Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 96	0.07 93	0.09 88	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 103	0.07 99	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 209	0.20 252	0.23 233	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 268	0.21 281	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 345	0.10 105	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.11 148	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 325	0.10 105	0.12 122	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 133	0.10 117	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

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

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

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

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

iinet-test	0.08 79	0.16 171	0.02 15	0.16 163	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 289	0.02 26	0.02 27	0.71 533	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 261

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

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 96	0.08 95	0.09 88	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 95	0.08 102	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.10 105	1.05 469	0.12 145	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 469	0.12 145	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample2	0.09 86	1.03 465	0.11 133	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 86	0.87 411	0.12 145	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 86	1.01 459	0.09 101	0.09 88	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.09 112	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 86	0.95 435	0.09 101	0.10 93	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 103	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

CoDeX	0.15 203	0.70 376	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 581	0.02 21	0.69 565	0.75 591	0.01 15	0.02 27	0.02 20

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 133	0.44 294	0.33 347	0.39 318	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 373	0.36 419	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

psmg	0.43 399	1.91 631	0.92 592	1.91 673	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 720	1.44 711	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

CSP-Net	0.34 317	1.29 547	1.19 626	1.36 643	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 669	1.21 687	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

SFCPSM	0.17 220	0.78 393	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 621	0.02 21	0.75 578	0.76 593	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 269	1.31 551	0.74 566	0.92 532	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 572	0.75 578	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

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

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

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

ADCMid	0.08 79	0.02 12	0.02 15	1.01 553	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 163	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 86	0.02 12	0.04 65	0.90 527	0.06 146	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 211	0.36 468	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 133	0.02 12	0.02 15	1.62 662	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 104	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

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

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

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

IGEV_i1	0.26 279	0.05 67	0.04 65	0.06 70	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 148	0.05 111	0.03 58	4.34 790	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

AANet	0.07 68	0.04 52	0.03 40	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 199	0.04 96	0.03 58	0.58 498	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

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

RT-Monster	0.09 86	0.07 85	0.03 40	0.15 153	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 173	0.04 96	0.03 58	0.92 577	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-sn7	0.10 105	0.98 439	0.14 176	0.15 153	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 175	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.12 146	1.14 481	0.17 218	0.20 211	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 226	0.16 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 185	1.22 543	0.28 305	0.32 283	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 319	0.27 318	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

test_sample8	0.10 105	1.05 469	0.12 145	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 86	1.00 449	0.11 133	0.11 114	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample6	0.09 86	0.97 438	0.10 105	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample5	0.10 105	1.07 473	0.11 133	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 105	1.03 465	0.12 145	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.13 188	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample3	0.09 86	0.87 411	0.10 105	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

mmm	0.14 185	1.83 616	0.12 145	0.11 114	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 110	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 104	0.12 133	0.11 148	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

11t1	0.17 220	2.16 652	0.13 167	0.13 135	0.04 101	0.06 126	0.04 110	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 122	0.18 226	0.12 163	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

DualNet	0.10 105	1.07 473	0.11 133	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

ffm	0.25 269	3.83 731	0.12 145	0.12 122	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 269	3.83 731	0.12 145	0.12 122	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 269	3.83 731	0.12 145	0.12 122	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.12 133	0.12 163	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

1111x	0.10 105	1.14 481	0.13 167	0.14 141	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.11 148	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 86	1.01 459	0.10 105	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

qqq	0.16 214	2.01 641	0.12 145	0.15 153	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 133	0.14 203	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

x	0.11 133	1.15 484	0.15 201	0.14 141	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.15 213	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

BUS	0.83 565	1.91 631	0.92 592	4.48 769	0.02 22	0.40 379	0.04 110	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.41 407	0.05 125	0.03 49	0.05 122	1.97 720	4.19 807	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

BSDual-CNN	0.81 556	1.91 631	0.92 592	4.48 769	0.02 22	0.42 419	0.06 151	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 720	4.19 807	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

hknet	1.10 618	1.85 622	3.49 800	4.48 769	0.02 22	0.42 419	0.06 151	0.41 398	0.02 28	0.48 488	0.03 62	0.41 407	0.03 59	0.42 419	0.03 58	4.39 793	4.19 807	0.33 353	0.23 328	0.34 344	0.27 363

222	0.10 105	0.99 447	0.12 145	0.13 135	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 133	0.12 163	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

xxxx	0.11 133	1.16 486	0.16 208	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 149	0.16 217	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

test_xeample	0.10 105	1.09 475	0.13 167	0.12 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 160	0.14 203	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

BEATNet_4x	0.11 133	0.03 31	0.03 40	1.60 659	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 133	0.03 31	0.03 40	1.60 659	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCRef	0.12 146	0.03 31	0.04 65	1.71 667	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

AnyNet_C32	0.14 185	0.04 52	0.03 40	2.22 688	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 151	0.04 104	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 65	1.27 628	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 156	0.04 104	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

FADE	0.07 68	0.06 81	0.02 15	0.09 88	0.10 170	0.03 44	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.05 120	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.15 175	0.10 117	0.17 257	0.13 252	0.11 182	0.11 191

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

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

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

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

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

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

z-mn7	0.16 214	1.21 537	0.33 347	0.41 346	0.04 101	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.35 338	0.31 356	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 245	1.40 562	0.53 501	0.56 456	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.05 122	0.57 497	0.44 476	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 229	1.47 564	0.33 347	0.40 331	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.38 360	0.32 362	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 145	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 127	0.04 101	0.04 110	0.12 191	0.04 117	0.06 137	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NINENet	0.69 520	3.87 734	1.20 629	1.98 679	0.05 126	0.40 379	0.04 110	0.40 379	0.05 132	0.41 397	0.04 117	0.41 407	0.05 125	0.40 385	0.05 122	1.79 706	1.56 720	0.34 363	0.22 320	0.34 344	0.23 304

APVNet	0.09 86	0.05 67	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 112	0.90 636	0.06 134	0.04 110	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.04 104	0.05 72	0.04 72	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.05 122

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

FADNet-RVC-Resample	0.12 146	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	1.57 746	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

FADNet_RVC	0.12 146	0.04 52	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.65 750	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet	0.12 146	0.05 67	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.66 753	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

GIO	0.10 105	0.22 198	0.22 269	0.23 233	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.07 151	0.05 132	0.07 153	0.05 135	0.07 153	0.05 125	0.07 151	0.05 122	0.23 268	0.22 288	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 277	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP(FT)	0.07 68	0.40 264	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

mmmmmm	0.07 68	0.40 264	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

UHP	0.07 68	0.41 277	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 145	0.08 81	0.05 126	0.08 147	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 87	0.11 133	0.11 114	0.05 126	0.08 147	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.11 127	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 79	0.08 87	0.11 133	0.11 114	0.05 126	0.08 147	0.05 127	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.09 162	0.08 157	0.15 175	0.11 148	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 86	0.13 125	0.39 393	0.08 81	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.13 193	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 252	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 86	0.13 125	0.39 393	0.08 81	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.13 193	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.06 137	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.06 81	0.05 84	0.14 208	0.13 252	0.06 134	0.05 122

ISRNet	0.11 133	0.05 67	0.36 374	0.24 239	0.07 155	0.13 187	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.13 194	0.05 125	0.05 111	0.09 163	0.24 278	0.20 276	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 244

qqq1	0.25 269	3.70 725	0.14 176	0.14 141	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.13 149	0.12 163	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 269	3.70 725	0.14 176	0.14 141	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.06 136	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.06 128	0.05 122	0.13 149	0.12 163	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

GwcNet	0.12 146	0.07 85	0.05 80	0.08 81	0.05 126	0.08 147	1.20 675	0.07 151	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.03 58	0.07 93	0.05 84	0.06 133	0.05 129	0.07 153	0.05 122

FADNet-RVC	0.13 154	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 127	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 135	0.04 102	0.05 125	0.04 96	1.71 767	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

ADCP+	0.15 203	0.04 52	0.04 65	2.20 687	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 135	0.04 102	0.04 107	0.08 156	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 351	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 359	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

2222	0.09 86	0.59 359	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

1111	0.09 86	0.60 364	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

fsdfsdds	0.08 79	0.58 356	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

nnnnnnn	0.08 79	0.58 356	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TestStereooo	0.08 79	0.56 351	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TS12	0.09 86	0.09 96	0.17 218	0.19 198	0.06 146	0.08 147	0.06 151	0.08 156	0.06 151	0.08 155	0.06 152	0.08 154	0.06 148	0.08 156	0.06 145	0.15 175	0.16 217	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

AASNet	0.06 62	0.08 87	0.08 95	0.08 81	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

SACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 95	0.08 81	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

AACVNet	0.06 62	0.08 87	0.08 95	0.08 81	0.05 126	0.06 126	0.05 127	0.05 116	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.05 120	0.06 148	0.06 128	0.05 122	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.05 129	0.06 134	0.05 122

CR-RVC	0.42 396	0.14 147	1.89 745	1.91 673	0.13 250	0.12 184	0.08 165	0.07 151	0.07 162	0.07 153	0.07 163	0.08 154	0.14 260	0.07 151	0.07 153	0.96 585	1.91 759	0.14 208	0.14 258	0.20 268	0.13 244

anonymous	0.09 86	0.09 96	0.14 176	0.14 141	0.07 155	0.09 155	0.07 162	0.09 162	0.07 162	0.09 162	0.07 163	0.09 163	0.07 161	0.09 162	0.07 153	0.14 160	0.13 188	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

FINET	0.07 68	0.08 87	0.07 93	0.07 79	0.07 155	0.08 147	0.06 151	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.06 148	0.07 151	0.07 153	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

BEATNet-Init1	0.19 233	0.08 87	0.08 95	2.23 689	0.08 158	0.08 147	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 185	0.08 157	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 233	0.08 87	0.08 95	2.23 689	0.08 158	0.08 147	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 185	0.08 157	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

ACC-I	0.10 105	0.10 101	0.12 145	0.13 135	0.08 158	0.11 173	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.11 183	0.08 168	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 149	0.12 163	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 105	0.10 101	0.11 133	0.13 135	0.08 158	0.10 157	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.10 166	0.08 168	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 149	0.11 148	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

SepStereo	0.09 86	0.09 96	0.10 105	0.09 88	0.09 164	0.09 155	0.09 168	0.10 163	0.08 167	0.10 166	0.09 170	0.09 163	0.09 169	0.09 162	0.08 157	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

SuperB	0.21 245	0.10 101	2.51 778	0.12 122	0.09 164	0.10 157	0.09 168	0.08 156	0.07 162	0.10 166	0.09 170	0.09 163	0.07 161	0.07 151	0.07 153	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

PASM	0.39 367	3.06 710	1.36 694	1.58 655	0.09 164	0.11 173	0.11 200	0.11 181	0.11 205	0.09 162	0.09 170	0.11 184	0.09 169	0.09 162	0.09 163	0.11 127	0.11 148	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.11 191

DRN-Test	0.14 185	0.13 125	0.09 101	0.14 141	0.09 164	0.15 226	0.09 168	0.14 211	0.10 177	0.14 212	0.09 170	0.14 211	0.09 169	0.13 195	0.09 163	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.12 191	0.73 602

ply	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

xbf	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

relubot	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

relurobot	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

G4	0.22 254	0.18 181	0.10 105	1.73 668	0.10 170	0.15 226	0.10 173	0.14 211	0.27 354	0.15 234	0.10 174	0.15 240	0.10 173	0.15 241	0.17 281	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.18 260	0.10 167

G3	0.21 245	0.17 176	0.10 105	1.52 651	0.10 170	0.14 202	0.10 173	0.14 211	0.27 354	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.15 271	0.17 253	0.10 167

G2	0.21 245	0.17 176	0.10 105	1.68 665	0.10 170	0.15 226	0.10 173	0.14 211	0.26 349	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.16 271	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.16 275	0.17 253	0.10 167

GOStereo-base	0.20 235	0.18 181	0.10 105	1.53 653	0.10 170	0.16 241	0.10 173	0.15 240	0.10 177	0.15 234	0.10 174	0.15 240	0.10 173	0.15 241	0.16 271	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 275	0.17 253	0.10 167

tt4	0.14 185	0.14 147	0.21 260	0.20 211	0.10 170	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.10 177	0.13 194	0.10 174	0.13 194	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 237	0.17 247	0.13 189	0.12 233	0.13 194	0.12 232

tt9	0.15 203	0.15 166	0.21 260	0.40 331	0.10 170	0.15 226	0.12 241	0.13 193	0.11 205	0.14 212	0.10 174	0.15 240	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.14 211	0.11 191

over-6	0.11 133	0.11 118	0.15 201	0.16 163	0.10 170	0.11 173	0.10 173	0.11 181	0.10 177	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 185	0.10 170	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

over v1	0.11 133	0.11 118	0.15 201	0.16 163	0.10 170	0.11 173	0.10 173	0.11 181	0.10 177	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 185	0.10 170	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.10 167

over-8	0.11 133	0.14 147	0.15 201	0.16 163	0.10 170	0.11 173	0.10 173	0.11 181	0.09 172	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 185	0.09 163	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.09 164	0.11 182	0.09 159

over-9	0.11 133	0.11 118	0.16 208	0.16 163	0.10 170	0.12 184	0.10 173	0.11 181	0.10 177	0.11 183	0.10 174	0.11 184	0.10 173	0.11 185	0.10 170	0.14 160	0.14 203	0.11 178	0.10 173	0.11 182	0.09 159

S2M2_L	0.12 146	0.14 147	0.10 105	0.15 153	0.10 170	0.14 202	0.10 173	0.14 211	0.10 177	0.15 234	0.10 174	0.14 211	0.10 173	0.14 211	0.10 170	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	0.13 194	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CAS++	0.17 220	0.27 222	0.21 260	0.10 93	0.21 323	0.15 226	0.22 311	0.10 163	0.21 314	0.22 281	0.10 174	0.19 262	0.18 301	0.10 166	0.19 299	0.20 245	0.19 274	0.18 268	0.10 173	0.19 267	0.18 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AnonymousM	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

LRCNet_RVC	0.13 154	0.13 125	0.09 101	0.13 135	0.10 170	0.14 202	0.10 173	0.14 211	0.10 177	0.23 287	0.10 174	0.20 267	0.10 173	0.24 295	0.11 190	0.11 127	0.09 112	0.12 185	0.14 258	0.12 191	0.09 159

PVD	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SHD	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

SAMSARA	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

XQC	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSC	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTS	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

RTSA	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet+	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

MADNet++	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 93	0.10 170	0.10 157	0.10 173	0.10 163	0.10 177	0.10 166	0.10 174	0.10 166	0.10 173	0.10 166	0.10 170	0.10 108	0.10 117	0.10 161	0.10 173	0.10 166	0.10 167

StereoDRNet	0.15 203	0.14 147	0.10 105	0.14 141	0.09 164	0.15 226	0.09 168	0.14 211	0.09 172	0.14 212	0.10 174	0.14 211	0.09 169	0.14 211	0.09 163	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 164	0.13 194	0.82 618

Cross2Single Stereo	0.14 185	0.15 166	0.17 218	0.18 190	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.15 240	0.10 177	0.16 244	0.11 202	0.16 244	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.18 226	0.14 203	0.15 241	0.11 198	0.15 233	0.10 167

tt5	0.14 185	0.13 125	0.22 269	0.20 211	0.12 240	0.15 226	0.11 200	0.13 193	0.12 245	0.15 234	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.20 245	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.14 211	0.10 167

GFORCE	0.13 154	0.13 125	0.18 229	0.19 198	0.11 200	0.11 173	0.10 173	0.11 181	0.09 172	0.11 183	0.11 202	0.11 184	0.10 173	0.13 195	0.11 190	0.17 208	0.18 267	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

E$^{3}$Stereo	0.13 154	0.14 147	0.13 167	0.16 163	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

LLLLL	0.13 154	0.14 147	0.13 167	0.16 163	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

LLL	0.13 154	0.14 147	0.14 176	0.17 184	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.14 203	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

low	0.13 154	0.14 147	0.14 176	0.16 163	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

100	0.13 154	0.14 147	0.13 167	0.17 184	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

300	0.13 154	0.14 147	0.13 167	0.16 163	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

Last	0.13 154	0.14 147	0.14 176	0.16 163	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

DDDD	0.13 154	0.14 147	0.14 176	0.16 163	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

FORCE_4.7	0.13 154	0.13 125	0.19 238	0.19 198	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.11 190	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

F4.4	0.13 154	0.13 125	0.18 229	0.19 198	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_4.6	0.13 154	0.13 125	0.18 229	0.20 211	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.11 190	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

F5.5	0.13 154	0.13 125	0.18 229	0.19 198	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.12 241	0.13 195	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

F8.5	0.13 154	0.13 125	0.19 238	0.19 198	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.11 190	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_9	0.13 154	0.13 125	0.20 252	0.19 198	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.11 190	0.17 208	0.18 267	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_8	0.13 154	0.13 125	0.19 238	0.19 198	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.11 190	0.18 226	0.17 247	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

F7	0.13 154	0.13 125	0.19 238	0.20 211	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_4.5	0.13 154	0.13 125	0.18 229	0.19 198	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

TT111	0.13 154	0.14 147	0.14 176	0.16 163	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

FORCE_4	0.13 154	0.13 125	0.19 238	0.19 198	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.11 191

FORCE_5	0.13 154	0.13 125	0.18 229	0.18 190	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.11 198	0.13 194	0.11 191

FORCE_6	0.13 154	0.13 125	0.18 229	0.18 190	0.11 200	0.13 187	0.11 200	0.13 193	0.11 205	0.13 194	0.11 202	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.11 190	0.17 208	0.16 217	0.13 189	0.10 173	0.13 194	0.10 167

EE1	0.13 154	0.14 147	0.14 176	0.17 184	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

AnonStereo	0.13 154	0.14 147	0.14 176	0.16 163	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.16 188	0.13 188	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

S2M2_XL	0.14 185	0.17 176	0.12 145	0.17 184	0.11 200	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 205	0.17 252	0.11 202	0.17 253	0.11 199	0.17 254	0.11 190	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.11 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetRed	0.11 133	0.12 123	0.11 133	0.11 114	0.11 200	0.11 173	0.14 255	0.11 181	0.11 205	0.12 191	0.11 202	0.11 184	0.11 199	0.11 185	0.11 190	0.11 127	0.16 217	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

JetBlue	0.11 133	0.11 118	0.12 145	0.13 135	0.14 254	0.11 173	0.11 200	0.11 181	0.11 205	0.11 183	0.11 202	0.11 184	0.11 199	0.12 193	0.12 233	0.11 127	0.11 148	0.11 178	0.11 198	0.11 182	0.11 191

IPLG	0.13 154	0.20 188	0.14 176	0.15 153	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

MIPNet	0.14 185	0.21 194	0.17 218	0.16 163	0.11 200	0.15 226	0.12 241	0.14 211	0.11 205	0.16 244	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.14 160	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

ICVP	0.15 203	0.53 341	0.11 133	0.16 163	0.11 200	0.16 241	0.11 200	0.16 246	0.11 205	0.16 244	0.11 202	0.16 244	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.11 191
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UNet	0.29 289	0.90 421	0.10 105	0.14 141	0.10 170	0.14 202	0.10 173	0.91 595	0.69 600	0.14 212	0.11 202	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.10 170	0.12 133	0.09 112	0.12 185	0.09 164	0.88 588	0.76 609

ELAS	0.13 154	0.16 171	0.11 133	0.15 153	0.09 164	0.18 253	0.11 200	0.18 257	0.11 205	0.17 252	0.11 202	0.18 257	0.11 199	0.18 257	0.11 190	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 211	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WiStereo	0.15 203	0.14 147	0.21 260	0.26 254	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 177	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 232

tt3	0.15 203	0.15 166	0.21 260	0.34 294	0.12 240	0.14 202	0.11 200	0.15 240	0.12 245	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.13 195	0.12 233	0.19 237	0.18 267	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.11 191

tt6	0.15 203	0.14 147	0.21 260	0.26 254	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.15 240	0.10 177	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.15 241	0.11 190	0.19 237	0.17 247	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 232

tt7	0.14 185	0.15 166	0.21 260	0.31 276	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.13 193	0.12 245	0.14 212	0.12 236	0.13 194	0.11 199	0.13 195	0.12 233	0.18 226	0.15 213	0.13 189	0.10 173	0.15 233	0.11 191

tt8	0.14 185	0.15 166	0.20 252	0.28 261	0.11 200	0.14 202	0.10 173	0.14 211	0.12 245	0.15 234	0.12 236	0.13 194	0.12 241	0.14 211	0.11 190	0.18 226	0.17 247	0.14 208	0.10 173	0.15 233	0.12 232

TYNG	0.14 185	0.13 125	0.21 260	0.20 211	0.12 240	0.14 202	0.12 241	0.13 193	0.10 177	0.13 194	0.12 236	0.14 211	0.12 241	0.14 211	0.10 170	0.16 188	0.16 217	0.15 241	0.12 233	0.14 211	0.11 191

LACA_dic	0.45 435	0.13 125	1.78 727	1.70 666	0.12 240	0.13 187	0.12 241	0.16 246	0.15 269	0.13 194	0.12 236	0.13 194	0.11 199	0.16 245	0.13 245	1.73 704	1.69 734	0.16 247	0.11 198	0.13 194	0.13 244

DF	0.39 367	1.37 558	1.02 609	1.14 566	0.12 240	0.16 241	0.12 241	0.16 246	0.12 245	0.16 244	0.12 236	0.16 244	0.12 241	0.16 245	0.12 233	1.12 611	1.00 605	0.15 241	0.12 233	0.15 233	0.12 232

MatchAttention (ZS)	0.12 146	0.12 123	0.12 145	0.12 122	0.13 250	0.12 184	0.12 241	0.12 190	0.12 245	0.12 191	0.12 236	0.12 193	0.12 241	0.12 193	0.12 233	0.12 133	0.12 163	0.12 185	0.12 233	0.12 191	0.12 232
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
ProNet	0.14 185	0.20 188	0.14 176	0.16 163	0.11 200	0.16 241	0.11 200	0.17 253	0.11 205	0.17 252	0.12 236	0.17 253	0.13 255	0.17 254	0.12 233	0.15 175	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.15 233	0.12 232

CIPLG	0.13 154	0.21 194	0.12 145	0.16 163	0.11 200	0.15 226	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.15 234	0.12 236	0.15 240	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

IPLGR_C	0.14 185	0.20 188	0.12 145	0.15 153	0.11 200	0.14 202	0.15 264	0.14 211	0.11 205	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.16 245	0.11 190	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.12 233	0.15 233	0.12 232

IPLGR	0.14 185	0.24 209	0.14 176	0.16 163	0.12 240	0.15 226	0.12 241	0.14 211	0.11 205	0.15 234	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

ACRE	0.13 154	0.21 194	0.14 176	0.15 153	0.11 200	0.14 202	0.11 200	0.14 211	0.11 205	0.14 212	0.12 236	0.14 211	0.11 199	0.14 211	0.11 190	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 198	0.14 211	0.11 191

aanetorigin	0.13 154	0.11 118	0.11 133	0.11 114	0.11 200	0.11 173	0.11 200	0.11 181	0.11 205	0.11 183	0.12 236	0.11 184	0.11 199	0.11 185	0.11 190	0.11 127	0.11 148	0.14 208	0.11 198	0.49 501	0.11 191

cf-r	0.66 509	2.17 653	0.12 145	0.18 190	0.12 240	0.18 253	2.70 803	2.60 776	0.12 245	0.18 256	0.12 236	0.18 257	0.12 241	0.18 257	0.12 233	0.15 175	0.11 148	0.15 241	0.11 198	1.81 721	1.74 772

HSM	0.14 185	0.16 171	0.12 145	0.17 184	0.12 240	0.17 249	0.11 200	0.17 253	0.11 205	0.17 252	0.12 236	0.17 253	0.12 241	0.17 254	0.12 233	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 198	0.16 244	0.12 232

