Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 21	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCMid	0.08 73	0.02 12	0.02 15	1.01 461	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 90	0.09 140	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

ADCS	0.09 76	0.02 12	0.04 65	0.90 435	0.06 139	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 162	0.36 368	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 112	0.02 12	0.02 15	1.62 567	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.06 116	0.04 98	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BEATNet_4x	0.11 112	0.03 31	0.03 40	1.60 564	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 112	0.03 31	0.03 40	1.60 564	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCRef	0.12 121	0.03 31	0.04 65	1.71 570	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 116	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

ADCPNet	0.10 91	0.03 31	0.04 65	1.27 536	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 135	0.04 98	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.03 53	0.02 20	0.01 10	0.73 442	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 40	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.11 162	0.04 90	0.03 52	0.58 402	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.03 52

G2L-Stereo_test	0.03 29	0.04 52	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.03 34	0.02 16	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

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

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

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

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

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 124	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 121	0.04 95	0.04 104	0.12 157	0.04 111	0.06 125	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet-RVC-Resample	0.12 121	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	1.57 628	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 123	0.04 97	0.06 131

FADNet_RVC	0.12 121	0.04 52	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.65 632	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 128	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 121	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.71 637	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 133	0.04 96

AnyNet_C32	0.14 135	0.04 52	0.03 40	2.22 587	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.04 96	0.02 21	0.07 132	0.04 98	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

ADCP+	0.15 147	0.04 52	0.04 65	2.20 586	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 128	0.04 96	0.04 101	0.08 135	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ManiGeoR	0.17 158	0.05 66	0.62 427	0.73 411	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 437	0.58 425	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLF11	0.17 158	0.05 66	0.63 431	0.72 407	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.71 429	0.59 431	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

HLf10	0.17 158	0.05 66	0.62 427	0.73 411	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 437	0.58 425	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLf8	0.17 158	0.05 66	0.62 427	0.72 407	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 437	0.58 425	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 158	0.05 66	0.65 438	0.72 407	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.71 429	0.59 431	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

IGEV_i1	0.26 209	0.05 66	0.04 65	0.06 65	0.03 52	0.05 111	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 113	0.03 56	0.04 96	0.06 135	0.05 104	0.03 52	4.34 659	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 114	0.04 96

RT-IGEV	0.07 67	0.05 66	0.03 40	0.05 60	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.03 52	0.75 445	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.04 96

IINet	0.06 61	0.05 66	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 101	0.02 20	0.02 21	0.73 442	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.04 96

ISRNet	0.11 112	0.05 66	0.36 288	0.24 183	0.07 141	0.13 158	0.05 121	0.06 122	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.13 159	0.05 118	0.05 104	0.09 140	0.24 203	0.20 201	0.10 138	0.05 123	0.06 123	0.13 179

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 65	0.07 67	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 70	0.04 66	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

APVNet	0.09 76	0.05 66	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 526	0.06 122	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.05 66	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.05 122

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

FADNet	0.12 121	0.05 66	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.66 634	0.06 70	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

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

DFGA-Net	0.05 57	0.06 79	0.04 65	0.06 65	0.04 101	0.06 120	0.04 104	0.06 122	0.04 104	0.06 124	0.04 111	0.06 125	0.04 101	0.06 116	0.04 98	0.06 70	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 79	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.05 66	0.03 39	0.06 121	0.03 57	0.04 97	0.03 52

FADE	0.07 67	0.06 79	0.02 15	0.09 76	0.10 152	0.03 44	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.05 113	0.03 53	0.04 90	0.03 52	0.15 141	0.10 99	0.17 183	0.13 184	0.11 153	0.11 158

RT-Monster	0.09 76	0.07 83	0.03 40	0.15 133	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.10 149	0.04 90	0.03 52	0.92 472	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.07 135

GwcNet	0.12 121	0.07 83	0.05 80	0.08 69	0.05 126	0.08 133	1.20 558	0.07 132	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.08 134	0.05 118	0.08 135	0.03 52	0.07 75	0.05 78	0.06 121	0.05 123	0.07 133	0.05 122

DispViT+	0.07 67	0.08 85	0.12 124	0.08 69	0.05 126	0.08 133	0.05 121	0.08 135	0.05 125	0.08 134	0.05 128	0.08 134	0.05 118	0.08 135	0.05 116	0.08 77	0.07 81	0.07 126	0.05 123	0.07 133	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 67	0.08 85	0.11 113	0.11 98	0.05 126	0.08 133	0.05 121	0.08 135	0.05 125	0.08 134	0.05 128	0.08 134	0.05 118	0.08 135	0.05 116	0.11 105	0.10 99	0.07 126	0.05 123	0.07 133	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 73	0.08 85	0.11 113	0.11 98	0.05 126	0.08 133	0.05 121	0.08 135	0.07 142	0.08 134	0.05 128	0.08 134	0.05 118	0.09 141	0.08 135	0.15 141	0.11 122	0.07 126	0.05 123	0.07 133	0.06 131
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AASNet	0.06 61	0.08 85	0.08 83	0.08 69	0.05 126	0.06 120	0.05 121	0.05 110	0.06 138	0.06 124	0.06 139	0.05 113	0.06 135	0.06 116	0.05 116	0.08 77	0.08 84	0.08 131	0.05 123	0.06 123	0.05 122

SACVNet	0.06 61	0.08 85	0.08 83	0.08 69	0.05 126	0.06 120	0.05 121	0.05 110	0.06 138	0.06 124	0.06 139	0.05 113	0.06 135	0.06 116	0.05 116	0.08 77	0.08 84	0.08 131	0.05 123	0.06 123	0.05 122

AACVNet	0.06 61	0.08 85	0.08 83	0.08 69	0.05 126	0.06 120	0.05 121	0.05 110	0.06 138	0.06 124	0.06 139	0.05 113	0.06 135	0.06 116	0.05 116	0.08 77	0.08 84	0.08 131	0.05 123	0.06 123	0.05 122

FINET	0.07 67	0.08 85	0.07 81	0.07 67	0.07 141	0.08 133	0.06 138	0.08 135	0.07 142	0.08 134	0.07 143	0.08 134	0.06 135	0.07 132	0.07 133	0.08 77	0.07 81	0.07 126	0.07 135	0.06 123	0.06 131

BEATNet-Init1	0.19 171	0.08 85	0.08 83	2.23 588	0.08 143	0.08 133	0.07 142	0.07 132	0.08 146	0.08 134	0.07 143	0.08 134	0.07 141	0.11 156	0.08 135	0.08 77	0.08 84	0.08 131	0.07 135	0.08 138	0.08 137

DeepPrunerF	0.19 171	0.08 85	0.08 83	2.23 588	0.08 143	0.08 133	0.07 142	0.07 132	0.08 146	0.08 134	0.07 143	0.08 134	0.07 141	0.11 156	0.08 135	0.08 77	0.08 84	0.08 131	0.07 135	0.08 138	0.08 137

TS12	0.09 76	0.09 94	0.17 177	0.19 157	0.06 139	0.08 133	0.06 138	0.08 135	0.06 138	0.08 134	0.06 139	0.08 134	0.06 135	0.08 135	0.06 132	0.15 141	0.16 170	0.08 131	0.06 134	0.08 138	0.06 131

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 94	0.08 83	0.09 76	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.08 77	0.08 84	0.03 41	0.02 21	0.02 21	0.02 20

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 94	0.07 81	0.09 76	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 85	0.07 81	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

SepStereo	0.09 76	0.09 94	0.10 93	0.09 76	0.09 145	0.09 141	0.09 145	0.10 142	0.08 146	0.10 143	0.09 147	0.09 142	0.09 145	0.09 141	0.08 135	0.09 85	0.08 84	0.09 137	0.08 139	0.09 142	0.08 137

AnonymousM	0.10 91	0.10 98	0.10 93	0.10 81	0.10 152	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 150	0.10 143	0.10 151	0.10 145	0.10 149	0.10 145	0.10 146	0.10 90	0.10 99	0.10 138	0.10 148	0.10 143	0.10 145

SuperB	0.21 181	0.10 98	2.51 654	0.12 106	0.09 145	0.10 143	0.09 145	0.08 135	0.07 142	0.10 143	0.09 147	0.09 142	0.07 141	0.07 132	0.07 133	0.07 75	0.08 84	0.07 126	0.07 135	0.08 138	0.07 135

PVD	0.10 91	0.10 98	0.10 93	0.10 81	0.10 152	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 150	0.10 143	0.10 151	0.10 145	0.10 149	0.10 145	0.10 146	0.10 90	0.10 99	0.10 138	0.10 148	0.10 143	0.10 145

SHD	0.10 91	0.10 98	0.10 93	0.10 81	0.10 152	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 150	0.10 143	0.10 151	0.10 145	0.10 149	0.10 145	0.10 146	0.10 90	0.10 99	0.10 138	0.10 148	0.10 143	0.10 145

SAMSARA	0.10 91	0.10 98	0.10 93	0.10 81	0.10 152	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 150	0.10 143	0.10 151	0.10 145	0.10 149	0.10 145	0.10 146	0.10 90	0.10 99	0.10 138	0.10 148	0.10 143	0.10 145

XQC	0.10 91	0.10 98	0.10 93	0.10 81	0.10 152	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 150	0.10 143	0.10 151	0.10 145	0.10 149	0.10 145	0.10 146	0.10 90	0.10 99	0.10 138	0.10 148	0.10 143	0.10 145

RTSC	0.10 91	0.10 98	0.10 93	0.10 81	0.10 152	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 150	0.10 143	0.10 151	0.10 145	0.10 149	0.10 145	0.10 146	0.10 90	0.10 99	0.10 138	0.10 148	0.10 143	0.10 145

RTS	0.10 91	0.10 98	0.10 93	0.10 81	0.10 152	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 150	0.10 143	0.10 151	0.10 145	0.10 149	0.10 145	0.10 146	0.10 90	0.10 99	0.10 138	0.10 148	0.10 143	0.10 145

RTSA	0.10 91	0.10 98	0.10 93	0.10 81	0.10 152	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 150	0.10 143	0.10 151	0.10 145	0.10 149	0.10 145	0.10 146	0.10 90	0.10 99	0.10 138	0.10 148	0.10 143	0.10 145

MADNet+	0.10 91	0.10 98	0.10 93	0.10 81	0.10 152	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 150	0.10 143	0.10 151	0.10 145	0.10 149	0.10 145	0.10 146	0.10 90	0.10 99	0.10 138	0.10 148	0.10 143	0.10 145

MADNet++	0.10 91	0.10 98	0.10 93	0.10 81	0.10 152	0.10 143	0.10 150	0.10 142	0.10 150	0.10 143	0.10 151	0.10 145	0.10 149	0.10 145	0.10 146	0.10 90	0.10 99	0.10 138	0.10 148	0.10 143	0.10 145

JetBlue	0.11 112	0.11 109	0.12 124	0.13 118	0.14 187	0.11 154	0.11 163	0.11 154	0.11 165	0.11 155	0.11 165	0.11 155	0.11 162	0.12 160	0.12 170	0.11 105	0.11 122	0.11 149	0.11 160	0.11 153	0.11 158

aanetorigin	0.13 128	0.11 109	0.11 113	0.11 98	0.11 168	0.11 154	0.11 163	0.11 154	0.11 165	0.11 155	0.12 173	0.11 155	0.11 162	0.11 156	0.11 158	0.11 105	0.11 122	0.14 158	0.11 160	0.49 402	0.11 158

MatchStereo	0.54 387	0.12 111	2.38 652	2.32 594	0.09 145	0.09 141	0.08 144	0.09 141	0.07 142	0.09 141	0.07 143	0.09 142	0.07 141	0.09 141	0.08 135	2.34 627	2.34 646	0.12 152	0.11 160	0.11 153	0.10 145
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
JetRed	0.11 112	0.12 111	0.11 113	0.11 98	0.11 168	0.11 154	0.14 182	0.11 154	0.11 165	0.12 157	0.11 165	0.11 155	0.11 162	0.11 156	0.11 158	0.11 105	0.16 170	0.11 149	0.11 160	0.11 153	0.11 158

DA	0.09 76	0.13 113	0.39 305	0.08 69	0.05 126	0.07 131	0.05 121	0.13 158	0.05 125	0.06 124	0.05 128	0.06 125	0.05 118	0.06 116	0.05 116	0.06 70	0.05 78	0.14 158	0.13 184	0.06 123	0.05 122

GGEV	0.09 76	0.13 113	0.39 305	0.08 69	0.05 126	0.07 131	0.05 121	0.13 158	0.05 125	0.06 124	0.05 128	0.06 125	0.05 118	0.06 116	0.05 116	0.06 70	0.05 78	0.14 158	0.13 184	0.06 123	0.05 122

LRCNet_RVC	0.13 128	0.13 113	0.09 89	0.13 118	0.10 152	0.14 159	0.10 150	0.14 160	0.10 150	0.23 210	0.10 151	0.20 191	0.10 149	0.24 217	0.11 158	0.11 105	0.09 94	0.12 152	0.14 190	0.12 159	0.09 140

GMStereo	0.14 135	0.13 113	0.14 149	0.14 122	0.14 187	0.14 159	0.14 182	0.14 160	0.14 187	0.14 159	0.14 191	0.14 160	0.14 187	0.14 162	0.14 181	0.14 133	0.14 163	0.14 158	0.14 190	0.14 163	0.14 184
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.22 187	0.13 113	0.19 189	0.23 178	0.10 152	0.26 237	1.02 543	0.14 160	0.10 150	0.28 239	0.14 191	0.17 180	0.19 230	0.28 246	0.09 140	0.22 185	0.16 170	0.23 218	0.17 223	0.11 153	0.12 172

DRN-Test	0.14 135	0.13 113	0.09 89	0.14 122	0.09 145	0.15 167	0.09 145	0.14 160	0.10 150	0.14 159	0.09 147	0.14 160	0.09 145	0.13 161	0.09 140	0.12 111	0.09 94	0.12 152	0.09 141	0.12 159	0.73 498

S2M2_L	0.12 121	0.14 119	0.10 93	0.15 133	0.10 152	0.14 159	0.10 150	0.14 160	0.10 150	0.15 166	0.10 151	0.14 160	0.10 149	0.14 162	0.10 146	0.13 126	0.10 99	0.13 156	0.09 141	0.13 161	0.09 140
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoDRNet	0.15 147	0.14 119	0.10 93	0.14 122	0.09 145	0.15 167	0.09 145	0.14 160	0.09 149	0.14 159	0.10 151	0.14 160	0.09 145	0.14 162	0.09 140	0.13 126	0.10 99	0.13 156	0.09 141	0.13 161	0.82 514

iinet-test	0.08 73	0.16 121	0.02 15	0.16 143	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.17 213	0.02 20	0.02 21	0.71 429	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.16 191

GMStereo_Zeroshot	0.16 154	0.16 121	0.16 170	0.16 143	0.16 210	0.16 174	0.16 195	0.16 174	0.16 204	0.16 171	0.16 205	0.16 172	0.16 201	0.16 173	0.16 199	0.16 152	0.16 170	0.16 175	0.16 201	0.16 176	0.16 191

HSM	0.14 135	0.16 121	0.12 124	0.17 152	0.12 181	0.17 181	0.11 163	0.17 180	0.11 165	0.17 178	0.12 173	0.17 180	0.12 177	0.17 180	0.12 170	0.16 152	0.11 122	0.16 175	0.11 160	0.16 176	0.12 172

ELAS_RVC	0.14 135	0.16 121	0.10 93	0.15 133	0.10 152	0.18 185	0.11 163	0.19 185	0.11 165	0.19 184	0.12 173	0.18 184	0.11 162	0.19 186	0.12 170	0.14 133	0.08 84	0.14 158	0.09 141	0.15 171	0.09 140
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 128	0.16 121	0.11 113	0.15 133	0.09 145	0.18 185	0.11 163	0.18 183	0.11 165	0.17 178	0.11 165	0.18 184	0.11 162	0.18 183	0.11 158	0.14 133	0.08 84	0.14 158	0.08 139	0.14 163	0.09 140
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
S2M2_XL	0.14 135	0.17 126	0.12 124	0.17 152	0.11 168	0.17 181	0.11 163	0.17 180	0.11 165	0.17 178	0.11 165	0.17 180	0.11 162	0.17 180	0.11 158	0.16 152	0.11 122	0.16 175	0.11 160	0.16 176	0.11 158
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ITSA-stereo	0.15 147	0.17 126	0.13 144	0.20 161	0.13 185	0.19 188	0.13 180	0.18 183	0.13 185	0.19 184	0.13 186	0.18 184	0.14 187	0.18 183	0.14 181	0.16 152	0.11 122	0.15 171	0.14 190	0.18 186	0.11 158

SGM_RVC	0.15 147	0.17 126	0.11 113	0.18 154	0.11 168	0.19 188	0.11 163	0.19 185	0.12 181	0.19 184	0.12 173	0.20 191	0.12 177	0.19 186	0.12 170	0.16 152	0.11 122	0.17 183	0.10 148	0.17 182	0.10 145
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DeepPruner_ROB	0.16 154	0.18 129	0.13 144	0.19 157	0.13 185	0.19 188	0.13 180	0.19 185	0.13 185	0.19 184	0.13 186	0.19 188	0.13 183	0.19 186	0.13 177	0.18 168	0.13 159	0.18 193	0.13 184	0.18 186	0.13 179

IGEV_Zeroshot_test	0.20 173	0.19 130	0.40 337	0.30 203	0.17 216	0.22 207	0.17 205	0.21 200	0.17 214	0.20 190	0.17 212	0.21 199	0.18 223	0.21 201	0.17 205	0.20 175	0.16 170	0.20 200	0.16 201	0.20 193	0.17 208

ACVNet	0.20 173	0.19 130	0.14 149	0.20 161	0.14 187	0.20 193	0.96 533	0.21 200	0.14 187	0.20 190	0.13 186	0.21 199	0.14 187	0.20 190	0.14 181	0.17 160	0.12 136	0.17 183	0.12 175	0.17 182	0.12 172

acv_ft	0.20 173	0.19 130	0.14 149	0.20 161	0.14 187	0.20 193	0.96 533	0.21 200	0.14 187	0.20 190	0.13 186	0.21 199	0.14 187	0.20 190	0.14 181	0.17 160	0.12 136	0.17 183	0.12 175	0.17 182	0.12 172

LALA_ROB	0.15 147	0.19 130	0.12 124	0.18 154	0.11 168	0.20 193	0.12 176	0.21 200	0.12 181	0.20 190	0.12 173	0.20 191	0.12 177	0.21 201	0.13 177	0.17 160	0.10 99	0.18 193	0.11 160	0.18 186	0.11 158

model_zeroshot	0.27 210	0.20 134	0.27 223	0.33 219	0.21 245	0.37 280	0.22 233	0.37 268	0.24 247	0.26 234	0.27 269	0.33 265	0.21 241	0.25 226	0.27 255	0.32 237	0.20 201	0.34 278	0.23 246	0.25 222	0.26 244

ProNet	0.14 135	0.20 134	0.14 149	0.16 143	0.11 168	0.16 174	0.11 163	0.17 180	0.11 165	0.17 178	0.12 173	0.17 180	0.13 183	0.17 180	0.12 170	0.15 141	0.11 122	0.16 175	0.11 160	0.15 171	0.12 172

DAS	0.20 173	0.20 134	0.20 192	0.20 161	0.20 235	0.20 193	0.20 223	0.20 191	0.20 229	0.20 190	0.20 235	0.20 191	0.20 234	0.20 190	0.20 224	0.20 175	0.20 201	0.20 200	0.20 233	0.20 193	0.20 219

IPLG	0.13 128	0.20 134	0.14 149	0.15 133	0.11 168	0.14 159	0.11 163	0.14 160	0.11 165	0.14 159	0.11 165	0.14 160	0.11 162	0.14 162	0.11 158	0.15 141	0.12 136	0.14 158	0.11 160	0.14 163	0.11 158

IPLGR_C	0.14 135	0.20 134	0.12 124	0.15 133	0.11 168	0.14 159	0.15 189	0.14 160	0.11 165	0.15 166	0.12 173	0.14 160	0.11 162	0.16 173	0.11 158	0.15 141	0.12 136	0.14 158	0.12 175	0.15 171	0.12 172

ASD4	0.20 173	0.20 134	0.20 192	0.20 161	0.20 235	0.20 193	0.20 223	0.20 191	0.20 229	0.20 190	0.20 235	0.20 191	0.20 234	0.20 190	0.20 224	0.20 175	0.20 201	0.20 200	0.20 233	0.20 193	0.20 219

MSKI-zero shot	0.24 197	0.21 140	0.49 389	0.65 390	0.18 227	0.22 207	0.17 205	0.23 212	0.18 220	0.21 202	0.17 212	0.23 215	0.28 279	0.23 213	0.18 217	0.21 183	0.16 170	0.21 204	0.16 201	0.21 200	0.16 191

CIPLG	0.13 128	0.21 140	0.12 124	0.16 143	0.11 168	0.15 167	0.11 163	0.14 160	0.11 165	0.15 166	0.12 173	0.15 171	0.11 162	0.14 162	0.11 158	0.15 141	0.12 136	0.14 158	0.11 160	0.14 163	0.11 158

MIPNet	0.14 135	0.21 140	0.17 177	0.16 143	0.11 168	0.15 167	0.12 176	0.14 160	0.11 165	0.16 171	0.11 165	0.14 160	0.11 162	0.14 162	0.11 158	0.14 133	0.12 136	0.14 158	0.11 160	0.14 163	0.11 158

ACRE	0.13 128	0.21 140	0.14 149	0.15 133	0.11 168	0.14 159	0.11 163	0.14 160	0.11 165	0.14 159	0.12 173	0.14 160	0.11 162	0.14 162	0.11 158	0.15 141	0.12 136	0.14 158	0.11 160	0.14 163	0.11 158

DepthFocus	0.18 167	0.22 144	0.15 166	0.22 173	0.15 200	0.22 207	0.15 189	0.22 205	0.15 199	0.22 205	0.15 201	0.22 208	0.16 201	0.22 206	0.15 192	0.20 175	0.15 167	0.20 200	0.14 190	0.20 193	0.14 184

Pointernet	0.21 181	0.22 144	0.19 189	0.24 183	0.19 232	0.24 219	0.19 219	0.24 215	0.19 227	0.24 217	0.19 231	0.24 221	0.19 230	0.24 217	0.19 221	0.22 185	0.17 191	0.22 209	0.17 223	0.22 202	0.17 208

BStereo	0.22 187	0.23 146	0.20 192	0.24 183	0.20 235	0.23 216	0.33 350	0.39 282	0.17 214	0.23 210	0.17 212	0.23 215	0.16 201	0.24 217	0.17 205	0.23 196	0.16 170	0.22 209	0.20 233	0.22 202	0.16 191

