Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 88	0.11 133	0.11 114	0.05 126	0.08 148	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.11 127	0.10 117	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 79	0.08 88	0.11 133	0.11 114	0.05 126	0.08 148	0.05 127	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.09 162	0.08 157	0.15 175	0.11 148	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.06 138
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 68	0.08 88	0.07 93	0.07 79	0.07 155	0.08 148	0.06 151	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.06 148	0.07 151	0.07 153	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.17 220	0.27 223	0.21 260	0.10 93	0.21 324	0.15 227	0.22 312	0.10 163	0.21 315	0.22 282	0.10 175	0.19 263	0.18 302	0.10 166	0.19 300	0.20 245	0.19 274	0.18 269	0.10 174	0.19 268	0.18 286
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SepStereo	0.09 86	0.09 97	0.10 105	0.09 88	0.09 165	0.09 156	0.09 168	0.10 163	0.08 167	0.10 167	0.09 170	0.09 163	0.09 169	0.09 162	0.08 157	0.09 103	0.08 102	0.09 159	0.08 160	0.09 162	0.08 152

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

JetRed	0.11 133	0.12 124	0.11 133	0.11 114	0.11 201	0.11 174	0.14 256	0.11 181	0.11 205	0.12 192	0.11 203	0.11 185	0.11 200	0.11 185	0.11 191	0.11 127	0.16 217	0.11 178	0.11 199	0.11 182	0.11 192

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

aanetorigin	0.13 154	0.11 119	0.11 133	0.11 114	0.11 201	0.11 174	0.11 201	0.11 181	0.11 205	0.11 184	0.12 237	0.11 185	0.11 200	0.11 185	0.11 191	0.11 127	0.11 148	0.14 208	0.11 199	0.49 502	0.11 192

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

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

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

MatchAttention (ZS)	0.12 146	0.12 124	0.12 145	0.12 122	0.13 251	0.12 185	0.12 242	0.12 190	0.12 245	0.12 192	0.12 237	0.12 194	0.12 242	0.12 193	0.12 234	0.12 133	0.12 163	0.12 185	0.12 234	0.12 191	0.12 233
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
tt5	0.14 185	0.13 126	0.22 269	0.20 211	0.12 241	0.15 227	0.11 201	0.13 193	0.12 245	0.15 235	0.11 203	0.14 212	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.20 245	0.17 247	0.14 208	0.12 234	0.14 212	0.10 168

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G4	0.22 254	0.18 182	0.10 105	1.73 671	0.10 171	0.15 227	0.10 174	0.14 211	0.27 355	0.15 235	0.10 175	0.15 241	0.10 174	0.15 242	0.17 282	0.14 160	0.10 117	0.14 208	0.16 276	0.18 261	0.10 168

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.12 146	0.14 148	0.10 105	0.15 153	0.10 171	0.14 203	0.10 174	0.14 211	0.10 177	0.15 235	0.10 175	0.14 212	0.10 174	0.14 212	0.10 171	0.13 149	0.10 117	0.13 189	0.09 165	0.13 194	0.09 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 154	0.21 195	0.12 145	0.16 163	0.11 201	0.15 227	0.11 201	0.14 211	0.11 205	0.15 235	0.12 237	0.15 241	0.11 200	0.14 212	0.11 191	0.15 175	0.12 163	0.14 208	0.11 199	0.14 212	0.11 192

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.14 185	0.13 126	0.14 176	0.14 141	0.14 255	0.14 203	0.14 256	0.14 211	0.14 257	0.14 213	0.14 264	0.14 212	0.14 261	0.14 212	0.14 251	0.14 160	0.14 203	0.14 208	0.14 259	0.14 212	0.14 252
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.22 254	0.13 126	0.19 238	0.23 233	0.10 171	0.26 310	1.02 659	0.14 211	0.10 177	0.28 318	0.14 264	0.17 254	0.19 309	0.28 326	0.09 163	0.22 256	0.16 217	0.23 297	0.17 302	0.11 182	0.12 233

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

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

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

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

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

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

tt3	0.15 203	0.15 167	0.21 260	0.34 294	0.12 241	0.14 203	0.11 201	0.15 241	0.12 245	0.15 235	0.12 237	0.14 212	0.11 200	0.13 195	0.12 234	0.19 237	0.18 267	0.14 208	0.12 234	0.15 234	0.11 192

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.15 203	0.53 342	0.11 133	0.16 163	0.11 201	0.16 242	0.11 201	0.16 247	0.11 205	0.16 245	0.11 203	0.16 245	0.11 200	0.16 246	0.11 191	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.16 245	0.11 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Weightmod_eth	0.20 235	0.24 210	0.28 305	0.47 379	0.14 255	0.24 291	0.14 256	0.17 254	0.13 254	0.22 282	0.16 280	0.22 286	0.13 256	0.20 266	0.16 272	0.24 278	0.20 276	0.19 272	0.14 259	0.16 245	0.24 316