PDISCO_ROB	0.83 565	2.80 705	3.49 800	0.14 141	0.11 200	0.17 249	0.09 168	0.15 240	0.10 177	0.15 234	0.12 236	0.16 244	0.14 260	3.30 797	0.13 245	0.14 160	2.34 777	0.16 247	0.12 233	2.62 777	0.10 167

LALA_ROB	0.15 203	0.19 184	0.12 145	0.18 190	0.11 200	0.20 262	0.12 241	0.21 277	0.12 245	0.20 265	0.12 236	0.20 267	0.12 241	0.21 278	0.13 245	0.17 208	0.10 117	0.18 268	0.11 198	0.18 260	0.11 191

ELAS_RVC	0.14 185	0.16 171	0.10 105	0.15 153	0.10 170	0.18 253	0.11 200	0.19 259	0.11 205	0.19 258	0.12 236	0.18 257	0.11 199	0.19 260	0.12 233	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 164	0.15 233	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 203	0.17 176	0.11 133	0.18 190	0.11 200	0.19 256	0.11 200	0.19 259	0.12 245	0.19 258	0.12 236	0.20 267	0.12 241	0.19 260	0.12 233	0.16 188	0.11 148	0.17 257	0.10 173	0.17 253	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CR-Stereo	0.51 473	0.14 147	1.94 760	1.87 670	0.14 254	0.13 187	0.14 255	0.19 259	0.18 294	0.13 194	0.13 257	0.18 257	0.17 289	0.14 211	0.15 262	1.89 714	1.93 760	0.19 271	0.14 258	0.20 268	0.15 258

DDVS	0.30 290	3.10 711	0.14 176	0.19 198	0.14 254	0.19 256	0.14 255	0.20 267	0.14 257	0.19 258	0.13 257	0.16 244	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.17 208	0.13 188	0.17 257	0.13 252	0.17 253	0.13 244

ITSA-stereo	0.15 203	0.17 176	0.13 167	0.20 211	0.13 250	0.19 256	0.13 253	0.18 257	0.13 254	0.19 258	0.13 257	0.18 257	0.14 260	0.18 257	0.14 250	0.16 188	0.11 148	0.15 241	0.14 258	0.18 260	0.11 191

ACVNet	0.20 235	0.19 184	0.14 176	0.20 211	0.14 254	0.20 262	0.96 645	0.21 277	0.14 257	0.20 265	0.13 257	0.21 275	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	0.17 253	0.12 232

acv_ft	0.20 235	0.19 184	0.14 176	0.20 211	0.14 254	0.20 262	0.96 645	0.21 277	0.14 257	0.20 265	0.13 257	0.21 275	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	0.17 253	0.12 232

DeepPruner_ROB	0.16 214	0.18 181	0.13 167	0.19 198	0.13 250	0.19 256	0.13 253	0.19 259	0.13 254	0.19 258	0.13 257	0.19 262	0.13 255	0.19 260	0.13 245	0.18 226	0.13 188	0.18 268	0.13 252	0.18 260	0.13 244

depth_test_26	0.20 235	0.34 238	0.25 285	0.34 294	0.14 254	0.21 273	0.14 255	0.21 277	0.14 257	0.21 277	0.14 263	0.21 275	0.14 260	0.21 278	0.14 250	0.26 287	0.26 305	0.22 287	0.15 271	0.22 280	0.14 251

castereo++	0.54 480	3.59 722	1.15 620	1.31 637	0.14 254	0.16 241	0.14 255	0.16 246	0.14 257	0.16 244	0.14 263	0.16 244	0.13 255	0.16 245	0.14 250	1.45 686	1.16 635	0.15 241	0.14 258	0.15 233	0.13 244

GMStereo	0.14 185	0.13 125	0.14 176	0.14 141	0.14 254	0.14 202	0.14 255	0.14 211	0.14 257	0.14 212	0.14 263	0.14 211	0.14 260	0.14 211	0.14 250	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.22 254	0.13 125	0.19 238	0.23 233	0.10 170	0.26 309	1.02 656	0.14 211	0.10 177	0.28 317	0.14 263	0.17 253	0.19 308	0.28 325	0.09 163	0.22 256	0.16 217	0.23 296	0.17 301	0.11 182	0.12 232

hitnet-ft	0.79 548	2.78 704	0.14 176	0.20 211	0.14 254	0.21 273	2.89 804	2.80 791	0.14 257	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	2.54 776	2.33 789

GANet-RSSM	0.75 537	1.91 631	0.14 176	0.47 379	0.14 254	0.21 273	3.21 820	2.30 762	0.14 257	0.46 475	0.14 263	0.23 293	0.18 301	0.21 278	0.14 250	0.18 226	0.27 318	0.37 393	0.13 252	2.13 745	2.12 782

PSMNet-RSSM	0.77 544	2.76 699	0.14 176	0.20 211	0.14 254	0.20 262	2.66 801	2.79 790	0.14 257	0.21 277	0.14 263	0.21 275	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	2.52 768	2.31 787

GwcNet-RSSM	0.77 544	2.77 701	0.14 176	0.20 211	0.14 254	0.20 262	2.67 802	2.78 789	0.14 257	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.21 278	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	2.52 768	2.31 787

CFNet-ft	0.55 484	1.57 570	0.14 176	0.20 211	0.14 254	0.20 262	2.53 799	1.61 711	0.14 257	0.20 265	0.14 263	0.20 267	0.14 260	0.20 265	0.14 250	0.17 208	0.12 163	0.17 257	0.12 233	1.56 705	1.24 720

CCAANet	0.17 220	0.71 378	0.14 176	0.14 141	0.14 254	0.14 202	0.14 255	0.14 211	0.14 257	0.14 212	0.14 263	0.14 211	0.14 260	0.14 211	0.22 315	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 258	0.14 211	0.14 251

SCION-MonSter(vits)	0.25 269	0.79 395	0.31 333	0.42 356	0.28 356	0.40 379	0.28 354	0.20 267	0.15 269	0.40 380	0.15 273	0.19 262	0.15 273	0.20 265	0.15 262	0.23 268	0.21 281	0.17 257	0.14 258	0.16 244	0.14 251

SCION-MonSter	0.21 245	0.76 389	0.22 269	0.25 246	0.15 269	0.19 256	0.15 264	0.19 259	0.15 269	0.19 258	0.15 273	0.19 262	0.15 273	0.19 260	0.14 250	0.22 256	0.21 281	0.16 247	0.14 258	0.16 244	0.15 258

DepthFocus	0.18 229	0.22 198	0.15 201	0.22 228	0.15 269	0.22 278	0.15 264	0.22 283	0.15 269	0.22 281	0.15 273	0.22 285	0.16 277	0.22 284	0.15 262	0.20 245	0.15 213	0.20 277	0.14 258	0.20 268	0.14 251

RSGM-EC	0.24 266	0.24 209	0.15 201	0.22 228	0.15 269	0.22 278	0.15 264	0.22 283	0.15 269	0.24 294	0.15 273	0.22 285	0.15 273	0.22 284	1.19 673	0.20 245	0.17 247	0.24 306	0.14 258	0.20 268	0.14 251

acva	0.24 266	0.24 209	0.15 201	0.22 228	0.15 269	0.22 278	0.15 264	0.22 283	0.15 269	0.24 294	0.15 273	0.22 285	0.15 273	0.22 284	1.19 673	0.20 245	0.17 247	0.24 306	0.14 258	0.20 268	0.14 251

dd	0.23 262	0.98 439	0.16 208	0.23 233	0.15 269	0.23 287	0.15 264	0.23 290	0.15 269	0.23 287	0.15 273	0.24 299	0.17 289	0.23 291	0.15 262	0.22 256	0.15 213	0.21 282	0.15 271	0.22 280	0.16 261

Weightmod_eth	0.20 235	0.24 209	0.28 305	0.47 379	0.14 254	0.24 290	0.14 255	0.17 253	0.13 254	0.22 281	0.16 279	0.22 285	0.13 255	0.20 265	0.16 271	0.24 278	0.20 276	0.19 271	0.14 258	0.16 244	0.24 315

LACA2	0.21 245	0.24 209	0.26 292	0.31 276	0.16 280	0.24 290	0.16 271	0.24 293	0.16 277	0.24 294	0.16 279	0.24 299	0.16 277	0.24 295	0.16 271	0.27 291	0.23 295	0.24 306	0.16 275	0.23 292	0.16 261

LACA1	0.21 245	0.24 209	0.26 292	0.31 276	0.16 280	0.24 290	0.16 271	0.24 293	0.16 277	0.24 294	0.16 279	0.24 299	0.16 277	0.24 295	0.16 271	0.27 291	0.22 288	0.23 296	0.16 275	0.23 292	0.16 261

xyz-stereo-finetune2	0.18 229	0.48 318	0.16 208	0.16 163	0.15 269	0.15 226	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

xyz-stereo	0.18 229	0.50 325	0.16 208	0.15 153	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

castereo	0.61 498	3.79 730	1.35 686	1.52 651	0.15 269	0.17 249	0.16 271	0.20 267	0.21 314	0.18 256	0.16 279	0.21 275	0.12 241	0.26 316	0.17 281	1.43 685	1.38 707	0.17 257	0.16 275	0.18 260	0.16 261

GMStereo_Zeroshot	0.16 214	0.16 171	0.16 208	0.16 163	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.16 246	0.16 277	0.16 244	0.16 279	0.16 244	0.16 277	0.16 245	0.16 271	0.16 188	0.16 217	0.16 247	0.16 275	0.16 244	0.16 261

dad	0.23 262	1.03 465	0.16 208	0.23 233	0.15 269	0.24 290	0.15 264	0.24 293	0.16 277	0.23 287	0.16 279	0.24 299	0.16 277	0.23 291	0.15 262	0.22 256	0.16 217	0.22 287	0.16 275	0.22 280	0.16 261

GEAR-Net	0.22 254	0.46 307	0.27 296	0.29 263	0.17 286	0.21 273	0.17 281	0.21 277	0.17 287	0.21 277	0.17 287	0.21 275	0.17 289	0.21 278	0.17 281	0.28 297	0.26 305	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.16 261

LACA3	0.23 262	0.25 216	0.27 296	0.54 448	0.17 286	0.25 300	0.17 281	0.25 301	0.17 287	0.25 302	0.17 287	0.25 306	0.17 289	0.25 304	0.17 281	0.28 297	0.23 295	0.24 306	0.17 301	0.24 297	0.17 279

BStereo	0.22 254	0.23 201	0.20 252	0.24 239	0.20 312	0.23 287	0.33 448	0.39 370	0.17 287	0.23 287	0.17 287	0.23 293	0.16 277	0.24 295	0.17 281	0.23 268	0.16 217	0.22 287	0.20 311	0.22 280	0.16 261

Anonymus123	0.22 254	0.23 201	0.20 252	0.24 239	0.20 312	0.23 287	0.33 448	0.39 370	0.17 287	0.23 287	0.17 287	0.23 293	0.16 277	0.24 295	0.17 281	0.23 268	0.16 217	0.22 287	0.20 311	0.22 280	0.16 261

RAFT-FEzeroshot	0.34 317	0.26 219	0.17 218	0.21 226	0.17 286	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 275	0.16 277	0.27 320	0.24 327	0.19 237	0.16 217	0.19 271	0.16 275	0.26 303	3.08 805

RAFT-FE	0.34 317	0.26 219	0.17 218	0.21 226	0.17 286	0.20 262	0.16 271	0.20 267	0.16 277	0.20 265	0.17 287	0.21 275	0.16 277	0.27 320	0.24 327	0.19 237	0.16 217	0.19 271	0.16 275	0.26 303	3.08 805

IGEV-FE	0.35 329	0.37 249	0.17 218	0.19 198	0.17 286	0.20 262	0.17 281	0.19 259	0.17 287	0.19 258	0.17 287	0.19 262	0.17 289	0.37 370	0.36 468	0.19 237	0.17 247	0.19 271	0.17 301	0.38 386	2.84 796

tg	0.21 245	0.25 216	0.21 260	0.26 254	0.17 286	0.24 290	0.17 281	0.24 293	0.17 287	0.24 294	0.17 287	0.24 299	0.17 289	0.24 295	0.17 281	0.24 278	0.17 247	0.23 296	0.16 275	0.23 292	0.16 261

ACV-stereo	0.30 290	2.08 643	0.25 285	0.25 246	0.18 298	0.24 290	0.17 281	0.24 293	0.18 294	0.24 294	0.17 287	0.25 306	0.17 289	0.24 295	0.17 281	0.22 256	0.16 217	0.22 287	0.16 275	0.22 280	0.16 261

IGEV_Zeroshot_test	0.20 235	0.19 184	0.40 426	0.30 266	0.17 286	0.22 278	0.17 281	0.21 277	0.17 287	0.20 265	0.17 287	0.21 275	0.18 301	0.21 278	0.17 281	0.20 245	0.16 217	0.20 277	0.16 275	0.20 268	0.17 279

MSKI-zero shot	0.24 266	0.21 194	0.49 480	0.65 477	0.18 298	0.22 278	0.17 281	0.23 290	0.18 294	0.21 277	0.17 287	0.23 293	0.28 365	0.23 291	0.18 295	0.21 254	0.16 217	0.21 282	0.16 275	0.21 278	0.16 261

MIM_Stereo	0.25 269	0.23 201	0.66 537	0.80 514	0.17 286	0.22 278	0.17 281	0.23 290	0.18 294	0.26 311	0.17 287	0.21 275	0.17 289	0.25 304	0.17 281	0.23 268	0.16 217	0.21 282	0.17 301	0.22 280	0.17 279

MMNet	0.44 412	1.24 545	0.17 218	0.25 246	0.17 286	0.25 300	0.18 290	1.26 689	0.93 644	0.25 302	0.17 287	0.25 306	0.18 301	0.25 304	0.17 281	0.23 268	0.16 217	0.23 296	0.16 275	1.20 639	0.99 641

delet	0.43 399	1.21 537	0.17 218	0.25 246	0.17 286	0.25 300	0.18 290	1.26 689	0.95 647	0.25 302	0.17 287	0.25 306	0.17 289	0.25 304	0.17 281	0.23 268	0.16 217	0.22 287	0.16 275	1.18 635	0.98 640

psm_up	0.43 399	1.19 490	0.17 218	0.25 246	0.18 298	0.25 300	0.19 296	1.26 689	0.91 637	0.26 311	0.17 287	0.25 306	0.17 289	0.25 304	0.17 281	0.22 256	0.17 247	0.23 296	0.16 275	1.18 635	0.99 641

UPFNet	0.42 396	1.20 491	0.17 218	0.24 239	0.17 286	0.25 300	0.17 281	1.19 635	0.90 636	0.25 302	0.17 287	0.24 299	0.17 289	0.25 304	0.17 281	0.22 256	0.17 247	0.22 287	0.16 275	1.15 627	0.93 632

iResNet	0.20 235	0.23 201	0.18 229	0.24 239	0.18 298	0.24 290	0.20 300	0.24 293	0.18 294	0.23 287	0.17 287	0.23 293	0.18 301	0.23 291	0.18 295	0.22 256	0.16 217	0.21 282	0.16 275	0.21 278	0.16 261

SMOE	0.23 262	0.25 216	0.30 315	0.33 287	0.18 298	0.26 309	0.18 290	0.26 307	0.18 294	0.26 311	0.18 304	0.25 306	0.18 301	0.25 304	0.18 295	0.31 316	0.27 318	0.23 296	0.17 301	0.23 292	0.17 279

VIP-Stereo	0.70 523	2.97 708	2.43 777	2.49 714	0.16 280	0.25 300	0.16 271	0.25 301	0.16 277	0.25 302	0.18 304	0.25 306	0.16 277	0.26 316	0.16 271	1.86 708	1.26 689	0.23 296	0.15 271	0.23 292	0.15 258

iResNetv2_ROB	0.20 235	0.23 201	0.18 229	0.24 239	0.20 312	0.24 290	0.18 290	0.24 293	0.18 294	0.24 294	0.18 304	0.23 293	0.19 308	0.24 295	0.18 295	0.21 254	0.16 217	0.21 282	0.16 275	0.22 280	0.16 261

ww3	0.31 299	1.61 574	0.19 238	0.30 266	0.19 304	0.29 319	0.29 369	0.30 322	0.19 302	0.30 325	0.19 307	0.30 335	0.19 308	0.30 333	0.19 299	0.28 297	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 285

ww2	0.30 290	1.56 569	0.19 238	0.30 266	0.19 304	0.29 319	0.22 311	0.29 317	0.19 302	0.29 322	0.19 307	0.29 328	0.19 308	0.29 329	0.19 299	0.27 291	0.18 267	0.27 321	0.21 316	0.27 309	0.18 285

MGE	0.32 310	1.81 605	0.19 238	0.29 263	0.19 304	0.29 319	0.23 322	0.30 322	0.19 302	0.30 325	0.19 307	0.30 335	0.19 308	0.30 333	0.19 299	0.28 297	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 285

MGW-Stereo-1	0.34 317	0.52 335	0.19 238	0.30 266	0.19 304	0.29 319	0.38 488	0.29 317	0.19 302	0.30 325	0.19 307	0.29 328	0.37 482	0.57 543	0.19 299	0.49 462	0.33 375	0.49 528	0.33 472	0.49 501	0.33 442

MGW-Stereo	0.31 299	1.60 572	0.19 238	0.30 266	0.19 304	0.30 325	0.24 329	0.30 322	0.19 302	0.30 325	0.19 307	0.29 328	0.19 308	0.30 333	0.19 299	0.28 297	0.18 267	0.27 321	0.23 328	0.27 309	0.18 285

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 565	5.18 765	1.98 765	2.19 686	0.17 286	0.19 256	0.18 290	0.19 259	0.16 277	0.20 265	0.19 307	0.22 285	0.22 325	0.20 265	0.15 262	2.28 751	2.13 772	0.24 306	0.17 301	0.18 260	0.16 261

Pointernet	0.21 245	0.22 198	0.19 238	0.24 239	0.19 304	0.24 290	0.19 296	0.24 293	0.19 302	0.24 294	0.19 307	0.24 299	0.19 308	0.24 295	0.19 299	0.22 256	0.17 247	0.22 287	0.17 301	0.22 280	0.17 279

CFNet	1.37 683	5.27 774	0.19 238	5.49 798	0.19 304	0.28 316	0.19 296	0.28 312	0.19 302	0.28 317	0.19 307	0.28 322	4.35 825	0.28 325	0.19 299	0.23 268	0.17 247	0.23 296	4.21 833	4.81 810	0.17 279

AANet_RVC	1.26 676	0.31 234	4.99 812	5.93 801	0.20 312	0.25 300	0.20 300	0.25 301	0.20 309	0.23 287	0.19 307	0.25 306	0.20 316	0.25 304	0.20 307	5.66 817	4.76 811	0.26 316	0.30 441	0.24 297	0.27 363

DLNR-FE	0.28 284	0.89 417	0.30 315	0.34 294	0.19 304	0.28 316	0.19 296	0.28 312	0.20 309	0.28 317	0.20 316	0.28 322	0.20 316	0.28 325	0.20 307	0.33 325	0.28 326	0.25 311	0.19 309	0.24 297	0.19 292

ssnet_v2	0.68 517	1.96 639	1.25 682	0.29 263	0.20 312	0.30 325	0.20 300	0.29 317	0.22 318	1.50 711	0.20 316	0.31 342	0.20 316	0.27 320	0.22 315	0.24 278	1.49 714	0.26 316	0.18 308	3.90 787	0.19 292

DAS	0.20 235	0.20 188	0.20 252	0.20 211	0.20 312	0.20 262	0.20 300	0.20 267	0.20 309	0.20 265	0.20 316	0.20 267	0.20 316	0.20 265	0.20 307	0.20 245	0.20 276	0.20 277	0.20 311	0.20 268	0.20 294

GEStereo_RVC	0.86 577	4.45 747	0.20 252	0.27 259	0.20 312	0.27 314	0.20 300	0.26 307	0.18 294	5.03 827	0.20 316	0.27 321	0.19 308	0.27 320	0.21 311	0.20 245	0.19 274	0.19 271	4.02 831	0.20 268	0.18 285

ASD4	0.20 235	0.20 188	0.20 252	0.20 211	0.20 312	0.20 262	0.20 300	0.20 267	0.20 309	0.20 265	0.20 316	0.20 267	0.20 316	0.20 265	0.20 307	0.20 245	0.20 276	0.20 277	0.20 311	0.20 268	0.20 294

DISCO	1.11 620	0.39 260	5.28 814	0.39 318	0.20 312	0.39 377	0.27 343	0.39 370	0.22 318	0.38 366	0.20 316	0.38 377	0.20 316	6.95 838	0.22 315	0.30 310	0.21 281	0.27 321	0.21 316	5.25 819	0.21 298

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 280	0.29 227	0.27 296	0.33 287	0.21 323	0.33 345	0.22 311	0.31 331	0.23 325	0.30 325	0.21 322	0.32 346	0.24 335	0.29 329	0.22 315	0.33 325	0.23 295	0.30 336	0.22 320	0.30 323	0.21 298

SME	0.27 280	0.29 227	0.31 333	0.38 308	0.20 312	0.29 319	0.18 290	0.30 322	0.20 309	0.32 341	0.21 322	0.32 346	0.20 316	0.32 344	0.21 311	0.35 338	0.32 362	0.27 321	0.19 309	0.29 319	0.20 294

HGLStereo	0.28 284	0.29 227	0.22 269	0.36 302	0.22 326	0.36 354	0.21 306	0.36 348	0.21 314	0.42 411	0.21 322	0.36 363	0.22 325	0.36 362	0.21 311	0.34 330	0.21 281	0.34 363	0.21 316	0.34 344	0.21 298

Weightmod	0.27 280	0.29 227	0.33 347	0.38 308	0.20 312	0.30 325	0.21 306	0.29 317	0.21 314	0.29 322	0.22 325	0.30 335	0.20 316	0.30 333	0.21 311	0.37 346	0.31 356	0.27 321	0.20 311	0.28 315	0.21 298

DCVSM-stereo	0.36 337	1.89 628	0.22 269	0.40 331	0.22 326	0.40 379	0.22 311	0.40 379	0.22 318	0.40 380	0.22 325	0.40 392	0.22 325	0.40 385	0.22 315	0.28 297	0.21 281	0.28 329	0.21 316	0.28 315	0.20 294

WAO-6	0.22 254	0.23 201	0.22 269	0.23 233	0.22 326	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 285	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 256	0.22 288	0.22 287	0.22 320	0.22 280	0.22 302

IMH-64-1	0.22 254	0.23 201	0.23 275	0.22 228	0.22 326	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 285	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 256	0.22 288	0.23 296	0.22 320	0.22 280	0.23 304

IMH-64	0.22 254	0.23 201	0.23 275	0.22 228	0.22 326	0.22 278	0.22 311	0.22 283	0.22 318	0.22 281	0.22 325	0.22 285	0.22 325	0.22 284	0.22 315	0.22 256	0.22 288	0.23 296	0.22 320	0.22 280	0.23 304

Cross2Single-S	0.30 290	0.35 240	0.26 292	0.38 308	0.27 348	0.36 354	0.23 322	0.41 398	0.23 325	0.36 357	0.23 330	0.36 363	0.23 331	0.36 362	0.23 323	0.37 346	0.25 301	0.35 379	0.22 320	0.35 357	0.23 304

Select-FE	0.41 381	0.44 294	0.23 275	0.26 254	0.22 326	0.26 309	0.22 311	0.26 307	0.23 325	0.26 311	0.23 330	0.26 318	0.23 331	0.45 477	0.42 515	0.25 285	0.22 288	0.25 311	0.22 320	0.45 475	2.90 797

tt1	0.31 299	0.93 432	0.24 282	0.33 287	0.23 332	0.31 333	0.24 329	0.32 334	0.24 330	0.32 341	0.23 330	0.32 346	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.27 291	0.26 305	0.27 321	0.26 347	0.27 309	0.27 363