Anonymus123	0.22 187	0.23 146	0.20 192	0.24 183	0.20 235	0.23 216	0.33 350	0.39 282	0.17 214	0.23 210	0.17 212	0.23 215	0.16 201	0.24 217	0.17 205	0.23 196	0.16 170	0.22 209	0.20 233	0.22 202	0.16 191

WAO-6	0.22 187	0.23 146	0.22 200	0.23 178	0.22 247	0.22 207	0.22 233	0.22 205	0.22 237	0.22 205	0.22 243	0.22 208	0.22 242	0.22 206	0.22 231	0.22 185	0.22 209	0.22 209	0.22 240	0.22 202	0.22 225

IMH-64-1	0.22 187	0.23 146	0.23 203	0.22 173	0.22 247	0.22 207	0.22 233	0.22 205	0.22 237	0.22 205	0.22 243	0.22 208	0.22 242	0.22 206	0.22 231	0.22 185	0.22 209	0.23 218	0.22 240	0.22 202	0.23 227

IMH-64	0.22 187	0.23 146	0.23 203	0.22 173	0.22 247	0.22 207	0.22 233	0.22 205	0.22 237	0.22 205	0.22 243	0.22 208	0.22 242	0.22 206	0.22 231	0.22 185	0.22 209	0.23 218	0.22 240	0.22 202	0.23 227

MIM_Stereo	0.25 200	0.23 146	0.66 441	0.80 421	0.17 216	0.22 207	0.17 205	0.23 212	0.18 220	0.26 234	0.17 212	0.21 199	0.17 213	0.25 226	0.17 205	0.23 196	0.16 170	0.21 204	0.17 223	0.22 202	0.17 208

iResNetv2_ROB	0.20 173	0.23 146	0.18 187	0.24 183	0.20 235	0.24 219	0.18 213	0.24 215	0.18 220	0.24 217	0.18 228	0.23 215	0.19 230	0.24 217	0.18 217	0.21 183	0.16 170	0.21 204	0.16 201	0.22 202	0.16 191

iResNet	0.20 173	0.23 146	0.18 187	0.24 183	0.18 227	0.24 219	0.20 223	0.24 215	0.18 220	0.23 210	0.17 212	0.23 215	0.18 223	0.23 213	0.18 217	0.22 185	0.16 170	0.21 204	0.16 201	0.21 200	0.16 191

LACA2	0.21 181	0.24 154	0.26 220	0.31 209	0.16 210	0.24 219	0.16 195	0.24 215	0.16 204	0.24 217	0.16 205	0.24 221	0.16 201	0.24 217	0.16 199	0.27 215	0.23 215	0.24 228	0.16 201	0.23 214	0.16 191

LACA1	0.21 181	0.24 154	0.26 220	0.31 209	0.16 210	0.24 219	0.16 195	0.24 215	0.16 204	0.24 217	0.16 205	0.24 221	0.16 201	0.24 217	0.16 199	0.27 215	0.22 209	0.23 218	0.16 201	0.23 214	0.16 191

RSGM-EC	0.24 197	0.24 154	0.15 166	0.22 173	0.15 200	0.22 207	0.15 189	0.22 205	0.15 199	0.24 217	0.15 201	0.22 208	0.15 199	0.22 206	1.19 558	0.20 175	0.17 191	0.24 228	0.14 190	0.20 193	0.14 184

acva	0.24 197	0.24 154	0.15 166	0.22 173	0.15 200	0.22 207	0.15 189	0.22 205	0.15 199	0.24 217	0.15 201	0.22 208	0.15 199	0.22 206	1.19 558	0.20 175	0.17 191	0.24 228	0.14 190	0.20 193	0.14 184

Wz-Net-LNSev	0.06 61	0.24 154	0.20 192	0.23 178	0.01 10	0.02 20	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.23 196	0.21 205	0.02 19	0.01 9	0.01 10	0.01 10

IPLGR	0.14 135	0.24 154	0.14 149	0.16 143	0.12 181	0.15 167	0.12 176	0.14 160	0.11 165	0.15 166	0.12 173	0.14 160	0.11 162	0.14 162	0.11 158	0.15 141	0.12 136	0.14 158	0.11 160	0.14 163	0.11 158

SMOE	0.23 193	0.25 160	0.30 238	0.33 219	0.18 227	0.26 237	0.18 213	0.26 229	0.18 220	0.26 234	0.18 228	0.25 228	0.18 223	0.25 226	0.18 217	0.31 234	0.27 234	0.23 218	0.17 223	0.23 214	0.17 208

LACA3	0.23 193	0.25 160	0.27 223	0.54 366	0.17 216	0.25 228	0.17 205	0.25 223	0.17 214	0.25 225	0.17 212	0.25 228	0.17 213	0.25 226	0.17 205	0.28 219	0.23 215	0.24 228	0.17 223	0.24 219	0.17 208

tg	0.21 181	0.25 160	0.21 198	0.26 197	0.17 216	0.24 219	0.17 205	0.24 215	0.17 214	0.24 217	0.17 212	0.24 221	0.17 213	0.24 217	0.17 205	0.24 203	0.17 191	0.23 218	0.16 201	0.23 214	0.16 191

RAFT-FEzeroshot	0.34 240	0.26 163	0.17 177	0.21 171	0.17 216	0.20 193	0.16 195	0.20 191	0.16 204	0.20 190	0.17 212	0.21 199	0.16 201	0.27 242	0.24 241	0.19 172	0.16 170	0.19 196	0.16 201	0.26 225	3.08 679

RAFT-FE	0.34 240	0.26 163	0.17 177	0.21 171	0.17 216	0.20 193	0.16 195	0.20 191	0.16 204	0.20 190	0.17 212	0.21 199	0.16 201	0.27 242	0.24 241	0.19 172	0.16 170	0.19 196	0.16 201	0.26 225	3.08 679

UNDER WATER-64	0.25 200	0.26 163	0.25 213	0.26 197	0.25 261	0.25 228	0.25 248	0.25 223	0.25 252	0.25 225	0.25 260	0.25 228	0.25 254	0.26 238	0.25 249	0.25 209	0.25 220	0.25 233	0.25 256	0.25 222	0.25 238

CAS++	0.17 158	0.27 166	0.21 198	0.10 81	0.21 245	0.15 167	0.22 233	0.10 142	0.21 234	0.22 205	0.10 151	0.19 188	0.18 223	0.10 145	0.19 221	0.20 175	0.19 199	0.18 193	0.10 148	0.19 192	0.18 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
TorneroNet-64	0.45 348	0.27 166	0.30 238	0.58 376	0.27 269	0.70 462	0.30 286	0.28 233	0.73 510	0.73 467	0.28 276	0.71 466	0.66 477	0.75 468	0.27 255	0.27 215	0.29 256	0.37 302	0.75 515	0.28 232	0.30 326

LoS	0.25 200	0.27 166	0.25 213	0.25 190	0.25 261	0.25 228	0.25 248	0.26 229	0.25 252	0.25 225	0.25 260	0.25 228	0.25 254	0.25 226	0.25 249	0.26 211	0.25 220	0.25 233	0.26 262	0.26 225	0.25 238
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DLNR_Zeroshot_test	0.31 225	0.28 169	0.47 374	0.79 417	0.24 258	0.30 248	0.26 255	0.30 240	0.24 247	0.32 256	0.23 247	0.31 257	0.24 251	0.30 252	0.23 238	0.29 227	0.26 223	0.29 250	0.24 253	0.33 254	0.23 227

SQANet	0.28 212	0.28 169	0.28 229	0.28 201	0.28 274	0.28 243	0.28 268	0.28 233	0.28 274	0.28 239	0.28 276	0.28 243	0.28 279	0.28 246	0.28 264	0.28 219	0.28 242	0.28 245	0.28 317	0.28 232	0.28 307

SME	0.27 210	0.29 171	0.31 254	0.38 236	0.20 235	0.29 246	0.18 213	0.30 240	0.20 229	0.32 256	0.21 241	0.32 261	0.20 234	0.32 259	0.21 228	0.35 255	0.32 274	0.27 242	0.19 231	0.29 235	0.20 219

HGLStereo	0.28 212	0.29 171	0.22 200	0.36 230	0.22 247	0.36 274	0.21 229	0.36 262	0.21 234	0.42 319	0.21 241	0.36 277	0.22 242	0.36 277	0.21 228	0.34 247	0.21 205	0.34 278	0.21 237	0.34 259	0.21 223

MultiAttention	0.30 218	0.30 173	0.30 238	0.30 203	0.30 295	0.30 248	0.30 286	0.30 240	0.30 295	0.30 245	0.30 300	0.30 253	0.30 296	0.30 252	0.30 286	0.30 228	0.30 265	0.30 252	0.30 344	0.30 239	0.30 326

MSAF-DinoV2	0.30 218	0.30 173	0.30 238	0.30 203	0.30 295	0.30 248	0.30 286	0.30 240	0.30 295	0.30 245	0.30 300	0.30 253	0.30 296	0.30 252	0.30 286	0.30 228	0.30 265	0.30 252	0.30 344	0.30 239	0.30 326

DANet	0.30 218	0.30 173	0.30 238	0.30 203	0.30 295	0.30 248	0.30 286	0.30 240	0.30 295	0.30 245	0.30 300	0.30 253	0.30 296	0.30 252	0.30 286	0.30 228	0.30 265	0.30 252	0.30 344	0.30 239	0.30 326
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 225	0.31 176	0.31 254	0.30 203	0.40 405	0.31 254	0.30 286	0.30 240	0.34 367	0.29 244	0.31 342	0.29 249	0.30 296	0.31 256	0.31 325	0.31 234	0.29 256	0.31 258	0.30 344	0.31 244	0.31 335

AANet_RVC	1.26 574	0.31 176	4.99 687	5.93 677	0.20 235	0.25 228	0.20 223	0.25 223	0.20 229	0.23 210	0.19 231	0.25 228	0.20 234	0.25 226	0.20 224	5.66 686	4.76 680	0.26 238	0.30 344	0.24 219	0.27 282

iResNet_ROB	0.28 212	0.32 178	0.24 210	0.32 215	0.25 261	0.32 263	0.24 246	0.32 248	0.24 247	0.33 261	0.24 254	0.35 272	0.24 251	0.33 267	0.24 241	0.31 234	0.24 219	0.32 261	0.24 253	0.32 247	0.24 237

DStereoFS	0.32 234	0.33 179	0.32 260	0.33 219	0.30 295	0.32 263	0.32 339	0.32 248	0.31 338	0.30 245	0.31 342	0.31 257	0.30 296	0.32 259	0.32 335	0.32 237	0.31 270	0.30 252	0.47 445	0.32 247	0.34 356

depth_test_26	0.20 173	0.34 180	0.25 213	0.34 223	0.14 187	0.21 204	0.14 182	0.21 200	0.14 187	0.21 202	0.14 191	0.21 199	0.14 187	0.21 201	0.14 181	0.26 211	0.26 223	0.22 209	0.15 198	0.22 202	0.14 184

H2IRNET	0.34 240	0.34 180	0.34 275	0.34 223	0.34 374	0.34 266	0.34 363	0.34 255	0.34 367	0.34 264	0.34 369	0.34 270	0.34 366	0.34 268	0.34 360	0.34 247	0.34 316	0.34 278	0.34 376	0.34 259	0.34 356

MLCV	0.31 225	0.35 182	0.27 223	0.35 226	0.28 274	0.35 270	0.27 258	0.35 258	0.28 274	0.36 272	0.27 269	0.35 272	0.27 271	0.35 271	0.27 255	0.34 247	0.27 234	0.34 278	0.27 299	0.34 259	0.27 282

ETE_ROB	0.35 249	0.35 182	0.35 286	0.35 226	0.35 377	0.35 270	0.35 368	0.35 258	0.35 371	0.35 268	0.35 377	0.35 272	0.35 373	0.35 271	0.35 364	0.35 255	0.35 323	0.35 294	0.35 389	0.35 272	0.35 366

DN-CSS_ROB	0.31 225	0.35 182	0.28 229	0.35 226	0.28 274	0.34 266	0.27 258	0.34 255	0.25 252	0.35 268	0.27 269	0.36 277	0.26 264	0.34 268	0.28 264	0.35 255	0.28 242	0.34 278	0.28 317	0.34 259	0.27 282

PStereo	0.32 234	0.36 185	0.28 229	0.38 236	0.29 284	0.36 274	0.27 258	0.38 277	0.27 269	0.38 278	0.28 276	0.36 277	0.27 271	0.36 277	0.28 264	0.32 237	0.27 234	0.33 268	0.27 299	0.33 254	0.27 282

RSM	0.36 256	0.36 185	0.43 357	0.37 233	0.42 425	0.49 406	0.42 416	0.37 268	0.28 274	0.36 272	0.29 286	0.36 277	0.30 296	0.37 282	0.28 264	0.34 247	0.31 270	0.34 278	0.35 389	0.40 353	0.29 313

Any-RAFT	0.32 234	0.36 185	0.27 223	0.36 230	0.27 269	0.36 274	0.27 258	0.36 262	0.27 269	0.36 272	0.27 269	0.36 277	0.27 271	0.36 277	0.28 264	0.36 260	0.28 242	0.36 299	0.28 317	0.36 279	0.28 307

IGEV-FE	0.35 249	0.37 188	0.17 177	0.19 157	0.17 216	0.20 193	0.17 205	0.19 185	0.17 214	0.19 184	0.17 212	0.19 188	0.17 213	0.37 282	0.36 368	0.19 172	0.17 191	0.19 196	0.17 223	0.38 296	2.84 670

LG-Stereo_L2	0.34 240	0.37 188	0.38 294	0.47 300	0.28 274	0.39 293	0.28 268	0.39 282	0.28 274	0.39 285	0.28 276	0.39 292	0.28 279	0.38 285	0.28 264	0.42 316	0.35 323	0.36 299	0.26 262	0.35 272	0.26 244

RAFT-Test	0.36 256	0.37 188	0.33 265	0.41 268	0.32 352	0.41 311	0.32 339	0.41 305	0.32 348	0.41 305	0.32 352	0.41 313	0.32 350	0.41 312	0.33 347	0.37 263	0.29 256	0.37 302	0.29 330	0.38 296	0.31 335

XPNet_ROB	0.37 266	0.37 188	0.37 292	0.37 233	0.37 387	0.37 280	0.37 381	0.37 268	0.37 384	0.37 277	0.37 388	0.37 285	0.37 381	0.37 282	0.37 377	0.37 263	0.37 333	0.37 302	0.37 398	0.37 283	0.37 374

GeoVLM	0.36 256	0.38 192	0.27 223	0.46 293	0.28 274	0.35 270	0.28 268	0.37 268	0.27 269	0.35 268	0.28 276	0.36 277	0.38 385	0.35 271	0.28 264	1.08 496	0.26 223	0.33 268	0.27 299	0.34 259	0.33 349

WAO-8	0.38 272	0.38 192	0.38 294	0.38 236	0.38 394	0.38 287	0.38 388	0.38 277	0.38 388	0.38 278	0.38 393	0.38 287	0.38 385	0.38 285	0.38 380	0.38 274	0.38 340	0.38 310	0.37 398	0.38 296	0.38 381

WAO-7	0.38 272	0.38 192	0.38 294	0.38 236	0.38 394	0.38 287	0.38 388	0.38 277	0.38 388	0.38 278	0.38 393	0.38 287	0.38 385	0.38 285	0.38 380	0.38 274	0.38 340	0.38 310	0.38 411	0.38 296	0.38 381

HanzoNet	0.39 284	0.38 192	0.40 337	0.39 243	0.41 415	0.38 287	0.38 388	0.38 277	0.38 388	0.39 285	0.39 403	0.38 287	0.38 385	0.39 293	0.40 395	0.38 274	0.38 340	0.40 364	0.38 411	0.38 296	0.40 390

Venus	0.38 272	0.38 192	0.38 294	0.38 236	0.38 394	0.37 280	0.38 388	0.37 268	0.37 384	0.41 305	0.37 388	0.39 292	0.37 381	0.38 285	0.38 380	0.37 263	0.38 340	0.38 310	0.37 398	0.37 283	0.38 381

IMH	0.38 272	0.38 192	0.38 294	0.38 236	0.38 394	0.38 287	0.38 388	0.38 277	0.38 388	0.42 319	0.38 393	0.40 300	0.38 385	0.38 285	0.38 380	0.38 274	0.38 340	0.39 351	0.38 411	0.38 296	0.38 381

DMCA	0.36 256	0.38 192	0.37 292	0.35 226	0.35 377	0.36 274	0.36 375	0.36 262	0.35 371	0.35 268	0.37 388	0.36 277	0.36 376	0.35 271	0.36 368	0.36 260	0.36 329	0.35 294	0.36 395	0.36 279	0.36 369

gcap_with_dpt	0.35 249	0.39 199	0.30 238	0.44 288	0.31 342	0.44 371	0.31 331	0.44 367	0.31 338	0.44 362	0.30 300	0.44 373	0.30 296	0.44 362	0.30 286	0.38 274	0.26 223	0.38 310	0.27 299	0.38 296	0.27 282

test_for_model	0.35 249	0.39 199	0.30 238	0.43 284	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.44 362	0.31 325	0.38 274	0.26 223	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

StereoDRNet-Refined	0.33 239	0.39 199	0.26 220	0.39 243	0.26 268	0.40 295	0.26 255	0.40 290	0.26 265	0.39 285	0.26 265	0.39 292	0.26 264	0.39 293	0.26 254	0.37 263	0.25 220	0.37 302	0.25 256	0.37 283	0.37 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.11 518	0.39 199	5.28 689	0.39 243	0.20 235	0.39 293	0.27 258	0.39 282	0.22 237	0.38 278	0.20 235	0.38 287	0.20 234	6.95 706	0.22 231	0.30 228	0.21 205	0.27 242	0.21 237	5.25 687	0.21 223

Zero-FE251	0.36 256	0.40 203	0.28 229	0.41 268	0.28 274	0.41 311	0.28 268	0.41 305	0.28 274	0.41 305	0.28 276	0.41 313	0.28 279	0.42 325	0.30 286	0.37 263	0.26 223	0.37 302	0.27 299	0.45 379	0.56 457

gcap-zeroshot	0.36 256	0.40 203	0.34 275	0.44 288	0.31 342	0.44 371	0.31 331	0.44 367	0.32 348	0.44 362	0.32 352	0.44 373	0.32 350	0.44 362	0.31 325	0.39 287	0.28 242	0.39 351	0.28 317	0.39 341	0.27 282

EKT-Stereo	0.37 266	0.40 203	0.44 359	1.07 466	0.29 284	0.34 266	0.31 331	0.36 262	0.29 281	0.38 278	0.31 342	0.37 285	0.30 296	0.36 277	0.29 277	0.34 247	0.28 242	0.39 351	0.30 344	0.37 283	0.30 326

testlalala	0.36 256	0.40 203	0.34 275	0.44 288	0.31 342	0.44 371	0.31 331	0.44 367	0.32 348	0.44 362	0.32 352	0.44 373	0.32 350	0.44 362	0.31 325	0.39 287	0.28 242	0.39 351	0.28 317	0.39 341	0.27 282

GCAPDPT-zeroshot	0.36 256	0.40 203	0.30 238	0.43 284	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.31 338	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.44 362	0.31 325	0.39 287	0.28 242	0.39 351	0.27 299	0.39 341	0.26 244

knoymous	0.40 289	0.40 203	0.40 337	0.40 256	0.40 405	0.40 295	0.40 402	0.40 290	0.40 402	0.40 291	0.40 406	0.40 300	0.40 397	0.40 296	0.40 395	0.40 294	0.40 350	0.40 364	0.40 416	0.40 353	0.40 390

anonymousa	0.40 289	0.40 203	0.40 337	0.40 256	0.40 405	0.40 295	0.40 402	0.40 290	0.40 402	0.40 291	0.40 406	0.40 300	0.40 397	0.40 296	0.40 395	0.40 294	0.40 350	0.40 364	0.40 416	0.40 353	0.40 390

riskmin	0.40 289	0.40 203	0.40 337	0.40 256	0.40 405	0.40 295	0.40 402	0.40 290	0.40 402	0.40 291	0.40 406	0.40 300	0.40 397	0.40 296	0.40 395	0.40 294	0.40 350	0.40 364	0.40 416	0.40 353	0.40 390

Anonymous_2	0.40 289	0.40 203	0.40 337	0.40 256	0.40 405	0.40 295	0.40 402	0.40 290	0.40 402	0.40 291	0.40 406	0.40 300	0.40 397	0.40 296	0.40 395	0.40 294	0.40 350	0.40 364	0.40 416	0.40 353	0.40 390

Anonymous_1	0.40 289	0.40 203	0.40 337	0.40 256	0.40 405	0.40 295	0.40 402	0.40 290	0.40 402	0.40 291	0.40 406	0.40 300	0.40 397	0.40 296	0.40 395	0.40 294	0.40 350	0.40 364	0.40 416	0.40 353	0.40 390

AdaStereo	0.40 289	0.40 203	0.40 337	0.40 256	0.40 405	0.40 295	0.40 402	0.40 290	0.40 402	0.40 291	0.40 406	0.40 300	0.40 397	0.40 296	0.40 395	0.40 294	0.40 350	0.40 364	0.40 416	0.40 353	0.40 390
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.
TestStereo_HL3	2.76 658	0.41 214	11.46 708	14.11 705	0.30 295	0.45 384	0.29 279	0.43 329	0.29 281	0.43 324	0.29 286	0.43 338	0.28 279	0.44 362	0.30 286	13.57 708	10.32 706	0.41 381	0.27 299	0.38 296	0.27 282

TestStereo_HL2	2.73 655	0.41 214	11.06 705	14.13 706	0.30 295	0.44 371	0.28 268	0.43 329	0.29 281	0.43 324	0.28 276	0.43 338	0.29 288	0.43 331	0.28 264	13.51 707	10.37 707	0.41 381	0.27 299	0.38 296	0.27 282

GGDA	2.76 658	0.41 214	11.34 707	14.28 707	0.30 295	0.44 371	0.29 279	0.43 329	0.29 281	0.43 324	0.28 276	0.43 338	0.28 279	0.43 331	0.29 277	13.45 706	10.57 708	0.41 381	0.27 299	0.38 296	0.27 282

iRaft-Stereo_20w	0.34 240	0.41 214	0.31 254	0.39 243	0.29 284	0.40 295	0.32 339	0.41 305	0.32 348	0.38 278	0.30 300	0.39 292	0.30 296	0.38 285	0.32 335	0.35 255	0.27 234	0.34 278	0.27 299	0.34 259	0.29 313

GwcNet-ADL	0.41 297	0.41 214	0.41 351	0.41 268	0.41 415	0.41 311	0.41 411	0.41 305	0.41 412	0.41 305	0.41 414	0.41 313	0.41 409	0.41 312	0.41 403	0.41 302	0.41 360	0.41 381	0.41 424	0.41 364	0.41 398

PSMNet-ADL	0.41 297	0.41 214	0.41 351	0.41 268	0.41 415	0.41 311	0.41 411	0.41 305	0.41 412	0.41 305	0.41 414	0.41 313	0.41 409	0.41 312	0.41 403	0.41 302	0.41 360	0.41 381	0.41 424	0.41 364	0.41 398