S2M2_XL	0.14 185	0.17 177	0.12 145	0.17 184	0.11 201	0.17 250	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.11 203	0.17 254	0.11 200	0.17 255	0.11 191	0.16 188	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.16 245	0.11 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.14 185	0.20 189	0.14 176	0.16 163	0.11 201	0.16 242	0.11 201	0.17 254	0.11 205	0.17 253	0.12 237	0.17 254	0.13 256	0.17 255	0.12 234	0.15 175	0.11 148	0.16 247	0.11 199	0.15 234	0.12 233

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

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

ELAS	0.13 154	0.16 172	0.11 133	0.15 153	0.09 165	0.18 254	0.11 201	0.18 258	0.11 205	0.17 253	0.11 203	0.18 258	0.11 200	0.18 258	0.11 191	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.08 160	0.14 212	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CR-Stereo	0.51 474	0.14 148	1.94 763	1.87 673	0.14 255	0.13 188	0.14 256	0.19 260	0.18 295	0.13 195	0.13 258	0.18 258	0.17 290	0.14 212	0.15 263	1.89 717	1.93 763	0.19 272	0.14 259	0.20 269	0.15 259

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.14 185	0.16 172	0.10 105	0.15 153	0.10 171	0.18 254	0.11 201	0.19 260	0.11 205	0.19 259	0.12 237	0.18 258	0.11 200	0.19 261	0.12 234	0.14 160	0.08 102	0.14 208	0.09 165	0.15 234	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 203	0.17 177	0.11 133	0.18 190	0.11 201	0.19 257	0.11 201	0.19 260	0.12 245	0.19 259	0.12 237	0.20 268	0.12 242	0.19 261	0.12 234	0.16 188	0.11 148	0.17 258	0.10 174	0.17 254	0.10 168
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-MonSter(vits)	0.25 269	0.79 396	0.31 333	0.42 356	0.28 357	0.40 380	0.28 355	0.20 268	0.15 270	0.40 381	0.15 274	0.19 263	0.15 274	0.20 266	0.15 263	0.23 268	0.21 281	0.17 258	0.14 259	0.16 245	0.14 252

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS_RVC	0.30 290	1.14 484	0.25 285	0.25 246	0.25 341	0.26 310	0.25 333	0.25 302	0.25 336	0.25 303	0.25 345	0.26 319	0.26 350	0.26 317	0.25 336	0.26 287	0.26 305	0.25 312	0.25 342	0.26 304	0.26 324

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

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

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

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

LoS	0.25 269	0.27 223	0.25 285	0.25 246	0.25 341	0.25 301	0.25 333	0.26 308	0.25 336	0.25 303	0.25 345	0.25 307	0.25 340	0.25 305	0.25 336	0.26 287	0.25 301	0.25 312	0.26 348	0.26 304	0.25 318
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEStereo_RVC	0.86 578	4.45 750	0.20 252	0.27 259	0.20 313	0.27 315	0.20 301	0.26 308	0.18 295	5.03 830	0.20 317	0.27 322	0.19 309	0.27 321	0.21 312	0.20 245	0.19 274	0.19 272	4.02 834	0.20 269	0.18 286

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.30 290	0.30 232	0.30 315	0.30 266	0.30 382	0.30 326	0.30 379	0.30 323	0.30 389	0.30 326	0.30 393	0.30 336	0.30 388	0.30 334	0.30 380	0.30 310	0.30 351	0.30 337	0.30 442	0.30 324	0.30 417
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 280	0.29 228	0.27 296	0.33 287	0.21 324	0.33 346	0.22 312	0.31 332	0.23 326	0.30 326	0.21 323	0.32 347	0.24 336	0.29 330	0.22 316	0.33 325	0.23 295	0.30 337	0.22 321	0.30 324	0.21 299

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DN-CSS_ROB	0.31 299	0.35 241	0.28 305	0.35 298	0.28 357	0.34 347	0.27 344	0.34 342	0.25 336	0.35 354	0.27 355	0.36 364	0.26 350	0.34 354	0.28 352	0.35 338	0.28 326	0.34 364	0.28 408	0.34 345	0.27 364

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.35 329	0.51 334	0.44 449	0.32 283	0.31 431	0.24 291	0.34 464	0.36 349	0.25 336	0.31 336	0.37 487	0.30 336	0.33 460	0.25 305	0.45 525	0.37 346	0.37 424	0.33 354	0.35 492	0.34 345	0.37 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 310	0.36 247	0.27 296	0.36 302	0.27 349	0.36 355	0.27 344	0.36 349	0.27 355	0.36 358	0.27 355	0.36 364	0.27 357	0.36 363	0.28 352	0.36 343	0.28 326	0.36 390	0.28 408	0.36 369	0.28 393

