Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 68	0.04 65	0.07 80	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.06 82	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 98	0.08 96	0.09 89	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 96	0.08 103	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

G2L-ROB	0.03 29	0.06 82	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 98	0.07 94	0.09 89	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 104	0.07 100	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

CMRA-Stereo	0.04 54	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 82	0.04 65	0.05 61	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.05 73	0.03 45	0.06 134	0.03 63	0.04 103	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 68	0.04 65	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.05 73	0.03 45	0.05 115	0.03 63	0.04 103	0.03 52

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light2-Stereo	0.05 58	0.04 52	0.05 81	0.05 61	0.05 127	0.04 96	0.05 128	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.05 123	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.06 135	0.05 123

light-stereo	0.05 58	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 547	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

DFGA-Net	0.05 58	0.06 82	0.04 65	0.06 71	0.04 101	0.06 127	0.04 110	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 117	0.06 138	0.04 107	0.06 129	0.04 104	0.06 82	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

GASNet	0.05 58	0.04 52	0.12 146	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 128	0.04 101	0.04 110	0.12 193	0.04 117	0.06 138	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

WZ-Net	0.05 58	0.50 327	0.10 106	0.12 123	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 134	0.10 118	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

IINet	0.06 63	0.05 68	0.02 15	0.05 61	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 107	0.02 26	0.02 27	0.73 547	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 211	0.20 253	0.23 234	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 269	0.21 282	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 347	0.10 106	0.12 123	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 134	0.11 149	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

AASNet	0.06 63	0.08 89	0.08 96	0.08 82	0.05 127	0.06 127	0.05 128	0.05 117	0.06 152	0.06 137	0.06 153	0.05 120	0.06 149	0.06 129	0.05 123	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.05 130	0.06 135	0.05 123

SACVNet	0.06 63	0.08 89	0.08 96	0.08 82	0.05 127	0.06 127	0.05 128	0.05 117	0.06 152	0.06 137	0.06 153	0.05 120	0.06 149	0.06 129	0.05 123	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.05 130	0.06 135	0.05 123

AACVNet	0.06 63	0.08 89	0.08 96	0.08 82	0.05 127	0.06 127	0.05 128	0.05 117	0.06 152	0.06 137	0.06 153	0.05 120	0.06 149	0.06 129	0.05 123	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.05 130	0.06 135	0.05 123

Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 239	0.17 185	0.05 127	0.05 113	0.05 128	0.05 117	0.05 133	0.05 120	0.05 136	0.05 120	0.05 126	0.05 112	0.05 123	0.17 209	0.16 218	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

UHP(ZeroShot)	0.07 69	0.41 279	0.05 81	0.05 61	0.05 127	0.05 113	0.05 128	0.05 117	0.05 133	0.05 120	0.05 136	0.05 120	0.05 126	0.05 112	0.05 123	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

UHP(FT)	0.07 69	0.40 266	0.05 81	0.05 61	0.05 127	0.05 113	0.05 128	0.05 117	0.05 133	0.05 120	0.05 136	0.05 120	0.05 126	0.05 112	0.05 123	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

mmmmmm	0.07 69	0.40 266	0.05 81	0.05 61	0.05 127	0.05 113	0.05 128	0.05 117	0.05 133	0.05 120	0.05 136	0.05 120	0.05 126	0.05 112	0.05 123	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

UHP	0.07 69	0.41 279	0.05 81	0.05 61	0.05 127	0.05 113	0.05 128	0.05 117	0.05 133	0.05 120	0.05 136	0.05 120	0.05 126	0.05 112	0.05 123	0.05 73	0.05 85	0.05 115	0.05 130	0.05 121	0.05 123

AANet	0.07 69	0.04 52	0.03 40	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 201	0.04 96	0.03 58	0.58 499	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

RT-IGEV	0.07 69	0.05 68	0.03 40	0.05 61	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.03 58	0.75 550	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

DispViT+	0.07 69	0.08 89	0.12 146	0.08 82	0.05 127	0.08 149	0.05 128	0.08 157	0.05 133	0.08 156	0.05 136	0.08 155	0.05 126	0.08 157	0.05 123	0.08 96	0.07 100	0.07 147	0.05 130	0.07 154	0.05 123

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 89	0.11 134	0.11 115	0.05 127	0.08 149	0.05 128	0.08 157	0.05 133	0.08 156	0.05 136	0.08 155	0.05 126	0.08 157	0.05 123	0.11 128	0.10 118	0.07 147	0.05 130	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 69	0.08 89	0.07 94	0.07 80	0.07 156	0.08 149	0.06 152	0.08 157	0.07 163	0.08 156	0.07 164	0.08 155	0.06 149	0.07 152	0.07 154	0.08 96	0.07 100	0.07 147	0.07 156	0.06 135	0.06 139

FADE	0.07 69	0.06 82	0.02 15	0.09 89	0.10 172	0.03 44	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.05 120	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.15 176	0.10 118	0.17 259	0.13 254	0.11 183	0.11 193

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 80	0.56 353	0.06 87	0.06 71	0.06 147	0.06 127	0.06 152	0.06 135	0.06 152	0.06 137	0.06 153	0.06 138	0.06 149	0.06 129	0.06 146	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

fsdfsdds	0.08 80	0.58 358	0.06 87	0.06 71	0.06 147	0.06 127	0.06 152	0.06 135	0.06 152	0.06 137	0.06 153	0.06 138	0.06 149	0.06 129	0.06 146	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

nnnnnnn	0.08 80	0.58 358	0.06 87	0.06 71	0.06 147	0.06 127	0.06 152	0.06 135	0.06 152	0.06 137	0.06 153	0.06 138	0.06 149	0.06 129	0.06 146	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

TestStereooo	0.08 80	0.56 353	0.06 87	0.06 71	0.06 147	0.06 127	0.06 152	0.06 135	0.06 152	0.06 137	0.06 153	0.06 138	0.06 149	0.06 129	0.06 146	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

iinet-test	0.08 80	0.16 173	0.02 15	0.16 164	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 291	0.02 26	0.02 27	0.71 534	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 263

BridgeDepth	0.08 80	0.08 89	0.11 134	0.11 115	0.05 127	0.08 149	0.05 128	0.08 157	0.07 163	0.08 156	0.05 136	0.08 155	0.05 126	0.09 163	0.08 158	0.15 176	0.11 149	0.07 147	0.05 130	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 80	0.02 12	0.02 15	1.01 557	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 164	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

TARStereo(FT)	0.09 87	0.59 361	0.06 87	0.06 71	0.06 147	0.06 127	0.06 152	0.06 135	0.06 152	0.06 137	0.06 153	0.06 138	0.06 149	0.06 129	0.06 146	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

2222	0.09 87	0.59 361	0.06 87	0.06 71	0.06 147	0.06 127	0.06 152	0.06 135	0.06 152	0.06 137	0.06 153	0.06 138	0.06 149	0.06 129	0.06 146	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

1111	0.09 87	0.60 366	0.06 87	0.06 71	0.06 147	0.06 127	0.06 152	0.06 135	0.06 152	0.06 137	0.06 153	0.06 138	0.06 149	0.06 129	0.06 146	0.06 82	0.06 93	0.06 134	0.06 148	0.06 135	0.06 139

anonymous	0.09 87	0.09 98	0.14 177	0.14 142	0.07 156	0.09 157	0.07 163	0.09 163	0.07 163	0.09 163	0.07 164	0.09 164	0.07 162	0.09 163	0.07 154	0.14 161	0.13 189	0.09 160	0.07 156	0.09 163	0.07 150

TS12	0.09 87	0.09 98	0.17 219	0.19 199	0.06 147	0.08 149	0.06 152	0.08 157	0.06 152	0.08 156	0.06 153	0.08 155	0.06 149	0.08 157	0.06 146	0.15 176	0.16 218	0.08 152	0.06 148	0.08 159	0.06 139

RT-Monster	0.09 87	0.07 86	0.03 40	0.15 154	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 175	0.04 96	0.03 58	0.92 578	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 150

DA	0.09 87	0.13 127	0.39 394	0.08 82	0.05 127	0.07 145	0.05 128	0.13 194	0.05 133	0.06 137	0.05 136	0.06 138	0.05 126	0.06 129	0.05 123	0.06 82	0.05 85	0.14 209	0.13 254	0.06 135	0.05 123

GGEV	0.09 87	0.13 127	0.39 394	0.08 82	0.05 127	0.07 145	0.05 128	0.13 194	0.05 133	0.06 137	0.05 136	0.06 138	0.05 126	0.06 129	0.05 123	0.06 82	0.05 85	0.14 209	0.13 254	0.06 135	0.05 123

test_sample7	0.09 87	1.00 451	0.11 134	0.11 115	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.12 164	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 87	0.97 440	0.10 106	0.10 94	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample3	0.09 87	0.87 413	0.10 106	0.12 123	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 87	1.03 469	0.11 134	0.11 115	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 104	0.09 113	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 87	0.87 413	0.12 146	0.11 115	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 87	1.01 463	0.09 102	0.09 89	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 104	0.09 113	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 87	0.95 437	0.09 102	0.10 94	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 104	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 87	1.01 463	0.10 106	0.10 94	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

SepStereo	0.09 87	0.09 98	0.10 106	0.09 89	0.09 166	0.09 157	0.09 169	0.10 164	0.08 168	0.10 168	0.09 171	0.09 164	0.09 170	0.09 163	0.08 158	0.09 104	0.08 103	0.09 160	0.08 161	0.09 163	0.08 153

APVNet	0.09 87	0.05 68	0.04 65	0.05 61	0.04 101	0.05 113	0.90 638	0.06 135	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

ADCS	0.09 87	0.02 12	0.04 65	0.90 528	0.06 147	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 213	0.36 470	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ply	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

xbf	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

relubot	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

relurobot	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

ACC-I	0.10 106	0.10 103	0.12 146	0.13 136	0.08 160	0.11 175	0.08 166	0.10 164	0.08 168	0.11 185	0.08 169	0.10 168	0.08 166	0.10 167	0.08 158	0.13 150	0.12 164	0.10 162	0.08 161	0.10 167	0.08 153

ACC	0.10 106	0.10 103	0.11 134	0.13 136	0.08 160	0.10 159	0.08 166	0.10 164	0.08 168	0.10 168	0.08 169	0.10 168	0.08 166	0.10 167	0.08 158	0.13 150	0.11 149	0.10 162	0.08 161	0.10 167	0.08 153

GIO	0.10 106	0.22 200	0.22 270	0.23 234	0.05 127	0.07 145	0.05 128	0.07 152	0.05 133	0.07 154	0.05 136	0.07 154	0.05 126	0.07 152	0.05 123	0.23 269	0.22 289	0.06 134	0.05 130	0.06 135	0.05 123

zh-sn7	0.10 106	0.98 441	0.14 177	0.15 154	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 176	0.13 189	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 106	1.05 473	0.12 146	0.12 123	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.12 164	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 106	1.05 473	0.12 146	0.12 123	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.12 164	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 106	1.05 473	0.12 146	0.12 123	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.12 164	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 106	1.07 477	0.11 134	0.10 94	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 106	1.03 469	0.12 146	0.10 94	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 150	0.13 189	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet	0.10 106	1.07 477	0.11 134	0.10 94	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 109	0.10 118	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

1111x	0.10 106	1.14 485	0.13 168	0.14 142	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 150	0.11 149	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

AnonymousM	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

222	0.10 106	0.99 449	0.12 146	0.13 136	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 134	0.12 164	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

test_xeample	0.10 106	1.09 479	0.13 168	0.12 123	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 161	0.14 204	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PVD	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

SHD	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

SAMSARA	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

XQC	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

RTSC	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

RTS	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

RTSA	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

MADNet+	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

MADNet++	0.10 106	0.10 103	0.10 106	0.10 94	0.10 172	0.10 159	0.10 175	0.10 164	0.10 178	0.10 168	0.10 176	0.10 168	0.10 175	0.10 167	0.10 172	0.10 109	0.10 118	0.10 162	0.10 175	0.10 167	0.10 169

ADCPNet	0.10 106	0.03 31	0.04 65	1.27 632	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 157	0.04 104	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

over-6	0.11 134	0.11 120	0.15 202	0.16 164	0.10 172	0.11 175	0.10 175	0.11 182	0.10 178	0.11 185	0.10 176	0.11 186	0.10 175	0.11 186	0.10 172	0.14 161	0.14 204	0.11 179	0.10 175	0.11 183	0.09 160

over v1	0.11 134	0.11 120	0.15 202	0.16 164	0.10 172	0.11 175	0.10 175	0.11 182	0.10 178	0.11 185	0.10 176	0.11 186	0.10 175	0.11 186	0.10 172	0.14 161	0.14 204	0.11 179	0.09 166	0.11 183	0.10 169

over-8	0.11 134	0.14 149	0.15 202	0.16 164	0.10 172	0.11 175	0.10 175	0.11 182	0.09 173	0.11 185	0.10 176	0.11 186	0.10 175	0.11 186	0.09 164	0.14 161	0.14 204	0.11 179	0.09 166	0.11 183	0.09 160

over-9	0.11 134	0.11 120	0.16 209	0.16 164	0.10 172	0.12 186	0.10 175	0.11 182	0.10 178	0.11 185	0.10 176	0.11 186	0.10 175	0.11 186	0.10 172	0.14 161	0.14 204	0.11 179	0.10 175	0.11 183	0.09 160

ISRNet	0.11 134	0.05 68	0.36 375	0.24 240	0.07 156	0.13 189	0.05 128	0.06 135	0.05 133	0.05 120	0.05 136	0.13 196	0.05 126	0.05 112	0.09 164	0.24 279	0.20 277	0.10 162	0.05 130	0.06 135	0.13 246

JetRed	0.11 134	0.12 125	0.11 134	0.11 115	0.11 202	0.11 175	0.14 257	0.11 182	0.11 206	0.12 193	0.11 204	0.11 186	0.11 201	0.11 186	0.11 192	0.11 128	0.16 218	0.11 179	0.11 200	0.11 183	0.11 193

JetBlue	0.11 134	0.11 120	0.12 146	0.13 136	0.14 256	0.11 175	0.11 202	0.11 182	0.11 206	0.11 185	0.11 204	0.11 186	0.11 201	0.12 194	0.12 235	0.11 128	0.11 149	0.11 179	0.11 200	0.11 183	0.11 193

x	0.11 134	1.15 488	0.15 202	0.14 142	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 161	0.15 214	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 134	0.44 296	0.33 348	0.39 319	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 374	0.36 420	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

xxxx	0.11 134	1.16 490	0.16 209	0.12 123	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 150	0.16 218	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 134	0.03 31	0.03 40	1.60 663	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 112	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 134	0.03 31	0.03 40	1.60 663	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 112	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 134	0.02 12	0.02 15	1.62 666	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 129	0.04 104	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

MatchAttention (ZS)	0.12 147	0.12 125	0.12 146	0.12 123	0.13 252	0.12 186	0.12 243	0.12 191	0.12 246	0.12 193	0.12 238	0.12 195	0.12 243	0.12 194	0.12 235	0.12 134	0.12 164	0.12 186	0.12 235	0.12 192	0.12 234
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
zh-mn7	0.12 147	1.14 485	0.17 219	0.20 212	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 227	0.16 218	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_L	0.12 147	0.14 149	0.10 106	0.15 154	0.10 172	0.14 204	0.10 175	0.14 212	0.10 178	0.15 236	0.10 176	0.14 213	0.10 175	0.14 213	0.10 172	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.09 166	0.13 195	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 147	0.07 86	0.05 81	0.08 82	0.05 127	0.08 149	1.20 679	0.07 152	0.05 133	0.05 120	0.05 136	0.08 155	0.05 126	0.08 157	0.03 58	0.07 94	0.05 85	0.06 134	0.05 130	0.07 154	0.05 123

FADNet-RVC-Resample	0.12 147	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	1.57 750	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 130	0.04 103	0.06 139

FADNet_RVC	0.12 147	0.04 52	0.04 65	0.05 61	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.05 126	0.04 96	1.65 754	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 147	0.05 68	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.05 126	0.04 96	1.66 757	0.06 82	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 147	0.03 31	0.04 65	1.71 671	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 129	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

GFORCE	0.13 155	0.13 127	0.18 230	0.19 199	0.11 202	0.11 175	0.10 175	0.11 182	0.09 173	0.11 185	0.11 204	0.11 186	0.10 175	0.13 196	0.11 192	0.17 209	0.18 268	0.13 190	0.11 200	0.13 195	0.11 193

E$^{3}$Stereo	0.13 155	0.14 149	0.13 168	0.16 164	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.16 189	0.13 189	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

LLLLL	0.13 155	0.14 149	0.13 168	0.16 164	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.16 189	0.13 189	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

LLL	0.13 155	0.14 149	0.14 177	0.17 185	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.16 189	0.14 204	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

low	0.13 155	0.14 149	0.14 177	0.16 164	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.16 189	0.13 189	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

100	0.13 155	0.14 149	0.13 168	0.17 185	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.16 189	0.13 189	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

300	0.13 155	0.14 149	0.13 168	0.16 164	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.16 189	0.13 189	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

Last	0.13 155	0.14 149	0.14 177	0.16 164	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.16 189	0.13 189	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

DDDD	0.13 155	0.14 149	0.14 177	0.16 164	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.16 189	0.13 189	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

FORCE_4.7	0.13 155	0.13 127	0.19 239	0.19 199	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.11 192	0.18 227	0.17 248	0.13 190	0.11 200	0.13 195	0.11 193

F4.4	0.13 155	0.13 127	0.18 230	0.19 199	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.11 192	0.17 209	0.16 218	0.13 190	0.10 175	0.13 195	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 155	0.13 127	0.18 230	0.20 212	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.11 192	0.18 227	0.17 248	0.13 190	0.10 175	0.13 195	0.11 193

F5.5	0.13 155	0.13 127	0.18 230	0.19 199	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.12 243	0.13 196	0.11 192	0.17 209	0.16 218	0.13 190	0.11 200	0.13 195	0.11 193

F8.5	0.13 155	0.13 127	0.19 239	0.19 199	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.11 192	0.18 227	0.17 248	0.13 190	0.10 175	0.13 195	0.11 193

FORCE_9	0.13 155	0.13 127	0.20 253	0.19 199	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.11 192	0.17 209	0.18 268	0.13 190	0.11 200	0.13 195	0.11 193

FORCE_8	0.13 155	0.13 127	0.19 239	0.19 199	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.11 192	0.18 227	0.17 248	0.13 190	0.11 200	0.13 195	0.11 193

F7	0.13 155	0.13 127	0.19 239	0.20 212	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.11 192	0.17 209	0.16 218	0.13 190	0.11 200	0.13 195	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 155	0.13 127	0.18 230	0.19 199	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.11 192	0.17 209	0.16 218	0.13 190	0.11 200	0.13 195	0.11 193

TT111	0.13 155	0.14 149	0.14 177	0.16 164	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.16 189	0.13 189	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

FORCE_4	0.13 155	0.13 127	0.19 239	0.19 199	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.11 192	0.17 209	0.16 218	0.13 190	0.10 175	0.13 195	0.11 193

FORCE_5	0.13 155	0.13 127	0.18 230	0.18 191	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.11 192	0.17 209	0.16 218	0.13 190	0.11 200	0.13 195	0.11 193

FORCE_6	0.13 155	0.13 127	0.18 230	0.18 191	0.11 202	0.13 189	0.11 202	0.13 194	0.11 206	0.13 196	0.11 204	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.11 192	0.17 209	0.16 218	0.13 190	0.10 175	0.13 195	0.10 169

EE1	0.13 155	0.14 149	0.14 177	0.17 185	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.16 189	0.13 189	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

AnonStereo	0.13 155	0.14 149	0.14 177	0.16 164	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.16 189	0.13 189	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

CIPLG	0.13 155	0.21 196	0.12 146	0.16 164	0.11 202	0.15 228	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.15 236	0.12 238	0.15 242	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.15 176	0.12 164	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

IPLG	0.13 155	0.20 190	0.14 177	0.15 154	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.15 176	0.12 164	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

ACRE	0.13 155	0.21 196	0.14 177	0.15 154	0.11 202	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.11 206	0.14 214	0.12 238	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.15 176	0.12 164	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

LRCNet_RVC	0.13 155	0.13 127	0.09 102	0.13 136	0.10 172	0.14 204	0.10 175	0.14 212	0.10 178	0.23 289	0.10 176	0.20 269	0.10 175	0.24 297	0.11 192	0.11 128	0.09 113	0.12 186	0.14 260	0.12 192	0.09 160

aanetorigin	0.13 155	0.11 120	0.11 134	0.11 115	0.11 202	0.11 175	0.11 202	0.11 182	0.11 206	0.11 185	0.12 238	0.11 186	0.11 201	0.11 186	0.11 192	0.11 128	0.11 149	0.14 209	0.11 200	0.49 503	0.11 193

FADNet-RVC	0.13 155	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 128	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 136	0.04 102	0.05 126	0.04 96	1.71 771	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

ELAS	0.13 155	0.16 173	0.11 134	0.15 154	0.09 166	0.18 255	0.11 202	0.18 259	0.11 206	0.17 254	0.11 204	0.18 259	0.11 201	0.18 259	0.11 192	0.14 161	0.08 103	0.14 209	0.08 161	0.14 213	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Cross2Single Stereo	0.14 186	0.15 168	0.17 219	0.18 191	0.11 202	0.15 228	0.11 202	0.15 242	0.10 178	0.16 246	0.11 204	0.16 246	0.11 201	0.16 247	0.11 192	0.18 227	0.14 204	0.15 242	0.11 200	0.15 235	0.10 169

tt4	0.14 186	0.14 149	0.21 261	0.20 212	0.10 172	0.14 204	0.11 202	0.14 212	0.10 178	0.13 196	0.10 176	0.13 196	0.12 243	0.14 213	0.11 192	0.19 238	0.17 248	0.13 190	0.12 235	0.13 195	0.12 234

tt5	0.14 186	0.13 127	0.22 270	0.20 212	0.12 242	0.15 228	0.11 202	0.13 194	0.12 246	0.15 236	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.20 246	0.17 248	0.14 209	0.12 235	0.14 213	0.10 169

tt7	0.14 186	0.15 168	0.21 261	0.31 277	0.11 202	0.15 228	0.11 202	0.13 194	0.12 246	0.14 214	0.12 238	0.13 196	0.11 201	0.13 196	0.12 235	0.18 227	0.15 214	0.13 190	0.10 175	0.15 235	0.11 193

tt8	0.14 186	0.15 168	0.20 253	0.28 262	0.11 202	0.14 204	0.10 175	0.14 212	0.12 246	0.15 236	0.12 238	0.13 196	0.12 243	0.14 213	0.11 192	0.18 227	0.17 248	0.14 209	0.10 175	0.15 235	0.12 234

TYNG	0.14 186	0.13 127	0.21 261	0.20 212	0.12 242	0.14 204	0.12 243	0.13 194	0.10 178	0.13 196	0.12 238	0.14 213	0.12 243	0.14 213	0.10 172	0.16 189	0.16 218	0.15 242	0.12 235	0.14 213	0.11 193

w-ln-seven-2	0.14 186	1.22 547	0.28 306	0.32 284	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 320	0.27 319	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

S2M2_XL	0.14 186	0.17 178	0.12 146	0.17 185	0.11 202	0.17 251	0.11 202	0.17 255	0.11 206	0.17 254	0.11 204	0.17 255	0.11 201	0.17 256	0.11 192	0.16 189	0.11 149	0.16 248	0.11 200	0.16 246	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 186	1.83 620	0.12 146	0.11 115	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 110	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 129	0.04 104	0.12 134	0.11 149	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

ProNet	0.14 186	0.20 190	0.14 177	0.16 164	0.11 202	0.16 243	0.11 202	0.17 255	0.11 206	0.17 254	0.12 238	0.17 255	0.13 257	0.17 256	0.12 235	0.15 176	0.11 149	0.16 248	0.11 200	0.15 235	0.12 234

IPLGR_C	0.14 186	0.20 190	0.12 146	0.15 154	0.11 202	0.14 204	0.15 266	0.14 212	0.11 206	0.15 236	0.12 238	0.14 213	0.11 201	0.16 247	0.11 192	0.15 176	0.12 164	0.14 209	0.12 235	0.15 235	0.12 234

MIPNet	0.14 186	0.21 196	0.17 219	0.16 164	0.11 202	0.15 228	0.12 243	0.14 212	0.11 206	0.16 246	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.14 161	0.12 164	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

IPLGR	0.14 186	0.24 211	0.14 177	0.16 164	0.12 242	0.15 228	0.12 243	0.14 212	0.11 206	0.15 236	0.12 238	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.11 192	0.15 176	0.12 164	0.14 209	0.11 200	0.14 213	0.11 193

GMStereo	0.14 186	0.13 127	0.14 177	0.14 142	0.14 256	0.14 204	0.14 257	0.14 212	0.14 258	0.14 214	0.14 265	0.14 213	0.14 262	0.14 213	0.14 252	0.14 161	0.14 204	0.14 209	0.14 260	0.14 213	0.14 253
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 186	0.04 52	0.03 40	2.22 692	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 152	0.04 104	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

HSM	0.14 186	0.16 173	0.12 146	0.17 185	0.12 242	0.17 251	0.11 202	0.17 255	0.11 206	0.17 254	0.12 238	0.17 255	0.12 243	0.17 256	0.12 235	0.16 189	0.11 149	0.16 248	0.11 200	0.16 246	0.12 234

DRN-Test	0.14 186	0.13 127	0.09 102	0.14 142	0.09 166	0.15 228	0.09 169	0.14 212	0.10 178	0.14 214	0.09 171	0.14 213	0.09 170	0.13 196	0.09 164	0.12 134	0.09 113	0.12 186	0.09 166	0.12 192	0.73 604

ELAS_RVC	0.14 186	0.16 173	0.10 106	0.15 154	0.10 172	0.18 255	0.11 202	0.19 261	0.11 206	0.19 260	0.12 238	0.18 259	0.11 201	0.19 262	0.12 235	0.14 161	0.08 103	0.14 209	0.09 166	0.15 235	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 204	0.14 149	0.21 261	0.26 255	0.12 242	0.15 228	0.12 243	0.15 242	0.10 178	0.13 196	0.12 238	0.14 213	0.12 243	0.15 243	0.11 192	0.19 238	0.17 248	0.14 209	0.12 235	0.15 235	0.12 234

tt3	0.15 204	0.15 168	0.21 261	0.34 295	0.12 242	0.14 204	0.11 202	0.15 242	0.12 246	0.15 236	0.12 238	0.14 213	0.11 201	0.13 196	0.12 235	0.19 238	0.18 268	0.14 209	0.12 235	0.15 235	0.11 193

tt6	0.15 204	0.14 149	0.21 261	0.26 255	0.12 242	0.15 228	0.12 243	0.15 242	0.10 178	0.13 196	0.12 238	0.14 213	0.12 243	0.15 243	0.11 192	0.19 238	0.17 248	0.14 209	0.12 235	0.15 235	0.12 234

tt9	0.15 204	0.15 168	0.21 261	0.40 332	0.10 172	0.15 228	0.12 243	0.13 194	0.11 206	0.14 214	0.10 176	0.15 242	0.12 243	0.14 213	0.11 192	0.19 238	0.17 248	0.14 209	0.12 235	0.14 213	0.11 193

