0.30 326	0.43 373	0.30 335	0.43 366	0.30 339	0.43 382	0.30 335	0.44 406	0.31 366	0.38 310	0.26 255	0.38 350	0.26 296	0.38 335	0.26 278

CASnet	0.35 284	0.51 294	0.44 402	0.32 246	0.31 381	0.24 251	0.34 409	0.36 297	0.25 286	0.31 284	0.37 431	0.30 287	0.33 405	0.25 259	0.45 468	0.37 297	0.37 370	0.33 303	0.35 435	0.34 294	0.37 421
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 284	0.44 255	0.45 404	0.49 350	0.30 334	0.37 317	0.30 326	0.36 297	0.30 335	0.36 306	0.29 324	0.36 312	0.29 326	0.36 312	0.30 325	0.46 396	0.39 384	0.32 296	0.24 287	0.32 282	0.25 272
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 284	0.35 204	0.35 327	0.35 259	0.35 424	0.35 305	0.35 414	0.35 293	0.35 417	0.35 302	0.35 419	0.35 307	0.35 419	0.35 306	0.35 409	0.35 289	0.35 359	0.35 329	0.35 435	0.35 307	0.35 412

GeoVLM	0.36 292	0.38 216	0.27 252	0.46 331	0.28 309	0.35 305	0.28 303	0.37 305	0.27 304	0.35 302	0.28 309	0.36 312	0.38 432	0.35 306	0.28 299	1.08 544	0.26 255	0.33 303	0.27 334	0.34 294	0.33 394

Zero-FE251	0.36 292	0.40 227	0.28 260	0.41 305	0.28 309	0.41 352	0.28 303	0.41 347	0.28 310	0.41 345	0.28 309	0.41 355	0.28 314	0.42 368	0.30 325	0.37 297	0.26 255	0.37 342	0.27 334	0.45 423	0.56 509

GIP-stereo	0.36 292	0.49 281	0.39 347	0.48 344	0.32 395	0.41 352	0.28 303	0.40 328	0.30 335	0.41 345	0.28 309	0.40 340	0.28 314	0.42 368	0.28 299	0.45 384	0.32 310	0.38 350	0.30 388	0.37 322	0.27 316

DCVSM-stereo	0.36 292	1.89 573	0.22 228	0.40 291	0.22 281	0.40 333	0.22 266	0.40 328	0.22 271	0.40 328	0.22 274	0.40 340	0.22 276	0.40 334	0.22 265	0.28 252	0.21 234	0.28 280	0.21 271	0.28 266	0.20 251

RSM	0.36 292	0.36 209	0.43 400	0.37 266	0.42 473	0.49 454	0.42 464	0.37 305	0.28 310	0.36 306	0.29 324	0.36 312	0.30 335	0.37 319	0.28 299	0.34 281	0.31 305	0.34 313	0.35 435	0.40 397	0.29 353

gcap-zeroshot	0.36 292	0.40 227	0.34 316	0.44 326	0.31 381	0.44 414	0.31 373	0.44 411	0.32 392	0.44 404	0.32 393	0.44 417	0.32 393	0.44 406	0.31 366	0.39 323	0.28 276	0.39 393	0.28 355	0.39 383	0.27 316

testlalala	0.36 292	0.40 227	0.34 316	0.44 326	0.31 381	0.44 414	0.31 373	0.44 411	0.32 392	0.44 404	0.32 393	0.44 417	0.32 393	0.44 406	0.31 366	0.39 323	0.28 276	0.39 393	0.28 355	0.39 383	0.27 316

GCAPDPT-zeroshot	0.36 292	0.40 227	0.30 270	0.43 322	0.30 334	0.43 380	0.30 326	0.43 373	0.31 380	0.43 366	0.30 339	0.43 382	0.30 335	0.44 406	0.31 366	0.39 323	0.28 276	0.39 393	0.27 334	0.39 383	0.26 278

RAFT-Test	0.36 292	0.37 212	0.33 302	0.41 305	0.32 395	0.41 352	0.32 383	0.41 347	0.32 392	0.41 345	0.32 393	0.41 355	0.32 393	0.41 354	0.33 390	0.37 297	0.29 290	0.37 342	0.29 370	0.38 335	0.31 378

DMCA	0.36 292	0.38 216	0.37 334	0.35 259	0.35 424	0.36 309	0.36 421	0.36 297	0.35 417	0.35 302	0.37 431	0.36 312	0.36 423	0.35 306	0.36 413	0.36 294	0.36 365	0.35 329	0.36 441	0.36 317	0.36 415

ACVNet-DCA	0.37 302	1.00 405	0.30 270	0.40 291	0.29 322	0.40 333	0.29 318	0.40 328	0.29 320	0.40 328	0.29 324	0.40 340	0.29 326	0.39 331	0.28 299	0.33 277	0.32 310	0.33 303	0.32 407	0.33 289	0.32 385

1test111	0.37 302	1.02 419	0.30 270	0.39 278	0.29 322	0.40 333	0.28 303	0.39 319	0.29 320	0.39 321	0.29 324	0.39 330	0.28 314	0.40 334	0.29 315	0.33 277	0.32 310	0.33 303	0.31 399	0.32 282	0.31 378

cc1	0.37 302	1.02 419	0.30 270	0.39 278	0.29 322	0.40 333	0.28 303	0.39 319	0.29 320	0.39 321	0.29 324	0.39 330	0.28 314	0.40 334	0.29 315	0.33 277	0.32 310	0.33 303	0.31 399	0.32 282	0.31 378

EKT-Stereo	0.37 302	0.40 227	0.44 402	1.07 511	0.29 322	0.34 301	0.31 373	0.36 297	0.29 320	0.38 314	0.31 383	0.37 322	0.30 335	0.36 312	0.29 315	0.34 281	0.28 276	0.39 393	0.30 388	0.37 322	0.30 368

GMOStereo	0.37 302	0.45 264	0.23 232	0.30 234	0.37 435	0.41 352	0.36 421	0.41 347	0.35 417	0.43 366	0.36 424	0.41 355	0.40 445	0.41 354	0.36 413	0.34 281	0.22 241	0.47 462	0.37 444	0.39 383	0.33 394

XPNet_ROB	0.37 302	0.37 212	0.37 334	0.37 266	0.37 435	0.37 317	0.37 427	0.37 305	0.37 430	0.37 312	0.37 431	0.37 322	0.37 428	0.37 319	0.37 423	0.37 297	0.37 370	0.37 342	0.37 444	0.37 322	0.37 421

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 308	0.35 204	0.56 458	0.63 426	0.29 322	0.36 309	0.29 318	0.36 297	0.29 320	0.39 321	0.29 324	0.36 312	0.29 326	0.36 312	0.29 315	0.62 457	0.57 468	0.35 329	0.29 370	0.36 317	0.29 353

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 308	0.35 204	0.56 458	0.63 426	0.28 309	0.36 309	0.28 303	0.36 297	0.28 310	0.36 306	0.28 309	0.36 312	0.28 314	0.36 312	0.28 299	0.62 457	0.57 468	0.35 329	0.28 355	0.35 307	0.28 344

MonSter++	0.38 308	0.44 255	0.31 288	0.43 322	0.30 334	0.43 380	0.31 373	0.43 373	0.31 380	0.45 416	0.31 383	0.43 382	0.31 386	0.43 375	0.69 539	0.38 310	0.33 323	0.40 406	0.30 388	0.38 335	0.30 368

HiDET	0.38 308	0.44 255	0.30 270	0.42 315	0.30 334	0.42 373	0.30 326	0.42 365	0.30 335	0.44 404	0.30 339	0.42 373	0.30 335	0.42 368	0.68 531	0.37 297	0.32 310	0.40 406	0.29 370	0.37 322	0.29 353

LCMNet	0.38 308	0.44 255	0.30 270	0.42 315	0.30 334	0.42 373	0.30 326	0.42 365	0.30 335	0.45 416	0.30 339	0.42 373	0.30 335	0.42 368	0.69 539	0.37 297	0.32 310	0.40 406	0.29 370	0.37 322	0.29 353

CSFM-Stereo	0.38 308	0.44 255	0.30 270	0.42 315	0.30 334	0.42 373	0.30 326	0.43 373	0.30 335	0.44 404	0.30 339	0.42 373	0.30 335	0.42 368	0.73 553	0.37 297	0.32 310	0.40 406	0.29 370	0.37 322	0.30 368

HART	0.38 308	0.45 264	0.34 316	0.42 315	0.33 408	0.41 352	0.34 409	0.42 365	0.33 402	0.43 366	0.34 410	0.42 373	0.34 412	0.41 354	0.38 426	0.40 331	0.32 310	0.42 440	0.32 407	0.40 397	0.32 385

GREAT-IGEV	0.38 308	0.43 252	0.36 329	0.48 344	0.32 395	0.45 428	0.32 383	0.45 420	0.32 392	0.45 416	0.32 393	0.45 427	0.32 393	0.45 424	0.32 378	0.44 355	0.33 323	0.41 424	0.29 370	0.41 408	0.29 353
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	0.38 308	0.43 252	0.33 302	0.46 331	0.33 408	0.45 428	0.32 383	0.45 420	0.32 392	0.45 416	0.32 393	0.45 427	0.33 405	0.45 424	0.32 378	0.38 310	0.38 377	0.38 350	0.37 444	0.37 322	0.36 415

WAO-8	0.38 308	0.38 216	0.38 336	0.38 269	0.38 442	0.38 324	0.38 434	0.38 314	0.38 434	0.38 314	0.38 436	0.38 325	0.38 432	0.38 323	0.38 426	0.38 310	0.38 377	0.38 350	0.37 444	0.38 335	0.38 428

WAO-7	0.38 308	0.38 216	0.38 336	0.38 269	0.38 442	0.38 324	0.38 434	0.38 314	0.38 434	0.38 314	0.38 436	0.38 325	0.38 432	0.38 323	0.38 426	0.38 310	0.38 377	0.38 350	0.38 458	0.38 335	0.38 428

xx1	0.38 308	1.03 421	0.31 288	0.40 291	0.31 381	0.41 352	0.28 303	0.40 328	0.29 320	0.40 328	0.29 324	0.40 340	0.29 326	0.40 334	0.29 315	0.34 281	0.33 323	0.34 313	0.32 407	0.34 294	0.32 385

Venus	0.38 308	0.38 216	0.38 336	0.38 269	0.38 442	0.37 317	0.38 434	0.37 305	0.37 430	0.41 345	0.37 431	0.39 330	0.37 428	0.38 323	0.38 426	0.37 297	0.38 377	0.38 350	0.37 444	0.37 322	0.38 428

IMH	0.38 308	0.38 216	0.38 336	0.38 269	0.38 442	0.38 324	0.38 434	0.38 314	0.38 434	0.42 359	0.38 436	0.40 340	0.38 432	0.38 323	0.38 426	0.38 310	0.38 377	0.39 393	0.38 458	0.38 335	0.38 428

NoBS	0.39 322	0.68 329	0.36 329	0.38 269	0.36 430	0.38 324	0.39 448	0.39 319	0.39 447	0.37 312	0.35 419	0.37 322	0.38 432	0.37 319	0.38 426	0.39 323	0.36 365	0.36 338	0.39 462	0.38 335	0.38 428

DF	0.39 322	1.37 513	1.02 557	1.14 519	0.12 209	0.16 203	0.12 202	0.16 202	0.12 209	0.16 200	0.12 199	0.16 201	0.12 205	0.16 201	0.12 196	1.12 553	1.00 545	0.15 199	0.12 202	0.15 200	0.12 200

PAM	0.39 322	1.88 572	0.34 316	0.37 266	0.41 463	0.45 428	0.22 266	0.28 267	0.23 278	0.28 272	0.24 286	0.29 283	0.23 282	0.29 284	0.23 272	0.38 310	0.32 310	0.38 350	0.37 444	0.32 282	0.22 258

HanzoNet	0.39 322	0.38 216	0.40 379	0.39 278	0.41 463	0.38 324	0.38 434	0.38 314	0.38 434	0.39 321	0.39 446	0.38 325	0.38 432	0.39 331	0.40 443	0.38 310	0.38 377	0.40 406	0.38 458	0.38 335	0.40 438

CES	0.39 322	0.47 273	0.36 329	0.36 263	0.37 435	0.45 428	0.35 414	0.35 293	0.40 450	0.36 306	0.44 472	0.47 437	0.36 423	0.44 406	0.36 413	0.37 297	0.39 384	0.44 443	0.35 435	0.37 322	0.36 415

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Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test410_97500	0.41 336	0.89 373	0.31 288	0.40 291	0.31 381	0.40 333	0.31 373	0.40 328	0.31 380	0.61 495	0.53 509	0.40 340	0.31 386	0.40 334	0.31 366	0.58 443	0.47 432	0.38 350	0.29 370	0.38 335	0.29 353

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Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
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PML	0.46 398	1.36 511	0.29 266	0.58 415	0.30 334	0.57 493	0.29 318	0.57 481	0.29 320	0.57 488	0.29 324	0.57 493	0.29 326	0.56 484	0.29 315	0.52 426	0.30 300	0.53 492	0.31 399	0.53 467	0.30 368

Anonymus	0.47 406	0.73 337	0.46 410	0.43 322	0.54 516	0.53 481	0.27 292	0.39 319	0.35 417	0.33 295	0.40 449	0.33 300	0.38 432	0.53 476	0.54 501	0.56 440	0.36 365	0.49 475	0.53 512	0.66 485	0.54 498

LG-Stereo_L1	0.47 406	0.52 296	0.47 418	0.62 424	0.39 452	0.53 481	0.40 449	0.53 472	0.39 447	0.53 474	0.39 446	0.53 479	0.39 444	0.53 476	0.39 440	0.55 436	0.46 424	0.49 475	0.37 444	0.49 449	0.37 421

Ntro	0.47 406	0.47 273	0.46 410	0.46 331	0.46 484	0.47 440	0.47 483	0.46 424	0.47 483	0.46 422	0.46 481	0.47 437	0.46 478	0.47 433	0.47 479	0.47 403	0.46 424	0.46 452	0.46 489	0.46 428	0.46 464

HaxPig	0.47 406	0.47 273	0.47 418	0.49 350	0.47 491	0.47 440	0.47 483	0.47 430	0.47 483	0.47 428	0.47 489	0.47 437	0.47 486	0.47 433	0.47 479	0.47 403	0.47 432	0.47 462	0.47 496	0.47 442	0.48 474

UNDER WATER	0.47 406	0.47 273	0.47 418	0.47 338	0.47 491	0.47 440	0.47 483	0.47 430	0.47 483	0.47 428	0.47 489	0.47 437	0.46 478	0.47 433	0.47 479	0.47 403	0.47 432	0.47 462	0.46 489	0.47 442	0.47 472

LVE	0.47 406	0.47 273	0.47 418	0.47 338	0.49 499	0.47 440	0.47 483	0.47 430	0.49 492	0.47 428	0.47 489	0.47 437	0.46 478	0.47 433	0.47 479	0.47 403	0.47 432	0.48 470	0.47 496	0.47 442	0.47 472

GASTEREO	0.48 412	1.21 493	0.47 418	0.57 413	0.38 442	0.50 463	0.38 434	0.50 451	0.38 434	0.50 458	0.38 436	0.50 465	0.38 432	0.50 458	0.38 426	0.52 426	0.42 408	0.46 452	0.34 422	0.46 428	0.34 401