IGEV-Stereo	0.35 329	0.44 295	0.45 451	0.49 392	0.30 382	0.37 364	0.30 379	0.36 349	0.30 389	0.36 358	0.29 378	0.36 364	0.29 378	0.36 363	0.30 380	0.46 447	0.39 439	0.32 347	0.24 339	0.32 333	0.25 318
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HGLStereo	0.28 284	0.29 228	0.22 269	0.36 302	0.22 327	0.36 355	0.21 307	0.36 349	0.21 315	0.42 412	0.21 323	0.36 364	0.22 326	0.36 363	0.21 312	0.34 330	0.21 281	0.34 364	0.21 317	0.34 345	0.21 299

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test410_97500	0.41 382	0.89 418	0.31 333	0.40 331	0.31 431	0.40 380	0.31 427	0.40 380	0.31 436	0.61 552	0.53 567	0.40 393	0.31 440	0.40 386	0.31 422	0.58 498	0.47 487	0.38 402	0.29 423	0.38 387	0.29 402

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.40 374	0.40 265	0.40 426	0.40 331	0.40 505	0.40 380	0.40 506	0.40 380	0.40 508	0.40 381	0.40 505	0.40 393	0.40 502	0.40 386	0.40 500	0.40 381	0.40 443	0.40 459	0.40 521	0.40 450	0.40 489
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoDRNet-Refined	0.33 316	0.39 261	0.26 292	0.39 318	0.26 348	0.40 380	0.26 340	0.40 380	0.26 350	0.39 374	0.26 350	0.39 383	0.26 350	0.39 383	0.26 341	0.37 346	0.25 301	0.37 394	0.25 342	0.37 374	0.37 472
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Cross2Single-S	0.30 290	0.35 241	0.26 292	0.38 308	0.27 349	0.36 355	0.23 323	0.41 399	0.23 326	0.36 358	0.23 331	0.36 364	0.23 332	0.36 363	0.23 324	0.37 346	0.25 301	0.35 380	0.22 321	0.35 358	0.23 305

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.41 382	0.59 360	0.64 531	0.54 448	0.33 458	0.50 511	0.37 482	0.42 418	0.40 508	0.61 552	0.43 527	0.50 520	0.49 551	0.38 375	0.32 434	0.28 297	0.23 295	0.26 317	0.22 321	0.35 358	0.28 393
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GCAP-Stereo-w-DA	0.60 492	5.10 764	0.39 393	0.49 392	0.30 382	0.43 427	0.30 379	0.43 426	0.30 389	0.43 419	0.30 393	0.43 435	0.30 388	0.44 458	0.30 380	0.44 405	0.37 424	0.38 402	0.26 348	0.38 387	0.26 324

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.38 354	0.43 292	0.36 374	0.48 385	0.32 445	0.45 476	0.32 438	0.45 474	0.32 448	0.45 470	0.32 449	0.45 481	0.32 448	0.45 478	0.32 434	0.44 405	0.33 375	0.41 477	0.29 423	0.41 461	0.29 402
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
mms	0.40 374	0.45 304	0.35 372	0.48 385	0.36 480	0.47 488	0.34 464	0.45 474	0.38 492	0.47 482	0.33 458	0.45 481	0.32 448	0.45 478	0.32 434	0.39 373	0.38 432	0.38 402	0.37 501	0.39 436	0.39 486

fffy	0.38 354	0.43 292	0.33 347	0.46 372	0.33 458	0.45 476	0.32 438	0.45 474	0.32 448	0.45 470	0.32 449	0.45 481	0.33 460	0.45 478	0.32 434	0.38 360	0.38 432	0.38 402	0.37 501	0.37 374	0.36 466

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RainbowNet	0.48 460	0.48 319	0.48 473	0.48 385	0.48 548	0.48 493	0.48 551	0.48 489	0.48 549	0.48 489	0.48 551	0.48 499	0.48 545	0.48 497	0.48 544	0.48 459	0.48 493	0.48 524	0.48 559	0.48 499	0.48 527

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.48 460	0.51 334	0.45 451	0.52 443	0.45 534	0.52 527	0.45 532	0.52 525	0.48 549	0.53 529	0.45 534	0.52 533	0.45 531	0.52 527	0.46 529	0.51 478	0.41 453	0.50 537	0.41 531	0.50 509	0.41 498
1: 1. 1
base	0.56 487	2.58 687	1.43 705	0.48 385	0.27 349	0.54 534	0.31 427	0.53 527	0.30 389	0.54 535	0.26 350	0.46 485	0.31 440	0.52 527	0.28 352	0.49 462	0.28 326	0.45 501	0.32 461	0.57 531	0.26 324