DLNR_Zeroshot_test	0.31 299	0.28 225	0.47 465	0.79 510	0.24 337	0.30 325	0.26 339	0.30 322	0.24 330	0.32 341	0.23 330	0.31 342	0.24 335	0.30 333	0.23 323	0.29 309	0.26 305	0.29 334	0.24 338	0.33 339	0.23 304

gwcnet-sp	0.82 561	1.72 582	1.48 707	0.39 318	0.15 269	0.31 333	0.21 306	0.20 267	0.25 335	1.61 715	0.23 330	0.28 322	0.26 349	0.20 265	0.15 262	0.24 278	1.33 698	0.32 346	0.16 275	6.75 826	0.23 304

scenet	0.82 561	1.72 582	1.48 707	0.39 318	0.15 269	0.31 333	0.21 306	0.20 267	0.25 335	1.61 715	0.23 330	0.28 322	0.26 349	0.20 265	0.15 262	0.24 278	1.33 698	0.32 346	0.16 275	6.75 826	0.23 304

ssnet	0.82 561	1.72 582	1.48 707	0.39 318	0.15 269	0.31 333	0.21 306	0.20 267	0.25 335	1.61 715	0.23 330	0.28 322	0.26 349	0.20 265	0.15 262	0.24 278	1.33 698	0.32 346	0.16 275	6.75 826	0.23 304

FENet	0.54 480	1.52 566	1.19 626	1.41 647	0.23 332	0.35 350	0.23 322	0.35 344	0.23 325	0.34 349	0.23 330	0.35 358	0.23 331	0.35 356	0.23 323	1.40 683	1.07 617	0.32 346	0.23 328	0.33 339	0.23 304

PAM	0.39 367	1.88 627	0.34 361	0.37 305	0.41 514	0.45 475	0.22 311	0.28 312	0.23 325	0.28 317	0.24 338	0.29 328	0.23 331	0.29 329	0.23 323	0.38 360	0.32 362	0.38 401	0.37 500	0.32 332	0.22 302

WCG-NET（raft）	0.32 310	1.24 545	0.24 282	0.32 283	0.24 337	0.32 342	0.23 322	0.32 334	0.24 330	0.32 341	0.24 338	0.32 346	0.24 335	0.32 344	0.24 327	0.30 310	0.23 295	0.30 336	0.23 328	0.30 323	0.23 304

xxxxx1	0.31 299	0.91 423	0.23 275	0.31 276	0.23 332	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 351	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

tt_ll	0.31 299	0.91 423	0.23 275	0.31 276	0.23 332	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 351	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

ff	0.31 299	0.91 423	0.23 275	0.31 276	0.23 332	0.31 333	0.23 322	0.33 338	0.25 335	0.31 335	0.24 338	0.33 351	0.25 339	0.32 344	0.24 327	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.29 319	0.27 363

iResNet_ROB	0.28 284	0.32 236	0.24 282	0.32 283	0.25 340	0.32 342	0.24 329	0.32 334	0.24 330	0.33 346	0.24 338	0.35 358	0.24 335	0.33 352	0.24 327	0.31 316	0.24 300	0.32 346	0.24 338	0.32 332	0.24 315

UNDER WATER-64	0.25 269	0.26 219	0.25 285	0.26 254	0.25 340	0.25 300	0.25 332	0.25 301	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.25 306	0.25 339	0.26 316	0.25 335	0.25 285	0.25 301	0.25 311	0.25 341	0.25 300	0.25 317

LoS_RVC	0.30 290	1.14 481	0.25 285	0.25 246	0.25 340	0.26 309	0.25 332	0.25 301	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.26 318	0.26 349	0.26 316	0.25 335	0.26 287	0.26 305	0.25 311	0.25 341	0.26 303	0.26 323

CAS	0.30 290	1.17 487	0.25 285	0.25 246	0.25 340	0.26 309	0.25 332	0.25 301	0.26 349	0.25 302	0.25 344	0.25 306	0.25 339	0.25 304	0.25 335	0.26 287	0.26 305	0.26 316	0.25 341	0.26 303	0.25 317

LoS	0.25 269	0.27 222	0.25 285	0.25 246	0.25 340	0.25 300	0.25 332	0.26 307	0.25 335	0.25 302	0.25 344	0.25 306	0.25 339	0.25 304	0.25 335	0.26 287	0.25 301	0.25 311	0.26 347	0.26 303	0.25 317
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.73 533	1.22 543	0.25 285	1.22 623	0.25 340	1.22 684	0.25 332	1.22 685	0.25 335	1.22 694	0.25 344	1.22 696	0.25 339	1.22 696	0.25 335	1.22 667	0.26 305	1.21 705	0.25 341	1.22 687	0.25 317
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
base	0.56 486	2.58 684	1.43 702	0.48 385	0.27 348	0.54 533	0.31 426	0.53 526	0.30 388	0.54 534	0.26 349	0.46 484	0.31 439	0.52 526	0.28 351	0.49 462	0.28 326	0.45 500	0.32 460	0.57 530	0.26 323

FE-Mocha	0.35 329	0.71 378	0.40 426	0.47 379	0.27 348	0.34 346	0.27 343	0.34 341	0.26 349	0.34 349	0.26 349	0.34 356	0.27 356	0.34 353	0.27 342	0.44 405	0.41 453	0.33 353	0.29 422	0.32 332	0.29 401

CroCo-Stereo Lap2	0.77 544	1.29 547	0.29 311	1.27 628	0.29 369	1.27 688	0.26 339	1.26 689	0.26 349	1.26 695	0.26 349	1.27 700	0.26 349	1.26 698	0.27 342	1.27 670	0.27 318	1.27 711	0.27 386	1.27 692	0.27 363

CRFU-Net	0.65 507	1.67 579	1.22 678	1.96 678	0.27 348	0.41 398	0.27 343	0.41 398	0.27 354	0.40 380	0.26 349	0.41 407	0.27 356	0.40 385	0.27 342	1.80 707	1.62 728	0.34 363	0.23 328	0.33 339	0.23 304

StereoDRNet-Refined	0.33 316	0.39 260	0.26 292	0.39 318	0.26 347	0.40 379	0.26 339	0.40 379	0.26 349	0.39 373	0.26 349	0.39 382	0.26 349	0.39 382	0.26 340	0.37 346	0.25 301	0.37 393	0.25 341	0.37 373	0.37 471
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
small-0shot	0.35 329	1.92 637	0.27 296	0.27 259	0.27 348	0.27 314	0.27 343	0.27 311	0.27 354	0.27 316	0.27 354	0.26 318	0.27 356	0.27 320	0.26 340	0.27 291	0.26 305	0.26 316	0.26 347	0.26 303	0.27 363

Monster-pub-mixall	0.44 412	0.56 351	0.60 516	0.38 308	0.27 348	0.37 363	0.27 343	0.37 356	0.29 372	0.38 366	0.27 354	0.38 377	0.29 377	0.85 596	0.27 342	1.46 687	0.26 305	0.34 363	0.26 347	0.36 368	0.53 547

model_zeroshot	0.27 280	0.20 188	0.27 296	0.33 287	0.21 323	0.37 363	0.22 311	0.37 356	0.24 330	0.26 311	0.27 354	0.33 351	0.21 324	0.25 304	0.27 342	0.32 319	0.20 276	0.34 363	0.23 328	0.25 300	0.26 323

Any-RAFT	0.32 310	0.36 246	0.27 296	0.36 302	0.27 348	0.36 354	0.27 343	0.36 348	0.27 354	0.36 357	0.27 354	0.36 363	0.27 356	0.36 362	0.28 351	0.36 343	0.28 326	0.36 389	0.28 407	0.36 368	0.28 392

IER	0.88 582	7.04 793	2.23 771	2.75 720	0.28 356	0.43 426	0.25 332	0.39 370	0.25 335	0.41 397	0.27 354	0.39 382	0.25 339	0.40 385	0.28 351	0.37 346	0.28 326	0.37 393	0.25 341	0.37 373	0.25 317

DGSMNet	0.34 317	0.41 277	0.27 296	0.41 346	0.28 356	0.41 398	0.28 354	0.41 398	0.27 354	0.41 397	0.27 354	0.42 425	0.27 356	0.41 405	0.28 351	0.40 381	0.29 341	0.40 458	0.28 407	0.40 449	0.27 363

MLCV	0.31 299	0.35 240	0.27 296	0.35 298	0.28 356	0.35 350	0.27 343	0.35 344	0.28 362	0.36 357	0.27 354	0.35 358	0.27 356	0.35 356	0.27 342	0.34 330	0.27 318	0.34 363	0.27 386	0.34 344	0.27 363

DN-CSS_ROB	0.31 299	0.35 240	0.28 305	0.35 298	0.28 356	0.34 346	0.27 343	0.34 341	0.25 335	0.35 353	0.27 354	0.36 363	0.26 349	0.34 353	0.28 351	0.35 338	0.28 326	0.34 363	0.28 407	0.34 344	0.27 363

SCION-M(vits-remse)	0.34 317	0.79 395	0.30 315	0.33 287	0.28 356	0.40 379	0.28 354	0.40 379	0.28 362	0.40 380	0.28 362	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.28 351	0.23 268	0.21 281	0.35 379	0.27 386	0.35 357	0.27 363

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 317	0.98 439	0.30 315	0.33 287	0.18 298	0.21 273	0.28 354	0.40 379	0.28 362	0.40 380	0.28 362	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.28 351	0.37 346	0.29 341	0.35 379	0.27 386	0.35 357	0.27 363

VeloStereo	0.16 214	0.92 428	0.16 208	0.18 190	0.08 158	0.11 173	0.12 241	0.12 190	0.09 172	0.09 162	0.28 362	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.12 233	0.15 175	0.17 247	0.08 151	0.12 233	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 214	0.92 428	0.16 208	0.18 190	0.08 158	0.11 173	0.12 241	0.12 190	0.09 172	0.09 162	0.28 362	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.12 233	0.15 175	0.17 247	0.08 151	0.12 233	0.09 162	0.08 152

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 353	0.35 240	0.56 506	0.63 471	0.28 356	0.36 354	0.28 354	0.36 348	0.28 362	0.36 357	0.28 362	0.36 363	0.28 365	0.36 362	0.28 351	0.62 512	0.57 525	0.35 379	0.28 407	0.35 357	0.28 392

PStereo	0.32 310	0.36 246	0.28 305	0.38 308	0.29 369	0.36 354	0.27 343	0.38 365	0.27 354	0.38 366	0.28 362	0.36 363	0.27 356	0.36 362	0.28 351	0.32 319	0.27 318	0.33 353	0.27 386	0.33 339	0.27 363

PhaseNet	1.74 699	6.34 792	4.81 810	6.77 807	0.24 337	0.80 578	0.53 563	0.48 488	0.22 318	0.53 528	0.28 362	0.48 498	0.25 339	0.40 385	0.32 433	6.39 823	4.61 810	0.46 505	0.38 514	0.25 300	0.18 285

TestStereo_HL2	2.73 782	0.41 277	11.06 832	14.13 833	0.30 381	0.44 461	0.28 354	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.28 362	0.43 434	0.29 377	0.43 426	0.28 351	13.51 840	10.37 840	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

GGDA	2.76 785	0.41 277	11.34 834	14.28 834	0.30 381	0.44 461	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.28 362	0.43 434	0.28 365	0.43 426	0.29 369	13.45 839	10.57 841	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

GeoVLM	0.36 337	0.38 253	0.27 296	0.46 372	0.28 356	0.35 350	0.28 354	0.37 356	0.27 354	0.35 353	0.28 362	0.36 363	0.38 488	0.35 356	0.28 351	1.08 602	0.26 305	0.33 353	0.27 386	0.34 344	0.33 442

Zero-FE251	0.36 337	0.40 264	0.28 305	0.41 346	0.28 356	0.41 398	0.28 354	0.41 398	0.28 362	0.41 397	0.28 362	0.41 407	0.28 365	0.42 419	0.30 379	0.37 346	0.26 305	0.37 393	0.27 386	0.45 475	0.56 561

LG-Stereo_L2	0.34 317	0.37 249	0.38 381	0.47 379	0.28 356	0.39 377	0.28 354	0.39 370	0.28 362	0.39 373	0.28 362	0.39 382	0.28 365	0.38 374	0.28 351	0.42 403	0.35 413	0.36 389	0.26 347	0.35 357	0.26 323

GIP-stereo	0.36 337	0.49 320	0.39 393	0.48 385	0.32 444	0.41 398	0.28 354	0.40 379	0.30 388	0.41 397	0.28 362	0.40 392	0.28 365	0.42 419	0.28 351	0.45 435	0.32 362	0.38 401	0.30 441	0.37 373	0.27 363

TorneroNet-64	0.45 435	0.27 222	0.30 315	0.58 460	0.27 348	0.70 562	0.30 378	0.28 312	0.73 619	0.73 575	0.28 362	0.71 573	0.66 585	0.75 577	0.27 342	0.27 291	0.29 341	0.37 393	0.75 625	0.28 315	0.30 416

SQANet	0.28 284	0.28 225	0.28 305	0.28 261	0.28 356	0.28 316	0.28 354	0.28 312	0.28 362	0.28 317	0.28 362	0.28 322	0.28 365	0.28 325	0.28 351	0.28 297	0.28 326	0.28 329	0.28 407	0.28 315	0.28 392

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 353	0.35 240	0.56 506	0.63 471	0.29 369	0.36 354	0.29 369	0.36 348	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.36 363	0.29 377	0.36 362	0.29 369	0.62 512	0.57 525	0.35 379	0.29 422	0.36 368	0.29 401

TestStereo_HL3	2.76 785	0.41 277	11.46 835	14.11 832	0.30 381	0.45 475	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.43 418	0.29 377	0.43 434	0.28 365	0.44 457	0.30 379	13.57 841	10.32 839	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

TestStereo-Hl	2.78 787	0.42 289	11.23 833	14.38 835	0.30 381	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.28 362	0.43 418	0.29 377	0.44 470	0.29 377	0.44 457	0.29 369	13.64 842	10.73 842	0.41 476	0.27 386	0.38 386	0.27 363

Monster-pub-eth3d	0.45 435	0.57 354	0.60 516	0.39 318	0.28 356	0.37 363	0.28 354	0.37 356	0.30 388	0.39 373	0.29 377	0.39 382	0.30 387	0.92 608	0.27 342	1.42 684	0.28 326	0.34 363	0.28 407	0.37 373	0.53 547

DEFOM-Stereo	0.68 517	3.11 712	1.40 700	1.63 663	0.25 340	0.31 333	0.25 332	0.31 331	0.28 362	0.31 335	0.29 377	0.29 328	0.27 356	0.31 341	0.28 351	1.59 699	1.47 713	0.30 336	0.29 422	0.30 323	0.28 392

RSM	0.36 337	0.36 246	0.43 447	0.37 305	0.42 524	0.49 501	0.42 521	0.37 356	0.28 362	0.36 357	0.29 377	0.36 363	0.30 387	0.37 370	0.28 351	0.34 330	0.31 356	0.34 363	0.35 491	0.40 449	0.29 401

IGEV++	0.34 317	0.43 291	0.30 315	0.40 331	0.29 369	0.40 379	0.29 369	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 392	0.29 377	0.40 385	0.30 379	0.38 360	0.29 341	0.37 393	0.29 422	0.37 373	0.29 401

ACVNet-DCA	0.37 347	1.00 449	0.30 315	0.40 331	0.29 369	0.40 379	0.29 369	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 392	0.29 377	0.39 382	0.28 351	0.33 325	0.32 362	0.33 353	0.32 460	0.33 339	0.32 433

xx1	0.38 353	1.03 465	0.31 333	0.40 331	0.31 430	0.41 398	0.28 354	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.29 377	0.40 392	0.29 377	0.40 385	0.29 369	0.34 330	0.33 375	0.34 363	0.32 460	0.34 344	0.32 433

1test111	0.37 347	1.02 463	0.30 315	0.39 318	0.29 369	0.40 379	0.28 354	0.39 370	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.29 369	0.33 325	0.32 362	0.33 353	0.31 452	0.32 332	0.31 426

cc1	0.37 347	1.02 463	0.30 315	0.39 318	0.29 369	0.40 379	0.28 354	0.39 370	0.29 372	0.39 373	0.29 377	0.39 382	0.28 365	0.40 385	0.29 369	0.33 325	0.32 362	0.33 353	0.31 452	0.32 332	0.31 426

IGEV-Stereo	0.35 329	0.44 294	0.45 451	0.49 392	0.30 381	0.37 363	0.30 378	0.36 348	0.30 388	0.36 357	0.29 377	0.36 363	0.29 377	0.36 362	0.30 379	0.46 447	0.39 439	0.32 346	0.24 338	0.32 332	0.25 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PML	0.46 444	1.36 556	0.29 311	0.58 460	0.30 381	0.57 543	0.29 369	0.57 537	0.29 372	0.57 544	0.29 377	0.57 549	0.29 377	0.56 538	0.29 369	0.52 480	0.30 351	0.53 547	0.31 452	0.53 522	0.30 416

HCRNet	1.22 673	7.11 794	3.00 783	3.55 754	0.33 457	0.29 319	0.14 255	0.19 259	0.15 269	0.33 346	0.29 377	0.25 306	0.14 260	0.22 284	0.33 445	3.64 785	3.00 784	0.76 593	0.32 460	0.18 260	0.13 244

UCFNet_RVC	2.75 784	10.06 815	0.29 311	10.31 829	0.29 369	0.42 419	0.29 369	0.43 425	0.29 372	0.42 411	0.29 377	0.42 425	9.87 842	0.43 426	0.29 369	0.36 343	9.84 837	0.36 389	0.26 347	9.77 840	0.26 323

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 491	5.10 761	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 405	0.37 424	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

testmc14	2.43 771	10.48 818	8.02 829	8.93 819	0.31 430	0.44 461	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.42 411	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.30 379	8.88 836	6.99 826	0.41 476	0.28 407	0.39 435	0.28 392

MCSU-Stereo	2.48 774	10.56 819	8.50 831	9.47 823	0.31 430	0.43 426	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.42 411	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.41 405	0.30 379	8.86 835	6.93 825	0.40 458	0.29 422	0.39 435	0.28 392

canet-new	0.44 412	1.82 613	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

bcnet-new	0.44 412	1.81 605	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

LWStereo	0.44 412	1.82 613	0.38 381	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

LMStereo	0.44 412	1.80 600	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 435	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

CR7Stereo	0.44 412	1.81 605	0.39 393	0.50 429	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 435	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

ARStereo	0.44 412	1.80 600	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

ARStereo-new	0.44 412	1.80 600	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

BARStereo	0.44 412	1.78 594	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 435	0.34 406	0.39 445	0.26 347	0.38 386	0.26 323

FCBStereo	0.44 412	1.79 599	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

PSGStereo	0.44 412	1.78 594	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

MUNStereo	0.44 412	1.81 605	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.44 461	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.44 470	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.45 435	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 399	1.76 589	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.31 421	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.26 323

CHEStereo	0.44 412	1.78 594	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

TOTStereo	0.44 412	1.81 605	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 412	1.83 616	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

ACMStereo	0.60 491	5.12 762	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 405	0.37 424	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

KABStereo	0.43 399	1.76 589	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

KMOStereo	0.43 399	1.80 600	0.38 381	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 412	1.81 605	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 399	1.77 591	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 399	1.78 594	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 412	1.85 622	0.38 381	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 399	1.77 591	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 412	1.86 625	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 412	1.80 600	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 412	1.82 613	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 399	1.77 591	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.33 375	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 412	1.83 616	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.36 419	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 381	1.06 472	0.40 426	0.51 440	0.31 430	0.44 461	0.30 378	0.43 425	0.32 447	0.44 457	0.30 392	0.56 545	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.45 435	0.34 406	0.39 445	0.27 386	0.40 449	0.27 363

gcap_with_dpt	0.35 329	0.39 260	0.30 315	0.44 367	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.30 392	0.44 470	0.30 387	0.44 457	0.30 379	0.38 360	0.26 305	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.27 363

HiDET	0.38 353	0.44 294	0.30 315	0.42 356	0.30 381	0.42 419	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.68 589	0.37 346	0.32 362	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.29 401

LCMNet	0.38 353	0.44 294	0.30 315	0.42 356	0.30 381	0.42 419	0.30 378	0.42 417	0.30 388	0.45 469	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.69 597	0.37 346	0.32 362	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.29 401

CSFM-Stereo	0.38 353	0.44 294	0.30 315	0.42 356	0.30 381	0.42 419	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.42 425	0.30 387	0.42 419	0.73 611	0.37 346	0.32 362	0.40 458	0.29 422	0.37 373	0.30 416

MultiAttention	0.30 290	0.30 231	0.30 315	0.30 266	0.30 381	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 335	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 310	0.30 351	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416

MSAF-DinoV2	0.30 290	0.30 231	0.30 315	0.30 266	0.30 381	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 335	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 310	0.30 351	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416

GCAP-BAT	0.41 381	1.30 549	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.44 457	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.44 405	0.34 406	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

test_for_model	0.35 329	0.39 260	0.30 315	0.43 363	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.38 360	0.26 305	0.38 401	0.26 347	0.38 386	0.26 323

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 373	1.09 475	0.39 393	0.49 392	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.44 464	0.30 388	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.43 426	0.30 379	0.45 435	0.34 406	0.38 401	0.27 386	0.38 386	0.27 363

GCAPDPT-zeroshot	0.36 337	0.40 264	0.30 315	0.43 363	0.30 381	0.43 426	0.30 378	0.43 425	0.31 435	0.43 418	0.30 392	0.43 434	0.30 387	0.44 457	0.31 421	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.26 323

iRaft-Stereo_20w	0.34 317	0.41 277	0.31 333	0.39 318	0.29 369	0.40 379	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.38 366	0.30 392	0.39 382	0.30 387	0.38 374	0.32 433	0.35 338	0.27 318	0.34 363	0.27 386	0.34 344	0.29 401

RAFT + AFF	0.31 299	0.45 303	0.34 361	0.39 318	0.28 356	0.38 370	0.33 448	0.29 317	0.31 435	0.30 325	0.30 392	0.29 328	0.27 356	0.29 329	0.30 379	0.28 297	0.29 341	0.29 334	0.29 422	0.27 309	0.32 433

DANet	0.30 290	0.30 231	0.30 315	0.30 266	0.30 381	0.30 325	0.30 378	0.30 322	0.30 388	0.30 325	0.30 392	0.30 335	0.30 387	0.30 333	0.30 379	0.30 310	0.30 351	0.30 336	0.30 441	0.30 323	0.30 416
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GeoMambaStereo_RVC	0.56 486	2.49 680	1.46 705	0.55 455	0.30 381	0.53 528	0.26 339	0.47 483	0.29 372	0.50 511	0.31 437	0.51 530	0.29 377	0.44 457	0.28 351	0.53 483	0.31 356	0.57 555	0.29 422	0.51 514	0.27 363

RMAStereo	0.45 435	1.81 605	0.40 426	0.50 429	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 470	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.46 447	0.35 413	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.27 363

ATMStereo	0.46 444	1.99 640	0.40 426	0.51 440	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 470	0.31 439	0.44 457	0.32 433	0.47 454	0.35 413	0.39 445	0.27 386	0.39 435	0.27 363

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 381	1.09 475	0.40 426	0.52 443	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.31 435	0.44 457	0.31 437	0.44 470	0.31 439	0.44 457	0.31 421	0.46 447	0.35 413	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.28 392

DStereoFS	0.32 310	0.33 237	0.32 342	0.33 287	0.30 381	0.32 342	0.32 437	0.32 334	0.31 435	0.30 325	0.31 437	0.31 342	0.30 387	0.32 344	0.32 433	0.32 319	0.31 356	0.30 336	0.47 554	0.32 332	0.34 451

DStereoO	0.31 299	0.31 234	0.31 333	0.30 266	0.40 504	0.31 333	0.30 378	0.30 322	0.34 468	0.29 322	0.31 437	0.29 328	0.30 387	0.31 341	0.31 421	0.31 316	0.29 341	0.31 343	0.30 441	0.31 329	0.31 426

DStereoSA	0.32 310	0.52 335	0.34 361	0.31 276	0.31 430	0.30 325	0.30 378	0.31 331	0.30 388	0.31 335	0.31 437	0.31 342	0.30 387	0.31 341	0.31 421	0.30 310	0.32 362	0.31 343	0.31 452	0.31 329	0.31 426