GANet-ADL	0.41 297	0.41 214	0.41 351	0.41 268	0.41 415	0.41 311	0.41 411	0.41 305	0.41 412	0.41 305	0.41 414	0.41 313	0.41 409	0.41 312	0.41 403	0.41 302	0.41 360	0.41 381	0.41 424	0.41 364	0.41 398

ADLNet2	0.41 297	0.41 214	0.41 351	0.41 268	0.41 415	0.41 311	0.41 411	0.41 305	0.41 412	0.41 305	0.41 414	0.41 313	0.41 409	0.41 312	0.41 403	0.41 302	0.41 360	0.41 381	0.41 424	0.41 364	0.41 398

ADLNet	0.41 297	0.41 214	0.41 351	0.41 268	0.41 415	0.41 311	0.41 411	0.41 305	0.41 412	0.41 305	0.41 414	0.41 313	0.41 409	0.41 312	0.41 403	0.41 302	0.41 360	0.41 381	0.41 424	0.41 364	0.41 398

DGSMNet	0.34 240	0.41 214	0.27 223	0.41 268	0.28 274	0.41 311	0.28 268	0.41 305	0.27 269	0.41 305	0.27 269	0.42 331	0.27 271	0.41 312	0.28 264	0.40 294	0.29 256	0.40 364	0.28 317	0.40 353	0.27 282

TestStereo-Hl	2.78 660	0.42 224	11.23 706	14.38 708	0.30 295	0.44 371	0.30 286	0.43 329	0.28 274	0.43 324	0.29 286	0.44 373	0.29 288	0.44 362	0.29 277	13.64 709	10.73 709	0.41 381	0.27 299	0.38 296	0.27 282

iRaft-Stereo_5w	0.34 240	0.42 224	0.31 254	0.39 243	0.30 295	0.38 287	0.30 286	0.40 290	0.29 281	0.40 291	0.37 388	0.41 313	0.34 366	0.38 285	0.30 286	0.34 247	0.27 234	0.34 278	0.26 262	0.34 259	0.26 244

GREAT-IGEV	0.38 272	0.43 226	0.36 288	0.48 305	0.32 352	0.45 384	0.32 339	0.45 376	0.32 348	0.45 374	0.32 352	0.45 383	0.32 350	0.45 380	0.32 335	0.44 318	0.33 287	0.41 381	0.29 330	0.41 364	0.29 313
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	0.38 272	0.43 226	0.33 265	0.46 293	0.33 364	0.45 384	0.32 339	0.45 376	0.32 348	0.45 374	0.32 352	0.45 383	0.33 361	0.45 380	0.32 335	0.38 274	0.38 340	0.38 310	0.37 398	0.37 283	0.36 369

IGEV++	0.34 240	0.43 226	0.30 238	0.40 256	0.29 284	0.40 295	0.29 279	0.40 290	0.29 281	0.40 291	0.29 286	0.40 300	0.29 288	0.40 296	0.30 286	0.38 274	0.29 256	0.37 302	0.29 330	0.37 283	0.29 313

MonSter++	0.38 272	0.44 229	0.31 254	0.43 284	0.30 295	0.43 338	0.31 331	0.43 329	0.31 338	0.45 374	0.31 342	0.43 338	0.31 345	0.43 331	0.69 490	0.38 274	0.33 287	0.40 364	0.30 344	0.38 296	0.30 326

HiDET	0.38 272	0.44 229	0.30 238	0.42 278	0.30 295	0.42 331	0.30 286	0.42 323	0.30 295	0.44 362	0.30 300	0.42 331	0.30 296	0.42 325	0.68 482	0.37 263	0.32 274	0.40 364	0.29 330	0.37 283	0.29 313

LCMNet	0.38 272	0.44 229	0.30 238	0.42 278	0.30 295	0.42 331	0.30 286	0.42 323	0.30 295	0.45 374	0.30 300	0.42 331	0.30 296	0.42 325	0.69 490	0.37 263	0.32 274	0.40 364	0.29 330	0.37 283	0.29 313

CSFM-Stereo	0.38 272	0.44 229	0.30 238	0.42 278	0.30 295	0.42 331	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.44 362	0.30 300	0.42 331	0.30 296	0.42 325	0.73 502	0.37 263	0.32 274	0.40 364	0.29 330	0.37 283	0.30 326

Select-FE	0.41 297	0.44 229	0.23 203	0.26 197	0.22 247	0.26 237	0.22 233	0.26 229	0.23 244	0.26 234	0.23 247	0.26 240	0.23 248	0.45 380	0.42 411	0.25 209	0.22 209	0.25 233	0.22 240	0.45 379	2.90 671

ccccc	0.41 297	0.44 229	0.34 275	0.48 305	0.35 377	0.48 401	0.35 368	0.51 418	0.35 371	0.47 386	0.35 377	0.47 393	0.34 366	0.47 389	0.35 364	0.41 302	0.40 350	0.40 364	0.40 416	0.41 364	0.39 387

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 112	0.44 229	0.33 265	0.39 243	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.39 287	0.36 329	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV-Stereo	0.35 249	0.44 229	0.45 361	0.49 311	0.30 295	0.37 280	0.30 286	0.36 262	0.30 295	0.36 272	0.29 286	0.36 277	0.29 288	0.36 277	0.30 286	0.46 357	0.39 347	0.32 261	0.24 253	0.32 247	0.25 238
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HART	0.38 272	0.45 237	0.34 275	0.42 278	0.33 364	0.41 311	0.34 363	0.42 323	0.33 358	0.43 324	0.34 369	0.42 331	0.34 366	0.41 312	0.38 380	0.40 294	0.32 274	0.42 396	0.32 362	0.40 353	0.32 342

mms	0.40 289	0.45 237	0.35 286	0.48 305	0.36 383	0.47 396	0.34 363	0.45 376	0.38 388	0.47 386	0.33 361	0.45 383	0.32 350	0.45 380	0.32 335	0.39 287	0.38 340	0.38 310	0.37 398	0.39 341	0.39 387

GMOStereo	0.37 266	0.45 237	0.23 203	0.30 203	0.37 387	0.41 311	0.36 375	0.41 305	0.35 371	0.43 324	0.36 381	0.41 313	0.40 397	0.41 312	0.36 368	0.34 247	0.22 209	0.47 418	0.37 398	0.39 341	0.33 349

RAFT + AFF	0.31 225	0.45 237	0.34 275	0.39 243	0.28 274	0.38 287	0.33 350	0.29 238	0.31 338	0.30 245	0.30 300	0.29 249	0.27 271	0.29 250	0.30 286	0.28 219	0.29 256	0.29 250	0.29 330	0.27 230	0.32 342

otaku	0.46 355	0.46 241	0.46 366	0.46 293	0.46 434	0.46 391	0.46 427	0.46 380	0.46 427	0.46 380	0.46 435	0.46 387	0.46 427	0.46 385	0.46 421	0.46 357	0.46 384	0.46 408	0.46 438	0.46 382	0.46 413

Dean	0.46 355	0.46 241	0.46 366	0.46 293	0.46 434	0.46 391	0.46 427	0.46 380	0.46 427	0.47 386	0.46 435	0.46 387	0.46 427	0.46 385	0.46 421	0.46 357	0.46 384	0.46 408	0.46 438	0.46 382	0.46 413

ACVNet-4b	0.46 355	0.46 241	0.46 366	0.46 293	0.46 434	0.46 391	0.46 427	0.46 380	0.46 427	0.46 380	0.46 435	0.46 387	0.46 427	0.47 389	0.46 421	0.46 357	0.46 384	0.46 408	0.46 438	0.46 382	0.46 413

psmorigin	0.41 297	0.46 241	0.33 265	0.49 311	0.33 364	0.49 406	0.33 350	0.49 395	0.33 358	0.49 400	0.33 361	0.49 405	0.33 361	0.51 421	0.33 347	0.41 302	0.30 265	0.41 381	0.30 344	0.79 460	0.29 313

Ntro	0.47 362	0.47 245	0.46 366	0.46 293	0.46 434	0.47 396	0.47 432	0.46 380	0.47 432	0.46 380	0.46 435	0.47 393	0.46 427	0.47 389	0.47 428	0.47 364	0.46 384	0.46 408	0.46 438	0.46 382	0.46 413

HaxPig	0.47 362	0.47 245	0.47 374	0.49 311	0.47 440	0.47 396	0.47 432	0.47 386	0.47 432	0.47 386	0.47 443	0.47 393	0.47 435	0.47 389	0.47 428	0.47 364	0.47 392	0.47 418	0.47 445	0.47 395	0.48 422

UNDER WATER	0.47 362	0.47 245	0.47 374	0.47 300	0.47 440	0.47 396	0.47 432	0.47 386	0.47 432	0.47 386	0.47 443	0.47 393	0.46 427	0.47 389	0.47 428	0.47 364	0.47 392	0.47 418	0.46 438	0.47 395	0.47 420

LVE	0.47 362	0.47 245	0.47 374	0.47 300	0.49 447	0.47 396	0.47 432	0.47 386	0.49 441	0.47 386	0.47 443	0.47 393	0.46 427	0.47 389	0.47 428	0.47 364	0.47 392	0.48 426	0.47 445	0.47 395	0.47 420

ACVNet_1	0.46 355	0.47 245	0.46 366	0.46 293	0.46 434	0.46 391	0.46 427	0.46 380	0.47 432	0.46 380	0.46 435	0.46 387	0.46 427	0.46 385	0.46 421	0.46 357	0.46 384	0.47 418	0.46 438	0.46 382	0.46 413

CES	0.39 284	0.47 245	0.36 288	0.36 230	0.37 387	0.45 384	0.35 368	0.35 258	0.40 402	0.36 272	0.44 428	0.47 393	0.36 376	0.44 362	0.36 368	0.37 263	0.39 347	0.44 399	0.35 389	0.37 283	0.36 369

xyz-stereo-finetune2	0.18 167	0.48 251	0.16 170	0.16 143	0.15 200	0.15 167	0.16 195	0.16 174	0.16 204	0.16 171	0.16 205	0.16 172	0.16 201	0.16 173	0.16 199	0.16 152	0.16 170	0.16 175	0.16 201	0.16 176	0.16 191

RainbowNet	0.48 368	0.48 251	0.48 382	0.48 305	0.48 444	0.48 401	0.48 441	0.48 390	0.48 439	0.48 393	0.48 447	0.48 400	0.48 436	0.48 397	0.48 434	0.48 369	0.48 396	0.48 426	0.48 449	0.48 399	0.48 422

quiztm	0.43 312	0.49 253	0.40 337	0.51 358	0.40 405	0.51 427	0.40 402	0.50 404	0.40 402	0.50 413	0.40 406	0.51 430	0.40 397	0.50 411	0.40 395	0.44 318	0.34 316	0.44 399	0.34 376	0.44 374	0.34 356

xyz-stereo-finetune	0.28 212	0.49 253	0.16 170	0.16 143	0.16 210	0.16 174	0.16 195	0.22 205	0.30 295	0.32 256	0.31 342	0.32 261	0.31 345	0.32 259	0.32 335	0.32 237	0.33 287	0.31 258	0.32 362	0.31 244	0.32 342

GIP-stereo	0.36 256	0.49 253	0.39 305	0.48 305	0.32 352	0.41 311	0.28 268	0.40 290	0.30 295	0.41 305	0.28 276	0.40 300	0.28 279	0.42 325	0.28 264	0.45 347	0.32 274	0.38 310	0.30 344	0.37 283	0.27 282

notaker	0.48 368	0.49 253	0.48 382	0.48 305	0.48 444	0.48 401	0.48 441	0.48 390	0.49 441	0.48 393	0.48 447	0.48 400	0.48 436	0.48 397	0.48 434	0.48 369	0.48 396	0.48 426	0.48 449	0.48 399	0.49 428

ACVNet_2	0.49 374	0.49 253	0.49 389	0.49 311	0.49 447	0.49 406	0.49 443	0.49 395	0.49 441	0.49 400	0.49 450	0.49 405	0.49 442	0.49 403	0.49 436	0.49 372	0.49 399	0.49 431	0.49 453	0.49 402	0.49 428

252Zero-FE	0.45 348	0.50 258	0.36 288	0.50 347	0.36 383	0.50 415	0.36 375	0.50 404	0.36 382	0.49 400	0.36 381	0.49 405	0.36 376	0.54 431	0.41 403	0.45 347	0.34 316	0.45 404	0.34 376	0.55 421	0.75 502

xyz-stereo	0.18 167	0.50 258	0.16 170	0.15 133	0.16 210	0.16 174	0.16 195	0.16 174	0.16 204	0.16 171	0.16 205	0.16 172	0.16 201	0.16 173	0.16 199	0.16 152	0.16 170	0.16 175	0.16 201	0.16 176	0.16 191

FoundationStereo	0.50 376	0.50 258	0.50 394	0.50 347	0.50 451	0.50 415	0.50 447	0.50 404	0.50 446	0.50 413	0.50 454	0.50 419	0.50 446	0.50 411	0.50 439	0.50 378	0.50 407	0.50 436	0.50 455	0.50 407	0.50 431

StereoAnything_RVC	0.50 376	0.50 258	0.50 394	0.50 347	0.50 451	0.50 415	0.50 447	0.50 404	0.50 446	0.50 413	0.50 454	0.50 419	0.50 446	0.50 411	0.50 439	0.50 378	0.50 407	0.50 436	0.50 455	0.50 407	0.50 431

dual_stereo	0.50 376	0.50 258	0.50 394	0.50 347	0.50 451	0.50 415	0.50 447	0.50 404	0.50 446	0.50 413	0.50 454	0.50 419	0.50 446	0.50 411	0.50 439	0.50 378	0.50 407	0.50 436	0.50 455	0.50 407	0.50 431

KSHMR	0.66 413	0.50 258	0.48 382	1.15 477	0.52 458	0.49 406	0.51 451	0.49 395	0.71 504	0.67 459	0.50 454	1.16 539	1.11 538	0.66 454	0.52 446	0.49 372	0.49 399	0.51 441	0.66 493	0.50 407	1.14 549

WZ-Net	0.05 57	0.50 258	0.10 93	0.12 106	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 111	0.10 99	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

SANet	0.50 376	0.50 258	0.50 394	0.50 347	0.50 451	0.50 415	0.50 447	0.50 404	0.50 446	0.50 413	0.50 454	0.50 419	0.50 446	0.50 411	0.50 439	0.50 378	0.50 407	0.50 436	0.50 455	0.50 407	0.50 431

fffft	0.48 368	0.51 266	0.45 361	0.52 361	0.45 432	0.52 431	0.45 425	0.52 422	0.48 439	0.53 428	0.45 432	0.52 431	0.45 424	0.52 426	0.46 421	0.51 384	0.41 360	0.50 436	0.41 424	0.50 407	0.41 398
1: 1. 1
CASnet	0.35 249	0.51 266	0.44 359	0.32 215	0.31 342	0.24 219	0.34 363	0.36 262	0.25 252	0.31 250	0.37 388	0.30 253	0.33 361	0.25 226	0.45 417	0.37 263	0.37 333	0.33 268	0.35 389	0.34 259	0.37 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DStereoSA	0.32 234	0.52 268	0.34 275	0.31 209	0.31 342	0.30 248	0.30 286	0.31 246	0.30 295	0.31 250	0.31 342	0.31 257	0.30 296	0.31 256	0.31 325	0.30 228	0.32 274	0.31 258	0.31 355	0.31 244	0.31 335

LG-Stereo_L1	0.47 362	0.52 268	0.47 374	0.62 384	0.39 404	0.53 433	0.40 402	0.53 424	0.39 401	0.53 428	0.39 403	0.53 432	0.39 396	0.53 428	0.39 392	0.55 396	0.46 384	0.49 431	0.37 398	0.49 402	0.37 374

Occ-G	1.12 519	0.52 268	3.72 680	3.50 639	0.50 451	0.56 439	0.47 432	0.54 426	0.46 427	0.54 434	0.41 414	0.54 435	0.42 415	0.52 426	0.42 411	3.42 654	4.02 675	0.52 444	0.45 436	0.51 413	0.44 410

AEACV	1.12 519	0.52 268	3.12 671	3.24 624	0.86 525	0.53 433	0.49 443	0.60 441	0.47 432	0.53 428	0.49 450	0.55 439	0.45 424	0.55 435	0.47 428	3.01 649	3.88 673	0.71 474	0.60 476	0.80 463	0.48 422

Pro-Stereo	0.79 449	0.53 272	0.38 294	0.49 311	0.38 394	0.49 406	0.37 381	0.49 395	0.67 480	0.50 413	0.38 393	1.10 531	0.38 385	0.49 403	0.38 380	0.71 429	0.88 489	5.98 703	0.36 395	0.46 382	0.36 369

ktn	0.72 430	0.53 272	1.08 512	1.14 474	0.51 457	1.22 583	1.36 616	0.51 418	0.59 465	0.51 422	0.51 460	0.69 463	1.20 550	0.67 456	0.51 444	0.51 384	0.49 399	0.58 452	0.66 493	0.52 415	0.53 443

TorneroNet	0.66 413	0.53 272	0.50 394	0.50 347	0.64 482	1.06 521	0.70 498	0.50 404	0.51 453	0.49 400	0.69 498	0.49 405	0.50 446	0.48 397	1.15 550	0.71 429	0.49 399	1.14 537	1.08 548	0.49 402	0.49 428

ICVP	0.15 147	0.53 272	0.11 113	0.16 143	0.11 168	0.16 174	0.11 163	0.16 174	0.11 165	0.16 171	0.11 165	0.16 172	0.11 162	0.16 173	0.11 158	0.16 152	0.11 122	0.16 175	0.11 160	0.16 176	0.11 158
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Wz-Net-MNSev	0.06 61	0.54 276	0.10 93	0.12 106	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 111	0.11 122	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PSMNet_ROB	0.54 387	0.54 276	0.54 409	0.54 366	0.53 461	0.54 437	0.54 456	0.53 424	0.54 456	0.54 434	0.54 464	0.54 435	0.53 453	0.54 431	0.54 450	0.54 390	0.53 416	0.54 448	0.54 463	0.54 420	0.54 446

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 368	0.55 278	0.47 374	0.63 386	0.41 415	0.56 439	0.44 419	0.56 430	0.41 412	0.56 439	0.41 414	0.57 445	0.42 415	0.56 436	0.41 403	0.55 396	0.43 374	0.51 441	0.37 398	0.51 413	0.37 374

Selective-IGEV	0.51 381	0.55 278	0.45 361	0.69 397	0.45 432	0.61 449	0.45 425	0.50 404	0.40 402	0.56 439	0.44 428	0.55 439	0.40 397	0.72 463	0.67 474	0.59 404	0.46 384	0.45 404	0.34 376	0.46 382	0.37 374

Monster-pub-mixall	0.44 325	0.56 280	0.60 420	0.38 236	0.27 269	0.37 280	0.27 258	0.37 268	0.29 281	0.38 278	0.27 269	0.38 287	0.29 288	0.85 487	0.27 255	1.46 579	0.26 223	0.34 278	0.26 262	0.36 279	0.53 443

Monster-pub-eth3d	0.45 348	0.57 281	0.60 420	0.39 243	0.28 274	0.37 280	0.28 268	0.37 268	0.30 295	0.39 285	0.29 286	0.39 292	0.30 296	0.92 499	0.27 255	1.42 576	0.28 242	0.34 278	0.28 317	0.37 283	0.53 443

Replicate-Monster	0.45 348	0.57 281	0.60 420	0.40 256	0.29 284	0.37 280	0.27 258	0.37 268	0.30 295	0.40 291	0.31 342	0.40 300	0.30 296	0.99 508	0.27 255	1.36 572	0.31 270	0.34 278	0.30 344	0.36 279	0.54 446

LG-Stereo	0.60 397	0.58 283	0.47 374	0.64 389	0.74 505	1.00 504	0.69 491	0.57 433	0.41 412	0.57 442	0.41 414	0.57 445	0.41 409	1.00 510	0.75 507	0.91 469	0.51 412	0.52 444	0.37 398	0.52 415	0.37 374

FSD	0.61 402	0.59 284	0.50 394	2.58 605	0.44 428	0.56 439	0.44 419	0.55 429	0.44 423	0.56 439	0.44 428	0.56 442	0.44 420	0.56 436	0.46 421	0.61 409	0.42 369	0.52 444	0.42 432	0.52 415	0.51 438

AIO-test2	0.55 392	0.59 284	0.52 404	0.67 395	0.47 440	0.61 449	0.47 432	0.61 444	0.47 432	0.61 448	0.47 443	0.61 452	0.48 436	0.62 446	0.47 428	0.64 417	0.53 416	0.58 452	0.47 445	0.58 428	0.48 422

FCDSN-DC	0.41 297	0.59 284	0.64 434	0.54 366	0.33 364	0.50 415	0.37 381	0.42 323	0.40 402	0.61 448	0.43 426	0.50 419	0.49 442	0.38 285	0.32 335	0.28 219	0.23 215	0.26 238	0.22 240	0.35 272	0.28 307
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AIO-test1	0.54 387	0.60 287	0.52 404	0.66 394	0.47 440	0.61 449	0.47 432	0.58 436	0.46 427	0.61 448	0.46 435	0.61 452	0.45 424	0.62 446	0.45 417	0.61 409	0.52 414	0.57 451	0.48 449	0.57 426	0.48 422

S	0.56 394	0.61 288	0.54 409	0.68 396	0.48 444	0.65 455	0.49 443	0.63 446	0.49 441	0.64 454	0.49 450	0.64 456	0.48 436	0.62 446	0.49 436	0.63 415	0.62 439	0.59 455	0.48 449	0.57 426	0.48 422

DispNO	1.00 498	0.63 289	0.43 357	3.45 635	0.44 428	0.65 455	0.43 418	0.64 448	0.43 420	0.64 454	0.43 426	0.64 456	3.03 663	0.64 452	0.43 414	4.55 665	0.43 374	0.63 458	0.43 434	0.63 432	0.43 407

LMCR-Stereo	0.65 411	0.63 289	0.65 438	0.65 390	0.65 484	0.66 457	0.63 469	0.58 436	0.65 476	0.63 453	0.64 481	0.65 460	0.65 473	0.66 454	0.66 473	0.66 420	0.64 444	0.65 463	0.67 497	0.68 438	0.73 498

MonSter	0.60 397	0.64 291	0.52 404	0.62 384	0.44 428	2.07 624	0.44 419	0.62 445	0.44 423	0.62 451	0.44 428	0.62 454	0.44 420	0.62 446	0.44 415	0.58 402	0.42 369	0.62 456	0.46 438	0.58 428	0.42 405

