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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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	1.03 466	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	1.01 460	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

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

1111x	0.10 105	1.14 482	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

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

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	1.31 552	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	1.01 554	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

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

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

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	1.14 482	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	1.22 544	0.28 305	0.32 283	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 319	0.27 318	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.10 105	1.05 470	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	1.05 470	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	1.05 470	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_sample5	0.10 105	1.07 474	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	1.03 466	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

11t1	0.17 220	2.16 653	0.13 167	0.13 135	0.04 101	0.06 126	0.04 110	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 122	0.18 226	0.12 163	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

DualNet	0.10 105	1.07 474	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

xxx	0.09 86	1.01 460	0.10 105	0.10 93	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 108	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

qqq	0.16 214	2.01 642	0.12 145	0.15 153	0.04 101	0.06 126	0.05 127	0.06 134	0.04 110	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 133	0.14 203	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

x	0.11 133	1.15 485	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

psmg	0.43 400	1.91 632	0.92 592	1.91 674	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	1.97 721	1.44 711	0.04 99	0.03 63	0.02 27	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

test_xeample	0.10 105	1.09 476	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

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

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

BEATNet_4x	0.11 133	0.03 31	0.03 40	1.60 660	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	1.60 660	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_C01	0.11 133	0.02 12	0.02 15	1.62 663	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

AnyNet_C32	0.14 185	0.04 52	0.03 40	2.22 689	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	1.27 629	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

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	4.34 791	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 120	0.04 96

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

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

z-mn7	0.16 214	1.21 538	0.33 347	0.41 346	0.04 101	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.35 338	0.31 356	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 245	1.40 563	0.53 501	0.56 456	0.04 101	0.05 112	0.04 110	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 111	0.05 122	0.57 497	0.44 476	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 229	1.47 565	0.33 347	0.40 331	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.38 360	0.32 362	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

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

qqq1	0.25 269	3.70 726	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	3.70 726	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

mmm	0.14 185	1.83 617	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

ffm	0.25 269	3.83 732	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	3.83 732	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	3.83 732	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

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

xxxx	0.11 133	1.16 487	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

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	1.65 751	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	1.71 768	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	1.66 754	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	1.71 668	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	2.20 688	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

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

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

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
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

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

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

GwcNet	0.12 146	0.07 85	0.05 80	0.08 81	0.05 126	0.08 148	1.20 676	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

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

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

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

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	1.57 747	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

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

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

SuperB	0.21 245	0.10 102	2.51 779	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

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

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

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

BEATNet-Init1	0.19 233	0.08 88	0.08 95	2.23 690	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	2.23 690	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

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	1.71 704	1.71 736	0.16 247	0.08 160	0.13 194	0.09 159

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-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

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
CSP-Net	0.34 317	1.29 548	1.19 627	1.36 644	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 669	1.21 687	0.03 47	0.09 165	0.02 27	0.09 159

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

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
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
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

G4	0.22 254	0.18 182	0.10 105	1.73 669	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	1.52 652	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	1.68 666	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

GOStereo-base	0.20 235	0.18 182	0.10 105	1.53 654	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

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

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

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

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

PDISCO_ROB	0.83 566	2.80 706	3.49 801	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	3.30 798	0.13 246	0.14 160	2.34 778	0.16 247	0.12 234	2.62 778	0.10 168

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
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

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

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

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

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

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

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

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_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
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

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

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

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

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)
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	3.06 711	1.36 695	1.58 656	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

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

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

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

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

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

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

DF	0.39 368	1.37 559	1.02 610	1.14 567	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	1.12 611	1.00 605	0.15 241	0.12 234	0.15 234	0.12 233

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
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

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

ac_64	0.22 254	0.13 126	0.19 238	0.23 233	0.10 171	0.26 310	1.02 657	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

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

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

CR-RVC	0.42 397	0.14 148	1.89 746	1.91 674	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	1.91 760	0.14 208	0.14 259	0.20 269	0.13 245

LACA_dic	0.45 436	0.13 126	1.78 728	1.70 667	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	1.73 705	1.69 734	0.16 247	0.11 199	0.13 194	0.13 245

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

castereo++	0.54 481	3.59 723	1.15 621	1.31 638	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	1.45 686	1.16 635	0.15 241	0.14 259	0.15 234	0.13 245

DDVS	0.30 290	3.10 712	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

HCRNet	1.22 674	7.11 795	3.00 784	3.55 755	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	3.64 786	3.00 785	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

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

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

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	1.19 674	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	1.19 674	0.20 245	0.17 247	0.24 307	0.14 259	0.20 269	0.14 252

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
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

CR-Stereo	0.51 474	0.14 148	1.94 761	1.87 671	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	1.89 715	1.93 761	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

VIP-Stereo	0.70 524	2.97 709	2.43 778	2.49 715	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	1.86 709	1.26 689	0.23 297	0.15 272	0.23 293	0.15 259

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 566	5.18 766	1.98 766	2.19 687	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	2.28 752	2.13 773	0.24 307	0.17 302	0.18 261	0.16 262

castereo	0.61 499	3.79 731	1.35 687	1.52 652	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	1.43 685	1.38 707	0.17 258	0.16 276	0.18 261	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	2.08 644	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

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

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

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

dad	0.23 262	1.03 466	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

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

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

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

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

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

CFNet	1.37 684	5.27 775	0.19 238	5.49 799	0.19 305	0.28 317	0.19 297	0.28 313	0.19 303	0.28 318	0.19 308	0.28 323	4.35 826	0.28 326	0.19 300	0.23 268	0.17 247	0.23 297	4.21 834	4.81 811	0.17 280

ww3	0.31 299	1.61 575	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

ww2	0.30 290	1.56 570	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

MGE	0.32 310	1.81 606	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	1.60 573	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

PhaseNet	1.74 700	6.34 793	4.81 811	6.77 808	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	6.39 824	4.61 811	0.46 506	0.38 515	0.25 301	0.18 286

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
GEStereo_RVC	0.86 578	4.45 748	0.20 252	0.27 259	0.20 313	0.27 315	0.20 301	0.26 308	0.18 295	5.03 828	0.20 317	0.27 322	0.19 309	0.27 321	0.21 312	0.20 245	0.19 274	0.19 272	4.02 832	0.20 269	0.18 286

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

ssnet_v2	0.68 518	1.96 640	1.25 683	0.29 263	0.20 313	0.30 326	0.20 301	0.29 318	0.22 319	1.50 712	0.20 317	0.31 343	0.20 317	0.27 321	0.22 316	0.24 278	1.49 714	0.26 317	0.18 309	3.90 788	0.19 293

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

DCVSM-stereo	0.36 338	1.89 629	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

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

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

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

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

DISCO	1.11 621	0.39 261	5.28 815	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	6.95 839	0.22 316	0.30 310	0.21 281	0.27 322	0.21 317	5.25 820	0.21 299

PAM	0.39 368	1.88 628	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

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

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

WCG-NET（raft）	0.32 310	1.24 546	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

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

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

gwcnet-sp	0.82 562	1.72 583	1.48 708	0.39 318	0.15 270	0.31 334	0.21 307	0.20 268	0.25 336	1.61 716	0.23 331	0.28 323	0.26 350	0.20 266	0.15 263	0.24 278	1.33 698	0.32 347	0.16 276	6.75 827	0.23 305

scenet	0.82 562	1.72 583	1.48 708	0.39 318	0.15 270	0.31 334	0.21 307	0.20 268	0.25 336	1.61 716	0.23 331	0.28 323	0.26 350	0.20 266	0.15 263	0.24 278	1.33 698	0.32 347	0.16 276	6.75 827	0.23 305

ssnet	0.82 562	1.72 583	1.48 708	0.39 318	0.15 270	0.31 334	0.21 307	0.20 268	0.25 336	1.61 716	0.23 331	0.28 323	0.26 350	0.20 266	0.15 263	0.24 278	1.33 698	0.32 347	0.16 276	6.75 827	0.23 305

CRFU-Net	0.65 508	1.67 580	1.22 679	1.96 679	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	1.80 708	1.62 728	0.34 364	0.23 329	0.33 340	0.23 305

NINENet	0.69 521	3.87 735	1.20 630	1.98 680	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	1.79 707	1.56 720	0.34 364	0.22 321	0.34 345	0.23 305

FENet	0.54 481	1.52 567	1.19 627	1.41 648	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	1.40 683	1.07 617	0.32 347	0.23 329	0.33 340	0.23 305

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

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

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

CAS	0.30 290	1.17 488	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

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.
IER	0.88 583	7.04 794	2.23 772	2.75 721	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

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
CroCo-Stereo	0.73 534	1.22 544	0.25 285	1.22 624	0.25 341	1.22 685	0.25 333	1.22 686	0.25 336	1.22 695	0.25 345	1.22 697	0.25 340	1.22 697	0.25 336	1.22 667	0.26 305	1.21 706	0.25 342	1.22 688	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
base	0.56 487	2.58 685	1.43 703	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

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 492	5.10 762	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

canet-new	0.44 413	1.82 614	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	1.81 606	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	1.82 614	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	1.80 601	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	1.81 606	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	1.80 601	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	1.80 601	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

BARStereo	0.44 413	1.78 595	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

FCBStereo	0.44 413	1.79 600	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	1.78 595	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

MUNStereo	0.44 413	1.81 606	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

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 400	1.76 590	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	1.78 595	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	1.81 606	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	1.83 617	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	5.12 763	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	1.76 590	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	1.80 601	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	1.81 606	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	1.77 592	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

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 400	1.78 595	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	1.85 623	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	1.77 592	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

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 413	1.86 626	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	1.80 601	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	1.82 614	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	1.77 592	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

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 413	1.83 617	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

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

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

GCAP-BAT	0.41 382	1.30 550	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

HH	0.71 527	2.54 682	0.74 566	1.10 561	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	2.54 682	0.74 566	1.10 561	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

LoS_RVC	0.30 290	1.14 482	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

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

UCFNet_RVC	2.75 785	10.06 816	0.29 311	10.31 830	0.29 370	0.42 420	0.29 370	0.43 426	0.29 373	0.42 412	0.29 378	0.42 426	9.87 843	0.43 427	0.29 370	0.36 343	9.84 838	0.36 390	0.26 348	9.77 841	0.26 324

GeoMambaStereo_RVC	0.56 487	2.49 681	1.46 706	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

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

small-0shot	0.35 329	1.92 638	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

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

TestStereo_HL3	2.76 786	0.41 278	11.46 836	14.11 833	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	13.57 842	10.32 840	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

TestStereo_HL2	2.73 783	0.41 278	11.06 833	14.13 834	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	13.51 841	10.37 841	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

GGDA	2.76 786	0.41 278	11.34 835	14.28 835	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	13.45 840	10.57 842	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

TestStereo-Hl	2.78 788	0.42 290	11.23 834	14.38 836	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	13.64 843	10.73 843	0.41 477	0.27 387	0.38 387	0.27 364

RMAStereo	0.45 436	1.81 606	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	1.99 641	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-FT	0.41 382	1.06 473	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

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

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

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	1.09 476	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

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

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

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.77 545	1.29 548	0.29 311	1.27 629	0.29 370	1.27 689	0.26 340	1.26 690	0.26 350	1.26 696	0.26 350	1.27 701	0.26 350	1.26 699	0.27 343	1.27 670	0.27 318	1.27 712	0.27 387	1.27 693	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