ITSA-stereo	0.15 204	0.17 178	0.13 168	0.20 212	0.13 252	0.19 258	0.13 255	0.18 259	0.13 255	0.19 260	0.13 259	0.18 259	0.14 262	0.18 259	0.14 252	0.16 189	0.11 149	0.15 242	0.14 260	0.18 262	0.11 193

CoDeX	0.15 204	0.70 378	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 583	0.02 21	0.69 566	0.75 593	0.01 15	0.02 27	0.02 20

ICVP	0.15 204	0.53 343	0.11 134	0.16 164	0.11 202	0.16 243	0.11 202	0.16 248	0.11 206	0.16 246	0.11 204	0.16 246	0.11 201	0.16 247	0.11 192	0.16 189	0.11 149	0.16 248	0.11 200	0.16 246	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 204	0.04 52	0.04 65	2.20 691	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 136	0.04 102	0.04 107	0.08 157	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

StereoDRNet	0.15 204	0.14 149	0.10 106	0.14 142	0.09 166	0.15 228	0.09 169	0.14 212	0.09 173	0.14 214	0.10 176	0.14 213	0.09 170	0.14 213	0.09 164	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.09 166	0.13 195	0.82 620

LALA_ROB	0.15 204	0.19 186	0.12 146	0.18 191	0.11 202	0.20 264	0.12 243	0.21 279	0.12 246	0.20 267	0.12 238	0.20 269	0.12 243	0.21 280	0.13 247	0.17 209	0.10 118	0.18 270	0.11 200	0.18 262	0.11 193

SGM_RVC	0.15 204	0.17 178	0.11 134	0.18 191	0.11 202	0.19 258	0.11 202	0.19 261	0.12 246	0.19 260	0.12 238	0.20 269	0.12 243	0.19 262	0.12 235	0.16 189	0.11 149	0.17 259	0.10 175	0.17 255	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 215	0.92 430	0.16 209	0.18 191	0.08 160	0.11 175	0.12 243	0.12 191	0.09 173	0.09 163	0.28 364	0.10 168	0.08 166	0.10 167	0.12 235	0.15 176	0.17 248	0.08 152	0.12 235	0.09 163	0.08 153

flow	0.16 215	0.92 430	0.16 209	0.18 191	0.08 160	0.11 175	0.12 243	0.12 191	0.09 173	0.09 163	0.28 364	0.10 168	0.08 166	0.10 167	0.12 235	0.15 176	0.17 248	0.08 152	0.12 235	0.09 163	0.08 153

z-mn7	0.16 215	1.21 541	0.33 348	0.41 347	0.04 101	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.35 339	0.31 357	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 215	0.16 173	0.16 209	0.16 164	0.16 282	0.16 243	0.16 273	0.16 248	0.16 279	0.16 246	0.16 281	0.16 246	0.16 279	0.16 247	0.16 273	0.16 189	0.16 218	0.16 248	0.16 277	0.16 246	0.16 263

qqq	0.16 215	2.01 645	0.12 146	0.15 154	0.04 101	0.06 127	0.05 128	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 129	0.03 58	0.12 134	0.14 204	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 215	0.18 183	0.13 168	0.19 199	0.13 252	0.19 258	0.13 255	0.19 261	0.13 255	0.19 260	0.13 259	0.19 264	0.13 257	0.19 262	0.13 247	0.18 227	0.13 189	0.18 270	0.13 254	0.18 262	0.13 246

ManiGeoR	0.17 221	0.05 68	0.62 525	0.73 504	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.72 542	0.58 530	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLF11	0.17 221	0.05 68	0.63 529	0.72 500	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.71 534	0.59 536	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 221	0.05 68	0.62 525	0.73 504	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.72 542	0.58 530	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf8	0.17 221	0.05 68	0.62 525	0.72 500	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.72 542	0.58 530	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 221	0.05 68	0.65 536	0.72 500	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.71 534	0.59 536	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

CAS++	0.17 221	0.27 224	0.21 261	0.10 94	0.21 325	0.15 228	0.22 313	0.10 164	0.21 316	0.22 283	0.10 176	0.19 264	0.18 303	0.10 167	0.19 301	0.20 246	0.19 275	0.18 270	0.10 175	0.19 269	0.18 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 221	2.16 656	0.13 168	0.13 136	0.04 101	0.06 127	0.04 110	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 129	0.05 123	0.18 227	0.12 164	0.06 134	0.03 63	0.05 121	0.03 52

SFCPSM	0.17 221	0.78 395	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 623	0.02 21	0.75 579	0.76 595	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CCAANet	0.17 221	0.71 380	0.14 177	0.14 142	0.14 256	0.14 204	0.14 257	0.14 212	0.14 258	0.14 214	0.14 265	0.14 213	0.14 262	0.14 213	0.22 317	0.14 161	0.14 204	0.14 209	0.14 260	0.14 213	0.14 253

DepthFocus	0.18 230	0.22 200	0.15 202	0.22 229	0.15 271	0.22 280	0.15 266	0.22 285	0.15 271	0.22 283	0.15 275	0.22 287	0.16 279	0.22 286	0.15 264	0.20 246	0.15 214	0.20 279	0.14 260	0.20 270	0.14 253

w-ln-seven	0.18 230	1.47 568	0.33 348	0.40 332	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.38 361	0.32 363	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 230	0.48 320	0.16 209	0.16 164	0.15 271	0.15 228	0.16 273	0.16 248	0.16 279	0.16 246	0.16 281	0.16 246	0.16 279	0.16 247	0.16 273	0.16 189	0.16 218	0.16 248	0.16 277	0.16 246	0.16 263

xyz-stereo	0.18 230	0.50 327	0.16 209	0.15 154	0.16 282	0.16 243	0.16 273	0.16 248	0.16 279	0.16 246	0.16 281	0.16 246	0.16 279	0.16 247	0.16 273	0.16 189	0.16 218	0.16 248	0.16 277	0.16 246	0.16 263

BEATNet-Init1	0.19 234	0.08 89	0.08 96	2.23 693	0.08 160	0.08 149	0.07 163	0.07 152	0.08 168	0.08 156	0.07 164	0.08 155	0.07 162	0.11 186	0.08 158	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.07 156	0.08 159	0.08 153

DeepPrunerF	0.19 234	0.08 89	0.08 96	2.23 693	0.08 160	0.08 149	0.07 163	0.07 152	0.08 168	0.08 156	0.07 164	0.08 155	0.07 162	0.11 186	0.08 158	0.08 96	0.08 103	0.08 152	0.07 156	0.08 159	0.08 153

GOStereo-base	0.20 236	0.18 183	0.10 106	1.53 657	0.10 172	0.16 243	0.10 175	0.15 242	0.10 178	0.15 236	0.10 176	0.15 242	0.10 175	0.15 243	0.16 273	0.14 161	0.10 118	0.14 209	0.16 277	0.17 255	0.10 169

Weightmod_eth	0.20 236	0.24 211	0.28 306	0.47 380	0.14 256	0.24 292	0.14 257	0.17 255	0.13 255	0.22 283	0.16 281	0.22 287	0.13 257	0.20 267	0.16 273	0.24 279	0.20 277	0.19 273	0.14 260	0.16 246	0.24 317

depth_test_26	0.20 236	0.34 240	0.25 286	0.34 295	0.14 256	0.21 275	0.14 257	0.21 279	0.14 258	0.21 279	0.14 265	0.21 277	0.14 262	0.21 280	0.14 252	0.26 288	0.26 306	0.22 289	0.15 273	0.22 282	0.14 253

IGEV_Zeroshot_test	0.20 236	0.19 186	0.40 427	0.30 267	0.17 288	0.22 280	0.17 283	0.21 279	0.17 289	0.20 267	0.17 289	0.21 277	0.18 303	0.21 280	0.17 283	0.20 246	0.16 218	0.20 279	0.16 277	0.20 270	0.17 281

DAS	0.20 236	0.20 190	0.20 253	0.20 212	0.20 314	0.20 264	0.20 302	0.20 269	0.20 311	0.20 267	0.20 318	0.20 269	0.20 318	0.20 267	0.20 309	0.20 246	0.20 277	0.20 279	0.20 313	0.20 270	0.20 296

ASD4	0.20 236	0.20 190	0.20 253	0.20 212	0.20 314	0.20 264	0.20 302	0.20 269	0.20 311	0.20 267	0.20 318	0.20 269	0.20 318	0.20 267	0.20 309	0.20 246	0.20 277	0.20 279	0.20 313	0.20 270	0.20 296

ACVNet	0.20 236	0.19 186	0.14 177	0.20 212	0.14 256	0.20 264	0.96 647	0.21 279	0.14 258	0.20 267	0.13 259	0.21 277	0.14 262	0.20 267	0.14 252	0.17 209	0.12 164	0.17 259	0.12 235	0.17 255	0.12 234

acv_ft	0.20 236	0.19 186	0.14 177	0.20 212	0.14 256	0.20 264	0.96 647	0.21 279	0.14 258	0.20 267	0.13 259	0.21 277	0.14 262	0.20 267	0.14 252	0.17 209	0.12 164	0.17 259	0.12 235	0.17 255	0.12 234

iResNetv2_ROB	0.20 236	0.23 203	0.18 230	0.24 240	0.20 314	0.24 292	0.18 292	0.24 295	0.18 296	0.24 296	0.18 306	0.23 295	0.19 310	0.24 297	0.18 297	0.21 255	0.16 218	0.21 284	0.16 277	0.22 282	0.16 263

iResNet	0.20 236	0.23 203	0.18 230	0.24 240	0.18 300	0.24 292	0.20 302	0.24 295	0.18 296	0.23 289	0.17 289	0.23 295	0.18 303	0.23 293	0.18 297	0.22 257	0.16 218	0.21 284	0.16 277	0.21 280	0.16 263

G3	0.21 246	0.17 178	0.10 106	1.52 655	0.10 172	0.14 204	0.10 175	0.14 212	0.27 356	0.14 214	0.10 176	0.14 213	0.10 175	0.14 213	0.16 273	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.15 273	0.17 255	0.10 169

G2	0.21 246	0.17 178	0.10 106	1.68 669	0.10 172	0.15 228	0.10 175	0.14 212	0.26 351	0.14 214	0.10 176	0.14 213	0.10 175	0.14 213	0.16 273	0.13 150	0.10 118	0.13 190	0.16 277	0.17 255	0.10 169

SCION-MonSter	0.21 246	0.76 391	0.22 270	0.25 247	0.15 271	0.19 258	0.15 266	0.19 261	0.15 271	0.19 260	0.15 275	0.19 264	0.15 275	0.19 262	0.14 252	0.22 257	0.21 282	0.16 248	0.14 260	0.16 246	0.15 260

LACA2	0.21 246	0.24 211	0.26 293	0.31 277	0.16 282	0.24 292	0.16 273	0.24 295	0.16 279	0.24 296	0.16 281	0.24 301	0.16 279	0.24 297	0.16 273	0.27 292	0.23 296	0.24 308	0.16 277	0.23 294	0.16 263

LACA1	0.21 246	0.24 211	0.26 293	0.31 277	0.16 282	0.24 292	0.16 273	0.24 295	0.16 279	0.24 296	0.16 281	0.24 301	0.16 279	0.24 297	0.16 273	0.27 292	0.22 289	0.23 298	0.16 277	0.23 294	0.16 263

z-ln-s-r	0.21 246	1.40 566	0.53 502	0.56 457	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.05 133	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.05 123	0.57 498	0.44 477	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

tg	0.21 246	0.25 218	0.21 261	0.26 255	0.17 288	0.24 292	0.17 283	0.24 295	0.17 289	0.24 296	0.17 289	0.24 301	0.17 291	0.24 297	0.17 283	0.24 279	0.17 248	0.23 298	0.16 277	0.23 294	0.16 263

Pointernet	0.21 246	0.22 200	0.19 239	0.24 240	0.19 306	0.24 292	0.19 298	0.24 295	0.19 304	0.24 296	0.19 309	0.24 301	0.19 310	0.24 297	0.19 301	0.22 257	0.17 248	0.22 289	0.17 303	0.22 282	0.17 281

SuperB	0.21 246	0.10 103	2.51 782	0.12 123	0.09 166	0.10 159	0.09 169	0.08 157	0.07 163	0.10 168	0.09 171	0.09 164	0.07 162	0.07 152	0.07 154	0.07 94	0.08 103	0.07 147	0.07 156	0.08 159	0.07 150

G4	0.22 255	0.18 183	0.10 106	1.73 672	0.10 172	0.15 228	0.10 175	0.14 212	0.27 356	0.15 236	0.10 176	0.15 242	0.10 175	0.15 243	0.17 283	0.14 161	0.10 118	0.14 209	0.16 277	0.18 262	0.10 169

GEAR-Net	0.22 255	0.46 309	0.27 297	0.29 264	0.17 288	0.21 275	0.17 283	0.21 279	0.17 289	0.21 279	0.17 289	0.21 277	0.17 291	0.21 280	0.17 283	0.28 298	0.26 306	0.20 279	0.16 277	0.20 270	0.16 263

BStereo	0.22 255	0.23 203	0.20 253	0.24 240	0.20 314	0.23 289	0.33 450	0.39 372	0.17 289	0.23 289	0.17 289	0.23 295	0.16 279	0.24 297	0.17 283	0.23 269	0.16 218	0.22 289	0.20 313	0.22 282	0.16 263

Anonymus123	0.22 255	0.23 203	0.20 253	0.24 240	0.20 314	0.23 289	0.33 450	0.39 372	0.17 289	0.23 289	0.17 289	0.23 295	0.16 279	0.24 297	0.17 283	0.23 269	0.16 218	0.22 289	0.20 313	0.22 282	0.16 263

WAO-6	0.22 255	0.23 203	0.22 270	0.23 234	0.22 328	0.22 280	0.22 313	0.22 285	0.22 320	0.22 283	0.22 327	0.22 287	0.22 327	0.22 286	0.22 317	0.22 257	0.22 289	0.22 289	0.22 322	0.22 282	0.22 304

IMH-64-1	0.22 255	0.23 203	0.23 276	0.22 229	0.22 328	0.22 280	0.22 313	0.22 285	0.22 320	0.22 283	0.22 327	0.22 287	0.22 327	0.22 286	0.22 317	0.22 257	0.22 289	0.23 298	0.22 322	0.22 282	0.23 306

IMH-64	0.22 255	0.23 203	0.23 276	0.22 229	0.22 328	0.22 280	0.22 313	0.22 285	0.22 320	0.22 283	0.22 327	0.22 287	0.22 327	0.22 286	0.22 317	0.22 257	0.22 289	0.23 298	0.22 322	0.22 282	0.23 306

ac_64	0.22 255	0.13 127	0.19 239	0.23 234	0.10 172	0.26 311	1.02 660	0.14 212	0.10 178	0.28 319	0.14 265	0.17 255	0.19 310	0.28 327	0.09 164	0.22 257	0.16 218	0.23 298	0.17 303	0.11 183	0.12 234

SMOE	0.23 263	0.25 218	0.30 316	0.33 288	0.18 300	0.26 311	0.18 292	0.26 309	0.18 296	0.26 313	0.18 306	0.25 308	0.18 303	0.25 306	0.18 297	0.31 317	0.27 319	0.23 298	0.17 303	0.23 294	0.17 281

LACA3	0.23 263	0.25 218	0.27 297	0.54 449	0.17 288	0.25 302	0.17 283	0.25 303	0.17 289	0.25 304	0.17 289	0.25 308	0.17 291	0.25 306	0.17 283	0.28 298	0.23 296	0.24 308	0.17 303	0.24 299	0.17 281

dd	0.23 263	0.98 441	0.16 209	0.23 234	0.15 271	0.23 289	0.15 266	0.23 292	0.15 271	0.23 289	0.15 275	0.24 301	0.17 291	0.23 293	0.15 264	0.22 257	0.15 214	0.21 284	0.15 273	0.22 282	0.16 263

dad	0.23 263	1.03 469	0.16 209	0.23 234	0.15 271	0.24 292	0.15 266	0.24 295	0.16 279	0.23 289	0.16 281	0.24 301	0.16 279	0.23 293	0.15 264	0.22 257	0.16 218	0.22 289	0.16 277	0.22 282	0.16 263

RSGM-EC	0.24 267	0.24 211	0.15 202	0.22 229	0.15 271	0.22 280	0.15 266	0.22 285	0.15 271	0.24 296	0.15 275	0.22 287	0.15 275	0.22 286	1.19 677	0.20 246	0.17 248	0.24 308	0.14 260	0.20 270	0.14 253

acva	0.24 267	0.24 211	0.15 202	0.22 229	0.15 271	0.22 280	0.15 266	0.22 285	0.15 271	0.24 296	0.15 275	0.22 287	0.15 275	0.22 286	1.19 677	0.20 246	0.17 248	0.24 308	0.14 260	0.20 270	0.14 253

MSKI-zero shot	0.24 267	0.21 196	0.49 481	0.65 478	0.18 300	0.22 280	0.17 283	0.23 292	0.18 296	0.21 279	0.17 289	0.23 295	0.28 367	0.23 293	0.18 297	0.21 255	0.16 218	0.21 284	0.16 277	0.21 280	0.16 263

SCION-MonSter(vits)	0.25 270	0.79 397	0.31 334	0.42 357	0.28 358	0.40 381	0.28 356	0.20 269	0.15 271	0.40 382	0.15 275	0.19 264	0.15 275	0.20 267	0.15 264	0.23 269	0.21 282	0.17 259	0.14 260	0.16 246	0.14 253

qqq1	0.25 270	3.70 729	0.14 177	0.14 142	0.04 101	0.06 127	0.05 128	0.06 135	0.05 133	0.06 137	0.05 136	0.04 102	0.05 126	0.06 129	0.05 123	0.13 150	0.12 164	0.06 134	0.05 130	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 270	3.70 729	0.14 177	0.14 142	0.04 101	0.06 127	0.05 128	0.06 135	0.05 133	0.06 137	0.05 136	0.04 102	0.05 126	0.06 129	0.05 123	0.13 150	0.12 164	0.06 134	0.05 130	0.03 53	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 270	0.26 221	0.25 286	0.26 255	0.25 342	0.25 302	0.25 334	0.25 303	0.25 337	0.25 304	0.25 346	0.25 308	0.25 341	0.26 318	0.25 337	0.25 286	0.25 302	0.25 313	0.25 343	0.25 302	0.25 319

ffm	0.25 270	3.83 735	0.12 146	0.12 123	0.05 127	0.06 127	0.05 128	0.06 135	0.05 133	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 126	0.06 129	0.05 123	0.12 134	0.12 164	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 270	3.83 735	0.12 146	0.12 123	0.05 127	0.06 127	0.05 128	0.06 135	0.05 133	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 126	0.06 129	0.05 123	0.12 134	0.12 164	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 270	3.83 735	0.12 146	0.12 123	0.05 127	0.06 127	0.05 128	0.06 135	0.05 133	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 126	0.06 129	0.05 123	0.12 134	0.12 164	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 270	0.23 203	0.66 538	0.80 515	0.17 288	0.22 280	0.17 283	0.23 292	0.18 296	0.26 313	0.17 289	0.21 277	0.17 291	0.25 306	0.17 283	0.23 269	0.16 218	0.21 284	0.17 303	0.22 282	0.17 281

LoS	0.25 270	0.27 224	0.25 286	0.25 247	0.25 342	0.25 302	0.25 334	0.26 309	0.25 337	0.25 304	0.25 346	0.25 308	0.25 341	0.25 306	0.25 337	0.26 288	0.25 302	0.25 313	0.26 349	0.26 305	0.25 319
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 270	1.31 555	0.74 567	0.92 533	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 573	0.75 579	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV_i1	0.26 280	0.05 68	0.04 65	0.06 71	0.03 52	0.05 113	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 120	0.03 62	0.04 102	0.06 149	0.05 112	0.03 58	4.34 794	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 281	0.29 229	0.27 297	0.33 288	0.21 325	0.33 347	0.22 313	0.31 333	0.23 327	0.30 327	0.21 324	0.32 348	0.24 337	0.29 331	0.22 317	0.33 326	0.23 296	0.30 338	0.22 322	0.30 325	0.21 300

Weightmod	0.27 281	0.29 229	0.33 348	0.38 309	0.20 314	0.30 327	0.21 308	0.29 319	0.21 316	0.29 324	0.22 327	0.30 337	0.20 318	0.30 335	0.21 313	0.37 347	0.31 357	0.27 323	0.20 313	0.28 317	0.21 300

SME	0.27 281	0.29 229	0.31 334	0.38 309	0.20 314	0.29 321	0.18 292	0.30 324	0.20 311	0.32 343	0.21 324	0.32 348	0.20 318	0.32 346	0.21 313	0.35 339	0.32 363	0.27 323	0.19 311	0.29 321	0.20 296

model_zeroshot	0.27 281	0.20 190	0.27 297	0.33 288	0.21 325	0.37 365	0.22 313	0.37 358	0.24 332	0.26 313	0.27 356	0.33 353	0.21 326	0.25 306	0.27 344	0.32 320	0.20 277	0.34 365	0.23 330	0.25 302	0.26 325

DLNR-FE	0.28 285	0.89 419	0.30 316	0.34 295	0.19 306	0.28 318	0.19 298	0.28 314	0.20 311	0.28 319	0.20 318	0.28 324	0.20 318	0.28 327	0.20 309	0.33 326	0.28 327	0.25 313	0.19 311	0.24 299	0.19 294

xyz-stereo-finetune	0.28 285	0.49 322	0.16 209	0.16 164	0.16 282	0.16 243	0.16 273	0.22 285	0.30 390	0.32 343	0.31 439	0.32 348	0.31 441	0.32 346	0.32 435	0.32 320	0.33 376	0.31 345	0.32 462	0.31 331	0.32 435

SQANet	0.28 285	0.28 227	0.28 306	0.28 262	0.28 358	0.28 318	0.28 356	0.28 314	0.28 364	0.28 319	0.28 364	0.28 324	0.28 367	0.28 327	0.28 353	0.28 298	0.28 327	0.28 331	0.28 409	0.28 317	0.28 394

HGLStereo	0.28 285	0.29 229	0.22 270	0.36 303	0.22 328	0.36 356	0.21 308	0.36 350	0.21 316	0.42 413	0.21 324	0.36 365	0.22 327	0.36 364	0.21 313	0.34 331	0.21 282	0.34 365	0.21 318	0.34 346	0.21 300

iResNet_ROB	0.28 285	0.32 238	0.24 283	0.32 284	0.25 342	0.32 344	0.24 331	0.32 336	0.24 332	0.33 348	0.24 340	0.35 360	0.24 337	0.33 354	0.24 329	0.31 317	0.24 301	0.32 348	0.24 340	0.32 334	0.24 317

UNet	0.29 290	0.90 423	0.10 106	0.14 142	0.10 172	0.14 204	0.10 175	0.91 597	0.69 602	0.14 214	0.11 204	0.14 213	0.11 201	0.14 213	0.10 172	0.12 134	0.09 113	0.12 186	0.09 166	0.88 590	0.76 611

ww2	0.30 291	1.56 573	0.19 239	0.30 267	0.19 306	0.29 321	0.22 313	0.29 319	0.19 304	0.29 324	0.19 309	0.29 330	0.19 310	0.29 331	0.19 301	0.27 292	0.18 268	0.27 323	0.21 318	0.27 311	0.18 287

Cross2Single-S	0.30 291	0.35 242	0.26 293	0.38 309	0.27 350	0.36 356	0.23 324	0.41 400	0.23 327	0.36 359	0.23 332	0.36 365	0.23 333	0.36 364	0.23 325	0.37 347	0.25 302	0.35 381	0.22 322	0.35 359	0.23 306

MultiAttention	0.30 291	0.30 233	0.30 316	0.30 267	0.30 383	0.30 327	0.30 380	0.30 324	0.30 390	0.30 327	0.30 394	0.30 337	0.30 389	0.30 335	0.30 381	0.30 311	0.30 352	0.30 338	0.30 443	0.30 325	0.30 418

MSAF-DinoV2	0.30 291	0.30 233	0.30 316	0.30 267	0.30 383	0.30 327	0.30 380	0.30 324	0.30 390	0.30 327	0.30 394	0.30 337	0.30 389	0.30 335	0.30 381	0.30 311	0.30 352	0.30 338	0.30 443	0.30 325	0.30 418

DDVS	0.30 291	3.10 715	0.14 177	0.19 199	0.14 256	0.19 258	0.14 257	0.20 269	0.14 258	0.19 260	0.13 259	0.16 246	0.13 257	0.19 262	0.13 247	0.17 209	0.13 189	0.17 259	0.13 254	0.17 255	0.13 246

ACV-stereo	0.30 291	2.08 647	0.25 286	0.25 247	0.18 300	0.24 292	0.17 283	0.24 295	0.18 296	0.24 296	0.17 289	0.25 308	0.17 291	0.24 297	0.17 283	0.22 257	0.16 218	0.22 289	0.16 277	0.22 282	0.16 263

LoS_RVC	0.30 291	1.14 485	0.25 286	0.25 247	0.25 342	0.26 311	0.25 334	0.25 303	0.25 337	0.25 304	0.25 346	0.26 320	0.26 351	0.26 318	0.25 337	0.26 288	0.26 306	0.25 313	0.25 343	0.26 305	0.26 325

CAS	0.30 291	1.17 491	0.25 286	0.25 247	0.25 342	0.26 311	0.25 334	0.25 303	0.26 351	0.25 304	0.25 346	0.25 308	0.25 341	0.25 306	0.25 337	0.26 288	0.26 306	0.26 318	0.25 343	0.26 305	0.25 319

DANet	0.30 291	0.30 233	0.30 316	0.30 267	0.30 383	0.30 327	0.30 380	0.30 324	0.30 390	0.30 327	0.30 394	0.30 337	0.30 389	0.30 335	0.30 381	0.30 311	0.30 352	0.30 338	0.30 443	0.30 325	0.30 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ww3	0.31 300	1.61 578	0.19 239	0.30 267	0.19 306	0.29 321	0.29 371	0.30 324	0.19 304	0.30 327	0.19 309	0.30 337	0.19 310	0.30 335	0.19 301	0.28 298	0.18 268	0.27 323	0.23 330	0.27 311	0.18 287

MGW-Stereo	0.31 300	1.60 576	0.19 239	0.30 267	0.19 306	0.30 327	0.24 331	0.30 324	0.19 304	0.30 327	0.19 309	0.29 330	0.19 310	0.30 335	0.19 301	0.28 298	0.18 268	0.27 323	0.23 330	0.27 311	0.18 287