MonSter++	0.38 353	0.44 294	0.31 333	0.43 363	0.30 381	0.43 426	0.31 426	0.43 425	0.31 435	0.45 469	0.31 437	0.43 434	0.31 439	0.43 426	0.69 597	0.38 360	0.33 375	0.40 458	0.30 441	0.38 386	0.30 416

Replicate-Monster	0.45 435	0.57 354	0.60 516	0.40 331	0.29 369	0.37 363	0.27 343	0.37 356	0.30 388	0.40 380	0.31 437	0.40 392	0.30 387	0.99 616	0.27 342	1.36 680	0.31 356	0.34 363	0.30 441	0.36 368	0.54 550

xyz-stereo-finetune	0.28 284	0.49 320	0.16 208	0.16 163	0.16 280	0.16 241	0.16 271	0.22 283	0.30 388	0.32 341	0.31 437	0.32 346	0.31 439	0.32 344	0.32 433	0.32 319	0.33 375	0.31 343	0.32 460	0.31 329	0.32 433

EKT-Stereo	0.37 347	0.40 264	0.44 449	1.07 558	0.29 369	0.34 346	0.31 426	0.36 348	0.29 372	0.38 366	0.31 437	0.37 374	0.30 387	0.36 362	0.29 369	0.34 330	0.28 326	0.39 445	0.30 441	0.37 373	0.30 416

DDF-Stereo	0.43 399	1.15 484	0.57 510	0.53 445	0.32 444	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.41 397	0.32 448	0.41 407	0.32 447	0.40 385	0.32 433	0.52 480	0.50 505	0.38 401	0.31 452	0.39 435	0.31 426

water-stereo	0.41 381	0.84 405	0.46 457	0.50 429	0.33 457	0.45 475	0.33 448	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 480	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.44 405	0.41 453	0.39 445	0.31 452	0.39 435	0.32 433

GREAT-IGEV	0.38 353	0.43 291	0.36 374	0.48 385	0.32 444	0.45 475	0.32 437	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 480	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.44 405	0.33 375	0.41 476	0.29 422	0.41 460	0.29 401
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	0.38 353	0.43 291	0.33 347	0.46 372	0.33 457	0.45 475	0.32 437	0.45 473	0.32 447	0.45 469	0.32 448	0.45 480	0.33 459	0.45 477	0.32 433	0.38 360	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.37 373	0.36 465

gcap-zeroshot	0.36 337	0.40 264	0.34 361	0.44 367	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.32 447	0.44 457	0.32 448	0.44 470	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.27 363

testlalala	0.36 337	0.40 264	0.34 361	0.44 367	0.31 430	0.44 461	0.31 426	0.44 464	0.32 447	0.44 457	0.32 448	0.44 470	0.32 447	0.44 457	0.31 421	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.28 407	0.39 435	0.27 363

RAFT-Test	0.36 337	0.37 249	0.33 347	0.41 346	0.32 444	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.32 447	0.41 397	0.32 448	0.41 407	0.32 447	0.41 405	0.33 445	0.37 346	0.29 341	0.37 393	0.29 422	0.38 386	0.31 426

CFNet_pseudo	2.67 781	9.36 810	0.32 342	10.99 830	0.33 457	0.85 588	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.32 448	0.49 505	7.26 836	0.49 503	0.33 445	0.41 389	9.62 835	0.41 476	0.29 422	10.03 841	0.29 401

Gwc-CoAtRS	0.41 381	1.49 565	0.32 342	0.42 356	0.32 444	0.41 398	0.32 437	0.41 398	0.33 457	0.41 397	0.32 448	0.41 407	0.32 447	0.41 405	0.32 433	0.39 373	0.28 326	0.39 445	0.28 407	0.40 449	0.28 392

DVStereo	0.43 399	0.86 409	0.48 473	0.50 429	0.33 457	0.46 482	0.33 448	0.46 477	0.33 457	0.46 475	0.33 457	0.47 491	0.33 459	0.47 486	0.34 460	0.45 435	0.42 463	0.40 458	0.33 472	0.47 494	0.38 478

mms	0.40 373	0.45 303	0.35 372	0.48 385	0.36 479	0.47 487	0.34 463	0.45 473	0.38 491	0.47 481	0.33 457	0.45 480	0.32 447	0.45 477	0.32 433	0.39 373	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.39 435	0.39 485

PCWNet_CMD	2.80 789	9.82 813	0.32 342	10.09 828	0.32 444	0.49 501	0.33 448	3.34 798	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	8.73 838	0.48 496	0.33 445	0.41 389	9.22 832	0.42 492	0.29 422	9.55 839	0.31 426

CFNet_ucs	2.73 782	9.64 812	0.33 347	9.92 826	0.32 444	0.49 501	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	8.98 840	0.48 496	0.33 445	0.41 389	9.96 838	0.40 458	0.29 422	10.12 842	0.54 550

LL-Strereo2	0.48 459	1.73 587	0.51 493	0.59 463	0.34 469	0.42 419	0.33 448	0.40 379	0.31 435	0.42 411	0.33 457	0.42 425	0.31 439	0.44 457	0.39 496	0.60 503	0.51 510	0.44 495	0.33 472	0.44 470	0.33 442

ccnet	0.80 551	2.28 661	0.33 347	0.50 429	0.33 457	0.50 510	0.33 448	0.50 505	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	1.56 732	2.38 766	0.33 445	0.41 389	0.29 341	0.42 492	1.57 749	2.28 751	0.29 401

psmorigin	0.41 381	0.46 307	0.33 347	0.49 392	0.33 457	0.49 501	0.33 448	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.33 457	0.49 505	0.33 459	0.51 521	0.33 445	0.41 389	0.30 351	0.41 476	0.30 441	0.79 571	0.29 401

ccs_rob	2.79 788	10.17 817	0.32 342	10.00 827	0.33 457	0.49 501	0.33 448	1.90 726	0.32 447	0.51 521	0.33 457	0.49 505	9.24 841	0.49 503	0.33 445	0.41 389	9.82 836	0.41 476	0.28 407	9.34 838	0.29 401

S0	0.42 396	0.44 294	0.54 502	0.59 463	0.34 469	0.48 492	0.22 311	0.51 519	0.25 335	0.51 521	0.34 465	0.53 534	0.35 473	0.47 486	0.36 468	0.55 491	0.39 439	0.49 528	0.27 386	0.46 480	0.34 451

depthmonostereo	0.44 412	0.85 407	0.46 457	0.54 448	0.40 504	0.52 526	0.38 488	0.52 524	0.35 473	0.47 481	0.34 465	0.46 484	0.34 466	0.47 486	0.34 460	0.45 435	0.43 468	0.41 476	0.33 472	0.41 460	0.32 433

HART	0.38 353	0.45 303	0.34 361	0.42 356	0.33 457	0.41 398	0.34 463	0.42 417	0.33 457	0.43 418	0.34 465	0.42 425	0.34 466	0.41 405	0.38 482	0.40 381	0.32 362	0.42 492	0.32 460	0.40 449	0.32 433

RAFT-Stereo-weight	0.45 435	1.90 630	0.34 361	0.42 356	0.36 479	0.43 426	0.35 468	0.42 417	0.34 468	0.42 411	0.34 465	0.44 470	0.34 466	0.41 405	0.34 460	0.38 360	0.32 362	0.38 401	0.32 460	0.38 386	0.33 442

H2IRNET	0.34 317	0.34 238	0.34 361	0.34 294	0.34 469	0.34 346	0.34 463	0.34 341	0.34 468	0.34 349	0.34 465	0.34 356	0.34 466	0.34 353	0.34 460	0.34 330	0.34 406	0.34 363	0.34 478	0.34 344	0.34 451

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 465	0.98 439	0.64 531	0.84 519	0.46 535	0.45 475	0.35 468	0.47 483	0.47 541	0.45 469	0.34 465	0.46 484	0.48 544	0.46 482	0.35 464	0.39 373	0.71 572	0.39 445	0.35 491	0.41 460	0.41 497

RCA-Stereo	0.51 473	3.22 716	0.34 361	0.44 367	0.34 469	0.44 461	0.34 463	0.43 425	0.34 468	0.43 418	0.34 465	0.44 470	0.33 459	0.43 426	0.33 445	0.38 360	0.29 341	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.29 401

pcwnet_v2	2.66 780	9.89 814	0.33 347	9.89 825	0.32 444	0.50 510	0.32 437	0.49 496	0.33 457	0.49 498	0.34 465	0.49 505	8.76 839	0.48 496	0.33 445	0.41 389	9.58 834	0.40 458	0.29 422	9.01 837	0.63 571

MSMDNet	2.65 779	10.14 816	0.33 347	9.74 824	0.32 444	0.87 591	0.33 448	2.95 793	0.68 595	0.49 498	0.34 465	0.49 505	5.70 832	0.49 503	0.33 445	0.42 403	9.57 833	0.41 476	0.31 452	8.36 834	0.65 579

NBS	0.39 367	0.68 372	0.36 374	0.38 308	0.36 479	0.38 370	0.39 504	0.39 370	0.39 504	0.37 364	0.35 474	0.37 374	0.38 488	0.37 370	0.38 482	0.39 373	0.36 419	0.36 389	0.39 518	0.38 386	0.38 478

ccccc	0.41 381	0.44 294	0.34 361	0.48 385	0.35 473	0.48 492	0.35 468	0.51 519	0.35 473	0.47 481	0.35 474	0.47 491	0.34 466	0.47 486	0.35 464	0.41 389	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.41 460	0.39 485

UGAM	0.51 473	2.23 658	0.39 393	0.54 448	0.35 473	0.50 510	0.35 468	0.49 496	0.35 473	0.49 498	0.35 474	0.49 505	0.36 477	0.50 511	0.36 468	0.49 462	0.37 424	0.45 500	0.34 478	0.45 475	0.34 451

GCST	0.50 468	2.08 643	0.38 381	0.53 445	0.35 473	0.49 501	0.35 468	0.50 505	0.35 473	0.49 498	0.35 474	0.49 505	0.35 473	0.49 503	0.35 464	0.48 459	0.37 424	0.45 500	0.33 472	0.44 470	0.33 442

ETE_ROB	0.35 329	0.35 240	0.35 372	0.35 298	0.35 473	0.35 350	0.35 468	0.35 344	0.35 473	0.35 353	0.35 474	0.35 358	0.35 473	0.35 356	0.35 464	0.35 338	0.35 413	0.35 379	0.35 491	0.35 357	0.35 462

252Zero-FE	0.45 435	0.50 325	0.36 374	0.50 429	0.36 479	0.50 510	0.36 475	0.50 505	0.36 484	0.49 498	0.36 479	0.49 505	0.36 477	0.54 533	0.41 507	0.45 435	0.34 406	0.45 500	0.34 478	0.55 524	0.75 606

SCV_C0	0.45 435	0.88 414	0.49 480	0.54 448	0.37 484	0.48 492	0.37 481	0.48 488	0.37 486	0.48 488	0.36 479	0.48 498	0.37 482	0.49 503	0.37 478	0.50 472	0.41 453	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

UGAM-zero	0.51 473	2.17 653	0.39 393	0.53 445	0.36 479	0.50 510	0.36 475	0.50 505	0.36 484	0.49 498	0.36 479	0.50 519	0.35 473	0.50 511	0.36 468	0.49 462	0.37 424	0.47 515	0.35 491	0.46 480	0.34 451

GCAP-Stereo	0.75 537	4.15 742	0.42 445	0.75 507	0.35 473	0.78 573	0.40 505	0.79 576	0.38 491	0.78 585	0.36 479	0.78 586	0.36 477	0.79 580	0.39 496	0.75 549	0.39 439	0.76 593	0.39 518	0.75 562	0.39 485

GMOStereo	0.37 347	0.45 303	0.23 275	0.30 266	0.37 484	0.41 398	0.36 475	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 479	0.41 407	0.40 501	0.41 405	0.36 468	0.34 330	0.22 288	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

error version	0.93 592	4.47 748	2.35 774	1.99 680	0.37 484	0.41 398	0.36 475	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 479	0.41 407	0.40 501	0.41 405	0.36 468	1.87 710	2.16 773	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

test_1	0.93 592	4.47 748	2.35 774	1.99 680	0.37 484	0.41 398	0.36 475	0.41 398	0.35 473	0.43 418	0.36 479	0.41 407	0.40 501	0.41 405	0.36 468	1.87 710	2.16 773	0.47 515	0.37 500	0.39 435	0.33 442

Venus	0.38 353	0.38 253	0.38 381	0.38 308	0.38 492	0.37 363	0.38 488	0.37 356	0.37 486	0.41 397	0.37 486	0.39 382	0.37 482	0.38 374	0.38 482	0.37 346	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.37 373	0.38 478

CASnet	0.35 329	0.51 333	0.44 449	0.32 283	0.31 430	0.24 290	0.34 463	0.36 348	0.25 335	0.31 335	0.37 486	0.30 335	0.33 459	0.25 304	0.45 524	0.37 346	0.37 424	0.33 353	0.35 491	0.34 344	0.37 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iRaft-Stereo_5w	0.34 317	0.42 289	0.31 333	0.39 318	0.30 381	0.38 370	0.30 378	0.40 379	0.29 372	0.40 380	0.37 486	0.41 407	0.34 466	0.38 374	0.30 379	0.34 330	0.27 318	0.34 363	0.26 347	0.34 344	0.26 323

DMCA	0.36 337	0.38 253	0.37 379	0.35 298	0.35 473	0.36 354	0.36 475	0.36 348	0.35 473	0.35 353	0.37 486	0.36 363	0.36 477	0.35 356	0.36 468	0.36 343	0.36 419	0.35 379	0.36 497	0.36 368	0.36 465

XPNet_ROB	0.37 347	0.37 249	0.37 379	0.37 305	0.37 484	0.37 363	0.37 481	0.37 356	0.37 486	0.37 364	0.37 486	0.37 374	0.37 482	0.37 370	0.37 478	0.37 346	0.37 424	0.37 393	0.37 500	0.37 373	0.37 471

Pro-Stereo	0.79 548	0.53 341	0.38 381	0.49 392	0.38 492	0.49 501	0.37 481	0.49 496	0.67 589	0.50 511	0.38 491	1.10 639	0.38 488	0.49 503	0.38 482	0.71 533	0.88 594	5.98 835	0.36 497	0.46 480	0.36 465

GEAStereo	0.62 501	3.91 735	0.48 473	0.69 488	0.38 492	0.51 522	0.38 488	0.51 519	0.38 491	0.53 528	0.38 491	0.50 519	0.38 488	0.51 521	0.38 482	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

GSStereo	0.81 556	4.28 745	0.50 486	0.59 463	0.40 504	0.51 522	0.38 488	0.50 505	0.38 491	0.50 511	0.38 491	0.50 519	3.79 817	0.50 511	0.38 482	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.35 462

GS-Stereo							0.38 488	0.50 505	0.38 491	0.50 511	0.38 491	0.50 519	3.79 817	0.50 511	0.38 482	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.35 462

gasm-f	0.62 501	3.91 735	0.48 473	0.69 488	0.38 492	0.51 522	0.38 488	0.51 519	0.38 491	0.53 528	0.38 491	0.50 519	0.38 488	0.51 521	0.38 482	0.54 485	0.43 468	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

GASTEREO	0.48 459	1.21 537	0.47 465	0.57 458	0.38 492	0.50 510	0.38 488	0.50 505	0.38 491	0.50 511	0.38 491	0.50 519	0.38 488	0.50 511	0.38 482	0.52 480	0.42 463	0.46 505	0.34 478	0.46 480	0.34 451

WAO-8	0.38 353	0.38 253	0.38 381	0.38 308	0.38 492	0.38 370	0.38 488	0.38 365	0.38 491	0.38 366	0.38 491	0.38 377	0.38 488	0.38 374	0.38 482	0.38 360	0.38 432	0.38 401	0.37 500	0.38 386	0.38 478

WAO-7	0.38 353	0.38 253	0.38 381	0.38 308	0.38 492	0.38 370	0.38 488	0.38 365	0.38 491	0.38 366	0.38 491	0.38 377	0.38 488	0.38 374	0.38 482	0.38 360	0.38 432	0.38 401	0.38 514	0.38 386	0.38 478

IMH	0.38 353	0.38 253	0.38 381	0.38 308	0.38 492	0.38 370	0.38 488	0.38 365	0.38 491	0.42 411	0.38 491	0.40 392	0.38 488	0.38 374	0.38 482	0.38 360	0.38 432	0.39 445	0.38 514	0.38 386	0.38 478

iRaftStereo_RVC	0.97 597	3.17 715	2.30 773	2.42 711	0.38 492	0.54 533	0.38 488	0.54 529	0.38 491	0.54 534	0.38 491	0.54 538	0.38 488	0.54 533	0.38 482	2.38 760	2.34 777	0.49 528	0.36 497	0.49 501	0.36 465

LG-Stereo_L1	0.47 452	0.52 335	0.47 465	0.62 469	0.39 502	0.53 528	0.40 505	0.53 526	0.39 504	0.53 528	0.39 501	0.53 534	0.39 500	0.53 530	0.39 496	0.55 491	0.46 479	0.49 528	0.37 500	0.49 501	0.37 471

SCV	0.46 444	0.94 434	0.45 451	0.54 448	0.37 484	0.48 492	0.38 488	0.48 488	0.37 486	0.48 488	0.39 501	0.48 498	0.37 482	0.49 503	0.37 478	0.50 472	0.46 479	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

HanzoNet	0.39 367	0.38 253	0.40 426	0.39 318	0.41 514	0.38 370	0.38 488	0.38 365	0.38 491	0.39 373	0.39 501	0.38 377	0.38 488	0.39 382	0.40 499	0.38 360	0.38 432	0.40 458	0.38 514	0.38 386	0.40 488

Anonymus	0.47 452	0.73 381	0.46 457	0.43 363	0.54 568	0.53 528	0.27 343	0.39 370	0.35 473	0.33 346	0.40 504	0.33 351	0.38 488	0.53 530	0.54 559	0.56 495	0.36 419	0.49 528	0.53 570	0.66 541	0.54 550

quiztm	0.43 399	0.49 320	0.40 426	0.51 440	0.40 504	0.51 522	0.40 505	0.50 505	0.40 507	0.50 511	0.40 504	0.51 530	0.40 501	0.50 511	0.40 499	0.44 405	0.34 406	0.44 495	0.34 478	0.44 470	0.34 451

knoymous	0.40 373	0.40 264	0.40 426	0.40 331	0.40 504	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 392	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488

anonymousa	0.40 373	0.40 264	0.40 426	0.40 331	0.40 504	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 392	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488

riskmin	0.40 373	0.40 264	0.40 426	0.40 331	0.40 504	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 392	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488

Anonymous_2	0.40 373	0.40 264	0.40 426	0.40 331	0.40 504	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 392	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488

Anonymous_1	0.40 373	0.40 264	0.40 426	0.40 331	0.40 504	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 392	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488

AdaStereo	0.40 373	0.40 264	0.40 426	0.40 331	0.40 504	0.40 379	0.40 505	0.40 379	0.40 507	0.40 380	0.40 504	0.40 392	0.40 501	0.40 385	0.40 499	0.40 381	0.40 443	0.40 458	0.40 520	0.40 449	0.40 488
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.
GStereo	0.75 537	2.98 709	1.68 720	0.69 488	0.39 502	0.72 566	0.41 514	0.72 569	0.34 468	0.73 575	0.41 512	0.72 576	0.49 550	0.74 575	0.47 536	0.69 526	0.48 493	0.74 589	0.40 520	0.69 550	0.44 510

MSCF	0.51 473	1.40 562	0.49 480	0.58 460	0.38 492	0.50 510	0.38 488	0.54 529	0.41 517	0.52 525	0.41 512	0.53 534	0.42 519	0.53 530	0.41 507	0.60 503	0.47 487	0.48 523	0.37 500	0.48 498	0.38 478

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 459	0.55 348	0.47 465	0.63 471	0.41 514	0.56 536	0.44 525	0.56 533	0.41 517	0.56 540	0.41 512	0.57 549	0.42 519	0.56 538	0.41 507	0.55 491	0.43 468	0.51 541	0.37 500	0.51 514	0.37 471

LG-Stereo	0.60 491	0.58 356	0.47 465	0.64 476	0.74 608	1.00 605	0.69 600	0.57 537	0.41 517	0.57 544	0.41 512	0.57 549	0.41 513	1.00 618	0.75 616	0.91 574	0.51 510	0.52 544	0.37 500	0.52 518	0.37 471

Occ-G	1.12 621	0.52 335	3.72 805	3.50 753	0.50 555	0.56 536	0.47 541	0.54 529	0.46 535	0.54 534	0.41 512	0.54 538	0.42 519	0.52 526	0.42 515	3.42 784	4.02 806	0.52 544	0.45 544	0.51 514	0.44 510

GwcNet-ADL	0.41 381	0.41 277	0.41 440	0.41 346	0.41 514	0.41 398	0.41 514	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 512	0.41 407	0.41 513	0.41 405	0.41 507	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 497

PSMNet-ADL	0.41 381	0.41 277	0.41 440	0.41 346	0.41 514	0.41 398	0.41 514	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 512	0.41 407	0.41 513	0.41 405	0.41 507	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 497

GANet-ADL	0.41 381	0.41 277	0.41 440	0.41 346	0.41 514	0.41 398	0.41 514	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 512	0.41 407	0.41 513	0.41 405	0.41 507	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 497

ADLNet2	0.41 381	0.41 277	0.41 440	0.41 346	0.41 514	0.41 398	0.41 514	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 512	0.41 407	0.41 513	0.41 405	0.41 507	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 497

ADLNet	0.41 381	0.41 277	0.41 440	0.41 346	0.41 514	0.41 398	0.41 514	0.41 398	0.41 517	0.41 397	0.41 512	0.41 407	0.41 513	0.41 405	0.41 507	0.41 389	0.41 453	0.41 476	0.41 530	0.41 460	0.41 497

GES	0.66 509	2.34 669	0.29 311	0.41 346	0.29 369	0.41 398	0.29 369	0.42 417	0.29 372	0.40 380	0.41 512	0.41 407	0.30 387	0.51 521	0.29 369	0.32 319	0.29 341	0.32 346	2.46 802	2.49 764	0.30 416

DNS	0.86 577	2.43 677	1.66 719	2.03 682	0.42 524	0.60 546	0.42 521	0.60 545	0.42 525	0.60 549	0.42 523	0.60 554	0.42 519	0.60 549	0.42 515	1.97 720	1.63 730	0.55 553	0.40 520	0.55 524	0.40 488

MyStereo07	0.60 491	3.72 728	0.48 473	0.49 392	0.41 514	0.36 354	0.32 437	0.49 496	0.43 527	0.51 521	0.42 523	0.49 505	0.43 524	0.51 521	0.64 574	0.49 462	0.45 477	0.34 363	0.32 460	0.35 357	0.43 507

CFNet_RVC	2.38 770	8.71 805	0.38 381	9.33 820	0.42 524	0.56 536	0.42 521	0.60 545	0.38 491	0.62 555	0.42 523	0.56 545	7.29 837	0.62 551	0.42 515	0.53 483	0.37 424	0.49 528	0.34 478	8.30 833	6.87 834

DispNO	1.00 600	0.63 367	0.43 447	3.45 749	0.44 529	0.65 554	0.43 524	0.64 553	0.43 527	0.64 559	0.43 526	0.64 561	3.03 795	0.64 557	0.43 520	4.55 796	0.43 468	0.63 564	0.43 541	0.63 538	0.43 507

FCDSN-DC	0.41 381	0.59 359	0.64 531	0.54 448	0.33 457	0.50 510	0.37 481	0.42 417	0.40 507	0.61 551	0.43 526	0.50 519	0.49 550	0.38 374	0.32 433	0.28 297	0.23 295	0.26 316	0.22 320	0.35 357	0.28 392
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAST (zero-shot)	0.87 581	1.55 568	0.42 445	1.57 654	0.42 524	1.62 715	0.45 531	1.59 709	0.42 525	1.66 720	0.44 528	1.62 720	0.42 519	1.59 714	0.42 515	0.64 518	0.43 468	0.64 566	0.42 538	0.67 544	0.46 516