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 412	0.55 307	0.47 418	0.63 426	0.41 463	0.56 487	0.44 468	0.56 478	0.41 460	0.56 485	0.41 457	0.57 493	0.42 463	0.56 484	0.41 451	0.55 436	0.43 413	0.51 486	0.37 444	0.51 460	0.37 421

fffft	0.48 412	0.51 294	0.45 404	0.52 400	0.45 482	0.52 479	0.45 474	0.52 470	0.48 490	0.53 474	0.45 477	0.52 477	0.45 474	0.52 473	0.46 472	0.51 424	0.41 398	0.50 481	0.41 473	0.50 454	0.41 447
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 412	0.48 279	0.48 426	0.48 344	0.48 495	0.48 445	0.48 492	0.48 434	0.48 490	0.48 435	0.48 493	0.48 444	0.48 487	0.48 443	0.48 485	0.48 408	0.48 438	0.48 470	0.48 500	0.48 446	0.48 474

notaker	0.48 412	0.49 281	0.48 426	0.48 344	0.48 495	0.48 445	0.48 492	0.48 434	0.49 492	0.48 435	0.48 493	0.48 444	0.48 487	0.48 443	0.48 485	0.48 408	0.48 438	0.48 470	0.48 500	0.48 446	0.49 480

LL-Strereo2	0.48 412	1.73 534	0.51 446	0.59 418	0.34 420	0.42 373	0.33 394	0.40 328	0.31 380	0.42 359	0.33 402	0.42 373	0.31 386	0.44 406	0.39 440	0.60 448	0.51 454	0.44 443	0.33 418	0.44 418	0.33 394

416test1013	0.49 418	0.80 354	0.33 302	0.67 437	0.33 408	0.48 445	0.41 458	0.48 434	0.39 447	0.48 435	0.93 585	0.52 477	0.32 393	0.52 473	0.38 426	0.49 411	0.51 454	0.53 492	0.37 444	0.51 460	0.36 415

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ACVNet_2	0.49 418	0.49 281	0.49 433	0.49 350	0.49 499	0.49 454	0.49 494	0.49 442	0.49 492	0.49 445	0.49 496	0.49 451	0.49 493	0.49 450	0.49 487	0.49 411	0.49 441	0.49 475	0.49 504	0.49 449	0.49 480

FoundationStereo	0.50 421	0.50 286	0.50 439	0.50 386	0.50 503	0.50 463	0.50 498	0.50 451	0.50 497	0.50 458	0.50 500	0.50 465	0.50 497	0.50 458	0.50 490	0.50 418	0.50 449	0.50 481	0.50 506	0.50 454	0.50 483

StereoAnything_RVC	0.50 421	0.50 286	0.50 439	0.50 386	0.50 503	0.50 463	0.50 498	0.50 451	0.50 497	0.50 458	0.50 500	0.50 465	0.50 497	0.50 458	0.50 490	0.50 418	0.50 449	0.50 481	0.50 506	0.50 454	0.50 483

dual_stereo	0.50 421	0.50 286	0.50 439	0.50 386	0.50 503	0.50 463	0.50 498	0.50 451	0.50 497	0.50 458	0.50 500	0.50 465	0.50 497	0.50 458	0.50 490	0.50 418	0.50 449	0.50 481	0.50 506	0.50 454	0.50 483

GCST	0.50 421	2.08 588	0.38 336	0.53 402	0.35 424	0.49 454	0.35 414	0.50 451	0.35 417	0.49 445	0.35 419	0.49 451	0.35 419	0.49 450	0.35 409	0.48 408	0.37 370	0.45 448	0.33 418	0.44 418	0.33 394

SANet	0.50 421	0.50 286	0.50 439	0.50 386	0.50 503	0.50 463	0.50 498	0.50 451	0.50 497	0.50 458	0.50 500	0.50 465	0.50 497	0.50 458	0.50 490	0.50 418	0.50 449	0.50 481	0.50 506	0.50 454	0.50 483

MSCF	0.51 426	1.40 516	0.49 433	0.58 415	0.38 442	0.50 463	0.38 434	0.54 474	0.41 460	0.52 471	0.41 457	0.53 479	0.42 463	0.53 476	0.41 451	0.60 448	0.47 432	0.48 470	0.37 444	0.48 446	0.38 428

UGAM-zero	0.51 426	2.17 597	0.39 347	0.53 402	0.36 430	0.50 463	0.36 421	0.50 451	0.36 428	0.49 445	0.36 424	0.50 465	0.35 419	0.50 458	0.36 413	0.49 411	0.37 370	0.47 462	0.35 435	0.46 428	0.34 401

UGAM	0.51 426	2.23 602	0.39 347	0.54 405	0.35 424	0.50 463	0.35 414	0.49 442	0.35 417	0.49 445	0.35 419	0.49 451	0.36 423	0.50 458	0.36 413	0.49 411	0.37 370	0.45 448	0.34 422	0.45 423	0.34 401

Selective-IGEV	0.51 426	0.55 307	0.45 404	0.69 443	0.45 482	0.61 498	0.45 474	0.50 451	0.40 450	0.56 485	0.44 472	0.55 487	0.40 445	0.72 514	0.67 523	0.59 446	0.46 424	0.45 448	0.34 422	0.46 428	0.37 421

RCA-Stereo	0.51 426	3.22 657	0.34 316	0.44 326	0.34 420	0.44 414	0.34 409	0.43 373	0.34 413	0.43 366	0.34 410	0.44 417	0.33 405	0.43 375	0.33 390	0.38 310	0.29 290	0.38 350	0.29 370	0.38 335	0.29 353

DN	0.53 431	0.85 363	0.45 404	0.65 432	0.44 478	0.60 496	0.44 468	0.60 489	0.44 473	0.60 493	0.45 477	0.60 498	0.44 470	0.60 493	0.44 465	0.56 440	0.42 408	0.56 499	0.42 481	0.56 472	0.42 454

MatchStereo	0.54 432	0.12 115	2.38 716	2.32 651	0.09 155	0.09 148	0.08 152	0.09 148	0.07 149	0.09 148	0.07 150	0.09 149	0.07 148	0.09 148	0.08 143	2.34 691	2.34 710	0.12 166	0.11 177	0.11 163	0.10 158
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AIO-test1	0.54 432	0.60 321	0.52 449	0.66 436	0.47 491	0.61 498	0.47 483	0.58 484	0.46 478	0.61 495	0.46 481	0.61 501	0.45 474	0.62 495	0.45 468	0.61 452	0.52 457	0.57 500	0.48 500	0.57 475	0.48 474

castereo++	0.54 432	3.59 663	1.15 567	1.31 590	0.14 216	0.16 203	0.14 211	0.16 202	0.14 216	0.16 200	0.14 218	0.16 201	0.13 212	0.16 201	0.14 210	1.45 626	1.16 571	0.15 199	0.14 219	0.15 200	0.13 207

FENet	0.54 432	1.52 520	1.19 573	1.41 600	0.23 287	0.35 305	0.23 275	0.35 293	0.23 278	0.34 298	0.23 279	0.35 307	0.23 282	0.35 306	0.23 272	1.40 623	1.07 555	0.32 296	0.23 280	0.33 289	0.23 260

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AIO-test2	0.55 437	0.59 317	0.52 449	0.67 437	0.47 491	0.61 498	0.47 483	0.61 493	0.47 483	0.61 495	0.47 489	0.61 501	0.48 487	0.62 495	0.47 479	0.64 463	0.53 461	0.58 501	0.47 496	0.58 477	0.48 474

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PointNet	0.60 442	0.75 342	0.49 433	0.79 463	0.50 503	0.79 524	0.49 494	0.79 518	0.49 492	0.80 530	0.49 496	0.79 530	0.49 493	0.80 524	0.49 487	0.63 461	0.40 388	0.63 508	0.40 464	0.63 482	0.40 438

aanet-new-14k	0.60 442	5.12 702	0.39 347	0.49 350	0.30 334	0.43 380	0.30 326	0.43 373	0.30 335	0.43 366	0.30 339	0.43 382	0.30 335	0.44 406	0.30 325	0.44 355	0.37 370	0.38 350	0.26 296	0.38 335	0.26 278

LG-Stereo	0.60 442	0.58 314	0.47 418	0.64 431	0.74 556	1.00 553	0.69 542	0.57 481	0.41 460	0.57 488	0.41 457	0.57 493	0.41 457	1.00 560	0.75 558	0.91 517	0.51 454	0.52 489	0.37 444	0.52 463	0.37 421

MonSter	0.60 442	0.64 326	0.52 449	0.62 424	0.44 478	2.07 676	0.44 468	0.62 494	0.44 473	0.62 499	0.44 472	0.62 503	0.44 470	0.62 495	0.44 465	0.58 443	0.42 408	0.62 506	0.46 489	0.58 477	0.42 454

MyStereo07	0.60 442	3.72 669	0.48 426	0.49 350	0.41 463	0.36 309	0.32 383	0.49 442	0.43 470	0.51 467	0.42 467	0.49 451	0.43 468	0.51 468	0.64 516	0.49 411	0.45 422	0.34 313	0.32 407	0.35 307	0.43 457

FSD	0.61 447	0.59 317	0.50 439	2.58 666	0.44 478	0.56 487	0.44 468	0.55 477	0.44 473	0.56 485	0.44 472	0.56 490	0.44 470	0.56 484	0.46 472	0.61 452	0.42 408	0.52 489	0.42 481	0.52 463	0.51 490

castereo	0.61 447	3.79 671	1.35 631	1.52 604	0.15 230	0.17 210	0.16 226	0.20 222	0.21 267	0.18 211	0.16 234	0.21 230	0.12 205	0.26 271	0.17 237	1.43 625	1.38 642	0.17 213	0.16 233	0.18 218	0.16 222

WCG-NET	0.61 447	1.21 493	0.54 454	0.61 423	0.53 513	0.67 507	0.53 505	0.66 501	0.53 506	0.64 503	0.53 509	0.65 509	0.53 504	0.59 491	0.52 497	0.65 465	0.48 438	0.64 510	0.52 510	0.58 477	0.50 483

GEAStereo	0.62 450	3.91 676	0.48 426	0.69 443	0.38 442	0.51 475	0.38 434	0.51 465	0.38 434	0.53 474	0.38 436	0.50 465	0.38 432	0.51 468	0.38 426	0.54 430	0.43 413	0.46 452	0.34 422	0.46 428	0.34 401

gasm-f	0.62 450	3.91 676	0.48 426	0.69 443	0.38 442	0.51 475	0.38 434	0.51 465	0.38 434	0.53 474	0.38 436	0.50 465	0.38 432	0.51 468	0.38 426	0.54 430	0.43 413	0.46 452	0.34 422	0.46 428	0.34 401

SMoEStereo_RVC	0.63 452	0.75 342	0.51 446	0.73 457	0.53 513	0.71 514	0.47 483	0.67 502	0.58 512	0.74 523	0.60 521	0.72 520	0.53 504	0.74 518	0.51 495	0.61 452	0.62 487	0.62 506	0.61 530	0.63 482	0.61 515

anonymity	0.63 452	0.69 330	0.56 458	0.71 451	0.56 517	0.71 514	0.56 510	0.71 509	0.56 509	0.72 515	0.56 514	0.71 517	0.56 508	0.71 512	0.58 507	0.68 470	0.55 464	0.68 517	0.55 516	0.68 490	0.54 498

SE	0.64 454	0.73 337	0.77 523	0.79 463	0.59 520	0.78 521	0.54 508	0.58 484	0.58 512	0.78 527	0.59 519	0.63 504	0.18 256	0.78 521	0.52 497	0.80 501	0.65 493	0.69 520	0.57 523	0.75 504	0.52 492

PAM_32	0.64 454	2.38 617	0.51 446	0.92 485	0.43 477	0.53 481	0.44 468	0.87 530	0.43 470	0.52 471	0.45 477	0.53 479	0.40 445	0.54 479	0.46 472	0.62 457	0.56 466	0.48 470	0.45 487	0.76 507	0.44 460

CRFU-Net	0.65 456	1.67 526	1.22 623	1.96 625	0.27 303	0.41 352	0.27 292	0.41 347	0.27 304	0.40 328	0.26 297	0.41 355	0.27 305	0.40 334	0.27 290	1.80 642	1.62 663	0.34 313	0.23 280	0.33 289	0.23 260

LMCR-Stereo	0.65 456	0.63 324	0.65 487	0.65 432	0.65 536	0.66 506	0.63 521	0.58 484	0.65 527	0.63 502	0.64 529	0.65 509	0.65 524	0.66 503	0.66 522	0.66 467	0.64 491	0.65 514	0.67 548	0.68 490	0.73 550

test410	0.66 458	5.69 725	0.31 288	0.40 291	0.31 381	0.41 352	0.31 373	0.40 328	0.31 380	0.62 499	0.55 512	0.40 340	0.31 386	0.40 334	0.31 366	0.59 446	0.47 432	0.38 350	0.29 370	0.38 335	0.30 368

KSHMR	0.66 458	0.50 286	0.48 426	1.15 522	0.52 510	0.49 454	0.51 502	0.49 442	0.71 555	0.67 509	0.50 500	1.16 589	1.11 590	0.66 503	0.52 497	0.49 411	0.49 441	0.51 486	0.66 544	0.50 454	1.14 602

TorneroNet	0.66 458	0.53 300	0.50 439	0.50 386	0.64 534	1.06 570	0.70 549	0.50 451	0.51 504	0.49 445	0.69 545	0.49 451	0.50 497	0.48 443	1.15 601	0.71 477	0.49 441	1.14 588	1.08 601	0.49 449	0.49 480

GES	0.66 458	2.34 613	0.29 266	0.41 305	0.29 322	0.41 352	0.29 318	0.42 365	0.29 320	0.40 328	0.41 457	0.41 355	0.30 335	0.51 468	0.29 315	0.32 271	0.29 290	0.32 296	2.46 736	2.49 698	0.30 368

cf-r	0.66 458	2.17 597	0.12 131	0.18 169	0.12 209	0.18 214	2.70 737	2.60 710	0.12 209	0.18 211	0.12 199	0.18 213	0.12 205	0.18 212	0.12 196	0.15 153	0.11 129	0.15 199	0.11 177	1.81 656	1.74 712

DSFCA	0.66 458	0.73 337	0.78 525	0.65 432	0.65 536	0.64 503	0.64 522	0.65 498	0.63 525	0.64 503	0.64 529	0.64 505	0.64 522	0.65 502	0.65 519	0.65 465	0.65 493	0.65 514	0.65 541	0.66 485	0.64 525

MWDA-net	0.67 464	0.66 327	0.45 404	2.84 674	0.46 484	0.73 516	0.45 474	0.71 509	0.44 473	0.72 515	0.45 477	0.70 516	0.45 474	0.70 510	0.44 465	0.61 452	0.41 398	0.61 505	0.43 484	0.61 480	0.42 454

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 464	0.78 349	0.67 493	0.67 437	0.66 539	0.67 507	0.67 529	0.65 498	0.66 529	0.66 507	0.67 534	0.66 512	0.67 529	0.67 505	0.72 552	0.66 467	0.67 496	0.67 516	0.67 548	0.67 488	0.67 532

DEFOM-Stereo	0.68 466	3.11 653	1.40 645	1.63 614	0.25 295	0.31 289	0.25 282	0.31 281	0.28 310	0.31 284	0.29 324	0.29 283	0.27 305	0.31 291	0.28 299	1.59 634	1.47 648	0.30 287	0.29 370	0.30 274	0.28 344

ssnet_v2	0.68 466	1.96 584	1.25 627	0.29 232	0.20 268	0.30 282	0.20 255	0.29 272	0.22 271	1.50 651	0.20 266	0.31 292	0.20 267	0.27 275	0.22 265	0.24 234	1.49 649	0.26 271	0.18 263	3.90 721	0.19 249