BUS	0.83 566	1.91 632	0.92 592	4.48 770	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	1.97 721	4.19 808	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 364

BSDual-CNN	0.81 557	1.91 632	0.92 592	4.48 770	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	1.97 721	4.19 808	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 364

hknet	1.10 619	1.85 623	3.49 801	4.48 770	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	4.39 794	4.19 808	0.33 354	0.23 329	0.34 345	0.27 364

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

AANet_RVC	1.26 677	0.31 235	4.99 813	5.93 802	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	5.66 818	4.76 812	0.26 317	0.30 442	0.24 298	0.27 364

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

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

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

testmc14	2.43 772	10.48 819	8.02 830	8.93 820	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	8.88 837	6.99 827	0.41 477	0.28 408	0.39 436	0.28 393

MCSU-Stereo	2.48 775	10.56 820	8.50 832	9.47 824	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	8.86 836	6.93 826	0.40 459	0.29 423	0.39 436	0.28 393

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 382	1.09 476	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

DEFOM-Stereo	0.68 518	3.11 713	1.40 701	1.63 664	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	1.59 699	1.47 713	0.30 337	0.29 423	0.30 324	0.28 393

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

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

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.
Gwc-CoAtRS	0.41 382	1.49 566	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

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

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

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

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

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
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

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

RCA-Stereo	0.51 474	3.22 717	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

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

CFNet_pseudo	2.67 782	9.36 811	0.32 342	10.99 831	0.33 458	0.85 589	0.33 449	0.49 497	0.33 458	0.49 499	0.32 449	0.49 506	7.26 837	0.49 504	0.33 446	0.41 389	9.62 836	0.41 477	0.29 423	10.03 842	0.29 402

ccnet	0.80 552	2.28 662	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	1.56 733	2.38 767	0.33 446	0.41 389	0.29 341	0.42 493	1.57 750	2.28 752	0.29 402

CFNet-RSSM	0.91 586	4.89 754	0.34 361	0.44 367	1.07 656	1.62 716	1.40 741	0.91 596	0.35 474	1.60 713	1.39 742	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

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

ccs_rob	2.79 789	10.17 818	0.32 342	10.00 828	0.33 458	0.49 502	0.33 449	1.90 727	0.32 448	0.51 522	0.33 458	0.49 506	9.24 842	0.49 504	0.33 446	0.41 389	9.82 837	0.41 477	0.28 408	9.34 839	0.29 402

test410	0.66 510	5.69 786	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

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

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

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

EKT-Stereo	0.37 348	0.40 265	0.44 449	1.07 559	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

PML	0.46 445	1.36 557	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

GES	0.66 510	2.34 670	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	2.46 803	2.49 765	0.30 417

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
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

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

DDF-Stereo	0.43 400	1.15 485	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

1test111	0.37 348	1.02 464	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	1.02 464	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

PCWNet_CMD	2.80 790	9.82 814	0.32 342	10.09 829	0.32 445	0.49 502	0.33 449	3.34 799	0.33 458	0.49 499	0.33 458	0.49 506	8.73 839	0.48 497	0.33 446	0.41 389	9.22 833	0.42 493	0.29 423	9.55 840	0.31 427

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

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

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

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

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

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

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

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	1.03 466	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

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

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

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

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	1.08 602	0.26 305	0.33 354	0.27 387	0.34 345	0.33 443

GCST	0.50 469	2.08 644	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

RAFT-Stereo-weight	0.45 436	1.90 631	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

LL-Strereo2	0.48 460	1.73 588	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

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	4.47 749	2.35 775	1.99 681	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	1.87 711	2.16 774	0.47 516	0.37 501	0.39 436	0.33 443

test_1	0.93 593	4.47 749	2.35 775	1.99 681	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	1.87 711	2.16 774	0.47 516	0.37 501	0.39 436	0.33 443

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

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

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

GEAStereo	0.62 502	3.91 736	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	3.91 736	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

GASTEREO	0.48 460	1.21 538	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

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

UGAM-zero	0.51 474	2.17 654	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

UGAM	0.51 474	2.23 659	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

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

GSStereo	0.81 557	4.28 746	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	3.79 818	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	3.79 818	0.50 512	0.38 483	0.54 485	0.43 468	0.46 506	0.34 479	0.46 481	0.35 463

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

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

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	1.10 640	0.38 489	0.49 504	0.38 483	0.71 533	0.88 594	5.98 836	0.36 498	0.46 481	0.36 466

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

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

iRaftStereo_RVC	0.97 598	3.17 716	2.30 774	2.42 712	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	2.38 761	2.34 778	0.49 529	0.36 498	0.49 502	0.36 466

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

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

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

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

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)
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

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
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

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

MSCF	0.51 474	1.40 563	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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo	0.75 538	4.15 743	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

DNS	0.86 578	2.43 678	1.66 720	2.03 683	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	1.97 721	1.63 730	0.55 554	0.40 521	0.55 525	0.40 489

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

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

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

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.
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
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

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

MWDA-net	0.67 516	0.66 371	0.45 451	2.84 727	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

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

MonSter	0.60 492	0.64 370	0.52 497	0.62 469	0.44 530	2.07 736	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

DispNO	1.00 601	0.63 368	0.43 447	3.45 750	0.44 530	0.65 555	0.43 525	0.64 554	0.43 528	0.64 560	0.43 527	0.64 562	3.03 796	0.64 558	0.43 521	4.55 797	0.43 468	0.63 565	0.43 542	0.63 539	0.43 508

MyStereo07	0.60 492	3.72 729	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

MyStereo04	0.56 487	3.72 729	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

GStereo	0.75 538	2.98 710	1.68 721	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

PAM_32	0.64 506	2.38 674	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

Occ-G	1.12 622	0.52 336	3.72 806	3.50 754	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	3.42 785	4.02 807	0.52 545	0.45 545	0.51 515	0.44 511

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

MWSP-net	0.96 597	0.75 387	0.49 480	4.84 790	0.48 548	1.28 691	0.52 562	1.20 639	0.51 563	1.14 644	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

LL-Strereo	1.01 609	5.06 761	1.63 717	0.70 495	1.43 734	0.56 537	0.46 536	0.57 538	0.50 556	0.57 545	0.50 558	1.58 716	0.49 551	0.59 548	0.50 549	1.64 702	0.52 514	0.51 542	1.37 737	0.52 519	0.45 514

FAST (zero-shot)	0.87 582	1.55 569	0.42 445	1.57 655	0.42 525	1.62 716	0.45 532	1.59 710	0.42 526	1.66 721	0.44 529	1.62 721	0.42 520	1.59 715	0.42 516	0.64 518	0.43 468	0.64 567	0.42 539	0.67 545	0.46 517

MLG-Stereo	0.92 588	0.90 422	0.84 583	1.27 629	0.49 552	1.38 701	0.88 635	1.41 705	0.97 651	0.73 576	1.09 663	1.26 698	0.43 525	0.72 571	1.05 653	1.13 612	0.49 497	1.18 657	0.66 603	1.01 616	0.46 517

AIO-Stereo	0.84 569	0.66 371	0.70 554	0.83 518	0.67 594	0.98 604	0.82 632	1.14 627	0.72 617	1.03 630	0.74 620	1.03 633	1.09 654	0.99 617	0.45 525	1.04 599	0.73 575	0.95 630	0.74 624	0.94 606	0.46 517

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

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

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

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

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

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

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

AEACV	1.12 622	0.52 336	3.12 797	3.24 739	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	3.01 780	3.88 805	0.71 584	0.60 587	0.80 575	0.48 527

TorneroNet	0.66 510	0.53 342	0.50 486	0.50 429	0.64 587	1.06 623	0.70 608	0.50 506	0.51 563	0.49 499	0.69 603	0.49 506	0.50 556	0.48 497	1.15 665	0.71 533	0.49 497	1.14 647	1.08 665	0.49 502	0.49 533

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

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

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

WCG-NET	0.61 499	1.21 538	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

MyStereo8	0.71 527	3.92 738	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

test-3	0.98 600	4.13 742	1.85 741	1.85 670	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	1.68 703	1.81 743	0.40 459	0.43 542	0.66 542	0.50 536

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

FSD	0.61 499	0.59 360	0.50 486	2.58 719	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

zero-FE	0.72 530	1.31 552	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

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

CAR	0.72 530	0.76 390	0.59 512	0.84 519	1.19 672	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	1.19 672	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

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	1.42 684	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	1.46 687	0.26 305	0.34 364	0.26 348	0.36 369	0.53 548

ktn	0.72 530	0.53 342	1.08 615	1.14 567	0.51 562	1.22 685	1.36 734	0.51 520	0.59 576	0.51 522	0.51 564	0.69 570	1.20 667	0.67 562	0.51 554	0.51 478	0.49 497	0.58 558	0.66 603	0.52 519	0.53 548

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

MGA	0.73 534	0.76 390	0.60 516	0.92 532	1.17 668	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

monster-pro	0.75 538	1.67 580	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

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	1.36 680	0.31 356	0.34 364	0.30 442	0.36 369	0.54 551

CFNet_ucs	2.73 783	9.64 813	0.33 347	9.92 827	0.32 445	0.49 502	0.33 449	0.49 497	0.33 458	0.49 499	0.33 458	0.49 506	8.98 841	0.48 497	0.33 446	0.41 389	9.96 839	0.40 459	0.29 423	10.12 843	0.54 551

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

FC-DCNN	1.07 616	1.09 476	0.98 597	0.89 525	0.52 563	1.41 705	0.91 638	1.21 685	1.24 729	1.96 731	2.05 802	1.91 732	1.30 721	1.27 702	1.08 655	0.80 558	0.60 538	0.58 558	0.41 531	0.68 547	0.54 551

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

MyStereo06	0.75 538	4.12 740	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

MyStereo05	0.80 552	4.12 740	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

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

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

FlowAnything_test	1.02 611	1.72 583	0.71 558	1.59 657	0.70 602	1.61 714	0.69 601	1.61 712	0.70 609	1.60 713	0.70 607	1.61 720	0.69 600	1.61 718	0.70 607	0.81 562	0.58 529	0.81 603	0.55 575	0.81 578	0.56 562

FlowAnything	1.02 611	1.71 582	0.72 561	1.59 657	0.69 598	1.60 713	0.69 601	1.61 712	0.70 609	1.60 713	0.69 603	1.60 717	0.69 600	1.61 718	0.69 598	0.81 562	0.58 529	0.81 603	0.56 579	0.82 580	0.56 562

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 538	0.92 429	0.85 584	0.96 544	0.59 573	1.27 689	0.44 526	0.59 544	0.69 601	0.91 603	0.68 598	0.55 543	0.61 579	1.06 635	0.83 630	0.62 512	0.70 568	0.90 614	0.41 531	0.89 590	0.56 562

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.
DDUNet	0.81 557	2.45 679	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

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

UDG	0.80 552	2.21 658	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

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

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

WQFJA1++	0.84 569	0.98 440	0.67 541	1.26 628	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

WQFJX	0.85 575	1.00 450	0.68 549	1.30 636	0.75 611	1.01 614	0.68 593	1.01 616	0.68 596	1.01 624	0.68 598	1.03 633	0.68 593	1.02 631	0.67 582	0.97 587	0.67 553	0.93 624	0.63 591	0.94 606	0.63 572