AIO-Stereo	0.84 469	0.66 292	0.70 457	0.83 425	0.67 489	0.98 502	0.82 521	1.14 519	0.72 507	1.03 522	0.74 514	1.03 524	1.09 537	0.99 508	0.45 417	1.04 493	0.73 470	0.95 521	0.74 513	0.94 495	0.46 413

mm2	0.69 421	0.69 293	0.69 454	0.69 397	0.69 494	0.69 459	0.69 491	0.69 454	0.69 491	0.69 462	0.69 498	0.69 463	0.69 490	0.69 458	0.69 490	0.69 423	0.69 460	0.69 468	0.69 502	0.69 442	0.69 485

mm1	0.69 421	0.69 293	0.69 454	0.69 397	0.69 494	0.69 459	0.69 491	0.69 454	0.69 491	0.69 462	0.69 498	0.69 463	0.69 490	0.69 458	0.69 490	0.69 423	0.69 460	0.69 468	0.69 502	0.69 442	0.69 485

anonymity	0.63 407	0.69 293	0.56 412	0.71 405	0.56 465	0.71 464	0.56 458	0.71 459	0.56 457	0.72 465	0.56 466	0.71 466	0.56 457	0.71 461	0.58 456	0.68 422	0.55 419	0.68 465	0.55 465	0.68 438	0.54 446

CoDeX	0.15 147	0.70 296	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.67 474	0.02 15	0.69 460	0.75 481	0.01 9	0.02 21	0.02 20

FE-Mocha	0.35 249	0.71 297	0.40 337	0.47 300	0.27 269	0.34 266	0.27 258	0.34 255	0.26 265	0.34 264	0.26 265	0.34 270	0.27 271	0.34 268	0.27 255	0.44 318	0.41 360	0.33 268	0.29 330	0.32 247	0.29 313

CCAANet	0.17 158	0.71 297	0.14 149	0.14 122	0.14 187	0.14 159	0.14 182	0.14 160	0.14 187	0.14 159	0.14 191	0.14 160	0.14 187	0.14 162	0.22 231	0.14 133	0.14 163	0.14 158	0.14 190	0.14 163	0.14 184

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 424	0.72 299	0.71 461	0.80 421	0.62 481	0.82 481	0.61 467	0.81 473	0.62 470	0.81 482	0.63 479	0.80 481	0.70 494	0.73 465	0.61 463	0.76 447	0.61 438	0.74 480	0.61 479	0.77 456	0.61 464

SE	0.64 409	0.73 300	0.77 474	0.79 417	0.59 468	0.78 470	0.54 456	0.58 436	0.58 460	0.78 476	0.59 471	0.63 455	0.18 223	0.78 470	0.52 446	0.80 452	0.65 446	0.69 468	0.57 471	0.75 451	0.52 440

Anonymus	0.47 362	0.73 300	0.46 366	0.43 284	0.54 464	0.53 433	0.27 258	0.39 282	0.35 371	0.33 261	0.40 406	0.33 265	0.38 385	0.53 428	0.54 450	0.56 399	0.36 329	0.49 431	0.53 461	0.66 435	0.54 446

LiteMatch	1.13 521	0.73 300	2.80 657	3.23 622	0.61 476	0.83 483	0.68 483	0.73 462	0.69 491	1.00 505	0.77 518	0.94 504	0.57 458	0.82 477	0.64 465	2.97 647	2.43 649	0.68 465	0.32 362	0.56 423	0.70 488

Lsterematch	1.13 521	0.73 300	2.80 657	3.23 622	0.61 476	0.83 483	0.68 483	0.73 462	0.69 491	1.00 505	0.77 518	0.94 504	0.57 458	0.82 477	0.64 465	2.97 647	2.43 649	0.68 465	0.32 362	0.56 423	0.70 488

DSFCA	0.66 413	0.73 300	0.78 476	0.65 390	0.65 484	0.64 454	0.64 470	0.65 449	0.63 473	0.64 454	0.64 481	0.64 456	0.64 470	0.65 453	0.65 469	0.65 418	0.65 446	0.65 463	0.65 491	0.66 435	0.64 475

PointNet	0.60 397	0.75 305	0.49 389	0.79 417	0.50 451	0.79 473	0.49 443	0.79 467	0.49 441	0.80 479	0.49 450	0.79 479	0.49 442	0.80 473	0.49 436	0.63 415	0.40 350	0.63 458	0.40 416	0.63 432	0.40 390

SMoEStereo_RVC	0.63 407	0.75 305	0.51 401	0.73 411	0.53 461	0.71 464	0.47 432	0.67 452	0.58 460	0.74 472	0.60 473	0.72 469	0.53 453	0.74 467	0.51 444	0.61 409	0.62 439	0.62 456	0.61 479	0.63 432	0.61 464

MGA	0.73 434	0.76 307	0.60 420	0.92 440	1.17 559	0.81 478	0.59 465	0.84 477	0.62 470	0.81 482	0.59 471	0.84 488	0.60 465	0.81 476	0.61 463	0.71 429	0.53 416	0.89 504	0.53 461	0.75 451	0.54 446

CAR	0.72 430	0.76 307	0.59 416	0.84 426	1.19 563	0.81 478	0.58 461	0.81 473	0.58 460	0.81 482	0.58 469	0.83 486	0.59 463	0.82 477	0.59 459	0.71 429	0.49 399	0.73 475	0.68 498	0.87 475	0.52 440

MSE-Stereo	0.72 430	0.76 307	0.59 416	0.84 426	1.19 563	0.81 478	0.58 461	0.81 473	0.58 460	0.81 482	0.58 469	0.83 486	0.59 463	0.82 477	0.59 459	0.71 429	0.49 399	0.73 475	0.68 498	0.87 475	0.52 440

SFCPSM	0.17 158	0.78 310	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.01 10	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.79 512	0.02 15	0.75 473	0.76 483	0.02 21	0.02 21	0.02 20

G-Net	0.79 449	0.79 311	0.79 479	0.79 417	0.79 518	0.79 473	0.79 511	0.79 467	0.79 518	0.79 478	0.79 522	0.79 479	0.79 509	0.79 471	0.79 512	0.79 450	0.79 480	0.79 487	0.79 522	0.79 460	0.79 510

DMCA-RVC	0.70 424	0.80 312	0.70 457	0.70 403	0.70 498	0.70 462	0.70 498	0.71 459	0.70 499	0.70 464	0.71 507	0.71 466	0.70 494	0.70 460	0.69 490	0.69 423	0.70 463	0.69 468	0.70 506	0.69 442	0.70 488

NaN_ROB	0.80 452	0.80 312	0.80 480	0.80 421	0.80 521	0.80 475	0.80 514	0.80 470	0.80 520	0.80 479	0.80 524	0.80 481	0.80 510	0.80 473	0.80 515	0.80 452	0.80 483	0.80 490	0.80 524	0.80 463	0.80 511

CSAN	0.80 452	0.80 312	0.80 480	0.80 421	0.80 521	0.80 475	0.80 514	0.80 470	0.80 520	0.80 479	0.80 524	0.80 481	0.80 510	0.80 473	0.80 515	0.80 452	0.80 483	0.80 490	0.80 524	0.80 463	0.80 511

DStereoRT	0.73 434	0.81 315	0.73 468	0.71 405	0.74 505	0.73 466	0.75 506	0.71 459	0.71 504	0.74 472	0.72 510	0.73 471	0.80 510	0.71 461	0.73 502	0.76 447	0.71 467	0.73 475	0.72 511	0.70 445	0.76 505

ARAFT	0.68 418	0.81 315	0.63 431	0.74 414	0.60 470	0.78 470	0.62 468	0.77 466	0.66 479	0.74 472	0.63 479	0.75 474	0.62 469	0.83 482	0.60 461	0.70 428	0.55 419	0.70 473	0.60 476	0.78 458	0.55 454

RSM++	0.76 443	0.82 317	0.66 441	0.85 430	0.64 482	0.85 485	0.71 501	0.94 495	0.64 474	0.87 488	0.67 488	0.87 490	0.65 473	0.84 483	0.65 469	0.81 456	0.70 463	0.79 487	0.71 509	0.83 470	0.70 488

water-stereo	0.41 297	0.84 318	0.46 366	0.50 347	0.33 364	0.45 384	0.33 350	0.45 376	0.32 348	0.45 374	0.32 352	0.45 383	0.32 350	0.45 380	0.32 335	0.44 318	0.41 360	0.39 351	0.31 355	0.39 341	0.32 342

Selective-RAFT-Error	0.88 481	0.84 318	0.98 500	0.86 431	0.97 537	0.88 489	0.95 532	0.84 477	0.99 541	0.92 496	0.82 526	0.84 488	0.98 524	0.87 488	0.97 531	0.81 456	0.83 486	0.79 487	0.82 527	0.79 460	0.85 516

DN	0.53 386	0.85 320	0.45 361	0.65 390	0.44 428	0.60 448	0.44 419	0.60 441	0.44 423	0.60 447	0.45 432	0.60 450	0.44 420	0.60 445	0.44 415	0.56 399	0.42 369	0.56 450	0.42 432	0.56 423	0.42 405

depthmonostereo	0.44 325	0.85 320	0.46 366	0.54 366	0.40 405	0.52 431	0.38 388	0.52 422	0.35 371	0.47 386	0.34 369	0.46 387	0.34 366	0.47 389	0.34 360	0.45 347	0.43 374	0.41 381	0.33 372	0.41 364	0.32 342

DilatedVolume-Stereo	0.43 312	0.86 322	0.48 382	0.50 347	0.33 364	0.46 391	0.33 350	0.46 380	0.33 358	0.46 380	0.33 361	0.47 393	0.33 361	0.47 389	0.34 360	0.45 347	0.42 369	0.40 364	0.33 372	0.47 395	0.38 381

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 484	0.86 322	0.89 488	1.25 534	0.69 494	1.05 520	0.81 518	1.16 523	0.50 446	1.12 532	0.97 538	0.72 469	0.82 514	1.06 526	0.95 529	0.61 409	0.87 488	1.03 534	0.85 530	1.04 508	1.01 538

test_sample3	0.09 76	0.87 324	0.10 93	0.12 106	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample1	0.09 76	0.87 324	0.12 124	0.11 98	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

SCV_C0	0.45 348	0.88 326	0.49 389	0.54 366	0.37 387	0.48 401	0.37 381	0.48 390	0.37 384	0.48 393	0.36 381	0.48 400	0.37 381	0.49 403	0.37 377	0.50 378	0.41 360	0.44 399	0.34 376	0.44 374	0.34 356

tt45	1.04 511	0.88 326	1.36 590	0.92 440	1.03 547	1.51 605	0.79 511	0.70 458	0.88 526	0.74 472	0.90 530	1.60 605	0.72 499	1.60 603	0.75 507	0.91 469	0.78 478	1.52 613	0.79 522	1.14 513	1.32 613

AFF-stereo	0.73 434	0.88 326	0.67 445	0.75 415	0.68 493	0.75 467	0.64 470	0.80 470	0.72 507	0.83 487	0.70 502	0.82 485	0.64 470	0.84 483	0.67 474	0.77 449	0.63 442	0.81 492	0.63 482	0.78 458	0.62 467

DLNR-FE	0.28 212	0.89 329	0.30 238	0.34 223	0.19 232	0.28 243	0.19 219	0.28 233	0.20 229	0.28 239	0.20 235	0.28 243	0.20 234	0.28 246	0.20 224	0.33 243	0.28 242	0.25 233	0.19 231	0.24 219	0.19 217

CASS	0.57 396	0.89 329	0.56 412	0.57 374	0.56 465	0.56 439	0.56 458	0.56 430	0.53 454	0.57 442	0.57 467	0.59 449	0.48 436	0.56 436	0.57 454	0.55 396	0.56 421	0.47 418	0.56 469	0.62 431	0.56 457
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.89 483	0.89 329	0.72 464	1.16 482	0.78 516	1.06 521	0.82 521	0.87 479	0.97 538	1.00 505	0.91 533	0.90 496	1.00 525	0.89 492	0.93 528	0.83 461	0.83 486	0.82 496	0.82 527	0.81 466	0.82 514

MLG-Stereo	0.92 486	0.90 332	0.84 486	1.27 536	0.49 447	1.38 597	0.88 524	1.41 594	0.97 538	0.73 467	1.09 549	1.26 589	0.43 418	0.72 463	1.05 542	1.13 506	0.49 399	1.18 547	0.66 493	1.01 505	0.46 413

UNet	0.29 217	0.90 332	0.10 93	0.14 122	0.10 152	0.14 159	0.10 150	0.91 487	0.69 491	0.14 159	0.11 165	0.14 160	0.11 162	0.14 162	0.10 146	0.12 111	0.09 94	0.12 152	0.09 141	0.88 478	0.76 505

xxxxx1	0.31 225	0.91 334	0.23 203	0.31 209	0.23 253	0.31 254	0.23 241	0.33 252	0.25 252	0.31 250	0.24 254	0.33 265	0.25 254	0.32 259	0.24 241	0.28 219	0.28 242	0.28 245	0.28 317	0.29 235	0.27 282

tt_ll	0.31 225	0.91 334	0.23 203	0.31 209	0.23 253	0.31 254	0.23 241	0.33 252	0.25 252	0.31 250	0.24 254	0.33 265	0.25 254	0.32 259	0.24 241	0.28 219	0.28 242	0.28 245	0.28 317	0.29 235	0.27 282

ff	0.31 225	0.91 334	0.23 203	0.31 209	0.23 253	0.31 254	0.23 241	0.33 252	0.25 252	0.31 250	0.24 254	0.33 265	0.25 254	0.32 259	0.24 241	0.28 219	0.28 242	0.28 245	0.28 317	0.29 235	0.27 282

DPSM_ROB	0.92 486	0.91 334	0.91 493	0.91 437	0.92 532	0.92 495	0.92 528	0.92 490	0.91 528	0.93 499	0.91 533	0.92 499	0.90 517	0.91 495	0.92 524	0.92 472	0.91 491	0.91 508	0.92 531	0.93 491	0.93 524

DPSM	0.92 486	0.91 334	0.91 493	0.91 437	0.92 532	0.92 495	0.92 528	0.92 490	0.91 528	0.93 499	0.91 533	0.92 499	0.90 517	0.91 495	0.92 524	0.92 472	0.91 491	0.91 508	0.92 531	0.93 491	0.93 524

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 438	0.92 339	0.85 487	0.96 452	0.59 468	1.27 587	0.44 419	0.59 439	0.69 491	0.91 494	0.68 493	0.55 439	0.61 468	1.06 526	0.83 520	0.62 413	0.70 463	0.90 505	0.41 424	0.89 479	0.56 457

pmcnn	0.92 486	0.92 339	0.92 495	0.92 440	0.92 532	0.92 495	0.92 528	0.92 490	0.92 532	0.92 496	0.92 536	0.92 499	0.92 519	0.92 499	0.92 524	0.92 472	0.92 493	0.92 511	0.92 531	0.92 486	0.92 523

AdaDepth	0.86 478	0.93 341	0.71 461	1.01 461	1.07 549	1.02 518	0.71 501	1.00 499	0.71 504	1.01 516	0.71 507	1.00 510	0.72 499	1.14 537	0.71 500	0.92 472	0.64 444	0.90 505	0.64 487	0.89 479	0.69 485

tt1	0.31 225	0.93 341	0.24 210	0.33 219	0.23 253	0.31 254	0.24 246	0.32 248	0.24 247	0.32 256	0.23 247	0.32 261	0.25 254	0.32 259	0.24 241	0.27 215	0.26 223	0.27 242	0.26 262	0.27 230	0.27 282

SCV	0.46 355	0.94 343	0.45 361	0.54 366	0.37 387	0.48 401	0.38 388	0.48 390	0.37 384	0.48 393	0.39 403	0.48 400	0.37 381	0.49 403	0.37 377	0.50 378	0.46 384	0.44 399	0.34 376	0.44 374	0.34 356

tta	0.09 76	0.95 344	0.09 89	0.10 81	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 85	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

R-Stereo Train	0.81 457	0.96 345	0.67 445	0.95 449	0.67 489	0.95 499	0.68 483	0.95 497	0.68 486	0.95 503	0.68 493	0.96 507	0.68 483	0.96 506	0.68 482	0.94 478	0.68 454	0.94 519	0.68 498	0.94 495	0.68 483

RAFT-Stereo	0.81 457	0.96 345	0.67 445	0.95 449	0.67 489	0.95 499	0.68 483	0.95 497	0.68 486	0.95 503	0.68 493	0.96 507	0.68 483	0.96 506	0.68 482	0.94 478	0.68 454	0.94 519	0.68 498	0.94 495	0.68 483
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample6	0.09 76	0.97 347	0.10 93	0.10 81	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

WQFJA1++	0.84 469	0.98 348	0.67 445	1.26 535	0.75 507	1.00 504	0.67 479	1.00 499	0.67 480	1.00 505	0.67 488	1.00 510	0.67 479	1.00 510	0.67 474	0.96 480	0.67 449	0.91 508	0.63 482	0.92 486	0.63 469

WQFJA1	0.85 475	0.98 348	0.67 445	1.29 541	0.76 512	1.01 512	0.67 479	1.02 513	0.67 480	1.02 520	0.67 488	1.01 518	0.67 479	1.01 518	0.68 482	0.99 486	0.67 449	0.93 515	0.64 487	0.92 486	0.65 477

WQFJX1	0.84 469	0.98 348	0.67 445	1.30 543	0.75 507	1.01 512	0.67 479	1.01 508	0.67 480	1.01 516	0.67 488	1.01 518	0.68 483	1.00 510	0.68 482	0.98 485	0.67 449	0.92 511	0.64 487	0.92 486	0.64 475

NLMM1	0.86 478	0.98 348	0.69 454	1.48 558	0.75 507	1.01 512	0.69 491	1.00 499	0.69 491	1.00 505	0.70 502	1.00 510	0.68 483	1.01 518	0.67 474	0.97 481	0.68 454	0.92 511	0.63 482	0.93 491	0.63 469

zh-sn7	0.10 91	0.98 348	0.14 149	0.15 133	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.15 141	0.13 159	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 374	0.98 348	0.64 434	0.84 426	0.46 434	0.45 384	0.35 368	0.47 386	0.47 432	0.45 374	0.34 369	0.46 387	0.48 436	0.46 385	0.35 364	0.39 287	0.71 467	0.39 351	0.35 389	0.41 364	0.41 398

dd	0.23 193	0.98 348	0.16 170	0.23 178	0.15 200	0.23 216	0.15 189	0.23 212	0.15 199	0.23 210	0.15 201	0.24 221	0.17 213	0.23 213	0.15 192	0.22 185	0.15 167	0.21 204	0.15 198	0.22 202	0.16 191

NLSM3	0.85 475	0.99 355	0.68 452	1.29 541	0.76 512	1.01 512	0.68 483	1.01 508	0.68 486	1.02 520	0.68 493	1.01 518	0.68 483	1.01 518	0.68 482	0.97 481	0.68 454	0.93 515	0.64 487	0.93 491	0.63 469

222	0.10 91	0.99 355	0.12 124	0.13 118	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

LGCAT	1.00 498	1.00 357	1.00 502	1.00 456	1.00 538	1.00 504	1.00 536	1.00 499	1.00 542	1.00 505	1.00 540	1.00 510	1.00 525	1.00 510	1.00 534	1.00 487	1.00 497	1.00 526	1.00 538	1.00 500	1.00 532

Test_v1	1.00 498	1.00 357	1.00 502	1.00 456	1.00 538	1.00 504	1.00 536	1.00 499	1.00 542	1.00 505	1.00 540	1.00 510	1.00 525	1.00 510	1.00 534	1.00 487	1.00 497	1.00 526	1.00 538	1.00 500	1.00 532

WQFJX	0.85 475	1.00 357	0.68 452	1.30 543	0.75 507	1.01 512	0.68 483	1.01 508	0.68 486	1.01 516	0.68 493	1.03 524	0.68 483	1.02 522	0.67 474	0.97 481	0.67 449	0.93 515	0.63 482	0.94 495	0.63 469

NLMM	0.84 469	1.00 357	0.67 445	1.27 536	0.75 507	1.00 504	0.68 483	1.00 499	0.67 480	1.00 505	0.67 488	1.02 522	0.67 479	1.02 522	0.67 474	0.97 481	0.67 449	0.93 515	0.63 482	0.92 486	0.63 469

test_sample7	0.09 76	1.00 357	0.11 113	0.11 98	0.02 22	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ACVNet-DCA	0.37 266	1.00 357	0.30 238	0.40 256	0.29 284	0.40 295	0.29 279	0.40 290	0.29 281	0.40 291	0.29 286	0.40 300	0.29 288	0.39 293	0.28 264	0.33 243	0.32 274	0.33 268	0.32 362	0.33 254	0.32 342

GANet	1.00 498	1.00 357	1.00 502	1.00 456	1.00 538	1.00 504	1.00 536	1.00 499	1.00 542	1.00 505	1.00 540	1.00 510	1.00 525	1.00 510	1.00 534	1.00 487	1.00 497	1.00 526	1.00 538	1.00 500	1.00 532

TDLM	1.00 498	1.00 357	1.00 502	1.00 456	1.00 538	1.00 504	1.00 536	1.00 499	1.00 542	1.00 505	1.00 540	1.00 510	1.00 525	1.00 510	1.00 534	1.00 487	1.00 497	1.00 526	1.00 538	1.00 500	1.00 532

CVANet_RVC	1.00 498	1.00 357	1.00 502	1.00 456	1.00 538	1.00 504	1.00 536	1.00 499	1.00 542	1.00 505	1.00 540	1.00 510	1.00 525	1.00 510	1.00 534	1.00 487	1.00 497	1.00 526	1.00 538	1.00 500	1.00 532

DGTPSM_ROB	0.93 491	1.00 357	0.92 495	0.94 447	0.96 536	0.91 494	0.92 528	0.91 487	0.96 537	0.91 494	0.96 537	0.93 502	0.92 519	0.94 502	0.92 524	0.92 472	0.92 493	0.90 505	0.92 531	0.94 495	0.91 522

trnet	1.01 506	1.01 367	1.01 507	1.01 461	1.01 544	1.01 512	1.01 541	1.01 508	1.01 547	1.01 516	1.01 545	1.01 518	1.01 533	1.01 518	1.01 539	1.01 492	1.01 503	1.01 531	1.01 545	1.01 505	1.01 538

SMFormer	0.09 76	1.01 367	0.09 89	0.09 76	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 85	0.09 94	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

xxx	0.09 76	1.01 367	0.10 93	0.10 81	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

GLC_STEREO	1.07 513	1.01 367	1.06 510	1.07 466	1.05 548	1.06 521	1.08 546	1.08 515	1.05 551	1.07 524	1.06 547	1.08 527	1.05 535	1.06 526	1.10 545	1.07 495	1.09 513	1.05 535	1.05 547	1.06 509	1.12 545