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

PSMNet_ROB	0.54 481	0.54 346	0.54 502	0.54 448	0.53 566	0.54 534	0.54 567	0.53 527	0.54 567	0.54 535	0.54 569	0.54 539	0.53 563	0.54 534	0.54 560	0.54 485	0.53 518	0.54 551	0.54 573	0.54 524	0.54 551

MSCF	0.51 474	1.40 565	0.49 480	0.58 460	0.38 493	0.50 511	0.38 489	0.54 530	0.41 518	0.52 526	0.41 513	0.53 535	0.42 520	0.53 531	0.41 508	0.60 503	0.47 487	0.48 524	0.37 501	0.48 499	0.38 479

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

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

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

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

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

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

CASS	0.57 491	0.89 418	0.56 506	0.57 458	0.56 570	0.56 537	0.56 569	0.56 534	0.53 565	0.57 545	0.57 573	0.59 554	0.48 545	0.56 539	0.57 564	0.55 491	0.56 523	0.47 516	0.56 579	0.62 538	0.56 562
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LG-Stereo	0.60 492	0.58 357	0.47 465	0.64 476	0.74 609	1.00 606	0.69 601	0.57 538	0.41 518	0.57 545	0.41 513	0.57 550	0.41 514	1.00 619	0.75 617	0.91 574	0.51 510	0.52 545	0.37 501	0.52 519	0.37 472

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	11.80 838	223.51 869	0.62 524	0.59 463	0.71 604	0.59 546	0.73 615	0.67 559	0.73 620	0.55 539	0.61 583	0.60 555	0.74 612	0.63 557	0.73 612	0.66 522	0.60 538	0.69 577	0.66 603	0.72 558	0.65 580
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
mm2	0.69 521	0.69 374	0.69 551	0.69 488	0.69 598	0.69 560	0.69 601	0.69 561	0.69 601	0.69 569	0.69 603	0.69 570	0.69 600	0.69 565	0.69 598	0.69 526	0.69 565	0.69 577	0.69 613	0.69 551	0.69 589

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iGMRVC	0.84 569	2.85 709	0.72 561	0.72 499	0.73 607	0.77 572	0.79 622	0.73 571	0.74 622	0.73 576	0.72 616	0.73 581	0.76 615	0.73 574	0.73 612	0.72 541	0.73 575	0.73 585	0.72 622	0.73 561	0.72 599

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.81 557	0.96 437	0.67 541	0.95 541	0.67 594	0.95 601	0.68 593	0.95 605	0.68 596	0.95 611	0.68 598	0.96 615	0.68 593	0.96 615	0.68 590	0.94 583	0.68 559	0.94 628	0.68 609	0.94 606	0.68 587
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoNetSlim22	1.00 601	1.00 450	1.00 599	1.00 549	1.00 643	1.00 606	1.00 649	1.00 607	1.00 655	1.00 613	1.00 652	1.00 618	1.00 638	1.00 619	1.00 644	1.00 593	1.00 605	1.00 636	1.00 654	1.00 611	1.00 644

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.95 596	1.17 490	0.78 573	1.18 579	0.71 604	1.16 640	0.75 617	1.09 627	0.80 630	1.10 636	0.75 621	1.17 651	0.74 612	1.17 651	0.80 625	1.13 614	0.73 575	1.17 656	0.77 629	1.16 632	0.72 599
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MSMD_ROB	1.19 628	1.10 482	0.70 554	1.10 563	0.60 575	1.10 632	0.70 608	1.10 628	0.70 609	1.10 636	0.70 607	1.10 642	0.70 604	7.00 842	0.70 607	1.10 607	0.70 568	1.10 648	0.70 617	1.10 624	0.70 592

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	2.32 766	24.75 833	1.14 621	1.17 578	1.17 670	1.11 635	1.15 671	1.17 635	1.21 728	1.08 635	1.16 672	1.12 647	1.14 661	1.09 641	1.17 673	1.09 605	1.16 637	1.17 656	1.17 676	1.16 632	1.11 657
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UPFNet	0.42 397	1.20 494	0.17 218	0.24 239	0.17 287	0.25 301	0.17 282	1.19 638	0.90 637	0.25 303	0.17 288	0.24 300	0.17 290	0.25 305	0.17 282	0.22 256	0.17 247	0.22 288	0.16 276	1.15 630	0.93 633

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 629	1.20 494	1.20 632	1.20 581	1.20 676	1.20 641	1.20 678	1.20 641	1.20 683	1.20 651	1.20 677	1.20 653	1.20 669	1.20 653	1.20 678	1.20 621	1.20 642	1.20 663	1.20 680	1.20 642	1.20 674