NLMM1	0.86 578	0.98 440	0.69 551	1.48 651	0.75 611	1.01 614	0.69 601	1.00 607	0.69 601	1.00 613	0.70 607	1.00 618	0.68 593	1.01 627	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	1.27 629	0.75 611	1.00 606	0.68 593	1.00 607	0.67 590	1.00 613	0.67 592	1.02 631	0.67 588	1.02 631	0.67 582	0.97 587	0.67 553	0.93 624	0.63 591	0.92 597	0.63 572

NLSM3	0.85 575	0.99 448	0.68 549	1.29 634	0.76 616	1.01 614	0.68 593	1.01 616	0.68 596	1.02 628	0.68 598	1.01 627	0.68 593	1.01 627	0.68 590	0.97 587	0.68 559	0.93 624	0.64 596	0.93 602	0.63 572

pcwnet_v2	2.66 781	9.89 815	0.33 347	9.89 826	0.32 445	0.50 511	0.32 438	0.49 497	0.33 458	0.49 499	0.34 466	0.49 506	8.76 840	0.48 497	0.33 446	0.41 389	9.58 835	0.40 459	0.29 423	9.01 838	0.63 572

WQFJX1	0.84 569	0.98 440	0.67 541	1.30 636	0.75 611	1.01 614	0.67 588	1.01 616	0.67 590	1.01 624	0.67 592	1.01 627	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

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

WQFJA1	0.85 575	0.98 440	0.67 541	1.29 634	0.76 616	1.01 614	0.67 588	1.02 621	0.67 590	1.02 628	0.67 592	1.01 627	0.67 588	1.01 627	0.68 590	0.99 592	0.67 553	0.93 624	0.64 596	0.92 597	0.65 580

plain	1.88 706	3.16 715	0.64 531	3.10 732	0.65 589	3.10 790	0.64 581	3.12 795	0.65 586	3.10 796	0.65 589	3.11 796	0.65 583	3.12 795	0.65 578	3.12 781	0.65 550	3.13 794	0.65 600	3.13 782	0.65 580

MSMDNet	2.65 780	10.14 817	0.33 347	9.74 825	0.32 445	0.87 592	0.33 449	2.95 794	0.68 596	0.49 499	0.34 466	0.49 506	5.70 833	0.49 504	0.33 446	0.42 403	9.57 834	0.41 477	0.31 453	8.36 835	0.65 580

STTRV1_RVC	0.82 562	1.60 573	0.70 554	1.01 554	0.60 575	1.07 626	0.69 601	1.01 616	0.60 577	0.72 572	0.55 570	1.02 631	0.68 593	1.03 633	0.67 582	0.89 573	0.63 546	0.92 620	0.57 582	0.90 593	0.65 580

PA-Net	11.80 836	223.51 867	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.
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

MoCha-V2	2.11 745	26.97 839	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

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
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

AdaDepth	0.86 578	0.93 433	0.71 558	1.01 554	1.07 656	1.02 620	0.71 611	1.00 607	0.71 614	1.01 624	0.71 613	1.00 618	0.72 610	1.14 646	0.71 609	0.92 577	0.64 548	0.90 614	0.64 596	0.89 590	0.69 589

LiteMatch	1.13 624	0.73 382	2.80 782	3.23 737	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	2.97 778	2.43 780	0.68 574	0.32 461	0.56 528	0.70 592

Lsterematch	1.13 624	0.73 382	2.80 782	3.23 737	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	2.97 778	2.43 780	0.68 574	0.32 461	0.56 528	0.70 592

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

DCRE	0.84 569	1.89 629	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

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

MSMD_ROB	1.19 626	1.10 480	0.70 554	1.10 561	0.60 575	1.10 630	0.70 608	1.10 626	0.70 609	1.10 634	0.70 607	1.10 640	0.70 604	7.00 840	0.70 607	1.10 605	0.70 568	1.10 646	0.70 617	1.10 622	0.70 592

Wavelet-MonSter	1.00 601	1.21 538	0.76 569	1.94 676	1.01 649	1.11 633	0.76 619	1.15 628	0.76 623	1.11 639	0.76 622	1.14 646	0.76 615	1.11 643	0.76 619	1.21 665	0.90 595	1.02 642	0.71 620	1.02 618	0.71 598

noway5	1.92 709	4.97 757	1.95 763	2.31 703	1.68 754	2.21 748	1.68 762	2.21 752	1.69 764	2.22 760	1.68 766	2.21 751	1.68 747	2.21 753	1.68 763	2.18 739	1.87 758	1.71 736	0.65 600	0.85 584	0.72 599

ours_stereo	1.20 627	1.21 538	0.90 588	1.64 665	1.11 660	1.35 696	0.67 588	1.76 722	0.93 645	1.70 725	1.10 664	1.39 708	0.75 614	1.41 710	0.81 628	1.60 701	1.03 613	1.33 715	1.00 654	1.61 710	0.72 599

iGMRVC	0.84 569	2.85 707	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

HSM-Net_RVC	0.95 596	1.17 488	0.78 573	1.18 577	0.71 604	1.16 638	0.75 617	1.09 625	0.80 630	1.10 634	0.75 621	1.17 649	0.74 612	1.17 649	0.80 625	1.13 612	0.73 575	1.17 654	0.77 629	1.16 630	0.72 599
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UniTT-Stereo	2.03 727	3.43 722	0.72 561	3.42 749	0.73 607	3.27 793	0.68 593	3.38 800	0.69 601	3.29 799	0.72 616	3.28 799	0.70 604	3.35 801	0.68 590	3.39 784	0.68 559	3.31 797	0.69 613	3.37 783	0.73 603

ToySt	0.92 588	2.11 648	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

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

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

Hybrid-DGEV	1.03 613	1.75 589	0.80 577	1.28 633	0.78 620	1.26 688	0.80 625	1.26 690	0.78 624	1.26 696	0.78 627	1.26 698	0.78 619	1.26 699	0.78 621	1.15 615	0.75 578	1.14 647	0.74 624	1.14 625	0.75 607

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

HBP-ISP	1.24 676	1.72 583	1.65 718	1.15 570	0.76 616	1.40 703	0.88 635	1.67 718	1.02 661	1.69 723	1.38 740	1.69 723	1.21 713	1.87 733	1.21 721	1.05 600	0.79 585	0.97 634	0.80 635	1.19 638	0.75 607

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

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

Hybrid-DGEV-03	1.07 616	1.83 617	0.83 581	1.34 641	0.81 627	1.32 694	0.81 629	1.31 697	0.81 633	1.31 699	0.82 633	1.32 703	0.82 625	1.32 704	0.81 628	1.19 617	0.77 581	1.19 659	0.76 627	1.19 638	0.77 612

Hybrid-DGEV-2	1.05 615	1.83 617	0.83 581	1.33 640	0.82 628	1.30 692	0.81 629	1.26 690	0.79 628	1.29 698	0.79 629	1.26 698	0.80 621	1.26 699	0.79 622	1.20 619	0.78 583	1.18 657	0.77 629	1.20 640	0.77 612

RAStereo	2.23 761	3.64 725	0.76 569	3.65 758	0.86 630	3.66 798	0.76 619	3.67 804	0.81 633	3.66 801	0.76 622	3.66 802	0.77 617	3.68 803	0.77 620	3.68 787	0.77 581	3.69 802	0.77 629	3.70 786	0.77 612

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

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

DPSimNet_ROB	0.97 598	1.18 490	0.81 580	1.10 561	0.91 636	1.02 620	0.82 632	1.04 622	0.91 638	1.03 630	0.86 636	1.28 702	0.82 625	1.03 633	0.89 633	1.17 616	0.81 590	1.02 642	0.82 638	1.08 621	0.81 618

Selective-RAFT	0.89 585	0.89 418	0.72 561	1.16 575	0.78 620	1.06 623	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

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

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

L400	1.29 680	1.38 560	1.00 599	4.01 765	1.03 652	1.42 707	0.92 639	1.42 707	0.91 638	1.33 700	1.01 657	1.39 708	0.92 631	1.40 708	1.09 657	1.31 673	0.92 599	1.21 706	0.95 650	1.30 696	0.88 622

LiteMatch*	2.07 733	1.30 550	5.73 818	6.28 805	0.79 622	1.33 695	0.80 625	1.30 696	1.02 661	1.33 700	0.84 635	1.33 704	0.97 635	1.28 703	1.04 651	6.05 822	5.89 818	1.28 713	0.76 627	1.28 694	0.88 622

IGEVStereo-DCA	1.77 702	4.21 744	1.84 739	2.49 715	2.11 789	2.54 774	1.36 734	1.65 716	1.17 678	2.75 790	1.90 785	2.54 775	1.15 660	0.94 611	1.11 659	1.50 691	1.32 691	0.96 632	1.46 746	1.49 703	0.88 622

rrr	1.77 702	4.21 744	1.84 739	2.49 715	2.11 789	2.54 774	1.36 734	1.65 716	1.17 678	2.75 790	1.90 785	2.54 775	1.15 660	0.94 611	1.11 659	1.50 691	1.32 691	0.96 632	1.46 746	1.49 703	0.88 622

CGFBStereo	1.54 692	1.61 575	1.00 599	4.82 788	1.22 722	1.75 719	1.06 659	1.71 719	1.04 663	1.69 723	1.22 722	1.68 722	1.08 653	1.81 730	1.04 651	1.50 691	1.13 631	1.70 735	1.13 670	1.72 717	0.89 626

MM-Stereo_test2	1.20 627	1.85 623	1.05 611	1.46 650	0.94 640	1.36 699	0.99 648	1.36 699	0.95 648	1.41 708	0.98 649	1.40 711	0.96 634	1.37 706	0.95 639	1.37 682	1.06 615	1.33 715	0.93 648	1.29 695	0.89 626

4D-IteraStereo	0.78 548	3.13 714	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

L500	1.30 681	1.33 554	1.01 607	4.69 784	0.84 629	1.35 696	0.95 644	1.38 702	0.94 647	1.33 700	0.98 649	1.36 705	0.91 630	1.40 708	1.08 655	1.28 672	0.90 595	1.21 706	0.99 653	1.23 689	0.90 629

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

FETStereo	1.53 690	1.64 577	1.01 607	4.86 791	1.22 722	1.73 718	1.00 649	1.74 720	1.06 666	1.67 722	1.22 722	1.71 725	1.02 647	1.78 728	1.11 659	1.51 694	1.13 631	1.60 731	1.03 663	1.71 715	0.92 631

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

UPFNet	0.42 397	1.20 492	0.17 218	0.24 239	0.17 287	0.25 301	0.17 282	1.19 636	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	1.15 628	0.93 633

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

MEA-ACV	1.66 696	0.87 412	0.61 522	11.81 832	1.35 727	1.50 710	0.71 611	1.23 688	0.92 643	1.13 643	0.96 646	1.69 723	0.70 604	1.23 698	1.16 669	1.54 697	1.20 640	1.58 729	0.85 641	1.12 623	0.95 636

FETCStereo	1.51 688	1.66 579	1.05 611	4.56 780	1.06 655	1.79 721	1.15 669	1.75 721	1.16 673	1.73 726	1.10 664	1.74 726	1.06 650	1.74 723	1.22 722	1.47 688	1.04 614	1.54 728	0.92 643	1.56 706	0.96 637

qqai	1.22 674	1.38 560	1.12 616	1.39 647	1.14 661	1.40 703	1.14 667	1.41 705	1.12 669	1.40 707	1.11 666	1.40 711	1.13 656	1.41 710	1.15 665	1.25 668	0.97 604	1.24 710	1.01 661	1.24 690	0.96 637