DStereoO	0.31 300	0.31 236	0.31 334	0.30 267	0.40 506	0.31 335	0.30 380	0.30 324	0.34 470	0.29 324	0.31 439	0.29 330	0.30 389	0.31 343	0.31 423	0.31 317	0.29 342	0.31 345	0.30 443	0.31 331	0.31 428

tt1	0.31 300	0.93 434	0.24 283	0.33 288	0.23 334	0.31 335	0.24 331	0.32 336	0.24 332	0.32 343	0.23 332	0.32 348	0.25 341	0.32 346	0.24 329	0.27 292	0.26 306	0.27 323	0.26 349	0.27 311	0.27 365

xxxxx1	0.31 300	0.91 425	0.23 276	0.31 277	0.23 334	0.31 335	0.23 324	0.33 340	0.25 337	0.31 337	0.24 340	0.33 353	0.25 341	0.32 346	0.24 329	0.28 298	0.28 327	0.28 331	0.28 409	0.29 321	0.27 365

DLNR_Zeroshot_test	0.31 300	0.28 227	0.47 466	0.79 511	0.24 339	0.30 327	0.26 341	0.30 324	0.24 332	0.32 343	0.23 332	0.31 344	0.24 337	0.30 335	0.23 325	0.29 310	0.26 306	0.29 336	0.24 340	0.33 341	0.23 306

tt_ll	0.31 300	0.91 425	0.23 276	0.31 277	0.23 334	0.31 335	0.23 324	0.33 340	0.25 337	0.31 337	0.24 340	0.33 353	0.25 341	0.32 346	0.24 329	0.28 298	0.28 327	0.28 331	0.28 409	0.29 321	0.27 365

ff	0.31 300	0.91 425	0.23 276	0.31 277	0.23 334	0.31 335	0.23 324	0.33 340	0.25 337	0.31 337	0.24 340	0.33 353	0.25 341	0.32 346	0.24 329	0.28 298	0.28 327	0.28 331	0.28 409	0.29 321	0.27 365

RAFT + AFF	0.31 300	0.45 305	0.34 362	0.39 319	0.28 358	0.38 372	0.33 450	0.29 319	0.31 437	0.30 327	0.30 394	0.29 330	0.27 358	0.29 331	0.30 381	0.28 298	0.29 342	0.29 336	0.29 424	0.27 311	0.32 435

MLCV	0.31 300	0.35 242	0.27 297	0.35 299	0.28 358	0.35 352	0.27 345	0.35 346	0.28 364	0.36 359	0.27 356	0.35 360	0.27 358	0.35 358	0.27 344	0.34 331	0.27 319	0.34 365	0.27 388	0.34 346	0.27 365

DN-CSS_ROB	0.31 300	0.35 242	0.28 306	0.35 299	0.28 358	0.34 348	0.27 345	0.34 343	0.25 337	0.35 355	0.27 356	0.36 365	0.26 351	0.34 355	0.28 353	0.35 339	0.28 327	0.34 365	0.28 409	0.34 346	0.27 365

MGE	0.32 311	1.81 609	0.19 239	0.29 264	0.19 306	0.29 321	0.23 324	0.30 324	0.19 304	0.30 327	0.19 309	0.30 337	0.19 310	0.30 335	0.19 301	0.28 298	0.18 268	0.27 323	0.23 330	0.27 311	0.18 287

PStereo	0.32 311	0.36 248	0.28 306	0.38 309	0.29 371	0.36 356	0.27 345	0.38 367	0.27 356	0.38 368	0.28 364	0.36 365	0.27 358	0.36 364	0.28 353	0.32 320	0.27 319	0.33 355	0.27 388	0.33 341	0.27 365

DStereoFS	0.32 311	0.33 239	0.32 343	0.33 288	0.30 383	0.32 344	0.32 439	0.32 336	0.31 437	0.30 327	0.31 439	0.31 344	0.30 389	0.32 346	0.32 435	0.32 320	0.31 357	0.30 338	0.47 556	0.32 334	0.34 453

DStereoSA	0.32 311	0.52 337	0.34 362	0.31 277	0.31 432	0.30 327	0.30 380	0.31 333	0.30 390	0.31 337	0.31 439	0.31 344	0.30 389	0.31 343	0.31 423	0.30 311	0.32 363	0.31 345	0.31 454	0.31 331	0.31 428

WCG-NET（raft）	0.32 311	1.24 549	0.24 283	0.32 284	0.24 339	0.32 344	0.23 324	0.32 336	0.24 332	0.32 343	0.24 340	0.32 348	0.24 337	0.32 346	0.24 329	0.30 311	0.23 296	0.30 338	0.23 330	0.30 325	0.23 306

Any-RAFT	0.32 311	0.36 248	0.27 297	0.36 303	0.27 350	0.36 356	0.27 345	0.36 350	0.27 356	0.36 359	0.27 356	0.36 365	0.27 358	0.36 364	0.28 353	0.36 344	0.28 327	0.36 391	0.28 409	0.36 370	0.28 394

StereoDRNet-Refined	0.33 317	0.39 262	0.26 293	0.39 319	0.26 349	0.40 381	0.26 341	0.40 381	0.26 351	0.39 375	0.26 351	0.39 384	0.26 351	0.39 384	0.26 342	0.37 347	0.25 302	0.37 395	0.25 343	0.37 375	0.37 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MGW-Stereo-1	0.34 318	0.52 337	0.19 239	0.30 267	0.19 306	0.29 321	0.38 490	0.29 319	0.19 304	0.30 327	0.19 309	0.29 330	0.37 484	0.57 545	0.19 301	0.49 463	0.33 376	0.49 530	0.33 474	0.49 503	0.33 444

Codiref-stereo	0.34 318	0.79 397	0.30 316	0.33 288	0.28 358	0.40 381	0.28 356	0.40 381	0.28 364	0.40 382	0.28 364	0.39 384	0.28 367	0.40 387	0.28 353	0.23 269	0.21 282	0.35 381	0.27 388	0.35 359	0.27 365

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 318	0.98 441	0.30 316	0.33 288	0.18 300	0.21 275	0.28 356	0.40 381	0.28 364	0.40 382	0.28 364	0.39 384	0.28 367	0.40 387	0.28 353	0.37 347	0.29 342	0.35 381	0.27 388	0.35 359	0.27 365

RAFT-FEzeroshot	0.34 318	0.26 221	0.17 219	0.21 227	0.17 288	0.20 264	0.16 273	0.20 269	0.16 279	0.20 267	0.17 289	0.21 277	0.16 279	0.27 322	0.24 329	0.19 238	0.16 218	0.19 273	0.16 277	0.26 305	3.08 809

RAFT-FE	0.34 318	0.26 221	0.17 219	0.21 227	0.17 288	0.20 264	0.16 273	0.20 269	0.16 279	0.20 267	0.17 289	0.21 277	0.16 279	0.27 322	0.24 329	0.19 238	0.16 218	0.19 273	0.16 277	0.26 305	3.08 809

LG-Stereo_L2	0.34 318	0.37 251	0.38 382	0.47 380	0.28 358	0.39 379	0.28 356	0.39 372	0.28 364	0.39 375	0.28 364	0.39 384	0.28 367	0.38 376	0.28 353	0.42 404	0.35 414	0.36 391	0.26 349	0.35 359	0.26 325

H2IRNET	0.34 318	0.34 240	0.34 362	0.34 295	0.34 471	0.34 348	0.34 465	0.34 343	0.34 470	0.34 351	0.34 467	0.34 358	0.34 468	0.34 355	0.34 462	0.34 331	0.34 407	0.34 365	0.34 480	0.34 346	0.34 453

IGEV++	0.34 318	0.43 293	0.30 316	0.40 332	0.29 371	0.40 381	0.29 371	0.40 381	0.29 374	0.40 382	0.29 379	0.40 394	0.29 379	0.40 387	0.30 381	0.38 361	0.29 342	0.37 395	0.29 424	0.37 375	0.29 403

iRaft-Stereo_5w	0.34 318	0.42 291	0.31 334	0.39 319	0.30 383	0.38 372	0.30 380	0.40 381	0.29 374	0.40 382	0.37 488	0.41 409	0.34 468	0.38 376	0.30 381	0.34 331	0.27 319	0.34 365	0.26 349	0.34 346	0.26 325

CSP-Net	0.34 318	1.29 551	1.19 630	1.36 647	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 672	1.21 690	0.03 47	0.09 166	0.02 27	0.09 160

iRaft-Stereo_20w	0.34 318	0.41 279	0.31 334	0.39 319	0.29 371	0.40 381	0.32 439	0.41 400	0.32 449	0.38 368	0.30 394	0.39 384	0.30 389	0.38 376	0.32 435	0.35 339	0.27 319	0.34 365	0.27 388	0.34 346	0.29 403

DGSMNet	0.34 318	0.41 279	0.27 297	0.41 347	0.28 358	0.41 400	0.28 356	0.41 400	0.27 356	0.41 399	0.27 356	0.42 427	0.27 358	0.41 407	0.28 353	0.40 382	0.29 342	0.40 460	0.28 409	0.40 451	0.27 365

test_c	0.35 330	0.07 86	1.00 600	0.96 545	0.07 156	0.07 145	0.09 169	0.14 212	0.14 258	0.09 163	0.09 171	0.09 164	0.09 170	0.13 196	0.09 164	1.71 707	1.71 739	0.16 248	0.08 161	0.13 195	0.09 160

small-0shot	0.35 330	1.92 641	0.27 297	0.27 260	0.27 350	0.27 316	0.27 345	0.27 313	0.27 356	0.27 318	0.27 356	0.26 320	0.27 358	0.27 322	0.26 342	0.27 292	0.26 306	0.26 318	0.26 349	0.26 305	0.27 365

gcap_with_dpt	0.35 330	0.39 262	0.30 316	0.44 368	0.31 432	0.44 463	0.31 428	0.44 466	0.31 437	0.44 459	0.30 394	0.44 472	0.30 389	0.44 459	0.30 381	0.38 361	0.26 306	0.38 403	0.27 388	0.38 388	0.27 365

FE-Mocha	0.35 330	0.71 380	0.40 427	0.47 380	0.27 350	0.34 348	0.27 345	0.34 343	0.26 351	0.34 351	0.26 351	0.34 358	0.27 358	0.34 355	0.27 344	0.44 406	0.41 454	0.33 355	0.29 424	0.32 334	0.29 403

IGEV-FE	0.35 330	0.37 251	0.17 219	0.19 199	0.17 288	0.20 264	0.17 283	0.19 261	0.17 289	0.19 260	0.17 289	0.19 264	0.17 291	0.37 372	0.36 470	0.19 238	0.17 248	0.19 273	0.17 303	0.38 388	2.84 800

test_for_model	0.35 330	0.39 262	0.30 316	0.43 364	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.44 459	0.31 423	0.38 361	0.26 306	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

CASnet	0.35 330	0.51 335	0.44 450	0.32 284	0.31 432	0.24 292	0.34 465	0.36 350	0.25 337	0.31 337	0.37 488	0.30 337	0.33 461	0.25 306	0.45 526	0.37 347	0.37 425	0.33 355	0.35 493	0.34 346	0.37 473
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 330	0.44 296	0.45 452	0.49 393	0.30 383	0.37 365	0.30 380	0.36 350	0.30 390	0.36 359	0.29 379	0.36 365	0.29 379	0.36 364	0.30 381	0.46 448	0.39 440	0.32 348	0.24 340	0.32 334	0.25 319
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 330	0.35 242	0.35 373	0.35 299	0.35 475	0.35 352	0.35 470	0.35 346	0.35 475	0.35 355	0.35 476	0.35 360	0.35 475	0.35 358	0.35 466	0.35 339	0.35 414	0.35 381	0.35 493	0.35 359	0.35 464

GeoVLM	0.36 339	0.38 255	0.27 297	0.46 373	0.28 358	0.35 352	0.28 356	0.37 358	0.27 356	0.35 355	0.28 364	0.36 365	0.38 490	0.35 358	0.28 353	1.08 605	0.26 306	0.33 355	0.27 388	0.34 346	0.33 444

Zero-FE251	0.36 339	0.40 266	0.28 306	0.41 347	0.28 358	0.41 400	0.28 356	0.41 400	0.28 364	0.41 399	0.28 364	0.41 409	0.28 367	0.42 421	0.30 381	0.37 347	0.26 306	0.37 395	0.27 388	0.45 477	0.56 563

GIP-stereo	0.36 339	0.49 322	0.39 394	0.48 386	0.32 446	0.41 400	0.28 356	0.40 381	0.30 390	0.41 399	0.28 364	0.40 394	0.28 367	0.42 421	0.28 353	0.45 436	0.32 363	0.38 403	0.30 443	0.37 375	0.27 365

DCVSM-stereo	0.36 339	1.89 632	0.22 270	0.40 332	0.22 328	0.40 381	0.22 313	0.40 381	0.22 320	0.40 382	0.22 327	0.40 394	0.22 327	0.40 387	0.22 317	0.28 298	0.21 282	0.28 331	0.21 318	0.28 317	0.20 296

RSM	0.36 339	0.36 248	0.43 448	0.37 306	0.42 526	0.49 503	0.42 523	0.37 358	0.28 364	0.36 359	0.29 379	0.36 365	0.30 389	0.37 372	0.28 353	0.34 331	0.31 357	0.34 365	0.35 493	0.40 451	0.29 403

gcap-zeroshot	0.36 339	0.40 266	0.34 362	0.44 368	0.31 432	0.44 463	0.31 428	0.44 466	0.32 449	0.44 459	0.32 450	0.44 472	0.32 449	0.44 459	0.31 423	0.39 374	0.28 327	0.39 447	0.28 409	0.39 437	0.27 365

testlalala	0.36 339	0.40 266	0.34 362	0.44 368	0.31 432	0.44 463	0.31 428	0.44 466	0.32 449	0.44 459	0.32 450	0.44 472	0.32 449	0.44 459	0.31 423	0.39 374	0.28 327	0.39 447	0.28 409	0.39 437	0.27 365

GCAPDPT-zeroshot	0.36 339	0.40 266	0.30 316	0.43 364	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.31 437	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.44 459	0.31 423	0.39 374	0.28 327	0.39 447	0.27 388	0.39 437	0.26 325

RAFT-Test	0.36 339	0.37 251	0.33 348	0.41 347	0.32 446	0.41 400	0.32 439	0.41 400	0.32 449	0.41 399	0.32 450	0.41 409	0.32 449	0.41 407	0.33 447	0.37 347	0.29 342	0.37 395	0.29 424	0.38 388	0.31 428

DMCA	0.36 339	0.38 255	0.37 380	0.35 299	0.35 475	0.36 356	0.36 477	0.36 350	0.35 475	0.35 355	0.37 488	0.36 365	0.36 479	0.35 358	0.36 470	0.36 344	0.36 420	0.35 381	0.36 499	0.36 370	0.36 467

ACVNet-DCA	0.37 349	1.00 451	0.30 316	0.40 332	0.29 371	0.40 381	0.29 371	0.40 381	0.29 374	0.40 382	0.29 379	0.40 394	0.29 379	0.39 384	0.28 353	0.33 326	0.32 363	0.33 355	0.32 462	0.33 341	0.32 435

1test111	0.37 349	1.02 467	0.30 316	0.39 319	0.29 371	0.40 381	0.28 356	0.39 372	0.29 374	0.39 375	0.29 379	0.39 384	0.28 367	0.40 387	0.29 371	0.33 326	0.32 363	0.33 355	0.31 454	0.32 334	0.31 428

cc1	0.37 349	1.02 467	0.30 316	0.39 319	0.29 371	0.40 381	0.28 356	0.39 372	0.29 374	0.39 375	0.29 379	0.39 384	0.28 367	0.40 387	0.29 371	0.33 326	0.32 363	0.33 355	0.31 454	0.32 334	0.31 428

EKT-Stereo	0.37 349	0.40 266	0.44 450	1.07 562	0.29 371	0.34 348	0.31 428	0.36 350	0.29 374	0.38 368	0.31 439	0.37 376	0.30 389	0.36 364	0.29 371	0.34 331	0.28 327	0.39 447	0.30 443	0.37 375	0.30 418

GMOStereo	0.37 349	0.45 305	0.23 276	0.30 267	0.37 486	0.41 400	0.36 477	0.41 400	0.35 475	0.43 420	0.36 481	0.41 409	0.40 503	0.41 407	0.36 470	0.34 331	0.22 289	0.47 517	0.37 502	0.39 437	0.33 444

XPNet_ROB	0.37 349	0.37 251	0.37 380	0.37 306	0.37 486	0.37 365	0.37 483	0.37 358	0.37 488	0.37 366	0.37 488	0.37 376	0.37 484	0.37 372	0.37 480	0.37 347	0.37 425	0.37 395	0.37 502	0.37 375	0.37 473

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 355	0.35 242	0.56 507	0.63 472	0.29 371	0.36 356	0.29 371	0.36 350	0.29 374	0.39 375	0.29 379	0.36 365	0.29 379	0.36 364	0.29 371	0.62 513	0.57 526	0.35 381	0.29 424	0.36 370	0.29 403

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 355	0.35 242	0.56 507	0.63 472	0.28 358	0.36 356	0.28 356	0.36 350	0.28 364	0.36 359	0.28 364	0.36 365	0.28 367	0.36 364	0.28 353	0.62 513	0.57 526	0.35 381	0.28 409	0.35 359	0.28 394

MonSter++	0.38 355	0.44 296	0.31 334	0.43 364	0.30 383	0.43 428	0.31 428	0.43 427	0.31 437	0.45 471	0.31 439	0.43 436	0.31 441	0.43 428	0.69 599	0.38 361	0.33 376	0.40 460	0.30 443	0.38 388	0.30 418

HiDET	0.38 355	0.44 296	0.30 316	0.42 357	0.30 383	0.42 421	0.30 380	0.42 419	0.30 390	0.44 459	0.30 394	0.42 427	0.30 389	0.42 421	0.68 591	0.37 347	0.32 363	0.40 460	0.29 424	0.37 375	0.29 403

LCMNet	0.38 355	0.44 296	0.30 316	0.42 357	0.30 383	0.42 421	0.30 380	0.42 419	0.30 390	0.45 471	0.30 394	0.42 427	0.30 389	0.42 421	0.69 599	0.37 347	0.32 363	0.40 460	0.29 424	0.37 375	0.29 403

CSFM-Stereo	0.38 355	0.44 296	0.30 316	0.42 357	0.30 383	0.42 421	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.44 459	0.30 394	0.42 427	0.30 389	0.42 421	0.73 613	0.37 347	0.32 363	0.40 460	0.29 424	0.37 375	0.30 418

HART	0.38 355	0.45 305	0.34 362	0.42 357	0.33 459	0.41 400	0.34 465	0.42 419	0.33 459	0.43 420	0.34 467	0.42 427	0.34 468	0.41 407	0.38 484	0.40 382	0.32 363	0.42 494	0.32 462	0.40 451	0.32 435

GREAT-IGEV	0.38 355	0.43 293	0.36 375	0.48 386	0.32 446	0.45 477	0.32 439	0.45 475	0.32 449	0.45 471	0.32 450	0.45 482	0.32 449	0.45 479	0.32 435	0.44 406	0.33 376	0.41 478	0.29 424	0.41 462	0.29 403
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	0.38 355	0.43 293	0.33 348	0.46 373	0.33 459	0.45 477	0.32 439	0.45 475	0.32 449	0.45 471	0.32 450	0.45 482	0.33 461	0.45 479	0.32 435	0.38 361	0.38 433	0.38 403	0.37 502	0.37 375	0.36 467

WAO-8	0.38 355	0.38 255	0.38 382	0.38 309	0.38 494	0.38 372	0.38 490	0.38 367	0.38 493	0.38 368	0.38 493	0.38 379	0.38 490	0.38 376	0.38 484	0.38 361	0.38 433	0.38 403	0.37 502	0.38 388	0.38 480

WAO-7	0.38 355	0.38 255	0.38 382	0.38 309	0.38 494	0.38 372	0.38 490	0.38 367	0.38 493	0.38 368	0.38 493	0.38 379	0.38 490	0.38 376	0.38 484	0.38 361	0.38 433	0.38 403	0.38 516	0.38 388	0.38 480

xx1	0.38 355	1.03 469	0.31 334	0.40 332	0.31 432	0.41 400	0.28 356	0.40 381	0.29 374	0.40 382	0.29 379	0.40 394	0.29 379	0.40 387	0.29 371	0.34 331	0.33 376	0.34 365	0.32 462	0.34 346	0.32 435

Venus	0.38 355	0.38 255	0.38 382	0.38 309	0.38 494	0.37 365	0.38 490	0.37 358	0.37 488	0.41 399	0.37 488	0.39 384	0.37 484	0.38 376	0.38 484	0.37 347	0.38 433	0.38 403	0.37 502	0.37 375	0.38 480

IMH	0.38 355	0.38 255	0.38 382	0.38 309	0.38 494	0.38 372	0.38 490	0.38 367	0.38 493	0.42 413	0.38 493	0.40 394	0.38 490	0.38 376	0.38 484	0.38 361	0.38 433	0.39 447	0.38 516	0.38 388	0.38 480

NBS	0.39 369	0.68 374	0.36 375	0.38 309	0.36 481	0.38 372	0.39 506	0.39 372	0.39 506	0.37 366	0.35 476	0.37 376	0.38 490	0.37 372	0.38 484	0.39 374	0.36 420	0.36 391	0.39 520	0.38 388	0.38 480

DF	0.39 369	1.37 562	1.02 613	1.14 570	0.12 242	0.16 243	0.12 243	0.16 248	0.12 246	0.16 246	0.12 238	0.16 246	0.12 243	0.16 247	0.12 235	1.12 614	1.00 606	0.15 242	0.12 235	0.15 235	0.12 234

PAM	0.39 369	1.88 631	0.34 362	0.37 306	0.41 516	0.45 477	0.22 313	0.28 314	0.23 327	0.28 319	0.24 340	0.29 330	0.23 333	0.29 331	0.23 325	0.38 361	0.32 363	0.38 403	0.37 502	0.32 334	0.22 304

HanzoNet	0.39 369	0.38 255	0.40 427	0.39 319	0.41 516	0.38 372	0.38 490	0.38 367	0.38 493	0.39 375	0.39 503	0.38 379	0.38 490	0.39 384	0.40 501	0.38 361	0.38 433	0.40 460	0.38 516	0.38 388	0.40 490

CES	0.39 369	0.47 314	0.36 375	0.36 303	0.37 486	0.45 477	0.35 470	0.35 346	0.40 509	0.36 359	0.44 530	0.47 493	0.36 479	0.44 459	0.36 470	0.37 347	0.39 440	0.44 497	0.35 493	0.37 375	0.36 467

PASM	0.39 369	3.06 714	1.36 698	1.58 659	0.09 166	0.11 175	0.11 202	0.11 182	0.11 206	0.09 163	0.09 171	0.11 186	0.09 170	0.09 163	0.09 164	0.11 128	0.11 149	0.11 179	0.09 166	0.11 183	0.11 193

mms	0.40 375	0.45 305	0.35 373	0.48 386	0.36 481	0.47 489	0.34 465	0.45 475	0.38 493	0.47 483	0.33 459	0.45 482	0.32 449	0.45 479	0.32 435	0.39 374	0.38 433	0.38 403	0.37 502	0.39 437	0.39 487

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 375	1.09 479	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.44 466	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.45 436	0.34 407	0.38 403	0.27 388	0.38 388	0.27 365

knoymous	0.40 375	0.40 266	0.40 427	0.40 332	0.40 506	0.40 381	0.40 507	0.40 381	0.40 509	0.40 382	0.40 506	0.40 394	0.40 503	0.40 387	0.40 501	0.40 382	0.40 444	0.40 460	0.40 522	0.40 451	0.40 490

anonymousa	0.40 375	0.40 266	0.40 427	0.40 332	0.40 506	0.40 381	0.40 507	0.40 381	0.40 509	0.40 382	0.40 506	0.40 394	0.40 503	0.40 387	0.40 501	0.40 382	0.40 444	0.40 460	0.40 522	0.40 451	0.40 490

riskmin	0.40 375	0.40 266	0.40 427	0.40 332	0.40 506	0.40 381	0.40 507	0.40 381	0.40 509	0.40 382	0.40 506	0.40 394	0.40 503	0.40 387	0.40 501	0.40 382	0.40 444	0.40 460	0.40 522	0.40 451	0.40 490

Anonymous_2	0.40 375	0.40 266	0.40 427	0.40 332	0.40 506	0.40 381	0.40 507	0.40 381	0.40 509	0.40 382	0.40 506	0.40 394	0.40 503	0.40 387	0.40 501	0.40 382	0.40 444	0.40 460	0.40 522	0.40 451	0.40 490

Anonymous_1	0.40 375	0.40 266	0.40 427	0.40 332	0.40 506	0.40 381	0.40 507	0.40 381	0.40 509	0.40 382	0.40 506	0.40 394	0.40 503	0.40 387	0.40 501	0.40 382	0.40 444	0.40 460	0.40 522	0.40 451	0.40 490

AdaStereo	0.40 375	0.40 266	0.40 427	0.40 332	0.40 506	0.40 381	0.40 507	0.40 381	0.40 509	0.40 382	0.40 506	0.40 394	0.40 503	0.40 387	0.40 501	0.40 382	0.40 444	0.40 460	0.40 522	0.40 451	0.40 490
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	0.41 383	0.89 419	0.31 334	0.40 332	0.31 432	0.40 381	0.31 428	0.40 381	0.31 437	0.61 553	0.53 568	0.40 394	0.31 441	0.40 387	0.31 423	0.58 499	0.47 488	0.38 403	0.29 424	0.38 388	0.29 403

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 383	1.09 479	0.40 427	0.52 444	0.31 432	0.44 463	0.31 428	0.44 466	0.31 437	0.44 459	0.31 439	0.44 472	0.31 441	0.44 459	0.31 423	0.46 448	0.35 414	0.39 447	0.28 409	0.39 437	0.28 394

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 383	1.06 476	0.40 427	0.51 441	0.31 432	0.44 463	0.30 380	0.43 427	0.32 449	0.44 459	0.30 394	0.56 547	0.30 389	0.44 459	0.31 423	0.45 436	0.34 407	0.39 447	0.27 388	0.40 451	0.27 365

Select-FE	0.41 383	0.44 296	0.23 276	0.26 255	0.22 328	0.26 311	0.22 313	0.26 309	0.23 327	0.26 313	0.23 332	0.26 320	0.23 333	0.45 479	0.42 517	0.25 286	0.22 289	0.25 313	0.22 322	0.45 477	2.90 801

water-stereo	0.41 383	0.84 407	0.46 458	0.50 430	0.33 459	0.45 477	0.33 450	0.45 475	0.32 449	0.45 471	0.32 450	0.45 482	0.32 449	0.45 479	0.32 435	0.44 406	0.41 454	0.39 447	0.31 454	0.39 437	0.32 435

ccccc	0.41 383	0.44 296	0.34 362	0.48 386	0.35 475	0.48 494	0.35 470	0.51 521	0.35 475	0.47 483	0.35 476	0.47 493	0.34 468	0.47 488	0.35 466	0.41 390	0.40 444	0.40 460	0.40 522	0.41 462	0.39 487