FSD	0.61 498	0.59 359	0.50 486	2.58 718	0.44 529	0.56 536	0.44 525	0.55 532	0.44 530	0.56 540	0.44 528	0.56 545	0.44 526	0.56 538	0.46 528	0.61 507	0.42 463	0.52 544	0.42 538	0.52 518	0.51 542

MonSter	0.60 491	0.64 369	0.52 497	0.62 469	0.44 529	2.07 735	0.44 525	0.62 550	0.44 530	0.62 555	0.44 528	0.62 559	0.44 526	0.62 551	0.44 521	0.58 498	0.42 463	0.62 562	0.46 547	0.58 533	0.42 504

CES	0.39 367	0.47 312	0.36 374	0.36 302	0.37 484	0.45 475	0.35 468	0.35 344	0.40 507	0.36 357	0.44 528	0.47 491	0.36 477	0.44 457	0.36 468	0.37 346	0.39 439	0.44 495	0.35 491	0.37 373	0.36 465

Selective-IGEV	0.51 473	0.55 348	0.45 451	0.69 488	0.45 533	0.61 548	0.45 531	0.50 505	0.40 507	0.56 540	0.44 528	0.55 542	0.40 501	0.72 570	0.67 581	0.59 501	0.46 479	0.45 500	0.34 478	0.46 480	0.37 471

MWDA-net	0.67 515	0.66 370	0.45 451	2.84 726	0.46 535	0.73 568	0.45 531	0.71 565	0.44 530	0.72 571	0.45 533	0.70 572	0.45 530	0.70 566	0.44 521	0.61 507	0.41 453	0.61 561	0.43 541	0.61 536	0.42 504

DN	0.53 479	0.85 407	0.45 451	0.65 477	0.44 529	0.60 546	0.44 525	0.60 545	0.44 530	0.60 549	0.45 533	0.60 554	0.44 526	0.60 549	0.44 521	0.56 495	0.42 463	0.56 554	0.42 538	0.56 527	0.42 504

fffft	0.48 459	0.51 333	0.45 451	0.52 443	0.45 533	0.52 526	0.45 531	0.52 524	0.48 548	0.53 528	0.45 533	0.52 532	0.45 530	0.52 526	0.46 528	0.51 478	0.41 453	0.50 536	0.41 530	0.50 508	0.41 497
1: 1. 1
PAM_32	0.64 505	2.38 673	0.51 493	0.92 532	0.43 528	0.53 528	0.44 525	0.87 588	0.43 527	0.52 525	0.45 533	0.53 534	0.40 501	0.54 533	0.46 528	0.62 512	0.56 523	0.48 523	0.45 544	0.76 565	0.44 510

GeoAtt-L (ZS)	0.60 491	0.70 376	0.51 493	0.75 507	0.46 535	0.72 566	0.46 535	0.76 573	0.46 535	0.72 571	0.46 537	0.72 576	0.46 534	0.72 570	0.46 528	0.75 549	0.51 510	0.70 581	0.45 544	0.69 550	0.45 513

AIO-test1	0.54 480	0.60 364	0.52 497	0.66 481	0.47 543	0.61 548	0.47 541	0.58 540	0.46 535	0.61 551	0.46 537	0.61 557	0.45 530	0.62 551	0.45 524	0.61 507	0.52 514	0.57 555	0.48 558	0.57 530	0.48 526

MyStereo04	0.56 486	3.72 728	0.59 512	0.49 392	0.41 514	0.36 354	0.32 437	0.37 356	0.31 435	0.34 349	0.46 537	0.35 358	0.32 447	0.35 356	0.33 445	0.49 462	0.45 477	0.34 363	0.32 460	0.35 357	0.43 507

otaku	0.46 444	0.46 307	0.46 457	0.46 372	0.46 535	0.46 482	0.46 535	0.46 477	0.46 535	0.46 475	0.46 537	0.46 484	0.46 534	0.46 482	0.46 528	0.46 447	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 516

Ntro	0.47 452	0.47 312	0.46 457	0.46 372	0.46 535	0.47 487	0.47 541	0.46 477	0.47 541	0.46 475	0.46 537	0.47 491	0.46 534	0.47 486	0.47 536	0.47 454	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 516

Dean	0.46 444	0.46 307	0.46 457	0.46 372	0.46 535	0.46 482	0.46 535	0.46 477	0.46 535	0.47 481	0.46 537	0.46 484	0.46 534	0.46 482	0.46 528	0.46 447	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 516

ACVNet_1	0.46 444	0.47 312	0.46 457	0.46 372	0.46 535	0.46 482	0.46 535	0.46 477	0.47 541	0.46 475	0.46 537	0.46 484	0.46 534	0.46 482	0.46 528	0.46 447	0.46 479	0.47 515	0.46 547	0.46 480	0.46 516

ACVNet-4b	0.46 444	0.46 307	0.46 457	0.46 372	0.46 535	0.46 482	0.46 535	0.46 477	0.46 535	0.46 475	0.46 537	0.46 484	0.46 534	0.47 486	0.46 528	0.46 447	0.46 479	0.46 505	0.46 547	0.46 480	0.46 516

test_xeample3	1.10 618	1.81 605	0.61 522	0.84 519	0.49 551	0.77 571	0.66 583	0.92 598	1.40 740	0.68 567	0.46 537	0.78 586	0.54 565	1.72 721	1.48 743	1.34 677	1.52 716	1.35 717	1.67 774	1.33 696	1.55 739

AIO-test2	0.55 484	0.59 359	0.52 497	0.67 482	0.47 543	0.61 548	0.47 541	0.61 549	0.47 541	0.61 551	0.47 546	0.61 557	0.48 544	0.62 551	0.47 536	0.64 518	0.53 518	0.58 557	0.47 554	0.58 533	0.48 526

HaxPig	0.47 452	0.47 312	0.47 465	0.49 392	0.47 543	0.47 487	0.47 541	0.47 483	0.47 541	0.47 481	0.47 546	0.47 491	0.47 543	0.47 486	0.47 536	0.47 454	0.47 487	0.47 515	0.47 554	0.47 494	0.48 526

UNDER WATER	0.47 452	0.47 312	0.47 465	0.47 379	0.47 543	0.47 487	0.47 541	0.47 483	0.47 541	0.47 481	0.47 546	0.47 491	0.46 534	0.47 486	0.47 536	0.47 454	0.47 487	0.47 515	0.46 547	0.47 494	0.47 524

LVE	0.47 452	0.47 312	0.47 465	0.47 379	0.49 551	0.47 487	0.47 541	0.47 483	0.49 550	0.47 481	0.47 546	0.47 491	0.46 534	0.47 486	0.47 536	0.47 454	0.47 487	0.48 523	0.47 554	0.47 494	0.47 524

MyStereo06	0.75 537	4.12 739	0.60 516	0.63 471	0.61 580	0.62 551	0.66 583	0.56 533	0.45 534	0.55 538	0.48 550	0.54 538	0.46 534	0.57 543	0.45 524	0.60 503	0.57 525	0.64 566	0.55 574	0.72 557	0.55 558

RainbowNet	0.48 459	0.48 318	0.48 473	0.48 385	0.48 547	0.48 492	0.48 550	0.48 488	0.48 548	0.48 488	0.48 550	0.48 498	0.48 544	0.48 496	0.48 543	0.48 459	0.48 493	0.48 523	0.48 558	0.48 498	0.48 526

notaker	0.48 459	0.49 320	0.48 473	0.48 385	0.48 547	0.48 492	0.48 550	0.48 488	0.49 550	0.48 488	0.48 550	0.48 498	0.48 544	0.48 496	0.48 543	0.48 459	0.48 493	0.48 523	0.48 558	0.48 498	0.49 532

S	0.56 486	0.61 366	0.54 502	0.68 487	0.48 547	0.65 554	0.49 552	0.63 551	0.49 550	0.64 559	0.49 553	0.64 561	0.48 544	0.62 551	0.49 545	0.63 516	0.62 544	0.59 560	0.48 558	0.57 530	0.48 526

PointNet	0.60 491	0.75 386	0.49 480	0.79 510	0.50 555	0.79 576	0.49 552	0.79 576	0.49 550	0.80 588	0.49 553	0.79 588	0.49 550	0.80 582	0.49 545	0.63 516	0.40 443	0.63 564	0.40 520	0.63 538	0.40 488

ACVNet_2	0.49 465	0.49 320	0.49 480	0.49 392	0.49 551	0.49 501	0.49 552	0.49 496	0.49 550	0.49 498	0.49 553	0.49 505	0.49 550	0.49 503	0.49 545	0.49 462	0.49 497	0.49 528	0.49 562	0.49 501	0.49 532

AEACV	1.12 621	0.52 335	3.12 796	3.24 738	0.86 629	0.53 528	0.49 552	0.60 545	0.47 541	0.53 528	0.49 553	0.55 542	0.45 530	0.55 537	0.47 536	3.01 779	3.88 804	0.71 583	0.60 586	0.80 574	0.48 526

FoundationStereo	0.50 468	0.50 325	0.50 486	0.50 429	0.50 555	0.50 510	0.50 556	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 557	0.50 519	0.50 555	0.50 511	0.50 548	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 535

StereoAnything_RVC	0.50 468	0.50 325	0.50 486	0.50 429	0.50 555	0.50 510	0.50 556	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 557	0.50 519	0.50 555	0.50 511	0.50 548	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 535

dual_stereo	0.50 468	0.50 325	0.50 486	0.50 429	0.50 555	0.50 510	0.50 556	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 557	0.50 519	0.50 555	0.50 511	0.50 548	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 535

KSHMR	0.66 509	0.50 325	0.48 473	1.15 569	0.52 562	0.49 501	0.51 560	0.49 496	0.71 613	0.67 565	0.50 557	1.16 647	1.11 654	0.66 559	0.52 555	0.49 462	0.49 497	0.51 541	0.66 602	0.50 508	1.14 661

LL-Strereo	1.01 608	5.06 760	1.63 716	0.70 495	1.43 733	0.56 536	0.46 535	0.57 537	0.50 555	0.57 544	0.50 557	1.58 715	0.49 550	0.59 547	0.50 548	1.64 702	0.52 514	0.51 541	1.37 736	0.52 518	0.45 513

SANet	0.50 468	0.50 325	0.50 486	0.50 429	0.50 555	0.50 510	0.50 556	0.50 505	0.50 555	0.50 511	0.50 557	0.50 519	0.50 555	0.50 511	0.50 548	0.50 472	0.50 505	0.50 536	0.50 564	0.50 508	0.50 535

MyStereo8	0.71 526	3.92 737	0.52 497	0.59 463	0.52 562	0.57 543	0.53 563	0.59 543	0.50 555	0.59 548	0.51 563	0.57 549	0.50 555	0.56 538	0.52 555	0.54 485	0.49 497	0.54 550	0.49 562	0.55 524	0.50 535

ktn	0.72 529	0.53 341	1.08 614	1.14 566	0.51 561	1.22 684	1.36 733	0.51 519	0.59 575	0.51 521	0.51 563	0.69 569	1.20 666	0.67 561	0.51 553	0.51 478	0.49 497	0.58 557	0.66 602	0.52 518	0.53 547

test-3	0.98 599	4.13 741	1.85 740	1.85 669	0.61 580	0.69 559	0.37 481	0.63 551	0.61 579	0.66 563	0.51 563	0.73 580	0.44 526	0.57 543	0.54 559	1.68 703	1.81 742	0.40 458	0.43 541	0.66 541	0.50 535

test410_97500	0.41 381	0.89 417	0.31 333	0.40 331	0.31 430	0.40 379	0.31 426	0.40 379	0.31 435	0.61 551	0.53 566	0.40 392	0.31 439	0.40 385	0.31 421	0.58 498	0.47 487	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.29 401

WCG-NET	0.61 498	1.21 537	0.54 502	0.61 468	0.53 565	0.67 557	0.53 563	0.66 557	0.53 564	0.64 559	0.53 566	0.65 565	0.53 562	0.59 547	0.52 555	0.65 520	0.48 493	0.64 566	0.52 568	0.58 533	0.50 535

PSMNet_ROB	0.54 480	0.54 345	0.54 502	0.54 448	0.53 565	0.54 533	0.54 566	0.53 526	0.54 566	0.54 534	0.54 568	0.54 538	0.53 562	0.54 533	0.54 559	0.54 485	0.53 518	0.54 550	0.54 572	0.54 523	0.54 550

test410	0.66 509	5.69 785	0.31 333	0.40 331	0.31 430	0.41 398	0.31 426	0.40 379	0.31 435	0.62 555	0.55 569	0.40 392	0.31 439	0.40 385	0.31 421	0.59 501	0.47 487	0.38 401	0.29 422	0.38 386	0.30 416

STTRV1_RVC	0.82 561	1.60 572	0.70 554	1.01 553	0.60 574	1.07 625	0.69 600	1.01 615	0.60 576	0.72 571	0.55 569	1.02 630	0.68 592	1.03 632	0.67 581	0.89 573	0.63 546	0.92 619	0.57 581	0.90 592	0.65 579

anonymity	0.63 503	0.69 373	0.56 506	0.71 497	0.56 569	0.71 564	0.56 568	0.71 565	0.56 567	0.72 571	0.56 571	0.71 573	0.56 566	0.71 568	0.58 565	0.68 525	0.55 521	0.68 573	0.55 574	0.68 546	0.54 550

monster-pro	0.75 537	1.67 579	0.64 531	0.89 525	0.57 571	0.86 590	0.56 568	0.87 588	0.56 567	0.87 597	0.57 572	0.88 600	0.57 568	0.87 597	0.57 563	0.79 556	0.58 529	0.76 593	0.54 572	0.77 567	0.54 550

CASS	0.57 490	0.89 417	0.56 506	0.57 458	0.56 569	0.56 536	0.56 568	0.56 533	0.53 564	0.57 544	0.57 572	0.59 553	0.48 544	0.56 538	0.57 563	0.55 491	0.56 523	0.47 515	0.56 578	0.62 537	0.56 561
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CAR	0.72 529	0.76 389	0.59 512	0.84 519	1.19 671	0.81 581	0.58 571	0.81 582	0.58 570	0.81 591	0.58 574	0.83 595	0.59 573	0.82 586	0.59 568	0.71 533	0.49 497	0.73 584	0.68 608	0.87 585	0.52 544

MSE-Stereo	0.72 529	0.76 389	0.59 512	0.84 519	1.19 671	0.81 581	0.58 571	0.81 582	0.58 570	0.81 591	0.58 574	0.83 595	0.59 573	0.82 586	0.59 568	0.71 533	0.49 497	0.73 584	0.68 608	0.87 585	0.52 544

SE	0.64 505	0.73 381	0.77 571	0.79 510	0.59 572	0.78 573	0.54 566	0.58 540	0.58 570	0.78 585	0.59 576	0.63 560	0.18 301	0.78 579	0.52 555	0.80 558	0.65 550	0.69 576	0.57 581	0.75 562	0.52 544

MGA	0.73 533	0.76 389	0.60 516	0.92 532	1.17 667	0.81 581	0.59 575	0.84 586	0.62 580	0.81 591	0.59 576	0.84 597	0.60 575	0.81 585	0.61 572	0.71 533	0.53 518	0.89 612	0.53 570	0.75 562	0.54 550

zero-FE	0.72 529	1.31 551	0.66 537	0.92 532	0.60 574	0.82 584	0.58 571	0.82 585	0.58 570	0.81 591	0.60 578	0.81 593	0.60 575	0.82 586	0.58 565	0.74 548	0.59 535	0.73 584	0.52 568	0.76 565	0.51 542

SMoEStereo_RVC	0.63 503	0.75 386	0.51 493	0.73 503	0.53 565	0.71 564	0.47 541	0.67 558	0.58 570	0.74 581	0.60 578	0.72 576	0.53 562	0.74 575	0.51 553	0.61 507	0.62 544	0.62 562	0.61 588	0.63 538	0.61 567

DDUNet	0.81 556	2.45 678	0.57 510	0.90 527	0.60 574	0.88 592	0.59 575	0.90 593	0.60 576	0.88 599	0.60 578	0.90 604	0.58 571	0.88 599	0.60 570	0.84 569	0.60 538	0.86 610	0.57 581	0.86 584	0.60 566

UDG	0.80 551	2.21 657	0.60 516	0.91 529	0.60 574	0.90 595	0.58 571	0.88 592	0.60 576	0.90 600	0.60 578	0.88 600	0.60 575	0.90 602	0.58 565	0.86 571	0.60 538	0.84 608	0.59 585	0.84 582	0.61 567

MyStereo05	0.80 551	4.12 739	0.63 528	0.63 471	0.61 580	0.62 551	0.66 583	0.65 554	0.62 580	0.67 565	0.61 582	0.65 565	0.58 571	0.67 561	0.55 562	0.60 503	0.57 525	0.64 566	0.55 574	0.72 557	0.55 558

PA-Net	11.80 835	223.51 866	0.62 524	0.59 463	0.71 603	0.59 545	0.73 614	0.67 558	0.73 619	0.55 538	0.61 582	0.60 554	0.74 611	0.63 556	0.73 611	0.66 522	0.60 538	0.69 576	0.66 602	0.72 557	0.65 579
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ARAFT	0.68 517	0.81 402	0.63 528	0.74 506	0.60 574	0.78 573	0.62 578	0.77 575	0.66 587	0.74 581	0.63 584	0.75 583	0.62 579	0.83 591	0.60 570	0.70 532	0.55 521	0.70 581	0.60 586	0.78 569	0.55 558

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 523	0.72 380	0.71 558	0.80 514	0.62 585	0.82 584	0.61 577	0.81 582	0.62 580	0.81 591	0.63 584	0.80 590	0.70 603	0.73 573	0.61 572	0.76 552	0.61 543	0.74 589	0.61 588	0.77 567	0.61 567

LMCR-Stereo	0.65 507	0.63 367	0.65 535	0.65 477	0.65 588	0.66 556	0.63 579	0.58 540	0.65 585	0.63 558	0.64 586	0.65 565	0.65 582	0.66 559	0.66 580	0.66 522	0.64 548	0.65 570	0.67 606	0.68 546	0.73 602

DSFCA	0.66 509	0.73 381	0.78 573	0.65 477	0.65 588	0.64 553	0.64 580	0.65 554	0.63 583	0.64 559	0.64 586	0.64 561	0.64 580	0.65 558	0.65 577	0.65 520	0.65 550	0.65 570	0.65 599	0.66 541	0.64 577

plain	1.88 705	3.16 714	0.64 531	3.10 731	0.65 588	3.10 789	0.64 580	3.12 794	0.65 585	3.10 795	0.65 588	3.11 795	0.65 582	3.12 794	0.65 577	3.12 780	0.65 550	3.13 793	0.65 599	3.13 781	0.65 579

4D-IteraStereo	0.78 547	3.13 713	0.89 585	0.69 488	0.32 444	0.40 379	0.32 437	0.76 573	0.97 650	0.52 525	0.65 588	0.89 603	0.32 447	0.76 578	0.98 641	0.83 567	0.94 603	0.35 379	0.27 386	0.70 555	0.89 625

MIF-Stereo (partial)	2.58 778	3.31 719	0.66 537	3.18 735	0.66 591	3.18 790	0.66 583	3.21 795	0.67 589	3.19 796	0.66 590	3.19 796	0.66 585	3.31 798	0.68 589	5.09 813	1.79 741	8.23 840	1.67 774	6.18 824	1.38 733

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 515	0.78 393	0.67 541	0.67 482	0.66 591	0.67 557	0.67 587	0.65 554	0.66 587	0.66 563	0.67 591	0.66 568	0.67 587	0.67 561	0.72 610	0.66 522	0.67 553	0.67 572	0.67 606	0.67 544	0.67 584

WQFJA1++	0.84 568	0.98 439	0.67 541	1.26 627	0.75 610	1.00 605	0.67 587	1.00 606	0.67 589	1.00 612	0.67 591	1.00 617	0.67 587	1.00 618	0.67 581	0.96 585	0.67 553	0.91 616	0.63 590	0.92 596	0.63 571

WQFJA1	0.85 574	0.98 439	0.67 541	1.29 633	0.76 615	1.01 613	0.67 587	1.02 620	0.67 589	1.02 627	0.67 591	1.01 626	0.67 587	1.01 626	0.68 589	0.99 592	0.67 553	0.93 623	0.64 595	0.92 596	0.65 579

WQFJX1	0.84 568	0.98 439	0.67 541	1.30 635	0.75 610	1.01 613	0.67 587	1.01 615	0.67 589	1.01 623	0.67 591	1.01 626	0.68 592	1.00 618	0.68 589	0.98 591	0.67 553	0.92 619	0.64 595	0.92 596	0.64 577

NLMM	0.84 568	1.00 449	0.67 541	1.27 628	0.75 610	1.00 605	0.68 592	1.00 606	0.67 589	1.00 612	0.67 591	1.02 630	0.67 587	1.02 630	0.67 581	0.97 587	0.67 553	0.93 623	0.63 590	0.92 596	0.63 571

RSM++	0.76 543	0.82 404	0.66 537	0.85 523	0.64 586	0.85 588	0.71 610	0.94 602	0.64 584	0.87 597	0.67 591	0.87 599	0.65 582	0.84 592	0.65 577	0.81 562	0.70 568	0.79 597	0.71 619	0.83 581	0.70 591

WQFJX	0.85 574	1.00 449	0.68 549	1.30 635	0.75 610	1.01 613	0.68 592	1.01 615	0.68 595	1.01 623	0.68 597	1.03 632	0.68 592	1.02 630	0.67 581	0.97 587	0.67 553	0.93 623	0.63 590	0.94 605	0.63 571

NLSM3	0.85 574	0.99 447	0.68 549	1.29 633	0.76 615	1.01 613	0.68 592	1.01 615	0.68 595	1.02 627	0.68 597	1.01 626	0.68 592	1.01 626	0.68 589	0.97 587	0.68 559	0.93 623	0.64 595	0.93 601	0.63 571

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 537	0.92 428	0.85 584	0.96 544	0.59 572	1.27 688	0.44 525	0.59 543	0.69 600	0.91 602	0.68 597	0.55 542	0.61 578	1.06 634	0.83 629	0.62 512	0.70 568	0.90 613	0.41 530	0.89 589	0.56 561

R-Stereo Train	0.81 556	0.96 436	0.67 541	0.95 541	0.67 593	0.95 600	0.68 592	0.95 604	0.68 595	0.95 610	0.68 597	0.96 614	0.68 592	0.96 614	0.68 589	0.94 583	0.68 559	0.94 627	0.68 608	0.94 605	0.68 586

RAFT-Stereo	0.81 556	0.96 436	0.67 541	0.95 541	0.67 593	0.95 600	0.68 592	0.95 604	0.68 595	0.95 610	0.68 597	0.96 614	0.68 592	0.96 614	0.68 589	0.94 583	0.68 559	0.94 627	0.68 608	0.94 605	0.68 586
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 520	0.69 373	0.69 551	0.69 488	0.69 597	0.69 559	0.69 600	0.69 560	0.69 600	0.69 568	0.69 602	0.69 569	0.69 599	0.69 564	0.69 597	0.69 526	0.69 565	0.69 576	0.69 612	0.69 550	0.69 588

mm1	0.69 520	0.69 373	0.69 551	0.69 488	0.69 597	0.69 559	0.69 600	0.69 560	0.69 600	0.69 568	0.69 602	0.69 569	0.69 599	0.69 564	0.69 597	0.69 526	0.69 565	0.69 576	0.69 612	0.69 550	0.69 588

FlowAnything	1.02 610	1.71 581	0.72 561	1.59 656	0.69 597	1.60 712	0.69 600	1.61 711	0.70 608	1.60 712	0.69 602	1.60 716	0.69 599	1.61 717	0.69 597	0.81 562	0.58 529	0.81 602	0.56 578	0.82 579	0.56 561