L4000	1.46 686	1.52 567	1.21 677	4.04 766	1.10 659	1.51 711	1.07 660	1.57 709	1.09 667	1.64 720	1.20 675	1.56 715	1.21 713	1.76 724	1.14 663	1.58 698	1.06 615	1.41 722	1.08 665	1.51 705	0.97 639

MM-Stereo_test3	1.27 678	2.07 643	1.18 625	1.60 660	1.02 651	1.45 708	1.01 655	1.40 704	1.04 663	1.44 710	1.03 660	1.46 714	1.02 647	1.44 713	1.02 650	1.51 694	1.12 630	1.32 714	0.98 651	1.38 700	0.97 639

delet	0.43 400	1.21 538	0.17 218	0.25 246	0.17 287	0.25 301	0.18 291	1.26 690	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	1.18 636	0.98 641

MMNet	0.44 413	1.24 546	0.17 218	0.25 246	0.17 287	0.25 301	0.18 291	1.26 690	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	1.20 640	0.99 642

psm_up	0.43 400	1.19 491	0.17 218	0.25 246	0.18 299	0.25 301	0.19 297	1.26 690	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	1.18 636	0.99 642

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

BLMT-Stereo	1.53 690	1.36 557	1.06 613	1.42 649	1.23 726	1.41 705	1.07 660	1.43 708	1.12 669	1.42 709	1.06 661	1.83 729	1.07 651	1.42 712	1.07 654	1.27 670	1.38 707	6.80 837	1.00 654	1.26 692	1.00 644

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 586	0.86 410	0.89 585	1.25 627	0.69 598	1.05 622	0.81 629	1.16 631	0.50 556	1.12 640	0.97 648	0.72 577	0.82 625	1.06 635	0.95 639	0.61 507	0.87 593	1.03 644	0.85 641	1.04 619	1.01 650

trnet	1.01 609	1.01 460	1.01 607	1.01 554	1.01 649	1.01 614	1.01 655	1.01 616	1.01 660	1.01 624	1.01 657	1.01 627	1.01 646	1.01 627	1.01 649	1.01 598	1.01 611	1.01 641	1.01 661	1.01 616	1.01 650

ff7	1.68 697	2.68 689	1.35 687	0.97 546	0.89 632	1.84 722	2.15 795	2.12 737	1.80 778	2.05 741	1.56 748	2.33 762	2.12 786	2.23 758	2.25 798	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 593	1.04 652

ffff	1.68 697	2.68 689	1.35 687	0.97 546	0.89 632	1.84 722	2.15 795	2.12 737	1.80 778	2.05 741	1.56 748	2.33 762	2.12 786	2.23 758	2.25 798	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 593	1.04 652

ccc-4	1.68 697	2.68 689	1.35 687	0.97 546	0.89 632	1.84 722	2.15 795	2.12 737	1.80 778	2.05 741	1.56 748	2.33 762	2.12 786	2.23 758	2.25 798	1.31 673	1.07 617	1.48 723	1.41 740	0.90 593	1.04 652

edge stereo	2.43 772	27.07 840	1.14 619	1.06 558	1.14 661	1.08 627	1.17 673	1.16 631	1.14 671	1.10 634	1.16 670	1.09 638	1.16 664	1.10 641	1.16 669	1.10 605	1.11 627	1.16 650	1.19 675	1.13 624	1.11 655

Abc-Net	2.32 764	24.75 831	1.14 619	1.17 576	1.17 668	1.11 633	1.15 669	1.17 633	1.21 726	1.08 633	1.16 670	1.12 645	1.14 659	1.09 639	1.17 671	1.09 603	1.16 635	1.17 654	1.17 674	1.16 630	1.11 655
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HNOStereo	1.51 688	1.78 595	1.20 630	4.42 769	1.08 658	1.78 720	1.12 666	1.76 722	1.10 668	1.74 727	1.02 659	1.78 727	1.07 651	1.68 720	1.22 722	1.49 689	0.93 602	1.50 726	0.93 648	1.56 706	1.12 657

StereoVision	3.15 792	5.00 759	0.89 585	4.83 789	1.00 643	3.93 799	1.27 728	6.37 834	1.34 734	5.67 834	1.26 728	5.84 835	1.27 718	5.03 831	1.24 725	5.10 815	1.09 623	4.61 815	0.57 582	5.62 823	1.12 657

GLC_STEREO	1.07 616	1.01 460	1.06 613	1.07 559	1.05 654	1.06 623	1.08 662	1.08 623	1.05 665	1.07 632	1.06 661	1.08 636	1.05 649	1.06 635	1.10 658	1.07 601	1.09 623	1.05 645	1.05 664	1.06 620	1.12 657

AF-Net	2.37 769	25.71 835	1.17 623	1.13 566	1.15 663	1.15 637	1.18 674	1.19 636	1.16 673	1.10 634	1.15 667	1.10 640	1.18 665	1.12 645	1.15 665	1.10 605	1.10 626	1.17 654	1.15 671	1.16 630	1.12 657

RGC	2.36 767	25.48 833	1.19 627	1.15 570	1.15 663	1.10 630	1.16 672	1.17 633	1.16 673	1.12 640	1.16 670	1.11 644	1.13 656	1.09 639	1.18 672	1.10 605	1.15 634	1.16 650	1.12 668	1.14 625	1.12 657

KSHMR	0.66 510	0.50 326	0.48 473	1.15 570	0.52 563	0.49 502	0.51 561	0.49 497	0.71 614	0.67 566	0.50 558	1.16 648	1.11 655	0.66 560	0.52 556	0.49 462	0.49 497	0.51 542	0.66 603	0.50 509	1.14 662

4.25w-stereo	1.98 712	2.72 696	1.46 706	3.47 751	1.43 734	2.07 736	1.98 786	2.53 776	1.52 746	2.71 783	1.98 797	1.81 728	1.62 738	1.96 736	1.36 737	1.88 714	2.00 763	2.53 788	1.61 762	1.74 719	1.15 663

2w_stereo	1.99 713	2.36 673	1.81 730	3.24 739	1.67 750	1.94 727	1.98 786	2.72 780	1.68 757	2.72 784	1.94 788	1.98 736	1.74 761	1.79 729	1.27 729	1.95 720	2.00 763	2.53 788	1.60 758	1.68 714	1.15 663

Nwc_Net	2.37 769	25.95 836	1.15 621	1.14 567	1.15 663	1.08 627	1.14 667	1.17 633	1.16 673	1.14 644	1.15 667	1.08 636	1.15 660	1.11 643	1.14 663	1.10 605	1.11 627	1.16 650	1.09 667	1.16 630	1.15 663

4.5w-stereo	1.99 713	2.33 666	1.81 730	3.28 741	1.68 754	1.94 727	1.99 789	2.72 780	1.70 765	2.72 784	1.99 800	1.97 735	1.68 747	1.76 724	1.29 732	1.91 717	2.02 769	2.53 788	1.61 762	1.75 720	1.16 666

4.25_new	2.00 717	2.33 666	1.82 735	3.32 744	1.69 759	1.95 730	1.99 789	2.72 780	1.71 767	2.72 784	1.97 791	2.01 738	1.74 761	1.77 726	1.28 730	2.18 739	2.01 765	2.48 786	1.58 753	1.65 711	1.17 667

4.5w_new	2.00 717	2.33 666	1.82 735	3.32 744	1.69 759	1.95 730	1.99 789	2.72 780	1.71 767	2.72 784	1.97 791	2.01 738	1.74 761	1.77 726	1.28 730	2.18 739	2.01 765	2.48 786	1.58 753	1.65 711	1.17 667

RP	2.33 765	25.00 832	1.13 618	1.15 570	1.15 663	1.10 630	1.15 669	1.15 628	1.15 672	1.12 640	1.15 667	1.09 638	1.13 656	1.10 641	1.15 665	1.11 610	1.09 623	1.16 650	1.12 668	1.16 630	1.17 667

NCC-stereo	2.36 767	25.52 834	1.17 623	1.15 570	1.17 668	1.11 633	1.11 663	1.15 628	1.16 673	1.10 634	1.16 670	1.10 640	1.15 660	1.14 646	1.13 662	1.09 603	1.11 627	1.15 649	1.16 673	1.17 635	1.17 667

stereogan	2.33 765	24.38 830	1.18 625	1.18 577	1.18 671	1.14 636	1.18 674	1.19 636	1.19 680	1.14 644	1.18 674	1.14 646	1.18 665	1.14 646	1.18 672	1.14 614	1.14 633	1.19 659	1.19 675	1.15 628	1.19 671

DisPM	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

CrosDoStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

PFNet+	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

LCNet	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

HHNet	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

Patchmatch Stereo++	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672
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	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

STrans-v2	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

TransformOpticalFlow	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

OMP-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

IIG-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

NF-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

OCTAStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

PSM-softLoss	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

KMStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

NRIStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

PSM-adaLoss	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

PSM-AAD	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

FTStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

ROB_FTStereo_v2	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

ROB_FTStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

Consistency-Raft	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

KYRaft	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

HUI-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

ASMatch	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

DeepStereo_LL	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

DEmStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

SST-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

THIR-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

RAFT_R40	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

DRaft	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

PFNet	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

GrayStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

RE-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

Pruner-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

TVStereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

DeepStereo_RVC	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

RAFT-RH_RVC	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

IRAFT_RVC	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

RAFT-345	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

iRAFT	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

CRE-IMP	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

GMM-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

RAFT-IKP	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

Prome-Stereo	1.20 627	1.20 492	1.20 630	1.20 579	1.20 674	1.20 639	1.20 676	1.20 639	1.20 681	1.20 649	1.20 675	1.20 651	1.20 667	1.20 651	1.20 676	1.20 619	1.20 640	1.20 661	1.20 678	1.20 640	1.20 672

SPS-STEREO	1.59 694	1.91 632	1.21 677	1.94 676	1.20 674	2.00 733	1.23 723	1.99 730	1.24 729	2.00 736	1.25 727	2.03 740	1.26 717	2.00 738	1.29 732	1.90 716	1.18 639	1.89 747	1.21 723	1.89 726	1.20 672
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
2.75w_new	1.99 713	2.34 670	1.81 730	3.14 733	1.62 743	1.94 727	1.99 789	2.72 780	1.71 767	2.72 784	1.99 800	1.90 731	1.73 759	1.82 732	1.29 732	2.37 760	2.01 765	2.31 774	1.42 743	1.77 721	1.22 718

GANetREF_RVC	1.55 693	1.94 639	1.22 679	1.88 672	1.21 720	1.88 725	1.22 722	1.88 725	1.22 727	1.88 728	1.22 722	1.88 730	1.22 715	1.89 734	1.22 722	1.87 711	1.22 688	1.88 746	1.22 724	1.88 725	1.22 718
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
S-Stereo	2.51 776	26.86 838	1.23 681	1.22 624	1.22 722	1.24 687	1.25 725	1.22 686	1.24 729	1.21 694	1.24 726	1.19 650	1.27 718	1.19 650	1.24 725	1.19 617	1.20 640	1.25 711	1.19 675	1.24 690	1.23 720