1test111	0.37 266	1.02 371	0.30 238	0.39 243	0.29 284	0.40 295	0.28 268	0.39 282	0.29 281	0.39 285	0.29 286	0.39 292	0.28 279	0.40 296	0.29 277	0.33 243	0.32 274	0.33 268	0.31 355	0.32 247	0.31 335

cc1	0.37 266	1.02 371	0.30 238	0.39 243	0.29 284	0.40 295	0.28 268	0.39 282	0.29 281	0.39 285	0.29 286	0.39 292	0.28 279	0.40 296	0.29 277	0.33 243	0.32 274	0.33 268	0.31 355	0.32 247	0.31 335

test_sample4	0.10 91	1.03 373	0.12 124	0.10 81	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.13 159	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample2	0.09 76	1.03 373	0.11 113	0.11 98	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 85	0.09 94	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

xx1	0.38 272	1.03 373	0.31 254	0.40 256	0.31 342	0.41 311	0.28 268	0.40 290	0.29 281	0.40 291	0.29 286	0.40 300	0.29 288	0.40 296	0.29 277	0.34 247	0.33 287	0.34 278	0.32 362	0.34 259	0.32 342

dad	0.23 193	1.03 373	0.16 170	0.23 178	0.15 200	0.24 219	0.15 189	0.24 215	0.16 204	0.23 210	0.16 205	0.24 221	0.16 201	0.23 213	0.15 192	0.22 185	0.16 170	0.22 209	0.16 201	0.22 202	0.16 191

DualNet (step1)	0.10 91	1.05 377	0.12 124	0.12 106	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 91	1.05 377	0.12 124	0.12 106	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 91	1.05 377	0.12 124	0.12 106	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 111	0.12 136	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 297	1.06 380	0.40 337	0.51 358	0.31 342	0.44 371	0.30 286	0.43 329	0.32 348	0.44 362	0.30 300	0.56 442	0.30 296	0.44 362	0.31 325	0.45 347	0.34 316	0.39 351	0.27 299	0.40 353	0.27 282

test_sample5	0.10 91	1.07 381	0.11 113	0.10 81	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

DualNet	0.10 91	1.07 381	0.11 113	0.10 81	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 90	0.10 99	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

DNS	0.77 444	1.09 383	0.65 438	0.89 432	0.65 484	0.89 492	0.65 474	0.89 484	0.65 476	0.89 491	0.65 484	0.89 494	0.65 473	0.90 493	0.65 469	0.84 463	0.62 439	0.84 498	0.61 479	0.84 472	0.62 467

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 297	1.09 383	0.40 337	0.52 361	0.31 342	0.44 371	0.31 331	0.44 367	0.31 338	0.44 362	0.31 342	0.44 373	0.31 345	0.44 362	0.31 325	0.46 357	0.35 323	0.39 351	0.28 317	0.39 341	0.28 307

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 289	1.09 383	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.44 367	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.45 347	0.34 316	0.38 310	0.27 299	0.38 296	0.27 282

test_xeample	0.10 91	1.09 383	0.13 144	0.12 106	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 133	0.14 163	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

FC-DCNN	1.07 513	1.09 383	0.98 500	0.89 432	0.52 458	1.41 601	0.91 527	1.21 576	1.24 611	1.96 613	2.05 669	1.91 614	1.30 603	1.27 592	1.08 544	0.80 452	0.60 434	0.58 452	0.41 424	0.68 438	0.54 446

MSMD_ROB	1.19 523	1.10 388	0.70 457	1.10 468	0.60 470	1.10 528	0.70 498	1.10 518	0.70 499	1.10 526	0.70 502	1.10 531	0.70 494	7.00 707	0.70 498	1.10 499	0.70 463	1.10 536	0.70 506	1.10 511	0.70 488

999	1.00 498	1.12 389	0.59 416	1.10 468	1.21 611	1.09 527	0.52 452	1.08 515	1.43 625	1.18 537	1.35 617	0.98 509	0.52 452	0.91 495	0.85 521	0.72 437	1.46 598	0.83 497	0.98 536	0.68 438	1.41 621

zh-mn7	0.12 121	1.14 390	0.17 177	0.20 161	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.18 168	0.16 170	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

1111x	0.10 91	1.14 390	0.13 144	0.14 122	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.11 122	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

LoS_RVC	0.30 218	1.14 390	0.25 213	0.25 190	0.25 261	0.26 237	0.25 248	0.25 223	0.25 252	0.25 225	0.25 260	0.26 240	0.26 264	0.26 238	0.25 249	0.26 211	0.26 223	0.25 233	0.25 256	0.26 225	0.26 244

DDF-Stereo	0.43 312	1.15 393	0.57 414	0.53 363	0.32 352	0.41 311	0.32 339	0.41 305	0.32 348	0.41 305	0.32 352	0.41 313	0.32 350	0.40 296	0.32 335	0.52 386	0.50 407	0.38 310	0.31 355	0.39 341	0.31 335

x	0.11 112	1.15 393	0.15 166	0.14 122	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 133	0.15 167	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

xxxx	0.11 112	1.16 395	0.16 170	0.12 106	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 126	0.16 170	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

CAS	0.30 218	1.17 396	0.25 213	0.25 190	0.25 261	0.26 237	0.25 248	0.25 223	0.26 265	0.25 225	0.25 260	0.25 228	0.25 254	0.25 226	0.25 249	0.26 211	0.26 223	0.26 238	0.25 256	0.26 225	0.25 238

HSM-Net_RVC	0.95 494	1.17 396	0.78 476	1.18 484	0.71 500	1.16 536	0.75 506	1.09 517	0.80 520	1.10 526	0.75 515	1.17 540	0.74 501	1.17 540	0.80 515	1.13 506	0.73 470	1.17 544	0.77 518	1.16 518	0.72 495
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSimNet_ROB	0.97 495	1.18 398	0.81 483	1.10 468	0.91 531	1.02 518	0.82 521	1.04 514	0.91 528	1.03 522	0.86 529	1.28 593	0.82 514	1.03 524	0.89 523	1.17 510	0.81 485	1.02 532	0.82 527	1.08 510	0.81 513

psm_up	0.43 312	1.19 399	0.17 177	0.25 190	0.18 227	0.25 228	0.19 219	1.26 580	0.91 528	0.26 234	0.17 212	0.25 228	0.17 213	0.25 226	0.17 205	0.22 185	0.17 191	0.23 218	0.16 201	1.18 524	0.99 530

DisPM	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

CrosDoStereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

PFNet+	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

LCNet	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

HHNet	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

Patchmatch Stereo++	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559
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	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

STrans-v2	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

TransformOpticalFlow	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

OMP-Stereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

IIG-Stereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

NF-Stereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

OCTAStereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

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KMStereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

NRIStereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

PSM-adaLoss	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

PSM-AAD	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

FTStereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

ROB_FTStereo_v2	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

ROB_FTStereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

Consistency-Raft	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

KYRaft	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

HUI-Stereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

ASMatch	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

DeepStereo_LL	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

DEmStereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

SST-Stereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

THIR-Stereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

RAFT_R40	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

DRaft	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

PFNet	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

GrayStereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

RE-Stereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

Pruner-Stereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

TVStereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

DeepStereo_RVC	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

RAFT-RH_RVC	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

IRAFT_RVC	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

RAFT-345	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

iRAFT	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

CRE-IMP	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

GMM-Stereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

RAFT-IKP	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

Prome-Stereo	1.20 524	1.20 400	1.20 527	1.20 486	1.20 565	1.20 537	1.20 558	1.20 531	1.20 563	1.20 539	1.20 560	1.20 542	1.20 550	1.20 542	1.20 560	1.20 513	1.20 528	1.20 551	1.20 559	1.20 528	1.20 559

UPFNet	0.42 311	1.20 400	0.17 177	0.24 183	0.17 216	0.25 228	0.17 205	1.19 528	0.90 527	0.25 225	0.17 212	0.24 221	0.17 213	0.25 226	0.17 205	0.22 185	0.17 191	0.22 209	0.16 201	1.15 516	0.93 524

Wavelet-MonSter	1.00 498	1.21 446	0.76 472	1.94 575	1.01 544	1.11 531	0.76 508	1.15 520	0.76 513	1.11 531	0.76 516	1.14 537	0.76 504	1.11 534	0.76 509	1.21 559	0.90 490	1.02 532	0.71 509	1.02 507	0.71 494

GASTEREO	0.48 368	1.21 446	0.47 374	0.57 374	0.38 394	0.50 415	0.38 388	0.50 404	0.38 388	0.50 413	0.38 393	0.50 419	0.38 385	0.50 411	0.38 380	0.52 386	0.42 369	0.46 408	0.34 376	0.46 382	0.34 356

z-mn7	0.16 154	1.21 446	0.33 265	0.41 268	0.04 101	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.35 255	0.31 270	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ours_stereo	1.20 524	1.21 446	0.90 491	1.64 569	1.11 551	1.35 593	0.67 479	1.76 605	0.93 533	1.70 609	1.10 550	1.39 598	0.75 503	1.41 598	0.81 518	1.60 587	1.03 505	1.33 603	1.00 538	1.61 593	0.72 495

WCG-NET	0.61 402	1.21 446	0.54 409	0.61 383	0.53 461	0.67 458	0.53 453	0.66 451	0.53 454	0.64 454	0.53 463	0.65 460	0.53 453	0.59 443	0.52 446	0.65 418	0.48 396	0.64 460	0.52 459	0.58 428	0.50 431

delet	0.43 312	1.21 446	0.17 177	0.25 190	0.17 216	0.25 228	0.18 213	1.26 580	0.95 535	0.25 225	0.17 212	0.25 228	0.17 213	0.25 226	0.17 205	0.23 196	0.16 170	0.22 209	0.16 201	1.18 524	0.98 529

w-ln-seven-2	0.14 135	1.22 452	0.28 229	0.32 215	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.32 237	0.27 234	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

CroCo-Stereo	0.73 434	1.22 452	0.25 213	1.22 531	0.25 261	1.22 583	0.25 248	1.22 577	0.25 252	1.22 585	0.25 260	1.22 588	0.25 254	1.22 588	0.25 249	1.22 561	0.26 223	1.21 596	0.25 256	1.22 576	0.25 238
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
WCG-NET（raft）	0.32 234	1.24 454	0.24 210	0.32 215	0.24 258	0.32 263	0.23 241	0.32 248	0.24 247	0.32 256	0.24 254	0.32 261	0.24 251	0.32 259	0.24 241	0.30 228	0.23 215	0.30 252	0.23 246	0.30 239	0.23 227

MMNet	0.44 325	1.24 454	0.17 177	0.25 190	0.17 216	0.25 228	0.18 213	1.26 580	0.93 533	0.25 225	0.17 212	0.25 228	0.18 223	0.25 226	0.17 205	0.23 196	0.16 170	0.23 218	0.16 201	1.20 528	0.99 530

CroCo-Stereo Lap2	0.77 444	1.29 456	0.29 234	1.27 536	0.29 284	1.27 587	0.26 255	1.26 580	0.26 265	1.26 586	0.26 265	1.27 592	0.26 264	1.26 589	0.27 255	1.27 564	0.27 234	1.27 600	0.27 299	1.27 580	0.27 282

CSP-Net	0.34 240	1.29 456	1.19 524	1.36 551	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	1.26 563	1.21 574	0.03 41	0.09 141	0.02 21	0.09 140

LiteMatch*	2.07 620	1.30 458	5.73 692	6.28 680	0.79 518	1.33 592	0.80 514	1.30 586	1.02 548	1.33 590	0.84 528	1.33 595	0.97 522	1.28 593	1.04 541	6.05 690	5.89 686	1.28 601	0.76 516	1.28 581	0.88 517

GCAP-BAT	0.41 297	1.30 458	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.44 362	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.34 316	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

zero-FE	0.72 430	1.31 460	0.66 441	0.92 440	0.60 470	0.82 481	0.58 461	0.82 476	0.58 460	0.81 482	0.60 473	0.81 484	0.60 465	0.82 477	0.58 456	0.74 444	0.59 431	0.73 475	0.52 459	0.76 454	0.51 438

Syn2CoEx	0.25 200	1.31 460	0.74 469	0.92 440	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.87 467	0.75 473	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CC-Net-ROB	1.36 578	1.33 462	1.33 579	1.36 551	1.38 619	1.36 595	1.33 612	1.37 591	1.34 616	1.35 592	1.36 619	1.38 597	1.34 606	1.38 597	1.38 621	1.35 570	1.38 593	1.33 603	1.35 614	1.43 587	1.34 616

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 577	1.35 463	1.35 582	1.35 550	1.35 616	1.35 593	1.35 614	1.36 589	1.35 619	1.36 593	1.35 617	1.36 596	1.36 608	1.36 595	1.35 618	1.35 570	1.35 589	1.35 606	1.35 614	1.35 584	1.35 617

BLMT-Stereo	1.53 582	1.36 464	1.06 510	1.42 556	1.23 615	1.41 601	1.07 545	1.43 596	1.12 552	1.42 597	1.06 547	1.83 611	1.07 536	1.42 600	1.07 543	1.27 564	1.38 593	6.80 704	1.00 538	1.26 579	1.00 532

PML	0.46 355	1.36 464	0.29 234	0.58 376	0.30 295	0.57 445	0.29 279	0.57 433	0.29 281	0.57 442	0.29 286	0.57 445	0.29 288	0.56 436	0.29 277	0.52 386	0.30 265	0.53 447	0.31 355	0.53 419	0.30 326

DF	0.39 284	1.37 466	1.02 508	1.14 474	0.12 181	0.16 174	0.12 176	0.16 174	0.12 181	0.16 171	0.12 173	0.16 172	0.12 177	0.16 173	0.12 170	1.12 505	1.00 497	0.15 171	0.12 175	0.15 171	0.12 172

qqai	1.22 571	1.38 467	1.12 513	1.39 554	1.14 552	1.40 599	1.14 550	1.41 594	1.12 552	1.40 595	1.11 551	1.40 600	1.13 539	1.41 598	1.15 550	1.25 562	0.97 496	1.24 598	1.01 545	1.24 577	0.96 527

PS-NSSS	1.38 580	1.39 468	1.34 580	1.34 548	1.35 616	1.38 597	1.37 621	1.35 588	1.38 622	1.34 591	1.34 616	1.39 598	1.38 611	1.70 607	1.40 622	1.36 572	1.36 590	1.36 608	1.37 617	1.37 585	1.36 618

MSCF	0.51 381	1.40 469	0.49 389	0.58 376	0.38 394	0.50 415	0.38 388	0.54 426	0.41 412	0.52 425	0.41 414	0.53 432	0.42 415	0.53 428	0.41 403	0.60 405	0.47 392	0.48 426	0.37 398	0.48 399	0.38 381

z-ln-s-r	0.21 181	1.40 469	0.53 408	0.56 373	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.05 116	0.57 401	0.44 381	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

w-ln-seven	0.18 167	1.47 471	0.33 265	0.40 256	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.38 274	0.32 274	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

Gwc-CoAtRS	0.41 297	1.49 472	0.32 260	0.42 278	0.32 352	0.41 311	0.32 339	0.41 305	0.33 358	0.41 305	0.32 352	0.41 313	0.32 350	0.41 312	0.32 335	0.39 287	0.28 242	0.39 351	0.28 317	0.40 353	0.28 307

FENet	0.54 387	1.52 473	1.19 524	1.41 555	0.23 253	0.35 270	0.23 241	0.35 258	0.23 244	0.34 264	0.23 247	0.35 272	0.23 248	0.35 271	0.23 238	1.40 575	1.07 507	0.32 261	0.23 246	0.33 254	0.23 227

CFNet-ft	0.55 392	1.57 474	0.14 149	0.20 161	0.14 187	0.20 193	2.53 667	1.61 598	0.14 187	0.20 190	0.14 191	0.20 191	0.14 187	0.20 190	0.14 181	0.17 160	0.12 136	0.17 183	0.12 175	1.56 591	1.24 608

DPSMNet_ROB	1.60 585	1.59 475	1.70 612	1.59 561	1.59 628	1.61 607	1.61 632	1.60 597	1.60 629	1.62 607	1.59 632	1.60 605	1.60 617	1.60 603	1.59 629	1.59 585	1.60 613	1.59 614	1.59 635	1.59 592	1.59 632

STTRV1_RVC	0.82 462	1.60 476	0.70 457	1.01 461	0.60 470	1.07 524	0.69 491	1.01 508	0.60 466	0.72 465	0.55 465	1.02 522	0.68 483	1.03 524	0.67 474	0.89 468	0.63 442	0.92 511	0.57 471	0.90 482	0.65 477

RASNet	1.49 581	1.65 477	1.45 598	1.38 553	1.43 622	1.47 604	1.36 616	1.38 592	1.36 620	1.39 594	1.60 633	1.45 602	1.45 614	1.51 602	2.21 664	1.53 584	1.36 590	1.36 608	1.36 616	1.66 596	1.36 618

monster-pro	0.75 438	1.67 478	0.64 434	0.89 432	0.57 467	0.86 487	0.56 458	0.87 479	0.56 457	0.87 488	0.57 467	0.88 491	0.57 458	0.87 488	0.57 454	0.79 450	0.58 425	0.76 483	0.54 463	0.77 456	0.54 446

CRFU-Net	0.65 411	1.67 478	1.22 574	1.96 578	0.27 269	0.41 311	0.27 258	0.41 305	0.27 269	0.40 291	0.26 265	0.41 313	0.27 271	0.40 296	0.27 255	1.80 592	1.62 614	0.34 278	0.23 246	0.33 254	0.23 227

FlowAnything	1.02 508	1.71 480	0.72 464	1.59 561	0.69 494	1.60 606	0.69 491	1.61 598	0.70 499	1.60 601	0.69 498	1.60 605	0.69 490	1.61 605	0.69 490	0.81 456	0.58 425	0.81 492	0.56 469	0.82 468	0.56 457

FlowAnything_test	1.02 508	1.72 481	0.71 461	1.59 561	0.70 498	1.61 607	0.69 491	1.61 598	0.70 499	1.60 601	0.70 502	1.61 608	0.69 490	1.61 605	0.70 498	0.81 456	0.58 425	0.81 492	0.55 465	0.81 466	0.56 457

gwcnet-sp	0.82 462	1.72 481	1.48 600	0.39 243	0.15 200	0.31 254	0.21 229	0.20 191	0.25 252	1.61 604	0.23 247	0.28 243	0.26 264	0.20 190	0.15 192	0.24 203	1.33 584	0.32 261	0.16 201	6.75 694	0.23 227

scenet	0.82 462	1.72 481	1.48 600	0.39 243	0.15 200	0.31 254	0.21 229	0.20 191	0.25 252	1.61 604	0.23 247	0.28 243	0.26 264	0.20 190	0.15 192	0.24 203	1.33 584	0.32 261	0.16 201	6.75 694	0.23 227

ssnet	0.82 462	1.72 481	1.48 600	0.39 243	0.15 200	0.31 254	0.21 229	0.20 191	0.25 252	1.61 604	0.23 247	0.28 243	0.26 264	0.20 190	0.15 192	0.24 203	1.33 584	0.32 261	0.16 201	6.75 694	0.23 227

HBP-ISP	1.24 573	1.72 481	1.65 610	1.15 477	0.76 512	1.40 599	0.88 524	1.67 604	1.02 548	1.69 608	1.38 622	1.69 609	1.21 596	1.87 615	1.21 605	1.05 494	0.79 480	0.97 524	0.80 524	1.19 526	0.75 502

LL-Strereo2	0.48 368	1.73 486	0.51 401	0.59 379	0.34 374	0.42 331	0.33 350	0.40 290	0.31 338	0.42 319	0.33 361	0.42 331	0.31 345	0.44 362	0.39 392	0.60 405	0.51 412	0.44 399	0.33 372	0.44 374	0.33 349

Hybrid-DGEV	1.03 510	1.75 487	0.80 480	1.28 540	0.78 516	1.26 586	0.80 514	1.26 580	0.78 514	1.26 586	0.78 520	1.26 589	0.78 508	1.26 589	0.78 511	1.15 509	0.75 473	1.14 537	0.74 513	1.14 513	0.75 502

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aanet-new-8k	0.43 312	1.76 488	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 312	1.77 490	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 312	1.77 490	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 312	1.77 490	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-32k-new	0.44 325	1.78 493	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.44 367	0.30 295	0.44 362	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.45 347	0.34 316	0.39 351	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-30k	0.44 325	1.78 493	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-24k	0.44 325	1.78 493	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 312	1.78 493	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-32k	0.44 325	1.79 497	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-78k	0.44 325	1.80 498	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.45 347	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-36k	0.44 325	1.80 498	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-34k	0.44 325	1.80 498	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new	0.43 312	1.80 498	0.38 294	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 325	1.80 498	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.44 371	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.44 362	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-60k	0.44 325	1.81 503	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-40k	0.44 325	1.81 503	0.39 305	0.50 347	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.45 347	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-28k	0.44 325	1.81 503	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.44 371	0.30 286	0.44 367	0.30 295	0.44 362	0.30 300	0.44 373	0.30 296	0.44 362	0.30 286	0.45 347	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-22k	0.44 325	1.81 503	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-10k	0.45 348	1.81 503	0.40 337	0.50 347	0.31 342	0.44 371	0.31 331	0.44 367	0.31 338	0.44 362	0.31 342	0.44 373	0.32 350	0.44 362	0.31 325	0.46 357	0.35 323	0.39 351	0.27 299	0.39 341	0.27 282

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 325	1.81 503	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

test_xeample3	1.10 516	1.81 503	0.61 426	0.84 426	0.49 447	0.77 468	0.66 475	0.92 490	1.40 623	0.68 461	0.46 435	0.78 477	0.54 456	1.72 608	1.48 625	1.34 569	1.52 602	1.35 606	1.67 643	1.33 583	1.55 626

aanet-new-90k	0.44 325	1.82 510	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.44 362	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-70k	0.44 325	1.82 510	0.38 294	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 325	1.82 510	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

aanet-new-16k	0.44 325	1.83 513	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 325	1.83 513	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.36 329	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

Hybrid-DGEV-03	1.07 513	1.83 513	0.83 484	1.34 548	0.81 523	1.32 591	0.81 518	1.31 587	0.81 523	1.31 589	0.82 526	1.32 594	0.82 514	1.32 594	0.81 518	1.19 511	0.77 476	1.19 549	0.76 516	1.19 526	0.77 507

Hybrid-DGEV-2	1.05 512	1.83 513	0.83 484	1.33 547	0.82 524	1.30 589	0.81 518	1.26 580	0.79 518	1.29 588	0.79 522	1.26 589	0.80 510	1.26 589	0.79 512	1.20 513	0.78 478	1.18 547	0.77 518	1.20 528	0.77 507

mmm	0.14 135	1.83 513	0.12 124	0.11 98	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 104	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 116	0.04 98	0.12 111	0.11 122	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

4.5_new	2.00 604	1.84 518	1.98 641	2.77 609	2.16 664	2.27 630	1.28 611	2.09 617	1.98 662	2.01 619	1.28 612	2.71 652	1.98 646	2.51 643	1.65 632	2.26 617	1.33 584	1.87 624	1.87 655	2.49 632	1.60 633