TorneroNet	0.66 509	0.53 341	0.50 486	0.50 429	0.64 586	1.06 622	0.70 607	0.50 505	0.51 562	0.49 498	0.69 602	0.49 505	0.50 555	0.48 496	1.15 664	0.71 533	0.49 497	1.14 646	1.08 664	0.49 501	0.49 532

MWSP-net	0.96 596	0.75 386	0.49 480	4.84 789	0.48 547	1.28 690	0.52 561	1.20 638	0.51 562	1.14 643	0.70 606	1.00 617	0.56 566	0.90 602	0.69 597	0.76 552	0.60 538	0.95 629	0.56 578	0.73 560	0.45 513

NLMM1	0.86 577	0.98 439	0.69 551	1.48 650	0.75 610	1.01 613	0.69 600	1.00 606	0.69 600	1.00 612	0.70 606	1.00 617	0.68 592	1.01 626	0.67 581	0.97 587	0.68 559	0.92 619	0.63 590	0.93 601	0.63 571

FlowAnything_test	1.02 610	1.72 582	0.71 558	1.59 656	0.70 601	1.61 713	0.69 600	1.61 711	0.70 608	1.60 712	0.70 606	1.61 719	0.69 599	1.61 717	0.70 606	0.81 562	0.58 529	0.81 602	0.55 574	0.81 577	0.56 561

MoCha-V2	2.11 744	26.97 838	0.78 573	0.92 532	0.77 618	0.96 602	0.72 613	0.90 593	0.72 616	0.94 608	0.70 606	0.90 604	0.71 608	0.91 604	0.71 608	0.85 570	0.71 572	0.88 611	0.69 612	0.87 585	0.67 584

AFF-stereo	0.73 533	0.88 414	0.67 541	0.75 507	0.68 596	0.75 570	0.64 580	0.80 579	0.72 616	0.83 596	0.70 606	0.82 594	0.64 580	0.84 592	0.67 581	0.77 555	0.63 546	0.81 602	0.63 590	0.78 569	0.62 570

MSMD_ROB	1.19 625	1.10 479	0.70 554	1.10 560	0.60 574	1.10 629	0.70 607	1.10 625	0.70 608	1.10 633	0.70 606	1.10 639	0.70 603	7.00 839	0.70 606	1.10 605	0.70 568	1.10 645	0.70 616	1.10 621	0.70 591

AdaDepth	0.86 577	0.93 432	0.71 558	1.01 553	1.07 655	1.02 619	0.71 610	1.00 606	0.71 613	1.01 623	0.71 612	1.00 617	0.72 609	1.14 645	0.71 608	0.92 577	0.64 548	0.90 613	0.64 595	0.89 589	0.69 588

DCRE	0.84 568	1.89 628	0.77 571	0.94 539	0.72 605	0.88 592	0.73 614	0.87 588	0.78 623	0.90 600	0.71 612	0.88 600	0.67 587	0.88 599	0.73 611	0.81 562	0.68 559	0.81 602	0.70 616	0.82 579	0.70 591

DMCA-RVC	0.70 523	0.80 398	0.70 554	0.70 495	0.70 601	0.70 562	0.70 607	0.71 565	0.70 608	0.70 570	0.71 612	0.71 573	0.70 603	0.70 566	0.69 597	0.69 526	0.70 568	0.69 576	0.70 616	0.69 550	0.70 591

DStereoRT	0.73 533	0.81 402	0.73 565	0.71 497	0.74 608	0.73 568	0.75 616	0.71 565	0.71 613	0.74 581	0.72 615	0.73 580	0.80 620	0.71 568	0.73 611	0.76 552	0.71 572	0.73 584	0.72 621	0.70 555	0.76 609

11t	1.27 677	2.70 691	1.34 684	1.32 638	0.89 631	1.30 691	1.34 730	1.64 714	0.57 569	1.45 710	0.72 615	1.05 634	1.29 719	1.07 637	1.29 731	1.49 689	1.02 612	0.97 633	1.15 670	1.48 701	1.31 724

UniTT-Stereo	2.03 726	3.43 721	0.72 561	3.42 748	0.73 606	3.27 792	0.68 592	3.38 799	0.69 600	3.29 798	0.72 615	3.28 798	0.70 603	3.35 800	0.68 589	3.39 783	0.68 559	3.31 796	0.69 612	3.37 782	0.73 602

iGMRVC	0.84 568	2.85 706	0.72 561	0.72 499	0.73 606	0.77 571	0.79 621	0.73 570	0.74 621	0.73 575	0.72 615	0.73 580	0.76 614	0.73 573	0.73 611	0.72 541	0.73 575	0.73 584	0.72 621	0.73 560	0.72 598

AIO-Stereo	0.84 568	0.66 370	0.70 554	0.83 518	0.67 593	0.98 603	0.82 631	1.14 626	0.72 616	1.03 629	0.74 619	1.03 632	1.09 653	0.99 616	0.45 524	1.04 599	0.73 575	0.95 629	0.74 623	0.94 605	0.46 516

HSM-Net_RVC	0.95 595	1.17 487	0.78 573	1.18 576	0.71 603	1.16 637	0.75 616	1.09 624	0.80 629	1.10 633	0.75 620	1.17 648	0.74 611	1.17 648	0.80 624	1.13 612	0.73 575	1.17 653	0.77 628	1.16 629	0.72 598
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wavelet-MonSter	1.00 600	1.21 537	0.76 569	1.94 675	1.01 648	1.11 632	0.76 618	1.15 627	0.76 622	1.11 638	0.76 621	1.14 645	0.76 614	1.11 642	0.76 618	1.21 665	0.90 595	1.02 641	0.71 619	1.02 617	0.71 597

RAStereo	2.23 760	3.64 724	0.76 569	3.65 757	0.86 629	3.66 797	0.76 618	3.67 803	0.81 632	3.66 800	0.76 621	3.66 801	0.77 616	3.68 802	0.77 619	3.68 786	0.77 581	3.69 801	0.77 628	3.70 785	0.77 611

ww	0.47 452	0.52 335	0.38 381	0.56 456	0.37 484	0.56 536	0.38 488	0.56 533	0.37 486	0.56 540	0.77 623	0.56 545	0.37 482	0.57 543	0.37 478	0.49 462	0.33 375	0.49 528	0.33 472	0.49 501	0.33 442

LiteMatch	1.13 623	0.73 381	2.80 781	3.23 736	0.61 580	0.83 586	0.68 592	0.73 570	0.69 600	1.00 612	0.77 623	0.94 611	0.57 568	0.82 586	0.64 574	2.97 777	2.43 779	0.68 573	0.32 460	0.56 527	0.70 591

Lsterematch	1.13 623	0.73 381	2.80 781	3.23 736	0.61 580	0.83 586	0.68 592	0.73 570	0.69 600	1.00 612	0.77 623	0.94 611	0.57 568	0.82 586	0.64 574	2.97 777	2.43 779	0.68 573	0.32 460	0.56 527	0.70 591

Hybrid-DGEV	1.03 612	1.75 588	0.80 577	1.28 632	0.78 619	1.26 687	0.80 624	1.26 689	0.78 623	1.26 695	0.78 626	1.26 697	0.78 618	1.26 698	0.78 620	1.15 615	0.75 578	1.14 646	0.74 623	1.14 624	0.75 606

ToySt	0.92 587	2.11 647	0.90 588	0.95 541	0.79 621	0.99 604	0.78 620	0.94 602	0.81 632	0.94 608	0.78 626	0.95 613	0.77 616	0.94 610	0.86 631	0.91 574	0.79 585	0.85 609	0.77 628	0.89 589	0.73 602

Hybrid-DGEV-2	1.05 614	1.83 616	0.83 581	1.33 639	0.82 627	1.30 691	0.81 628	1.26 689	0.79 627	1.29 697	0.79 628	1.26 697	0.80 620	1.26 698	0.79 621	1.20 619	0.78 583	1.18 656	0.77 628	1.20 639	0.77 611

G-Net	0.79 548	0.79 395	0.79 576	0.79 510	0.79 621	0.79 576	0.79 621	0.79 576	0.79 627	0.79 587	0.79 628	0.79 588	0.79 619	0.79 580	0.79 621	0.79 556	0.79 585	0.79 597	0.79 632	0.79 571	0.79 614

NaN_ROB	0.80 551	0.80 398	0.80 577	0.80 514	0.80 624	0.80 578	0.80 624	0.80 579	0.80 629	0.80 588	0.80 630	0.80 590	0.80 620	0.80 582	0.80 624	0.80 558	0.80 588	0.80 600	0.80 634	0.80 574	0.80 615

CSAN	0.80 551	0.80 398	0.80 577	0.80 514	0.80 624	0.80 578	0.80 624	0.80 579	0.80 629	0.80 588	0.80 630	0.80 590	0.80 620	0.80 582	0.80 624	0.80 558	0.80 588	0.80 600	0.80 634	0.80 574	0.80 615

Hybrid-DGEV-03	1.07 615	1.83 616	0.83 581	1.34 640	0.81 626	1.32 693	0.81 628	1.31 696	0.81 632	1.31 698	0.82 632	1.32 702	0.82 624	1.32 703	0.81 627	1.19 617	0.77 581	1.19 658	0.76 626	1.19 637	0.77 611

Selective-RAFT-Error	0.88 582	0.84 405	0.98 597	0.86 524	0.97 641	0.88 592	0.95 643	0.84 586	0.99 653	0.92 604	0.82 632	0.84 597	0.98 636	0.87 597	0.97 640	0.81 562	0.83 591	0.79 597	0.82 637	0.79 571	0.85 620

LiteMatch*	2.07 732	1.30 549	5.73 817	6.28 804	0.79 621	1.33 694	0.80 624	1.30 695	1.02 660	1.33 699	0.84 634	1.33 703	0.97 634	1.28 702	1.04 650	6.05 821	5.89 817	1.28 712	0.76 626	1.28 693	0.88 621

DPSimNet_ROB	0.97 597	1.18 489	0.81 580	1.10 560	0.91 635	1.02 619	0.82 631	1.04 621	0.91 637	1.03 629	0.86 635	1.28 701	0.82 624	1.03 632	0.89 632	1.17 616	0.81 590	1.02 641	0.82 637	1.08 620	0.81 617

tt45	1.04 613	0.88 414	1.36 694	0.92 532	1.03 651	1.51 710	0.79 621	0.70 564	0.88 635	0.74 581	0.90 636	1.60 716	0.72 609	1.60 715	0.75 616	0.91 574	0.78 583	1.52 726	0.79 632	1.14 624	1.32 726

HH	0.71 526	2.54 681	0.74 566	1.10 560	0.32 444	0.41 398	0.37 481	0.69 560	0.78 623	0.73 575	0.90 636	0.75 583	1.00 637	0.84 592	0.69 597	0.69 526	0.40 443	0.35 379	0.26 347	0.35 357	0.26 323

HanStereo	0.71 526	2.54 681	0.74 566	1.10 560	0.32 444	0.41 398	0.37 481	0.69 560	0.78 623	0.73 575	0.90 636	0.75 583	1.00 637	0.84 592	0.69 597	0.69 526	0.40 443	0.35 379	0.26 347	0.35 357	0.26 323

Selective-RAFT	0.89 584	0.89 417	0.72 561	1.16 574	0.78 619	1.06 622	0.82 631	0.87 588	0.97 650	1.00 612	0.91 639	0.90 604	1.00 637	0.89 601	0.93 637	0.83 567	0.83 591	0.82 606	0.82 637	0.81 577	0.82 618

DPSM_ROB	0.92 587	0.91 423	0.91 590	0.91 529	0.92 636	0.92 597	0.92 638	0.92 598	0.91 637	0.93 606	0.91 639	0.92 607	0.90 627	0.91 604	0.92 633	0.92 577	0.91 597	0.91 616	0.92 642	0.93 601	0.93 632

DPSM	0.92 587	0.91 423	0.91 590	0.91 529	0.92 636	0.92 597	0.92 638	0.92 598	0.91 637	0.93 606	0.91 639	0.92 607	0.90 627	0.91 604	0.92 633	0.92 577	0.91 597	0.91 616	0.92 642	0.93 601	0.93 632

pmcnn	0.92 587	0.92 428	0.92 592	0.92 532	0.92 636	0.92 597	0.92 638	0.92 598	0.92 642	0.92 604	0.92 642	0.92 607	0.92 630	0.92 608	0.92 633	0.92 577	0.92 599	0.92 619	0.92 642	0.92 596	0.92 630

416test1013	0.49 465	0.80 398	0.33 347	0.67 482	0.33 457	0.48 492	0.41 514	0.48 488	0.39 504	0.48 488	0.93 643	0.52 532	0.32 447	0.52 526	0.38 482	0.49 462	0.51 510	0.53 547	0.37 500	0.51 514	0.36 465

rgla	0.45 435	0.54 345	0.33 347	0.67 482	0.32 444	0.48 492	0.33 448	0.48 488	0.33 457	0.48 488	0.94 644	0.48 498	0.33 459	0.47 486	0.33 445	0.45 435	0.52 514	0.53 547	0.31 452	0.45 475	0.32 433

MEA-ACV	1.66 695	0.87 411	0.61 522	11.81 831	1.35 726	1.50 709	0.71 610	1.23 687	0.92 642	1.13 642	0.96 645	1.69 722	0.70 603	1.23 697	1.16 668	1.54 697	1.20 640	1.58 728	0.85 640	1.12 622	0.95 635

DGTPSM_ROB	0.93 592	1.00 449	0.92 592	0.94 539	0.96 640	0.91 596	0.92 638	0.91 595	0.96 649	0.91 602	0.96 645	0.93 610	0.92 630	0.94 610	0.92 633	0.92 577	0.92 599	0.90 613	0.92 642	0.94 605	0.91 629

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 585	0.86 409	0.89 585	1.25 626	0.69 597	1.05 621	0.81 628	1.16 630	0.50 555	1.12 639	0.97 647	0.72 576	0.82 624	1.06 634	0.95 638	0.61 507	0.87 593	1.03 643	0.85 640	1.04 618	1.01 649

L500	1.30 680	1.33 553	1.01 606	4.69 783	0.84 628	1.35 695	0.95 643	1.38 701	0.94 646	1.33 699	0.98 648	1.36 704	0.91 629	1.40 707	1.08 654	1.28 672	0.90 595	1.21 705	0.99 652	1.23 688	0.90 628

MM-Stereo_test2	1.20 626	1.85 622	1.05 610	1.46 649	0.94 639	1.36 698	0.99 647	1.36 698	0.95 647	1.41 707	0.98 648	1.40 710	0.96 633	1.37 705	0.95 638	1.37 682	1.06 615	1.33 714	0.93 647	1.29 694	0.89 625

416test	0.46 444	0.55 348	0.33 347	0.67 482	0.33 457	0.48 492	0.33 448	0.48 488	0.33 457	0.48 488	0.99 650	0.48 498	0.33 459	0.48 496	0.33 445	0.45 435	0.52 514	0.54 550	0.32 460	0.45 475	0.32 433

LGCAT	1.00 600	1.00 449	1.00 599	1.00 548	1.00 642	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 617	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 643

Test_v1	1.00 600	1.00 449	1.00 599	1.00 548	1.00 642	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 617	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 643

GANet	1.00 600	1.00 449	1.00 599	1.00 548	1.00 642	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 617	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 643

TDLM	1.00 600	1.00 449	1.00 599	1.00 548	1.00 642	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 617	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 643

CVANet_RVC	1.00 600	1.00 449	1.00 599	1.00 548	1.00 642	1.00 605	1.00 648	1.00 606	1.00 654	1.00 612	1.00 651	1.00 617	1.00 637	1.00 618	1.00 643	1.00 593	1.00 605	1.00 635	1.00 653	1.00 610	1.00 643

L400	1.29 679	1.38 559	1.00 599	4.01 764	1.03 651	1.42 706	0.92 638	1.42 706	0.91 637	1.33 699	1.01 656	1.39 707	0.92 630	1.40 707	1.09 656	1.31 673	0.92 599	1.21 705	0.95 649	1.30 695	0.88 621

trnet	1.01 608	1.01 459	1.01 606	1.01 553	1.01 648	1.01 613	1.01 654	1.01 615	1.01 659	1.01 623	1.01 656	1.01 626	1.01 645	1.01 626	1.01 648	1.01 598	1.01 611	1.01 640	1.01 660	1.01 615	1.01 649

HNOStereo	1.51 687	1.78 594	1.20 629	4.42 768	1.08 657	1.78 719	1.12 665	1.76 721	1.10 667	1.74 726	1.02 658	1.78 726	1.07 650	1.68 719	1.22 721	1.49 689	0.93 602	1.50 725	0.93 647	1.56 705	1.12 656

MM-Stereo_test3	1.27 677	2.07 642	1.18 624	1.60 659	1.02 650	1.45 707	1.01 654	1.40 703	1.04 662	1.44 709	1.03 659	1.46 713	1.02 646	1.44 712	1.02 649	1.51 694	1.12 630	1.32 713	0.98 650	1.38 699	0.97 638

BLMT-Stereo	1.53 689	1.36 556	1.06 612	1.42 648	1.23 725	1.41 704	1.07 659	1.43 707	1.12 668	1.42 708	1.06 660	1.83 728	1.07 650	1.42 711	1.07 653	1.27 670	1.38 707	6.80 836	1.00 653	1.26 691	1.00 643

GLC_STEREO	1.07 615	1.01 459	1.06 612	1.07 558	1.05 653	1.06 622	1.08 661	1.08 622	1.05 664	1.07 631	1.06 660	1.08 635	1.05 648	1.06 634	1.10 657	1.07 601	1.09 623	1.05 644	1.05 663	1.06 619	1.12 656

MLG-Stereo	0.92 587	0.90 421	0.84 583	1.27 628	0.49 551	1.38 700	0.88 634	1.41 704	0.97 650	0.73 575	1.09 662	1.26 697	0.43 524	0.72 570	1.05 652	1.13 612	0.49 497	1.18 656	0.66 602	1.01 615	0.46 516

FETCStereo	1.51 687	1.66 578	1.05 610	4.56 779	1.06 654	1.79 720	1.15 668	1.75 720	1.16 672	1.73 725	1.10 663	1.74 725	1.06 649	1.74 722	1.22 721	1.47 688	1.04 614	1.54 727	0.92 642	1.56 705	0.96 636

ours_stereo	1.20 626	1.21 537	0.90 588	1.64 664	1.11 659	1.35 695	0.67 587	1.76 721	0.93 644	1.70 724	1.10 663	1.39 707	0.75 613	1.41 709	0.81 627	1.60 701	1.03 613	1.33 714	1.00 653	1.61 709	0.72 598

qqai	1.22 673	1.38 559	1.12 615	1.39 646	1.14 660	1.40 702	1.14 666	1.41 704	1.12 668	1.40 706	1.11 665	1.40 710	1.13 655	1.41 709	1.15 664	1.25 668	0.97 604	1.24 709	1.01 660	1.24 689	0.96 636

AF-Net	2.37 768	25.71 834	1.17 622	1.13 565	1.15 662	1.15 636	1.18 673	1.19 635	1.16 672	1.10 633	1.15 666	1.10 639	1.18 664	1.12 644	1.15 664	1.10 605	1.10 626	1.17 653	1.15 670	1.16 629	1.12 656

RP	2.33 764	25.00 831	1.13 617	1.15 569	1.15 662	1.10 629	1.15 668	1.15 627	1.15 671	1.12 639	1.15 666	1.09 637	1.13 655	1.10 640	1.15 664	1.11 610	1.09 623	1.16 649	1.12 667	1.16 629	1.17 666

Nwc_Net	2.37 768	25.95 835	1.15 620	1.14 566	1.15 662	1.08 626	1.14 666	1.17 632	1.16 672	1.14 643	1.15 666	1.08 635	1.15 659	1.11 642	1.14 662	1.10 605	1.11 627	1.16 649	1.09 666	1.16 629	1.15 662

RGC	2.36 766	25.48 832	1.19 626	1.15 569	1.15 662	1.10 629	1.16 671	1.17 632	1.16 672	1.12 639	1.16 669	1.11 643	1.13 655	1.09 638	1.18 671	1.10 605	1.15 634	1.16 649	1.12 667	1.14 624	1.12 656

NCC-stereo	2.36 766	25.52 833	1.17 622	1.15 569	1.17 667	1.11 632	1.11 662	1.15 627	1.16 672	1.10 633	1.16 669	1.10 639	1.15 659	1.14 645	1.13 661	1.09 603	1.11 627	1.15 648	1.16 672	1.17 634	1.17 666

edge stereo	2.43 771	27.07 839	1.14 618	1.06 557	1.14 660	1.08 626	1.17 672	1.16 630	1.14 670	1.10 633	1.16 669	1.09 637	1.16 663	1.10 640	1.16 668	1.10 605	1.11 627	1.16 649	1.19 674	1.13 623	1.11 654

Abc-Net	2.32 763	24.75 830	1.14 618	1.17 575	1.17 667	1.11 632	1.15 668	1.17 632	1.21 725	1.08 632	1.16 669	1.12 644	1.14 658	1.09 638	1.17 670	1.09 603	1.16 635	1.17 653	1.17 673	1.16 629	1.11 654
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.33 764	24.38 829	1.18 624	1.18 576	1.18 670	1.14 635	1.18 673	1.19 635	1.19 679	1.14 643	1.18 673	1.14 645	1.18 664	1.14 645	1.18 671	1.14 614	1.14 633	1.19 658	1.19 674	1.15 627	1.19 670

L4000	1.46 685	1.52 566	1.21 676	4.04 765	1.10 658	1.51 710	1.07 659	1.57 708	1.09 666	1.64 719	1.20 674	1.56 714	1.21 712	1.76 723	1.14 662	1.58 698	1.06 615	1.41 721	1.08 664	1.51 704	0.97 638

DisPM	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

CrosDoStereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

PFNet+	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

LCNet	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

HHNet	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

Patchmatch Stereo++	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671
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	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

STrans-v2	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

TransformOpticalFlow	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

OMP-Stereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

IIG-Stereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

NF-Stereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

OCTAStereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

PSM-softLoss	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

KMStereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

NRIStereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

PSM-adaLoss	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

PSM-AAD	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

FTStereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

ROB_FTStereo_v2	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

ROB_FTStereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

Consistency-Raft	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

KYRaft	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

HUI-Stereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

ASMatch	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

DeepStereo_LL	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

DEmStereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

SST-Stereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

THIR-Stereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

RAFT_R40	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

DRaft	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

PFNet	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

GrayStereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

RE-Stereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

Pruner-Stereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

TVStereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

DeepStereo_RVC	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

RAFT-RH_RVC	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

IRAFT_RVC	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

RAFT-345	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

iRAFT	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

CRE-IMP	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

GMM-Stereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

RAFT-IKP	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

Prome-Stereo	1.20 626	1.20 491	1.20 629	1.20 578	1.20 673	1.20 638	1.20 675	1.20 638	1.20 680	1.20 648	1.20 674	1.20 650	1.20 666	1.20 650	1.20 675	1.20 619	1.20 640	1.20 660	1.20 677	1.20 639	1.20 671

MaDis-Stereo	3.19 792	6.02 791	1.12 615	5.61 800	1.16 666	5.43 825	1.02 656	5.15 830	0.70 608	5.43 830	1.21 720	5.03 831	0.97 634	4.85 824	0.99 642	4.53 795	1.16 635	5.53 830	1.25 727	5.37 820	1.30 723

FETStereo	1.53 689	1.64 576	1.01 606	4.86 790	1.22 721	1.73 717	1.00 648	1.74 719	1.06 665	1.67 721	1.22 721	1.71 724	1.02 646	1.78 727	1.11 658	1.51 694	1.13 631	1.60 730	1.03 662	1.71 714	0.92 630

CGFBStereo	1.54 691	1.61 574	1.00 599	4.82 787	1.22 721	1.75 718	1.06 658	1.71 718	1.04 662	1.69 722	1.22 721	1.68 721	1.08 652	1.81 729	1.04 650	1.50 691	1.13 631	1.70 734	1.13 669	1.72 716	0.89 625