3.75w	1.99 713	2.31 664	1.83 738	3.16 735	1.65 745	1.93 726	1.98 786	2.72 780	1.68 757	2.73 789	1.97 791	2.00 737	1.72 758	1.81 730	1.25 728	2.27 751	2.01 765	2.38 779	1.42 743	1.71 715	1.24 721

CFNet-ft	0.55 485	1.57 571	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.53 800	1.61 712	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	1.56 706	1.24 721

FAT-Stereo	2.46 774	26.05 837	1.23 681	1.23 626	1.22 722	1.20 639	1.24 724	1.23 688	1.23 728	1.19 648	1.22 722	1.21 696	1.24 716	1.20 651	1.24 725	1.21 665	1.17 638	1.22 709	1.25 728	1.20 640	1.24 721

MaDis-Stereo	3.19 793	6.02 792	1.12 616	5.61 801	1.16 667	5.43 826	1.02 657	5.15 831	0.70 609	5.43 831	1.21 721	5.03 832	0.97 635	4.85 825	0.99 643	4.53 796	1.16 635	5.53 831	1.25 728	5.37 821	1.30 724

CEFStereo	1.90 707	2.10 647	1.41 702	5.22 796	1.44 737	2.21 748	1.43 747	2.09 735	1.45 744	2.23 762	1.38 740	2.23 755	1.57 734	2.22 755	1.36 737	1.97 721	1.29 690	2.01 751	1.28 731	1.87 724	1.31 725

11t	1.27 678	2.70 692	1.34 685	1.32 639	0.89 632	1.30 692	1.34 731	1.64 715	0.57 570	1.45 711	0.72 616	1.05 635	1.29 720	1.07 638	1.29 732	1.49 689	1.02 612	0.97 634	1.15 671	1.48 702	1.31 725

tt45	1.04 614	0.88 415	1.36 695	0.92 532	1.03 652	1.51 711	0.79 622	0.70 565	0.88 636	0.74 582	0.90 637	1.60 717	0.72 610	1.60 716	0.75 617	0.91 574	0.78 583	1.52 727	0.79 633	1.14 625	1.32 727

MM-Stereo_test1	1.80 704	3.41 721	1.52 713	2.12 684	1.41 733	2.04 734	1.41 742	2.05 734	1.46 745	2.04 740	1.41 743	2.05 741	1.42 731	2.05 739	1.43 743	2.04 727	1.54 719	1.94 748	1.38 739	1.99 729	1.33 728

MC-Stereo	1.76 701	2.96 708	1.37 697	2.14 685	1.37 730	2.14 739	1.36 734	2.14 740	1.37 739	2.14 745	1.37 738	2.14 742	1.37 728	2.14 743	1.37 739	1.97 721	1.32 691	1.97 750	1.32 733	1.98 728	1.33 728

CC-Net-ROB	1.36 683	1.33 554	1.33 684	1.36 644	1.38 731	1.36 699	1.33 730	1.37 701	1.34 734	1.35 704	1.36 737	1.38 707	1.34 724	1.38 707	1.38 740	1.35 678	1.38 707	1.33 715	1.35 734	1.43 701	1.34 730

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 682	1.35 556	1.35 687	1.35 643	1.35 727	1.35 696	1.35 732	1.36 699	1.35 737	1.36 705	1.35 735	1.36 705	1.36 726	1.36 705	1.35 736	1.35 678	1.35 703	1.35 718	1.35 734	1.35 698	1.35 731

RASNet	1.49 687	1.65 578	1.45 705	1.38 646	1.43 734	1.47 709	1.36 734	1.38 702	1.36 738	1.39 706	1.60 752	1.45 713	1.45 732	1.51 714	2.21 797	1.53 696	1.36 704	1.36 720	1.36 736	1.66 713	1.36 732

PS-NSSS	1.38 685	1.39 562	1.34 685	1.34 641	1.35 727	1.38 701	1.37 739	1.35 698	1.38 740	1.34 703	1.34 734	1.39 708	1.38 729	1.70 721	1.40 741	1.36 680	1.36 704	1.36 720	1.37 737	1.37 699	1.36 732

MIF-Stereo (partial)	2.58 779	3.31 720	0.66 537	3.18 736	0.66 592	3.18 791	0.66 584	3.21 796	0.67 590	3.19 797	0.66 591	3.19 797	0.66 586	3.31 799	0.68 590	5.09 814	1.79 742	8.23 841	1.67 775	6.18 825	1.38 734

999	1.00 601	1.12 481	0.59 512	1.10 561	1.21 720	1.09 629	0.52 562	1.08 623	1.43 743	1.18 647	1.35 735	0.98 617	0.52 562	0.91 605	0.85 631	0.72 541	1.46 712	0.83 608	0.98 651	0.68 547	1.41 735

sCroCo_RVC	2.10 741	2.76 700	1.92 750	2.78 726	1.39 732	2.73 783	1.41 742	2.73 786	1.40 741	2.77 795	1.41 743	2.74 791	1.40 730	2.74 790	1.40 741	2.72 776	1.42 710	2.72 792	1.44 745	2.79 779	1.42 736

RAFT_CTSACE	1.92 709	3.71 728	1.72 725	1.88 672	1.72 766	2.04 734	1.42 744	2.18 743	1.89 791	2.02 738	1.97 791	1.95 733	2.06 785	1.93 735	1.62 749	1.76 706	1.66 732	2.02 752	1.73 783	1.73 718	1.43 737

MonStereo1	1.94 711	2.77 702	1.52 713	3.73 762	1.51 738	2.13 738	1.42 744	2.32 764	1.52 746	2.31 768	1.50 746	2.53 772	1.59 735	2.34 766	1.56 746	1.91 717	1.36 704	1.86 742	1.31 732	2.07 739	1.53 738

1w_stereo	2.05 732	2.32 665	1.35 687	3.74 763	2.01 783	2.73 783	1.42 744	1.88 725	1.93 793	2.03 739	1.28 730	2.71 785	1.99 781	2.72 787	1.72 771	2.20 742	1.32 691	1.87 743	1.86 787	2.45 761	1.54 739

test_xeample3	1.10 619	1.81 606	0.61 522	0.84 519	0.49 552	0.77 572	0.66 584	0.92 599	1.40 741	0.68 568	0.46 538	0.78 587	0.54 566	1.72 722	1.48 744	1.34 677	1.52 716	1.35 718	1.67 775	1.33 697	1.55 740

derf	1.91 708	2.15 652	1.78 728	2.16 686	1.75 767	2.21 748	1.80 772	2.22 754	1.80 778	2.21 756	1.76 774	2.17 743	1.81 766	2.24 761	1.74 777	1.93 719	1.56 720	1.96 749	1.53 748	1.95 727	1.56 741

LGtest1	2.22 758	2.70 692	1.89 746	2.76 722	1.86 774	2.75 785	1.86 778	2.75 787	1.86 784	2.75 790	1.86 778	2.77 794	1.87 769	2.75 791	1.86 784	2.46 765	1.58 723	2.45 783	1.56 749	2.45 761	1.56 741

LG-G_1	2.22 758	2.71 694	1.89 746	2.77 723	1.87 778	2.75 785	1.87 781	2.76 788	1.87 788	2.75 790	1.87 780	2.76 792	1.87 769	2.75 791	1.86 784	2.47 766	1.58 723	2.45 783	1.57 750	2.45 761	1.57 743

LG-G	2.22 758	2.71 694	1.89 746	2.77 723	1.87 778	2.75 785	1.87 781	2.76 788	1.87 788	2.75 790	1.87 780	2.76 792	1.87 769	2.75 791	1.86 784	2.47 766	1.58 723	2.45 783	1.57 750	2.45 761	1.57 743

3w_stereo	2.04 730	2.24 660	1.70 722	3.15 734	2.18 795	2.49 768	1.26 727	2.03 733	1.98 795	1.98 734	1.33 733	2.72 789	1.99 781	2.59 778	1.72 771	2.22 744	1.33 698	1.85 739	1.88 793	2.50 767	1.58 745

zzzzzz3	2.07 733	5.00 759	1.93 753	2.28 697	1.66 746	2.19 742	1.66 754	2.18 743	1.67 752	2.19 751	1.66 759	2.18 744	1.67 745	2.18 745	1.66 754	2.15 731	1.85 750	2.05 753	1.59 755	2.05 731	1.59 746

DPSMNet_ROB	1.60 695	1.59 572	1.70 722	1.59 657	1.59 741	1.61 714	1.61 751	1.60 711	1.60 748	1.62 719	1.59 751	1.60 717	1.60 736	1.60 716	1.59 748	1.59 699	1.60 727	1.59 730	1.59 755	1.59 709	1.59 746

noway7	2.08 736	5.18 766	1.92 750	2.27 692	1.66 746	2.18 740	1.66 754	2.17 742	1.66 749	2.18 748	1.65 756	2.18 744	1.66 739	2.17 744	1.66 754	2.15 731	1.85 750	2.05 753	1.60 758	2.05 731	1.60 748

zzzz4	2.08 736	5.22 770	1.93 753	2.27 692	1.66 746	2.19 742	1.66 754	2.18 743	1.67 752	2.18 748	1.66 759	2.18 744	1.66 739	2.18 745	1.66 754	2.15 731	1.84 745	2.05 753	1.60 758	2.05 731	1.60 748

noway2	2.07 733	4.96 756	1.92 750	2.28 697	1.66 746	2.20 745	1.66 754	2.19 746	1.66 749	2.19 751	1.65 756	2.19 747	1.68 747	2.18 745	1.65 751	2.15 731	1.86 754	2.06 757	1.59 755	2.06 735	1.60 748

asd	2.18 751	2.77 702	1.58 715	3.59 756	2.00 782	2.58 776	1.85 777	2.39 769	1.71 767	2.47 775	1.97 791	2.59 779	1.61 737	2.56 776	1.79 779	2.51 769	1.99 762	2.11 769	1.62 768	2.36 756	1.60 748

4.5_new	2.00 717	1.84 622	1.98 766	2.77 723	2.16 791	2.27 756	1.28 729	2.09 735	1.98 795	2.01 737	1.28 730	2.71 785	1.98 779	2.51 775	1.65 751	2.26 748	1.33 698	1.87 743	1.87 788	2.49 765	1.60 748

GELT-Stereo	2.10 741	5.33 777	1.94 761	2.37 707	1.68 754	2.21 748	1.69 766	2.19 746	1.67 752	2.18 748	1.67 761	2.19 747	1.66 739	2.19 748	1.66 754	2.23 745	1.83 744	2.07 759	1.61 762	2.04 730	1.61 753

monster_256*512	2.09 739	5.21 769	1.98 766	2.30 700	1.67 750	2.18 740	1.66 754	2.20 749	1.67 752	2.19 751	1.67 761	2.19 747	1.66 739	2.19 748	1.66 754	2.15 731	1.86 754	2.05 753	1.60 758	2.06 735	1.61 753

zzzz2	2.08 736	4.92 755	1.93 753	2.30 700	1.67 750	2.19 742	1.66 754	2.20 749	1.67 752	2.20 754	1.68 766	2.21 751	1.66 739	2.20 750	1.68 763	2.17 737	1.84 745	2.07 759	1.62 768	2.05 731	1.61 753

zzz1	2.09 739	4.97 757	1.93 753	2.30 700	1.68 754	2.21 748	1.68 762	2.21 752	1.68 757	2.21 756	1.67 761	2.21 751	1.68 747	2.21 753	1.69 766	2.17 737	1.85 750	2.08 763	1.61 762	2.06 735	1.61 753

noway1	2.10 741	5.26 774	1.93 753	2.31 703	1.69 759	2.21 748	1.67 760	2.19 746	1.68 757	2.21 756	1.68 766	2.21 751	1.67 745	2.20 750	1.66 754	2.15 731	1.84 745	2.07 759	1.61 762	2.07 739	1.61 753