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.73 534	1.22 546	0.25 285	1.22 626	0.25 341	1.22 687	0.25 333	1.22 688	0.25 336	1.22 697	0.25 345	1.22 699	0.25 340	1.22 699	0.25 336	1.22 669	0.26 305	1.21 708	0.25 342	1.22 690	0.25 318
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
S-Stereo	2.51 778	26.86 840	1.23 683	1.22 626	1.22 724	1.24 689	1.25 727	1.22 688	1.24 731	1.21 696	1.24 728	1.19 652	1.27 720	1.19 652	1.24 727	1.19 619	1.20 642	1.25 713	1.19 677	1.24 692	1.23 722

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

FAT-Stereo	2.46 776	26.05 839	1.23 683	1.23 628	1.22 724	1.20 641	1.24 726	1.23 690	1.23 730	1.19 650	1.22 724	1.21 698	1.24 718	1.20 653	1.24 727	1.21 667	1.17 640	1.22 711	1.25 730	1.20 642	1.24 723

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	1.55 695	1.94 641	1.22 681	1.88 674	1.21 722	1.88 727	1.22 724	1.88 727	1.22 729	1.88 730	1.22 724	1.88 732	1.22 717	1.89 736	1.22 724	1.87 713	1.22 690	1.88 748	1.22 726	1.88 727	1.22 720
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ccs_rob	2.79 791	10.17 820	0.32 342	10.00 830	0.33 458	0.49 502	0.33 449	1.90 729	0.32 448	0.51 522	0.33 458	0.49 506	9.24 844	0.49 504	0.33 446	0.41 389	9.82 839	0.41 477	0.28 408	9.34 841	0.29 402

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

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

SPS-STEREO	1.59 696	1.91 634	1.21 679	1.94 678	1.20 676	2.00 735	1.23 725	1.99 732	1.24 731	2.00 738	1.25 729	2.03 742	1.26 719	2.00 740	1.29 734	1.90 718	1.18 641	1.89 749	1.21 725	1.89 728	1.20 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IGEV	2.02 727	2.20 658	1.82 737	2.90 731	2.16 793	2.41 766	1.25 727	2.00 733	1.98 797	1.99 737	1.31 734	2.72 791	1.93 777	2.67 786	1.69 768	2.26 750	1.32 693	1.83 740	1.87 790	2.53 774	1.61 755

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.25w_new	2.03 729	2.72 698	1.35 689	3.33 748	1.57 741	2.72 783	1.53 752	2.15 743	1.33 735	2.15 748	1.60 754	2.63 783	1.30 723	2.72 789	1.99 797	2.67 776	1.53 719	1.75 739	1.25 730	2.53 774	1.87 781

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

cf-r	0.66 510	2.17 656	0.12 145	0.18 190	0.12 241	0.18 254	2.70 806	2.60 779	0.12 245	0.18 257	0.12 237	0.18 258	0.12 242	0.18 258	0.12 234	0.15 175	0.11 148	0.15 241	0.11 199	1.81 724	1.74 775

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 828	50.87 862	2.78 783	2.87 730	2.71 802	2.78 790	0.47 542	2.88 795	2.86 809	1.89 731	2.67 808	2.79 797	2.79 797	2.78 796	2.83 806	2.82 779	2.82 785	2.83 795	2.77 807	2.83 782	2.76 798
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSMDNet	2.65 782	10.14 819	0.33 347	9.74 827	0.32 445	0.87 592	0.33 449	2.95 796	0.68 596	0.49 499	0.34 466	0.49 506	5.70 835	0.49 504	0.33 446	0.42 403	9.57 836	0.41 477	0.31 453	8.36 837	0.65 580

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

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

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

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

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

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

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

test_5	4.62 822	7.55 800	6.23 821	6.32 808	3.40 819	5.29 827	3.50 826	3.53 804	4.11 834	4.28 810	4.47 837	4.26 813	4.38 829	3.68 805	3.24 819	5.89 821	5.60 818	4.84 827	3.50 825	4.33 797	3.93 829

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

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

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

test_3	5.01 827	8.86 810	7.77 829	8.09 817	2.76 803	4.13 805	4.05 835	3.88 808	3.76 830	4.33 811	4.13 834	3.71 806	3.91 823	4.21 812	4.06 832	7.93 833	7.69 832	4.53 810	3.91 832	4.17 795	4.29 831

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

SA-5K	4.60 819	8.41 805	6.44 823	6.86 812	3.79 825	3.97 802	3.78 831	3.99 809	3.74 828	3.97 806	3.52 825	3.94 808	3.58 812	3.98 808	3.72 826	6.82 829	6.50 825	3.76 805	3.66 827	3.90 790	3.74 825

test_4	4.88 825	8.13 803	6.98 827	7.46 815	4.44 830	4.25 806	3.85 833	4.04 811	3.92 832	4.13 809	3.91 831	4.18 812	3.84 822	4.14 811	4.06 832	7.01 831	7.13 830	4.53 810	3.72 830	4.09 794	3.72 823