ARAFT	0.68 466	0.81 358	0.63 480	0.74 460	0.60 522	0.78 521	0.62 520	0.77 517	0.66 529	0.74 523	0.63 527	0.75 525	0.62 521	0.83 533	0.60 512	0.70 476	0.55 464	0.70 525	0.60 528	0.78 511	0.55 506

mm2	0.69 469	0.69 330	0.69 503	0.69 443	0.69 545	0.69 509	0.69 542	0.69 504	0.69 542	0.69 512	0.69 545	0.69 513	0.69 541	0.69 508	0.69 539	0.69 471	0.69 508	0.69 520	0.69 554	0.69 494	0.69 536

mm1	0.69 469	0.69 330	0.69 503	0.69 443	0.69 545	0.69 509	0.69 542	0.69 504	0.69 542	0.69 512	0.69 545	0.69 513	0.69 541	0.69 508	0.69 539	0.69 471	0.69 508	0.69 520	0.69 554	0.69 494	0.69 536

NINENet	0.69 469	3.87 675	1.20 576	1.98 626	0.05 126	0.40 333	0.04 104	0.40 328	0.05 125	0.41 345	0.04 111	0.41 355	0.05 118	0.40 334	0.05 116	1.79 641	1.56 655	0.34 313	0.22 274	0.34 294	0.23 260

VIP-Stereo	0.70 472	2.97 650	2.43 717	2.49 662	0.16 241	0.25 261	0.16 226	0.25 256	0.16 236	0.25 257	0.18 259	0.25 261	0.16 233	0.26 271	0.16 230	1.86 643	1.26 625	0.23 251	0.15 230	0.23 247	0.15 220

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 472	0.72 336	0.71 510	0.80 467	0.62 533	0.82 532	0.61 519	0.81 524	0.62 522	0.81 533	0.63 527	0.80 532	0.70 545	0.73 516	0.61 514	0.76 495	0.61 486	0.74 532	0.61 530	0.77 509	0.61 515

DMCA-RVC	0.70 472	0.80 354	0.70 506	0.70 449	0.70 549	0.70 512	0.70 549	0.71 509	0.70 550	0.70 514	0.71 555	0.71 517	0.70 545	0.70 510	0.69 539	0.69 471	0.70 511	0.69 520	0.70 558	0.69 494	0.70 539

MyStereo8	0.71 475	3.92 678	0.52 449	0.59 418	0.52 510	0.57 493	0.53 505	0.59 487	0.50 497	0.59 492	0.51 506	0.57 493	0.50 497	0.56 484	0.52 497	0.54 430	0.49 441	0.54 495	0.49 504	0.55 469	0.50 483

HH	0.71 475	2.54 624	0.74 518	1.10 513	0.32 395	0.41 352	0.37 427	0.69 504	0.78 565	0.73 518	0.90 578	0.75 525	1.00 577	0.84 534	0.69 539	0.69 471	0.40 388	0.35 329	0.26 296	0.35 307	0.26 278

HanStereo	0.71 475	2.54 624	0.74 518	1.10 513	0.32 395	0.41 352	0.37 427	0.69 504	0.78 565	0.73 518	0.90 578	0.75 525	1.00 577	0.84 534	0.69 539	0.69 471	0.40 388	0.35 329	0.26 296	0.35 307	0.26 278

CAR	0.72 478	0.76 345	0.59 464	0.84 472	1.19 614	0.81 529	0.58 513	0.81 524	0.58 512	0.81 533	0.58 517	0.83 537	0.59 515	0.82 528	0.59 510	0.71 477	0.49 441	0.73 527	0.68 550	0.87 527	0.52 492

MSE-Stereo	0.72 478	0.76 345	0.59 464	0.84 472	1.19 614	0.81 529	0.58 513	0.81 524	0.58 512	0.81 533	0.58 517	0.83 537	0.59 515	0.82 528	0.59 510	0.71 477	0.49 441	0.73 527	0.68 550	0.87 527	0.52 492

zero-FE	0.72 478	1.31 507	0.66 489	0.92 485	0.60 522	0.82 532	0.58 513	0.82 527	0.58 512	0.81 533	0.60 521	0.81 535	0.60 517	0.82 528	0.58 507	0.74 492	0.59 478	0.73 527	0.52 510	0.76 507	0.51 490

ktn	0.72 478	0.53 300	1.08 561	1.14 519	0.51 509	1.22 632	1.36 668	0.51 465	0.59 517	0.51 467	0.51 506	0.69 513	1.20 602	0.67 505	0.51 495	0.51 424	0.49 441	0.58 501	0.66 544	0.52 463	0.53 495

MGA	0.73 482	0.76 345	0.60 468	0.92 485	1.17 610	0.81 529	0.59 517	0.84 528	0.62 522	0.81 533	0.59 519	0.84 539	0.60 517	0.81 527	0.61 514	0.71 477	0.53 461	0.89 554	0.53 512	0.75 504	0.54 498

DStereoRT	0.73 482	0.81 358	0.73 517	0.71 451	0.74 556	0.73 516	0.75 558	0.71 509	0.71 555	0.74 523	0.72 558	0.73 522	0.80 562	0.71 512	0.73 553	0.76 495	0.71 515	0.73 527	0.72 563	0.70 497	0.76 557

CroCo-Stereo	0.73 482	1.22 499	0.25 242	1.22 576	0.25 295	1.22 632	0.25 282	1.22 627	0.25 286	1.22 636	0.25 292	1.22 638	0.25 288	1.22 638	0.25 283	1.22 609	0.26 255	1.21 647	0.25 290	1.22 629	0.25 272
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AFF-stereo	0.73 482	0.88 370	0.67 493	0.75 461	0.68 544	0.75 518	0.64 522	0.80 521	0.72 558	0.83 538	0.70 549	0.82 536	0.64 522	0.84 534	0.67 523	0.77 498	0.63 489	0.81 544	0.63 532	0.78 511	0.62 518

monster-pro	0.75 486	1.67 526	0.64 483	0.89 478	0.57 519	0.86 538	0.56 510	0.87 530	0.56 509	0.87 539	0.57 515	0.88 542	0.57 510	0.87 539	0.57 505	0.79 499	0.58 472	0.76 535	0.54 514	0.77 509	0.54 498

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 486	0.92 384	0.85 536	0.96 497	0.59 520	1.27 636	0.44 468	0.59 487	0.69 542	0.91 544	0.68 540	0.55 487	0.61 520	1.06 576	0.83 571	0.62 457	0.70 511	0.90 555	0.41 473	0.89 531	0.56 509

MyStereo06	0.75 486	4.12 680	0.60 468	0.63 426	0.61 528	0.62 501	0.66 525	0.56 478	0.45 477	0.55 483	0.48 493	0.54 483	0.46 478	0.57 489	0.45 468	0.60 448	0.57 468	0.64 510	0.55 516	0.72 499	0.55 506

GCAP-Stereo	0.75 486	4.15 683	0.42 398	0.75 461	0.35 424	0.78 521	0.40 449	0.79 518	0.38 434	0.78 527	0.36 424	0.78 528	0.36 423	0.79 522	0.39 440	0.75 493	0.39 384	0.76 535	0.39 462	0.75 504	0.39 435

GANet-RSSM	0.75 486	1.91 576	0.14 156	0.47 338	0.14 216	0.21 234	3.21 754	2.30 696	0.14 216	0.46 422	0.14 218	0.23 248	0.18 256	0.21 233	0.14 210	0.18 193	0.27 268	0.37 342	0.13 213	2.13 679	2.12 722

RSM++	0.76 491	0.82 360	0.66 489	0.85 476	0.64 534	0.85 536	0.71 552	0.94 544	0.64 526	0.87 539	0.67 534	0.87 541	0.65 524	0.84 534	0.65 519	0.81 505	0.70 511	0.79 539	0.71 561	0.83 523	0.70 539

CroCo-Stereo Lap2	0.77 492	1.29 503	0.29 266	1.27 581	0.29 322	1.27 636	0.26 289	1.26 631	0.26 300	1.26 637	0.26 297	1.27 642	0.26 298	1.26 640	0.27 290	1.27 612	0.27 268	1.27 651	0.27 334	1.27 633	0.27 316

PSMNet-RSSM	0.77 492	2.76 641	0.14 156	0.20 187	0.14 216	0.20 223	2.66 735	2.79 724	0.14 216	0.21 232	0.14 218	0.21 230	0.14 217	0.20 220	0.14 210	0.17 177	0.12 143	0.17 213	0.12 202	2.52 702	2.31 727

GwcNet-RSSM	0.77 492	2.77 643	0.14 156	0.20 187	0.14 216	0.20 223	2.67 736	2.78 723	0.14 216	0.20 220	0.14 218	0.20 222	0.14 217	0.21 233	0.14 210	0.17 177	0.12 143	0.17 213	0.12 202	2.52 702	2.31 727

4D-IteraStereo	0.78 495	3.13 654	0.89 537	0.69 443	0.32 395	0.40 333	0.32 383	0.76 516	0.97 590	0.52 471	0.65 531	0.89 545	0.32 393	0.76 520	0.98 583	0.83 510	0.94 543	0.35 329	0.27 334	0.70 497	0.89 572

Pro-Stereo	0.79 496	0.53 300	0.38 336	0.49 350	0.38 442	0.49 454	0.37 427	0.49 442	0.67 531	0.50 458	0.38 436	1.10 581	0.38 432	0.49 450	0.38 426	0.71 477	0.88 537	5.98 769	0.36 441	0.46 428	0.36 415

hitnet-ft	0.79 496	2.78 646	0.14 156	0.20 187	0.14 216	0.21 234	2.89 738	2.80 725	0.14 216	0.20 220	0.14 218	0.20 222	0.14 217	0.20 220	0.14 210	0.17 177	0.12 143	0.17 213	0.12 202	2.54 710	2.33 729

G-Net	0.79 496	0.79 351	0.79 528	0.79 463	0.79 569	0.79 524	0.79 563	0.79 518	0.79 569	0.79 529	0.79 570	0.79 530	0.79 561	0.79 522	0.79 563	0.79 499	0.79 528	0.79 539	0.79 574	0.79 513	0.79 562

MyStereo05	0.80 499	4.12 680	0.63 480	0.63 426	0.61 528	0.62 501	0.66 525	0.65 498	0.62 522	0.67 509	0.61 525	0.65 509	0.58 513	0.67 505	0.55 504	0.60 448	0.57 468	0.64 510	0.55 516	0.72 499	0.55 506

UDG	0.80 499	2.21 601	0.60 468	0.91 482	0.60 522	0.90 543	0.58 513	0.88 534	0.60 518	0.90 542	0.60 521	0.88 542	0.60 517	0.90 544	0.58 507	0.86 514	0.60 481	0.84 550	0.59 527	0.84 524	0.61 515

ccnet	0.80 499	2.28 605	0.33 302	0.50 386	0.33 408	0.50 463	0.33 394	0.50 451	0.33 402	0.49 445	0.33 402	0.49 451	1.56 667	2.38 700	0.33 390	0.41 339	0.29 290	0.42 440	1.57 683	2.28 685	0.29 353

NaN_ROB	0.80 499	0.80 354	0.80 529	0.80 467	0.80 572	0.80 526	0.80 566	0.80 521	0.80 571	0.80 530	0.80 572	0.80 532	0.80 562	0.80 524	0.80 566	0.80 501	0.80 531	0.80 542	0.80 576	0.80 516	0.80 563

CSAN	0.80 499	0.80 354	0.80 529	0.80 467	0.80 572	0.80 526	0.80 566	0.80 521	0.80 571	0.80 530	0.80 572	0.80 532	0.80 562	0.80 524	0.80 566	0.80 501	0.80 531	0.80 542	0.80 576	0.80 516	0.80 563

GSStereo	0.81 504	4.28 686	0.50 439	0.59 418	0.40 453	0.51 475	0.38 434	0.50 451	0.38 434	0.50 458	0.38 436	0.50 465	3.79 751	0.50 458	0.38 426	0.54 430	0.43 413	0.46 452	0.34 422	0.46 428	0.35 412

BSDual-CNN	0.81 504	1.91 576	0.92 544	4.48 714	0.02 22	0.42 373	0.06 140	0.41 347	0.02 22	0.48 435	0.03 56	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 654	4.19 741	0.33 303	0.23 280	0.34 294	0.27 316

DDUNet	0.81 504	2.45 622	0.57 462	0.90 480	0.60 522	0.88 540	0.59 517	0.90 535	0.60 518	0.88 541	0.60 521	0.90 546	0.58 513	0.88 541	0.60 512	0.84 512	0.60 481	0.86 552	0.57 523	0.86 526	0.60 514

R-Stereo Train	0.81 504	0.96 392	0.67 493	0.95 494	0.67 541	0.95 548	0.68 534	0.95 546	0.68 537	0.95 552	0.68 540	0.96 556	0.68 534	0.96 556	0.68 531	0.94 526	0.68 502	0.94 569	0.68 550	0.94 547	0.68 534

RAFT-Stereo	0.81 504	0.96 392	0.67 493	0.95 494	0.67 541	0.95 548	0.68 534	0.95 546	0.68 537	0.95 552	0.68 540	0.96 556	0.68 534	0.96 556	0.68 531	0.94 526	0.68 502	0.94 569	0.68 550	0.94 547	0.68 534
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 509	1.72 529	1.48 649	0.39 278	0.15 230	0.31 289	0.21 261	0.20 222	0.25 286	1.61 655	0.23 279	0.28 277	0.26 298	0.20 220	0.15 222	0.24 234	1.33 633	0.32 296	0.16 233	6.75 760	0.23 260

scenet	0.82 509	1.72 529	1.48 649	0.39 278	0.15 230	0.31 289	0.21 261	0.20 222	0.25 286	1.61 655	0.23 279	0.28 277	0.26 298	0.20 220	0.15 222	0.24 234	1.33 633	0.32 296	0.16 233	6.75 760	0.23 260

ssnet	0.82 509	1.72 529	1.48 649	0.39 278	0.15 230	0.31 289	0.21 261	0.20 222	0.25 286	1.61 655	0.23 279	0.28 277	0.26 298	0.20 220	0.15 222	0.24 234	1.33 633	0.32 296	0.16 233	6.75 760	0.23 260

STTRV1_RVC	0.82 509	1.60 524	0.70 506	1.01 506	0.60 522	1.07 573	0.69 542	1.01 557	0.60 518	0.72 515	0.55 512	1.02 572	0.68 534	1.03 574	0.67 523	0.89 516	0.63 489	0.92 561	0.57 523	0.90 534	0.65 527

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 513	5.18 705	1.98 704	2.19 633	0.17 247	0.19 217	0.18 245	0.19 215	0.16 236	0.20 220	0.19 262	0.22 240	0.22 276	0.20 220	0.15 222	2.28 684	2.13 705	0.24 261	0.17 256	0.18 218	0.16 222

BUS	0.83 513	1.91 576	0.92 544	4.48 714	0.02 22	0.40 333	0.04 104	0.41 347	0.02 22	0.48 435	0.03 56	0.41 355	0.05 118	0.03 43	0.05 116	1.97 654	4.19 741	0.33 303	0.23 280	0.34 294	0.27 316

PDISCO_ROB	0.83 513	2.80 647	3.49 740	0.14 129	0.11 182	0.17 210	0.09 153	0.15 201	0.10 161	0.15 195	0.12 199	0.16 201	0.14 217	3.30 731	0.13 205	0.14 140	2.34 710	0.16 203	0.12 202	2.62 711	0.10 158

WQFJA1++	0.84 516	0.98 395	0.67 493	1.26 580	0.75 558	1.00 553	0.67 529	1.00 548	0.67 531	1.00 554	0.67 534	1.00 559	0.67 529	1.00 560	0.67 523	0.96 528	0.67 496	0.91 558	0.63 532	0.92 538	0.63 519

WQFJX1	0.84 516	0.98 395	0.67 493	1.30 588	0.75 558	1.01 561	0.67 529	1.01 557	0.67 531	1.01 565	0.67 534	1.01 568	0.68 534	1.00 560	0.68 531	0.98 533	0.67 496	0.92 561	0.64 537	0.92 538	0.64 525