GCAP-BAT	0.41 383	1.30 553	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.44 459	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.34 407	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GwcNet-ADL	0.41 383	0.41 279	0.41 441	0.41 347	0.41 516	0.41 400	0.41 516	0.41 400	0.41 519	0.41 399	0.41 514	0.41 409	0.41 515	0.41 407	0.41 509	0.41 390	0.41 454	0.41 478	0.41 532	0.41 462	0.41 499

PSMNet-ADL	0.41 383	0.41 279	0.41 441	0.41 347	0.41 516	0.41 400	0.41 516	0.41 400	0.41 519	0.41 399	0.41 514	0.41 409	0.41 515	0.41 407	0.41 509	0.41 390	0.41 454	0.41 478	0.41 532	0.41 462	0.41 499

GANet-ADL	0.41 383	0.41 279	0.41 441	0.41 347	0.41 516	0.41 400	0.41 516	0.41 400	0.41 519	0.41 399	0.41 514	0.41 409	0.41 515	0.41 407	0.41 509	0.41 390	0.41 454	0.41 478	0.41 532	0.41 462	0.41 499

ADLNet2	0.41 383	0.41 279	0.41 441	0.41 347	0.41 516	0.41 400	0.41 516	0.41 400	0.41 519	0.41 399	0.41 514	0.41 409	0.41 515	0.41 407	0.41 509	0.41 390	0.41 454	0.41 478	0.41 532	0.41 462	0.41 499

ADLNet	0.41 383	0.41 279	0.41 441	0.41 347	0.41 516	0.41 400	0.41 516	0.41 400	0.41 519	0.41 399	0.41 514	0.41 409	0.41 515	0.41 407	0.41 509	0.41 390	0.41 454	0.41 478	0.41 532	0.41 462	0.41 499

FCDSN-DC	0.41 383	0.59 361	0.64 532	0.54 449	0.33 459	0.50 512	0.37 483	0.42 419	0.40 509	0.61 553	0.43 528	0.50 521	0.49 552	0.38 376	0.32 435	0.28 298	0.23 296	0.26 318	0.22 322	0.35 359	0.28 394
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 383	0.46 309	0.33 348	0.49 393	0.33 459	0.49 503	0.33 450	0.49 498	0.33 459	0.49 500	0.33 459	0.49 507	0.33 461	0.51 523	0.33 447	0.41 390	0.30 352	0.41 478	0.30 443	0.79 573	0.29 403

Gwc-CoAtRS	0.41 383	1.49 569	0.32 343	0.42 357	0.32 446	0.41 400	0.32 439	0.41 400	0.33 459	0.41 399	0.32 450	0.41 409	0.32 449	0.41 407	0.32 435	0.39 374	0.28 327	0.39 447	0.28 409	0.40 451	0.28 394

CR-RVC	0.42 398	0.14 149	1.89 749	1.91 677	0.13 252	0.12 186	0.08 166	0.07 152	0.07 163	0.07 154	0.07 164	0.08 155	0.14 262	0.07 152	0.07 154	0.96 586	1.91 763	0.14 209	0.14 260	0.20 270	0.13 246

S0	0.42 398	0.44 296	0.54 503	0.59 464	0.34 471	0.48 494	0.22 313	0.51 521	0.25 337	0.51 523	0.34 467	0.53 536	0.35 475	0.47 488	0.36 470	0.55 492	0.39 440	0.49 530	0.27 388	0.46 482	0.34 453

UPFNet	0.42 398	1.20 495	0.17 219	0.24 240	0.17 288	0.25 302	0.17 283	1.19 639	0.90 638	0.25 304	0.17 289	0.24 301	0.17 291	0.25 306	0.17 283	0.22 257	0.17 248	0.22 289	0.16 277	1.15 631	0.93 634

quiztm	0.43 401	0.49 322	0.40 427	0.51 441	0.40 506	0.51 524	0.40 507	0.50 507	0.40 509	0.50 513	0.40 506	0.51 532	0.40 503	0.50 513	0.40 501	0.44 406	0.34 407	0.44 497	0.34 480	0.44 472	0.34 453

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 401	1.76 593	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.31 423	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.27 388	0.38 388	0.26 325

KABStereo	0.43 401	1.76 593	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

KMOStereo	0.43 401	1.80 604	0.38 382	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 401	1.77 595	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 401	1.78 598	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 401	1.77 595	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 401	1.77 595	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

DDF-Stereo	0.43 401	1.15 488	0.57 511	0.53 446	0.32 446	0.41 400	0.32 439	0.41 400	0.32 449	0.41 399	0.32 450	0.41 409	0.32 449	0.40 387	0.32 435	0.52 481	0.50 506	0.38 403	0.31 454	0.39 437	0.31 428

DVStereo	0.43 401	0.86 411	0.48 474	0.50 430	0.33 459	0.46 484	0.33 450	0.46 479	0.33 459	0.46 477	0.33 459	0.47 493	0.33 461	0.47 488	0.34 462	0.45 436	0.42 464	0.40 460	0.33 474	0.47 496	0.38 480

psmg	0.43 401	1.91 635	0.92 593	1.91 677	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 724	1.44 714	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

delet	0.43 401	1.21 541	0.17 219	0.25 247	0.17 288	0.25 302	0.18 292	1.26 693	0.95 649	0.25 304	0.17 289	0.25 308	0.17 291	0.25 306	0.17 283	0.23 269	0.16 218	0.22 289	0.16 277	1.18 639	0.98 642

psm_up	0.43 401	1.19 494	0.17 219	0.25 247	0.18 300	0.25 302	0.19 298	1.26 693	0.91 639	0.26 313	0.17 289	0.25 308	0.17 291	0.25 306	0.17 283	0.22 257	0.17 248	0.23 298	0.16 277	1.18 639	0.99 643

canet-new	0.44 414	1.82 617	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.44 459	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

bcnet-new	0.44 414	1.81 609	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

LWStereo	0.44 414	1.82 617	0.38 382	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

LMStereo	0.44 414	1.80 604	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.45 436	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

CR7Stereo	0.44 414	1.81 609	0.39 394	0.50 430	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.45 436	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

ARStereo	0.44 414	1.80 604	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

ARStereo-new	0.44 414	1.80 604	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

BARStereo	0.44 414	1.78 598	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.44 466	0.30 390	0.44 459	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.45 436	0.34 407	0.39 447	0.26 349	0.38 388	0.26 325

FCBStereo	0.44 414	1.79 603	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

PSGStereo	0.44 414	1.78 598	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

MUNStereo	0.44 414	1.81 609	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.44 463	0.30 380	0.44 466	0.30 390	0.44 459	0.30 394	0.44 472	0.30 389	0.44 459	0.30 381	0.45 436	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

CHEStereo	0.44 414	1.78 598	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

TOTStereo	0.44 414	1.81 609	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 414	1.83 620	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 414	1.81 609	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 414	1.85 626	0.38 382	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 414	1.86 629	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 414	1.80 604	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.44 463	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.44 459	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 414	1.82 617	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.33 376	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 414	1.83 620	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.43 428	0.30 381	0.44 406	0.36 420	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

Monster-pub-mixall	0.44 414	0.56 353	0.60 517	0.38 309	0.27 350	0.37 365	0.27 345	0.37 358	0.29 374	0.38 368	0.27 356	0.38 379	0.29 379	0.85 598	0.27 344	1.46 690	0.26 306	0.34 365	0.26 349	0.36 370	0.53 549

depthmonostereo	0.44 414	0.85 409	0.46 458	0.54 449	0.40 506	0.52 528	0.38 490	0.52 526	0.35 475	0.47 483	0.34 467	0.46 486	0.34 468	0.47 488	0.34 462	0.45 436	0.43 469	0.41 478	0.33 474	0.41 462	0.32 435

MMNet	0.44 414	1.24 549	0.17 219	0.25 247	0.17 288	0.25 302	0.18 292	1.26 693	0.93 646	0.25 304	0.17 289	0.25 308	0.18 303	0.25 306	0.17 283	0.23 269	0.16 218	0.23 298	0.16 277	1.20 643	0.99 643

rgla	0.45 437	0.54 347	0.33 348	0.67 483	0.32 446	0.48 494	0.33 450	0.48 490	0.33 459	0.48 490	0.94 646	0.48 500	0.33 461	0.47 488	0.33 447	0.45 436	0.52 515	0.53 549	0.31 454	0.45 477	0.32 435

LACA_dic	0.45 437	0.13 127	1.78 731	1.70 670	0.12 242	0.13 189	0.12 243	0.16 248	0.15 271	0.13 196	0.12 238	0.13 196	0.11 201	0.16 247	0.13 247	1.73 708	1.69 737	0.16 248	0.11 200	0.13 195	0.13 246

RMAStereo	0.45 437	1.81 609	0.40 427	0.50 430	0.31 432	0.44 463	0.31 428	0.44 466	0.31 437	0.44 459	0.31 439	0.44 472	0.32 449	0.44 459	0.31 423	0.46 448	0.35 414	0.39 447	0.27 388	0.39 437	0.27 365

252Zero-FE	0.45 437	0.50 327	0.36 375	0.50 430	0.36 481	0.50 512	0.36 477	0.50 507	0.36 486	0.49 500	0.36 481	0.49 507	0.36 479	0.54 535	0.41 509	0.45 436	0.34 407	0.45 502	0.34 480	0.55 526	0.75 608

Monster-pub-eth3d	0.45 437	0.57 356	0.60 517	0.39 319	0.28 358	0.37 365	0.28 356	0.37 358	0.30 390	0.39 375	0.29 379	0.39 384	0.30 389	0.92 610	0.27 344	1.42 687	0.28 327	0.34 365	0.28 409	0.37 375	0.53 549

Replicate-Monster	0.45 437	0.57 356	0.60 517	0.40 332	0.29 371	0.37 365	0.27 345	0.37 358	0.30 390	0.40 382	0.31 439	0.40 394	0.30 389	0.99 618	0.27 344	1.36 683	0.31 357	0.34 365	0.30 443	0.36 370	0.54 552

SCV_C0	0.45 437	0.88 416	0.49 481	0.54 449	0.37 486	0.48 494	0.37 483	0.48 490	0.37 488	0.48 490	0.36 481	0.48 500	0.37 484	0.49 505	0.37 480	0.50 473	0.41 454	0.44 497	0.34 480	0.44 472	0.34 453

RAFT-Stereo-weight	0.45 437	1.90 634	0.34 362	0.42 357	0.36 481	0.43 428	0.35 470	0.42 419	0.34 470	0.42 413	0.34 467	0.44 472	0.34 468	0.41 407	0.34 462	0.38 361	0.32 363	0.38 403	0.32 462	0.38 388	0.33 444

TorneroNet-64	0.45 437	0.27 224	0.30 316	0.58 461	0.27 350	0.70 564	0.30 380	0.28 314	0.73 621	0.73 577	0.28 364	0.71 575	0.66 587	0.75 579	0.27 344	0.27 292	0.29 342	0.37 395	0.75 627	0.28 317	0.30 418

416test	0.46 446	0.55 350	0.33 348	0.67 483	0.33 459	0.48 494	0.33 450	0.48 490	0.33 459	0.48 490	0.99 652	0.48 500	0.33 461	0.48 498	0.33 447	0.45 436	0.52 515	0.54 552	0.32 462	0.45 477	0.32 435

ATMStereo	0.46 446	1.99 644	0.40 427	0.51 441	0.31 432	0.44 463	0.31 428	0.44 466	0.31 437	0.44 459	0.31 439	0.44 472	0.31 441	0.44 459	0.32 435	0.47 455	0.35 414	0.39 447	0.27 388	0.39 437	0.27 365

SCV	0.46 446	0.94 436	0.45 452	0.54 449	0.37 486	0.48 494	0.38 490	0.48 490	0.37 488	0.48 490	0.39 503	0.48 500	0.37 484	0.49 505	0.37 480	0.50 473	0.46 480	0.44 497	0.34 480	0.44 472	0.34 453

otaku	0.46 446	0.46 309	0.46 458	0.46 373	0.46 537	0.46 484	0.46 537	0.46 479	0.46 537	0.46 477	0.46 539	0.46 486	0.46 536	0.46 484	0.46 530	0.46 448	0.46 480	0.46 507	0.46 549	0.46 482	0.46 518

Dean	0.46 446	0.46 309	0.46 458	0.46 373	0.46 537	0.46 484	0.46 537	0.46 479	0.46 537	0.47 483	0.46 539	0.46 486	0.46 536	0.46 484	0.46 530	0.46 448	0.46 480	0.46 507	0.46 549	0.46 482	0.46 518

ACVNet_1	0.46 446	0.47 314	0.46 458	0.46 373	0.46 537	0.46 484	0.46 537	0.46 479	0.47 543	0.46 477	0.46 539	0.46 486	0.46 536	0.46 484	0.46 530	0.46 448	0.46 480	0.47 517	0.46 549	0.46 482	0.46 518

ACVNet-4b	0.46 446	0.46 309	0.46 458	0.46 373	0.46 537	0.46 484	0.46 537	0.46 479	0.46 537	0.46 477	0.46 539	0.46 486	0.46 536	0.47 488	0.46 530	0.46 448	0.46 480	0.46 507	0.46 549	0.46 482	0.46 518

PML	0.46 446	1.36 560	0.29 312	0.58 461	0.30 383	0.57 545	0.29 371	0.57 539	0.29 374	0.57 546	0.29 379	0.57 551	0.29 379	0.56 540	0.29 371	0.52 481	0.30 352	0.53 549	0.31 454	0.53 524	0.30 418

ww	0.47 454	0.52 337	0.38 382	0.56 457	0.37 486	0.56 538	0.38 490	0.56 535	0.37 488	0.56 542	0.77 625	0.56 547	0.37 484	0.57 545	0.37 480	0.49 463	0.33 376	0.49 530	0.33 474	0.49 503	0.33 444

Anonymus	0.47 454	0.73 383	0.46 458	0.43 364	0.54 570	0.53 530	0.27 345	0.39 372	0.35 475	0.33 348	0.40 506	0.33 353	0.38 490	0.53 532	0.54 561	0.56 496	0.36 420	0.49 530	0.53 572	0.66 543	0.54 552

LG-Stereo_L1	0.47 454	0.52 337	0.47 466	0.62 470	0.39 504	0.53 530	0.40 507	0.53 528	0.39 506	0.53 530	0.39 503	0.53 536	0.39 502	0.53 532	0.39 498	0.55 492	0.46 480	0.49 530	0.37 502	0.49 503	0.37 473

Ntro	0.47 454	0.47 314	0.46 458	0.46 373	0.46 537	0.47 489	0.47 543	0.46 479	0.47 543	0.46 477	0.46 539	0.47 493	0.46 536	0.47 488	0.47 538	0.47 455	0.46 480	0.46 507	0.46 549	0.46 482	0.46 518

HaxPig	0.47 454	0.47 314	0.47 466	0.49 393	0.47 545	0.47 489	0.47 543	0.47 485	0.47 543	0.47 483	0.47 548	0.47 493	0.47 545	0.47 488	0.47 538	0.47 455	0.47 488	0.47 517	0.47 556	0.47 496	0.48 528

UNDER WATER	0.47 454	0.47 314	0.47 466	0.47 380	0.47 545	0.47 489	0.47 543	0.47 485	0.47 543	0.47 483	0.47 548	0.47 493	0.46 536	0.47 488	0.47 538	0.47 455	0.47 488	0.47 517	0.46 549	0.47 496	0.47 526

LVE	0.47 454	0.47 314	0.47 466	0.47 380	0.49 553	0.47 489	0.47 543	0.47 485	0.49 552	0.47 483	0.47 548	0.47 493	0.46 536	0.47 488	0.47 538	0.47 455	0.47 488	0.48 525	0.47 556	0.47 496	0.47 526

GASTEREO	0.48 461	1.21 541	0.47 466	0.57 459	0.38 494	0.50 512	0.38 490	0.50 507	0.38 493	0.50 513	0.38 493	0.50 521	0.38 490	0.50 513	0.38 484	0.52 481	0.42 464	0.46 507	0.34 480	0.46 482	0.34 453

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 461	0.55 350	0.47 466	0.63 472	0.41 516	0.56 538	0.44 527	0.56 535	0.41 519	0.56 542	0.41 514	0.57 551	0.42 521	0.56 540	0.41 509	0.55 492	0.43 469	0.51 543	0.37 502	0.51 516	0.37 473

fffft	0.48 461	0.51 335	0.45 452	0.52 444	0.45 535	0.52 528	0.45 533	0.52 526	0.48 550	0.53 530	0.45 535	0.52 534	0.45 532	0.52 528	0.46 530	0.51 479	0.41 454	0.50 538	0.41 532	0.50 510	0.41 499
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 461	0.48 320	0.48 474	0.48 386	0.48 549	0.48 494	0.48 552	0.48 490	0.48 550	0.48 490	0.48 552	0.48 500	0.48 546	0.48 498	0.48 545	0.48 460	0.48 494	0.48 525	0.48 560	0.48 500	0.48 528

notaker	0.48 461	0.49 322	0.48 474	0.48 386	0.48 549	0.48 494	0.48 552	0.48 490	0.49 552	0.48 490	0.48 552	0.48 500	0.48 546	0.48 498	0.48 545	0.48 460	0.48 494	0.48 525	0.48 560	0.48 500	0.49 534

LL-Strereo2	0.48 461	1.73 591	0.51 494	0.59 464	0.34 471	0.42 421	0.33 450	0.40 381	0.31 437	0.42 413	0.33 459	0.42 427	0.31 441	0.44 459	0.39 498	0.60 504	0.51 511	0.44 497	0.33 474	0.44 472	0.33 444

416test1013	0.49 467	0.80 400	0.33 348	0.67 483	0.33 459	0.48 494	0.41 516	0.48 490	0.39 506	0.48 490	0.93 645	0.52 534	0.32 449	0.52 528	0.38 484	0.49 463	0.51 511	0.53 549	0.37 502	0.51 516	0.36 467

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 467	0.98 441	0.64 532	0.84 520	0.46 537	0.45 477	0.35 470	0.47 485	0.47 543	0.45 471	0.34 467	0.46 486	0.48 546	0.46 484	0.35 466	0.39 374	0.71 573	0.39 447	0.35 493	0.41 462	0.41 499

ACVNet_2	0.49 467	0.49 322	0.49 481	0.49 393	0.49 553	0.49 503	0.49 554	0.49 498	0.49 552	0.49 500	0.49 555	0.49 507	0.49 552	0.49 505	0.49 547	0.49 463	0.49 498	0.49 530	0.49 564	0.49 503	0.49 534

FoundationStereo	0.50 470	0.50 327	0.50 487	0.50 430	0.50 557	0.50 512	0.50 558	0.50 507	0.50 557	0.50 513	0.50 559	0.50 521	0.50 557	0.50 513	0.50 550	0.50 473	0.50 506	0.50 538	0.50 566	0.50 510	0.50 537

StereoAnything_RVC	0.50 470	0.50 327	0.50 487	0.50 430	0.50 557	0.50 512	0.50 558	0.50 507	0.50 557	0.50 513	0.50 559	0.50 521	0.50 557	0.50 513	0.50 550	0.50 473	0.50 506	0.50 538	0.50 566	0.50 510	0.50 537

dual_stereo	0.50 470	0.50 327	0.50 487	0.50 430	0.50 557	0.50 512	0.50 558	0.50 507	0.50 557	0.50 513	0.50 559	0.50 521	0.50 557	0.50 513	0.50 550	0.50 473	0.50 506	0.50 538	0.50 566	0.50 510	0.50 537

GCST	0.50 470	2.08 647	0.38 382	0.53 446	0.35 475	0.49 503	0.35 470	0.50 507	0.35 475	0.49 500	0.35 476	0.49 507	0.35 475	0.49 505	0.35 466	0.48 460	0.37 425	0.45 502	0.33 474	0.44 472	0.33 444

SANet	0.50 470	0.50 327	0.50 487	0.50 430	0.50 557	0.50 512	0.50 558	0.50 507	0.50 557	0.50 513	0.50 559	0.50 521	0.50 557	0.50 513	0.50 550	0.50 473	0.50 506	0.50 538	0.50 566	0.50 510	0.50 537

CR-Stereo	0.51 475	0.14 149	1.94 764	1.87 674	0.14 256	0.13 189	0.14 257	0.19 261	0.18 296	0.13 196	0.13 259	0.18 259	0.17 291	0.14 213	0.15 264	1.89 718	1.93 764	0.19 273	0.14 260	0.20 270	0.15 260

MSCF	0.51 475	1.40 566	0.49 481	0.58 461	0.38 494	0.50 512	0.38 490	0.54 531	0.41 519	0.52 527	0.41 514	0.53 536	0.42 521	0.53 532	0.41 509	0.60 504	0.47 488	0.48 525	0.37 502	0.48 500	0.38 480

UGAM-zero	0.51 475	2.17 657	0.39 394	0.53 446	0.36 481	0.50 512	0.36 477	0.50 507	0.36 486	0.49 500	0.36 481	0.50 521	0.35 475	0.50 513	0.36 470	0.49 463	0.37 425	0.47 517	0.35 493	0.46 482	0.34 453

UGAM	0.51 475	2.23 662	0.39 394	0.54 449	0.35 475	0.50 512	0.35 470	0.49 498	0.35 475	0.49 500	0.35 476	0.49 507	0.36 479	0.50 513	0.36 470	0.49 463	0.37 425	0.45 502	0.34 480	0.45 477	0.34 453

Selective-IGEV	0.51 475	0.55 350	0.45 452	0.69 489	0.45 535	0.61 550	0.45 533	0.50 507	0.40 509	0.56 542	0.44 530	0.55 544	0.40 503	0.72 572	0.67 583	0.59 502	0.46 480	0.45 502	0.34 480	0.46 482	0.37 473

RCA-Stereo	0.51 475	3.22 720	0.34 362	0.44 368	0.34 471	0.44 463	0.34 465	0.43 427	0.34 470	0.43 420	0.34 467	0.44 472	0.33 461	0.43 428	0.33 447	0.38 361	0.29 342	0.38 403	0.29 424	0.38 388	0.29 403

DN	0.53 481	0.85 409	0.45 452	0.65 478	0.44 531	0.60 548	0.44 527	0.60 547	0.44 532	0.60 551	0.45 535	0.60 556	0.44 528	0.60 551	0.44 523	0.56 496	0.42 464	0.56 556	0.42 540	0.56 529	0.42 506

AIO-test1	0.54 482	0.60 366	0.52 498	0.66 482	0.47 545	0.61 550	0.47 543	0.58 542	0.46 537	0.61 553	0.46 539	0.61 559	0.45 532	0.62 553	0.45 526	0.61 508	0.52 515	0.57 557	0.48 560	0.57 532	0.48 528

castereo++	0.54 482	3.59 726	1.15 624	1.31 641	0.14 256	0.16 243	0.14 257	0.16 248	0.14 258	0.16 246	0.14 265	0.16 246	0.13 257	0.16 247	0.14 252	1.45 689	1.16 638	0.15 242	0.14 260	0.15 235	0.13 246

FENet	0.54 482	1.52 570	1.19 630	1.41 651	0.23 334	0.35 352	0.23 324	0.35 346	0.23 327	0.34 351	0.23 332	0.35 360	0.23 333	0.35 358	0.23 325	1.40 686	1.07 620	0.32 348	0.23 330	0.33 341	0.23 306

PSMNet_ROB	0.54 482	0.54 347	0.54 503	0.54 449	0.53 567	0.54 535	0.54 568	0.53 528	0.54 568	0.54 536	0.54 570	0.54 540	0.53 564	0.54 535	0.54 561	0.54 486	0.53 519	0.54 552	0.54 574	0.54 525	0.54 552

AIO-test2	0.55 486	0.59 361	0.52 498	0.67 483	0.47 545	0.61 550	0.47 543	0.61 551	0.47 543	0.61 553	0.47 548	0.61 559	0.48 546	0.62 553	0.47 538	0.64 519	0.53 519	0.58 559	0.47 556	0.58 535	0.48 528

CFNet-ft	0.55 486	1.57 574	0.14 177	0.20 212	0.14 256	0.20 264	2.53 803	1.61 715	0.14 258	0.20 267	0.14 265	0.20 269	0.14 262	0.20 267	0.14 252	0.17 209	0.12 164	0.17 259	0.12 235	1.56 709	1.24 724

GeoMambaStereo_RVC	0.56 488	2.49 684	1.46 709	0.55 456	0.30 383	0.53 530	0.26 341	0.47 485	0.29 374	0.50 513	0.31 439	0.51 532	0.29 379	0.44 459	0.28 353	0.53 484	0.31 357	0.57 557	0.29 424	0.51 516	0.27 365

base	0.56 488	2.58 688	1.43 706	0.48 386	0.27 350	0.54 535	0.31 428	0.53 528	0.30 390	0.54 536	0.26 351	0.46 486	0.31 441	0.52 528	0.28 353	0.49 463	0.28 327	0.45 502	0.32 462	0.57 532	0.26 325

S	0.56 488	0.61 368	0.54 503	0.68 488	0.48 549	0.65 556	0.49 554	0.63 553	0.49 552	0.64 561	0.49 555	0.64 563	0.48 546	0.62 553	0.49 547	0.63 517	0.62 545	0.59 562	0.48 560	0.57 532	0.48 528

MyStereo04	0.56 488	3.72 732	0.59 513	0.49 393	0.41 516	0.36 356	0.32 439	0.37 358	0.31 437	0.34 351	0.46 539	0.35 360	0.32 449	0.35 358	0.33 447	0.49 463	0.45 478	0.34 365	0.32 462	0.35 359	0.43 509

CASS	0.57 492	0.89 419	0.56 507	0.57 459	0.56 571	0.56 538	0.56 570	0.56 535	0.53 566	0.57 546	0.57 574	0.59 555	0.48 546	0.56 540	0.57 565	0.55 492	0.56 524	0.47 517	0.56 580	0.62 539	0.56 563
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GeoAtt-L (ZS)	0.60 493	0.70 378	0.51 494	0.75 508	0.46 537	0.72 568	0.46 537	0.76 575	0.46 537	0.72 573	0.46 539	0.72 578	0.46 536	0.72 572	0.46 530	0.75 550	0.51 511	0.70 583	0.45 546	0.69 552	0.45 515

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 493	5.10 765	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.44 459	0.30 381	0.44 406	0.37 425	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

PointNet	0.60 493	0.75 388	0.49 481	0.79 511	0.50 557	0.79 578	0.49 554	0.79 578	0.49 552	0.80 590	0.49 555	0.79 590	0.49 552	0.80 584	0.49 547	0.63 517	0.40 444	0.63 566	0.40 522	0.63 540	0.40 490

ACMStereo	0.60 493	5.12 766	0.39 394	0.49 393	0.30 383	0.43 428	0.30 380	0.43 427	0.30 390	0.43 420	0.30 394	0.43 436	0.30 389	0.44 459	0.30 381	0.44 406	0.37 425	0.38 403	0.26 349	0.38 388	0.26 325