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 325	1.85 519	0.38 294	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

MM-Stereo_test2	1.20 524	1.85 519	1.05 509	1.46 557	0.94 535	1.36 595	0.99 535	1.36 589	0.95 535	1.41 596	0.98 539	1.40 600	0.96 521	1.37 596	0.95 529	1.37 574	1.06 506	1.33 603	0.93 535	1.29 582	0.89 520

hknet	1.10 516	1.85 519	3.49 675	4.48 651	0.02 22	0.42 331	0.06 138	0.41 305	0.02 22	0.48 393	0.03 56	0.41 313	0.03 53	0.42 325	0.03 52	4.39 662	4.19 676	0.33 268	0.23 246	0.34 259	0.27 282

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 325	1.86 522	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.43 331	0.30 286	0.44 318	0.33 287	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

2.25w	2.00 604	1.86 522	1.98 641	2.95 615	2.17 666	2.26 629	1.35 614	2.42 638	2.00 665	2.07 626	1.27 611	2.53 640	1.99 648	2.29 631	1.49 626	2.21 615	1.32 577	1.85 620	1.87 655	2.52 636	1.62 636

PAM	0.39 284	1.88 524	0.34 275	0.37 233	0.41 415	0.45 384	0.22 233	0.28 233	0.23 244	0.28 239	0.24 254	0.29 249	0.23 248	0.29 250	0.23 238	0.38 274	0.32 274	0.38 310	0.37 398	0.32 247	0.22 225

DCVSM-stereo	0.36 256	1.89 525	0.22 200	0.40 256	0.22 247	0.40 295	0.22 233	0.40 290	0.22 237	0.40 291	0.22 243	0.40 300	0.22 242	0.40 296	0.22 231	0.28 219	0.21 205	0.28 245	0.21 237	0.28 232	0.20 219

DCRE	0.84 469	1.89 525	0.77 474	0.94 447	0.72 502	0.88 489	0.73 504	0.87 479	0.78 514	0.90 492	0.71 507	0.88 491	0.67 479	0.88 490	0.73 502	0.81 456	0.68 454	0.81 492	0.70 506	0.82 468	0.70 488

RAFT-Stereo-weight	0.45 348	1.90 527	0.34 275	0.42 278	0.36 383	0.43 338	0.35 368	0.42 323	0.34 367	0.42 319	0.34 369	0.44 373	0.34 366	0.41 312	0.34 360	0.38 274	0.32 274	0.38 310	0.32 362	0.38 296	0.33 349

BUS	0.83 466	1.91 528	0.92 495	4.48 651	0.02 22	0.40 295	0.04 104	0.41 305	0.02 22	0.48 393	0.03 56	0.41 313	0.05 118	0.03 43	0.05 116	1.97 604	4.19 676	0.33 268	0.23 246	0.34 259	0.27 282

BSDual-CNN	0.81 457	1.91 528	0.92 495	4.48 651	0.02 22	0.42 331	0.06 138	0.41 305	0.02 22	0.48 393	0.03 56	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 604	4.19 676	0.33 268	0.23 246	0.34 259	0.27 282

psmg	0.43 312	1.91 528	0.92 495	1.91 574	0.02 22	0.02 20	0.03 54	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 604	1.44 597	0.04 93	0.03 57	0.02 21	0.03 52

GANet-RSSM	0.75 438	1.91 528	0.14 149	0.47 300	0.14 187	0.21 204	3.21 688	2.30 631	0.14 187	0.46 380	0.14 191	0.23 215	0.18 223	0.21 201	0.14 181	0.18 168	0.27 234	0.37 302	0.13 184	2.13 614	2.12 656

MFMNet_re	1.81 594	1.91 528	1.71 614	1.95 577	1.70 639	1.95 618	1.70 637	1.96 610	1.74 642	1.97 615	1.72 641	1.95 615	1.71 625	1.97 619	1.71 637	1.86 593	1.62 614	1.85 620	1.66 642	1.86 604	1.64 638

SPS-STEREO	1.59 584	1.91 528	1.21 573	1.94 575	1.20 565	2.00 621	1.23 605	1.99 612	1.24 611	2.00 618	1.25 609	2.03 622	1.26 599	2.00 620	1.29 614	1.90 599	1.18 527	1.89 628	1.21 604	1.89 606	1.20 559
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GANetREF_RVC	1.55 583	1.94 534	1.22 574	1.88 572	1.21 611	1.88 613	1.22 604	1.88 607	1.22 609	1.88 610	1.22 606	1.88 612	1.22 597	1.89 616	1.22 606	1.87 595	1.22 575	1.88 627	1.22 605	1.88 605	1.22 605
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
ssnet_v2	0.68 418	1.96 535	1.25 578	0.29 202	0.20 235	0.30 248	0.20 223	0.29 238	0.22 237	1.50 600	0.20 235	0.31 257	0.20 234	0.27 242	0.22 231	0.24 203	1.49 600	0.26 238	0.18 230	3.90 655	0.19 217

aanet-new-12k	0.46 355	1.99 536	0.40 337	0.51 358	0.31 342	0.44 371	0.31 331	0.44 367	0.31 338	0.44 362	0.31 342	0.44 373	0.31 345	0.44 362	0.32 335	0.47 364	0.35 323	0.39 351	0.27 299	0.39 341	0.27 282

qqq	0.16 154	2.01 537	0.12 124	0.15 133	0.04 101	0.06 120	0.05 121	0.06 122	0.04 104	0.06 124	0.03 56	0.06 125	0.03 53	0.06 116	0.03 52	0.12 111	0.14 163	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

MM-Stereo_test3	1.27 575	2.07 538	1.18 522	1.60 564	1.02 546	1.45 603	1.01 541	1.40 593	1.04 550	1.44 598	1.03 546	1.46 603	1.02 534	1.44 601	1.02 540	1.51 583	1.12 520	1.32 602	0.98 536	1.38 586	0.97 528

ACV-stereo	0.30 218	2.08 539	0.25 213	0.25 190	0.18 227	0.24 219	0.17 205	0.24 215	0.18 220	0.24 217	0.17 212	0.25 228	0.17 213	0.24 217	0.17 205	0.22 185	0.16 170	0.22 209	0.16 201	0.22 202	0.16 191

GCST	0.50 376	2.08 539	0.38 294	0.53 363	0.35 377	0.49 406	0.35 368	0.50 404	0.35 371	0.49 400	0.35 377	0.49 405	0.35 373	0.49 403	0.35 364	0.48 369	0.37 333	0.45 404	0.33 372	0.44 374	0.33 349

AIO_test	2.18 626	2.09 541	2.04 645	2.42 598	2.01 656	2.47 640	1.94 652	2.34 634	2.03 666	2.56 647	1.94 655	2.43 636	1.94 643	2.41 638	1.87 655	2.39 631	2.10 640	2.35 646	1.91 661	2.25 618	2.19 658

ToySt	0.92 486	2.11 542	0.90 491	0.95 449	0.79 518	0.99 503	0.78 510	0.94 495	0.81 523	0.94 501	0.78 520	0.95 506	0.77 506	0.94 502	0.86 522	0.91 469	0.79 480	0.85 500	0.77 518	0.89 479	0.73 498

TRStereo	2.00 604	2.13 543	1.85 630	2.27 590	1.84 645	2.28 632	1.84 642	2.29 627	1.86 652	2.30 633	1.87 647	2.30 627	1.87 636	2.08 622	1.72 639	2.08 609	1.72 620	2.08 634	1.72 648	2.08 611	1.72 643

XX-Stereo	2.00 604	2.13 543	1.85 630	2.27 590	1.84 645	2.28 632	1.84 642	2.29 627	1.86 652	2.30 633	1.87 647	2.30 627	1.87 636	2.08 622	1.72 639	2.08 609	1.72 620	2.08 634	1.72 648	2.08 611	1.72 643

EAI-Stereo	2.00 604	2.13 543	1.85 630	2.27 590	1.84 645	2.28 632	1.84 642	2.29 627	1.86 652	2.30 633	1.87 647	2.30 627	1.87 636	2.08 622	1.72 639	2.08 609	1.72 620	2.08 634	1.72 648	2.08 611	1.72 643

derf	1.91 596	2.15 546	1.78 618	2.16 584	1.75 641	2.21 628	1.80 640	2.22 624	1.80 646	2.21 630	1.76 642	2.17 625	1.81 634	2.24 629	1.74 645	1.93 602	1.56 606	1.96 630	1.53 628	1.95 607	1.56 627

11t1	0.17 158	2.16 547	0.13 144	0.13 118	0.04 101	0.06 120	0.04 104	0.06 122	0.04 104	0.06 124	0.03 56	0.06 125	0.03 53	0.06 116	0.05 116	0.18 168	0.12 136	0.06 121	0.03 57	0.05 114	0.03 52

UGAM-zero	0.51 381	2.17 548	0.39 305	0.53 363	0.36 383	0.50 415	0.36 375	0.50 404	0.36 382	0.49 400	0.36 381	0.50 419	0.35 373	0.50 411	0.36 368	0.49 372	0.37 333	0.47 418	0.35 389	0.46 382	0.34 356

cf-r	0.66 413	2.17 548	0.12 124	0.18 154	0.12 181	0.18 185	2.70 671	2.60 645	0.12 181	0.18 182	0.12 173	0.18 184	0.12 177	0.18 183	0.12 170	0.15 141	0.11 122	0.15 171	0.11 160	1.81 603	1.74 646

3.25w	2.04 617	2.20 550	1.48 600	3.03 616	2.17 666	2.63 652	1.39 622	1.96 610	1.95 661	1.96 613	1.37 620	2.71 652	1.96 645	2.71 652	1.73 644	2.26 617	1.32 577	1.87 624	1.87 655	2.51 635	1.63 637

IGEV	2.02 612	2.20 550	1.82 624	2.90 614	2.16 664	2.41 638	1.25 607	2.00 613	1.98 662	1.99 617	1.31 614	2.72 656	1.93 642	2.67 651	1.69 636	2.26 617	1.32 577	1.83 619	1.87 655	2.53 639	1.61 635

UDG	0.80 452	2.21 552	0.60 420	0.91 437	0.60 470	0.90 493	0.58 461	0.88 483	0.60 466	0.90 492	0.60 473	0.88 491	0.60 465	0.90 493	0.58 456	0.86 466	0.60 434	0.84 498	0.59 475	0.84 472	0.61 464

UGAM	0.51 381	2.23 553	0.39 305	0.54 366	0.35 377	0.50 415	0.35 368	0.49 395	0.35 371	0.49 400	0.35 377	0.49 405	0.36 376	0.50 411	0.36 368	0.49 372	0.37 333	0.45 404	0.34 376	0.45 379	0.34 356

3w_stereo	2.04 617	2.24 554	1.70 612	3.15 619	2.18 668	2.49 642	1.26 609	2.03 615	1.98 662	1.98 616	1.33 615	2.72 656	1.99 648	2.59 646	1.72 639	2.22 616	1.33 584	1.85 620	1.88 660	2.50 634	1.58 631

NCCL2	2.28 638	2.27 555	2.28 647	2.28 593	2.28 669	2.27 630	2.29 665	2.28 625	2.28 668	2.27 632	2.28 670	2.28 626	2.27 656	2.27 630	2.28 669	2.28 621	2.28 645	2.27 639	2.29 668	2.27 619	2.29 660

ccnet	0.80 452	2.28 556	0.33 265	0.50 347	0.33 364	0.50 415	0.33 350	0.50 404	0.33 358	0.49 400	0.33 361	0.49 405	1.56 615	2.38 635	0.33 347	0.41 302	0.29 256	0.42 396	1.57 630	2.28 620	0.29 313

HUF	2.18 626	2.30 557	1.99 644	2.34 596	2.02 659	2.41 638	2.06 661	2.38 636	1.89 658	2.36 638	1.85 645	2.56 645	1.98 646	2.31 633	1.97 660	2.30 624	2.03 638	2.30 641	2.11 662	2.23 616	2.16 657

3.75w	1.99 600	2.31 558	1.83 627	3.16 620	1.65 632	1.93 614	1.98 653	2.72 647	1.68 631	2.73 656	1.97 658	2.00 619	1.72 626	1.81 613	1.25 610	2.27 620	2.01 633	2.38 647	1.42 623	1.71 598	1.24 608

1w_stereo	2.05 619	2.32 559	1.35 582	3.74 648	2.01 656	2.73 656	1.42 626	1.88 607	1.93 660	2.03 621	1.28 612	2.71 652	1.99 648	2.72 654	1.72 639	2.20 614	1.32 577	1.87 624	1.86 654	2.45 628	1.54 625

4.25_new	2.00 604	2.33 560	1.82 624	3.32 629	1.69 636	1.95 618	1.99 656	2.72 647	1.71 635	2.72 651	1.97 658	2.01 620	1.74 629	1.77 610	1.28 612	2.18 612	2.01 633	2.48 653	1.58 633	1.65 594	1.17 554

4.5w_new	2.00 604	2.33 560	1.82 624	3.32 629	1.69 636	1.95 618	1.99 656	2.72 647	1.71 635	2.72 651	1.97 658	2.01 620	1.74 629	1.77 610	1.28 612	2.18 612	2.01 633	2.48 653	1.58 633	1.65 594	1.17 554

4.5w-stereo	1.99 600	2.33 560	1.81 619	3.28 626	1.68 635	1.94 615	1.99 656	2.72 647	1.70 634	2.72 651	1.99 667	1.97 617	1.68 621	1.76 609	1.29 614	1.91 600	2.02 637	2.53 655	1.61 637	1.75 601	1.16 553

monsterstereo	2.20 632	2.33 560	1.95 639	3.65 643	2.07 661	2.49 642	1.61 632	2.48 640	1.83 650	2.45 642	1.61 635	2.67 651	1.86 635	2.64 648	1.94 658	2.48 637	1.66 617	2.34 644	1.68 645	2.40 625	1.86 650

2.75w_new	1.99 600	2.34 564	1.81 619	3.14 618	1.62 630	1.94 615	1.99 656	2.72 647	1.71 635	2.72 651	1.99 667	1.90 613	1.73 627	1.82 614	1.29 614	2.37 629	2.01 633	2.31 642	1.42 623	1.77 602	1.22 605

AIO_rvc	2.18 626	2.34 564	1.87 634	2.32 594	1.94 654	2.40 637	1.89 650	2.37 635	2.07 667	2.52 646	1.95 657	2.44 637	1.99 648	2.41 638	1.89 657	2.32 626	2.09 639	2.24 638	2.18 664	2.21 615	2.23 659

GES	0.66 413	2.34 564	0.29 234	0.41 268	0.29 284	0.41 311	0.29 279	0.42 323	0.29 281	0.40 291	0.41 414	0.41 313	0.30 296	0.51 421	0.29 277	0.32 237	0.29 256	0.32 261	2.46 670	2.49 632	0.30 326

2w_stereo	1.99 600	2.36 567	1.81 619	3.24 624	1.67 633	1.94 615	1.98 653	2.72 647	1.68 631	2.72 651	1.94 655	1.98 618	1.74 629	1.79 612	1.27 611	1.95 603	2.00 631	2.53 655	1.60 636	1.68 597	1.15 550

PAM_32	0.64 409	2.38 568	0.51 401	0.92 440	0.43 427	0.53 433	0.44 419	0.87 479	0.43 420	0.52 425	0.45 432	0.53 432	0.40 397	0.54 431	0.46 421	0.62 413	0.56 421	0.48 426	0.45 436	0.76 454	0.44 410

2.5w	2.01 611	2.40 569	1.37 592	3.28 626	2.01 656	2.71 653	1.43 629	1.82 606	1.83 650	1.90 612	1.41 624	2.71 652	1.35 607	2.71 652	1.85 651	2.66 641	1.53 603	1.64 615	1.23 606	2.53 639	1.87 652

MonStereo	2.17 624	2.41 570	1.49 604	2.67 606	1.67 633	2.60 651	2.04 660	2.32 632	1.76 643	2.44 641	1.68 639	2.50 638	1.69 623	2.38 635	1.80 648	2.28 621	1.78 623	2.63 658	2.14 663	3.47 651	1.68 641

monsters	2.18 626	2.41 570	1.96 640	3.47 636	2.03 660	2.53 646	1.64 634	2.48 640	1.73 640	2.40 640	1.50 627	2.62 648	1.94 643	2.59 646	1.94 658	2.44 633	1.57 608	2.28 640	1.87 655	2.42 626	1.86 650

DDUNet	0.81 457	2.45 572	0.57 414	0.90 435	0.60 470	0.88 489	0.59 465	0.90 485	0.60 466	0.88 490	0.60 473	0.90 496	0.58 461	0.88 490	0.60 461	0.84 463	0.60 434	0.86 501	0.57 471	0.86 474	0.60 462

FBW_ROB	2.12 623	2.46 573	1.77 617	2.49 601	1.79 644	2.38 636	1.83 641	2.46 639	1.78 645	2.48 644	1.97 658	2.40 635	1.78 632	2.42 640	1.83 649	2.31 625	1.85 628	2.38 647	1.82 653	2.35 623	1.84 648

asda	2.17 624	2.54 574	1.81 619	3.47 636	1.78 643	2.50 644	1.86 646	2.61 646	1.68 631	2.61 648	1.83 644	2.37 634	1.73 627	2.44 641	1.88 656	2.51 638	1.84 627	2.34 644	1.62 639	2.23 616	1.77 647

HH	0.71 427	2.54 574	0.74 469	1.10 468	0.32 352	0.41 311	0.37 381	0.69 454	0.78 514	0.73 467	0.90 530	0.75 474	1.00 525	0.84 483	0.69 490	0.69 423	0.40 350	0.35 294	0.26 262	0.35 272	0.26 244

HanStereo	0.71 427	2.54 574	0.74 469	1.10 468	0.32 352	0.41 311	0.37 381	0.69 454	0.78 514	0.73 467	0.90 530	0.75 474	1.00 525	0.84 483	0.69 490	0.69 423	0.40 350	0.35 294	0.26 262	0.35 272	0.26 244

qwe	2.18 626	2.60 577	1.58 607	3.83 649	1.90 653	2.53 646	1.90 651	2.48 640	1.73 640	2.37 639	1.92 654	2.53 640	1.68 621	2.56 644	1.83 649	2.52 640	1.87 629	2.07 633	1.68 645	2.32 622	1.71 642

sAnonymous2	3.31 666	2.63 578	1.38 594	3.71 645	1.86 648	4.70 691	1.11 547	4.82 694	2.72 672	5.45 699	1.98 664	4.59 684	2.64 659	2.65 649	6.21 705	4.37 660	1.08 511	5.16 696	2.24 666	4.52 665	2.39 665

CroCo_RVC	3.31 666	2.63 578	1.38 594	3.71 645	1.86 648	4.70 691	1.11 547	4.82 694	2.72 672	5.45 699	1.98 664	4.59 684	2.64 659	2.65 649	6.21 705	4.37 660	1.08 511	5.16 696	2.24 666	4.52 665	2.39 665

ff7	1.68 586	2.68 580	1.35 582	0.97 453	0.89 527	1.84 610	2.15 662	2.12 618	1.80 646	2.05 623	1.56 629	2.33 630	2.12 653	2.23 626	2.25 665	1.31 566	1.07 507	1.48 610	1.41 620	0.90 482	1.04 540

ffff	1.68 586	2.68 580	1.35 582	0.97 453	0.89 527	1.84 610	2.15 662	2.12 618	1.80 646	2.05 623	1.56 629	2.33 630	2.12 653	2.23 626	2.25 665	1.31 566	1.07 507	1.48 610	1.41 620	0.90 482	1.04 540

ccc-4	1.68 586	2.68 580	1.35 582	0.97 453	0.89 527	1.84 610	2.15 662	2.12 618	1.80 646	2.05 623	1.56 629	2.33 630	2.12 653	2.23 626	2.25 665	1.31 566	1.07 507	1.48 610	1.41 620	0.90 482	1.04 540

LGtest1	2.22 633	2.70 583	1.89 635	2.76 608	1.86 648	2.75 658	1.86 646	2.75 654	1.86 652	2.75 657	1.86 646	2.77 661	1.87 636	2.75 658	1.86 652	2.46 634	1.58 609	2.45 650	1.56 629	2.45 628	1.56 627

11t	1.27 575	2.70 583	1.34 580	1.32 546	0.89 527	1.30 589	1.34 613	1.64 601	0.57 459	1.45 599	0.72 510	1.05 526	1.29 602	1.07 529	1.29 614	1.49 580	1.02 504	0.97 524	1.15 552	1.48 588	1.31 612

LG-G_1	2.22 633	2.71 585	1.89 635	2.77 609	1.87 651	2.75 658	1.87 648	2.76 655	1.87 656	2.75 657	1.87 647	2.76 659	1.87 636	2.75 658	1.86 652	2.47 635	1.58 609	2.45 650	1.57 630	2.45 628	1.57 629

LG-G	2.22 633	2.71 585	1.89 635	2.77 609	1.87 651	2.75 658	1.87 648	2.76 655	1.87 656	2.75 657	1.87 647	2.76 659	1.87 636	2.75 658	1.86 652	2.47 635	1.58 609	2.45 650	1.57 630	2.45 628	1.57 629

4.25w-stereo	1.98 599	2.72 587	1.46 599	3.47 636	1.43 622	2.07 624	1.98 653	2.53 644	1.52 627	2.71 650	1.98 664	1.81 610	1.62 619	1.96 618	1.36 619	1.88 598	2.00 631	2.53 655	1.61 637	1.74 600	1.15 550

4w-stereo	2.02 612	2.72 587	1.44 597	3.36 632	1.59 628	2.48 641	1.72 638	2.28 625	1.24 611	2.24 631	1.65 637	2.56 645	1.32 605	2.39 637	1.98 661	2.67 643	1.51 601	1.66 616	1.24 607	2.53 639	1.88 655

3.25w_new	2.03 614	2.72 587	1.35 582	3.33 631	1.57 626	2.72 654	1.53 631	2.15 622	1.33 615	2.15 628	1.60 633	2.63 649	1.30 603	2.72 654	1.99 662	2.67 643	1.53 603	1.75 618	1.25 609	2.53 639	1.87 652

3.5w_stereo	2.03 614	2.72 587	1.35 582	3.41 633	1.57 626	2.72 654	1.49 630	2.01 614	1.34 616	2.15 628	1.61 635	2.63 649	1.36 608	2.72 654	1.99 662	2.66 641	1.58 609	1.68 617	1.24 607	2.53 639	1.87 652

sCroCo_RVC	2.10 621	2.76 591	1.92 638	2.78 612	1.39 620	2.73 656	1.41 624	2.73 653	1.40 623	2.77 662	1.41 624	2.74 658	1.40 612	2.74 657	1.40 622	2.72 645	1.42 596	2.72 659	1.44 625	2.79 646	1.42 622