FAT-Stereo	2.46 773	26.05 836	1.23 680	1.23 625	1.22 721	1.20 638	1.24 723	1.23 687	1.23 727	1.19 647	1.22 721	1.21 695	1.24 715	1.20 650	1.24 724	1.21 665	1.17 638	1.22 708	1.25 727	1.20 639	1.24 720

GANetREF_RVC	1.55 692	1.94 638	1.22 678	1.88 671	1.21 719	1.88 724	1.22 721	1.88 724	1.22 726	1.88 727	1.22 721	1.88 729	1.22 714	1.89 733	1.22 721	1.87 710	1.22 688	1.88 745	1.22 723	1.88 724	1.22 717
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
S-Stereo	2.51 775	26.86 837	1.23 680	1.22 623	1.22 721	1.24 686	1.25 724	1.22 685	1.24 728	1.21 693	1.24 725	1.19 649	1.27 717	1.19 649	1.24 724	1.19 617	1.20 640	1.25 710	1.19 674	1.24 689	1.23 719

SPS-STEREO	1.59 693	1.91 631	1.21 676	1.94 675	1.20 673	2.00 732	1.23 722	1.99 729	1.24 728	2.00 735	1.25 726	2.03 739	1.26 716	2.00 737	1.29 731	1.90 715	1.18 639	1.89 746	1.21 722	1.89 725	1.20 671
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
StereoVision	3.15 791	5.00 758	0.89 585	4.83 788	1.00 642	3.93 798	1.27 727	6.37 833	1.34 733	5.67 833	1.26 727	5.84 834	1.27 717	5.03 830	1.24 724	5.10 814	1.09 623	4.61 814	0.57 581	5.62 822	1.12 656

2.25w	2.00 716	1.86 625	1.98 765	2.95 729	2.17 792	2.26 754	1.35 731	2.42 769	2.00 797	2.07 743	1.27 728	2.53 771	1.99 780	2.29 762	1.49 744	2.21 742	1.32 691	1.85 738	1.87 787	2.52 768	1.62 758

4.5_new	2.00 716	1.84 621	1.98 765	2.77 722	2.16 790	2.27 755	1.28 728	2.09 734	1.98 794	2.01 736	1.28 729	2.71 784	1.98 778	2.51 774	1.65 750	2.26 747	1.33 698	1.87 742	1.87 787	2.49 764	1.60 747

1w_stereo	2.05 731	2.32 664	1.35 686	3.74 762	2.01 782	2.73 782	1.42 743	1.88 724	1.93 792	2.03 738	1.28 729	2.71 784	1.99 780	2.72 786	1.72 770	2.20 741	1.32 691	1.87 742	1.86 786	2.45 760	1.54 738

IGEV	2.02 724	2.20 655	1.82 734	2.90 728	2.16 790	2.41 763	1.25 724	2.00 730	1.98 794	1.99 734	1.31 731	2.72 788	1.93 774	2.67 783	1.69 765	2.26 747	1.32 691	1.83 737	1.87 787	2.53 771	1.61 752

3w_stereo	2.04 729	2.24 659	1.70 721	3.15 733	2.18 794	2.49 767	1.26 726	2.03 732	1.98 794	1.98 733	1.33 732	2.72 788	1.99 780	2.59 777	1.72 770	2.22 743	1.33 698	1.85 738	1.88 792	2.50 766	1.58 744

PS-NSSS	1.38 684	1.39 561	1.34 684	1.34 640	1.35 726	1.38 700	1.37 738	1.35 697	1.38 739	1.34 702	1.34 733	1.39 707	1.38 728	1.70 720	1.40 740	1.36 680	1.36 704	1.36 719	1.37 736	1.37 698	1.36 731

999	1.00 600	1.12 480	0.59 512	1.10 560	1.21 719	1.09 628	0.52 561	1.08 622	1.43 742	1.18 646	1.35 734	0.98 616	0.52 561	0.91 604	0.85 630	0.72 541	1.46 712	0.83 607	0.98 650	0.68 546	1.41 734

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 681	1.35 555	1.35 686	1.35 642	1.35 726	1.35 695	1.35 731	1.36 698	1.35 736	1.36 704	1.35 734	1.36 704	1.36 725	1.36 704	1.35 735	1.35 678	1.35 703	1.35 717	1.35 733	1.35 697	1.35 730

CC-Net-ROB	1.36 682	1.33 553	1.33 683	1.36 643	1.38 730	1.36 698	1.33 729	1.37 700	1.34 733	1.35 703	1.36 736	1.38 706	1.34 723	1.38 706	1.38 739	1.35 678	1.38 707	1.33 714	1.35 733	1.43 700	1.34 729

3.25w	2.04 729	2.20 655	1.48 707	3.03 730	2.17 792	2.63 777	1.39 739	1.96 727	1.95 793	1.96 730	1.37 737	2.71 784	1.96 777	2.71 784	1.73 775	2.26 747	1.32 691	1.87 742	1.87 787	2.51 767	1.63 761

MC-Stereo	1.76 700	2.96 707	1.37 696	2.14 684	1.37 729	2.14 738	1.36 733	2.14 739	1.37 738	2.14 744	1.37 737	2.14 741	1.37 727	2.14 742	1.37 738	1.97 720	1.32 691	1.97 749	1.32 732	1.98 727	1.33 727

CEFStereo	1.90 706	2.10 646	1.41 701	5.22 795	1.44 736	2.21 747	1.43 746	2.09 734	1.45 743	2.23 761	1.38 739	2.23 754	1.57 733	2.22 754	1.36 736	1.97 720	1.29 690	2.01 750	1.28 730	1.87 723	1.31 724

HBP-ISP	1.24 675	1.72 582	1.65 717	1.15 569	0.76 615	1.40 702	0.88 634	1.67 717	1.02 660	1.69 722	1.38 739	1.69 722	1.21 712	1.87 732	1.21 720	1.05 600	0.79 585	0.97 633	0.80 634	1.19 637	0.75 606

CFNet-RSSM	0.91 585	4.89 753	0.34 361	0.44 367	1.07 655	1.62 715	1.40 740	0.91 595	0.35 473	1.60 712	1.39 741	0.64 561	0.34 466	0.44 457	0.33 445	0.41 389	0.35 413	0.75 591	0.30 441	0.41 460	0.29 401

2.5w	2.01 723	2.40 674	1.37 696	3.28 740	2.01 782	2.71 779	1.43 746	1.82 723	1.83 781	1.90 729	1.41 742	2.71 784	1.35 724	2.71 784	1.85 782	2.66 771	1.53 717	1.64 731	1.23 724	2.53 771	1.87 778

MM-Stereo_test1	1.80 703	3.41 720	1.52 712	2.12 683	1.41 732	2.04 733	1.41 741	2.05 733	1.46 744	2.04 739	1.41 742	2.05 740	1.42 730	2.05 738	1.43 742	2.04 726	1.54 719	1.94 747	1.38 738	1.99 728	1.33 727

sCroCo_RVC	2.10 740	2.76 699	1.92 749	2.78 725	1.39 731	2.73 782	1.41 741	2.73 785	1.40 740	2.77 794	1.41 742	2.74 790	1.40 729	2.74 789	1.40 740	2.72 775	1.42 710	2.72 791	1.44 744	2.79 778	1.42 735

MonStereo1	1.94 710	2.77 701	1.52 712	3.73 761	1.51 737	2.13 737	1.42 743	2.32 763	1.52 745	2.31 767	1.50 745	2.53 771	1.59 734	2.34 765	1.56 745	1.91 716	1.36 704	1.86 741	1.31 731	2.07 738	1.53 737

monsters	2.18 750	2.41 675	1.96 764	3.47 750	2.03 786	2.53 771	1.64 752	2.48 771	1.73 771	2.40 771	1.50 745	2.62 779	1.94 775	2.59 777	1.94 790	2.44 763	1.57 722	2.28 771	1.87 787	2.42 757	1.86 776

ff7	1.68 696	2.68 688	1.35 686	0.97 545	0.89 631	1.84 721	2.15 794	2.12 736	1.80 777	2.05 740	1.56 747	2.33 761	2.12 785	2.23 757	2.25 797	1.31 673	1.07 617	1.48 722	1.41 739	0.90 592	1.04 651

ffff	1.68 696	2.68 688	1.35 686	0.97 545	0.89 631	1.84 721	2.15 794	2.12 736	1.80 777	2.05 740	1.56 747	2.33 761	2.12 785	2.23 757	2.25 797	1.31 673	1.07 617	1.48 722	1.41 739	0.90 592	1.04 651

ccc-4	1.68 696	2.68 688	1.35 686	0.97 545	0.89 631	1.84 721	2.15 794	2.12 736	1.80 777	2.05 740	1.56 747	2.33 761	2.12 785	2.23 757	2.25 797	1.31 673	1.07 617	1.48 722	1.41 739	0.90 592	1.04 651

DPSMNet_ROB	1.60 694	1.59 571	1.70 721	1.59 656	1.59 740	1.61 713	1.61 750	1.60 710	1.60 747	1.62 718	1.59 750	1.60 716	1.60 735	1.60 715	1.59 747	1.59 699	1.60 727	1.59 729	1.59 754	1.59 708	1.59 745

3.25w_new	2.03 726	2.72 695	1.35 686	3.33 745	1.57 738	2.72 780	1.53 749	2.15 740	1.33 732	2.15 745	1.60 751	2.63 780	1.30 720	2.72 786	1.99 794	2.67 773	1.53 717	1.75 736	1.25 727	2.53 771	1.87 778

RASNet	1.49 686	1.65 577	1.45 704	1.38 645	1.43 733	1.47 708	1.36 733	1.38 701	1.36 737	1.39 705	1.60 751	1.45 712	1.45 731	1.51 713	2.21 796	1.53 696	1.36 704	1.36 719	1.36 735	1.66 712	1.36 731

3.5w_stereo	2.03 726	2.72 695	1.35 686	3.41 747	1.57 738	2.72 780	1.49 748	2.01 731	1.34 733	2.15 745	1.61 753	2.63 780	1.36 725	2.72 786	1.99 794	2.66 771	1.58 723	1.68 733	1.24 725	2.53 771	1.87 778

monsterstereo	2.20 756	2.33 665	1.95 762	3.65 757	2.07 787	2.49 767	1.61 750	2.48 771	1.83 781	2.45 773	1.61 753	2.67 783	1.86 766	2.64 779	1.94 790	2.48 767	1.66 732	2.34 775	1.68 776	2.40 756	1.86 776

noway7	2.08 735	5.18 765	1.92 749	2.27 691	1.66 745	2.18 739	1.66 753	2.17 741	1.66 748	2.18 747	1.65 755	2.18 743	1.66 738	2.17 743	1.66 753	2.15 730	1.85 749	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 747

noway2	2.07 732	4.96 755	1.92 749	2.28 696	1.66 745	2.20 744	1.66 753	2.19 745	1.66 748	2.19 750	1.65 755	2.19 746	1.68 746	2.18 744	1.65 750	2.15 730	1.86 753	2.06 756	1.59 754	2.06 734	1.60 747

4w-stereo	2.02 724	2.72 695	1.44 703	3.36 746	1.59 740	2.48 766	1.72 769	2.28 756	1.24 728	2.24 762	1.65 755	2.56 776	1.32 722	2.39 768	1.98 793	2.67 773	1.51 715	1.66 732	1.24 725	2.53 771	1.88 781

zzzz4	2.08 735	5.22 769	1.93 752	2.27 691	1.66 745	2.19 741	1.66 753	2.18 742	1.67 751	2.18 747	1.66 758	2.18 743	1.66 738	2.18 744	1.66 753	2.15 730	1.84 744	2.05 752	1.60 757	2.05 730	1.60 747

zzzzzz3	2.07 732	5.00 758	1.93 752	2.28 696	1.66 745	2.19 741	1.66 753	2.18 742	1.67 751	2.19 750	1.66 758	2.18 743	1.67 744	2.18 744	1.66 753	2.15 730	1.85 749	2.05 752	1.59 754	2.05 730	1.59 745

zzzzzzz1	2.10 740	5.20 767	1.93 752	2.38 708	1.68 753	2.20 744	1.67 759	2.20 748	1.68 756	2.20 753	1.67 760	2.20 749	1.68 746	2.20 749	1.67 761	2.24 745	1.86 753	2.06 756	1.61 761	2.06 734	1.62 758

GELT-Stereo	2.10 740	5.33 776	1.94 760	2.37 706	1.68 753	2.21 747	1.69 765	2.19 745	1.67 751	2.18 747	1.67 760	2.19 746	1.66 738	2.19 747	1.66 753	2.23 744	1.83 743	2.07 758	1.61 761	2.04 729	1.61 752

monster_256*512	2.09 738	5.21 768	1.98 765	2.30 699	1.67 749	2.18 739	1.66 753	2.20 748	1.67 751	2.19 750	1.67 760	2.19 746	1.66 738	2.19 747	1.66 753	2.15 730	1.86 753	2.05 752	1.60 757	2.06 734	1.61 752

zzz1	2.09 738	4.97 756	1.93 752	2.30 699	1.68 753	2.21 747	1.68 761	2.21 751	1.68 756	2.21 755	1.67 760	2.21 750	1.68 746	2.21 752	1.69 765	2.17 736	1.85 749	2.08 762	1.61 761	2.06 734	1.61 752

Anonymous3	2.55 776	3.26 718	1.65 717	3.28 740	1.63 743	3.24 791	1.68 761	3.27 796	1.66 748	3.28 797	1.67 760	3.25 797	1.66 738	3.27 796	1.64 749	3.26 781	1.65 731	3.30 795	1.65 772	4.95 815	1.65 765

zzzz2	2.08 735	4.92 754	1.93 752	2.30 699	1.67 749	2.19 741	1.66 753	2.20 748	1.67 751	2.20 753	1.68 765	2.21 750	1.66 738	2.20 749	1.68 762	2.17 736	1.84 744	2.07 758	1.62 767	2.05 730	1.61 752

noway5	1.92 708	4.97 756	1.95 762	2.31 702	1.68 753	2.21 747	1.68 761	2.21 751	1.69 763	2.22 759	1.68 765	2.21 750	1.68 746	2.21 752	1.68 762	2.18 738	1.87 757	1.71 735	0.65 599	0.85 583	0.72 598

noway1	2.10 740	5.26 773	1.93 752	2.31 702	1.69 758	2.21 747	1.67 759	2.19 745	1.68 756	2.21 755	1.68 765	2.21 750	1.67 744	2.20 749	1.66 753	2.15 730	1.84 744	2.07 758	1.61 761	2.07 738	1.61 752

MonStereo	2.17 748	2.41 675	1.49 711	2.67 719	1.67 749	2.60 776	2.04 792	2.32 763	1.76 774	2.44 772	1.68 765	2.50 769	1.69 753	2.38 766	1.80 779	2.28 751	1.78 739	2.63 790	2.14 795	3.47 783	1.68 766

noway4	2.11 744	5.14 763	1.93 752	2.37 706	1.69 758	2.20 744	1.68 761	2.22 753	1.68 756	2.21 755	1.69 769	2.23 754	1.68 746	2.22 754	1.66 753	2.24 745	1.84 744	2.09 767	1.63 770	2.09 743	1.62 758

UDGNet	2.23 760	5.40 780	1.72 724	2.48 713	1.69 758	2.51 770	1.69 765	2.51 774	1.72 770	2.50 776	1.69 769	2.52 770	1.69 753	2.50 773	1.68 762	2.41 762	1.70 735	2.42 780	1.69 778	2.42 757	1.64 763

noway3	2.12 746	5.22 769	1.93 752	2.39 709	1.70 763	2.23 753	1.70 767	2.22 753	1.70 764	2.22 759	1.70 771	2.23 754	1.69 753	2.22 754	1.71 767	2.28 751	1.86 753	2.08 762	1.63 770	2.09 743	1.63 761

MFMNet_re	1.81 704	1.91 631	1.71 723	1.95 677	1.70 763	1.95 729	1.70 767	1.96 727	1.74 773	1.97 732	1.72 772	1.95 732	1.71 756	1.97 736	1.71 767	1.86 708	1.62 728	1.85 738	1.66 773	1.86 722	1.64 763

derf	1.91 707	2.15 651	1.78 727	2.16 685	1.75 766	2.21 747	1.80 771	2.22 753	1.80 777	2.21 755	1.76 773	2.17 742	1.81 765	2.24 760	1.74 776	1.93 718	1.56 720	1.96 748	1.53 747	1.95 726	1.56 740

U	5.15 827	8.49 804	1.81 729	8.49 816	1.77 767	8.49 834	1.77 770	8.51 841	1.77 775	8.49 841	1.77 774	8.50 841	1.78 763	8.58 841	1.77 777	8.54 833	1.78 739	8.55 841	1.78 784	8.55 835	1.84 774

asda	2.17 748	2.54 681	1.81 729	3.47 750	1.78 768	2.50 769	1.86 777	2.61 777	1.68 756	2.61 779	1.83 775	2.37 765	1.73 758	2.44 772	1.88 788	2.51 768	1.84 744	2.34 775	1.62 767	2.23 747	1.77 773

HUF	2.18 750	2.30 662	1.99 769	2.34 705	2.02 785	2.41 763	2.06 793	2.38 767	1.89 790	2.36 769	1.85 776	2.56 776	1.98 778	2.31 764	1.97 792	2.30 755	2.03 769	2.30 772	2.11 794	2.23 747	2.16 783

DNSM	2.56 777	4.43 746	3.08 794	4.09 767	1.86 773	2.66 778	1.86 777	2.66 778	1.87 787	2.66 781	1.86 777	2.66 782	1.86 766	2.66 782	1.87 786	3.82 788	2.94 783	2.42 780	1.73 782	2.42 757	1.73 771

LGtest1	2.22 757	2.70 691	1.89 745	2.76 721	1.86 773	2.75 784	1.86 777	2.75 786	1.86 783	2.75 789	1.86 777	2.77 793	1.87 768	2.75 790	1.86 783	2.46 764	1.58 723	2.45 782	1.56 748	2.45 760	1.56 740

LG-G_1	2.22 757	2.71 693	1.89 745	2.77 722	1.87 777	2.75 784	1.87 780	2.76 787	1.87 787	2.75 789	1.87 779	2.76 791	1.87 768	2.75 790	1.86 783	2.47 765	1.58 723	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 742

LG-G	2.22 757	2.71 693	1.89 745	2.77 722	1.87 777	2.75 784	1.87 780	2.76 787	1.87 787	2.75 789	1.87 779	2.76 791	1.87 768	2.75 790	1.86 783	2.47 765	1.58 723	2.45 782	1.57 749	2.45 760	1.57 742

TRStereo	2.00 716	2.13 648	1.85 740	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 773	2.29 758	1.86 783	2.30 764	1.87 779	2.30 758	1.87 768	2.08 739	1.72 770	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 768

XX-Stereo	2.00 716	2.13 648	1.85 740	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 773	2.29 758	1.86 783	2.30 764	1.87 779	2.30 758	1.87 768	2.08 739	1.72 770	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 768

EAI-Stereo	2.00 716	2.13 648	1.85 740	2.27 691	1.84 770	2.28 757	1.84 773	2.29 758	1.86 783	2.30 764	1.87 779	2.30 758	1.87 768	2.08 739	1.72 770	2.08 727	1.72 736	2.08 762	1.72 779	2.08 740	1.72 768

IGEVStereo-DCA	1.77 701	4.21 743	1.84 738	2.49 714	2.11 788	2.54 773	1.36 733	1.65 715	1.17 677	2.75 789	1.90 784	2.54 774	1.15 659	0.94 610	1.11 658	1.50 691	1.32 691	0.96 631	1.46 745	1.49 702	0.88 621

rrr	1.77 701	4.21 743	1.84 738	2.49 714	2.11 788	2.54 773	1.36 733	1.65 715	1.17 677	2.75 789	1.90 784	2.54 774	1.15 659	0.94 610	1.11 658	1.50 691	1.32 691	0.96 631	1.46 745	1.49 702	0.88 621

qwe	2.18 750	2.60 685	1.58 714	3.83 763	1.90 779	2.53 771	1.90 783	2.48 771	1.73 771	2.37 770	1.92 786	2.53 771	1.68 746	2.56 775	1.83 780	2.52 770	1.87 757	2.07 758	1.68 776	2.32 753	1.71 767

2w_stereo	1.99 712	2.36 672	1.81 729	3.24 738	1.67 749	1.94 726	1.98 785	2.72 779	1.68 756	2.72 783	1.94 787	1.98 735	1.74 760	1.79 728	1.27 728	1.95 719	2.00 762	2.53 787	1.60 757	1.68 713	1.15 662

AIO_test	2.18 750	2.09 645	2.04 770	2.42 711	2.01 782	2.47 765	1.94 784	2.34 765	2.03 798	2.56 778	1.94 787	2.43 767	1.94 775	2.41 769	1.87 786	2.39 761	2.10 771	2.35 777	1.91 793	2.25 749	2.19 784

AIO_rvc	2.18 750	2.34 669	1.87 744	2.32 704	1.94 780	2.40 762	1.89 782	2.37 766	2.07 799	2.52 777	1.95 789	2.44 768	1.99 780	2.41 769	1.89 789	2.32 757	2.09 770	2.24 769	2.18 796	2.21 746	2.23 785

asd	2.18 750	2.77 701	1.58 714	3.59 755	2.00 781	2.58 775	1.85 776	2.39 768	1.71 766	2.47 774	1.97 790	2.59 778	1.61 736	2.56 775	1.79 778	2.51 768	1.99 761	2.11 768	1.62 767	2.36 755	1.60 747

4.25_new	2.00 716	2.33 665	1.82 734	3.32 743	1.69 758	1.95 729	1.99 788	2.72 779	1.71 766	2.72 783	1.97 790	2.01 737	1.74 760	1.77 725	1.28 729	2.18 738	2.01 764	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 666

4.5w_new	2.00 716	2.33 665	1.82 734	3.32 743	1.69 758	1.95 729	1.99 788	2.72 779	1.71 766	2.72 783	1.97 790	2.01 737	1.74 760	1.77 725	1.28 729	2.18 738	2.01 764	2.48 785	1.58 752	1.65 710	1.17 666

3.75w	1.99 712	2.31 663	1.83 737	3.16 734	1.65 744	1.93 725	1.98 785	2.72 779	1.68 756	2.73 788	1.97 790	2.00 736	1.72 757	1.81 729	1.25 727	2.27 750	2.01 764	2.38 778	1.42 742	1.71 714	1.24 720

RAFT_CTSACE	1.92 708	3.71 727	1.72 724	1.88 671	1.72 765	2.04 733	1.42 743	2.18 742	1.89 790	2.02 737	1.97 790	1.95 732	2.06 784	1.93 734	1.62 748	1.76 705	1.66 732	2.02 751	1.73 782	1.73 717	1.43 736

FBW_ROB	2.12 746	2.46 679	1.77 726	2.49 714	1.79 769	2.38 761	1.83 772	2.46 770	1.78 776	2.48 775	1.97 790	2.40 766	1.78 763	2.42 771	1.83 780	2.31 756	1.85 749	2.38 778	1.82 785	2.35 754	1.84 774

4.25w-stereo	1.98 711	2.72 695	1.46 705	3.47 750	1.43 733	2.07 735	1.98 785	2.53 775	1.52 745	2.71 782	1.98 796	1.81 727	1.62 737	1.96 735	1.36 736	1.88 713	2.00 762	2.53 787	1.61 761	1.74 718	1.15 662

sAnonymous2	3.31 793	2.63 686	1.38 698	3.71 759	1.86 773	4.70 817	1.11 662	4.82 826	2.72 804	5.45 831	1.98 796	4.59 816	2.64 791	2.65 780	6.21 837	4.37 791	1.08 621	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 791

CroCo_RVC	3.31 793	2.63 686	1.38 698	3.71 759	1.86 773	4.70 817	1.11 662	4.82 826	2.72 804	5.45 831	1.98 796	4.59 816	2.64 791	2.65 780	6.21 837	4.37 791	1.08 621	5.16 828	2.24 798	4.52 797	2.39 791