LG-Stereo	0.60 493	0.58 358	0.47 466	0.64 477	0.74 610	1.00 607	0.69 602	0.57 539	0.41 519	0.57 546	0.41 514	0.57 551	0.41 515	1.00 620	0.75 618	0.91 575	0.51 511	0.52 546	0.37 502	0.52 520	0.37 473

MonSter	0.60 493	0.64 371	0.52 498	0.62 470	0.44 531	2.07 739	0.44 527	0.62 552	0.44 532	0.62 557	0.44 530	0.62 561	0.44 528	0.62 553	0.44 523	0.58 499	0.42 464	0.62 564	0.46 549	0.58 535	0.42 506

MyStereo07	0.60 493	3.72 732	0.48 474	0.49 393	0.41 516	0.36 356	0.32 439	0.49 498	0.43 529	0.51 523	0.42 525	0.49 507	0.43 526	0.51 523	0.64 576	0.49 463	0.45 478	0.34 365	0.32 462	0.35 359	0.43 509

FSD	0.61 500	0.59 361	0.50 487	2.58 722	0.44 531	0.56 538	0.44 527	0.55 534	0.44 532	0.56 542	0.44 530	0.56 547	0.44 528	0.56 540	0.46 530	0.61 508	0.42 464	0.52 546	0.42 540	0.52 520	0.51 544

castereo	0.61 500	3.79 734	1.35 690	1.52 655	0.15 271	0.17 251	0.16 273	0.20 269	0.21 316	0.18 258	0.16 281	0.21 277	0.12 243	0.26 318	0.17 283	1.43 688	1.38 710	0.17 259	0.16 277	0.18 262	0.16 263

WCG-NET	0.61 500	1.21 541	0.54 503	0.61 469	0.53 567	0.67 559	0.53 565	0.66 559	0.53 566	0.64 561	0.53 568	0.65 567	0.53 564	0.59 549	0.52 557	0.65 521	0.48 494	0.64 568	0.52 570	0.58 535	0.50 537

GEAStereo	0.62 503	3.91 739	0.48 474	0.69 489	0.38 494	0.51 524	0.38 490	0.51 521	0.38 493	0.53 530	0.38 493	0.50 521	0.38 490	0.51 523	0.38 484	0.54 486	0.43 469	0.46 507	0.34 480	0.46 482	0.34 453

gasm-f	0.62 503	3.91 739	0.48 474	0.69 489	0.38 494	0.51 524	0.38 490	0.51 521	0.38 493	0.53 530	0.38 493	0.50 521	0.38 490	0.51 523	0.38 484	0.54 486	0.43 469	0.46 507	0.34 480	0.46 482	0.34 453

SMoEStereo_RVC	0.63 505	0.75 388	0.51 494	0.73 504	0.53 567	0.71 566	0.47 543	0.67 560	0.58 572	0.74 583	0.60 580	0.72 578	0.53 564	0.74 577	0.51 555	0.61 508	0.62 545	0.62 564	0.61 590	0.63 540	0.61 569

anonymity	0.63 505	0.69 375	0.56 507	0.71 498	0.56 571	0.71 566	0.56 570	0.71 567	0.56 569	0.72 573	0.56 573	0.71 575	0.56 568	0.71 570	0.58 567	0.68 526	0.55 522	0.68 575	0.55 576	0.68 548	0.54 552

SE	0.64 507	0.73 383	0.77 572	0.79 511	0.59 574	0.78 575	0.54 568	0.58 542	0.58 572	0.78 587	0.59 578	0.63 562	0.18 303	0.78 581	0.52 557	0.80 559	0.65 551	0.69 578	0.57 583	0.75 564	0.52 546

PAM_32	0.64 507	2.38 677	0.51 494	0.92 533	0.43 530	0.53 530	0.44 527	0.87 590	0.43 529	0.52 527	0.45 535	0.53 536	0.40 503	0.54 535	0.46 530	0.62 513	0.56 524	0.48 525	0.45 546	0.76 567	0.44 512

CRFU-Net	0.65 509	1.67 583	1.22 682	1.96 682	0.27 350	0.41 400	0.27 345	0.41 400	0.27 356	0.40 382	0.26 351	0.41 409	0.27 358	0.40 387	0.27 344	1.80 711	1.62 731	0.34 365	0.23 330	0.33 341	0.23 306

LMCR-Stereo	0.65 509	0.63 369	0.65 536	0.65 478	0.65 590	0.66 558	0.63 581	0.58 542	0.65 587	0.63 560	0.64 588	0.65 567	0.65 584	0.66 561	0.66 582	0.66 523	0.64 549	0.65 572	0.67 608	0.68 548	0.73 604

test410	0.66 511	5.69 789	0.31 334	0.40 332	0.31 432	0.41 400	0.31 428	0.40 381	0.31 437	0.62 557	0.55 571	0.40 394	0.31 441	0.40 387	0.31 423	0.59 502	0.47 488	0.38 403	0.29 424	0.38 388	0.30 418

KSHMR	0.66 511	0.50 327	0.48 474	1.15 573	0.52 564	0.49 503	0.51 562	0.49 498	0.71 615	0.67 567	0.50 559	1.16 651	1.11 658	0.66 561	0.52 557	0.49 463	0.49 498	0.51 543	0.66 604	0.50 510	1.14 665

TorneroNet	0.66 511	0.53 343	0.50 487	0.50 430	0.64 588	1.06 626	0.70 609	0.50 507	0.51 564	0.49 500	0.69 604	0.49 507	0.50 557	0.48 498	1.15 668	0.71 534	0.49 498	1.14 650	1.08 668	0.49 503	0.49 534

GES	0.66 511	2.34 673	0.29 312	0.41 347	0.29 371	0.41 400	0.29 371	0.42 419	0.29 374	0.40 382	0.41 514	0.41 409	0.30 389	0.51 523	0.29 371	0.32 320	0.29 342	0.32 348	2.46 806	2.49 768	0.30 418

cf-r	0.66 511	2.17 657	0.12 146	0.18 191	0.12 242	0.18 255	2.70 807	2.60 780	0.12 246	0.18 258	0.12 238	0.18 259	0.12 243	0.18 259	0.12 235	0.15 176	0.11 149	0.15 242	0.11 200	1.81 725	1.74 776

DSFCA	0.66 511	0.73 383	0.78 574	0.65 478	0.65 590	0.64 555	0.64 582	0.65 556	0.63 585	0.64 561	0.64 588	0.64 563	0.64 582	0.65 560	0.65 579	0.65 521	0.65 551	0.65 572	0.65 601	0.66 543	0.64 579

MWDA-net	0.67 517	0.66 372	0.45 452	2.84 730	0.46 537	0.73 570	0.45 533	0.71 567	0.44 532	0.72 573	0.45 535	0.70 574	0.45 532	0.70 568	0.44 523	0.61 508	0.41 454	0.61 563	0.43 543	0.61 538	0.42 506

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 517	0.78 395	0.67 542	0.67 483	0.66 593	0.67 559	0.67 589	0.65 556	0.66 589	0.66 565	0.67 593	0.66 570	0.67 589	0.67 563	0.72 612	0.66 523	0.67 554	0.67 574	0.67 608	0.67 546	0.67 586

DEFOM-Stereo	0.68 519	3.11 716	1.40 704	1.63 667	0.25 342	0.31 335	0.25 334	0.31 333	0.28 364	0.31 337	0.29 379	0.29 330	0.27 358	0.31 343	0.28 353	1.59 702	1.47 716	0.30 338	0.29 424	0.30 325	0.28 394

ssnet_v2	0.68 519	1.96 643	1.25 686	0.29 264	0.20 314	0.30 327	0.20 302	0.29 319	0.22 320	1.50 715	0.20 318	0.31 344	0.20 318	0.27 322	0.22 317	0.24 279	1.49 717	0.26 318	0.18 310	3.90 791	0.19 294

ARAFT	0.68 519	0.81 404	0.63 529	0.74 507	0.60 576	0.78 575	0.62 580	0.77 577	0.66 589	0.74 583	0.63 586	0.75 585	0.62 581	0.83 593	0.60 572	0.70 533	0.55 522	0.70 583	0.60 588	0.78 571	0.55 560

mm2	0.69 522	0.69 375	0.69 552	0.69 489	0.69 599	0.69 561	0.69 602	0.69 562	0.69 602	0.69 570	0.69 604	0.69 571	0.69 601	0.69 566	0.69 599	0.69 527	0.69 566	0.69 578	0.69 614	0.69 552	0.69 590

mm1	0.69 522	0.69 375	0.69 552	0.69 489	0.69 599	0.69 561	0.69 602	0.69 562	0.69 602	0.69 570	0.69 604	0.69 571	0.69 601	0.69 566	0.69 599	0.69 527	0.69 566	0.69 578	0.69 614	0.69 552	0.69 590

NINENet	0.69 522	3.87 738	1.20 633	1.98 683	0.05 127	0.40 381	0.04 110	0.40 381	0.05 133	0.41 399	0.04 117	0.41 409	0.05 126	0.40 387	0.05 123	1.79 710	1.56 723	0.34 365	0.22 322	0.34 346	0.23 306

VIP-Stereo	0.70 525	2.97 712	2.43 781	2.49 718	0.16 282	0.25 302	0.16 273	0.25 303	0.16 279	0.25 304	0.18 306	0.25 308	0.16 279	0.26 318	0.16 273	1.86 712	1.26 692	0.23 298	0.15 273	0.23 294	0.15 260

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 525	0.72 382	0.71 559	0.80 515	0.62 587	0.82 586	0.61 579	0.81 584	0.62 582	0.81 593	0.63 586	0.80 592	0.70 605	0.73 575	0.61 574	0.76 553	0.61 544	0.74 591	0.61 590	0.77 569	0.61 569

DMCA-RVC	0.70 525	0.80 400	0.70 555	0.70 496	0.70 603	0.70 564	0.70 609	0.71 567	0.70 610	0.70 572	0.71 614	0.71 575	0.70 605	0.70 568	0.69 599	0.69 527	0.70 569	0.69 578	0.70 618	0.69 552	0.70 593

MyStereo8	0.71 528	3.92 741	0.52 498	0.59 464	0.52 564	0.57 545	0.53 565	0.59 545	0.50 557	0.59 550	0.51 565	0.57 551	0.50 557	0.56 540	0.52 557	0.54 486	0.49 498	0.54 552	0.49 564	0.55 526	0.50 537

HH	0.71 528	2.54 685	0.74 567	1.10 564	0.32 446	0.41 400	0.37 483	0.69 562	0.78 625	0.73 577	0.90 638	0.75 585	1.00 639	0.84 594	0.69 599	0.69 527	0.40 444	0.35 381	0.26 349	0.35 359	0.26 325

HanStereo	0.71 528	2.54 685	0.74 567	1.10 564	0.32 446	0.41 400	0.37 483	0.69 562	0.78 625	0.73 577	0.90 638	0.75 585	1.00 639	0.84 594	0.69 599	0.69 527	0.40 444	0.35 381	0.26 349	0.35 359	0.26 325

CAR	0.72 531	0.76 391	0.59 513	0.84 520	1.19 675	0.81 583	0.58 573	0.81 584	0.58 572	0.81 593	0.58 576	0.83 597	0.59 575	0.82 588	0.59 570	0.71 534	0.49 498	0.73 586	0.68 610	0.87 587	0.52 546

MSE-Stereo	0.72 531	0.76 391	0.59 513	0.84 520	1.19 675	0.81 583	0.58 573	0.81 584	0.58 572	0.81 593	0.58 576	0.83 597	0.59 575	0.82 588	0.59 570	0.71 534	0.49 498	0.73 586	0.68 610	0.87 587	0.52 546

zero-FE	0.72 531	1.31 555	0.66 538	0.92 533	0.60 576	0.82 586	0.58 573	0.82 587	0.58 572	0.81 593	0.60 580	0.81 595	0.60 577	0.82 588	0.58 567	0.74 549	0.59 536	0.73 586	0.52 570	0.76 567	0.51 544

ktn	0.72 531	0.53 343	1.08 618	1.14 570	0.51 563	1.22 688	1.36 737	0.51 521	0.59 577	0.51 523	0.51 565	0.69 571	1.20 670	0.67 563	0.51 555	0.51 479	0.49 498	0.58 559	0.66 604	0.52 520	0.53 549

MGA	0.73 535	0.76 391	0.60 517	0.92 533	1.17 671	0.81 583	0.59 577	0.84 588	0.62 582	0.81 593	0.59 578	0.84 599	0.60 577	0.81 587	0.61 574	0.71 534	0.53 519	0.89 614	0.53 572	0.75 564	0.54 552

DStereoRT	0.73 535	0.81 404	0.73 566	0.71 498	0.74 610	0.73 570	0.75 618	0.71 567	0.71 615	0.74 583	0.72 617	0.73 582	0.80 622	0.71 570	0.73 613	0.76 553	0.71 573	0.73 586	0.72 623	0.70 557	0.76 611

CroCo-Stereo	0.73 535	1.22 547	0.25 286	1.22 627	0.25 342	1.22 688	0.25 334	1.22 689	0.25 337	1.22 698	0.25 346	1.22 700	0.25 341	1.22 700	0.25 337	1.22 670	0.26 306	1.21 709	0.25 343	1.22 691	0.25 319
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	0.73 535	0.88 416	0.67 542	0.75 508	0.68 598	0.75 572	0.64 582	0.80 581	0.72 618	0.83 598	0.70 608	0.82 596	0.64 582	0.84 594	0.67 583	0.77 556	0.63 547	0.81 604	0.63 592	0.78 571	0.62 572

GStereo	0.75 539	2.98 713	1.68 724	0.69 489	0.39 504	0.72 568	0.41 516	0.72 571	0.34 470	0.73 577	0.41 514	0.72 578	0.49 552	0.74 577	0.47 538	0.69 527	0.48 494	0.74 591	0.40 522	0.69 552	0.44 512

monster-pro	0.75 539	1.67 583	0.64 532	0.89 526	0.57 573	0.86 592	0.56 570	0.87 590	0.56 569	0.87 599	0.57 574	0.88 602	0.57 570	0.87 599	0.57 565	0.79 557	0.58 530	0.76 595	0.54 574	0.77 569	0.54 552

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 539	0.92 430	0.85 585	0.96 545	0.59 574	1.27 692	0.44 527	0.59 545	0.69 602	0.91 604	0.68 599	0.55 544	0.61 580	1.06 638	0.83 631	0.62 513	0.70 569	0.90 615	0.41 532	0.89 591	0.56 563

MyStereo06	0.75 539	4.12 743	0.60 517	0.63 472	0.61 582	0.62 553	0.66 585	0.56 535	0.45 536	0.55 540	0.48 552	0.54 540	0.46 536	0.57 545	0.45 526	0.60 504	0.57 526	0.64 568	0.55 576	0.72 559	0.55 560

GCAP-Stereo	0.75 539	4.15 746	0.42 446	0.75 508	0.35 475	0.78 575	0.40 507	0.79 578	0.38 493	0.78 587	0.36 481	0.78 588	0.36 479	0.79 582	0.39 498	0.75 550	0.39 440	0.76 595	0.39 520	0.75 564	0.39 487

GANet-RSSM	0.75 539	1.91 635	0.14 177	0.47 380	0.14 256	0.21 275	3.21 824	2.30 766	0.14 258	0.46 477	0.14 265	0.23 295	0.18 303	0.21 280	0.14 252	0.18 227	0.27 319	0.37 395	0.13 254	2.13 749	2.12 786

RSM++	0.76 545	0.82 406	0.66 538	0.85 524	0.64 588	0.85 590	0.71 612	0.94 604	0.64 586	0.87 599	0.67 593	0.87 601	0.65 584	0.84 594	0.65 579	0.81 563	0.70 569	0.79 599	0.71 621	0.83 583	0.70 593

CroCo-Stereo Lap2	0.77 546	1.29 551	0.29 312	1.27 632	0.29 371	1.27 692	0.26 341	1.26 693	0.26 351	1.26 699	0.26 351	1.27 704	0.26 351	1.26 702	0.27 344	1.27 673	0.27 319	1.27 715	0.27 388	1.27 696	0.27 365

PSMNet-RSSM	0.77 546	2.76 703	0.14 177	0.20 212	0.14 256	0.20 264	2.66 805	2.79 794	0.14 258	0.21 279	0.14 265	0.21 277	0.14 262	0.20 267	0.14 252	0.17 209	0.12 164	0.17 259	0.12 235	2.52 772	2.31 791

GwcNet-RSSM	0.77 546	2.77 705	0.14 177	0.20 212	0.14 256	0.20 264	2.67 806	2.78 793	0.14 258	0.20 267	0.14 265	0.20 269	0.14 262	0.21 280	0.14 252	0.17 209	0.12 164	0.17 259	0.12 235	2.52 772	2.31 791

4D-IteraStereo	0.78 549	3.13 717	0.89 586	0.69 489	0.32 446	0.40 381	0.32 439	0.76 575	0.97 652	0.52 527	0.65 590	0.89 605	0.32 449	0.76 580	0.98 643	0.83 568	0.94 604	0.35 381	0.27 388	0.70 557	0.89 627

Pro-Stereo	0.79 550	0.53 343	0.38 382	0.49 393	0.38 494	0.49 503	0.37 483	0.49 498	0.67 591	0.50 513	0.38 493	1.10 643	0.38 490	0.49 505	0.38 484	0.71 534	0.88 595	5.98 839	0.36 499	0.46 482	0.36 467

hitnet-ft	0.79 550	2.78 708	0.14 177	0.20 212	0.14 256	0.21 275	2.89 808	2.80 795	0.14 258	0.20 267	0.14 265	0.20 269	0.14 262	0.20 267	0.14 252	0.17 209	0.12 164	0.17 259	0.12 235	2.54 780	2.33 793

G-Net	0.79 550	0.79 397	0.79 577	0.79 511	0.79 623	0.79 578	0.79 623	0.79 578	0.79 629	0.79 589	0.79 630	0.79 590	0.79 621	0.79 582	0.79 623	0.79 557	0.79 586	0.79 599	0.79 634	0.79 573	0.79 616

MyStereo05	0.80 553	4.12 743	0.63 529	0.63 472	0.61 582	0.62 553	0.66 585	0.65 556	0.62 582	0.67 567	0.61 584	0.65 567	0.58 573	0.67 563	0.55 564	0.60 504	0.57 526	0.64 568	0.55 576	0.72 559	0.55 560

UDG	0.80 553	2.21 661	0.60 517	0.91 530	0.60 576	0.90 597	0.58 573	0.88 594	0.60 578	0.90 602	0.60 580	0.88 602	0.60 577	0.90 604	0.58 567	0.86 572	0.60 539	0.84 610	0.59 587	0.84 584	0.61 569

ccnet	0.80 553	2.28 665	0.33 348	0.50 430	0.33 459	0.50 512	0.33 450	0.50 507	0.33 459	0.49 500	0.33 459	0.49 507	1.56 736	2.38 770	0.33 447	0.41 390	0.29 342	0.42 494	1.57 753	2.28 755	0.29 403

NaN_ROB	0.80 553	0.80 400	0.80 578	0.80 515	0.80 626	0.80 580	0.80 626	0.80 581	0.80 631	0.80 590	0.80 632	0.80 592	0.80 622	0.80 584	0.80 626	0.80 559	0.80 589	0.80 602	0.80 636	0.80 576	0.80 617

CSAN	0.80 553	0.80 400	0.80 578	0.80 515	0.80 626	0.80 580	0.80 626	0.80 581	0.80 631	0.80 590	0.80 632	0.80 592	0.80 622	0.80 584	0.80 626	0.80 559	0.80 589	0.80 602	0.80 636	0.80 576	0.80 617

GSStereo	0.81 558	4.28 749	0.50 487	0.59 464	0.40 506	0.51 524	0.38 490	0.50 507	0.38 493	0.50 513	0.38 493	0.50 521	3.79 821	0.50 513	0.38 484	0.54 486	0.43 469	0.46 507	0.34 480	0.46 482	0.35 464

BSDual-CNN	0.81 558	1.91 635	0.92 593	4.48 773	0.02 22	0.42 421	0.06 152	0.41 400	0.02 28	0.48 490	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 724	4.19 811	0.33 355	0.23 330	0.34 346	0.27 365

DDUNet	0.81 558	2.45 682	0.57 511	0.90 528	0.60 576	0.88 594	0.59 577	0.90 595	0.60 578	0.88 601	0.60 580	0.90 606	0.58 573	0.88 601	0.60 572	0.84 570	0.60 539	0.86 612	0.57 583	0.86 586	0.60 568

R-Stereo Train	0.81 558	0.96 438	0.67 542	0.95 542	0.67 595	0.95 602	0.68 594	0.95 606	0.68 597	0.95 612	0.68 599	0.96 616	0.68 594	0.96 616	0.68 591	0.94 584	0.68 560	0.94 629	0.68 610	0.94 607	0.68 588

RAFT-Stereo	0.81 558	0.96 438	0.67 542	0.95 542	0.67 595	0.95 602	0.68 594	0.95 606	0.68 597	0.95 612	0.68 599	0.96 616	0.68 594	0.96 616	0.68 591	0.94 584	0.68 560	0.94 629	0.68 610	0.94 607	0.68 588
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 563	1.72 586	1.48 711	0.39 319	0.15 271	0.31 335	0.21 308	0.20 269	0.25 337	1.61 719	0.23 332	0.28 324	0.26 351	0.20 267	0.15 264	0.24 279	1.33 701	0.32 348	0.16 277	6.75 830	0.23 306

scenet	0.82 563	1.72 586	1.48 711	0.39 319	0.15 271	0.31 335	0.21 308	0.20 269	0.25 337	1.61 719	0.23 332	0.28 324	0.26 351	0.20 267	0.15 264	0.24 279	1.33 701	0.32 348	0.16 277	6.75 830	0.23 306

ssnet	0.82 563	1.72 586	1.48 711	0.39 319	0.15 271	0.31 335	0.21 308	0.20 269	0.25 337	1.61 719	0.23 332	0.28 324	0.26 351	0.20 267	0.15 264	0.24 279	1.33 701	0.32 348	0.16 277	6.75 830	0.23 306

STTRV1_RVC	0.82 563	1.60 576	0.70 555	1.01 557	0.60 576	1.07 629	0.69 602	1.01 619	0.60 578	0.72 573	0.55 571	1.02 634	0.68 594	1.03 636	0.67 583	0.89 574	0.63 547	0.92 621	0.57 583	0.90 594	0.65 581

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 567	5.18 769	1.98 769	2.19 690	0.17 288	0.19 258	0.18 292	0.19 261	0.16 279	0.20 267	0.19 309	0.22 287	0.22 327	0.20 267	0.15 264	2.28 755	2.13 776	0.24 308	0.17 303	0.18 262	0.16 263

BUS	0.83 567	1.91 635	0.92 593	4.48 773	0.02 22	0.40 381	0.04 110	0.41 400	0.02 28	0.48 490	0.03 62	0.41 409	0.05 126	0.03 49	0.05 123	1.97 724	4.19 811	0.33 355	0.23 330	0.34 346	0.27 365

PDISCO_ROB	0.83 567	2.80 709	3.49 804	0.14 142	0.11 202	0.17 251	0.09 169	0.15 242	0.10 178	0.15 236	0.12 238	0.16 246	0.14 262	3.30 801	0.13 247	0.14 161	2.34 781	0.16 248	0.12 235	2.62 781	0.10 169

WQFJA1++	0.84 570	0.98 441	0.67 542	1.26 631	0.75 612	1.00 607	0.67 589	1.00 608	0.67 591	1.00 614	0.67 593	1.00 619	0.67 589	1.00 620	0.67 583	0.96 586	0.67 554	0.91 618	0.63 592	0.92 598	0.63 573

WQFJX1	0.84 570	0.98 441	0.67 542	1.30 639	0.75 612	1.01 617	0.67 589	1.01 619	0.67 591	1.01 627	0.67 593	1.01 630	0.68 594	1.00 620	0.68 591	0.98 592	0.67 554	0.92 621	0.64 597	0.92 598	0.64 579

NLMM	0.84 570	1.00 451	0.67 542	1.27 632	0.75 612	1.00 607	0.68 594	1.00 608	0.67 591	1.00 614	0.67 593	1.02 634	0.67 589	1.02 634	0.67 583	0.97 588	0.67 554	0.93 625	0.63 592	0.92 598	0.63 573

AIO-Stereo	0.84 570	0.66 372	0.70 555	0.83 519	0.67 595	0.98 605	0.82 633	1.14 630	0.72 618	1.03 633	0.74 621	1.03 636	1.09 657	0.99 618	0.45 526	1.04 602	0.73 576	0.95 631	0.74 625	0.94 607	0.46 518

DCRE	0.84 570	1.89 632	0.77 572	0.94 540	0.72 607	0.88 594	0.73 616	0.87 590	0.78 625	0.90 602	0.71 614	0.88 602	0.67 589	0.88 601	0.73 613	0.81 563	0.68 560	0.81 604	0.70 618	0.82 581	0.70 593

iGMRVC	0.84 570	2.85 710	0.72 562	0.72 500	0.73 608	0.77 573	0.79 623	0.73 572	0.74 623	0.73 577	0.72 617	0.73 582	0.76 616	0.73 575	0.73 613	0.72 542	0.73 576	0.73 586	0.72 623	0.73 562	0.72 600

WQFJA1	0.85 576	0.98 441	0.67 542	1.29 637	0.76 617	1.01 617	0.67 589	1.02 624	0.67 591	1.02 631	0.67 593	1.01 630	0.67 589	1.01 630	0.68 591	0.99 593	0.67 554	0.93 625	0.64 597	0.92 598	0.65 581

WQFJX	0.85 576	1.00 451	0.68 550	1.30 639	0.75 612	1.01 617	0.68 594	1.01 619	0.68 597	1.01 627	0.68 599	1.03 636	0.68 594	1.02 634	0.67 583	0.97 588	0.67 554	0.93 625	0.63 592	0.94 607	0.63 573

NLSM3	0.85 576	0.99 449	0.68 550	1.29 637	0.76 617	1.01 617	0.68 594	1.01 619	0.68 597	1.02 631	0.68 599	1.01 630	0.68 594	1.01 630	0.68 591	0.97 588	0.68 560	0.93 625	0.64 597	0.93 603	0.63 573

DNS	0.86 579	2.43 681	1.66 723	2.03 686	0.42 526	0.60 548	0.42 523	0.60 547	0.42 527	0.60 551	0.42 525	0.60 556	0.42 521	0.60 551	0.42 517	1.97 724	1.63 733	0.55 555	0.40 522	0.55 526	0.40 490

NLMM1	0.86 579	0.98 441	0.69 552	1.48 654	0.75 612	1.01 617	0.69 602	1.00 608	0.69 602	1.00 614	0.70 608	1.00 619	0.68 594	1.01 630	0.67 583	0.97 588	0.68 560	0.92 621	0.63 592	0.93 603	0.63 573

AdaDepth	0.86 579	0.93 434	0.71 559	1.01 557	1.07 659	1.02 623	0.71 612	1.00 608	0.71 615	1.01 627	0.71 614	1.00 619	0.72 611	1.14 649	0.71 610	0.92 578	0.64 549	0.90 615	0.64 597	0.89 591	0.69 590