PSMNet-RSSM	0.77 444	2.76 591	0.14 149	0.20 161	0.14 187	0.20 193	2.66 669	2.79 658	0.14 187	0.21 202	0.14 191	0.21 199	0.14 187	0.20 190	0.14 181	0.17 160	0.12 136	0.17 183	0.12 175	2.52 636	2.31 661

MonStereo1	1.94 598	2.77 593	1.52 605	3.73 647	1.51 625	2.13 626	1.42 626	2.32 632	1.52 627	2.31 636	1.50 627	2.53 640	1.59 616	2.34 634	1.56 627	1.91 600	1.36 590	1.86 623	1.31 612	2.07 610	1.53 624

asd	2.18 626	2.77 593	1.58 607	3.59 641	2.00 655	2.58 650	1.85 645	2.39 637	1.71 635	2.47 643	1.97 658	2.59 647	1.61 618	2.56 644	1.79 647	2.51 638	1.99 630	2.11 637	1.62 639	2.36 624	1.60 633

GwcNet-RSSM	0.77 444	2.77 593	0.14 149	0.20 161	0.14 187	0.20 193	2.67 670	2.78 657	0.14 187	0.20 190	0.14 191	0.20 191	0.14 187	0.21 201	0.14 181	0.17 160	0.12 136	0.17 183	0.12 175	2.52 636	2.31 661

hitnet-ft	0.79 449	2.78 596	0.14 149	0.20 161	0.14 187	0.21 204	2.89 672	2.80 659	0.14 187	0.20 190	0.14 191	0.20 191	0.14 187	0.20 190	0.14 181	0.17 160	0.12 136	0.17 183	0.12 175	2.54 644	2.33 663

PDISCO_ROB	0.83 466	2.80 597	3.49 675	0.14 122	0.11 168	0.17 181	0.09 145	0.15 173	0.10 150	0.15 166	0.12 173	0.16 172	0.14 187	3.30 665	0.13 177	0.14 133	2.34 646	0.16 175	0.12 175	2.62 645	0.10 145

iGMRVC	0.84 469	2.85 598	0.72 464	0.72 407	0.73 503	0.77 468	0.79 511	0.73 462	0.74 512	0.73 467	0.72 510	0.73 471	0.76 504	0.73 465	0.73 502	0.72 437	0.73 470	0.73 475	0.72 511	0.73 450	0.72 495

MC-Stereo	1.76 590	2.96 599	1.37 592	2.14 583	1.37 618	2.14 627	1.36 616	2.14 621	1.37 621	2.14 627	1.37 620	2.14 624	1.37 610	2.14 625	1.37 620	1.97 604	1.32 577	1.97 631	1.32 613	1.98 608	1.33 614

VIP-Stereo	0.70 424	2.97 600	2.43 653	2.49 601	0.16 210	0.25 228	0.16 195	0.25 223	0.16 204	0.25 225	0.18 228	0.25 228	0.16 201	0.26 238	0.16 199	1.86 593	1.26 576	0.23 218	0.15 198	0.23 214	0.15 190

PASM	0.39 284	3.06 601	1.36 590	1.58 560	0.09 145	0.11 154	0.11 163	0.11 154	0.11 165	0.09 141	0.09 147	0.11 155	0.09 145	0.09 141	0.09 140	0.11 105	0.11 122	0.11 149	0.09 141	0.11 153	0.11 158

DDVS	0.30 218	3.10 602	0.14 149	0.19 157	0.14 187	0.19 188	0.14 182	0.20 191	0.14 187	0.19 184	0.13 186	0.16 172	0.13 183	0.19 186	0.13 177	0.17 160	0.13 159	0.17 183	0.13 184	0.17 182	0.13 179

DEFOM-Stereo	0.68 418	3.11 603	1.40 596	1.63 568	0.25 261	0.31 254	0.25 248	0.31 246	0.28 274	0.31 250	0.29 286	0.29 249	0.27 271	0.31 256	0.28 264	1.59 585	1.47 599	0.30 252	0.29 330	0.30 239	0.28 307

4D-IteraStereo	0.78 448	3.13 604	0.89 488	0.69 397	0.32 352	0.40 295	0.32 339	0.76 465	0.97 538	0.52 425	0.65 484	0.89 494	0.32 350	0.76 469	0.98 532	0.83 461	0.94 495	0.35 294	0.27 299	0.70 445	0.89 520

plain	1.88 595	3.16 605	0.64 434	3.10 617	0.65 484	3.10 663	0.64 470	3.12 662	0.65 476	3.10 663	0.65 484	3.11 663	0.65 473	3.12 662	0.65 469	3.12 650	0.65 446	3.13 661	0.65 491	3.13 649	0.65 477

iRaftStereo_RVC	0.97 495	3.17 606	2.30 648	2.42 598	0.38 394	0.54 437	0.38 388	0.54 426	0.38 388	0.54 434	0.38 393	0.54 435	0.38 385	0.54 431	0.38 380	2.38 630	2.34 646	0.49 431	0.36 395	0.49 402	0.36 369

RCA-Stereo	0.51 381	3.22 607	0.34 275	0.44 288	0.34 374	0.44 371	0.34 363	0.43 329	0.34 367	0.43 324	0.34 369	0.44 373	0.33 361	0.43 331	0.33 347	0.38 274	0.29 256	0.38 310	0.29 330	0.38 296	0.29 313

NLSM1	2.93 663	3.24 608	2.57 655	4.04 650	2.66 672	3.30 667	2.55 668	3.29 665	2.55 670	3.35 667	2.48 672	3.28 666	2.47 658	3.34 667	2.49 670	3.26 651	2.55 651	3.13 661	2.57 671	3.00 648	2.46 667

Anonymous3	2.55 650	3.26 609	1.65 610	3.28 626	1.63 631	3.24 665	1.68 635	3.27 664	1.66 630	3.28 665	1.67 638	3.25 665	1.66 620	3.27 664	1.64 631	3.26 651	1.65 616	3.30 663	1.65 641	4.95 683	1.65 640

MIF-Stereo (partial)	2.58 651	3.31 610	0.66 441	3.18 621	0.66 488	3.18 664	0.66 475	3.21 663	0.67 480	3.19 664	0.66 487	3.19 664	0.66 477	3.31 666	0.68 482	5.09 682	1.79 625	8.23 708	1.67 643	6.18 692	1.38 620

MM-Stereo_test1	1.80 593	3.41 611	1.52 605	2.12 582	1.41 621	2.04 622	1.41 624	2.05 616	1.46 626	2.04 622	1.41 624	2.05 623	1.42 613	2.05 621	1.43 624	2.04 608	1.54 605	1.94 629	1.38 619	1.99 609	1.33 614

UniTT-Stereo	2.03 614	3.43 612	0.72 464	3.42 634	0.73 503	3.27 666	0.68 483	3.38 667	0.69 491	3.29 666	0.72 510	3.28 666	0.70 494	3.35 668	0.68 482	3.39 653	0.68 454	3.31 664	0.69 502	3.37 650	0.73 498

castereo++	0.54 387	3.59 613	1.15 518	1.31 545	0.14 187	0.16 174	0.14 182	0.16 174	0.14 187	0.16 171	0.14 191	0.16 172	0.13 183	0.16 173	0.14 181	1.45 578	1.16 523	0.15 171	0.14 190	0.15 171	0.13 179

DPSNet	3.66 668	3.60 614	3.62 678	3.63 642	3.64 694	3.65 670	3.65 694	3.66 670	3.67 691	3.67 669	3.65 692	3.67 670	3.66 680	3.66 669	3.68 689	3.68 656	3.66 671	3.67 668	3.68 694	3.67 652	3.67 693

RAStereo	2.23 636	3.64 615	0.76 472	3.65 643	0.86 525	3.66 671	0.76 508	3.67 671	0.81 523	3.66 668	0.76 516	3.66 669	0.77 506	3.68 670	0.77 510	3.68 656	0.77 476	3.69 669	0.77 518	3.70 653	0.77 507

qqq1	0.25 200	3.70 616	0.14 149	0.14 122	0.04 101	0.06 120	0.05 121	0.06 122	0.05 125	0.06 124	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.06 116	0.05 116	0.13 126	0.12 136	0.06 121	0.05 123	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 200	3.70 616	0.14 149	0.14 122	0.04 101	0.06 120	0.05 121	0.06 122	0.05 125	0.06 124	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.06 116	0.05 116	0.13 126	0.12 136	0.06 121	0.05 123	0.03 47	0.04 96

RAFT_CTSACE	1.92 597	3.71 618	1.72 615	1.88 572	1.72 640	2.04 622	1.42 626	2.18 623	1.89 658	2.02 620	1.97 658	1.95 615	2.06 652	1.93 617	1.62 630	1.76 590	1.66 617	2.02 632	1.73 651	1.73 599	1.43 623

MyStereo07	0.60 397	3.72 619	0.48 382	0.49 311	0.41 415	0.36 274	0.32 339	0.49 395	0.43 420	0.51 422	0.42 424	0.49 405	0.43 418	0.51 421	0.64 465	0.49 372	0.45 382	0.34 278	0.32 362	0.35 272	0.43 407

MyStereo04	0.56 394	3.72 619	0.59 416	0.49 311	0.41 415	0.36 274	0.32 339	0.37 268	0.31 338	0.34 264	0.46 435	0.35 272	0.32 350	0.35 271	0.33 347	0.49 372	0.45 382	0.34 278	0.32 362	0.35 272	0.43 407

castereo	0.61 402	3.79 621	1.35 582	1.52 559	0.15 200	0.17 181	0.16 195	0.20 191	0.21 234	0.18 182	0.16 205	0.21 199	0.12 177	0.26 238	0.17 205	1.43 577	1.38 593	0.17 183	0.16 201	0.18 186	0.16 191

ffm	0.25 200	3.83 622	0.12 124	0.12 106	0.05 126	0.06 120	0.05 121	0.06 122	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 125	0.05 118	0.06 116	0.05 116	0.12 111	0.12 136	0.05 108	0.04 99	0.06 123	0.04 96

ff1	0.25 200	3.83 622	0.12 124	0.12 106	0.05 126	0.06 120	0.05 121	0.06 122	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 125	0.05 118	0.06 116	0.05 116	0.12 111	0.12 136	0.05 108	0.04 99	0.06 123	0.04 96

mmx	0.25 200	3.83 622	0.12 124	0.12 106	0.05 126	0.06 120	0.05 121	0.06 122	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 125	0.05 118	0.06 116	0.05 116	0.12 111	0.12 136	0.05 108	0.04 99	0.06 123	0.04 96

NINENet	0.69 421	3.87 625	1.20 527	1.98 579	0.05 126	0.40 295	0.04 104	0.40 290	0.05 125	0.41 305	0.04 111	0.41 313	0.05 118	0.40 296	0.05 116	1.79 591	1.56 606	0.34 278	0.22 240	0.34 259	0.23 227

GEAStereo	0.62 405	3.91 626	0.48 382	0.69 397	0.38 394	0.51 427	0.38 388	0.51 418	0.38 388	0.53 428	0.38 393	0.50 419	0.38 385	0.51 421	0.38 380	0.54 390	0.43 374	0.46 408	0.34 376	0.46 382	0.34 356

gasm-f	0.62 405	3.91 626	0.48 382	0.69 397	0.38 394	0.51 427	0.38 388	0.51 418	0.38 388	0.53 428	0.38 393	0.50 419	0.38 385	0.51 421	0.38 380	0.54 390	0.43 374	0.46 408	0.34 376	0.46 382	0.34 356

MyStereo8	0.71 427	3.92 628	0.52 404	0.59 379	0.52 458	0.57 445	0.53 453	0.59 439	0.50 446	0.59 446	0.51 460	0.57 445	0.50 446	0.56 436	0.52 446	0.54 390	0.49 399	0.54 448	0.49 453	0.55 421	0.50 431

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MyStereo06	0.75 438	4.12 630	0.60 420	0.63 386	0.61 476	0.62 452	0.66 475	0.56 430	0.45 426	0.55 437	0.48 447	0.54 435	0.46 427	0.57 441	0.45 417	0.60 405	0.57 423	0.64 460	0.55 465	0.72 447	0.55 454

MyStereo05	0.80 452	4.12 630	0.63 431	0.63 386	0.61 476	0.62 452	0.66 475	0.65 449	0.62 470	0.67 459	0.61 477	0.65 460	0.58 461	0.67 456	0.55 453	0.60 405	0.57 423	0.64 460	0.55 465	0.72 447	0.55 454

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GCAP-Stereo	0.75 438	4.15 633	0.42 356	0.75 415	0.35 377	0.78 470	0.40 402	0.79 467	0.38 388	0.78 476	0.36 381	0.78 477	0.36 376	0.79 471	0.39 392	0.75 445	0.39 347	0.76 483	0.39 415	0.75 451	0.39 387

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rrr	1.77 591	4.21 634	1.84 628	2.49 601	2.11 662	2.54 648	1.36 616	1.65 602	1.17 560	2.75 657	1.90 652	2.54 643	1.15 543	0.94 502	1.11 546	1.50 581	1.32 577	0.96 522	1.46 626	1.49 589	0.88 517

GSStereo	0.81 457	4.28 636	0.50 394	0.59 379	0.40 405	0.51 427	0.38 388	0.50 404	0.38 388	0.50 413	0.38 393	0.50 419	3.79 685	0.50 411	0.38 380	0.54 390	0.43 374	0.46 408	0.34 376	0.46 382	0.35 366

GEStereo_RVC	0.86 478	4.45 637	0.20 192	0.27 200	0.20 235	0.27 242	0.20 223	0.26 229	0.18 220	5.03 695	0.20 235	0.27 242	0.19 230	0.27 242	0.21 228	0.20 175	0.19 199	0.19 196	4.02 699	0.20 193	0.18 214

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TestStereo	4.88 695	4.75 640	4.79 684	4.87 669	4.92 703	4.81 696	4.90 704	4.78 692	4.77 703	4.87 693	4.89 703	4.90 697	4.91 696	4.99 696	4.79 701	4.98 679	4.87 681	4.87 693	4.92 704	5.00 684	5.00 703

DispFullNet	4.61 691	4.84 641	3.12 671	5.00 670	3.57 691	4.75 694	3.03 679	7.75 707	4.17 700	4.91 694	3.09 683	6.20 703	3.95 689	6.71 703	3.51 687	5.30 684	3.67 672	5.86 702	3.63 691	5.61 689	3.46 691

MLG-Stereo_test3	4.26 684	4.85 642	3.95 681	5.35 673	3.60 692	4.75 694	3.76 695	5.49 700	3.71 692	5.39 697	3.69 693	4.82 695	3.66 680	4.85 692	3.73 693	4.93 677	3.19 668	4.69 687	2.99 675	4.84 680	2.98 673

CFNet-RSSM	0.91 484	4.89 643	0.34 275	0.44 288	1.07 549	1.62 609	1.40 623	0.91 487	0.35 371	1.60 601	1.39 623	0.64 456	0.34 366	0.44 362	0.33 347	0.41 302	0.35 323	0.75 481	0.30 344	0.41 364	0.29 313

StereoVision	3.15 664	5.00 644	0.89 488	4.83 667	1.00 538	3.93 672	1.27 610	6.37 701	1.34 616	5.67 701	1.26 610	5.84 702	1.27 600	5.03 698	1.24 607	5.10 683	1.09 513	4.61 682	0.57 471	5.62 690	1.12 545

LL-Strereo	1.01 506	5.06 645	1.63 609	0.70 403	1.43 622	0.56 439	0.46 427	0.57 433	0.50 446	0.57 442	0.50 454	1.58 604	0.49 442	0.59 443	0.50 439	1.64 588	0.52 414	0.51 441	1.37 617	0.52 415	0.45 412

aanet-new-14k	0.60 397	5.12 646	0.39 305	0.49 311	0.30 295	0.43 338	0.30 286	0.43 329	0.30 295	0.43 324	0.30 300	0.43 338	0.30 296	0.44 362	0.30 286	0.44 318	0.37 333	0.38 310	0.26 262	0.38 296	0.26 244

FC-DCNN v2	5.10 699	5.15 647	4.49 683	5.07 671	3.37 689	6.87 703	4.75 703	5.04 697	6.34 707	7.84 707	5.06 704	6.72 707	4.09 692	4.99 696	5.44 704	5.03 680	3.16 665	4.67 685	4.86 703	5.15 686	3.89 698

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 466	5.18 648	1.98 641	2.19 585	0.17 216	0.19 188	0.18 213	0.19 185	0.16 204	0.20 190	0.19 231	0.22 208	0.22 242	0.20 190	0.15 192	2.28 621	2.13 641	0.24 228	0.17 223	0.18 186	0.16 191

rvit_105_1	3.83 671	5.22 649	3.01 660	4.53 654	3.01 675	4.51 679	3.01 674	4.56 681	3.04 675	4.53 680	3.03 676	4.55 682	3.03 663	4.56 681	3.04 672	4.57 666	3.05 654	4.57 677	3.05 676	4.57 667	3.05 674

rvit_stereo_0081	3.83 671	5.23 650	3.01 660	4.53 654	3.03 677	4.55 685	3.02 675	4.56 681	3.04 675	4.52 678	3.02 674	4.54 680	3.03 663	4.56 681	3.04 672	4.57 666	3.05 654	4.57 677	3.05 676	4.58 668	3.05 674

CFNet	1.37 579	5.27 651	0.19 189	5.49 674	0.19 232	0.28 243	0.19 219	0.28 233	0.19 227	0.28 239	0.19 231	0.28 243	4.35 693	0.28 246	0.19 221	0.23 196	0.17 191	0.23 218	4.21 701	4.81 678	0.17 208

rvit_stereo_0083	3.92 680	5.30 652	3.06 668	4.61 663	3.09 684	4.67 690	3.08 684	4.66 689	3.09 684	4.62 688	3.10 684	4.66 692	3.11 672	4.67 689	3.16 683	4.72 676	3.16 665	4.77 690	3.11 683	4.66 674	3.11 683

rvit_0105_3	3.91 678	5.33 653	3.06 668	4.60 662	3.07 683	4.60 688	3.06 683	4.62 687	3.08 683	4.60 687	3.07 682	4.62 689	3.08 670	4.67 689	3.10 681	4.70 674	3.11 662	4.77 690	3.19 688	4.77 677	3.14 685

rvit_stereo_0081_aga	3.86 673	5.33 653	3.02 663	4.55 660	3.04 681	4.54 681	3.02 675	4.64 688	3.06 679	4.54 682	3.04 678	4.62 689	3.08 670	4.62 687	3.07 677	4.58 669	3.06 658	4.60 681	3.08 680	4.63 671	3.07 678

MLG-Stereo_test1	4.25 683	5.34 655	3.61 677	5.31 672	3.63 693	5.23 697	3.57 692	5.38 699	3.65 690	5.23 696	3.47 689	4.76 693	3.74 683	4.85 692	3.71 690	4.96 678	3.18 667	4.71 688	2.92 673	4.86 681	2.90 671

rvit_0105_5	4.10 682	5.40 656	3.13 673	4.71 665	3.15 686	4.72 693	3.10 686	4.90 696	3.27 688	4.69 690	3.16 686	4.84 696	3.25 676	4.96 695	3.34 686	5.05 681	3.39 670	5.10 695	3.40 689	5.11 685	3.42 690

UDGNet	2.23 636	5.40 656	1.72 615	2.48 600	1.69 636	2.51 645	1.69 636	2.51 643	1.72 639	2.50 645	1.69 640	2.52 639	1.69 623	2.50 642	1.68 635	2.41 632	1.70 619	2.42 649	1.69 647	2.42 626	1.64 638

rvit_stereo_ft	3.93 681	5.44 658	3.05 667	4.59 661	3.06 682	4.61 689	3.08 684	4.67 690	3.12 685	4.63 689	3.10 684	4.65 691	3.11 672	4.69 691	3.13 682	4.70 674	3.14 664	4.71 688	3.15 686	4.74 675	3.16 686

MLG-Stereo_test2	4.28 685	5.46 659	3.69 679	4.86 668	3.72 695	5.58 700	3.42 690	4.81 693	3.77 696	4.85 692	3.72 694	5.55 701	3.63 679	5.58 699	3.53 688	4.41 663	3.28 669	4.99 694	2.95 674	4.75 676	3.13 684

rvit_0105_4	3.91 678	5.47 660	3.02 663	4.54 657	3.02 676	4.54 681	3.03 679	4.75 691	3.17 686	4.57 684	3.06 679	4.61 688	3.16 674	4.65 688	3.09 680	4.66 673	3.11 662	4.68 686	3.18 687	4.81 678	3.16 686

rvit_stereo_0080	3.89 676	5.70 661	3.04 665	4.54 657	3.03 677	4.56 686	3.05 681	4.60 685	3.07 680	4.58 685	3.06 679	4.59 684	3.06 668	4.61 685	3.08 678	4.63 671	3.09 659	4.64 683	3.10 681	4.65 672	3.10 681

whm_eth	3.89 676	5.70 661	3.04 665	4.54 657	3.03 677	4.56 686	3.05 681	4.60 685	3.07 680	4.58 685	3.06 679	4.59 684	3.06 668	4.61 685	3.08 678	4.63 671	3.09 659	4.64 683	3.10 681	4.65 672	3.10 681

rvit_0105_6	3.87 675	5.73 663	3.10 670	4.69 664	3.12 685	4.54 681	3.02 675	4.56 681	3.04 675	4.54 682	3.03 676	4.54 680	3.04 666	4.56 681	3.05 674	4.58 669	3.05 654	4.58 679	3.05 676	4.58 668	3.05 674

rvit_stereo_0082	3.86 673	5.82 664	3.01 660	4.53 654	3.03 677	4.54 681	3.02 675	4.56 681	3.04 675	4.53 680	3.02 674	4.55 682	3.04 666	4.57 684	3.05 674	4.57 666	3.05 654	4.58 679	3.05 676	4.58 668	3.06 677

SGM-Forest	5.21 701	5.92 665	4.08 682	6.18 679	4.16 700	6.31 702	4.34 702	6.50 702	4.33 701	6.14 703	4.21 700	6.61 706	4.55 695	6.67 702	4.48 700	5.94 688	3.94 674	5.85 701	4.03 700	5.79 691	4.17 701
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaDis-Stereo	3.19 665	6.02 666	1.12 513	5.61 676	1.16 558	5.43 699	1.02 543	5.15 698	0.70 499	5.43 698	1.21 605	5.03 699	0.97 522	4.85 692	0.99 533	4.53 664	1.16 523	5.53 698	1.25 609	5.37 688	1.30 611

PhaseNet	1.74 589	6.34 667	4.81 685	6.77 683	0.24 258	0.80 475	0.53 453	0.48 390	0.22 237	0.53 428	0.28 276	0.48 400	0.25 254	0.40 296	0.32 335	6.39 692	4.61 679	0.46 408	0.38 411	0.25 222	0.18 214

IER	0.88 481	7.04 668	2.23 646	2.75 607	0.28 274	0.43 338	0.25 248	0.39 282	0.25 252	0.41 305	0.27 269	0.39 292	0.25 254	0.40 296	0.28 264	0.37 263	0.28 242	0.37 302	0.25 256	0.37 283	0.25 238