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

raft_robust	4.71 823	7.75 802	5.40 819	6.81 811	3.31 817	4.28 807	4.20 836	4.32 813	4.37 837	4.35 812	4.35 836	4.14 810	3.75 819	4.30 814	4.20 834	6.67 828	6.37 823	3.36 800	4.24 837	4.86 816	3.25 817

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

cross-raft	4.83 824	7.52 799	6.43 822	6.63 809	3.96 827	4.51 808	3.99 834	4.49 814	3.96 833	4.52 813	3.96 832	4.50 814	3.97 825	4.50 815	3.97 830	6.65 827	6.44 824	4.33 809	3.92 833	4.35 798	3.91 828

rvit_0105_6	3.87 805	5.73 791	3.10 798	4.69 786	3.12 814	4.54 810	3.02 810	4.56 816	3.04 810	4.54 817	3.03 811	4.54 815	3.04 801	4.56 816	3.05 809	4.58 803	3.05 788	4.58 814	3.05 811	4.58 803	3.05 803

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TestStereo	4.88 825	4.75 753	4.79 812	4.87 795	4.92 832	4.81 825	4.90 839	4.78 827	4.77 838	4.87 828	4.89 838	4.90 832	4.91 831	4.99 831	4.79 836	4.98 813	4.87 815	4.87 828	4.92 839	5.00 819	5.00 832

MLG-Stereo_test2	4.28 815	5.46 786	3.69 807	4.86 793	3.72 824	5.58 829	3.42 825	4.81 828	3.77 831	4.85 827	3.72 829	5.55 836	3.63 814	5.58 834	3.53 823	4.41 797	3.28 803	4.99 829	2.95 809	4.75 811	3.13 813

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

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

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

FC-DCNN v2	5.10 829	5.15 767	4.49 811	5.07 797	3.37 818	6.87 832	4.75 838	5.04 832	6.34 842	7.84 842	5.06 839	6.72 842	4.09 827	4.99 831	5.44 839	5.03 814	3.16 799	4.67 820	4.86 838	5.15 821	3.89 827

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

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

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

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

SGM-Forest	5.21 831	5.92 793	4.08 810	6.18 806	4.16 829	6.31 831	4.34 837	6.50 837	4.33 836	6.14 838	4.21 835	6.61 841	4.55 830	6.67 837	4.48 835	5.94 822	3.94 808	5.85 836	4.03 835	5.79 826	4.17 830
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT	6.73 834	9.36 813	7.40 828	8.51 820	6.55 836	6.88 833	6.60 843	6.79 838	6.60 843	6.80 839	6.72 845	5.31 835	5.50 834	6.61 836	6.61 843	8.42 835	5.89 820	5.73 834	5.45 843	6.61 828	6.24 836

test-1	6.46 832	9.16 812	8.03 833	8.09 817	5.62 835	6.11 830	6.35 842	6.85 839	4.94 839	6.08 837	6.29 844	4.98 833	6.43 836	6.22 835	6.36 842	6.16 825	7.47 831	5.82 835	5.44 842	7.11 832	5.68 835

test-v	7.53 836	11.89 823	7.98 830	9.36 824	7.14 837	7.06 834	7.09 844	7.37 840	6.91 844	7.29 840	5.71 842	6.45 839	6.93 837	6.73 839	7.27 844	8.93 840	7.85 833	6.98 840	6.80 844	7.56 833	7.34 838

test-2	7.53 836	11.89 823	7.98 830	9.36 824	7.14 837	7.06 834	7.09 844	7.37 840	6.91 844	7.29 840	5.71 842	6.45 839	6.93 837	6.73 839	7.27 844	8.93 840	7.85 833	6.98 840	6.80 844	7.56 833	7.34 838

DispFullNet	4.61 821	4.84 754	3.12 799	5.00 796	3.57 820	4.75 823	3.03 814	7.75 842	4.17 835	4.91 829	3.09 818	6.20 838	3.95 824	6.71 838	3.51 822	5.30 818	3.67 806	5.86 837	3.63 826	5.61 824	3.46 820

rvit_stereo_0075_2	6.64 833	8.80 809	5.25 816	7.89 816	5.27 834	7.90 836	5.27 840	7.92 843	5.28 840	7.91 843	5.29 841	7.93 843	5.27 832	7.92 843	5.28 837	7.93 833	5.28 817	7.93 842	5.29 841	7.93 835	5.28 834

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

SGM+DAISY	7.06 835	9.15 811	5.38 818	8.84 821	5.18 833	8.80 838	5.31 841	8.79 845	5.28 840	8.89 845	5.20 840	8.93 845	5.33 833	8.95 845	5.36 838	8.70 837	5.21 816	8.74 845	5.20 840	8.89 839	5.15 833

rafts_anoy	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

raft+_RVC	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

raftrobust	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

CasAABBNet	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

RALCasStereoNet	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

RALAANet	20.00 840	20.00 825	20.00 840	20.00 839	20.00 840	20.00 839	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 847	20.00 846	20.00 841