NLMM	0.84 516	1.00 405	0.67 493	1.27 581	0.75 558	1.00 553	0.68 534	1.00 548	0.67 531	1.00 554	0.67 534	1.02 572	0.67 529	1.02 572	0.67 523	0.97 529	0.67 496	0.93 565	0.63 532	0.92 538	0.63 519

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DCRE	0.84 516	1.89 573	0.77 523	0.94 492	0.72 553	0.88 540	0.73 556	0.87 530	0.78 565	0.90 542	0.71 555	0.88 542	0.67 529	0.88 541	0.73 553	0.81 505	0.68 502	0.81 544	0.70 558	0.82 521	0.70 539

iGMRVC	0.84 516	2.85 648	0.72 513	0.72 453	0.73 554	0.77 519	0.79 563	0.73 513	0.74 563	0.73 518	0.72 558	0.73 522	0.76 556	0.73 516	0.73 553	0.72 485	0.73 518	0.73 527	0.72 563	0.73 502	0.72 546

WQFJA1	0.85 522	0.98 395	0.67 493	1.29 586	0.76 563	1.01 561	0.67 529	1.02 562	0.67 531	1.02 569	0.67 534	1.01 568	0.67 529	1.01 568	0.68 531	0.99 534	0.67 496	0.93 565	0.64 537	0.92 538	0.65 527

WQFJX	0.85 522	1.00 405	0.68 501	1.30 588	0.75 558	1.01 561	0.68 534	1.01 557	0.68 537	1.01 565	0.68 540	1.03 574	0.68 534	1.02 572	0.67 523	0.97 529	0.67 496	0.93 565	0.63 532	0.94 547	0.63 519

NLSM3	0.85 522	0.99 403	0.68 501	1.29 586	0.76 563	1.01 561	0.68 534	1.01 557	0.68 537	1.02 569	0.68 540	1.01 568	0.68 534	1.01 568	0.68 531	0.97 529	0.68 502	0.93 565	0.64 537	0.93 543	0.63 519

DNS	0.86 525	2.43 621	1.66 661	2.03 629	0.42 473	0.60 496	0.42 464	0.60 489	0.42 468	0.60 493	0.42 467	0.60 498	0.42 463	0.60 493	0.42 459	1.97 654	1.63 665	0.55 498	0.40 464	0.55 469	0.40 438

NLMM1	0.86 525	0.98 395	0.69 503	1.48 603	0.75 558	1.01 561	0.69 542	1.00 548	0.69 542	1.00 554	0.70 549	1.00 559	0.68 534	1.01 568	0.67 523	0.97 529	0.68 502	0.92 561	0.63 532	0.93 543	0.63 519

AdaDepth	0.86 525	0.93 388	0.71 510	1.01 506	1.07 600	1.02 567	0.71 552	1.00 548	0.71 555	1.01 565	0.71 555	1.00 559	0.72 551	1.14 587	0.71 550	0.92 520	0.64 491	0.90 555	0.64 537	0.89 531	0.69 536

GEStereo_RVC	0.86 525	4.45 688	0.20 219	0.27 229	0.20 268	0.27 275	0.20 255	0.26 262	0.18 253	5.03 761	0.20 266	0.27 276	0.19 263	0.27 275	0.21 261	0.20 203	0.19 227	0.19 227	4.02 765	0.20 225	0.18 246

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IER	0.88 530	7.04 733	2.23 710	2.75 668	0.28 309	0.43 380	0.25 282	0.39 319	0.25 286	0.41 345	0.27 301	0.39 330	0.25 288	0.40 334	0.28 299	0.37 297	0.28 276	0.37 342	0.25 290	0.37 322	0.25 272

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AIO-Stereo-zeroshot	0.91 533	0.86 365	0.89 537	1.25 579	0.69 545	1.05 569	0.81 570	1.16 572	0.50 497	1.12 581	0.97 589	0.72 520	0.82 566	1.06 576	0.95 580	0.61 452	0.87 536	1.03 585	0.85 582	1.04 560	1.01 591

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MLG-Stereo	0.92 535	0.90 377	0.84 535	1.27 581	0.49 499	1.38 647	0.88 576	1.41 645	0.97 590	0.73 518	1.09 601	1.26 639	0.43 468	0.72 514	1.05 593	1.13 554	0.49 441	1.18 598	0.66 544	1.01 557	0.46 464

ToySt	0.92 535	2.11 591	0.90 540	0.95 494	0.79 569	0.99 552	0.78 562	0.94 544	0.81 574	0.94 550	0.78 568	0.95 555	0.77 558	0.94 552	0.86 573	0.91 517	0.79 528	0.85 551	0.77 570	0.89 531	0.73 550

DPSM_ROB	0.92 535	0.91 379	0.91 542	0.91 482	0.92 583	0.92 545	0.92 580	0.92 540	0.91 579	0.93 548	0.91 581	0.92 549	0.90 569	0.91 546	0.92 575	0.92 520	0.91 539	0.91 558	0.92 584	0.93 543	0.93 576

DPSM	0.92 535	0.91 379	0.91 542	0.91 482	0.92 583	0.92 545	0.92 580	0.92 540	0.91 579	0.93 548	0.91 581	0.92 549	0.90 569	0.91 546	0.92 575	0.92 520	0.91 539	0.91 558	0.92 584	0.93 543	0.93 576

pmcnn	0.92 535	0.92 384	0.92 544	0.92 485	0.92 583	0.92 545	0.92 580	0.92 540	0.92 583	0.92 546	0.92 584	0.92 549	0.92 571	0.92 550	0.92 575	0.92 520	0.92 541	0.92 561	0.92 584	0.92 538	0.92 575

error version	0.93 540	4.47 689	2.35 713	1.99 627	0.37 435	0.41 352	0.36 421	0.41 347	0.35 417	0.43 366	0.36 424	0.41 355	0.40 445	0.41 354	0.36 413	1.87 645	2.16 706	0.47 462	0.37 444	0.39 383	0.33 394

test_1	0.93 540	4.47 689	2.35 713	1.99 627	0.37 435	0.41 352	0.36 421	0.41 347	0.35 417	0.43 366	0.36 424	0.41 355	0.40 445	0.41 354	0.36 413	1.87 645	2.16 706	0.47 462	0.37 444	0.39 383	0.33 394

DGTPSM_ROB	0.93 540	1.00 405	0.92 544	0.94 492	0.96 587	0.91 544	0.92 580	0.91 537	0.96 589	0.91 544	0.96 587	0.93 552	0.92 571	0.94 552	0.92 575	0.92 520	0.92 541	0.90 555	0.92 584	0.94 547	0.91 574

HSM-Net_RVC	0.95 543	1.17 443	0.78 525	1.18 529	0.71 551	1.16 585	0.75 558	1.09 566	0.80 571	1.10 575	0.75 563	1.17 590	0.74 553	1.17 590	0.80 566	1.13 554	0.73 518	1.17 595	0.77 570	1.16 571	0.72 546
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 544	0.75 342	0.49 433	4.84 731	0.48 495	1.28 638	0.52 503	1.20 580	0.51 504	1.14 585	0.70 549	1.00 559	0.56 508	0.90 544	0.69 539	0.76 495	0.60 481	0.95 571	0.56 520	0.73 502	0.45 462

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DPSimNet_ROB	0.97 545	1.18 445	0.81 532	1.10 513	0.91 582	1.02 567	0.82 573	1.04 563	0.91 579	1.03 571	0.86 577	1.28 643	0.82 566	1.03 574	0.89 574	1.17 558	0.81 533	1.02 583	0.82 579	1.08 562	0.81 565

test-3	0.98 547	4.13 682	1.85 681	1.85 618	0.61 528	0.69 509	0.37 427	0.63 495	0.61 521	0.66 507	0.51 506	0.73 522	0.44 470	0.57 489	0.54 501	1.68 638	1.81 677	0.40 406	0.43 484	0.66 485	0.50 483

LGCAT	1.00 548	1.00 405	1.00 551	1.00 501	1.00 589	1.00 553	1.00 588	1.00 548	1.00 594	1.00 554	1.00 592	1.00 559	1.00 577	1.00 560	1.00 585	1.00 535	1.00 545	1.00 577	1.00 591	1.00 552	1.00 585

Test_v1	1.00 548	1.00 405	1.00 551	1.00 501	1.00 589	1.00 553	1.00 588	1.00 548	1.00 594	1.00 554	1.00 592	1.00 559	1.00 577	1.00 560	1.00 585	1.00 535	1.00 545	1.00 577	1.00 591	1.00 552	1.00 585

Wavelet-MonSter	1.00 548	1.21 493	0.76 521	1.94 622	1.01 595	1.11 580	0.76 560	1.15 569	0.76 564	1.11 580	0.76 564	1.14 587	0.76 556	1.11 584	0.76 560	1.21 607	0.90 538	1.02 583	0.71 561	1.02 559	0.71 545

999	1.00 548	1.12 436	0.59 464	1.10 513	1.21 662	1.09 576	0.52 503	1.08 564	1.43 677	1.18 588	1.35 669	0.98 558	0.52 503	0.91 546	0.85 572	0.72 485	1.46 647	0.83 549	0.98 589	0.68 490	1.41 674

DispNO	1.00 548	0.63 324	0.43 400	3.45 697	0.44 478	0.65 504	0.43 467	0.64 497	0.43 470	0.64 503	0.43 470	0.64 505	3.03 729	0.64 501	0.43 464	4.55 730	0.43 413	0.63 508	0.43 484	0.63 482	0.43 457

GANet	1.00 548	1.00 405	1.00 551	1.00 501	1.00 589	1.00 553	1.00 588	1.00 548	1.00 594	1.00 554	1.00 592	1.00 559	1.00 577	1.00 560	1.00 585	1.00 535	1.00 545	1.00 577	1.00 591	1.00 552	1.00 585

TDLM	1.00 548	1.00 405	1.00 551	1.00 501	1.00 589	1.00 553	1.00 588	1.00 548	1.00 594	1.00 554	1.00 592	1.00 559	1.00 577	1.00 560	1.00 585	1.00 535	1.00 545	1.00 577	1.00 591	1.00 552	1.00 585

CVANet_RVC	1.00 548	1.00 405	1.00 551	1.00 501	1.00 589	1.00 553	1.00 588	1.00 548	1.00 594	1.00 554	1.00 592	1.00 559	1.00 577	1.00 560	1.00 585	1.00 535	1.00 545	1.00 577	1.00 591	1.00 552	1.00 585

trnet	1.01 556	1.01 415	1.01 556	1.01 506	1.01 595	1.01 561	1.01 593	1.01 557	1.01 599	1.01 565	1.01 597	1.01 568	1.01 585	1.01 568	1.01 590	1.01 540	1.01 551	1.01 582	1.01 598	1.01 557	1.01 591

LL-Strereo	1.01 556	5.06 701	1.63 658	0.70 449	1.43 674	0.56 487	0.46 478	0.57 481	0.50 497	0.57 488	0.50 500	1.58 654	0.49 493	0.59 491	0.50 490	1.64 637	0.52 457	0.51 486	1.37 670	0.52 463	0.45 462

FlowAnything_test	1.02 558	1.72 529	0.71 510	1.59 607	0.70 549	1.61 658	0.69 542	1.61 650	0.70 550	1.60 652	0.70 549	1.61 658	0.69 541	1.61 657	0.70 548	0.81 505	0.58 472	0.81 544	0.55 516	0.81 519	0.56 509

FlowAnything	1.02 558	1.71 528	0.72 513	1.59 607	0.69 545	1.60 657	0.69 542	1.61 650	0.70 550	1.60 652	0.69 545	1.60 655	0.69 541	1.61 657	0.69 539	0.81 505	0.58 472	0.81 544	0.56 520	0.82 521	0.56 509

Hybrid-DGEV	1.03 560	1.75 535	0.80 529	1.28 585	0.78 567	1.26 635	0.80 566	1.26 631	0.78 565	1.26 637	0.78 568	1.26 639	0.78 560	1.26 640	0.78 562	1.15 557	0.75 521	1.14 588	0.74 565	1.14 566	0.75 554

tt45	1.04 561	0.88 370	1.36 639	0.92 485	1.03 598	1.51 656	0.79 563	0.70 508	0.88 577	0.74 523	0.90 578	1.60 655	0.72 551	1.60 655	0.75 558	0.91 517	0.78 526	1.52 664	0.79 574	1.14 566	1.32 666

Hybrid-DGEV-2	1.05 562	1.83 561	0.83 533	1.33 592	0.82 575	1.30 639	0.81 570	1.26 631	0.79 569	1.29 639	0.79 570	1.26 639	0.80 562	1.26 640	0.79 563	1.20 561	0.78 526	1.18 598	0.77 570	1.20 581	0.77 559

Hybrid-DGEV-03	1.07 563	1.83 561	0.83 533	1.34 593	0.81 574	1.32 641	0.81 570	1.31 638	0.81 574	1.31 640	0.82 574	1.32 644	0.82 566	1.32 645	0.81 569	1.19 559	0.77 524	1.19 600	0.76 568	1.19 579	0.77 559

GLC_STEREO	1.07 563	1.01 415	1.06 559	1.07 511	1.05 599	1.06 570	1.08 598	1.08 564	1.05 603	1.07 573	1.06 599	1.08 577	1.05 587	1.06 576	1.10 596	1.07 543	1.09 561	1.05 586	1.05 600	1.06 561	1.12 598

FC-DCNN	1.07 563	1.09 431	0.98 549	0.89 478	0.52 510	1.41 651	0.91 579	1.21 626	1.24 663	1.96 665	2.05 735	1.91 666	1.30 655	1.27 643	1.08 595	0.80 501	0.60 481	0.58 501	0.41 473	0.68 490	0.54 498

hknet	1.10 566	1.85 567	3.49 740	4.48 714	0.02 22	0.42 373	0.06 140	0.41 347	0.02 22	0.48 435	0.03 56	0.41 355	0.03 53	0.42 368	0.03 52	4.39 727	4.19 741	0.33 303	0.23 280	0.34 294	0.27 316

test_xeample3	1.10 566	1.81 551	0.61 474	0.84 472	0.49 499	0.77 519	0.66 525	0.92 540	1.40 675	0.68 511	0.46 481	0.78 528	0.54 507	1.72 660	1.48 677	1.34 617	1.52 651	1.35 657	1.67 708	1.33 636	1.55 679

DISCO	1.11 568	0.39 223	5.28 754	0.39 278	0.20 268	0.39 331	0.27 292	0.39 319	0.22 271	0.38 314	0.20 266	0.38 325	0.20 267	6.95 772	0.22 265	0.30 262	0.21 234	0.27 276	0.21 271	5.25 753	0.21 255

Occ-G	1.12 569	0.52 296	3.72 745	3.50 701	0.50 503	0.56 487	0.47 483	0.54 474	0.46 478	0.54 480	0.41 457	0.54 483	0.42 463	0.52 473	0.42 459	3.42 718	4.02 740	0.52 489	0.45 487	0.51 460	0.44 460

AEACV	1.12 569	0.52 296	3.12 736	3.24 686	0.86 576	0.53 481	0.49 494	0.60 489	0.47 483	0.53 474	0.49 496	0.55 487	0.45 474	0.55 483	0.47 479	3.01 713	3.88 738	0.71 526	0.60 528	0.80 516	0.48 474

LiteMatch	1.13 571	0.73 337	2.80 721	3.23 684	0.61 528	0.83 534	0.68 534	0.73 513	0.69 542	1.00 554	0.77 566	0.94 553	0.57 510	0.82 528	0.64 516	2.97 711	2.43 713	0.68 517	0.32 407	0.56 472	0.70 539