HCRNet	1.22 571	7.11 669	3.00 659	3.55 640	0.33 364	0.29 246	0.14 182	0.19 185	0.15 199	0.33 261	0.29 286	0.25 228	0.14 187	0.22 206	0.33 347	3.64 655	3.00 653	0.76 483	0.32 362	0.18 186	0.13 179

SA	4.33 687	7.35 670	6.85 698	5.96 678	4.09 699	3.59 669	3.15 687	3.82 672	2.64 671	3.91 670	3.85 695	3.57 668	2.72 661	3.13 663	4.03 696	7.09 698	6.86 693	3.57 666	3.12 684	3.85 654	3.51 692

cross-raft	4.83 694	7.52 671	6.43 694	6.63 682	3.96 698	4.51 679	3.99 699	4.49 679	3.96 698	4.52 678	3.96 697	4.50 679	3.97 690	4.50 680	3.97 695	6.65 693	6.44 690	4.33 674	3.92 698	4.35 663	3.91 699

test_5	4.62 692	7.55 672	6.23 693	6.32 681	3.40 690	5.29 698	3.50 691	3.53 669	4.11 699	4.28 675	4.47 702	4.26 678	4.38 694	3.68 670	3.24 684	5.89 687	5.60 684	4.84 692	3.50 690	4.33 662	3.93 700

RAFT+CT+SA	4.28 685	7.62 673	4.91 686	5.55 675	2.28 669	3.09 662	3.64 693	4.49 679	3.07 680	4.80 691	3.35 688	4.77 694	3.70 682	4.29 678	3.05 674	5.58 685	5.98 688	3.58 667	3.78 696	4.26 661	3.72 694

raft_robust	4.71 693	7.75 674	5.40 691	6.81 684	3.31 688	4.28 678	4.20 701	4.32 678	4.37 702	4.35 677	4.35 701	4.14 675	3.75 684	4.30 679	4.20 699	6.67 694	6.37 689	3.36 665	4.24 702	4.86 681	3.25 688

test_4	4.88 695	8.13 675	6.98 699	7.46 688	4.44 701	4.25 677	3.85 698	4.04 676	3.92 697	4.13 674	3.91 696	4.18 677	3.84 687	4.14 676	4.06 697	7.01 697	7.13 694	4.53 675	3.72 695	4.09 659	3.72 694

Sa-1000	4.34 688	8.37 676	6.84 697	6.98 687	4.45 702	3.58 668	3.00 673	3.42 668	3.39 689	2.61 648	4.00 698	3.83 672	4.01 691	3.90 672	3.90 694	5.98 689	5.62 685	3.76 670	2.34 669	4.35 663	2.47 668

TestStereo1	4.60 689	8.41 677	6.44 695	6.86 685	3.79 696	3.97 673	3.78 696	3.99 674	3.74 693	3.97 671	3.52 690	3.94 673	3.58 677	3.98 673	3.72 691	6.82 695	6.50 691	3.76 670	3.66 692	3.90 655	3.74 696

SA-5K	4.60 689	8.41 677	6.44 695	6.86 685	3.79 696	3.97 673	3.78 696	3.99 674	3.74 693	3.97 671	3.52 690	3.94 673	3.58 677	3.98 673	3.72 691	6.82 695	6.50 691	3.76 670	3.66 692	3.90 655	3.74 696

U	5.15 700	8.49 679	1.81 619	8.49 692	1.77 642	8.49 708	1.77 639	8.51 709	1.77 644	8.49 709	1.77 643	8.50 709	1.78 632	8.58 709	1.77 646	8.54 702	1.78 623	8.55 709	1.78 652	8.55 703	1.84 648

CFNet_RVC	2.38 646	8.71 680	0.38 294	9.33 695	0.42 425	0.56 439	0.42 416	0.60 441	0.38 388	0.62 451	0.42 424	0.56 442	7.29 705	0.62 446	0.42 411	0.53 389	0.37 333	0.49 431	0.34 376	8.30 701	6.87 708

rvit_stereo_0075_2	6.64 703	8.80 681	5.25 688	7.89 689	5.27 705	7.90 707	5.27 705	7.92 708	5.28 705	7.91 708	5.29 706	7.93 708	5.27 697	7.92 708	5.28 702	7.93 699	5.28 683	7.93 707	5.29 706	7.93 700	5.28 705

test_3	5.01 697	8.86 682	7.77 701	8.09 690	2.76 674	4.13 676	4.05 700	3.88 673	3.76 695	4.33 676	4.13 699	3.71 671	3.91 688	4.21 677	4.06 697	7.93 699	7.69 696	4.53 675	3.91 697	4.17 660	4.29 702

SGM+DAISY	7.06 705	9.15 683	5.38 690	8.84 694	5.18 704	8.80 709	5.31 706	8.79 710	5.28 705	8.89 710	5.20 705	8.93 710	5.33 698	8.95 710	5.36 703	8.70 703	5.21 682	8.74 710	5.20 705	8.89 704	5.15 704

test-1	6.46 702	9.16 684	8.03 704	8.09 690	5.62 706	6.11 701	6.35 707	6.85 704	4.94 704	6.08 702	6.29 709	4.98 698	6.43 701	6.22 700	6.36 707	6.16 691	7.47 695	5.82 700	5.44 707	7.11 697	5.68 706

RAFT	6.73 704	9.36 685	7.40 700	8.51 693	6.55 707	6.88 704	6.60 708	6.79 703	6.60 708	6.80 704	6.72 710	5.31 700	5.50 699	6.61 701	6.61 708	8.42 701	5.89 686	5.73 699	5.45 708	6.61 693	6.24 707

CFNet_pseudo	2.67 654	9.36 685	0.32 260	10.99 704	0.33 364	0.85 485	0.33 350	0.49 395	0.33 358	0.49 400	0.32 352	0.49 405	7.26 704	0.49 403	0.33 347	0.41 302	9.62 702	0.41 381	0.29 330	10.03 709	0.29 313

CFNet_ucs	2.73 655	9.64 687	0.33 265	9.92 700	0.32 352	0.49 406	0.33 350	0.49 395	0.33 358	0.49 400	0.33 361	0.49 405	8.98 708	0.48 397	0.33 347	0.41 302	9.96 705	0.40 364	0.29 330	10.12 710	0.54 446

PCWNet_CMD	2.80 662	9.82 688	0.32 260	10.09 702	0.32 352	0.49 406	0.33 350	3.34 666	0.33 358	0.49 400	0.33 361	0.49 405	8.73 706	0.48 397	0.33 347	0.41 302	9.22 699	0.42 396	0.29 330	9.55 707	0.31 335

pcwnet_v2	2.66 653	9.89 689	0.33 265	9.89 699	0.32 352	0.50 415	0.32 339	0.49 395	0.33 358	0.49 400	0.34 369	0.49 405	8.76 707	0.48 397	0.33 347	0.41 302	9.58 701	0.40 364	0.29 330	9.01 705	0.63 469

UCFNet_RVC	2.75 657	10.06 690	0.29 234	10.31 703	0.29 284	0.42 331	0.29 279	0.43 329	0.29 281	0.42 319	0.29 286	0.42 331	9.87 710	0.43 331	0.29 277	0.36 260	9.84 704	0.36 299	0.26 262	9.77 708	0.26 244

MSMDNet	2.65 652	10.14 691	0.33 265	9.74 698	0.32 352	0.87 488	0.33 350	2.95 661	0.68 486	0.49 400	0.34 369	0.49 405	5.70 700	0.49 403	0.33 347	0.42 316	9.57 700	0.41 381	0.31 355	8.36 702	0.65 477

ccs_rob	2.79 661	10.17 692	0.32 260	10.00 701	0.33 364	0.49 406	0.33 350	1.90 609	0.32 348	0.51 422	0.33 361	0.49 405	9.24 709	0.49 403	0.33 347	0.41 302	9.82 703	0.41 381	0.28 317	9.34 706	0.29 313

test-v	7.53 707	11.89 693	7.98 702	9.36 696	7.14 708	7.06 705	7.09 709	7.37 705	6.91 709	7.29 705	5.71 707	6.45 704	6.93 702	6.73 704	7.27 709	8.93 704	7.85 697	6.98 705	6.80 709	7.56 698	7.34 709

test-2	7.53 707	11.89 693	7.98 702	9.36 696	7.14 708	7.06 705	7.09 709	7.37 705	6.91 709	7.29 705	5.71 707	6.45 704	6.93 702	6.73 704	7.27 709	8.93 704	7.85 697	6.98 705	6.80 709	7.56 698	7.34 709

rafts_anoy	20.00 711	20.00 695	20.00 710	20.00 709	20.00 711	20.00 710	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 710	20.00 711	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712

raft+_RVC	20.00 711	20.00 695	20.00 710	20.00 709	20.00 711	20.00 710	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 710	20.00 711	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712

raftrobust	20.00 711	20.00 695	20.00 710	20.00 709	20.00 711	20.00 710	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 710	20.00 711	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712

CasAABBNet	20.00 711	20.00 695	20.00 710	20.00 709	20.00 711	20.00 710	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 710	20.00 711	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712

RALCasStereoNet	20.00 711	20.00 695	20.00 710	20.00 709	20.00 711	20.00 710	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 710	20.00 711	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712

RALAANet	20.00 711	20.00 695	20.00 710	20.00 709	20.00 711	20.00 710	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712	20.00 710	20.00 711	20.00 711	20.00 712	20.00 711	20.00 712

MANE	19.05 710	23.00 701	15.00 709	23.00 715	15.00 710	24.00 716	16.00 711	24.00 717	16.00 711	22.00 717	15.00 711	23.00 717	16.00 711	23.00 717	15.00 711	22.00 716	15.00 710	22.00 717	15.00 711	22.00 717	15.00 711

stereogan	2.33 640	24.38 702	1.18 522	1.18 484	1.18 562	1.14 534	1.18 556	1.19 528	1.19 562	1.14 535	1.18 559	1.14 537	1.18 548	1.14 537	1.18 556	1.14 508	1.14 521	1.19 549	1.19 556	1.15 516	1.19 558

Abc-Net	2.32 639	24.75 703	1.14 516	1.17 483	1.17 559	1.11 531	1.15 552	1.17 525	1.21 608	1.08 525	1.16 555	1.12 536	1.14 542	1.09 530	1.17 555	1.09 497	1.16 523	1.17 544	1.17 555	1.16 518	1.11 543
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 640	25.00 704	1.13 515	1.15 477	1.15 554	1.10 528	1.15 552	1.15 520	1.15 555	1.12 532	1.15 552	1.09 529	1.13 539	1.10 532	1.15 550	1.11 504	1.09 513	1.16 540	1.12 550	1.16 518	1.17 554

RGC	2.36 642	25.48 705	1.19 524	1.15 477	1.15 554	1.10 528	1.16 554	1.17 525	1.16 556	1.12 532	1.16 555	1.11 535	1.13 539	1.09 530	1.18 556	1.10 499	1.15 522	1.16 540	1.12 550	1.14 513	1.12 545

NCC-stereo	2.36 642	25.52 706	1.17 520	1.15 477	1.17 559	1.11 531	1.11 547	1.15 520	1.16 556	1.10 526	1.16 555	1.10 531	1.15 543	1.14 537	1.13 548	1.09 497	1.11 517	1.15 539	1.16 554	1.17 523	1.17 554

AF-Net	2.37 644	25.71 707	1.17 520	1.13 473	1.15 554	1.15 535	1.18 556	1.19 528	1.16 556	1.10 526	1.15 552	1.10 531	1.18 548	1.12 536	1.15 550	1.10 499	1.10 516	1.17 544	1.15 552	1.16 518	1.12 545

Nwc_Net	2.37 644	25.95 708	1.15 518	1.14 474	1.15 554	1.08 525	1.14 550	1.17 525	1.16 556	1.14 535	1.15 552	1.08 527	1.15 543	1.11 534	1.14 549	1.10 499	1.11 517	1.16 540	1.09 549	1.16 518	1.15 550

FAT-Stereo	2.46 648	26.05 709	1.23 576	1.23 533	1.22 613	1.20 537	1.24 606	1.23 579	1.23 610	1.19 538	1.22 606	1.21 587	1.24 598	1.20 542	1.24 607	1.21 559	1.17 526	1.22 597	1.25 609	1.20 528	1.24 608

S-Stereo	2.51 649	26.86 710	1.23 576	1.22 531	1.22 613	1.24 585	1.25 607	1.22 577	1.24 611	1.21 584	1.24 608	1.19 541	1.27 600	1.19 541	1.24 607	1.19 511	1.20 528	1.25 599	1.19 556	1.24 577	1.23 607

MoCha-V2	2.11 622	26.97 711	0.78 476	0.92 440	0.77 515	0.96 501	0.72 503	0.90 485	0.72 507	0.94 501	0.70 502	0.90 496	0.71 498	0.91 495	0.71 500	0.85 465	0.71 467	0.88 502	0.69 502	0.87 475	0.67 482

edge stereo	2.43 647	27.07 712	1.14 516	1.06 465	1.14 552	1.08 525	1.17 555	1.16 523	1.14 554	1.10 526	1.16 555	1.09 529	1.16 547	1.10 532	1.16 554	1.10 499	1.11 517	1.16 540	1.19 556	1.13 512	1.11 543

fff	1000028.16 738	29.62 713	29.72 718	32.61 717	30.02 718	35.13 719	31.83 720	32.07 719	10000000.00 739	35.27 721	29.82 720	32.45 719	30.15 719	32.35 719	30.09 719	31.04 719	29.55 720	30.64 719	30.14 719	10000000.00 739	30.77 720

csc	1000028.16 738	29.62 713	29.72 718	32.61 717	30.02 718	35.13 719	31.83 720	32.07 719	10000000.00 739	35.27 721	29.82 720	32.45 719	30.15 719	32.35 719	30.09 719	31.04 719	29.55 720	30.64 719	30.14 719	10000000.00 739	30.77 720

cscssc	1000028.16 738	29.62 713	29.72 718	32.61 717	30.02 718	35.13 719	31.83 720	32.07 719	10000000.00 739	35.27 721	29.82 720	32.45 719	30.15 719	32.35 719	30.09 719	31.04 719	29.55 720	30.64 719	30.14 719	10000000.00 739	30.77 720

STTStereo	3.73 670	30.40 716	2.37 651	2.39 597	2.31 671	2.35 635	2.33 666	2.29 627	2.42 669	2.32 637	2.34 671	2.33 630	2.36 657	2.30 632	2.27 668	2.35 628	2.22 644	2.31 642	2.22 665	2.29 621	2.34 664

111	30.40 717	30.94 717	29.72 718	32.61 717	30.02 718	33.57 717	30.47 719	31.50 718	29.39 719	30.98 718	29.11 719	29.78 718	30.39 722	29.45 718	30.76 722	30.08 718	29.02 719	29.92 718	30.32 722	29.86 718	30.17 719

MCSU-Stereo	7.34 706	31.03 718	23.33 716	30.31 716	0.67 489	0.93 498	0.64 470	0.92 490	0.64 474	0.92 496	0.64 481	0.93 502	0.64 470	0.92 499	0.64 465	28.35 717	22.39 717	0.88 502	0.60 476	0.83 470	0.60 462

DCANet-4	35.22 719	34.54 719	35.08 724	33.58 721	35.47 725	34.55 718	35.53 726	36.08 724	35.85 723	35.92 724	35.77 725	35.18 724	35.48 724	35.39 724	37.15 729	34.55 724	33.92 723	35.02 725	34.90 724	35.79 722	34.74 726

tt	500032.53 736	34.60 720	29.72 718	37.47 727	34.41 723	36.85 723	35.22 724	34.71 722	33.55 721	34.50 719	35.43 723	33.81 722	10000000.00 740	33.57 722	33.13 723	33.68 722	35.00 724	34.03 723	35.26 725	30.96 719	34.63 724

DCANet	500032.53 736	34.60 720	29.72 718	37.47 727	34.41 723	36.85 723	35.22 724	34.71 722	33.55 721	34.50 719	35.43 723	33.81 722	10000000.00 740	33.57 722	33.13 723	33.68 722	35.00 724	34.03 723	35.26 725	30.96 719	34.63 724

WCMA_ROB	31.10 718	35.43 722	27.12 717	39.51 729	23.10 717	38.78 729	25.30 718	37.49 730	25.39 718	37.29 729	27.02 718	38.52 730	26.48 718	37.80 729	26.44 718	36.28 725	22.65 718	33.90 722	22.30 718	37.10 727	24.18 718

ADStereo(finetuned)	36.13 720	36.63 723	38.07 729	36.97 722	33.25 722	35.91 722	34.45 723	36.36 725	32.99 720	38.14 730	36.71 726	36.69 725	34.13 723	38.57 730	40.79 730	37.60 730	36.58 726	35.90 726	33.36 723	35.42 721	34.04 723

fast-reg	37.00 721	37.00 724	37.00 725	37.00 723	37.00 726	37.00 725	37.00 727	37.00 726	37.00 724	37.00 725	37.00 727	37.00 726	37.00 725	37.00 725	37.00 725	37.00 726	37.00 727	37.00 727	37.00 727	37.00 723	37.00 727

Reg-Stereo(zero)	37.00 721	37.00 724	37.00 725	37.00 723	37.00 726	37.00 725	37.00 727	37.00 726	37.00 724	37.00 725	37.00 727	37.00 726	37.00 725	37.00 725	37.00 725	37.00 726	37.00 727	37.00 727	37.00 727	37.00 723	37.00 727

fast-iter	37.00 721	37.00 724	37.00 725	37.00 723	37.00 726	37.00 725	37.00 727	37.00 726	37.00 724	37.00 725	37.00 727	37.00 726	37.00 725	37.00 725	37.00 725	37.00 726	37.00 727	37.00 727	37.00 727	37.00 723	37.00 727

CoSv	37.00 721	37.00 724	37.00 725	37.00 723	37.00 726	37.00 725	37.00 727	37.00 726	37.00 724	37.00 725	37.00 727	37.00 726	37.00 725	37.00 725	37.00 725	37.00 726	37.00 727	37.00 727	37.00 727	37.00 723	37.00 727

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 698	50.87 728	2.78 656	2.87 613	2.71 673	2.78 661	0.47 432	2.88 660	2.86 674	1.89 611	2.67 673	2.79 662	2.79 662	2.78 661	2.83 671	2.82 646	2.82 652	2.83 660	2.77 672	2.83 647	2.76 669
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MDST_ROB	69.83 725	87.70 729	41.95 730	113.75 732	65.62 732	75.05 730	55.25 732	75.64 732	45.04 728	71.61 731	41.75 731	72.81 731	44.06 729	68.38 731	44.63 731	101.89 733	59.57 733	107.10 733	61.05 733	104.38 730	59.38 733

MGS-Stereo	239.45 730	123.00 730	135.00 734	266.00 735	286.00 736	277.00 735	305.00 737	271.00 736	242.00 734	274.00 736	279.00 737	255.00 736	270.00 735	268.00 736	297.00 737	221.00 736	247.00 737	216.00 736	123.00 734	217.00 733	217.00 737

AE-Stereo	201.80 729	123.00 730	115.00 732	219.00 734	218.00 735	223.00 734	244.00 736	217.00 735	236.00 733	202.00 735	203.00 735	205.00 735	208.00 733	225.00 735	204.00 735	210.00 735	198.00 735	197.00 735	184.00 736	204.00 732	201.00 735

EGLCR-Stereo	246.90 731	129.00 732	139.00 735	266.00 735	286.00 736	277.00 735	305.00 737	271.00 736	242.00 734	274.00 736	279.00 737	255.00 736	270.00 735	268.00 736	297.00 737	230.00 737	247.00 737	216.00 736	223.00 738	237.00 734	227.00 738

NOSS_ROB	102.95 726	153.00 733	121.00 733	51.00 730	44.00 730	165.00 733	127.00 733	153.00 733	119.00 730	164.00 734	125.00 733	168.00 734	120.00 731	153.00 733	117.00 733	49.00 731	44.00 731	49.00 731	44.00 731	49.00 728	44.00 731

MeshStereo	159.24 728	171.00 734	160.68 736	162.58 733	160.59 733	164.01 732	160.35 734	158.51 734	158.56 731	158.34 733	160.12 734	158.56 733	159.92 732	157.26 734	158.94 734	154.38 734	158.36 734	155.75 734	159.13 735	153.67 731	154.07 734
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
PA-Net	11.80 709	223.51 735	0.62 427	0.59 379	0.71 500	0.59 447	0.73 504	0.67 452	0.73 510	0.55 437	0.61 477	0.60 450	0.74 501	0.63 451	0.73 502	0.66 420	0.60 434	0.69 468	0.66 493	0.72 447	0.65 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	284.23 732	354.61 736	207.27 737	363.24 737	206.46 734	364.72 737	210.41 735	364.72 738	210.41 732	364.81 738	208.64 736	364.81 738	208.64 734	364.72 738	210.41 736	354.70 738	205.53 736	354.70 738	205.53 737	354.70 735	205.53 736

LE_ROB	396.57 733	471.28 737	329.84 738	471.48 738	308.15 738	526.83 738	322.10 739	488.15 739	323.76 736	495.46 739	317.97 739	497.17 739	320.10 737	481.62 739	326.76 739	462.71 739	298.97 739	466.16 739	285.98 739	447.62 736	289.21 739

SGM-ForestM	596.69 734	677.77 738	444.52 739	699.85 739	517.25 739	732.94 739	488.29 740	770.79 740	460.11 737	750.81 740	487.98 740	792.79 740	499.41 738	730.90 740	475.81 740	720.03 740	491.16 740	663.96 740	418.60 740	674.76 737	436.05 740

CBMV_ROB	818.48 735	913.88 739	709.52 740	862.84 740	597.78 740	1073.99 740	700.52 741	1015.66 741	702.59 738	1115.65 741	760.02 741	1130.24 741	721.57 739	1037.41 741	692.65 741	814.05 741	564.29 741	843.28 741	595.31 741	915.51 738	602.92 741

CBMV	128.50 727	1422.70 740	53.10 731	79.50 731	51.30 731	77.30 731	49.70 731	74.00 731	48.20 729	77.20 732	48.80 732	73.90 732	48.00 730	73.80 732	48.80 732	70.40 732	45.10 732	68.90 732	46.10 732	68.20 729	45.00 732
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
real-time stereo	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 739	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 740	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 739	10000000.00 742

111111	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 739	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 740	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 739	10000000.00 742

SGD-Stereo	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 739	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 740	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 739	10000000.00 742

IGEV-Stereo++	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 739	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 740	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 739	10000000.00 742

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 741	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 739	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 740	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 742	10000000.00 739	10000000.00 742

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Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GS-Stereo							0.38 388	0.50 404	0.38 388	0.50 413	0.38 393	0.50 419	3.79 685	0.50 411	0.38 380	0.54 390	0.43 374	0.46 408	0.34 376	0.46 382	0.35 366

Low-res two-view benchmark