GEStereo_RVC	0.86 579	4.45 751	0.20 253	0.27 260	0.20 314	0.27 316	0.20 302	0.26 309	0.18 296	5.03 831	0.20 318	0.27 323	0.19 310	0.27 322	0.21 313	0.20 246	0.19 275	0.19 273	4.02 835	0.20 270	0.18 287

FAST (zero-shot)	0.87 583	1.55 572	0.42 446	1.57 658	0.42 526	1.62 719	0.45 533	1.59 713	0.42 527	1.66 724	0.44 530	1.62 724	0.42 521	1.59 718	0.42 517	0.64 519	0.43 469	0.64 568	0.42 540	0.67 546	0.46 518

Selective-RAFT-Error	0.88 584	0.84 407	0.98 598	0.86 525	0.97 643	0.88 594	0.95 645	0.84 588	0.99 655	0.92 606	0.82 634	0.84 599	0.98 638	0.87 599	0.97 642	0.81 563	0.83 592	0.79 599	0.82 639	0.79 573	0.85 622

IER	0.88 584	7.04 797	2.23 775	2.75 724	0.28 358	0.43 428	0.25 334	0.39 372	0.25 337	0.41 399	0.27 356	0.39 384	0.25 341	0.40 387	0.28 353	0.37 347	0.28 327	0.37 395	0.25 343	0.37 375	0.25 319

Selective-RAFT	0.89 586	0.89 419	0.72 562	1.16 578	0.78 621	1.06 626	0.82 633	0.87 590	0.97 652	1.00 614	0.91 641	0.90 606	1.00 639	0.89 603	0.93 639	0.83 568	0.83 592	0.82 608	0.82 639	0.81 579	0.82 620

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 587	0.86 411	0.89 586	1.25 630	0.69 599	1.05 625	0.81 630	1.16 634	0.50 557	1.12 643	0.97 649	0.72 578	0.82 626	1.06 638	0.95 640	0.61 508	0.87 594	1.03 647	0.85 642	1.04 622	1.01 653

CFNet-RSSM	0.91 587	4.89 757	0.34 362	0.44 368	1.07 659	1.62 719	1.40 744	0.91 597	0.35 475	1.60 716	1.39 745	0.64 563	0.34 468	0.44 459	0.33 447	0.41 390	0.35 414	0.75 593	0.30 443	0.41 462	0.29 403

MLG-Stereo	0.92 589	0.90 423	0.84 584	1.27 632	0.49 553	1.38 704	0.88 636	1.41 708	0.97 652	0.73 577	1.09 666	1.26 701	0.43 526	0.72 572	1.05 656	1.13 615	0.49 498	1.18 660	0.66 604	1.01 619	0.46 518

ToySt	0.92 589	2.11 651	0.90 589	0.95 542	0.79 623	0.99 606	0.78 622	0.94 604	0.81 634	0.94 610	0.78 628	0.95 615	0.77 618	0.94 612	0.86 633	0.91 575	0.79 586	0.85 611	0.77 630	0.89 591	0.73 604

DPSM_ROB	0.92 589	0.91 425	0.91 591	0.91 530	0.92 638	0.92 599	0.92 640	0.92 600	0.91 639	0.93 608	0.91 641	0.92 609	0.90 629	0.91 606	0.92 635	0.92 578	0.91 598	0.91 618	0.92 644	0.93 603	0.93 634

DPSM	0.92 589	0.91 425	0.91 591	0.91 530	0.92 638	0.92 599	0.92 640	0.92 600	0.91 639	0.93 608	0.91 641	0.92 609	0.90 629	0.91 606	0.92 635	0.92 578	0.91 598	0.91 618	0.92 644	0.93 603	0.93 634

pmcnn	0.92 589	0.92 430	0.92 593	0.92 533	0.92 638	0.92 599	0.92 640	0.92 600	0.92 644	0.92 606	0.92 644	0.92 609	0.92 632	0.92 610	0.92 635	0.92 578	0.92 600	0.92 621	0.92 644	0.92 598	0.92 632

error version	0.93 594	4.47 752	2.35 778	1.99 684	0.37 486	0.41 400	0.36 477	0.41 400	0.35 475	0.43 420	0.36 481	0.41 409	0.40 503	0.41 407	0.36 470	1.87 714	2.16 777	0.47 517	0.37 502	0.39 437	0.33 444

test_1	0.93 594	4.47 752	2.35 778	1.99 684	0.37 486	0.41 400	0.36 477	0.41 400	0.35 475	0.43 420	0.36 481	0.41 409	0.40 503	0.41 407	0.36 470	1.87 714	2.16 777	0.47 517	0.37 502	0.39 437	0.33 444

DGTPSM_ROB	0.93 594	1.00 451	0.92 593	0.94 540	0.96 642	0.91 598	0.92 640	0.91 597	0.96 651	0.91 604	0.96 647	0.93 612	0.92 632	0.94 612	0.92 635	0.92 578	0.92 600	0.90 615	0.92 644	0.94 607	0.91 631

HSM-Net_RVC	0.95 597	1.17 491	0.78 574	1.18 580	0.71 605	1.16 641	0.75 618	1.09 628	0.80 631	1.10 637	0.75 622	1.17 652	0.74 613	1.17 652	0.80 626	1.13 615	0.73 576	1.17 657	0.77 630	1.16 633	0.72 600
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 598	0.75 388	0.49 481	4.84 793	0.48 549	1.28 694	0.52 563	1.20 642	0.51 564	1.14 647	0.70 608	1.00 619	0.56 568	0.90 604	0.69 599	0.76 553	0.60 539	0.95 631	0.56 580	0.73 562	0.45 515

iRaftStereo_RVC	0.97 599	3.17 719	2.30 777	2.42 715	0.38 494	0.54 535	0.38 490	0.54 531	0.38 493	0.54 536	0.38 493	0.54 540	0.38 490	0.54 535	0.38 484	2.38 764	2.34 781	0.49 530	0.36 499	0.49 503	0.36 467

DPSimNet_ROB	0.97 599	1.18 493	0.81 581	1.10 564	0.91 637	1.02 623	0.82 633	1.04 625	0.91 639	1.03 633	0.86 637	1.28 705	0.82 626	1.03 636	0.89 634	1.17 619	0.81 591	1.02 645	0.82 639	1.08 624	0.81 619

test-3	0.98 601	4.13 745	1.85 744	1.85 673	0.61 582	0.69 561	0.37 483	0.63 553	0.61 581	0.66 565	0.51 565	0.73 582	0.44 528	0.57 545	0.54 561	1.68 706	1.81 746	0.40 460	0.43 543	0.66 543	0.50 537

StereoNetSlim22	1.00 602	1.00 451	1.00 600	1.00 550	1.00 644	1.00 607	1.00 650	1.00 608	1.00 656	1.00 614	1.00 653	1.00 619	1.00 639	1.00 620	1.00 645	1.00 594	1.00 606	1.00 637	1.00 655	1.00 612	1.00 645

StereoNetSlim	1.00 602	1.00 451	1.00 600	1.00 550	1.00 644	1.00 607	1.00 650	1.00 608	1.00 656	1.00 614	1.00 653	1.00 619	1.00 639	1.00 620	1.00 645	1.00 594	1.00 606	1.00 637	1.00 655	1.00 612	1.00 645

LGCAT	1.00 602	1.00 451	1.00 600	1.00 550	1.00 644	1.00 607	1.00 650	1.00 608	1.00 656	1.00 614	1.00 653	1.00 619	1.00 639	1.00 620	1.00 645	1.00 594	1.00 606	1.00 637	1.00 655	1.00 612	1.00 645

Test_v1	1.00 602	1.00 451	1.00 600	1.00 550	1.00 644	1.00 607	1.00 650	1.00 608	1.00 656	1.00 614	1.00 653	1.00 619	1.00 639	1.00 620	1.00 645	1.00 594	1.00 606	1.00 637	1.00 655	1.00 612	1.00 645

Wavelet-MonSter	1.00 602	1.21 541	0.76 570	1.94 679	1.01 652	1.11 636	0.76 620	1.15 631	0.76 624	1.11 642	0.76 623	1.14 649	0.76 616	1.11 646	0.76 620	1.21 668	0.90 596	1.02 645	0.71 621	1.02 621	0.71 599

999	1.00 602	1.12 484	0.59 513	1.10 564	1.21 723	1.09 632	0.52 563	1.08 626	1.43 746	1.18 650	1.35 738	0.98 618	0.52 563	0.91 606	0.85 632	0.72 542	1.46 715	0.83 609	0.98 652	0.68 548	1.41 738

DispNO	1.00 602	0.63 369	0.43 448	3.45 753	0.44 531	0.65 556	0.43 526	0.64 555	0.43 529	0.64 561	0.43 528	0.64 563	3.03 799	0.64 559	0.43 522	4.55 800	0.43 469	0.63 566	0.43 543	0.63 540	0.43 509

GANet	1.00 602	1.00 451	1.00 600	1.00 550	1.00 644	1.00 607	1.00 650	1.00 608	1.00 656	1.00 614	1.00 653	1.00 619	1.00 639	1.00 620	1.00 645	1.00 594	1.00 606	1.00 637	1.00 655	1.00 612	1.00 645

TDLM	1.00 602	1.00 451	1.00 600	1.00 550	1.00 644	1.00 607	1.00 650	1.00 608	1.00 656	1.00 614	1.00 653	1.00 619	1.00 639	1.00 620	1.00 645	1.00 594	1.00 606	1.00 637	1.00 655	1.00 612	1.00 645

CVANet_RVC	1.00 602	1.00 451	1.00 600	1.00 550	1.00 644	1.00 607	1.00 650	1.00 608	1.00 656	1.00 614	1.00 653	1.00 619	1.00 639	1.00 620	1.00 645	1.00 594	1.00 606	1.00 637	1.00 655	1.00 612	1.00 645

trnet	1.01 612	1.01 463	1.01 610	1.01 557	1.01 652	1.01 617	1.01 658	1.01 619	1.01 663	1.01 627	1.01 660	1.01 630	1.01 649	1.01 630	1.01 652	1.01 601	1.01 614	1.01 644	1.01 664	1.01 619	1.01 653

LL-Strereo	1.01 612	5.06 764	1.63 720	0.70 496	1.43 737	0.56 538	0.46 537	0.57 539	0.50 557	0.57 546	0.50 559	1.58 719	0.49 552	0.59 549	0.50 550	1.64 705	0.52 515	0.51 543	1.37 740	0.52 520	0.45 515

FlowAnything_test	1.02 614	1.72 586	0.71 559	1.59 660	0.70 603	1.61 717	0.69 602	1.61 715	0.70 610	1.60 716	0.70 608	1.61 723	0.69 601	1.61 721	0.70 608	0.81 563	0.58 530	0.81 604	0.55 576	0.81 579	0.56 563

FlowAnything	1.02 614	1.71 585	0.72 562	1.59 660	0.69 599	1.60 716	0.69 602	1.61 715	0.70 610	1.60 716	0.69 604	1.60 720	0.69 601	1.61 721	0.69 599	0.81 563	0.58 530	0.81 604	0.56 580	0.82 581	0.56 563

Hybrid-DGEV	1.03 616	1.75 592	0.80 578	1.28 636	0.78 621	1.26 691	0.80 626	1.26 693	0.78 625	1.26 699	0.78 628	1.26 701	0.78 620	1.26 702	0.78 622	1.15 618	0.75 579	1.14 650	0.74 625	1.14 628	0.75 608

tt45	1.04 617	0.88 416	1.36 698	0.92 533	1.03 655	1.51 714	0.79 623	0.70 566	0.88 637	0.74 583	0.90 638	1.60 720	0.72 611	1.60 719	0.75 618	0.91 575	0.78 584	1.52 730	0.79 634	1.14 628	1.32 730

Hybrid-DGEV-2	1.05 618	1.83 620	0.83 582	1.33 643	0.82 629	1.30 695	0.81 630	1.26 693	0.79 629	1.29 701	0.79 630	1.26 701	0.80 622	1.26 702	0.79 623	1.20 622	0.78 584	1.18 660	0.77 630	1.20 643	0.77 613

Hybrid-DGEV-03	1.07 619	1.83 620	0.83 582	1.34 644	0.81 628	1.32 697	0.81 630	1.31 700	0.81 634	1.31 702	0.82 634	1.32 706	0.82 626	1.32 707	0.81 629	1.19 620	0.77 582	1.19 662	0.76 628	1.19 641	0.77 613

GLC_STEREO	1.07 619	1.01 463	1.06 616	1.07 562	1.05 657	1.06 626	1.08 665	1.08 626	1.05 668	1.07 635	1.06 664	1.08 639	1.05 652	1.06 638	1.10 661	1.07 604	1.09 626	1.05 648	1.05 667	1.06 623	1.12 660

FC-DCNN	1.07 619	1.09 479	0.98 598	0.89 526	0.52 564	1.41 708	0.91 639	1.21 688	1.24 732	1.96 734	2.05 805	1.91 735	1.30 724	1.27 705	1.08 658	0.80 559	0.60 539	0.58 559	0.41 532	0.68 548	0.54 552

hknet	1.10 622	1.85 626	3.49 804	4.48 773	0.02 22	0.42 421	0.06 152	0.41 400	0.02 28	0.48 490	0.03 62	0.41 409	0.03 59	0.42 421	0.03 58	4.39 797	4.19 811	0.33 355	0.23 330	0.34 346	0.27 365

test_xeample3	1.10 622	1.81 609	0.61 523	0.84 520	0.49 553	0.77 573	0.66 585	0.92 600	1.40 744	0.68 569	0.46 539	0.78 588	0.54 567	1.72 725	1.48 747	1.34 680	1.52 719	1.35 721	1.67 778	1.33 700	1.55 743

DISCO	1.11 624	0.39 262	5.28 818	0.39 319	0.20 314	0.39 379	0.27 345	0.39 372	0.22 320	0.38 368	0.20 318	0.38 379	0.20 318	6.95 842	0.22 317	0.30 311	0.21 282	0.27 323	0.21 318	5.25 823	0.21 300

Occ-G	1.12 625	0.52 337	3.72 809	3.50 757	0.50 557	0.56 538	0.47 543	0.54 531	0.46 537	0.54 536	0.41 514	0.54 540	0.42 521	0.52 528	0.42 517	3.42 788	4.02 810	0.52 546	0.45 546	0.51 516	0.44 512

AEACV	1.12 625	0.52 337	3.12 800	3.24 742	0.86 631	0.53 530	0.49 554	0.60 547	0.47 543	0.53 530	0.49 555	0.55 544	0.45 532	0.55 539	0.47 538	3.01 783	3.88 808	0.71 585	0.60 588	0.80 576	0.48 528

LiteMatch	1.13 627	0.73 383	2.80 785	3.23 740	0.61 582	0.83 588	0.68 594	0.73 572	0.69 602	1.00 614	0.77 625	0.94 613	0.57 570	0.82 588	0.64 576	2.97 781	2.43 783	0.68 575	0.32 462	0.56 529	0.70 593

Lsterematch	1.13 627	0.73 383	2.80 785	3.23 740	0.61 582	0.83 588	0.68 594	0.73 572	0.69 602	1.00 614	0.77 625	0.94 613	0.57 570	0.82 588	0.64 576	2.97 781	2.43 783	0.68 575	0.32 462	0.56 529	0.70 593

MSMD_ROB	1.19 629	1.10 483	0.70 555	1.10 564	0.60 576	1.10 633	0.70 609	1.10 629	0.70 610	1.10 637	0.70 608	1.10 643	0.70 605	7.00 843	0.70 608	1.10 608	0.70 569	1.10 649	0.70 618	1.10 625	0.70 593

MM-Stereo_test2	1.20 630	1.85 626	1.05 614	1.46 653	0.94 641	1.36 702	0.99 649	1.36 702	0.95 649	1.41 711	0.98 650	1.40 714	0.96 635	1.37 709	0.95 640	1.37 685	1.06 618	1.33 718	0.93 649	1.29 698	0.89 627

ours_stereo	1.20 630	1.21 541	0.90 589	1.64 668	1.11 663	1.35 699	0.67 589	1.76 725	0.93 646	1.70 728	1.10 667	1.39 711	0.75 615	1.41 713	0.81 629	1.60 704	1.03 616	1.33 718	1.00 655	1.61 713	0.72 600

DisPM	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

CrosDoStereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

PFNet+	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

LCNet	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

HHNet	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

Patchmatch Stereo++	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675
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	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

STrans-v2	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

TransformOpticalFlow	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

OMP-Stereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

IIG-Stereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

NF-Stereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

OCTAStereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

PSM-softLoss	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

KMStereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

NRIStereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

PSM-adaLoss	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

PSM-AAD	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

FTStereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

ROB_FTStereo_v2	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

ROB_FTStereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

Consistency-Raft	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

KYRaft	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

HUI-Stereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

ASMatch	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

DeepStereo_LL	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

DEmStereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

SST-Stereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

THIR-Stereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

RAFT_R40	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

DRaft	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

PFNet	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

GrayStereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

RE-Stereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

Pruner-Stereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

TVStereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

DeepStereo_RVC	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

RAFT-RH_RVC	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

IRAFT_RVC	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

RAFT-345	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

iRAFT	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

CRE-IMP	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

GMM-Stereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

RAFT-IKP	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

Prome-Stereo	1.20 630	1.20 495	1.20 633	1.20 582	1.20 677	1.20 642	1.20 679	1.20 642	1.20 684	1.20 652	1.20 678	1.20 654	1.20 670	1.20 654	1.20 679	1.20 622	1.20 643	1.20 664	1.20 681	1.20 643	1.20 675

qqai	1.22 677	1.38 563	1.12 619	1.39 650	1.14 664	1.40 706	1.14 670	1.41 708	1.12 672	1.40 710	1.11 669	1.40 714	1.13 659	1.41 713	1.15 668	1.25 671	0.97 605	1.24 713	1.01 664	1.24 693	0.96 638

HCRNet	1.22 677	7.11 798	3.00 787	3.55 758	0.33 459	0.29 321	0.14 257	0.19 261	0.15 271	0.33 348	0.29 379	0.25 308	0.14 262	0.22 286	0.33 447	3.64 789	3.00 788	0.76 595	0.32 462	0.18 262	0.13 246

HBP-ISP	1.24 679	1.72 586	1.65 721	1.15 573	0.76 617	1.40 706	0.88 636	1.67 721	1.02 664	1.69 726	1.38 743	1.69 726	1.21 716	1.87 736	1.21 724	1.05 603	0.79 586	0.97 635	0.80 636	1.19 641	0.75 608

AANet_RVC	1.26 680	0.31 236	4.99 816	5.93 805	0.20 314	0.25 302	0.20 302	0.25 303	0.20 311	0.23 289	0.19 309	0.25 308	0.20 318	0.25 306	0.20 309	5.66 821	4.76 815	0.26 318	0.30 443	0.24 299	0.27 365

MM-Stereo_test3	1.27 681	2.07 646	1.18 628	1.60 663	1.02 654	1.45 711	1.01 658	1.40 707	1.04 666	1.44 713	1.03 663	1.46 717	1.02 650	1.44 716	1.02 653	1.51 697	1.12 633	1.32 717	0.98 652	1.38 703	0.97 640

11t	1.27 681	2.70 695	1.34 688	1.32 642	0.89 633	1.30 695	1.34 734	1.64 718	0.57 571	1.45 714	0.72 617	1.05 638	1.29 723	1.07 641	1.29 735	1.49 692	1.02 615	0.97 635	1.15 674	1.48 705	1.31 728

L400	1.29 683	1.38 563	1.00 600	4.01 768	1.03 655	1.42 710	0.92 640	1.42 710	0.91 639	1.33 703	1.01 660	1.39 711	0.92 632	1.40 711	1.09 660	1.31 676	0.92 600	1.21 709	0.95 651	1.30 699	0.88 623

L500	1.30 684	1.33 557	1.01 610	4.69 787	0.84 630	1.35 699	0.95 645	1.38 705	0.94 648	1.33 703	0.98 650	1.36 708	0.91 631	1.40 711	1.08 658	1.28 675	0.90 596	1.21 709	0.99 654	1.23 692	0.90 630

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 685	1.35 559	1.35 690	1.35 646	1.35 730	1.35 699	1.35 735	1.36 702	1.35 740	1.36 708	1.35 738	1.36 708	1.36 729	1.36 708	1.35 739	1.35 681	1.35 706	1.35 721	1.35 737	1.35 701	1.35 734

CC-Net-ROB	1.36 686	1.33 557	1.33 687	1.36 647	1.38 734	1.36 702	1.33 733	1.37 704	1.34 737	1.35 707	1.36 740	1.38 710	1.34 727	1.38 710	1.38 743	1.35 681	1.38 710	1.33 718	1.35 737	1.43 704	1.34 733

CFNet	1.37 687	5.27 778	0.19 239	5.49 802	0.19 306	0.28 318	0.19 298	0.28 314	0.19 304	0.28 319	0.19 309	0.28 324	4.35 829	0.28 327	0.19 301	0.23 269	0.17 248	0.23 298	4.21 837	4.81 814	0.17 281

PS-NSSS	1.38 688	1.39 565	1.34 688	1.34 644	1.35 730	1.38 704	1.37 742	1.35 701	1.38 743	1.34 706	1.34 737	1.39 711	1.38 732	1.70 724	1.40 744	1.36 683	1.36 707	1.36 723	1.37 740	1.37 702	1.36 735

L4000	1.46 689	1.52 570	1.21 680	4.04 769	1.10 662	1.51 714	1.07 663	1.57 712	1.09 670	1.64 723	1.20 678	1.56 718	1.21 716	1.76 727	1.14 666	1.58 701	1.06 618	1.41 725	1.08 668	1.51 708	0.97 640

RASNet	1.49 690	1.65 581	1.45 708	1.38 649	1.43 737	1.47 712	1.36 737	1.38 705	1.36 741	1.39 709	1.60 755	1.45 716	1.45 735	1.51 717	2.21 800	1.53 699	1.36 707	1.36 723	1.36 739	1.66 716	1.36 735

HNOStereo	1.51 691	1.78 598	1.20 633	4.42 772	1.08 661	1.78 723	1.12 669	1.76 725	1.10 671	1.74 730	1.02 662	1.78 730	1.07 654	1.68 723	1.22 725	1.49 692	0.93 603	1.50 729	0.93 649	1.56 709	1.12 660

FETCStereo	1.51 691	1.66 582	1.05 614	4.56 783	1.06 658	1.79 724	1.15 672	1.75 724	1.16 676	1.73 729	1.10 667	1.74 729	1.06 653	1.74 726	1.22 725	1.47 691	1.04 617	1.54 731	0.92 644	1.56 709	0.96 638

FETStereo	1.53 693	1.64 580	1.01 610	4.86 794	1.22 725	1.73 721	1.00 650	1.74 723	1.06 669	1.67 725	1.22 725	1.71 728	1.02 650	1.78 731	1.11 662	1.51 697	1.13 634	1.60 734	1.03 666	1.71 718	0.92 632

BLMT-Stereo	1.53 693	1.36 560	1.06 616	1.42 652	1.23 729	1.41 708	1.07 663	1.43 711	1.12 672	1.42 712	1.06 664	1.83 732	1.07 654	1.42 715	1.07 657	1.27 673	1.38 710	6.80 840	1.00 655	1.26 695	1.00 645

CGFBStereo	1.54 695	1.61 578	1.00 600	4.82 791	1.22 725	1.75 722	1.06 662	1.71 722	1.04 666	1.69 726	1.22 725	1.68 725	1.08 656	1.81 733	1.04 654	1.50 694	1.13 634	1.70 738	1.13 673	1.72 720	0.89 627

GANetREF_RVC	1.55 696	1.94 642	1.22 682	1.88 675	1.21 723	1.88 728	1.22 725	1.88 728	1.22 730	1.88 731	1.22 725	1.88 733	1.22 718	1.89 737	1.22 725	1.87 714	1.22 691	1.88 749	1.22 727	1.88 728	1.22 721
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	1.59 697	1.91 635	1.21 680	1.94 679	1.20 677	2.00 736	1.23 726	1.99 733	1.24 732	2.00 739	1.25 730	2.03 743	1.26 720	2.00 741	1.29 735	1.90 719	1.18 642	1.89 750	1.21 726	1.89 729	1.20 675
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 698	1.59 575	1.70 725	1.59 660	1.59 744	1.61 717	1.61 754	1.60 714	1.60 751	1.62 722	1.59 754	1.60 720	1.60 739	1.60 719	1.59 751	1.59 702	1.60 730	1.59 733	1.59 758	1.59 712	1.59 749

MEA-ACV	1.66 699	0.87 413	0.61 523	11.81 835	1.35 730	1.50 713	0.71 612	1.23 691	0.92 644	1.13 646	0.96 647	1.69 726	0.70 605	1.23 701	1.16 672	1.54 700	1.20 643	1.58 732	0.85 642	1.12 626	0.95 637

ff7	1.68 700	2.68 692	1.35 690	0.97 547	0.89 633	1.84 725	2.15 798	2.12 740	1.80 781	2.05 744	1.56 751	2.33 765	2.12 789	2.23 761	2.25 801	1.31 676	1.07 620	1.48 726	1.41 743	0.90 594	1.04 655

ffff	1.68 700	2.68 692	1.35 690	0.97 547	0.89 633	1.84 725	2.15 798	2.12 740	1.80 781	2.05 744	1.56 751	2.33 765	2.12 789	2.23 761	2.25 801	1.31 676	1.07 620	1.48 726	1.41 743	0.90 594	1.04 655

ccc-4	1.68 700	2.68 692	1.35 690	0.97 547	0.89 633	1.84 725	2.15 798	2.12 740	1.80 781	2.05 744	1.56 751	2.33 765	2.12 789	2.23 761	2.25 801	1.31 676	1.07 620	1.48 726	1.41 743	0.90 594	1.04 655

PhaseNet	1.74 703	6.34 796	4.81 814	6.77 811	0.24 339	0.80 580	0.53 565	0.48 490	0.22 320	0.53 530	0.28 364	0.48 500	0.25 341	0.40 387	0.32 435	6.39 827	4.61 814	0.46 507	0.38 516	0.25 302	0.18 287

MC-Stereo	1.76 704	2.96 711	1.37 700	2.14 688	1.37 733	2.14 742	1.36 737	2.14 743	1.37 742	2.14 748	1.37 741	2.14 745	1.37 731	2.14 746	1.37 742	1.97 724	1.32 694	1.97 753	1.32 736	1.98 731	1.33 731

IGEVStereo-DCA	1.77 705	4.21 747	1.84 742	2.49 718	2.11 792	2.54 777	1.36 737	1.65 719	1.17 681	2.75 793	1.90 788	2.54 778	1.15 663	0.94 612	1.11 662	1.50 694	1.32 694	0.96 633	1.46 749	1.49 706	0.88 623

rrr	1.77 705	4.21 747	1.84 742	2.49 718	2.11 792	2.54 777	1.36 737	1.65 719	1.17 681	2.75 793	1.90 788	2.54 778	1.15 663	0.94 612	1.11 662	1.50 694	1.32 694	0.96 633	1.46 749	1.49 706	0.88 623