Lsterematch	1.13 571	0.73 337	2.80 721	3.23 684	0.61 528	0.83 534	0.68 534	0.73 513	0.69 542	1.00 554	0.77 566	0.94 553	0.57 510	0.82 528	0.64 516	2.97 711	2.43 713	0.68 517	0.32 407	0.56 472	0.70 539

MSMD_ROB	1.19 573	1.10 435	0.70 506	1.10 513	0.60 522	1.10 577	0.70 549	1.10 567	0.70 550	1.10 575	0.70 549	1.10 581	0.70 545	7.00 773	0.70 548	1.10 547	0.70 511	1.10 587	0.70 558	1.10 563	0.70 539

MM-Stereo_test2	1.20 574	1.85 567	1.05 558	1.46 602	0.94 586	1.36 645	0.99 587	1.36 640	0.95 587	1.41 647	0.98 590	1.40 650	0.96 573	1.37 647	0.95 580	1.37 622	1.06 554	1.33 654	0.93 588	1.29 635	0.89 572

ours_stereo	1.20 574	1.21 493	0.90 540	1.64 615	1.11 602	1.35 643	0.67 529	1.76 657	0.93 585	1.70 661	1.10 602	1.39 648	0.75 555	1.41 649	0.81 569	1.60 636	1.03 553	1.33 654	1.00 591	1.61 646	0.72 546

DisPM	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

CrosDoStereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

PFNet+	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

LCNet	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

HHNet	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

Patchmatch Stereo++	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612
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	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

STrans-v2	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

TransformOpticalFlow	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

OMP-Stereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

IIG-Stereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

NF-Stereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

OCTAStereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

PSM-softLoss	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

KMStereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

NRIStereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

PSM-adaLoss	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

PSM-AAD	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

FTStereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

ROB_FTStereo_v2	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

ROB_FTStereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

Consistency-Raft	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

KYRaft	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

HUI-Stereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

ASMatch	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

DeepStereo_LL	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

DEmStereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

SST-Stereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

THIR-Stereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

RAFT_R40	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

DRaft	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

PFNet	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

GrayStereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

RE-Stereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

Pruner-Stereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

TVStereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

DeepStereo_RVC	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

RAFT-RH_RVC	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

IRAFT_RVC	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

RAFT-345	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

iRAFT	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

CRE-IMP	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

GMM-Stereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

RAFT-IKP	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

Prome-Stereo	1.20 574	1.20 447	1.20 576	1.20 531	1.20 616	1.20 586	1.20 610	1.20 580	1.20 615	1.20 590	1.20 612	1.20 592	1.20 602	1.20 592	1.20 612	1.20 561	1.20 576	1.20 602	1.20 612	1.20 581	1.20 612

qqai	1.22 621	1.38 514	1.12 562	1.39 599	1.14 603	1.40 649	1.14 602	1.41 645	1.12 604	1.40 646	1.11 603	1.40 650	1.13 591	1.41 649	1.15 601	1.25 610	0.97 544	1.24 649	1.01 598	1.24 630	0.96 580

HCRNet	1.22 621	7.11 734	3.00 723	3.55 702	0.33 408	0.29 280	0.14 211	0.19 215	0.15 228	0.33 295	0.29 324	0.25 261	0.14 217	0.22 239	0.33 390	3.64 719	3.00 718	0.76 535	0.32 407	0.18 218	0.13 207

HBP-ISP	1.24 623	1.72 529	1.65 659	1.15 522	0.76 563	1.40 649	0.88 576	1.67 656	1.02 600	1.69 660	1.38 674	1.69 660	1.21 648	1.87 667	1.21 657	1.05 542	0.79 528	0.97 575	0.80 576	1.19 579	0.75 554

AANet_RVC	1.26 624	0.31 198	4.99 752	5.93 741	0.20 268	0.25 261	0.20 255	0.25 256	0.20 262	0.23 242	0.19 262	0.25 261	0.20 267	0.25 259	0.20 257	5.66 751	4.76 745	0.26 271	0.30 388	0.24 252	0.27 316

MM-Stereo_test3	1.27 625	2.07 587	1.18 571	1.60 610	1.02 597	1.45 653	1.01 593	1.40 644	1.04 602	1.44 649	1.03 598	1.46 653	1.02 586	1.44 652	1.02 591	1.51 631	1.12 568	1.32 653	0.98 589	1.38 639	0.97 581

11t	1.27 625	2.70 633	1.34 629	1.32 591	0.89 578	1.30 639	1.34 665	1.64 653	0.57 511	1.45 650	0.72 558	1.05 576	1.29 654	1.07 579	1.29 666	1.49 628	1.02 552	0.97 575	1.15 605	1.48 641	1.31 665

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 627	1.35 510	1.35 631	1.35 595	1.35 667	1.35 643	1.35 666	1.36 640	1.35 671	1.36 644	1.35 669	1.36 646	1.36 660	1.36 646	1.35 670	1.35 618	1.35 638	1.35 657	1.35 667	1.35 637	1.35 670

CC-Net-ROB	1.36 628	1.33 509	1.33 628	1.36 596	1.38 671	1.36 645	1.33 664	1.37 642	1.34 668	1.35 643	1.36 671	1.38 647	1.34 658	1.38 648	1.38 673	1.35 618	1.38 642	1.33 654	1.35 667	1.43 640	1.34 669

CFNet	1.37 629	5.27 714	0.19 212	5.49 738	0.19 265	0.28 277	0.19 251	0.28 267	0.19 260	0.28 272	0.19 262	0.28 277	4.35 759	0.28 280	0.19 254	0.23 225	0.17 213	0.23 251	4.21 767	4.81 744	0.17 240

PS-NSSS	1.38 630	1.39 515	1.34 629	1.34 593	1.35 667	1.38 647	1.37 673	1.35 639	1.38 674	1.34 642	1.34 668	1.39 648	1.38 663	1.70 659	1.40 674	1.36 620	1.36 639	1.36 659	1.37 670	1.37 638	1.36 671

RASNet	1.49 631	1.65 525	1.45 647	1.38 598	1.43 674	1.47 654	1.36 668	1.38 643	1.36 672	1.39 645	1.60 685	1.45 652	1.45 666	1.51 653	2.21 730	1.53 632	1.36 639	1.36 659	1.36 669	1.66 649	1.36 671

BLMT-Stereo	1.53 632	1.36 511	1.06 559	1.42 601	1.23 666	1.41 651	1.07 597	1.43 647	1.12 604	1.42 648	1.06 599	1.83 663	1.07 588	1.42 651	1.07 594	1.27 612	1.38 642	6.80 770	1.00 591	1.26 632	1.00 585

GANetREF_RVC	1.55 633	1.94 583	1.22 623	1.88 619	1.21 662	1.88 665	1.22 656	1.88 659	1.22 661	1.88 662	1.22 658	1.88 664	1.22 649	1.89 668	1.22 658	1.87 645	1.22 624	1.88 680	1.22 658	1.88 658	1.22 658
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SPS-STEREO	1.59 634	1.91 576	1.21 622	1.94 622	1.20 616	2.00 673	1.23 657	1.99 664	1.24 663	2.00 670	1.25 661	2.03 674	1.26 651	2.00 672	1.29 666	1.90 649	1.18 575	1.89 681	1.21 657	1.89 659	1.20 612
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 635	1.59 523	1.70 662	1.59 607	1.59 680	1.61 658	1.61 684	1.60 649	1.60 681	1.62 658	1.59 684	1.60 655	1.60 669	1.60 655	1.59 681	1.59 634	1.60 662	1.59 666	1.59 688	1.59 645	1.59 685

MEA-ACV	1.66 636	0.87 367	0.61 474	11.81 771	1.35 667	1.50 655	0.71 552	1.23 629	0.92 583	1.13 584	0.96 587	1.69 660	0.70 545	1.23 639	1.16 605	1.54 633	1.20 576	1.58 665	0.85 582	1.12 564	0.95 579

ff7	1.68 637	2.68 630	1.35 631	0.97 498	0.89 578	1.84 662	2.15 728	2.12 670	1.80 711	2.05 675	1.56 681	2.33 695	2.12 719	2.23 691	2.25 731	1.31 614	1.07 555	1.48 661	1.41 673	0.90 534	1.04 593

ffff	1.68 637	2.68 630	1.35 631	0.97 498	0.89 578	1.84 662	2.15 728	2.12 670	1.80 711	2.05 675	1.56 681	2.33 695	2.12 719	2.23 691	2.25 731	1.31 614	1.07 555	1.48 661	1.41 673	0.90 534	1.04 593

ccc-4	1.68 637	2.68 630	1.35 631	0.97 498	0.89 578	1.84 662	2.15 728	2.12 670	1.80 711	2.05 675	1.56 681	2.33 695	2.12 719	2.23 691	2.25 731	1.31 614	1.07 555	1.48 661	1.41 673	0.90 534	1.04 593

PhaseNet	1.74 640	6.34 732	4.81 750	6.77 747	0.24 292	0.80 526	0.53 505	0.48 434	0.22 271	0.53 474	0.28 309	0.48 444	0.25 288	0.40 334	0.32 378	6.39 757	4.61 744	0.46 452	0.38 458	0.25 255	0.18 246

MC-Stereo	1.76 641	2.96 649	1.37 641	2.14 631	1.37 670	2.14 679	1.36 668	2.14 673	1.37 673	2.14 679	1.37 672	2.14 676	1.37 662	2.14 677	1.37 672	1.97 654	1.32 626	1.97 684	1.32 666	1.98 661	1.33 667

IGEVStereo-DCA	1.77 642	4.21 684	1.84 679	2.49 662	2.11 728	2.54 713	1.36 668	1.65 654	1.17 612	2.75 723	1.90 718	2.54 708	1.15 595	0.94 552	1.11 597	1.50 629	1.32 626	0.96 573	1.46 679	1.49 642	0.88 569

rrr	1.77 642	4.21 684	1.84 679	2.49 662	2.11 728	2.54 713	1.36 668	1.65 654	1.17 612	2.75 723	1.90 718	2.54 708	1.15 595	0.94 552	1.11 597	1.50 629	1.32 626	0.96 573	1.46 679	1.49 642	0.88 569

MM-Stereo_test1	1.80 644	3.41 661	1.52 654	2.12 630	1.41 673	2.04 674	1.41 676	2.05 668	1.46 678	2.04 674	1.41 676	2.05 675	1.42 665	2.05 673	1.43 676	2.04 659	1.54 654	1.94 682	1.38 672	1.99 662	1.33 667

MFMNet_re	1.81 645	1.91 576	1.71 664	1.95 624	1.70 703	1.95 670	1.70 701	1.96 662	1.74 707	1.97 667	1.72 706	1.95 667	1.71 690	1.97 671	1.71 701	1.86 643	1.62 663	1.85 673	1.66 707	1.86 657	1.64 703

plain	1.88 646	3.16 655	0.64 483	3.10 679	0.65 536	3.10 729	0.64 522	3.12 728	0.65 527	3.10 729	0.65 531	3.11 729	0.65 524	3.12 728	0.65 519	3.12 714	0.65 493	3.13 727	0.65 541	3.13 715	0.65 527

derf	1.91 647	2.15 595	1.78 668	2.16 632	1.75 706	2.21 688	1.80 705	2.22 687	1.80 711	2.21 690	1.76 707	2.17 677	1.81 699	2.24 694	1.74 710	1.93 652	1.56 655	1.96 683	1.53 681	1.95 660	1.56 680

noway5	1.92 648	4.97 697	1.95 701	2.31 649	1.68 693	2.21 688	1.68 695	2.21 685	1.69 697	2.22 694	1.68 699	2.21 685	1.68 680	2.21 687	1.68 696	2.18 671	1.87 692	1.71 670	0.65 541	0.85 525	0.72 546

RAFT_CTSACE	1.92 648	3.71 668	1.72 665	1.88 619	1.72 705	2.04 674	1.42 678	2.18 676	1.89 724	2.02 672	1.97 724	1.95 667	2.06 718	1.93 669	1.62 682	1.76 640	1.66 667	2.02 685	1.73 716	1.73 652	1.43 676

MonStereo1	1.94 650	2.77 643	1.52 654	3.73 709	1.51 677	2.13 678	1.42 678	2.32 697	1.52 679	2.31 701	1.50 679	2.53 705	1.59 668	2.34 699	1.56 679	1.91 650	1.36 639	1.86 676	1.31 665	2.07 672	1.53 677

4.25w-stereo	1.98 651	2.72 637	1.46 648	3.47 698	1.43 674	2.07 676	1.98 719	2.53 709	1.52 679	2.71 716	1.98 730	1.81 662	1.62 671	1.96 670	1.36 671	1.88 648	2.00 695	2.53 721	1.61 695	1.74 653	1.15 603

4.5w-stereo	1.99 652	2.33 609	1.81 670	3.28 688	1.68 693	1.94 667	1.99 722	2.72 713	1.70 698	2.72 717	1.99 733	1.97 669	1.68 680	1.76 661	1.29 666	1.91 650	2.02 701	2.53 721	1.61 695	1.75 654	1.16 606

2.75w_new	1.99 652	2.34 613	1.81 670	3.14 680	1.62 682	1.94 667	1.99 722	2.72 713	1.71 700	2.72 717	1.99 733	1.90 665	1.73 692	1.82 666	1.29 666	2.37 693	2.01 697	2.31 707	1.42 676	1.77 655	1.22 658

3.75w	1.99 652	2.31 607	1.83 678	3.16 682	1.65 684	1.93 666	1.98 719	2.72 713	1.68 690	2.73 722	1.97 724	2.00 671	1.72 691	1.81 665	1.25 662	2.27 683	2.01 697	2.38 712	1.42 676	1.71 651	1.24 661

2w_stereo	1.99 652	2.36 616	1.81 670	3.24 686	1.67 689	1.94 667	1.98 719	2.72 713	1.68 690	2.72 717	1.94 721	1.98 670	1.74 694	1.79 664	1.27 663	1.95 653	2.00 695	2.53 721	1.60 691	1.68 650	1.15 603

2.25w	2.00 656	1.86 570	1.98 704	2.95 677	2.17 732	2.26 694	1.35 666	2.42 703	2.00 731	2.07 678	1.27 663	2.53 705	1.99 714	2.29 696	1.49 678	2.21 675	1.32 626	1.85 673	1.87 721	2.52 702	1.62 698

4.25_new	2.00 656	2.33 609	1.82 675	3.32 691	1.69 698	1.95 670	1.99 722	2.72 713	1.71 700	2.72 717	1.97 724	2.01 672	1.74 694	1.77 662	1.28 664	2.18 671	2.01 697	2.48 719	1.58 686	1.65 647	1.17 607

4.5w_new	2.00 656	2.33 609	1.82 675	3.32 691	1.69 698	1.95 670	1.99 722	2.72 713	1.71 700	2.72 717	1.97 724	2.01 672	1.74 694	1.77 662	1.28 664	2.18 671	2.01 697	2.48 719	1.58 686	1.65 647	1.17 607

4.5_new	2.00 656	1.84 566	1.98 704	2.77 670	2.16 730	2.27 695	1.28 663	2.09 669	1.98 728	2.01 671	1.28 664	2.71 718	1.98 712	2.51 708	1.65 684	2.26 680	1.33 633	1.87 677	1.87 721	2.49 698	1.60 687

TRStereo	2.00 656	2.13 592	1.85 681	2.27 638	1.84 710	2.28 697	1.84 707	2.29 692	1.86 717	2.30 698	1.87 713	2.30 692	1.87 702	2.08 674	1.72 704	2.08 660	1.72 671	2.08 696	1.72 713	2.08 674	1.72 708