4.5w-stereo	1.99 712	2.33 665	1.81 729	3.28 740	1.68 753	1.94 726	1.99 788	2.72 779	1.70 764	2.72 783	1.99 799	1.97 734	1.68 746	1.76 723	1.29 731	1.91 716	2.02 768	2.53 787	1.61 761	1.75 719	1.16 665

2.75w_new	1.99 712	2.34 669	1.81 729	3.14 732	1.62 742	1.94 726	1.99 788	2.72 779	1.71 766	2.72 783	1.99 799	1.90 730	1.73 758	1.82 731	1.29 731	2.37 759	2.01 764	2.31 773	1.42 742	1.77 720	1.22 717

FC-DCNN	1.07 615	1.09 475	0.98 597	0.89 525	0.52 562	1.41 704	0.91 637	1.21 684	1.24 728	1.96 730	2.05 801	1.91 731	1.30 720	1.27 701	1.08 654	0.80 558	0.60 538	0.58 557	0.41 530	0.68 546	0.54 550

NCCL2	2.28 762	2.27 660	2.28 772	2.28 696	2.28 795	2.27 755	2.29 797	2.28 756	2.28 800	2.27 763	2.28 802	2.28 757	2.27 788	2.27 761	2.28 801	2.28 751	2.28 776	2.27 770	2.29 800	2.27 750	2.29 786

STTStereo	3.73 797	30.40 843	2.37 776	2.39 709	2.31 797	2.35 760	2.33 798	2.29 758	2.42 801	2.32 768	2.34 803	2.33 761	2.36 789	2.30 763	2.27 800	2.35 758	2.22 775	2.31 773	2.22 797	2.29 752	2.34 790

NLSM1	2.93 790	3.24 717	2.57 779	4.04 765	2.66 798	3.30 793	2.55 800	3.29 797	2.55 802	3.35 799	2.48 804	3.28 798	2.47 790	3.34 799	2.49 802	3.26 781	2.55 781	3.13 793	2.57 803	3.00 780	2.46 793

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 825	50.87 859	2.78 780	2.87 727	2.71 799	2.78 787	0.47 541	2.88 792	2.86 806	1.89 728	2.67 805	2.79 794	2.79 794	2.78 793	2.83 803	2.82 776	2.82 782	2.83 792	2.77 804	2.83 779	2.76 795
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
rvit_stereo_0081	3.83 798	5.23 772	3.01 784	4.53 772	3.03 803	4.55 811	3.02 807	4.56 813	3.04 807	4.52 810	3.02 806	4.54 812	3.03 795	4.56 813	3.04 804	4.57 797	3.05 785	4.57 809	3.05 808	4.58 800	3.05 800

rvit_stereo_0082	3.86 800	5.82 789	3.01 784	4.53 772	3.03 803	4.54 807	3.02 807	4.56 813	3.04 807	4.53 812	3.02 806	4.55 814	3.04 798	4.57 816	3.05 806	4.57 797	3.05 785	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.06 803

rvit_0105_6	3.87 802	5.73 788	3.10 795	4.69 783	3.12 811	4.54 807	3.02 807	4.56 813	3.04 807	4.54 814	3.03 808	4.54 812	3.04 798	4.56 813	3.05 806	4.58 800	3.05 785	4.58 811	3.05 808	4.58 800	3.05 800

rvit_105_1	3.83 798	5.22 769	3.01 784	4.53 772	3.01 801	4.51 805	3.01 806	4.56 813	3.04 807	4.53 812	3.03 808	4.55 814	3.03 795	4.56 813	3.04 804	4.57 797	3.05 785	4.57 809	3.05 808	4.57 799	3.05 800

rvit_stereo_0081_aga	3.86 800	5.33 776	3.02 787	4.55 778	3.04 807	4.54 807	3.02 807	4.64 820	3.06 811	4.54 814	3.04 810	4.62 821	3.08 802	4.62 819	3.07 809	4.58 800	3.06 789	4.60 813	3.08 812	4.63 803	3.07 804

rvit_0105_4	3.91 805	5.47 784	3.02 787	4.54 775	3.02 802	4.54 807	3.03 811	4.75 823	3.17 818	4.57 816	3.06 811	4.61 820	3.16 806	4.65 820	3.09 812	4.66 804	3.11 793	4.68 818	3.18 819	4.81 810	3.16 812

rvit_stereo_0080	3.89 803	5.70 786	3.04 789	4.54 775	3.03 803	4.56 812	3.05 813	4.60 817	3.07 812	4.58 817	3.06 811	4.59 816	3.06 800	4.61 817	3.08 810	4.63 802	3.09 790	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 807

whm_eth	3.89 803	5.70 786	3.04 789	4.54 775	3.03 803	4.56 812	3.05 813	4.60 817	3.07 812	4.58 817	3.06 811	4.59 816	3.06 800	4.61 817	3.08 810	4.63 802	3.09 790	4.64 815	3.10 813	4.65 804	3.10 807

rvit_0105_3	3.91 805	5.33 776	3.06 792	4.60 781	3.07 809	4.60 814	3.06 815	4.62 819	3.08 815	4.60 819	3.07 814	4.62 821	3.08 802	4.67 821	3.10 813	4.70 805	3.11 793	4.77 822	3.19 820	4.77 809	3.14 811

DispFullNet	4.61 818	4.84 751	3.12 796	5.00 793	3.57 817	4.75 820	3.03 811	7.75 839	4.17 832	4.91 826	3.09 815	6.20 835	3.95 821	6.71 835	3.51 819	5.30 815	3.67 803	5.86 834	3.63 823	5.61 821	3.46 817

rvit_stereo_0083	3.92 807	5.30 775	3.06 792	4.61 782	3.09 810	4.67 816	3.08 816	4.66 821	3.09 816	4.62 820	3.10 816	4.66 824	3.11 804	4.67 821	3.16 815	4.72 807	3.16 796	4.77 822	3.11 815	4.66 806	3.11 809

rvit_stereo_ft	3.93 808	5.44 782	3.05 791	4.59 780	3.06 808	4.61 815	3.08 816	4.67 822	3.12 817	4.63 821	3.10 816	4.65 823	3.11 804	4.69 823	3.13 814	4.70 805	3.14 795	4.71 820	3.15 818	4.74 807	3.16 812

rvit_0105_5	4.10 809	5.40 780	3.13 798	4.71 785	3.15 812	4.72 819	3.10 818	4.90 828	3.27 820	4.69 822	3.16 818	4.84 828	3.25 808	4.96 827	3.34 818	5.05 812	3.39 801	5.10 827	3.40 821	5.11 817	3.42 816

NLCSM	3.67 796	4.08 738	3.19 799	4.80 786	3.26 813	3.99 801	3.24 821	4.25 809	3.18 819	4.09 805	3.27 819	4.14 807	3.18 807	4.13 807	3.28 817	4.06 789	3.10 792	3.85 805	3.14 817	3.91 790	3.27 815

RAFT+CT+SA	4.28 812	7.62 798	4.91 811	5.55 799	2.28 795	3.09 788	3.64 825	4.49 811	3.07 812	4.80 823	3.35 820	4.77 826	3.70 814	4.29 810	3.05 806	5.58 816	5.98 819	3.58 799	3.78 828	4.26 793	3.72 820

MLG-Stereo_test1	4.25 810	5.34 779	3.61 802	5.31 796	3.63 819	5.23 823	3.57 824	5.38 831	3.65 822	5.23 828	3.47 821	4.76 825	3.74 815	4.85 824	3.71 822	4.96 809	3.18 798	4.71 820	2.92 805	4.86 813	2.90 797

TestStereo1	4.60 816	8.41 802	6.44 820	6.86 809	3.79 822	3.97 799	3.78 828	3.99 806	3.74 825	3.97 803	3.52 822	3.94 805	3.58 809	3.98 805	3.72 823	6.82 826	6.50 822	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 822

SA-5K	4.60 816	8.41 802	6.44 820	6.86 809	3.79 822	3.97 799	3.78 828	3.99 806	3.74 825	3.97 803	3.52 822	3.94 805	3.58 809	3.98 805	3.72 823	6.82 826	6.50 822	3.76 802	3.66 824	3.90 787	3.74 822

DPSNet	3.66 795	3.60 723	3.62 803	3.63 756	3.64 820	3.65 796	3.65 826	3.66 802	3.67 823	3.67 801	3.65 824	3.67 802	3.66 812	3.66 801	3.68 821	3.68 786	3.66 802	3.67 800	3.68 826	3.67 784	3.67 819

MLG-Stereo_test3	4.26 811	4.85 752	3.95 806	5.35 797	3.60 818	4.75 820	3.76 827	5.49 832	3.71 824	5.39 829	3.69 825	4.82 827	3.66 812	4.85 824	3.73 825	4.93 808	3.19 799	4.69 819	2.99 807	4.84 812	2.98 799

MLG-Stereo_test2	4.28 812	5.46 783	3.69 804	4.86 790	3.72 821	5.58 826	3.42 822	4.81 825	3.77 828	4.85 824	3.72 826	5.55 833	3.63 811	5.58 831	3.53 820	4.41 794	3.28 800	4.99 826	2.95 806	4.75 808	3.13 810

SA	4.33 814	7.35 795	6.85 823	5.96 802	4.09 825	3.59 795	3.15 819	3.82 804	2.64 803	3.91 802	3.85 827	3.57 800	2.72 793	3.13 795	4.03 828	7.09 829	6.86 824	3.57 798	3.12 816	3.85 786	3.51 818

test_4	4.88 822	8.13 800	6.98 824	7.46 812	4.44 827	4.25 803	3.85 830	4.04 808	3.92 829	4.13 806	3.91 828	4.18 809	3.84 819	4.14 808	4.06 829	7.01 828	7.13 827	4.53 807	3.72 827	4.09 791	3.72 820

cross-raft	4.83 821	7.52 796	6.43 819	6.63 806	3.96 824	4.51 805	3.99 831	4.49 811	3.96 830	4.52 810	3.96 829	4.50 811	3.97 822	4.50 812	3.97 827	6.65 824	6.44 821	4.33 806	3.92 830	4.35 795	3.91 825

Sa-1000	4.34 815	8.37 801	6.84 822	6.98 811	4.45 828	3.58 794	3.00 805	3.42 800	3.39 821	2.61 779	4.00 830	3.83 804	4.01 823	3.90 804	3.90 826	5.98 820	5.62 816	3.76 802	2.34 801	4.35 795	2.47 794

test_3	5.01 824	8.86 807	7.77 826	8.09 814	2.76 800	4.13 802	4.05 832	3.88 805	3.76 827	4.33 808	4.13 831	3.71 803	3.91 820	4.21 809	4.06 829	7.93 830	7.69 829	4.53 807	3.91 829	4.17 792	4.29 828

SGM-Forest	5.21 828	5.92 790	4.08 807	6.18 803	4.16 826	6.31 828	4.34 834	6.50 834	4.33 833	6.14 835	4.21 832	6.61 838	4.55 827	6.67 834	4.48 832	5.94 819	3.94 805	5.85 833	4.03 832	5.79 823	4.17 827
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
raft_robust	4.71 820	7.75 799	5.40 816	6.81 808	3.31 814	4.28 804	4.20 833	4.32 810	4.37 834	4.35 809	4.35 833	4.14 807	3.75 816	4.30 811	4.20 831	6.67 825	6.37 820	3.36 797	4.24 834	4.86 813	3.25 814

test_5	4.62 819	7.55 797	6.23 818	6.32 805	3.40 816	5.29 824	3.50 823	3.53 801	4.11 831	4.28 807	4.47 834	4.26 810	4.38 826	3.68 802	3.24 816	5.89 818	5.60 815	4.84 824	3.50 822	4.33 794	3.93 826

TestStereo	4.88 822	4.75 750	4.79 809	4.87 792	4.92 829	4.81 822	4.90 836	4.78 824	4.77 835	4.87 825	4.89 835	4.90 829	4.91 828	4.99 828	4.79 833	4.98 810	4.87 812	4.87 825	4.92 836	5.00 816	5.00 829

FC-DCNN v2	5.10 826	5.15 764	4.49 808	5.07 794	3.37 815	6.87 829	4.75 835	5.04 829	6.34 839	7.84 839	5.06 836	6.72 839	4.09 824	4.99 828	5.44 836	5.03 811	3.16 796	4.67 817	4.86 835	5.15 818	3.89 824

SGM+DAISY	7.06 832	9.15 808	5.38 815	8.84 818	5.18 830	8.80 835	5.31 838	8.79 842	5.28 837	8.89 842	5.20 837	8.93 842	5.33 830	8.95 842	5.36 835	8.70 834	5.21 813	8.74 842	5.20 837	8.89 836	5.15 830

rvit_stereo_0075_2	6.64 830	8.80 806	5.25 813	7.89 813	5.27 831	7.90 833	5.27 837	7.92 840	5.28 837	7.91 840	5.29 838	7.93 840	5.27 829	7.92 840	5.28 834	7.93 830	5.28 814	7.93 839	5.29 838	7.93 832	5.28 831

test-v	7.53 833	11.89 820	7.98 827	9.36 821	7.14 834	7.06 831	7.09 841	7.37 837	6.91 841	7.29 837	5.71 839	6.45 836	6.93 834	6.73 836	7.27 841	8.93 837	7.85 830	6.98 837	6.80 841	7.56 830	7.34 835

test-2	7.53 833	11.89 820	7.98 827	9.36 821	7.14 834	7.06 831	7.09 841	7.37 837	6.91 841	7.29 837	5.71 839	6.45 836	6.93 834	6.73 836	7.27 841	8.93 837	7.85 830	6.98 837	6.80 841	7.56 830	7.34 835

test-1	6.46 829	9.16 809	8.03 830	8.09 814	5.62 832	6.11 827	6.35 839	6.85 836	4.94 836	6.08 834	6.29 841	4.98 830	6.43 833	6.22 832	6.36 839	6.16 822	7.47 828	5.82 832	5.44 839	7.11 829	5.68 832

RAFT	6.73 831	9.36 810	7.40 825	8.51 817	6.55 833	6.88 830	6.60 840	6.79 835	6.60 840	6.80 836	6.72 842	5.31 832	5.50 831	6.61 833	6.61 840	8.42 832	5.89 817	5.73 831	5.45 840	6.61 825	6.24 833

MANE	19.05 836	23.00 828	15.00 836	23.00 842	15.00 836	24.00 842	16.00 843	24.00 849	16.00 843	22.00 849	15.00 843	23.00 849	16.00 843	23.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 843	22.00 849	15.00 837

rafts_anoy	20.00 837	20.00 822	20.00 837	20.00 836	20.00 837	20.00 836	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

raft+_RVC	20.00 837	20.00 822	20.00 837	20.00 836	20.00 837	20.00 836	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

raftrobust	20.00 837	20.00 822	20.00 837	20.00 836	20.00 837	20.00 836	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

CasAABBNet	20.00 837	20.00 822	20.00 837	20.00 836	20.00 837	20.00 836	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

RALCasStereoNet	20.00 837	20.00 822	20.00 837	20.00 836	20.00 837	20.00 836	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

RALAANet	20.00 837	20.00 822	20.00 837	20.00 836	20.00 837	20.00 836	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 844	20.00 843	20.00 838

PM Cens cmp D40	30.50 844	37.00 850	24.00 843	37.00 849	24.00 844	37.00 851	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 857	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 857	24.00 850	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 844

PM Graph cmp D40	30.50 844	37.00 850	24.00 843	37.00 849	24.00 844	37.00 851	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 857	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 857	24.00 850	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 844

PatchMatch Cens Cmp	30.50 844	37.00 850	24.00 843	37.00 849	24.00 844	37.00 851	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 857	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 857	24.00 850	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 844

PatchMatch Graph Cmp	30.50 844	37.00 850	24.00 843	37.00 849	24.00 844	37.00 851	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 857	24.00 850	37.00 858	24.00 850	37.00 857	24.00 850	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 855	24.00 844

WCMA_ROB	31.10 848	35.43 848	27.12 847	39.51 860	23.10 843	38.78 860	25.30 854	37.49 867	25.39 854	37.29 866	27.02 854	38.52 867	26.48 854	37.80 866	26.44 854	36.28 857	22.65 850	33.90 854	22.30 850	37.10 864	24.18 848

111	30.40 843	30.94 844	29.72 848	32.61 843	30.02 848	33.57 843	30.47 855	31.50 850	29.39 855	30.98 850	29.11 855	29.78 850	30.39 858	29.45 850	30.76 858	30.08 850	29.02 855	29.92 850	30.32 858	29.86 850	30.17 849

fff	1000028.16 869	29.62 840	29.72 848	32.61 843	30.02 848	35.13 845	31.83 856	32.07 851	10000000.00 876	35.27 853	29.82 856	32.45 851	30.15 855	32.35 851	30.09 855	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 850

csc	1000028.16 869	29.62 840	29.72 848	32.61 843	30.02 848	35.13 845	31.83 856	32.07 851	10000000.00 876	35.27 853	29.82 856	32.45 851	30.15 855	32.35 851	30.09 855	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 850

cscssc	1000028.16 869	29.62 840	29.72 848	32.61 843	30.02 848	35.13 845	31.83 856	32.07 851	10000000.00 876	35.27 853	29.82 856	32.45 851	30.15 855	32.35 851	30.09 855	31.04 851	29.55 856	30.64 851	30.14 855	10000000.00 877	30.77 850

tt	500032.53 867	34.60 846	29.72 848	37.47 858	34.41 853	36.85 849	35.22 860	34.71 854	33.55 857	34.50 851	35.43 859	33.81 854	10000000.00 877	33.57 854	33.13 859	33.68 854	35.00 860	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 854

DCANet	500032.53 867	34.60 846	29.72 848	37.47 858	34.41 853	36.85 849	35.22 860	34.71 854	33.55 857	34.50 851	35.43 859	33.81 854	10000000.00 877	33.57 854	33.13 859	33.68 854	35.00 860	34.03 855	35.26 861	30.96 851	34.63 854

DCANet-4	35.22 849	34.54 845	35.08 854	33.58 847	35.47 855	34.55 844	35.53 862	36.08 856	35.85 859	35.92 856	35.77 861	35.18 856	35.48 860	35.39 856	37.15 865	34.55 856	33.92 859	35.02 857	34.90 860	35.79 854	34.74 856

ADStereo(finetuned)	36.13 850	36.63 849	38.07 859	36.97 848	33.25 852	35.91 848	34.45 859	36.36 857	32.99 856	38.14 867	36.71 862	36.69 857	34.13 859	38.57 867	40.79 866	37.60 867	36.58 862	35.90 858	33.36 859	35.42 853	34.04 853

fast-reg	37.00 851	37.00 850	37.00 855	37.00 849	37.00 856	37.00 851	37.00 863	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 863	37.00 858	37.00 861	37.00 857	37.00 861	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 857

Reg-Stereo(zero)	37.00 851	37.00 850	37.00 855	37.00 849	37.00 856	37.00 851	37.00 863	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 863	37.00 858	37.00 861	37.00 857	37.00 861	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 857

FLISNet	37.00 851	37.00 850	37.00 855	37.00 849	37.00 856	37.00 851	37.00 863	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 863	37.00 858	37.00 861	37.00 857	37.00 861	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 857

CoSv	37.00 851	37.00 850	37.00 855	37.00 849	37.00 856	37.00 851	37.00 863	37.00 858	37.00 860	37.00 857	37.00 863	37.00 858	37.00 861	37.00 857	37.00 861	37.00 858	37.00 863	37.00 859	37.00 863	37.00 855	37.00 857

MDST_ROB	69.83 855	87.70 860	41.95 860	113.75 863	65.62 862	75.05 861	55.25 868	75.64 869	45.04 864	71.61 868	41.75 867	72.81 868	44.06 865	68.38 868	44.63 867	101.89 870	59.57 869	107.10 870	61.05 869	104.38 867	59.38 863

CBMV	128.50 857	1422.70 872	53.10 861	79.50 862	51.30 861	77.30 862	49.70 867	74.00 868	48.20 865	77.20 869	48.80 868	73.90 869	48.00 866	73.80 869	48.80 868	70.40 869	45.10 868	68.90 869	46.10 868	68.20 866	45.00 862
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	102.95 856	153.00 864	121.00 863	51.00 861	44.00 860	165.00 864	127.00 869	153.00 870	119.00 866	164.00 871	125.00 869	168.00 871	120.00 867	153.00 870	117.00 869	49.00 868	44.00 867	49.00 868	44.00 867	49.00 865	44.00 861

DF_test	189.29 859	560.34 869	182.58 867	229.00 866	135.68 863	197.79 865	135.52 870	197.80 872	135.44 867	197.75 872	135.49 870	197.90 872	135.51 868	197.84 872	135.75 870	217.37 873	171.11 871	183.74 872	127.67 871	183.56 869	127.88 864

MeshStereo	159.24 858	171.00 865	160.68 866	162.58 864	160.59 864	164.01 863	160.35 871	158.51 871	158.56 868	158.34 870	160.12 871	158.56 870	159.92 869	157.26 871	158.94 871	154.38 871	158.36 870	155.75 871	159.13 872	153.67 868	154.07 865
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
AE-Stereo	201.80 860	123.00 861	115.00 862	219.00 865	218.00 866	223.00 866	244.00 873	217.00 873	236.00 870	202.00 873	203.00 872	205.00 873	208.00 870	225.00 873	204.00 872	210.00 872	198.00 872	197.00 873	184.00 873	204.00 870	201.00 866

DLCB_ROB	284.23 863	354.61 867	207.27 868	363.24 869	206.46 865	364.72 869	210.41 872	364.72 876	210.41 869	364.81 876	208.64 873	364.81 876	208.64 871	364.72 876	210.41 873	354.70 876	205.53 873	354.70 876	205.53 874	354.70 873	205.53 867

MGS-Stereo	239.45 861	123.00 861	135.00 864	266.00 867	286.00 867	277.00 867	305.00 874	271.00 874	242.00 871	274.00 874	279.00 874	255.00 874	270.00 872	268.00 874	297.00 874	221.00 874	247.00 874	216.00 874	123.00 870	217.00 871	217.00 868

EGLCR-Stereo	246.90 862	129.00 863	139.00 865	266.00 867	286.00 867	277.00 867	305.00 874	271.00 874	242.00 871	274.00 874	279.00 874	255.00 874	270.00 872	268.00 874	297.00 874	230.00 875	247.00 874	216.00 874	223.00 875	237.00 872	227.00 869

LE_ROB	396.57 864	471.28 868	329.84 869	471.48 870	308.15 869	526.83 870	322.10 876	488.15 877	323.76 873	495.46 877	317.97 876	497.17 877	320.10 874	481.62 877	326.76 876	462.71 877	298.97 876	466.16 877	285.98 876	447.62 874	289.21 870

SGM-ForestM	596.69 865	677.77 870	444.52 870	699.85 871	517.25 870	732.94 871	488.29 877	770.79 878	460.11 874	750.81 878	487.98 877	792.79 878	499.41 875	730.90 878	475.81 877	720.03 878	491.16 877	663.96 878	418.60 877	674.76 875	436.05 871

CBMV_ROB	818.48 866	913.88 871	709.52 871	862.84 872	597.78 871	1073.99 872	700.52 878	1015.66 879	702.59 875	1115.65 879	760.02 878	1130.24 879	721.57 876	1037.41 879	692.65 878	814.05 879	564.29 878	843.28 879	595.31 878	915.51 876	602.92 872

real-time stereo	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 877	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873

111111	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 877	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873

SGD-Stereo	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 877	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873

IGEV-Stereo++	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 877	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 877	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873

IGEV-Stereo+	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 877	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873

SDNR	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 877	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873

anonymousdsp2	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 877	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873

anonymousdsp	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 877	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873

test_example2	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 877	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873

DIP-Stereo	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 872	10000000.00 873	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 876	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 877	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 880	10000000.00 879	10000000.00 877	10000000.00 873
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 850		37.00 849		37.00 851		37.00 858		37.00 857		37.00 858		37.00 857		37.00 858		37.00 859		37.00 855

Low-res two-view benchmark