MM-Stereo_test1	1.80 707	3.41 724	1.52 716	2.12 687	1.41 736	2.04 737	1.41 745	2.05 737	1.46 748	2.04 743	1.41 746	2.05 744	1.42 734	2.05 742	1.43 746	2.04 730	1.54 722	1.94 751	1.38 742	1.99 732	1.33 731

MFMNet_re	1.81 708	1.91 635	1.71 727	1.95 681	1.70 767	1.95 733	1.70 771	1.96 731	1.74 777	1.97 736	1.72 776	1.95 736	1.71 760	1.97 740	1.71 771	1.86 712	1.62 731	1.85 742	1.66 777	1.86 726	1.64 767

plain	1.88 709	3.16 718	0.64 532	3.10 735	0.65 590	3.10 793	0.64 582	3.12 798	0.65 587	3.10 799	0.65 590	3.11 799	0.65 584	3.12 798	0.65 579	3.12 784	0.65 551	3.13 797	0.65 601	3.13 785	0.65 581

CEFStereo	1.90 710	2.10 650	1.41 705	5.22 799	1.44 740	2.21 751	1.43 750	2.09 738	1.45 747	2.23 765	1.38 743	2.23 758	1.57 737	2.22 758	1.36 740	1.97 724	1.29 693	2.01 754	1.28 734	1.87 727	1.31 728

derf	1.91 711	2.15 655	1.78 731	2.16 689	1.75 770	2.21 751	1.80 775	2.22 757	1.80 781	2.21 759	1.76 777	2.17 746	1.81 769	2.24 764	1.74 780	1.93 722	1.56 723	1.96 752	1.53 751	1.95 730	1.56 744

noway5	1.92 712	4.97 760	1.95 766	2.31 706	1.68 757	2.21 751	1.68 765	2.21 755	1.69 767	2.22 763	1.68 769	2.21 754	1.68 750	2.21 756	1.68 766	2.18 742	1.87 761	1.71 739	0.65 601	0.85 585	0.72 600

RAFT_CTSACE	1.92 712	3.71 731	1.72 728	1.88 675	1.72 769	2.04 737	1.42 747	2.18 746	1.89 794	2.02 741	1.97 794	1.95 736	2.06 788	1.93 738	1.62 752	1.76 709	1.66 735	2.02 755	1.73 786	1.73 721	1.43 740

MonStereo1	1.94 714	2.77 705	1.52 716	3.73 765	1.51 741	2.13 741	1.42 747	2.32 767	1.52 749	2.31 771	1.50 749	2.53 775	1.59 738	2.34 769	1.56 749	1.91 720	1.36 707	1.86 745	1.31 735	2.07 742	1.53 741

4.25w-stereo	1.98 715	2.72 699	1.46 709	3.47 754	1.43 737	2.07 739	1.98 789	2.53 779	1.52 749	2.71 786	1.98 800	1.81 731	1.62 741	1.96 739	1.36 740	1.88 717	2.00 766	2.53 791	1.61 765	1.74 722	1.15 666

4.5w-stereo	1.99 716	2.33 669	1.81 733	3.28 744	1.68 757	1.94 730	1.99 792	2.72 783	1.70 768	2.72 787	1.99 803	1.97 738	1.68 750	1.76 727	1.29 735	1.91 720	2.02 772	2.53 791	1.61 765	1.75 723	1.16 669

2.75w_new	1.99 716	2.34 673	1.81 733	3.14 736	1.62 746	1.94 730	1.99 792	2.72 783	1.71 770	2.72 787	1.99 803	1.90 734	1.73 762	1.82 735	1.29 735	2.37 763	2.01 768	2.31 777	1.42 746	1.77 724	1.22 721

3.75w	1.99 716	2.31 667	1.83 741	3.16 738	1.65 748	1.93 729	1.98 789	2.72 783	1.68 760	2.73 792	1.97 794	2.00 740	1.72 761	1.81 733	1.25 731	2.27 754	2.01 768	2.38 782	1.42 746	1.71 718	1.24 724

2w_stereo	1.99 716	2.36 676	1.81 733	3.24 742	1.67 753	1.94 730	1.98 789	2.72 783	1.68 760	2.72 787	1.94 791	1.98 739	1.74 764	1.79 732	1.27 732	1.95 723	2.00 766	2.53 791	1.60 761	1.68 717	1.15 666

2.25w	2.00 720	1.86 629	1.98 769	2.95 733	2.17 796	2.26 758	1.35 735	2.42 773	2.00 801	2.07 747	1.27 732	2.53 775	1.99 784	2.29 766	1.49 748	2.21 746	1.32 694	1.85 742	1.87 791	2.52 772	1.62 762

4.25_new	2.00 720	2.33 669	1.82 738	3.32 747	1.69 762	1.95 733	1.99 792	2.72 783	1.71 770	2.72 787	1.97 794	2.01 741	1.74 764	1.77 729	1.28 733	2.18 742	2.01 768	2.48 789	1.58 756	1.65 714	1.17 670

4.5w_new	2.00 720	2.33 669	1.82 738	3.32 747	1.69 762	1.95 733	1.99 792	2.72 783	1.71 770	2.72 787	1.97 794	2.01 741	1.74 764	1.77 729	1.28 733	2.18 742	2.01 768	2.48 789	1.58 756	1.65 714	1.17 670

4.5_new	2.00 720	1.84 625	1.98 769	2.77 726	2.16 794	2.27 759	1.28 732	2.09 738	1.98 798	2.01 740	1.28 733	2.71 788	1.98 782	2.51 778	1.65 754	2.26 751	1.33 701	1.87 746	1.87 791	2.49 768	1.60 751

TRStereo	2.00 720	2.13 652	1.85 744	2.27 695	1.84 774	2.28 761	1.84 777	2.29 762	1.86 787	2.30 768	1.87 783	2.30 762	1.87 772	2.08 743	1.72 774	2.08 731	1.72 740	2.08 766	1.72 783	2.08 744	1.72 772

XX-Stereo	2.00 720	2.13 652	1.85 744	2.27 695	1.84 774	2.28 761	1.84 777	2.29 762	1.86 787	2.30 768	1.87 783	2.30 762	1.87 772	2.08 743	1.72 774	2.08 731	1.72 740	2.08 766	1.72 783	2.08 744	1.72 772

EAI-Stereo	2.00 720	2.13 652	1.85 744	2.27 695	1.84 774	2.28 761	1.84 777	2.29 762	1.86 787	2.30 768	1.87 783	2.30 762	1.87 772	2.08 743	1.72 774	2.08 731	1.72 740	2.08 766	1.72 783	2.08 744	1.72 772

2.5w	2.01 727	2.40 678	1.37 700	3.28 744	2.01 786	2.71 783	1.43 750	1.82 727	1.83 785	1.90 733	1.41 746	2.71 788	1.35 728	2.71 788	1.85 786	2.66 775	1.53 720	1.64 735	1.23 728	2.53 775	1.87 782

4w-stereo	2.02 728	2.72 699	1.44 707	3.36 750	1.59 744	2.48 770	1.72 773	2.28 760	1.24 732	2.24 766	1.65 759	2.56 780	1.32 726	2.39 772	1.98 797	2.67 777	1.51 718	1.66 736	1.24 729	2.53 775	1.88 785

IGEV	2.02 728	2.20 659	1.82 738	2.90 732	2.16 794	2.41 767	1.25 728	2.00 734	1.98 798	1.99 738	1.31 735	2.72 792	1.93 778	2.67 787	1.69 769	2.26 751	1.32 694	1.83 741	1.87 791	2.53 775	1.61 756

3.25w_new	2.03 730	2.72 699	1.35 690	3.33 749	1.57 742	2.72 784	1.53 753	2.15 744	1.33 736	2.15 749	1.60 755	2.63 784	1.30 724	2.72 790	1.99 798	2.67 777	1.53 720	1.75 740	1.25 731	2.53 775	1.87 782

3.5w_stereo	2.03 730	2.72 699	1.35 690	3.41 751	1.57 742	2.72 784	1.49 752	2.01 735	1.34 737	2.15 749	1.61 757	2.63 784	1.36 729	2.72 790	1.99 798	2.66 775	1.58 726	1.68 737	1.24 729	2.53 775	1.87 782

UniTT-Stereo	2.03 730	3.43 725	0.72 562	3.42 752	0.73 608	3.27 796	0.68 594	3.38 803	0.69 602	3.29 802	0.72 617	3.28 802	0.70 605	3.35 804	0.68 591	3.39 787	0.68 560	3.31 800	0.69 614	3.37 786	0.73 604

3.25w	2.04 733	2.20 659	1.48 711	3.03 734	2.17 796	2.63 781	1.39 743	1.96 731	1.95 797	1.96 734	1.37 741	2.71 788	1.96 781	2.71 788	1.73 779	2.26 751	1.32 694	1.87 746	1.87 791	2.51 771	1.63 765

3w_stereo	2.04 733	2.24 663	1.70 725	3.15 737	2.18 798	2.49 771	1.26 730	2.03 736	1.98 798	1.98 737	1.33 736	2.72 792	1.99 784	2.59 781	1.72 774	2.22 747	1.33 701	1.85 742	1.88 796	2.50 770	1.58 748

1w_stereo	2.05 735	2.32 668	1.35 690	3.74 766	2.01 786	2.73 786	1.42 747	1.88 728	1.93 796	2.03 742	1.28 733	2.71 788	1.99 784	2.72 790	1.72 774	2.20 745	1.32 694	1.87 746	1.86 790	2.45 764	1.54 742

zzzzzz3	2.07 736	5.00 762	1.93 756	2.28 700	1.66 749	2.19 745	1.66 757	2.18 746	1.67 755	2.19 754	1.66 762	2.18 747	1.67 748	2.18 748	1.66 757	2.15 734	1.85 753	2.05 756	1.59 758	2.05 734	1.59 749

noway2	2.07 736	4.96 759	1.92 753	2.28 700	1.66 749	2.20 748	1.66 757	2.19 749	1.66 752	2.19 754	1.65 759	2.19 750	1.68 750	2.18 748	1.65 754	2.15 734	1.86 757	2.06 760	1.59 758	2.06 738	1.60 751

LiteMatch*	2.07 736	1.30 553	5.73 821	6.28 808	0.79 623	1.33 698	0.80 626	1.30 699	1.02 664	1.33 703	0.84 636	1.33 707	0.97 636	1.28 706	1.04 654	6.05 825	5.89 821	1.28 716	0.76 628	1.28 697	0.88 623

noway7	2.08 739	5.18 769	1.92 753	2.27 695	1.66 749	2.18 743	1.66 757	2.17 745	1.66 752	2.18 751	1.65 759	2.18 747	1.66 742	2.17 747	1.66 757	2.15 734	1.85 753	2.05 756	1.60 761	2.05 734	1.60 751

zzzz4	2.08 739	5.22 773	1.93 756	2.27 695	1.66 749	2.19 745	1.66 757	2.18 746	1.67 755	2.18 751	1.66 762	2.18 747	1.66 742	2.18 748	1.66 757	2.15 734	1.84 748	2.05 756	1.60 761	2.05 734	1.60 751

zzzz2	2.08 739	4.92 758	1.93 756	2.30 703	1.67 753	2.19 745	1.66 757	2.20 752	1.67 755	2.20 757	1.68 769	2.21 754	1.66 742	2.20 753	1.68 766	2.17 740	1.84 748	2.07 762	1.62 771	2.05 734	1.61 756

monster_256*512	2.09 742	5.21 772	1.98 769	2.30 703	1.67 753	2.18 743	1.66 757	2.20 752	1.67 755	2.19 754	1.67 764	2.19 750	1.66 742	2.19 751	1.66 757	2.15 734	1.86 757	2.05 756	1.60 761	2.06 738	1.61 756

zzz1	2.09 742	4.97 760	1.93 756	2.30 703	1.68 757	2.21 751	1.68 765	2.21 755	1.68 760	2.21 759	1.67 764	2.21 754	1.68 750	2.21 756	1.69 769	2.17 740	1.85 753	2.08 766	1.61 765	2.06 738	1.61 756

zzzzzzz1	2.10 744	5.20 771	1.93 756	2.38 712	1.68 757	2.20 748	1.67 763	2.20 752	1.68 760	2.20 757	1.67 764	2.20 753	1.68 750	2.20 753	1.67 765	2.24 749	1.86 757	2.06 760	1.61 765	2.06 738	1.62 762

GELT-Stereo	2.10 744	5.33 780	1.94 764	2.37 710	1.68 757	2.21 751	1.69 769	2.19 749	1.67 755	2.18 751	1.67 764	2.19 750	1.66 742	2.19 751	1.66 757	2.23 748	1.83 747	2.07 762	1.61 765	2.04 733	1.61 756

noway1	2.10 744	5.26 777	1.93 756	2.31 706	1.69 762	2.21 751	1.67 763	2.19 749	1.68 760	2.21 759	1.68 769	2.21 754	1.67 748	2.20 753	1.66 757	2.15 734	1.84 748	2.07 762	1.61 765	2.07 742	1.61 756

sCroCo_RVC	2.10 744	2.76 703	1.92 753	2.78 729	1.39 735	2.73 786	1.41 745	2.73 789	1.40 744	2.77 798	1.41 746	2.74 794	1.40 733	2.74 793	1.40 744	2.72 779	1.42 713	2.72 795	1.44 748	2.79 782	1.42 739

noway4	2.11 748	5.14 767	1.93 756	2.37 710	1.69 762	2.20 748	1.68 765	2.22 757	1.68 760	2.21 759	1.69 773	2.23 758	1.68 750	2.22 758	1.66 757	2.24 749	1.84 748	2.09 771	1.63 774	2.09 747	1.62 762

MoCha-V2	2.11 748	26.97 842	0.78 574	0.92 533	0.77 620	0.96 604	0.72 615	0.90 595	0.72 618	0.94 610	0.70 608	0.90 606	0.71 610	0.91 606	0.71 610	0.85 571	0.71 573	0.88 613	0.69 614	0.87 587	0.67 586

noway3	2.12 750	5.22 773	1.93 756	2.39 713	1.70 767	2.23 757	1.70 771	2.22 757	1.70 768	2.22 763	1.70 775	2.23 758	1.69 757	2.22 758	1.71 771	2.28 755	1.86 757	2.08 766	1.63 774	2.09 747	1.63 765

FBW_ROB	2.12 750	2.46 683	1.77 730	2.49 718	1.79 773	2.38 765	1.83 776	2.46 774	1.78 780	2.48 779	1.97 794	2.40 770	1.78 767	2.42 775	1.83 784	2.31 760	1.85 753	2.38 782	1.82 789	2.35 758	1.84 778

MonStereo	2.17 752	2.41 679	1.49 715	2.67 723	1.67 753	2.60 780	2.04 796	2.32 767	1.76 778	2.44 776	1.68 769	2.50 773	1.69 757	2.38 770	1.80 783	2.28 755	1.78 743	2.63 794	2.14 799	3.47 787	1.68 770

asda	2.17 752	2.54 685	1.81 733	3.47 754	1.78 772	2.50 773	1.86 781	2.61 781	1.68 760	2.61 783	1.83 779	2.37 769	1.73 762	2.44 776	1.88 792	2.51 772	1.84 748	2.34 779	1.62 771	2.23 751	1.77 777

asd	2.18 754	2.77 705	1.58 718	3.59 759	2.00 785	2.58 779	1.85 780	2.39 772	1.71 770	2.47 778	1.97 794	2.59 782	1.61 740	2.56 779	1.79 782	2.51 772	1.99 765	2.11 772	1.62 771	2.36 759	1.60 751

qwe	2.18 754	2.60 689	1.58 718	3.83 767	1.90 783	2.53 775	1.90 787	2.48 775	1.73 775	2.37 774	1.92 790	2.53 775	1.68 750	2.56 779	1.83 784	2.52 774	1.87 761	2.07 762	1.68 780	2.32 757	1.71 771

monsters	2.18 754	2.41 679	1.96 768	3.47 754	2.03 790	2.53 775	1.64 756	2.48 775	1.73 775	2.40 775	1.50 749	2.62 783	1.94 779	2.59 781	1.94 794	2.44 767	1.57 725	2.28 775	1.87 791	2.42 761	1.86 780

AIO_rvc	2.18 754	2.34 673	1.87 748	2.32 708	1.94 784	2.40 766	1.89 786	2.37 770	2.07 803	2.52 781	1.95 793	2.44 772	1.99 784	2.41 773	1.89 793	2.32 761	2.09 774	2.24 773	2.18 800	2.21 750	2.23 789

HUF	2.18 754	2.30 666	1.99 773	2.34 709	2.02 789	2.41 767	2.06 797	2.38 771	1.89 794	2.36 773	1.85 780	2.56 780	1.98 782	2.31 768	1.97 796	2.30 759	2.03 773	2.30 776	2.11 798	2.23 751	2.16 787

AIO_test	2.18 754	2.09 649	2.04 774	2.42 715	2.01 786	2.47 769	1.94 788	2.34 769	2.03 802	2.56 782	1.94 791	2.43 771	1.94 779	2.41 773	1.87 790	2.39 765	2.10 775	2.35 781	1.91 797	2.25 753	2.19 788

monsterstereo	2.20 760	2.33 669	1.95 766	3.65 761	2.07 791	2.49 771	1.61 754	2.48 775	1.83 785	2.45 777	1.61 757	2.67 787	1.86 770	2.64 783	1.94 794	2.48 771	1.66 735	2.34 779	1.68 780	2.40 760	1.86 780

LG-G_1	2.22 761	2.71 697	1.89 749	2.77 726	1.87 781	2.75 788	1.87 784	2.76 791	1.87 791	2.75 793	1.87 783	2.76 795	1.87 772	2.75 794	1.86 787	2.47 769	1.58 726	2.45 786	1.57 753	2.45 764	1.57 746

LG-G	2.22 761	2.71 697	1.89 749	2.77 726	1.87 781	2.75 788	1.87 784	2.76 791	1.87 791	2.75 793	1.87 783	2.76 795	1.87 772	2.75 794	1.86 787	2.47 769	1.58 726	2.45 786	1.57 753	2.45 764	1.57 746

LGtest1	2.22 761	2.70 695	1.89 749	2.76 725	1.86 777	2.75 788	1.86 781	2.75 790	1.86 787	2.75 793	1.86 781	2.77 797	1.87 772	2.75 794	1.86 787	2.46 768	1.58 726	2.45 786	1.56 752	2.45 764	1.56 744

RAStereo	2.23 764	3.64 728	0.76 570	3.65 761	0.86 631	3.66 801	0.76 620	3.67 807	0.81 634	3.66 804	0.76 623	3.66 805	0.77 618	3.68 806	0.77 621	3.68 790	0.77 582	3.69 805	0.77 630	3.70 789	0.77 613

UDGNet	2.23 764	5.40 784	1.72 728	2.48 717	1.69 762	2.51 774	1.69 769	2.51 778	1.72 774	2.50 780	1.69 773	2.52 774	1.69 757	2.50 777	1.68 766	2.41 766	1.70 738	2.42 784	1.69 782	2.42 761	1.64 767

NCCL2	2.28 766	2.27 664	2.28 776	2.28 700	2.28 799	2.27 759	2.29 801	2.28 760	2.28 804	2.27 767	2.28 806	2.28 761	2.27 792	2.27 765	2.28 805	2.28 755	2.28 780	2.27 774	2.29 804	2.27 754	2.29 790

Abc-Net	2.32 767	24.75 834	1.14 622	1.17 579	1.17 671	1.11 636	1.15 672	1.17 636	1.21 729	1.08 636	1.16 673	1.12 648	1.14 662	1.09 642	1.17 674	1.09 606	1.16 638	1.17 657	1.17 677	1.16 633	1.11 658
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 768	25.00 835	1.13 621	1.15 573	1.15 666	1.10 633	1.15 672	1.15 631	1.15 675	1.12 643	1.15 670	1.09 641	1.13 659	1.10 644	1.15 668	1.11 613	1.09 626	1.16 653	1.12 671	1.16 633	1.17 670

stereogan	2.33 768	24.38 833	1.18 628	1.18 580	1.18 674	1.14 639	1.18 677	1.19 639	1.19 683	1.14 647	1.18 677	1.14 649	1.18 668	1.14 649	1.18 675	1.14 617	1.14 636	1.19 662	1.19 678	1.15 631	1.19 674

RGC	2.36 770	25.48 836	1.19 630	1.15 573	1.15 666	1.10 633	1.16 675	1.17 636	1.16 676	1.12 643	1.16 673	1.11 647	1.13 659	1.09 642	1.18 675	1.10 608	1.15 637	1.16 653	1.12 671	1.14 628	1.12 660

NCC-stereo	2.36 770	25.52 837	1.17 626	1.15 573	1.17 671	1.11 636	1.11 666	1.15 631	1.16 676	1.10 637	1.16 673	1.10 643	1.15 663	1.14 649	1.13 665	1.09 606	1.11 630	1.15 652	1.16 676	1.17 638	1.17 670

AF-Net	2.37 772	25.71 838	1.17 626	1.13 569	1.15 666	1.15 640	1.18 677	1.19 639	1.16 676	1.10 637	1.15 670	1.10 643	1.18 668	1.12 648	1.15 668	1.10 608	1.10 629	1.17 657	1.15 674	1.16 633	1.12 660

Nwc_Net	2.37 772	25.95 839	1.15 624	1.14 570	1.15 666	1.08 630	1.14 670	1.17 636	1.16 676	1.14 647	1.15 670	1.08 639	1.15 663	1.11 646	1.14 666	1.10 608	1.11 630	1.16 653	1.09 670	1.16 633	1.15 666

CFNet_RVC	2.38 774	8.71 809	0.38 382	9.33 824	0.42 526	0.56 538	0.42 523	0.60 547	0.38 493	0.62 557	0.42 525	0.56 547	7.29 841	0.62 553	0.42 517	0.53 484	0.37 425	0.49 530	0.34 480	8.30 837	6.87 838

testmc14	2.43 775	10.48 822	8.02 833	8.93 823	0.31 432	0.44 463	0.30 380	0.42 419	0.30 390	0.42 413	0.30 394	0.42 427	0.30 389	0.42 421	0.30 381	8.88 840	6.99 830	0.41 478	0.28 409	0.39 437	0.28 394

edge stereo	2.43 775	27.07 843	1.14 622	1.06 561	1.14 664	1.08 630	1.17 676	1.16 634	1.14 674	1.10 637	1.16 673	1.09 641	1.16 667	1.10 644	1.16 672	1.10 608	1.11 630	1.16 653	1.19 678	1.13 627	1.11 658

FAT-Stereo	2.46 777	26.05 840	1.23 684	1.23 629	1.22 725	1.20 642	1.24 727	1.23 691	1.23 731	1.19 651	1.22 725	1.21 699	1.24 719	1.20 654	1.24 728	1.21 668	1.17 641	1.22 712	1.25 731	1.20 643	1.24 724

MCSU-Stereo	2.48 778	10.56 823	8.50 835	9.47 827	0.31 432	0.43 428	0.30 380	0.42 419	0.30 390	0.42 413	0.30 394	0.42 427	0.30 389	0.41 407	0.30 381	8.86 839	6.93 829	0.40 460	0.29 424	0.39 437	0.28 394

S-Stereo	2.51 779	26.86 841	1.23 684	1.22 627	1.22 725	1.24 690	1.25 728	1.22 689	1.24 732	1.21 697	1.24 729	1.19 653	1.27 721	1.19 653	1.24 728	1.19 620	1.20 643	1.25 714	1.19 678	1.24 693	1.23 723

Anonymous3	2.55 780	3.26 722	1.65 721	3.28 744	1.63 747	3.24 795	1.68 765	3.27 800	1.66 752	3.28 801	1.67 764	3.25 801	1.66 742	3.27 800	1.64 753	3.26 785	1.65 734	3.30 799	1.65 776	4.95 819	1.65 769

DNSM	2.56 781	4.43 750	3.08 798	4.09 771	1.86 777	2.66 782	1.86 781	2.66 782	1.87 791	2.66 785	1.86 781	2.66 786	1.86 770	2.66 786	1.87 790	3.82 792	2.94 787	2.42 784	1.73 786	2.42 761	1.73 775

MIF-Stereo (partial)	2.58 782	3.31 723	0.66 538	3.18 739	0.66 593	3.18 794	0.66 585	3.21 799	0.67 591	3.19 800	0.66 592	3.19 800	0.66 587	3.31 802	0.68 591	5.09 817	1.79 745	8.23 844	1.67 778	6.18 828	1.38 737

MSMDNet	2.65 783	10.14 820	0.33 348	9.74 828	0.32 446	0.87 593	0.33 450	2.95 797	0.68 597	0.49 500	0.34 467	0.49 507	5.70 836	0.49 505	0.33 447	0.42 404	9.57 837	0.41 478	0.31 454	8.36 838	0.65 581

pcwnet_v2	2.66 784	9.89 818	0.33 348	9.89 829	0.32 446	0.50 512	0.32 439	0.49 498	0.33 459	0.49 500	0.34 467	0.49 507	8.76 843	0.48 498	0.33 447	0.41 390	9.58 838	0.40 460	0.29 424	9.01 841	0.63 573

CFNet_pseudo	2.67 785	9.36 814	0.32 343	10.99 834	0.33 459	0.85 590	0.33 450	0.49 498	0.33 459	0.49 500	0.32 450	0.49 507	7.26 840	0.49 505	0.33 447	0.41 390	9.62 839	0.41 478	0.29 424	10.03 845	0.29 403

TestStereo_HL2	2.73 786	0.41 279	11.06 836	14.13 837	0.30 383	0.44 463	0.28 356	0.43 427	0.29 374	0.43 420	0.28 364	0.43 436	0.29 379	0.43 428	0.28 353	13.51 844	10.37 844	0.41 478	0.27 388	0.38 388	0.27 365

CFNet_ucs	2.73 786	9.64 816	0.33 348	9.92 830	0.32 446	0.49 503	0.33 450	0.49 498	0.33 459	0.49 500	0.33 459	0.49 507	8.98 844	0.48 498	0.33 447	0.41 390	9.96 842	0.40 460	0.29 424	10.12 846	0.54 552

UCFNet_RVC	2.75 788	10.06 819	0.29 312	10.31 833	0.29 371	0.42 421	0.29 371	0.43 427	0.29 374	0.42 413	0.29 379	0.42 427	9.87 846	0.43 428	0.29 371	0.36 344	9.84 841	0.36 391	0.26 349	9.77 844	0.26 325

TestStereo_HL3	2.76 789	0.41 279	11.46 839	14.11 836	0.30 383	0.45 477	0.29 371	0.43 427	0.29 374	0.43 420	0.29 379	0.43 436	0.28 367	0.44 459	0.30 381	13.57 845	10.32 843	0.41 478	0.27 388	0.38 388	0.27 365