XX-Stereo	2.00 656	2.13 592	1.85 681	2.27 638	1.84 710	2.28 697	1.84 707	2.29 692	1.86 717	2.30 698	1.87 713	2.30 692	1.87 702	2.08 674	1.72 704	2.08 660	1.72 671	2.08 696	1.72 713	2.08 674	1.72 708

EAI-Stereo	2.00 656	2.13 592	1.85 681	2.27 638	1.84 710	2.28 697	1.84 707	2.29 692	1.86 717	2.30 698	1.87 713	2.30 692	1.87 702	2.08 674	1.72 704	2.08 660	1.72 671	2.08 696	1.72 713	2.08 674	1.72 708

2.5w	2.01 663	2.40 618	1.37 641	3.28 688	2.01 722	2.71 719	1.43 681	1.82 658	1.83 715	1.90 664	1.41 676	2.71 718	1.35 659	2.71 718	1.85 716	2.66 705	1.53 652	1.64 667	1.23 659	2.53 705	1.87 718

4w-stereo	2.02 664	2.72 637	1.44 646	3.36 694	1.59 680	2.48 706	1.72 703	2.28 690	1.24 663	2.24 696	1.65 689	2.56 710	1.32 657	2.39 702	1.98 727	2.67 707	1.51 650	1.66 668	1.24 660	2.53 705	1.88 721

IGEV	2.02 664	2.20 599	1.82 675	2.90 676	2.16 730	2.41 703	1.25 659	2.00 665	1.98 728	1.99 669	1.31 666	2.72 722	1.93 708	2.67 717	1.69 699	2.26 680	1.32 626	1.83 672	1.87 721	2.53 705	1.61 692

3.25w_new	2.03 666	2.72 637	1.35 631	3.33 693	1.57 678	2.72 720	1.53 683	2.15 674	1.33 667	2.15 680	1.60 685	2.63 714	1.30 655	2.72 720	1.99 728	2.67 707	1.53 652	1.75 671	1.25 662	2.53 705	1.87 718

3.5w_stereo	2.03 666	2.72 637	1.35 631	3.41 695	1.57 678	2.72 720	1.49 682	2.01 666	1.34 668	2.15 680	1.61 687	2.63 714	1.36 660	2.72 720	1.99 728	2.66 705	1.58 658	1.68 669	1.24 660	2.53 705	1.87 718

UniTT-Stereo	2.03 666	3.43 662	0.72 513	3.42 696	0.73 554	3.27 732	0.68 534	3.38 733	0.69 542	3.29 732	0.72 558	3.28 732	0.70 545	3.35 734	0.68 531	3.39 717	0.68 502	3.31 730	0.69 554	3.37 716	0.73 550

3.25w	2.04 669	2.20 599	1.48 649	3.03 678	2.17 732	2.63 717	1.39 674	1.96 662	1.95 727	1.96 665	1.37 672	2.71 718	1.96 711	2.71 718	1.73 709	2.26 680	1.32 626	1.87 677	1.87 721	2.51 701	1.63 701

3w_stereo	2.04 669	2.24 603	1.70 662	3.15 681	2.18 734	2.49 707	1.26 661	2.03 667	1.98 728	1.98 668	1.33 667	2.72 722	1.99 714	2.59 711	1.72 704	2.22 676	1.33 633	1.85 673	1.88 726	2.50 700	1.58 684

1w_stereo	2.05 671	2.32 608	1.35 631	3.74 710	2.01 722	2.73 722	1.42 678	1.88 659	1.93 726	2.03 673	1.28 664	2.71 718	1.99 714	2.72 720	1.72 704	2.20 674	1.32 626	1.87 677	1.86 720	2.45 694	1.54 678

zzzzzz3	2.07 672	5.00 699	1.93 692	2.28 643	1.66 685	2.19 682	1.66 687	2.18 676	1.67 685	2.19 685	1.66 692	2.18 678	1.67 678	2.18 679	1.66 687	2.15 663	1.85 684	2.05 686	1.59 688	2.05 664	1.59 685

noway2	2.07 672	4.96 696	1.92 689	2.28 643	1.66 685	2.20 685	1.66 687	2.19 679	1.66 682	2.19 685	1.65 689	2.19 681	1.68 680	2.18 679	1.65 684	2.15 663	1.86 688	2.06 690	1.59 688	2.06 668	1.60 687

LiteMatch*	2.07 672	1.30 505	5.73 757	6.28 744	0.79 569	1.33 642	0.80 566	1.30 637	1.02 600	1.33 641	0.84 576	1.33 645	0.97 574	1.28 644	1.04 592	6.05 755	5.89 751	1.28 652	0.76 568	1.28 634	0.88 569

noway7	2.08 675	5.18 705	1.92 689	2.27 638	1.66 685	2.18 680	1.66 687	2.17 675	1.66 682	2.18 682	1.65 689	2.18 678	1.66 672	2.17 678	1.66 687	2.15 663	1.85 684	2.05 686	1.60 691	2.05 664	1.60 687

zzzz4	2.08 675	5.22 709	1.93 692	2.27 638	1.66 685	2.19 682	1.66 687	2.18 676	1.67 685	2.18 682	1.66 692	2.18 678	1.66 672	2.18 679	1.66 687	2.15 663	1.84 679	2.05 686	1.60 691	2.05 664	1.60 687

zzzz2	2.08 675	4.92 695	1.93 692	2.30 646	1.67 689	2.19 682	1.66 687	2.20 682	1.67 685	2.20 688	1.68 699	2.21 685	1.66 672	2.20 684	1.68 696	2.17 669	1.84 679	2.07 692	1.62 701	2.05 664	1.61 692

monster_256*512	2.09 678	5.21 708	1.98 704	2.30 646	1.67 689	2.18 680	1.66 687	2.20 682	1.67 685	2.19 685	1.67 694	2.19 681	1.66 672	2.19 682	1.66 687	2.15 663	1.86 688	2.05 686	1.60 691	2.06 668	1.61 692

zzz1	2.09 678	4.97 697	1.93 692	2.30 646	1.68 693	2.21 688	1.68 695	2.21 685	1.68 690	2.21 690	1.67 694	2.21 685	1.68 680	2.21 687	1.69 699	2.17 669	1.85 684	2.08 696	1.61 695	2.06 668	1.61 692

zzzzzzz1	2.10 680	5.20 707	1.93 692	2.38 656	1.68 693	2.20 685	1.67 693	2.20 682	1.68 690	2.20 688	1.67 694	2.20 684	1.68 680	2.20 684	1.67 695	2.24 678	1.86 688	2.06 690	1.61 695	2.06 668	1.62 698

GELT-Stereo	2.10 680	5.33 716	1.94 700	2.37 654	1.68 693	2.21 688	1.69 699	2.19 679	1.67 685	2.18 682	1.67 694	2.19 681	1.66 672	2.19 682	1.66 687	2.23 677	1.83 678	2.07 692	1.61 695	2.04 663	1.61 692

noway1	2.10 680	5.26 713	1.93 692	2.31 649	1.69 698	2.21 688	1.67 693	2.19 679	1.68 690	2.21 690	1.68 699	2.21 685	1.67 678	2.20 684	1.66 687	2.15 663	1.84 679	2.07 692	1.61 695	2.07 672	1.61 692

sCroCo_RVC	2.10 680	2.76 641	1.92 689	2.78 673	1.39 672	2.73 722	1.41 676	2.73 719	1.40 675	2.77 728	1.41 676	2.74 724	1.40 664	2.74 723	1.40 674	2.72 709	1.42 645	2.72 725	1.44 678	2.79 712	1.42 675

noway4	2.11 684	5.14 703	1.93 692	2.37 654	1.69 698	2.20 685	1.68 695	2.22 687	1.68 690	2.21 690	1.69 703	2.23 689	1.68 680	2.22 689	1.66 687	2.24 678	1.84 679	2.09 701	1.63 704	2.09 677	1.62 698

MoCha-V2	2.11 684	26.97 778	0.78 525	0.92 485	0.77 566	0.96 550	0.72 555	0.90 535	0.72 558	0.94 550	0.70 549	0.90 546	0.71 550	0.91 546	0.71 550	0.85 513	0.71 515	0.88 553	0.69 554	0.87 527	0.67 532

noway3	2.12 686	5.22 709	1.93 692	2.39 657	1.70 703	2.23 693	1.70 701	2.22 687	1.70 698	2.22 694	1.70 705	2.23 689	1.69 687	2.22 689	1.71 701	2.28 684	1.86 688	2.08 696	1.63 704	2.09 677	1.63 701

FBW_ROB	2.12 686	2.46 623	1.77 667	2.49 662	1.79 709	2.38 701	1.83 706	2.46 704	1.78 710	2.48 709	1.97 724	2.40 700	1.78 697	2.42 705	1.83 714	2.31 689	1.85 684	2.38 712	1.82 719	2.35 688	1.84 714

MonStereo	2.17 688	2.41 619	1.49 653	2.67 667	1.67 689	2.60 716	2.04 726	2.32 697	1.76 708	2.44 706	1.68 699	2.50 703	1.69 687	2.38 700	1.80 713	2.28 684	1.78 674	2.63 724	2.14 729	3.47 717	1.68 706

asda	2.17 688	2.54 624	1.81 670	3.47 698	1.78 708	2.50 709	1.86 711	2.61 711	1.68 690	2.61 713	1.83 709	2.37 699	1.73 692	2.44 706	1.88 722	2.51 702	1.84 679	2.34 709	1.62 701	2.23 681	1.77 713

asd	2.18 690	2.77 643	1.58 656	3.59 703	2.00 721	2.58 715	1.85 710	2.39 702	1.71 700	2.47 708	1.97 724	2.59 712	1.61 670	2.56 709	1.79 712	2.51 702	1.99 694	2.11 702	1.62 701	2.36 689	1.60 687

qwe	2.18 690	2.60 627	1.58 656	3.83 711	1.90 719	2.53 711	1.90 717	2.48 705	1.73 705	2.37 704	1.92 720	2.53 705	1.68 680	2.56 709	1.83 714	2.52 704	1.87 692	2.07 692	1.68 710	2.32 687	1.71 707

monsters	2.18 690	2.41 619	1.96 703	3.47 698	2.03 726	2.53 711	1.64 686	2.48 705	1.73 705	2.40 705	1.50 679	2.62 713	1.94 709	2.59 711	1.94 724	2.44 697	1.57 657	2.28 705	1.87 721	2.42 691	1.86 716

AIO_rvc	2.18 690	2.34 613	1.87 685	2.32 651	1.94 720	2.40 702	1.89 716	2.37 700	2.07 733	2.52 711	1.95 723	2.44 702	1.99 714	2.41 703	1.89 723	2.32 690	2.09 703	2.24 703	2.18 730	2.21 680	2.23 725

HUF	2.18 690	2.30 606	1.99 708	2.34 653	2.02 725	2.41 703	2.06 727	2.38 701	1.89 724	2.36 703	1.85 710	2.56 710	1.98 712	2.31 698	1.97 726	2.30 688	2.03 702	2.30 706	2.11 728	2.23 681	2.16 723

AIO_test	2.18 690	2.09 590	2.04 709	2.42 659	2.01 722	2.47 705	1.94 718	2.34 699	2.03 732	2.56 712	1.94 721	2.43 701	1.94 709	2.41 703	1.87 720	2.39 695	2.10 704	2.35 711	1.91 727	2.25 683	2.19 724

monsterstereo	2.20 696	2.33 609	1.95 701	3.65 705	2.07 727	2.49 707	1.61 684	2.48 705	1.83 715	2.45 707	1.61 687	2.67 717	1.86 700	2.64 713	1.94 724	2.48 701	1.66 667	2.34 709	1.68 710	2.40 690	1.86 716

LG-G_1	2.22 697	2.71 635	1.89 686	2.77 670	1.87 717	2.75 724	1.87 714	2.76 721	1.87 721	2.75 723	1.87 713	2.76 725	1.87 702	2.75 724	1.86 717	2.47 699	1.58 658	2.45 716	1.57 683	2.45 694	1.57 682

LG-G	2.22 697	2.71 635	1.89 686	2.77 670	1.87 717	2.75 724	1.87 714	2.76 721	1.87 721	2.75 723	1.87 713	2.76 725	1.87 702	2.75 724	1.86 717	2.47 699	1.58 658	2.45 716	1.57 683	2.45 694	1.57 682

LGtest1	2.22 697	2.70 633	1.89 686	2.76 669	1.86 713	2.75 724	1.86 711	2.75 720	1.86 717	2.75 723	1.86 711	2.77 727	1.87 702	2.75 724	1.86 717	2.46 698	1.58 658	2.45 716	1.56 682	2.45 694	1.56 680

RAStereo	2.23 700	3.64 665	0.76 521	3.65 705	0.86 576	3.66 737	0.76 560	3.67 737	0.81 574	3.66 734	0.76 564	3.66 735	0.77 558	3.68 736	0.77 561	3.68 720	0.77 524	3.69 735	0.77 570	3.70 719	0.77 559

UDGNet	2.23 700	5.40 720	1.72 665	2.48 661	1.69 698	2.51 710	1.69 699	2.51 708	1.72 704	2.50 710	1.69 703	2.52 704	1.69 687	2.50 707	1.68 696	2.41 696	1.70 670	2.42 714	1.69 712	2.42 691	1.64 703

NCCL2	2.28 702	2.27 604	2.28 711	2.28 643	2.28 735	2.27 695	2.29 731	2.28 690	2.28 734	2.27 697	2.28 736	2.28 691	2.27 722	2.27 695	2.28 735	2.28 684	2.28 709	2.27 704	2.29 734	2.27 684	2.29 726

Abc-Net	2.32 703	24.75 770	1.14 565	1.17 528	1.17 610	1.11 580	1.15 604	1.17 574	1.21 660	1.08 574	1.16 607	1.12 586	1.14 594	1.09 580	1.17 607	1.09 545	1.16 571	1.17 595	1.17 608	1.16 571	1.11 596
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 704	25.00 771	1.13 564	1.15 522	1.15 605	1.10 577	1.15 604	1.15 569	1.15 607	1.12 581	1.15 604	1.09 579	1.13 591	1.10 582	1.15 601	1.11 552	1.09 561	1.16 591	1.12 603	1.16 571	1.17 607

stereogan	2.33 704	24.38 769	1.18 571	1.18 529	1.18 613	1.14 583	1.18 608	1.19 577	1.19 614	1.14 585	1.18 611	1.14 587	1.18 600	1.14 587	1.18 608	1.14 556	1.14 569	1.19 600	1.19 609	1.15 569	1.19 611

RGC	2.36 706	25.48 772	1.19 573	1.15 522	1.15 605	1.10 577	1.16 606	1.17 574	1.16 608	1.12 581	1.16 607	1.11 585	1.13 591	1.09 580	1.18 608	1.10 547	1.15 570	1.16 591	1.12 603	1.14 566	1.12 598

NCC-stereo	2.36 706	25.52 773	1.17 569	1.15 522	1.17 610	1.11 580	1.11 599	1.15 569	1.16 608	1.10 575	1.16 607	1.10 581	1.15 595	1.14 587	1.13 599	1.09 545	1.11 565	1.15 590	1.16 607	1.17 576	1.17 607

AF-Net	2.37 708	25.71 774	1.17 569	1.13 518	1.15 605	1.15 584	1.18 608	1.19 577	1.16 608	1.10 575	1.15 604	1.10 581	1.18 600	1.12 586	1.15 601	1.10 547	1.10 564	1.17 595	1.15 605	1.16 571	1.12 598

Nwc_Net	2.37 708	25.95 775	1.15 567	1.14 519	1.15 605	1.08 574	1.14 602	1.17 574	1.16 608	1.14 585	1.15 604	1.08 577	1.15 595	1.11 584	1.14 600	1.10 547	1.11 565	1.16 591	1.09 602	1.16 571	1.15 603