IGEV	2.02 725	2.20 656	1.82 735	2.90 729	2.16 791	2.41 764	1.25 725	2.00 731	1.98 795	1.99 735	1.31 732	2.72 789	1.93 775	2.67 784	1.69 766	2.26 748	1.32 691	1.83 738	1.87 788	2.53 772	1.61 753

zzzzzzz1	2.10 741	5.20 768	1.93 753	2.38 709	1.68 754	2.20 745	1.67 760	2.20 749	1.68 757	2.20 754	1.67 761	2.20 750	1.68 747	2.20 750	1.67 762	2.24 746	1.86 754	2.06 757	1.61 762	2.06 735	1.62 759

noway4	2.11 745	5.14 764	1.93 753	2.37 707	1.69 759	2.20 745	1.68 762	2.22 754	1.68 757	2.21 756	1.69 770	2.23 755	1.68 747	2.22 755	1.66 754	2.24 746	1.84 745	2.09 768	1.63 771	2.09 744	1.62 759

2.25w	2.00 717	1.86 626	1.98 766	2.95 730	2.17 793	2.26 755	1.35 732	2.42 770	2.00 798	2.07 744	1.27 729	2.53 772	1.99 781	2.29 763	1.49 745	2.21 743	1.32 691	1.85 739	1.87 788	2.52 769	1.62 759

noway3	2.12 747	5.22 770	1.93 753	2.39 710	1.70 764	2.23 754	1.70 768	2.22 754	1.70 765	2.22 760	1.70 772	2.23 755	1.69 754	2.22 755	1.71 768	2.28 752	1.86 754	2.08 763	1.63 771	2.09 744	1.63 762

3.25w	2.04 730	2.20 656	1.48 708	3.03 731	2.17 793	2.63 778	1.39 740	1.96 728	1.95 794	1.96 731	1.37 738	2.71 785	1.96 778	2.71 785	1.73 776	2.26 748	1.32 691	1.87 743	1.87 788	2.51 768	1.63 762

UDGNet	2.23 761	5.40 781	1.72 725	2.48 714	1.69 759	2.51 771	1.69 766	2.51 775	1.72 771	2.50 777	1.69 770	2.52 771	1.69 754	2.50 774	1.68 763	2.41 763	1.70 735	2.42 781	1.69 779	2.42 758	1.64 764

MFMNet_re	1.81 705	1.91 632	1.71 724	1.95 678	1.70 764	1.95 730	1.70 768	1.96 728	1.74 774	1.97 733	1.72 773	1.95 733	1.71 757	1.97 737	1.71 768	1.86 709	1.62 728	1.85 739	1.66 774	1.86 723	1.64 764

Anonymous3	2.55 777	3.26 719	1.65 718	3.28 741	1.63 744	3.24 792	1.68 762	3.27 797	1.66 749	3.28 798	1.67 761	3.25 798	1.66 739	3.27 797	1.64 750	3.26 782	1.65 731	3.30 796	1.65 773	4.95 816	1.65 766

MonStereo	2.17 749	2.41 676	1.49 712	2.67 720	1.67 750	2.60 777	2.04 793	2.32 764	1.76 775	2.44 773	1.68 766	2.50 770	1.69 754	2.38 767	1.80 780	2.28 752	1.78 740	2.63 791	2.14 796	3.47 784	1.68 767

qwe	2.18 751	2.60 686	1.58 715	3.83 764	1.90 780	2.53 772	1.90 784	2.48 772	1.73 772	2.37 771	1.92 787	2.53 772	1.68 747	2.56 776	1.83 781	2.52 771	1.87 758	2.07 759	1.68 777	2.32 754	1.71 768

TRStereo	2.00 717	2.13 649	1.85 741	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 774	2.29 759	1.86 784	2.30 765	1.87 780	2.30 759	1.87 769	2.08 740	1.72 771	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 769

XX-Stereo	2.00 717	2.13 649	1.85 741	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 774	2.29 759	1.86 784	2.30 765	1.87 780	2.30 759	1.87 769	2.08 740	1.72 771	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 769

EAI-Stereo	2.00 717	2.13 649	1.85 741	2.27 692	1.84 771	2.28 758	1.84 774	2.29 759	1.86 784	2.30 765	1.87 780	2.30 759	1.87 769	2.08 740	1.72 771	2.08 728	1.72 737	2.08 763	1.72 780	2.08 741	1.72 769

DNSM	2.56 778	4.43 747	3.08 795	4.09 768	1.86 774	2.66 779	1.86 778	2.66 779	1.87 788	2.66 782	1.86 778	2.66 783	1.86 767	2.66 783	1.87 787	3.82 789	2.94 784	2.42 781	1.73 783	2.42 758	1.73 772

cf-r	0.66 510	2.17 654	0.12 145	0.18 190	0.12 241	0.18 254	2.70 804	2.60 777	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	1.81 722	1.74 773

asda	2.17 749	2.54 682	1.81 730	3.47 751	1.78 769	2.50 770	1.86 778	2.61 778	1.68 757	2.61 780	1.83 776	2.37 766	1.73 759	2.44 773	1.88 789	2.51 769	1.84 745	2.34 776	1.62 768	2.23 748	1.77 774

U	5.15 828	8.49 805	1.81 730	8.49 817	1.77 768	8.49 835	1.77 771	8.51 842	1.77 776	8.49 842	1.77 775	8.50 842	1.78 764	8.58 842	1.77 778	8.54 834	1.78 740	8.55 842	1.78 785	8.55 836	1.84 775

FBW_ROB	2.12 747	2.46 680	1.77 727	2.49 715	1.79 770	2.38 762	1.83 773	2.46 771	1.78 777	2.48 776	1.97 791	2.40 767	1.78 764	2.42 772	1.83 781	2.31 757	1.85 750	2.38 779	1.82 786	2.35 755	1.84 775

monsterstereo	2.20 757	2.33 666	1.95 763	3.65 758	2.07 788	2.49 768	1.61 751	2.48 772	1.83 782	2.45 774	1.61 754	2.67 784	1.86 767	2.64 780	1.94 791	2.48 768	1.66 732	2.34 776	1.68 777	2.40 757	1.86 777

monsters	2.18 751	2.41 676	1.96 765	3.47 751	2.03 787	2.53 772	1.64 753	2.48 772	1.73 772	2.40 772	1.50 746	2.62 780	1.94 776	2.59 778	1.94 791	2.44 764	1.57 722	2.28 772	1.87 788	2.42 758	1.86 777

2.5w	2.01 724	2.40 675	1.37 697	3.28 741	2.01 783	2.71 780	1.43 747	1.82 724	1.83 782	1.90 730	1.41 743	2.71 785	1.35 725	2.71 785	1.85 783	2.66 772	1.53 717	1.64 732	1.23 725	2.53 772	1.87 779

3.25w_new	2.03 727	2.72 696	1.35 687	3.33 746	1.57 739	2.72 781	1.53 750	2.15 741	1.33 733	2.15 746	1.60 752	2.63 781	1.30 721	2.72 787	1.99 795	2.67 774	1.53 717	1.75 737	1.25 728	2.53 772	1.87 779

3.5w_stereo	2.03 727	2.72 696	1.35 687	3.41 748	1.57 739	2.72 781	1.49 749	2.01 732	1.34 734	2.15 746	1.61 754	2.63 781	1.36 726	2.72 787	1.99 795	2.66 772	1.58 723	1.68 734	1.24 726	2.53 772	1.87 779

4w-stereo	2.02 725	2.72 696	1.44 704	3.36 747	1.59 741	2.48 767	1.72 770	2.28 757	1.24 729	2.24 763	1.65 756	2.56 777	1.32 723	2.39 769	1.98 794	2.67 774	1.51 715	1.66 733	1.24 726	2.53 772	1.88 782

GANet-RSSM	0.75 538	1.91 632	0.14 176	0.47 379	0.14 255	0.21 274	3.21 821	2.30 763	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	2.13 746	2.12 783

HUF	2.18 751	2.30 663	1.99 770	2.34 706	2.02 786	2.41 764	2.06 794	2.38 768	1.89 791	2.36 770	1.85 777	2.56 777	1.98 779	2.31 765	1.97 793	2.30 756	2.03 770	2.30 773	2.11 795	2.23 748	2.16 784

AIO_test	2.18 751	2.09 646	2.04 771	2.42 712	2.01 783	2.47 766	1.94 785	2.34 766	2.03 799	2.56 779	1.94 788	2.43 768	1.94 776	2.41 770	1.87 787	2.39 762	2.10 772	2.35 778	1.91 794	2.25 750	2.19 785

AIO_rvc	2.18 751	2.34 670	1.87 745	2.32 705	1.94 781	2.40 763	1.89 783	2.37 767	2.07 800	2.52 778	1.95 790	2.44 769	1.99 781	2.41 770	1.89 790	2.32 758	2.09 771	2.24 770	2.18 797	2.21 747	2.23 786

NCCL2	2.28 763	2.27 661	2.28 773	2.28 697	2.28 796	2.27 756	2.29 798	2.28 757	2.28 801	2.27 764	2.28 803	2.28 758	2.27 789	2.27 762	2.28 802	2.28 752	2.28 777	2.27 771	2.29 801	2.27 751	2.29 787

PSMNet-RSSM	0.77 545	2.76 700	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.66 802	2.79 791	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	2.52 769	2.31 788

GwcNet-RSSM	0.77 545	2.77 702	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.20 263	2.67 803	2.78 790	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	2.52 769	2.31 788

hitnet-ft	0.79 549	2.78 705	0.14 176	0.20 211	0.14 255	0.21 274	2.89 805	2.80 792	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	2.54 777	2.33 790

STTStereo	3.73 798	30.40 844	2.37 777	2.39 710	2.31 798	2.35 761	2.33 799	2.29 759	2.42 802	2.32 769	2.34 804	2.33 762	2.36 790	2.30 764	2.27 801	2.35 759	2.22 776	2.31 774	2.22 798	2.29 753	2.34 791

sAnonymous2	3.31 794	2.63 687	1.38 699	3.71 760	1.86 774	4.70 818	1.11 663	4.82 827	2.72 805	5.45 832	1.98 797	4.59 817	2.64 792	2.65 781	6.21 838	4.37 792	1.08 621	5.16 829	2.24 799	4.52 798	2.39 792

CroCo_RVC	3.31 794	2.63 687	1.38 699	3.71 760	1.86 774	4.70 818	1.11 663	4.82 827	2.72 805	5.45 832	1.98 797	4.59 817	2.64 792	2.65 781	6.21 838	4.37 792	1.08 621	5.16 829	2.24 799	4.52 798	2.39 792