MANE	19.05 839	23.00 831	15.00 839	23.00 845	15.00 839	24.00 845	16.00 846	24.00 852	16.00 846	22.00 852	15.00 846	23.00 852	16.00 846	23.00 852	15.00 846	22.00 852	15.00 846	22.00 852	15.00 846	22.00 852	15.00 840

111	30.40 846	30.94 847	29.72 851	32.61 846	30.02 851	33.57 846	30.47 858	31.50 853	29.39 858	30.98 853	29.11 858	29.78 853	30.39 861	29.45 853	30.76 861	30.08 853	29.02 858	29.92 853	30.32 861	29.86 853	30.17 852

fff	1000028.16 872	29.62 843	29.72 851	32.61 846	30.02 851	35.13 848	31.83 859	32.07 854	10000000.00 879	35.27 856	29.82 859	32.45 854	30.15 858	32.35 854	30.09 858	31.04 854	29.55 859	30.64 854	30.14 858	10000000.00 880	30.77 853

csc	1000028.16 872	29.62 843	29.72 851	32.61 846	30.02 851	35.13 848	31.83 859	32.07 854	10000000.00 879	35.27 856	29.82 859	32.45 854	30.15 858	32.35 854	30.09 858	31.04 854	29.55 859	30.64 854	30.14 858	10000000.00 880	30.77 853

cscssc	1000028.16 872	29.62 843	29.72 851	32.61 846	30.02 851	35.13 848	31.83 859	32.07 854	10000000.00 879	35.27 856	29.82 859	32.45 854	30.15 858	32.35 854	30.09 858	31.04 854	29.55 859	30.64 854	30.14 858	10000000.00 880	30.77 853

tt	500032.53 870	34.60 849	29.72 851	37.47 861	34.41 856	36.85 852	35.22 863	34.71 857	33.55 860	34.50 854	35.43 862	33.81 857	10000000.00 880	33.57 857	33.13 862	33.68 857	35.00 863	34.03 858	35.26 864	30.96 854	34.63 857

DCANet	500032.53 870	34.60 849	29.72 851	37.47 861	34.41 856	36.85 852	35.22 863	34.71 857	33.55 860	34.50 854	35.43 862	33.81 857	10000000.00 880	33.57 857	33.13 862	33.68 857	35.00 863	34.03 858	35.26 864	30.96 854	34.63 857

DCANet-4	35.22 852	34.54 848	35.08 857	33.58 850	35.47 858	34.55 847	35.53 865	36.08 859	35.85 862	35.92 859	35.77 864	35.18 859	35.48 863	35.39 859	37.15 868	34.55 859	33.92 862	35.02 860	34.90 863	35.79 857	34.74 859

ADStereo(finetuned)	36.13 853	36.63 852	38.07 862	36.97 851	33.25 855	35.91 851	34.45 862	36.36 860	32.99 859	38.14 870	36.71 865	36.69 860	34.13 862	38.57 870	40.79 869	37.60 870	36.58 865	35.90 861	33.36 862	35.42 856	34.04 856

PM Cens cmp D40	30.50 847	37.00 853	24.00 846	37.00 852	24.00 847	37.00 854	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 847

PM Graph cmp D40	30.50 847	37.00 853	24.00 846	37.00 852	24.00 847	37.00 854	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 847

PatchMatch Cens Cmp	30.50 847	37.00 853	24.00 846	37.00 852	24.00 847	37.00 854	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 847

PatchMatch Graph Cmp	30.50 847	37.00 853	24.00 846	37.00 852	24.00 847	37.00 854	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 853	37.00 860	24.00 853	37.00 861	24.00 854	37.00 862	24.00 854	37.00 858	24.00 847

PatchMatch		37.00 853		37.00 852		37.00 854		37.00 861		37.00 860		37.00 861		37.00 860		37.00 861		37.00 862		37.00 858

fast-reg	37.00 854	37.00 853	37.00 858	37.00 852	37.00 859	37.00 854	37.00 866	37.00 861	37.00 863	37.00 860	37.00 866	37.00 861	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 860

Reg-Stereo(zero)	37.00 854	37.00 853	37.00 858	37.00 852	37.00 859	37.00 854	37.00 866	37.00 861	37.00 863	37.00 860	37.00 866	37.00 861	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 860

FLISNet	37.00 854	37.00 853	37.00 858	37.00 852	37.00 859	37.00 854	37.00 866	37.00 861	37.00 863	37.00 860	37.00 866	37.00 861	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 860

CoSv	37.00 854	37.00 853	37.00 858	37.00 852	37.00 859	37.00 854	37.00 866	37.00 861	37.00 863	37.00 860	37.00 866	37.00 861	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 861	37.00 866	37.00 862	37.00 866	37.00 858	37.00 860