CFNet_RVC	2.38 710	8.71 745	0.38 336	9.33 760	0.42 473	0.56 487	0.42 464	0.60 489	0.38 434	0.62 499	0.42 467	0.56 490	7.29 771	0.62 495	0.42 459	0.53 429	0.37 370	0.49 475	0.34 422	8.30 767	6.87 774

testmc14	2.43 711	10.48 758	8.02 769	8.93 759	0.31 381	0.44 414	0.30 326	0.42 365	0.30 335	0.42 359	0.30 339	0.42 373	0.30 335	0.42 368	0.30 325	8.88 770	6.99 760	0.41 424	0.28 355	0.39 383	0.28 344

edge stereo	2.43 711	27.07 779	1.14 565	1.06 510	1.14 603	1.08 574	1.17 607	1.16 572	1.14 606	1.10 575	1.16 607	1.09 579	1.16 599	1.10 582	1.16 605	1.10 547	1.11 565	1.16 591	1.19 609	1.13 565	1.11 596

FAT-Stereo	2.46 713	26.05 776	1.23 625	1.23 578	1.22 664	1.20 586	1.24 658	1.23 629	1.23 662	1.19 589	1.22 658	1.21 637	1.24 650	1.20 592	1.24 659	1.21 607	1.17 574	1.22 648	1.25 662	1.20 581	1.24 661

MCSU-Stereo	2.48 714	10.56 759	8.50 771	9.47 763	0.31 381	0.43 380	0.30 326	0.42 365	0.30 335	0.42 359	0.30 339	0.42 373	0.30 335	0.41 354	0.30 325	8.86 769	6.93 759	0.40 406	0.29 370	0.39 383	0.28 344

S-Stereo	2.51 715	26.86 777	1.23 625	1.22 576	1.22 664	1.24 634	1.25 659	1.22 627	1.24 663	1.21 635	1.24 660	1.19 591	1.27 652	1.19 591	1.24 659	1.19 559	1.20 576	1.25 650	1.19 609	1.24 630	1.23 660

Anonymous3	2.55 716	3.26 659	1.65 659	3.28 688	1.63 683	3.24 731	1.68 695	3.27 730	1.66 682	3.28 731	1.67 694	3.25 731	1.66 672	3.27 730	1.64 683	3.26 715	1.65 666	3.30 729	1.65 706	4.95 749	1.65 705

DNSM	2.56 717	4.43 687	3.08 734	4.09 713	1.86 713	2.66 718	1.86 711	2.66 712	1.87 721	2.66 715	1.86 711	2.66 716	1.86 700	2.66 716	1.87 720	3.82 722	2.94 717	2.42 714	1.73 716	2.42 691	1.73 711

MIF-Stereo (partial)	2.58 718	3.31 660	0.66 489	3.18 683	0.66 539	3.18 730	0.66 525	3.21 729	0.67 531	3.19 730	0.66 533	3.19 730	0.66 527	3.31 732	0.68 531	5.09 747	1.79 676	8.23 774	1.67 708	6.18 758	1.38 673

MSMDNet	2.65 719	10.14 756	0.33 302	9.74 764	0.32 395	0.87 539	0.33 394	2.95 727	0.68 537	0.49 445	0.34 410	0.49 451	5.70 766	0.49 450	0.33 390	0.42 353	9.57 767	0.41 424	0.31 399	8.36 768	0.65 527

pcwnet_v2	2.66 720	9.89 754	0.33 302	9.89 765	0.32 395	0.50 463	0.32 383	0.49 442	0.33 402	0.49 445	0.34 410	0.49 451	8.76 773	0.48 443	0.33 390	0.41 339	9.58 768	0.40 406	0.29 370	9.01 771	0.63 519

CFNet_pseudo	2.67 721	9.36 750	0.32 297	10.99 770	0.33 408	0.85 536	0.33 394	0.49 442	0.33 402	0.49 445	0.32 393	0.49 451	7.26 770	0.49 450	0.33 390	0.41 339	9.62 769	0.41 424	0.29 370	10.03 775	0.29 353

TestStereo_HL2	2.73 722	0.41 239	11.06 772	14.13 773	0.30 334	0.44 414	0.28 303	0.43 373	0.29 320	0.43 366	0.28 309	0.43 382	0.29 326	0.43 375	0.28 299	13.51 774	10.37 774	0.41 424	0.27 334	0.38 335	0.27 316

CFNet_ucs	2.73 722	9.64 752	0.33 302	9.92 766	0.32 395	0.49 454	0.33 394	0.49 442	0.33 402	0.49 445	0.33 402	0.49 451	8.98 774	0.48 443	0.33 390	0.41 339	9.96 772	0.40 406	0.29 370	10.12 776	0.54 498

UCFNet_RVC	2.75 724	10.06 755	0.29 266	10.31 769	0.29 322	0.42 373	0.29 318	0.43 373	0.29 320	0.42 359	0.29 324	0.42 373	9.87 776	0.43 375	0.29 315	0.36 294	9.84 771	0.36 338	0.26 296	9.77 774	0.26 278

TestStereo_HL3	2.76 725	0.41 239	11.46 775	14.11 772	0.30 334	0.45 428	0.29 318	0.43 373	0.29 320	0.43 366	0.29 324	0.43 382	0.28 314	0.44 406	0.30 325	13.57 775	10.32 773	0.41 424	0.27 334	0.38 335	0.27 316

GGDA	2.76 725	0.41 239	11.34 774	14.28 774	0.30 334	0.44 414	0.29 318	0.43 373	0.29 320	0.43 366	0.28 309	0.43 382	0.28 314	0.43 375	0.29 315	13.45 773	10.57 775	0.41 424	0.27 334	0.38 335	0.27 316

TestStereo-Hl	2.78 727	0.42 250	11.23 773	14.38 775	0.30 334	0.44 414	0.30 326	0.43 373	0.28 310	0.43 366	0.29 324	0.44 417	0.29 326	0.44 406	0.29 315	13.64 776	10.73 776	0.41 424	0.27 334	0.38 335	0.27 316

ccs_rob	2.79 728	10.17 757	0.32 297	10.00 767	0.33 408	0.49 454	0.33 394	1.90 661	0.32 392	0.51 467	0.33 402	0.49 451	9.24 775	0.49 450	0.33 390	0.41 339	9.82 770	0.41 424	0.28 355	9.34 772	0.29 353

PCWNet_CMD	2.80 729	9.82 753	0.32 297	10.09 768	0.32 395	0.49 454	0.33 394	3.34 732	0.33 402	0.49 445	0.33 402	0.49 451	8.73 772	0.48 443	0.33 390	0.41 339	9.22 766	0.42 440	0.29 370	9.55 773	0.31 378

NLSM1	2.93 730	3.24 658	2.57 719	4.04 712	2.66 738	3.30 733	2.55 734	3.29 731	2.55 736	3.35 733	2.48 738	3.28 732	2.47 724	3.34 733	2.49 736	3.26 715	2.55 715	3.13 727	2.57 737	3.00 714	2.46 733

StereoVision	3.15 731	5.00 699	0.89 537	4.83 730	1.00 589	3.93 738	1.27 662	6.37 767	1.34 668	5.67 767	1.26 662	5.84 768	1.27 652	5.03 764	1.24 659	5.10 748	1.09 561	4.61 748	0.57 523	5.62 756	1.12 598

MaDis-Stereo	3.19 732	6.02 731	1.12 562	5.61 740	1.16 609	5.43 765	1.02 595	5.15 764	0.70 550	5.43 764	1.21 657	5.03 765	0.97 574	4.85 758	0.99 584	4.53 729	1.16 571	5.53 764	1.25 662	5.37 754	1.30 664

sAnonymous2	3.31 733	2.63 628	1.38 643	3.71 707	1.86 713	4.70 757	1.11 599	4.82 760	2.72 738	5.45 765	1.98 730	4.59 750	2.64 725	2.65 714	6.21 771	4.37 725	1.08 559	5.16 762	2.24 732	4.52 731	2.39 731

CroCo_RVC	3.31 733	2.63 628	1.38 643	3.71 707	1.86 713	4.70 757	1.11 599	4.82 760	2.72 738	5.45 765	1.98 730	4.59 750	2.64 725	2.65 714	6.21 771	4.37 725	1.08 559	5.16 762	2.24 732	4.52 731	2.39 731

DPSNet	3.66 735	3.60 664	3.62 743	3.63 704	3.64 760	3.65 736	3.65 760	3.66 736	3.67 757	3.67 735	3.65 758	3.67 736	3.66 746	3.66 735	3.68 755	3.68 720	3.66 736	3.67 734	3.68 760	3.67 718	3.67 759

NLCSM	3.67 736	4.08 679	3.19 739	4.80 729	3.26 753	3.99 741	3.24 755	4.25 743	3.18 753	4.09 739	3.27 753	4.14 741	3.18 741	4.13 741	3.28 751	4.06 723	3.10 726	3.85 739	3.14 751	3.91 724	3.27 755

STTStereo	3.73 737	30.40 783	2.37 715	2.39 657	2.31 737	2.35 700	2.33 732	2.29 692	2.42 735	2.32 702	2.34 737	2.33 695	2.36 723	2.30 697	2.27 734	2.35 692	2.22 708	2.31 707	2.22 731	2.29 686	2.34 730

rvit_105_1	3.83 738	5.22 709	3.01 724	4.53 717	3.01 741	4.51 745	3.01 740	4.56 747	3.04 741	4.53 746	3.03 742	4.55 748	3.03 729	4.56 747	3.04 738	4.57 731	3.05 719	4.57 743	3.05 742	4.57 733	3.05 740

rvit_stereo_0081	3.83 738	5.23 712	3.01 724	4.53 717	3.03 743	4.55 751	3.02 741	4.56 747	3.04 741	4.52 744	3.02 740	4.54 746	3.03 729	4.56 747	3.04 738	4.57 731	3.05 719	4.57 743	3.05 742	4.58 734	3.05 740

rvit_stereo_0081_aga	3.86 740	5.33 716	3.02 727	4.55 723	3.04 747	4.54 747	3.02 741	4.64 754	3.06 745	4.54 748	3.04 744	4.62 755	3.08 736	4.62 753	3.07 743	4.58 734	3.06 723	4.60 747	3.08 746	4.63 737	3.07 744

rvit_stereo_0082	3.86 740	5.82 729	3.01 724	4.53 717	3.03 743	4.54 747	3.02 741	4.56 747	3.04 741	4.53 746	3.02 740	4.55 748	3.04 732	4.57 750	3.05 740	4.57 731	3.05 719	4.58 745	3.05 742	4.58 734	3.06 743

rvit_0105_6	3.87 742	5.73 728	3.10 735	4.69 727	3.12 751	4.54 747	3.02 741	4.56 747	3.04 741	4.54 748	3.03 742	4.54 746	3.04 732	4.56 747	3.05 740	4.58 734	3.05 719	4.58 745	3.05 742	4.58 734	3.05 740

rvit_stereo_0080	3.89 743	5.70 726	3.04 729	4.54 720	3.03 743	4.56 752	3.05 747	4.60 751	3.07 746	4.58 751	3.06 745	4.59 750	3.06 734	4.61 751	3.08 744	4.63 736	3.09 724	4.64 749	3.10 747	4.65 738	3.10 747

whm_eth	3.89 743	5.70 726	3.04 729	4.54 720	3.03 743	4.56 752	3.05 747	4.60 751	3.07 746	4.58 751	3.06 745	4.59 750	3.06 734	4.61 751	3.08 744	4.63 736	3.09 724	4.64 749	3.10 747	4.65 738	3.10 747

rvit_0105_4	3.91 745	5.47 724	3.02 727	4.54 720	3.02 742	4.54 747	3.03 745	4.75 757	3.17 752	4.57 750	3.06 745	4.61 754	3.16 740	4.65 754	3.09 746	4.66 738	3.11 727	4.68 752	3.18 753	4.81 744	3.16 752

rvit_0105_3	3.91 745	5.33 716	3.06 732	4.60 725	3.07 749	4.60 754	3.06 749	4.62 753	3.08 749	4.60 753	3.07 748	4.62 755	3.08 736	4.67 755	3.10 747	4.70 739	3.11 727	4.77 756	3.19 754	4.77 743	3.14 751

rvit_stereo_0083	3.92 747	5.30 715	3.06 732	4.61 726	3.09 750	4.67 756	3.08 750	4.66 755	3.09 750	4.62 754	3.10 750	4.66 758	3.11 738	4.67 755	3.16 749	4.72 741	3.16 730	4.77 756	3.11 749	4.66 740	3.11 749

rvit_stereo_ft	3.93 748	5.44 722	3.05 731	4.59 724	3.06 748	4.61 755	3.08 750	4.67 756	3.12 751	4.63 755	3.10 750	4.65 757	3.11 738	4.69 757	3.13 748	4.70 739	3.14 729	4.71 754	3.15 752	4.74 741	3.16 752

rvit_0105_5	4.10 749	5.40 720	3.13 738	4.71 728	3.15 752	4.72 759	3.10 752	4.90 762	3.27 754	4.69 756	3.16 752	4.84 762	3.25 742	4.96 761	3.34 752	5.05 746	3.39 735	5.10 761	3.40 755	5.11 751	3.42 756

MLG-Stereo_test1	4.25 750	5.34 719	3.61 742	5.31 736	3.63 759	5.23 763	3.57 758	5.38 765	3.65 756	5.23 762	3.47 755	4.76 759	3.74 749	4.85 758	3.71 756	4.96 743	3.18 732	4.71 754	2.92 739	4.86 747	2.90 737

MLG-Stereo_test3	4.26 751	4.85 693	3.95 746	5.35 737	3.60 758	4.75 760	3.76 761	5.49 766	3.71 758	5.39 763	3.69 759	4.82 761	3.66 746	4.85 758	3.73 759	4.93 742	3.19 733	4.69 753	2.99 741	4.84 746	2.98 739

MLG-Stereo_test2	4.28 752	5.46 723	3.69 744	4.86 732	3.72 761	5.58 766	3.42 756	4.81 759	3.77 762	4.85 758	3.72 760	5.55 767	3.63 745	5.58 765	3.53 754	4.41 728	3.28 734	4.99 760	2.95 740	4.75 742	3.13 750

RAFT+CT+SA	4.28 752	7.62 738	4.91 751	5.55 739	2.28 735	3.09 728	3.64 759	4.49 745	3.07 746	4.80 757	3.35 754	4.77 760	3.70 748	4.29 744	3.05 740	5.58 750	5.98 753	3.58 733	3.78 762	4.26 727	3.72 760

SA	4.33 754	7.35 735	6.85 763	5.96 742	4.09 765	3.59 735	3.15 753	3.82 738	2.64 737	3.91 736	3.85 761	3.57 734	2.72 727	3.13 729	4.03 762	7.09 763	6.86 758	3.57 732	3.12 750	3.85 720	3.51 758

Sa-1000	4.34 755	8.37 741	6.84 762	6.98 751	4.45 768	3.58 734	3.00 739	3.42 734	3.39 755	2.61 713	4.00 764	3.83 738	4.01 757	3.90 738	3.90 760	5.98 754	5.62 750	3.76 736	2.34 735	4.35 729	2.47 734

TestStereo1	4.60 756	8.41 742	6.44 760	6.86 749	3.79 762	3.97 739	3.78 762	3.99 740	3.74 759	3.97 737	3.52 756	3.94 739	3.58 743	3.98 739	3.72 757	6.82 760	6.50 756	3.76 736	3.66 758	3.90 721	3.74 762

SA-5K	4.60 756	8.41 742	6.44 760	6.86 749	3.79 762	3.97 739	3.78 762	3.99 740	3.74 759	3.97 737	3.52 756	3.94 739	3.58 743	3.98 739	3.72 757	6.82 760	6.50 756	3.76 736	3.66 758	3.90 721	3.74 762