NLSM1	2.93 791	3.24 718	2.57 780	4.04 766	2.66 799	3.30 794	2.55 801	3.29 798	2.55 803	3.35 800	2.48 805	3.28 799	2.47 791	3.34 800	2.49 803	3.26 782	2.55 782	3.13 794	2.57 804	3.00 781	2.46 794

Sa-1000	4.34 816	8.37 802	6.84 823	6.98 812	4.45 829	3.58 795	3.00 806	3.42 801	3.39 822	2.61 780	4.00 831	3.83 805	4.01 824	3.90 805	3.90 827	5.98 821	5.62 817	3.76 803	2.34 802	4.35 796	2.47 795

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 826	50.87 860	2.78 781	2.87 728	2.71 800	2.78 788	0.47 542	2.88 793	2.86 807	1.89 729	2.67 806	2.79 795	2.79 795	2.78 794	2.83 804	2.82 777	2.82 783	2.83 793	2.77 805	2.83 780	2.76 796
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
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	2.84 797

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	2.90 798

MLG-Stereo_test1	4.25 811	5.34 780	3.61 803	5.31 797	3.63 820	5.23 824	3.57 825	5.38 832	3.65 823	5.23 829	3.47 822	4.76 826	3.74 816	4.85 825	3.71 823	4.96 810	3.18 799	4.71 821	2.92 806	4.86 814	2.90 798

MLG-Stereo_test3	4.26 812	4.85 753	3.95 807	5.35 798	3.60 819	4.75 821	3.76 828	5.49 833	3.71 825	5.39 830	3.69 826	4.82 828	3.66 813	4.85 825	3.73 826	4.93 809	3.19 800	4.69 820	2.99 808	4.84 813	2.98 800

rvit_0105_6	3.87 803	5.73 789	3.10 796	4.69 784	3.12 812	4.54 808	3.02 808	4.56 814	3.04 808	4.54 815	3.03 809	4.54 813	3.04 799	4.56 814	3.05 807	4.58 801	3.05 786	4.58 812	3.05 809	4.58 801	3.05 801

rvit_105_1	3.83 799	5.22 770	3.01 785	4.53 773	3.01 802	4.51 806	3.01 807	4.56 814	3.04 808	4.53 813	3.03 809	4.55 815	3.03 796	4.56 814	3.04 805	4.57 798	3.05 786	4.57 810	3.05 809	4.57 800	3.05 801

rvit_stereo_0081	3.83 799	5.23 773	3.01 785	4.53 773	3.03 804	4.55 812	3.02 808	4.56 814	3.04 808	4.52 811	3.02 807	4.54 813	3.03 796	4.56 814	3.04 805	4.57 798	3.05 786	4.57 810	3.05 809	4.58 801	3.05 801

rvit_stereo_0082	3.86 801	5.82 790	3.01 785	4.53 773	3.03 804	4.54 808	3.02 808	4.56 814	3.04 808	4.53 813	3.02 807	4.55 815	3.04 799	4.57 817	3.05 807	4.57 798	3.05 786	4.58 812	3.05 809	4.58 801	3.06 804

rvit_stereo_0081_aga	3.86 801	5.33 777	3.02 788	4.55 779	3.04 808	4.54 808	3.02 808	4.64 821	3.06 812	4.54 815	3.04 811	4.62 822	3.08 803	4.62 820	3.07 810	4.58 801	3.06 790	4.60 814	3.08 813	4.63 804	3.07 805

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	3.08 806

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	3.08 806

rvit_stereo_0080	3.89 804	5.70 787	3.04 790	4.54 776	3.03 804	4.56 813	3.05 814	4.60 818	3.07 813	4.58 818	3.06 812	4.59 817	3.06 801	4.61 818	3.08 811	4.63 803	3.09 791	4.64 816	3.10 814	4.65 805	3.10 808

whm_eth	3.89 804	5.70 787	3.04 790	4.54 776	3.03 804	4.56 813	3.05 814	4.60 818	3.07 813	4.58 818	3.06 812	4.59 817	3.06 801	4.61 818	3.08 811	4.63 803	3.09 791	4.64 816	3.10 814	4.65 805	3.10 808

rvit_stereo_0083	3.92 808	5.30 776	3.06 793	4.61 783	3.09 811	4.67 817	3.08 817	4.66 822	3.09 817	4.62 821	3.10 817	4.66 825	3.11 805	4.67 822	3.16 816	4.72 808	3.16 797	4.77 823	3.11 816	4.66 807	3.11 810

MLG-Stereo_test2	4.28 813	5.46 784	3.69 805	4.86 791	3.72 822	5.58 827	3.42 823	4.81 826	3.77 829	4.85 825	3.72 827	5.55 834	3.63 812	5.58 832	3.53 821	4.41 795	3.28 801	4.99 827	2.95 807	4.75 809	3.13 811

rvit_0105_3	3.91 806	5.33 777	3.06 793	4.60 782	3.07 810	4.60 815	3.06 816	4.62 820	3.08 816	4.60 820	3.07 815	4.62 822	3.08 803	4.67 822	3.10 814	4.70 806	3.11 794	4.77 823	3.19 821	4.77 810	3.14 812

rvit_0105_4	3.91 806	5.47 785	3.02 788	4.54 776	3.02 803	4.54 808	3.03 812	4.75 824	3.17 819	4.57 817	3.06 812	4.61 821	3.16 807	4.65 821	3.09 813	4.66 805	3.11 794	4.68 819	3.18 820	4.81 811	3.16 813

rvit_stereo_ft	3.93 809	5.44 783	3.05 792	4.59 781	3.06 809	4.61 816	3.08 817	4.67 823	3.12 818	4.63 822	3.10 817	4.65 824	3.11 805	4.69 824	3.13 815	4.70 806	3.14 796	4.71 821	3.15 819	4.74 808	3.16 813

raft_robust	4.71 821	7.75 800	5.40 817	6.81 809	3.31 815	4.28 805	4.20 834	4.32 811	4.37 835	4.35 810	4.35 834	4.14 808	3.75 817	4.30 812	4.20 832	6.67 826	6.37 821	3.36 798	4.24 835	4.86 814	3.25 815

NLCSM	3.67 797	4.08 739	3.19 800	4.80 787	3.26 814	3.99 802	3.24 822	4.25 810	3.18 820	4.09 806	3.27 820	4.14 808	3.18 808	4.13 808	3.28 818	4.06 790	3.10 793	3.85 806	3.14 818	3.91 791	3.27 816

rvit_0105_5	4.10 810	5.40 781	3.13 799	4.71 786	3.15 813	4.72 820	3.10 819	4.90 829	3.27 821	4.69 823	3.16 819	4.84 829	3.25 809	4.96 828	3.34 819	5.05 813	3.39 802	5.10 828	3.40 822	5.11 818	3.42 817

DispFullNet	4.61 819	4.84 752	3.12 797	5.00 794	3.57 818	4.75 821	3.03 812	7.75 840	4.17 833	4.91 827	3.09 816	6.20 836	3.95 822	6.71 836	3.51 820	5.30 816	3.67 804	5.86 835	3.63 824	5.61 822	3.46 818

SA	4.33 815	7.35 796	6.85 824	5.96 803	4.09 826	3.59 796	3.15 820	3.82 805	2.64 804	3.91 803	3.85 828	3.57 801	2.72 794	3.13 796	4.03 829	7.09 830	6.86 825	3.57 799	3.12 817	3.85 787	3.51 819

DPSNet	3.66 796	3.60 724	3.62 804	3.63 757	3.64 821	3.65 797	3.65 827	3.66 803	3.67 824	3.67 802	3.65 825	3.67 803	3.66 813	3.66 802	3.68 822	3.68 787	3.66 803	3.67 801	3.68 827	3.67 785	3.67 820

RAFT+CT+SA	4.28 813	7.62 799	4.91 812	5.55 800	2.28 796	3.09 789	3.64 826	4.49 812	3.07 813	4.80 824	3.35 821	4.77 827	3.70 815	4.29 811	3.05 807	5.58 817	5.98 820	3.58 800	3.78 829	4.26 794	3.72 821

test_4	4.88 823	8.13 801	6.98 825	7.46 813	4.44 828	4.25 804	3.85 831	4.04 809	3.92 830	4.13 807	3.91 829	4.18 810	3.84 820	4.14 809	4.06 830	7.01 829	7.13 828	4.53 808	3.72 828	4.09 792	3.72 821

TestStereo1	4.60 817	8.41 803	6.44 821	6.86 810	3.79 823	3.97 800	3.78 829	3.99 807	3.74 826	3.97 804	3.52 823	3.94 806	3.58 810	3.98 806	3.72 824	6.82 827	6.50 823	3.76 803	3.66 825	3.90 788	3.74 823

SA-5K	4.60 817	8.41 803	6.44 821	6.86 810	3.79 823	3.97 800	3.78 829	3.99 807	3.74 826	3.97 804	3.52 823	3.94 806	3.58 810	3.98 806	3.72 824	6.82 827	6.50 823	3.76 803	3.66 825	3.90 788	3.74 823

FC-DCNN v2	5.10 827	5.15 765	4.49 809	5.07 795	3.37 816	6.87 830	4.75 836	5.04 830	6.34 840	7.84 840	5.06 837	6.72 840	4.09 825	4.99 829	5.44 837	5.03 812	3.16 797	4.67 818	4.86 836	5.15 819	3.89 825

cross-raft	4.83 822	7.52 797	6.43 820	6.63 807	3.96 825	4.51 806	3.99 832	4.49 812	3.96 831	4.52 811	3.96 830	4.50 812	3.97 823	4.50 813	3.97 828	6.65 825	6.44 822	4.33 807	3.92 831	4.35 796	3.91 826

test_5	4.62 820	7.55 798	6.23 819	6.32 806	3.40 817	5.29 825	3.50 824	3.53 802	4.11 832	4.28 808	4.47 835	4.26 811	4.38 827	3.68 803	3.24 817	5.89 819	5.60 816	4.84 825	3.50 823	4.33 795	3.93 827

SGM-Forest	5.21 829	5.92 791	4.08 808	6.18 804	4.16 827	6.31 829	4.34 835	6.50 835	4.33 834	6.14 836	4.21 833	6.61 839	4.55 828	6.67 835	4.48 833	5.94 820	3.94 806	5.85 834	4.03 833	5.79 824	4.17 828
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_3	5.01 825	8.86 808	7.77 827	8.09 815	2.76 801	4.13 803	4.05 833	3.88 806	3.76 828	4.33 809	4.13 832	3.71 804	3.91 821	4.21 810	4.06 830	7.93 831	7.69 830	4.53 808	3.91 830	4.17 793	4.29 829

TestStereo	4.88 823	4.75 751	4.79 810	4.87 793	4.92 830	4.81 823	4.90 837	4.78 825	4.77 836	4.87 826	4.89 836	4.90 830	4.91 829	4.99 829	4.79 834	4.98 811	4.87 813	4.87 826	4.92 837	5.00 817	5.00 830

SGM+DAISY	7.06 833	9.15 809	5.38 816	8.84 819	5.18 831	8.80 836	5.31 839	8.79 843	5.28 838	8.89 843	5.20 838	8.93 843	5.33 831	8.95 843	5.36 836	8.70 835	5.21 814	8.74 843	5.20 838	8.89 837	5.15 831

rvit_stereo_0075_2	6.64 831	8.80 807	5.25 814	7.89 814	5.27 832	7.90 834	5.27 838	7.92 841	5.28 838	7.91 841	5.29 839	7.93 841	5.27 830	7.92 841	5.28 835	7.93 831	5.28 815	7.93 840	5.29 839	7.93 833	5.28 832

test-1	6.46 830	9.16 810	8.03 831	8.09 815	5.62 833	6.11 828	6.35 840	6.85 837	4.94 837	6.08 835	6.29 842	4.98 831	6.43 834	6.22 833	6.36 840	6.16 823	7.47 829	5.82 833	5.44 840	7.11 830	5.68 833