WCMA_ROB	31.10 851	35.43 851	27.12 850	39.51 863	23.10 846	38.78 863	25.30 857	37.49 870	25.39 857	37.29 869	27.02 857	38.52 870	26.48 857	37.80 869	26.44 857	36.28 860	22.65 853	33.90 857	22.30 853	37.10 867	24.18 851

CBMV	128.50 860	1422.70 875	53.10 864	79.50 865	51.30 864	77.30 865	49.70 870	74.00 871	48.20 868	77.20 872	48.80 871	73.90 872	48.00 869	73.80 872	48.80 871	70.40 872	45.10 871	68.90 872	46.10 871	68.20 869	45.00 865
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 858	87.70 863	41.95 863	113.75 866	65.62 865	75.05 864	55.25 871	75.64 872	45.04 867	71.61 871	41.75 870	72.81 871	44.06 868	68.38 871	44.63 870	101.89 873	59.57 872	107.10 873	61.05 872	104.38 870	59.38 866

NOSS_ROB	102.95 859	153.00 867	121.00 866	51.00 864	44.00 863	165.00 867	127.00 872	153.00 873	119.00 869	164.00 874	125.00 872	168.00 874	120.00 870	153.00 873	117.00 872	49.00 871	44.00 870	49.00 871	44.00 870	49.00 868	44.00 864

MeshStereo	159.24 861	171.00 868	160.68 869	162.58 867	160.59 867	164.01 866	160.35 874	158.51 874	158.56 871	158.34 873	160.12 874	158.56 873	159.92 872	157.26 874	158.94 874	154.38 874	158.36 873	155.75 874	159.13 875	153.67 871	154.07 868
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	189.29 862	560.34 872	182.58 870	229.00 869	135.68 866	197.79 868	135.52 873	197.80 875	135.44 870	197.75 875	135.49 873	197.90 875	135.51 871	197.84 875	135.75 873	217.37 876	171.11 874	183.74 875	127.67 874	183.56 872	127.88 867

AE-Stereo	201.80 863	123.00 864	115.00 865	219.00 868	218.00 869	223.00 869	244.00 876	217.00 876	236.00 873	202.00 876	203.00 875	205.00 876	208.00 873	225.00 876	204.00 875	210.00 875	198.00 875	197.00 876	184.00 876	204.00 873	201.00 869

MGS-Stereo	239.45 864	123.00 864	135.00 867	266.00 870	286.00 870	277.00 870	305.00 877	271.00 877	242.00 874	274.00 877	279.00 877	255.00 877	270.00 875	268.00 877	297.00 877	221.00 877	247.00 877	216.00 877	123.00 873	217.00 874	217.00 871

EGLCR-Stereo	246.90 865	129.00 866	139.00 868	266.00 870	286.00 870	277.00 870	305.00 877	271.00 877	242.00 874	274.00 877	279.00 877	255.00 877	270.00 875	268.00 877	297.00 877	230.00 878	247.00 877	216.00 877	223.00 878	237.00 875	227.00 872

DLCB_ROB	284.23 866	354.61 870	207.27 871	363.24 872	206.46 868	364.72 872	210.41 875	364.72 879	210.41 872	364.81 879	208.64 876	364.81 879	208.64 874	364.72 879	210.41 876	354.70 879	205.53 876	354.70 879	205.53 877	354.70 876	205.53 870

LE_ROB	396.57 867	471.28 871	329.84 872	471.48 873	308.15 872	526.83 873	322.10 879	488.15 880	323.76 876	495.46 880	317.97 879	497.17 880	320.10 877	481.62 880	326.76 879	462.71 880	298.97 879	466.16 880	285.98 879	447.62 877	289.21 873

SGM-ForestM	596.69 868	677.77 873	444.52 873	699.85 874	517.25 873	732.94 874	488.29 880	770.79 881	460.11 877	750.81 881	487.98 880	792.79 881	499.41 878	730.90 881	475.81 880	720.03 881	491.16 880	663.96 881	418.60 880	674.76 878	436.05 874

CBMV_ROB	818.48 869	913.88 874	709.52 874	862.84 875	597.78 874	1073.99 875	700.52 881	1015.66 882	702.59 878	1115.65 882	760.02 881	1130.24 882	721.57 879	1037.41 882	692.65 881	814.05 882	564.29 881	843.28 882	595.31 881	915.51 879	602.92 875

real-time stereo	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

111111	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

SGD-Stereo	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

IGEV-Stereo++	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

IGEV-Stereo+	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

SDNR	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

anonymousdsp2	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

anonymousdsp	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

test_example2	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876

DIP-Stereo	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 875	10000000.00 876	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 879	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 880	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 883	10000000.00 882	10000000.00 880	10000000.00 876
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022

Low-res two-view benchmark