DispFullNet	4.61 758	4.84 692	3.12 736	5.00 734	3.57 757	4.75 760	3.03 745	7.75 773	4.17 766	4.91 760	3.09 749	6.20 769	3.95 755	6.71 769	3.51 753	5.30 749	3.67 737	5.86 768	3.63 757	5.61 755	3.46 757

test_5	4.62 759	7.55 737	6.23 758	6.32 745	3.40 756	5.29 764	3.50 757	3.53 735	4.11 765	4.28 741	4.47 768	4.26 744	4.38 760	3.68 736	3.24 750	5.89 752	5.60 749	4.84 758	3.50 756	4.33 728	3.93 766

raft_robust	4.71 760	7.75 739	5.40 756	6.81 748	3.31 754	4.28 744	4.20 767	4.32 744	4.37 768	4.35 743	4.35 767	4.14 741	3.75 750	4.30 745	4.20 765	6.67 759	6.37 754	3.36 731	4.24 768	4.86 747	3.25 754

cross-raft	4.83 761	7.52 736	6.43 759	6.63 746	3.96 764	4.51 745	3.99 765	4.49 745	3.96 764	4.52 744	3.96 763	4.50 745	3.97 756	4.50 746	3.97 761	6.65 758	6.44 755	4.33 740	3.92 764	4.35 729	3.91 765

test_4	4.88 762	8.13 740	6.98 764	7.46 752	4.44 767	4.25 743	3.85 764	4.04 742	3.92 763	4.13 740	3.91 762	4.18 743	3.84 753	4.14 742	4.06 763	7.01 762	7.13 761	4.53 741	3.72 761	4.09 725	3.72 760

TestStereo	4.88 762	4.75 691	4.79 749	4.87 733	4.92 769	4.81 762	4.90 770	4.78 758	4.77 769	4.87 759	4.89 769	4.90 763	4.91 762	4.99 762	4.79 767	4.98 744	4.87 746	4.87 759	4.92 770	5.00 750	5.00 769

test_3	5.01 764	8.86 747	7.77 766	8.09 754	2.76 740	4.13 742	4.05 766	3.88 739	3.76 761	4.33 742	4.13 765	3.71 737	3.91 754	4.21 743	4.06 763	7.93 764	7.69 763	4.53 741	3.91 763	4.17 726	4.29 768

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 765	50.87 794	2.78 720	2.87 675	2.71 739	2.78 727	0.47 483	2.88 726	2.86 740	1.89 663	2.67 739	2.79 728	2.79 728	2.78 727	2.83 737	2.82 710	2.82 716	2.83 726	2.77 738	2.83 713	2.76 735
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	5.10 766	5.15 704	4.49 748	5.07 735	3.37 755	6.87 769	4.75 769	5.04 763	6.34 773	7.84 773	5.06 770	6.72 773	4.09 758	4.99 762	5.44 770	5.03 745	3.16 730	4.67 751	4.86 769	5.15 752	3.89 764

U	5.15 767	8.49 744	1.81 670	8.49 756	1.77 707	8.49 774	1.77 704	8.51 775	1.77 709	8.49 775	1.77 708	8.50 775	1.78 697	8.58 775	1.77 711	8.54 767	1.78 674	8.55 775	1.78 718	8.55 769	1.84 714

SGM-Forest	5.21 768	5.92 730	4.08 747	6.18 743	4.16 766	6.31 768	4.34 768	6.50 768	4.33 767	6.14 769	4.21 766	6.61 772	4.55 761	6.67 768	4.48 766	5.94 753	3.94 739	5.85 767	4.03 766	5.79 757	4.17 767
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 769	9.16 749	8.03 770	8.09 754	5.62 772	6.11 767	6.35 773	6.85 770	4.94 770	6.08 768	6.29 775	4.98 764	6.43 767	6.22 766	6.36 773	6.16 756	7.47 762	5.82 766	5.44 773	7.11 763	5.68 772

rvit_stereo_0075_2	6.64 770	8.80 746	5.25 753	7.89 753	5.27 771	7.90 773	5.27 771	7.92 774	5.28 771	7.91 774	5.29 772	7.93 774	5.27 763	7.92 774	5.28 768	7.93 764	5.28 748	7.93 773	5.29 772	7.93 766	5.28 771

RAFT	6.73 771	9.36 750	7.40 765	8.51 757	6.55 773	6.88 770	6.60 774	6.79 769	6.60 774	6.80 770	6.72 776	5.31 766	5.50 765	6.61 767	6.61 774	8.42 766	5.89 751	5.73 765	5.45 774	6.61 759	6.24 773

SGM+DAISY	7.06 772	9.15 748	5.38 755	8.84 758	5.18 770	8.80 775	5.31 772	8.79 776	5.28 771	8.89 776	5.20 771	8.93 776	5.33 764	8.95 776	5.36 769	8.70 768	5.21 747	8.74 776	5.20 771	8.89 770	5.15 770

test-v	7.53 773	11.89 760	7.98 767	9.36 761	7.14 774	7.06 771	7.09 775	7.37 771	6.91 775	7.29 771	5.71 773	6.45 770	6.93 768	6.73 770	7.27 775	8.93 771	7.85 764	6.98 771	6.80 775	7.56 764	7.34 775

test-2	7.53 773	11.89 760	7.98 767	9.36 761	7.14 774	7.06 771	7.09 775	7.37 771	6.91 775	7.29 771	5.71 773	6.45 770	6.93 768	6.73 770	7.27 775	8.93 771	7.85 764	6.98 771	6.80 775	7.56 764	7.34 775

PA-Net	11.80 775	223.51 801	0.62 476	0.59 418	0.71 551	0.59 495	0.73 556	0.67 502	0.73 561	0.55 483	0.61 525	0.60 498	0.74 553	0.63 500	0.73 553	0.66 467	0.60 481	0.69 520	0.66 544	0.72 499	0.65 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 776	23.00 768	15.00 776	23.00 782	15.00 776	24.00 782	16.00 777	24.00 783	16.00 777	22.00 783	15.00 777	23.00 783	16.00 777	23.00 783	15.00 777	22.00 783	15.00 777	22.00 783	15.00 777	22.00 783	15.00 777

rafts_anoy	20.00 777	20.00 762	20.00 777	20.00 776	20.00 777	20.00 776	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778

raft+_RVC	20.00 777	20.00 762	20.00 777	20.00 776	20.00 777	20.00 776	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778

raftrobust	20.00 777	20.00 762	20.00 777	20.00 776	20.00 777	20.00 776	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778

CasAABBNet	20.00 777	20.00 762	20.00 777	20.00 776	20.00 777	20.00 776	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778

RALCasStereoNet	20.00 777	20.00 762	20.00 777	20.00 776	20.00 777	20.00 776	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778

RALAANet	20.00 777	20.00 762	20.00 777	20.00 776	20.00 777	20.00 776	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778	20.00 777	20.00 778

111	30.40 783	30.94 784	29.72 784	32.61 783	30.02 784	33.57 783	30.47 785	31.50 784	29.39 785	30.98 784	29.11 785	29.78 784	30.39 788	29.45 784	30.76 788	30.08 784	29.02 785	29.92 784	30.32 788	29.86 784	30.17 785

WCMA_ROB	31.10 784	35.43 788	27.12 783	39.51 795	23.10 783	38.78 795	25.30 784	37.49 796	25.39 784	37.29 795	27.02 784	38.52 796	26.48 784	37.80 795	26.44 784	36.28 791	22.65 784	33.90 788	22.30 784	37.10 793	24.18 784

DCANet-4	35.22 785	34.54 785	35.08 790	33.58 787	35.47 791	34.55 784	35.53 792	36.08 790	35.85 789	35.92 790	35.77 791	35.18 790	35.48 790	35.39 790	37.15 795	34.55 790	33.92 789	35.02 791	34.90 790	35.79 788	34.74 792

ADStereo(finetuned)	36.13 786	36.63 789	38.07 795	36.97 788	33.25 788	35.91 788	34.45 789	36.36 791	32.99 786	38.14 796	36.71 792	36.69 791	34.13 789	38.57 796	40.79 796	37.60 796	36.58 792	35.90 792	33.36 789	35.42 787	34.04 789

fast-reg	37.00 787	37.00 790	37.00 791	37.00 789	37.00 792	37.00 791	37.00 793	37.00 792	37.00 790	37.00 791	37.00 793	37.00 792	37.00 791	37.00 791	37.00 791	37.00 792	37.00 793	37.00 793	37.00 793	37.00 789	37.00 793

Reg-Stereo(zero)	37.00 787	37.00 790	37.00 791	37.00 789	37.00 792	37.00 791	37.00 793	37.00 792	37.00 790	37.00 791	37.00 793	37.00 792	37.00 791	37.00 791	37.00 791	37.00 792	37.00 793	37.00 793	37.00 793	37.00 789	37.00 793

FLISNet	37.00 787	37.00 790	37.00 791	37.00 789	37.00 792	37.00 791	37.00 793	37.00 792	37.00 790	37.00 791	37.00 793	37.00 792	37.00 791	37.00 791	37.00 791	37.00 792	37.00 793	37.00 793	37.00 793	37.00 789	37.00 793

CoSv	37.00 787	37.00 790	37.00 791	37.00 789	37.00 792	37.00 791	37.00 793	37.00 792	37.00 790	37.00 791	37.00 793	37.00 792	37.00 791	37.00 791	37.00 791	37.00 792	37.00 793	37.00 793	37.00 793	37.00 789	37.00 793

MDST_ROB	69.83 791	87.70 795	41.95 796	113.75 798	65.62 798	75.05 796	55.25 798	75.64 798	45.04 794	71.61 797	41.75 797	72.81 797	44.06 795	68.38 797	44.63 797	101.89 799	59.57 799	107.10 799	61.05 799	104.38 796	59.38 799

NOSS_ROB	102.95 792	153.00 799	121.00 799	51.00 796	44.00 796	165.00 799	127.00 799	153.00 799	119.00 796	164.00 800	125.00 799	168.00 800	120.00 797	153.00 799	117.00 799	49.00 797	44.00 797	49.00 797	44.00 797	49.00 794	44.00 797

CBMV	128.50 793	1422.70 807	53.10 797	79.50 797	51.30 797	77.30 797	49.70 797	74.00 797	48.20 795	77.20 798	48.80 798	73.90 798	48.00 796	73.80 798	48.80 798	70.40 798	45.10 798	68.90 798	46.10 798	68.20 795	45.00 798
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 794	171.00 800	160.68 802	162.58 799	160.59 800	164.01 798	160.35 801	158.51 800	158.56 798	158.34 799	160.12 801	158.56 799	159.92 799	157.26 800	158.94 801	154.38 800	158.36 800	155.75 800	159.13 802	153.67 797	154.07 801
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	189.29 795	560.34 804	182.58 803	229.00 801	135.68 799	197.79 800	135.52 800	197.80 801	135.44 797	197.75 801	135.49 800	197.90 801	135.51 798	197.84 801	135.75 800	217.37 802	171.11 801	183.74 801	127.67 801	183.56 798	127.88 800

AE-Stereo	201.80 796	123.00 796	115.00 798	219.00 800	218.00 802	223.00 801	244.00 803	217.00 802	236.00 800	202.00 802	203.00 802	205.00 802	208.00 800	225.00 802	204.00 802	210.00 801	198.00 802	197.00 802	184.00 803	204.00 799	201.00 802

MGS-Stereo	239.45 797	123.00 796	135.00 800	266.00 802	286.00 803	277.00 802	305.00 804	271.00 803	242.00 801	274.00 803	279.00 804	255.00 803	270.00 802	268.00 803	297.00 804	221.00 803	247.00 804	216.00 803	123.00 800	217.00 800	217.00 804

EGLCR-Stereo	246.90 798	129.00 798	139.00 801	266.00 802	286.00 803	277.00 802	305.00 804	271.00 803	242.00 801	274.00 803	279.00 804	255.00 803	270.00 802	268.00 803	297.00 804	230.00 804	247.00 804	216.00 803	223.00 805	237.00 801	227.00 805

DLCB_ROB	284.23 799	354.61 802	207.27 804	363.24 804	206.46 801	364.72 804	210.41 802	364.72 805	210.41 799	364.81 805	208.64 803	364.81 805	208.64 801	364.72 805	210.41 803	354.70 805	205.53 803	354.70 805	205.53 804	354.70 802	205.53 803

LE_ROB	396.57 800	471.28 803	329.84 805	471.48 805	308.15 805	526.83 805	322.10 806	488.15 806	323.76 803	495.46 806	317.97 806	497.17 806	320.10 804	481.62 806	326.76 806	462.71 806	298.97 806	466.16 806	285.98 806	447.62 803	289.21 806

SGM-ForestM	596.69 801	677.77 805	444.52 806	699.85 806	517.25 806	732.94 806	488.29 807	770.79 807	460.11 804	750.81 807	487.98 807	792.79 807	499.41 805	730.90 807	475.81 807	720.03 807	491.16 807	663.96 807	418.60 807	674.76 804	436.05 807

CBMV_ROB	818.48 802	913.88 806	709.52 807	862.84 807	597.78 807	1073.99 807	700.52 808	1015.66 808	702.59 805	1115.65 808	760.02 808	1130.24 808	721.57 806	1037.41 808	692.65 808	814.05 808	564.29 808	843.28 808	595.31 808	915.51 805	602.92 808

tt	500032.53 803	34.60 786	29.72 784	37.47 793	34.41 789	36.85 789	35.22 790	34.71 788	33.55 787	34.50 785	35.43 789	33.81 788	10000000.00 807	33.57 788	33.13 789	33.68 788	35.00 790	34.03 789	35.26 791	30.96 785	34.63 790

DCANet	500032.53 803	34.60 786	29.72 784	37.47 793	34.41 789	36.85 789	35.22 790	34.71 788	33.55 787	34.50 785	35.43 789	33.81 788	10000000.00 807	33.57 788	33.13 789	33.68 788	35.00 790	34.03 789	35.26 791	30.96 785	34.63 790

fff	1000028.16 805	29.62 780	29.72 784	32.61 783	30.02 784	35.13 785	31.83 786	32.07 785	10000000.00 806	35.27 787	29.82 786	32.45 785	30.15 785	32.35 785	30.09 785	31.04 785	29.55 786	30.64 785	30.14 785	10000000.00 806	30.77 786

csc	1000028.16 805	29.62 780	29.72 784	32.61 783	30.02 784	35.13 785	31.83 786	32.07 785	10000000.00 806	35.27 787	29.82 786	32.45 785	30.15 785	32.35 785	30.09 785	31.04 785	29.55 786	30.64 785	30.14 785	10000000.00 806	30.77 786

cscssc	1000028.16 805	29.62 780	29.72 784	32.61 783	30.02 784	35.13 785	31.83 786	32.07 785	10000000.00 806	35.27 787	29.82 786	32.45 785	30.15 785	32.35 785	30.09 785	31.04 785	29.55 786	30.64 785	30.14 785	10000000.00 806	30.77 786

real-time stereo	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 807	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809

111111	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 807	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809

SGD-Stereo	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 807	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809

IGEV-Stereo++	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 807	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 807	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809

IGEV-Stereo+	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 807	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809

SDNR	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 807	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809

anonymousdsp2	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 807	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809

anonymousdsp	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 807	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809

test_example2	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 807	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809

DIP-Stereo	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 808	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 807	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 809	10000000.00 806	10000000.00 809
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GS-Stereo							0.38 434	0.50 451	0.38 434	0.50 458	0.38 436	0.50 465	3.79 751	0.50 458	0.38 426	0.54 430	0.43 413	0.46 452	0.34 422	0.46 428	0.35 412

Low-res two-view benchmark