RAFT	6.73 832	9.36 811	7.40 826	8.51 818	6.55 834	6.88 831	6.60 841	6.79 836	6.60 841	6.80 837	6.72 843	5.31 833	5.50 832	6.61 834	6.61 841	8.42 833	5.89 818	5.73 832	5.45 841	6.61 826	6.24 834

CFNet_RVC	2.38 771	8.71 806	0.38 381	9.33 821	0.42 525	0.56 537	0.42 522	0.60 546	0.38 492	0.62 556	0.42 524	0.56 546	7.29 838	0.62 552	0.42 516	0.53 483	0.37 424	0.49 529	0.34 479	8.30 834	6.87 835

test-v	7.53 834	11.89 821	7.98 828	9.36 822	7.14 835	7.06 832	7.09 842	7.37 838	6.91 842	7.29 838	5.71 840	6.45 837	6.93 835	6.73 837	7.27 842	8.93 838	7.85 831	6.98 838	6.80 842	7.56 831	7.34 836

test-2	7.53 834	11.89 821	7.98 828	9.36 822	7.14 835	7.06 832	7.09 842	7.37 838	6.91 842	7.29 838	5.71 840	6.45 837	6.93 835	6.73 837	7.27 842	8.93 838	7.85 831	6.98 838	6.80 842	7.56 831	7.34 836

MANE	19.05 837	23.00 829	15.00 837	23.00 843	15.00 837	24.00 843	16.00 844	24.00 850	16.00 844	22.00 850	15.00 844	23.00 850	16.00 844	23.00 850	15.00 844	22.00 850	15.00 844	22.00 850	15.00 844	22.00 850	15.00 838

rafts_anoy	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

raft+_RVC	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

raftrobust	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

CasAABBNet	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

RALCasStereoNet	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

RALAANet	20.00 838	20.00 823	20.00 838	20.00 837	20.00 838	20.00 837	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 845	20.00 844	20.00 839

PM Cens cmp D40	30.50 845	37.00 851	24.00 844	37.00 850	24.00 845	37.00 852	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 845

PM Graph cmp D40	30.50 845	37.00 851	24.00 844	37.00 850	24.00 845	37.00 852	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 845

PatchMatch Cens Cmp	30.50 845	37.00 851	24.00 844	37.00 850	24.00 845	37.00 852	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 845

PatchMatch Graph Cmp	30.50 845	37.00 851	24.00 844	37.00 850	24.00 845	37.00 852	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 851	37.00 858	24.00 851	37.00 859	24.00 852	37.00 860	24.00 852	37.00 856	24.00 845

WCMA_ROB	31.10 849	35.43 849	27.12 848	39.51 861	23.10 844	38.78 861	25.30 855	37.49 868	25.39 855	37.29 867	27.02 855	38.52 868	26.48 855	37.80 867	26.44 855	36.28 858	22.65 851	33.90 855	22.30 851	37.10 865	24.18 849

111	30.40 844	30.94 845	29.72 849	32.61 844	30.02 849	33.57 844	30.47 856	31.50 851	29.39 856	30.98 851	29.11 856	29.78 851	30.39 859	29.45 851	30.76 859	30.08 851	29.02 856	29.92 851	30.32 859	29.86 851	30.17 850

fff	1000028.16 870	29.62 841	29.72 849	32.61 844	30.02 849	35.13 846	31.83 857	32.07 852	10000000.00 877	35.27 854	29.82 857	32.45 852	30.15 856	32.35 852	30.09 856	31.04 852	29.55 857	30.64 852	30.14 856	10000000.00 878	30.77 851

csc	1000028.16 870	29.62 841	29.72 849	32.61 844	30.02 849	35.13 846	31.83 857	32.07 852	10000000.00 877	35.27 854	29.82 857	32.45 852	30.15 856	32.35 852	30.09 856	31.04 852	29.55 857	30.64 852	30.14 856	10000000.00 878	30.77 851

cscssc	1000028.16 870	29.62 841	29.72 849	32.61 844	30.02 849	35.13 846	31.83 857	32.07 852	10000000.00 877	35.27 854	29.82 857	32.45 852	30.15 856	32.35 852	30.09 856	31.04 852	29.55 857	30.64 852	30.14 856	10000000.00 878	30.77 851

ADStereo(finetuned)	36.13 851	36.63 850	38.07 860	36.97 849	33.25 853	35.91 849	34.45 860	36.36 858	32.99 857	38.14 868	36.71 863	36.69 858	34.13 860	38.57 868	40.79 867	37.60 868	36.58 863	35.90 859	33.36 860	35.42 854	34.04 854

tt	500032.53 868	34.60 847	29.72 849	37.47 859	34.41 854	36.85 850	35.22 861	34.71 855	33.55 858	34.50 852	35.43 860	33.81 855	10000000.00 878	33.57 855	33.13 860	33.68 855	35.00 861	34.03 856	35.26 862	30.96 852	34.63 855

DCANet	500032.53 868	34.60 847	29.72 849	37.47 859	34.41 854	36.85 850	35.22 861	34.71 855	33.55 858	34.50 852	35.43 860	33.81 855	10000000.00 878	33.57 855	33.13 860	33.68 855	35.00 861	34.03 856	35.26 862	30.96 852	34.63 855

DCANet-4	35.22 850	34.54 846	35.08 855	33.58 848	35.47 856	34.55 845	35.53 863	36.08 857	35.85 860	35.92 857	35.77 862	35.18 857	35.48 861	35.39 857	37.15 866	34.55 857	33.92 860	35.02 858	34.90 861	35.79 855	34.74 857

fast-reg	37.00 852	37.00 851	37.00 856	37.00 850	37.00 857	37.00 852	37.00 864	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 864	37.00 859	37.00 862	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 858

Reg-Stereo(zero)	37.00 852	37.00 851	37.00 856	37.00 850	37.00 857	37.00 852	37.00 864	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 864	37.00 859	37.00 862	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 858

FLISNet	37.00 852	37.00 851	37.00 856	37.00 850	37.00 857	37.00 852	37.00 864	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 864	37.00 859	37.00 862	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 858

CoSv	37.00 852	37.00 851	37.00 856	37.00 850	37.00 857	37.00 852	37.00 864	37.00 859	37.00 861	37.00 858	37.00 864	37.00 859	37.00 862	37.00 858	37.00 862	37.00 859	37.00 864	37.00 860	37.00 864	37.00 856	37.00 858

NOSS_ROB	102.95 857	153.00 865	121.00 864	51.00 862	44.00 861	165.00 865	127.00 870	153.00 871	119.00 867	164.00 872	125.00 870	168.00 872	120.00 868	153.00 871	117.00 870	49.00 869	44.00 868	49.00 869	44.00 868	49.00 866	44.00 862

CBMV	128.50 858	1422.70 873	53.10 862	79.50 863	51.30 862	77.30 863	49.70 868	74.00 869	48.20 866	77.20 870	48.80 869	73.90 870	48.00 867	73.80 870	48.80 869	70.40 870	45.10 869	68.90 870	46.10 869	68.20 867	45.00 863
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 856	87.70 861	41.95 861	113.75 864	65.62 863	75.05 862	55.25 869	75.64 870	45.04 865	71.61 869	41.75 868	72.81 869	44.06 866	68.38 869	44.63 868	101.89 871	59.57 870	107.10 871	61.05 870	104.38 868	59.38 864

DF_test	189.29 860	560.34 870	182.58 868	229.00 867	135.68 864	197.79 866	135.52 871	197.80 873	135.44 868	197.75 873	135.49 871	197.90 873	135.51 869	197.84 873	135.75 871	217.37 874	171.11 872	183.74 873	127.67 872	183.56 870	127.88 865

MeshStereo	159.24 859	171.00 866	160.68 867	162.58 865	160.59 865	164.01 864	160.35 872	158.51 872	158.56 869	158.34 871	160.12 872	158.56 871	159.92 870	157.26 872	158.94 872	154.38 872	158.36 871	155.75 872	159.13 873	153.67 869	154.07 866
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AE-Stereo	201.80 861	123.00 862	115.00 863	219.00 866	218.00 867	223.00 867	244.00 874	217.00 874	236.00 871	202.00 874	203.00 873	205.00 874	208.00 871	225.00 874	204.00 873	210.00 873	198.00 873	197.00 874	184.00 874	204.00 871	201.00 867

DLCB_ROB	284.23 864	354.61 868	207.27 869	363.24 870	206.46 866	364.72 870	210.41 873	364.72 877	210.41 870	364.81 877	208.64 874	364.81 877	208.64 872	364.72 877	210.41 874	354.70 877	205.53 874	354.70 877	205.53 875	354.70 874	205.53 868

MGS-Stereo	239.45 862	123.00 862	135.00 865	266.00 868	286.00 868	277.00 868	305.00 875	271.00 875	242.00 872	274.00 875	279.00 875	255.00 875	270.00 873	268.00 875	297.00 875	221.00 875	247.00 875	216.00 875	123.00 871	217.00 872	217.00 869

EGLCR-Stereo	246.90 863	129.00 864	139.00 866	266.00 868	286.00 868	277.00 868	305.00 875	271.00 875	242.00 872	274.00 875	279.00 875	255.00 875	270.00 873	268.00 875	297.00 875	230.00 876	247.00 875	216.00 875	223.00 876	237.00 873	227.00 870

LE_ROB	396.57 865	471.28 869	329.84 870	471.48 871	308.15 870	526.83 871	322.10 877	488.15 878	323.76 874	495.46 878	317.97 877	497.17 878	320.10 875	481.62 878	326.76 877	462.71 878	298.97 877	466.16 878	285.98 877	447.62 875	289.21 871

SGM-ForestM	596.69 866	677.77 871	444.52 871	699.85 872	517.25 871	732.94 872	488.29 878	770.79 879	460.11 875	750.81 879	487.98 878	792.79 879	499.41 876	730.90 879	475.81 878	720.03 879	491.16 878	663.96 879	418.60 878	674.76 876	436.05 872

CBMV_ROB	818.48 867	913.88 872	709.52 872	862.84 873	597.78 872	1073.99 873	700.52 879	1015.66 880	702.59 876	1115.65 880	760.02 879	1130.24 880	721.57 877	1037.41 880	692.65 879	814.05 880	564.29 879	843.28 880	595.31 879	915.51 877	602.92 873

real-time stereo	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

111111	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

SGD-Stereo	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

IGEV-Stereo++	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

IGEV-Stereo+	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

SDNR	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

anonymousdsp2	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

anonymousdsp	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

test_example2	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874

DIP-Stereo	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 873	10000000.00 874	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 877	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 878	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 881	10000000.00 880	10000000.00 878	10000000.00 874
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

PatchMatch		37.00 851		37.00 850		37.00 852		37.00 859		37.00 858		37.00 859		37.00 858		37.00 859		37.00 860		37.00 856

Low-res two-view benchmark