GGDA	2.76 789	0.41 279	11.34 838	14.28 838	0.30 383	0.44 463	0.29 371	0.43 427	0.29 374	0.43 420	0.28 364	0.43 436	0.28 367	0.43 428	0.29 371	13.45 843	10.57 845	0.41 478	0.27 388	0.38 388	0.27 365

TestStereo-Hl	2.78 791	0.42 291	11.23 837	14.38 839	0.30 383	0.44 463	0.30 380	0.43 427	0.28 364	0.43 420	0.29 379	0.44 472	0.29 379	0.44 459	0.29 371	13.64 846	10.73 846	0.41 478	0.27 388	0.38 388	0.27 365

ccs_rob	2.79 792	10.17 821	0.32 343	10.00 831	0.33 459	0.49 503	0.33 450	1.90 730	0.32 449	0.51 523	0.33 459	0.49 507	9.24 845	0.49 505	0.33 447	0.41 390	9.82 840	0.41 478	0.28 409	9.34 842	0.29 403

PCWNet_CMD	2.80 793	9.82 817	0.32 343	10.09 832	0.32 446	0.49 503	0.33 450	3.34 802	0.33 459	0.49 500	0.33 459	0.49 507	8.73 842	0.48 498	0.33 447	0.41 390	9.22 836	0.42 494	0.29 424	9.55 843	0.31 428

NLSM1	2.93 794	3.24 721	2.57 783	4.04 769	2.66 802	3.30 797	2.55 804	3.29 801	2.55 806	3.35 803	2.48 808	3.28 802	2.47 794	3.34 803	2.49 806	3.26 785	2.55 785	3.13 797	2.57 807	3.00 784	2.46 797

StereoVision	3.15 795	5.00 762	0.89 586	4.83 792	1.00 644	3.93 802	1.27 731	6.37 837	1.34 737	5.67 837	1.26 731	5.84 838	1.27 721	5.03 834	1.24 728	5.10 818	1.09 626	4.61 818	0.57 583	5.62 826	1.12 660

MaDis-Stereo	3.19 796	6.02 795	1.12 619	5.61 804	1.16 670	5.43 829	1.02 660	5.15 834	0.70 610	5.43 834	1.21 724	5.03 835	0.97 636	4.85 828	0.99 644	4.53 799	1.16 638	5.53 834	1.25 731	5.37 824	1.30 727

sAnonymous2	3.31 797	2.63 690	1.38 702	3.71 763	1.86 777	4.70 821	1.11 666	4.82 830	2.72 808	5.45 835	1.98 800	4.59 820	2.64 795	2.65 784	6.21 841	4.37 795	1.08 624	5.16 832	2.24 802	4.52 801	2.39 795

CroCo_RVC	3.31 797	2.63 690	1.38 702	3.71 763	1.86 777	4.70 821	1.11 666	4.82 830	2.72 808	5.45 835	1.98 800	4.59 820	2.64 795	2.65 784	6.21 841	4.37 795	1.08 624	5.16 832	2.24 802	4.52 801	2.39 795

DPSNet	3.66 799	3.60 727	3.62 807	3.63 760	3.64 824	3.65 800	3.65 830	3.66 806	3.67 827	3.67 805	3.65 828	3.67 806	3.66 816	3.66 805	3.68 825	3.68 790	3.66 806	3.67 804	3.68 830	3.67 788	3.67 823

NLCSM	3.67 800	4.08 742	3.19 803	4.80 790	3.26 817	3.99 805	3.24 825	4.25 813	3.18 823	4.09 809	3.27 823	4.14 811	3.18 811	4.13 811	3.28 821	4.06 793	3.10 796	3.85 809	3.14 821	3.91 794	3.27 819

STTStereo	3.73 801	30.40 847	2.37 780	2.39 713	2.31 801	2.35 764	2.33 802	2.29 762	2.42 805	2.32 772	2.34 807	2.33 765	2.36 793	2.30 767	2.27 804	2.35 762	2.22 779	2.31 777	2.22 801	2.29 756	2.34 794

rvit_105_1	3.83 802	5.22 773	3.01 788	4.53 776	3.01 805	4.51 809	3.01 810	4.56 817	3.04 811	4.53 816	3.03 812	4.55 818	3.03 799	4.56 817	3.04 808	4.57 801	3.05 789	4.57 813	3.05 812	4.57 803	3.05 804

rvit_stereo_0081	3.83 802	5.23 776	3.01 788	4.53 776	3.03 807	4.55 815	3.02 811	4.56 817	3.04 811	4.52 814	3.02 810	4.54 816	3.03 799	4.56 817	3.04 808	4.57 801	3.05 789	4.57 813	3.05 812	4.58 804	3.05 804

rvit_stereo_0081_aga	3.86 804	5.33 780	3.02 791	4.55 782	3.04 811	4.54 811	3.02 811	4.64 824	3.06 815	4.54 818	3.04 814	4.62 825	3.08 806	4.62 823	3.07 813	4.58 804	3.06 793	4.60 817	3.08 816	4.63 807	3.07 808

rvit_stereo_0082	3.86 804	5.82 793	3.01 788	4.53 776	3.03 807	4.54 811	3.02 811	4.56 817	3.04 811	4.53 816	3.02 810	4.55 818	3.04 802	4.57 820	3.05 810	4.57 801	3.05 789	4.58 815	3.05 812	4.58 804	3.06 807

rvit_0105_6	3.87 806	5.73 792	3.10 799	4.69 787	3.12 815	4.54 811	3.02 811	4.56 817	3.04 811	4.54 818	3.03 812	4.54 816	3.04 802	4.56 817	3.05 810	4.58 804	3.05 789	4.58 815	3.05 812	4.58 804	3.05 804

rvit_stereo_0080	3.89 807	5.70 790	3.04 793	4.54 779	3.03 807	4.56 816	3.05 817	4.60 821	3.07 816	4.58 821	3.06 815	4.59 820	3.06 804	4.61 821	3.08 814	4.63 806	3.09 794	4.64 819	3.10 817	4.65 808	3.10 811

whm_eth	3.89 807	5.70 790	3.04 793	4.54 779	3.03 807	4.56 816	3.05 817	4.60 821	3.07 816	4.58 821	3.06 815	4.59 820	3.06 804	4.61 821	3.08 814	4.63 806	3.09 794	4.64 819	3.10 817	4.65 808	3.10 811

rvit_0105_4	3.91 809	5.47 788	3.02 791	4.54 779	3.02 806	4.54 811	3.03 815	4.75 827	3.17 822	4.57 820	3.06 815	4.61 824	3.16 810	4.65 824	3.09 816	4.66 808	3.11 797	4.68 822	3.18 823	4.81 814	3.16 816

rvit_0105_3	3.91 809	5.33 780	3.06 796	4.60 785	3.07 813	4.60 818	3.06 819	4.62 823	3.08 819	4.60 823	3.07 818	4.62 825	3.08 806	4.67 825	3.10 817	4.70 809	3.11 797	4.77 826	3.19 824	4.77 813	3.14 815

rvit_stereo_0083	3.92 811	5.30 779	3.06 796	4.61 786	3.09 814	4.67 820	3.08 820	4.66 825	3.09 820	4.62 824	3.10 820	4.66 828	3.11 808	4.67 825	3.16 819	4.72 811	3.16 800	4.77 826	3.11 819	4.66 810	3.11 813

rvit_stereo_ft	3.93 812	5.44 786	3.05 795	4.59 784	3.06 812	4.61 819	3.08 820	4.67 826	3.12 821	4.63 825	3.10 820	4.65 827	3.11 808	4.69 827	3.13 818	4.70 809	3.14 799	4.71 824	3.15 822	4.74 811	3.16 816

rvit_0105_5	4.10 813	5.40 784	3.13 802	4.71 789	3.15 816	4.72 823	3.10 822	4.90 832	3.27 824	4.69 826	3.16 822	4.84 832	3.25 812	4.96 831	3.34 822	5.05 816	3.39 805	5.10 831	3.40 825	5.11 821	3.42 820

MLG-Stereo_test1	4.25 814	5.34 783	3.61 806	5.31 800	3.63 823	5.23 827	3.57 828	5.38 835	3.65 826	5.23 832	3.47 825	4.76 829	3.74 819	4.85 828	3.71 826	4.96 813	3.18 802	4.71 824	2.92 809	4.86 817	2.90 801

MLG-Stereo_test3	4.26 815	4.85 756	3.95 810	5.35 801	3.60 822	4.75 824	3.76 831	5.49 836	3.71 828	5.39 833	3.69 829	4.82 831	3.66 816	4.85 828	3.73 829	4.93 812	3.19 803	4.69 823	2.99 811	4.84 816	2.98 803

MLG-Stereo_test2	4.28 816	5.46 787	3.69 808	4.86 794	3.72 825	5.58 830	3.42 826	4.81 829	3.77 832	4.85 828	3.72 830	5.55 837	3.63 815	5.58 835	3.53 824	4.41 798	3.28 804	4.99 830	2.95 810	4.75 812	3.13 814

RAFT+CT+SA	4.28 816	7.62 802	4.91 815	5.55 803	2.28 799	3.09 792	3.64 829	4.49 815	3.07 816	4.80 827	3.35 824	4.77 830	3.70 818	4.29 814	3.05 810	5.58 820	5.98 823	3.58 803	3.78 832	4.26 797	3.72 824

SA	4.33 818	7.35 799	6.85 827	5.96 806	4.09 829	3.59 799	3.15 823	3.82 808	2.64 807	3.91 806	3.85 831	3.57 804	2.72 797	3.13 799	4.03 832	7.09 833	6.86 828	3.57 802	3.12 820	3.85 790	3.51 822

Sa-1000	4.34 819	8.37 805	6.84 826	6.98 815	4.45 832	3.58 798	3.00 809	3.42 804	3.39 825	2.61 783	4.00 834	3.83 808	4.01 827	3.90 808	3.90 830	5.98 824	5.62 820	3.76 806	2.34 805	4.35 799	2.47 798

TestStereo1	4.60 820	8.41 806	6.44 824	6.86 813	3.79 826	3.97 803	3.78 832	3.99 810	3.74 829	3.97 807	3.52 826	3.94 809	3.58 813	3.98 809	3.72 827	6.82 830	6.50 826	3.76 806	3.66 828	3.90 791	3.74 826

SA-5K	4.60 820	8.41 806	6.44 824	6.86 813	3.79 826	3.97 803	3.78 832	3.99 810	3.74 829	3.97 807	3.52 826	3.94 809	3.58 813	3.98 809	3.72 827	6.82 830	6.50 826	3.76 806	3.66 828	3.90 791	3.74 826

DispFullNet	4.61 822	4.84 755	3.12 800	5.00 797	3.57 821	4.75 824	3.03 815	7.75 843	4.17 836	4.91 830	3.09 819	6.20 839	3.95 825	6.71 839	3.51 823	5.30 819	3.67 807	5.86 838	3.63 827	5.61 825	3.46 821

test_5	4.62 823	7.55 801	6.23 822	6.32 809	3.40 820	5.29 828	3.50 827	3.53 805	4.11 835	4.28 811	4.47 838	4.26 814	4.38 830	3.68 806	3.24 820	5.89 822	5.60 819	4.84 828	3.50 826	4.33 798	3.93 830

raft_robust	4.71 824	7.75 803	5.40 820	6.81 812	3.31 818	4.28 808	4.20 837	4.32 814	4.37 838	4.35 813	4.35 837	4.14 811	3.75 820	4.30 815	4.20 835	6.67 829	6.37 824	3.36 801	4.24 838	4.86 817	3.25 818

cross-raft	4.83 825	7.52 800	6.43 823	6.63 810	3.96 828	4.51 809	3.99 835	4.49 815	3.96 834	4.52 814	3.96 833	4.50 815	3.97 826	4.50 816	3.97 831	6.65 828	6.44 825	4.33 810	3.92 834	4.35 799	3.91 829

test_4	4.88 826	8.13 804	6.98 828	7.46 816	4.44 831	4.25 807	3.85 834	4.04 812	3.92 833	4.13 810	3.91 832	4.18 813	3.84 823	4.14 812	4.06 833	7.01 832	7.13 831	4.53 811	3.72 831	4.09 795	3.72 824

TestStereo	4.88 826	4.75 754	4.79 813	4.87 796	4.92 833	4.81 826	4.90 840	4.78 828	4.77 839	4.87 829	4.89 839	4.90 833	4.91 832	4.99 832	4.79 837	4.98 814	4.87 816	4.87 829	4.92 840	5.00 820	5.00 833

test_3	5.01 828	8.86 811	7.77 830	8.09 818	2.76 804	4.13 806	4.05 836	3.88 809	3.76 831	4.33 812	4.13 835	3.71 807	3.91 824	4.21 813	4.06 833	7.93 834	7.69 833	4.53 811	3.91 833	4.17 796	4.29 832

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 829	50.87 863	2.78 784	2.87 731	2.71 803	2.78 791	0.47 543	2.88 796	2.86 810	1.89 732	2.67 809	2.79 798	2.79 798	2.78 797	2.83 807	2.82 780	2.82 786	2.83 796	2.77 808	2.83 783	2.76 799
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	5.10 830	5.15 768	4.49 812	5.07 798	3.37 819	6.87 833	4.75 839	5.04 833	6.34 843	7.84 843	5.06 840	6.72 843	4.09 828	4.99 832	5.44 840	5.03 815	3.16 800	4.67 821	4.86 839	5.15 822	3.89 828

U	5.15 831	8.49 808	1.81 733	8.49 820	1.77 771	8.49 838	1.77 774	8.51 845	1.77 779	8.49 845	1.77 778	8.50 845	1.78 767	8.58 845	1.77 781	8.54 837	1.78 743	8.55 845	1.78 788	8.55 839	1.84 778

SGM-Forest	5.21 832	5.92 794	4.08 811	6.18 807	4.16 830	6.31 832	4.34 838	6.50 838	4.33 837	6.14 839	4.21 836	6.61 842	4.55 831	6.67 838	4.48 836	5.94 823	3.94 809	5.85 837	4.03 836	5.79 827	4.17 831
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 833	9.16 813	8.03 834	8.09 818	5.62 836	6.11 831	6.35 843	6.85 840	4.94 840	6.08 838	6.29 845	4.98 834	6.43 837	6.22 836	6.36 843	6.16 826	7.47 832	5.82 836	5.44 843	7.11 833	5.68 836

rvit_stereo_0075_2	6.64 834	8.80 810	5.25 817	7.89 817	5.27 835	7.90 837	5.27 841	7.92 844	5.28 841	7.91 844	5.29 842	7.93 844	5.27 833	7.92 844	5.28 838	7.93 834	5.28 818	7.93 843	5.29 842	7.93 836	5.28 835

RAFT	6.73 835	9.36 814	7.40 829	8.51 821	6.55 837	6.88 834	6.60 844	6.79 839	6.60 844	6.80 840	6.72 846	5.31 836	5.50 835	6.61 837	6.61 844	8.42 836	5.89 821	5.73 835	5.45 844	6.61 829	6.24 837

SGM+DAISY	7.06 836	9.15 812	5.38 819	8.84 822	5.18 834	8.80 839	5.31 842	8.79 846	5.28 841	8.89 846	5.20 841	8.93 846	5.33 834	8.95 846	5.36 839	8.70 838	5.21 817	8.74 846	5.20 841	8.89 840	5.15 834

test-v	7.53 837	11.89 824	7.98 831	9.36 825	7.14 838	7.06 835	7.09 845	7.37 841	6.91 845	7.29 841	5.71 843	6.45 840	6.93 838	6.73 840	7.27 845	8.93 841	7.85 834	6.98 841	6.80 845	7.56 834	7.34 839

test-2	7.53 837	11.89 824	7.98 831	9.36 825	7.14 838	7.06 835	7.09 845	7.37 841	6.91 845	7.29 841	5.71 843	6.45 840	6.93 838	6.73 840	7.27 845	8.93 841	7.85 834	6.98 841	6.80 845	7.56 834	7.34 839

PA-Net	11.80 839	223.51 870	0.62 525	0.59 464	0.71 605	0.59 547	0.73 616	0.67 560	0.73 621	0.55 540	0.61 584	0.60 556	0.74 613	0.63 558	0.73 613	0.66 523	0.60 539	0.69 578	0.66 604	0.72 559	0.65 581
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 840	23.00 832	15.00 840	23.00 846	15.00 840	24.00 846	16.00 847	24.00 853	16.00 847	22.00 853	15.00 847	23.00 853	16.00 847	23.00 853	15.00 847	22.00 853	15.00 847	22.00 853	15.00 847	22.00 853	15.00 841

rafts_anoy	20.00 841	20.00 826	20.00 841	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 842

raft+_RVC	20.00 841	20.00 826	20.00 841	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 842

raftrobust	20.00 841	20.00 826	20.00 841	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 842

CasAABBNet	20.00 841	20.00 826	20.00 841	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 842

RALCasStereoNet	20.00 841	20.00 826	20.00 841	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 842

RALAANet	20.00 841	20.00 826	20.00 841	20.00 840	20.00 841	20.00 840	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 848	20.00 847	20.00 842

111	30.40 847	30.94 848	29.72 852	32.61 847	30.02 852	33.57 847	30.47 859	31.50 854	29.39 859	30.98 854	29.11 859	29.78 854	30.39 862	29.45 854	30.76 862	30.08 854	29.02 859	29.92 854	30.32 862	29.86 854	30.17 853

PM Cens cmp D40	30.50 848	37.00 854	24.00 847	37.00 853	24.00 848	37.00 855	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 855	37.00 863	24.00 855	37.00 859	24.00 848

PM Graph cmp D40	30.50 848	37.00 854	24.00 847	37.00 853	24.00 848	37.00 855	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 855	37.00 863	24.00 855	37.00 859	24.00 848

PatchMatch Cens Cmp	30.50 848	37.00 854	24.00 847	37.00 853	24.00 848	37.00 855	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 855	37.00 863	24.00 855	37.00 859	24.00 848

PatchMatch Graph Cmp	30.50 848	37.00 854	24.00 847	37.00 853	24.00 848	37.00 855	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 855	37.00 863	24.00 855	37.00 859	24.00 848

WCMA_ROB	31.10 852	35.43 852	27.12 851	39.51 864	23.10 847	38.78 864	25.30 858	37.49 871	25.39 858	37.29 870	27.02 858	38.52 871	26.48 858	37.80 870	26.44 858	36.28 861	22.65 854	33.90 858	22.30 854	37.10 868	24.18 852

DCANet-4	35.22 853	34.54 849	35.08 858	33.58 851	35.47 859	34.55 848	35.53 866	36.08 860	35.85 863	35.92 860	35.77 865	35.18 860	35.48 864	35.39 860	37.15 869	34.55 860	33.92 863	35.02 861	34.90 864	35.79 858	34.74 860

ADStereo(finetuned)	36.13 854	36.63 853	38.07 863	36.97 852	33.25 856	35.91 852	34.45 863	36.36 861	32.99 860	38.14 871	36.71 866	36.69 861	34.13 863	38.57 871	40.79 870	37.60 871	36.58 866	35.90 862	33.36 863	35.42 857	34.04 857

fast-reg	37.00 855	37.00 854	37.00 859	37.00 853	37.00 860	37.00 855	37.00 867	37.00 862	37.00 864	37.00 861	37.00 867	37.00 862	37.00 865	37.00 861	37.00 865	37.00 862	37.00 867	37.00 863	37.00 867	37.00 859	37.00 861

Reg-Stereo(zero)	37.00 855	37.00 854	37.00 859	37.00 853	37.00 860	37.00 855	37.00 867	37.00 862	37.00 864	37.00 861	37.00 867	37.00 862	37.00 865	37.00 861	37.00 865	37.00 862	37.00 867	37.00 863	37.00 867	37.00 859	37.00 861

FLISNet	37.00 855	37.00 854	37.00 859	37.00 853	37.00 860	37.00 855	37.00 867	37.00 862	37.00 864	37.00 861	37.00 867	37.00 862	37.00 865	37.00 861	37.00 865	37.00 862	37.00 867	37.00 863	37.00 867	37.00 859	37.00 861

CoSv	37.00 855	37.00 854	37.00 859	37.00 853	37.00 860	37.00 855	37.00 867	37.00 862	37.00 864	37.00 861	37.00 867	37.00 862	37.00 865	37.00 861	37.00 865	37.00 862	37.00 867	37.00 863	37.00 867	37.00 859	37.00 861

MDST_ROB	69.83 859	87.70 864	41.95 864	113.75 867	65.62 866	75.05 865	55.25 872	75.64 873	45.04 868	71.61 872	41.75 871	72.81 872	44.06 869	68.38 872	44.63 871	101.89 874	59.57 873	107.10 874	61.05 873	104.38 871	59.38 867

NOSS_ROB	102.95 860	153.00 868	121.00 867	51.00 865	44.00 864	165.00 868	127.00 873	153.00 874	119.00 870	164.00 875	125.00 873	168.00 875	120.00 871	153.00 874	117.00 873	49.00 872	44.00 871	49.00 872	44.00 871	49.00 869	44.00 865

CBMV	128.50 861	1422.70 876	53.10 865	79.50 866	51.30 865	77.30 866	49.70 871	74.00 872	48.20 869	77.20 873	48.80 872	73.90 873	48.00 870	73.80 873	48.80 872	70.40 873	45.10 872	68.90 873	46.10 872	68.20 870	45.00 866
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 862	171.00 869	160.68 870	162.58 868	160.59 868	164.01 867	160.35 875	158.51 875	158.56 872	158.34 874	160.12 875	158.56 874	159.92 873	157.26 875	158.94 875	154.38 875	158.36 874	155.75 875	159.13 876	153.67 872	154.07 869
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	189.29 863	560.34 873	182.58 871	229.00 870	135.68 867	197.79 869	135.52 874	197.80 876	135.44 871	197.75 876	135.49 874	197.90 876	135.51 872	197.84 876	135.75 874	217.37 877	171.11 875	183.74 876	127.67 875	183.56 873	127.88 868

AE-Stereo	201.80 864	123.00 865	115.00 866	219.00 869	218.00 870	223.00 870	244.00 877	217.00 877	236.00 874	202.00 877	203.00 876	205.00 877	208.00 874	225.00 877	204.00 876	210.00 876	198.00 876	197.00 877	184.00 877	204.00 874	201.00 870

MGS-Stereo	239.45 865	123.00 865	135.00 868	266.00 871	286.00 871	277.00 871	305.00 878	271.00 878	242.00 875	274.00 878	279.00 878	255.00 878	270.00 876	268.00 878	297.00 878	221.00 878	247.00 878	216.00 878	123.00 874	217.00 875	217.00 872

EGLCR-Stereo	246.90 866	129.00 867	139.00 869	266.00 871	286.00 871	277.00 871	305.00 878	271.00 878	242.00 875	274.00 878	279.00 878	255.00 878	270.00 876	268.00 878	297.00 878	230.00 879	247.00 878	216.00 878	223.00 879	237.00 876	227.00 873

DLCB_ROB	284.23 867	354.61 871	207.27 872	363.24 873	206.46 869	364.72 873	210.41 876	364.72 880	210.41 873	364.81 880	208.64 877	364.81 880	208.64 875	364.72 880	210.41 877	354.70 880	205.53 877	354.70 880	205.53 878	354.70 877	205.53 871

LE_ROB	396.57 868	471.28 872	329.84 873	471.48 874	308.15 873	526.83 874	322.10 880	488.15 881	323.76 877	495.46 881	317.97 880	497.17 881	320.10 878	481.62 881	326.76 880	462.71 881	298.97 880	466.16 881	285.98 880	447.62 878	289.21 874

SGM-ForestM	596.69 869	677.77 874	444.52 874	699.85 875	517.25 874	732.94 875	488.29 881	770.79 882	460.11 878	750.81 882	487.98 881	792.79 882	499.41 879	730.90 882	475.81 881	720.03 882	491.16 881	663.96 882	418.60 881	674.76 879	436.05 875

CBMV_ROB	818.48 870	913.88 875	709.52 875	862.84 876	597.78 875	1073.99 876	700.52 882	1015.66 883	702.59 879	1115.65 883	760.02 882	1130.24 883	721.57 880	1037.41 883	692.65 882	814.05 883	564.29 882	843.28 883	595.31 882	915.51 880	602.92 876

tt	500032.53 871	34.60 850	29.72 852	37.47 862	34.41 857	36.85 853	35.22 864	34.71 858	33.55 861	34.50 855	35.43 863	33.81 858	10000000.00 881	33.57 858	33.13 863	33.68 858	35.00 864	34.03 859	35.26 865	30.96 855	34.63 858

DCANet	500032.53 871	34.60 850	29.72 852	37.47 862	34.41 857	36.85 853	35.22 864	34.71 858	33.55 861	34.50 855	35.43 863	33.81 858	10000000.00 881	33.57 858	33.13 863	33.68 858	35.00 864	34.03 859	35.26 865	30.96 855	34.63 858

fff	1000028.16 873	29.62 844	29.72 852	32.61 847	30.02 852	35.13 849	31.83 860	32.07 855	10000000.00 880	35.27 857	29.82 860	32.45 855	30.15 859	32.35 855	30.09 859	31.04 855	29.55 860	30.64 855	30.14 859	10000000.00 881	30.77 854

csc	1000028.16 873	29.62 844	29.72 852	32.61 847	30.02 852	35.13 849	31.83 860	32.07 855	10000000.00 880	35.27 857	29.82 860	32.45 855	30.15 859	32.35 855	30.09 859	31.04 855	29.55 860	30.64 855	30.14 859	10000000.00 881	30.77 854

cscssc	1000028.16 873	29.62 844	29.72 852	32.61 847	30.02 852	35.13 849	31.83 860	32.07 855	10000000.00 880	35.27 857	29.82 860	32.45 855	30.15 859	32.35 855	30.09 859	31.04 855	29.55 860	30.64 855	30.14 859	10000000.00 881	30.77 854

real-time stereo	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 880	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 881	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 881	10000000.00 877

111111	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 880	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 881	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 881	10000000.00 877

SGD-Stereo	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 880	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 881	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 881	10000000.00 877

IGEV-Stereo++	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 880	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 881	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 881	10000000.00 877

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 880	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 881	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 881	10000000.00 877

IGEV-Stereo+	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 880	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 881	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 881	10000000.00 877

SDNR	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 880	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 881	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 881	10000000.00 877

anonymousdsp2	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 880	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 881	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 881	10000000.00 877

anonymousdsp	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 880	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 881	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 881	10000000.00 877

test_example2	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 880	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 881	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 881	10000000.00 877

DIP-Stereo	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 876	10000000.00 877	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 880	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 881	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 884	10000000.00 883	10000000.00 881	10000000.00 877
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

PatchMatch		37.00 854		37.00 853		37.00 855		37.00 862		37.00 861		37.00 862		37.00 861		37.00 862		37.00 863		37.00 859

GS-Stereo							0.38 490	0.50 507	0.38 493	0.50 513	0.38 493	0.50 521	3.79 821	0.50 513	0.38 484	0.54 486	0.43 469	0.46 507	0.34 480	0.46 482	0.35 464

Low-res two-view benchmark