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	0.14 137	0.00 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 96	0.07 93	0.09 88	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 103	0.07 99	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 62	0.24 201	0.20 240	0.23 229	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	0.23 260	0.21 270	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 62	0.54 335	0.10 105	0.12 118	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	0.12 129	0.11 140	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 57	0.50 317	0.10 105	0.12 118	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	0.12 129	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	0.73 531	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.09 86	0.97 428	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	0.87 401	0.10 105	0.12 118	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	0.12 129	0.10 117	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 86	1.03 455	0.11 125	0.11 110	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	0.87 401	0.12 137	0.11 110	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	1.01 449	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	0.95 425	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	0.15 199	0.70 366	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	0.67 566	0.02 21	0.69 550	0.75 576	0.01 15	0.02 27	0.02 20

1111x	0.10 105	1.14 471	0.13 159	0.14 137	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	0.13 145	0.11 140	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	0.11 129	0.44 286	0.33 335	0.39 310	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	0.39 362	0.36 404	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

SFCPSM	0.17 216	0.78 383	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	0.79 606	0.02 21	0.75 563	0.76 578	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 261	1.31 541	0.74 554	0.92 521	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	0.87 557	0.75 563	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	1.01 542	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	0.90 516	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	0.14 207	0.36 455	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	0.11 191	0.04 96	0.03 58	0.58 483	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	0.98 429	0.14 168	0.15 149	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	0.15 167	0.13 180	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.12 142	1.14 471	0.17 210	0.20 207	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	0.18 218	0.16 209	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 181	1.22 533	0.28 293	0.32 275	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	0.32 308	0.27 307	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	1.05 459	0.12 137	0.12 118	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	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 459	0.12 137	0.12 118	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	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 459	0.12 137	0.12 118	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	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 86	1.00 439	0.11 125	0.11 110	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	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 105	1.07 463	0.11 125	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	1.03 455	0.12 137	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	0.13 145	0.13 180	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

11t1	0.17 216	2.16 632	0.13 159	0.13 131	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	0.18 218	0.12 155	0.06 133	0.03 63	0.05 120	0.03 52

DualNet	0.10 105	1.07 463	0.11 125	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	1.01 449	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	0.16 210	2.01 621	0.12 137	0.15 149	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	0.12 129	0.14 195	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

x	0.11 129	1.15 474	0.15 193	0.14 137	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	0.14 154	0.15 205	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

psmg	0.43 387	1.91 611	0.92 580	1.91 658	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	1.97 698	1.44 688	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

222	0.10 105	0.99 437	0.12 137	0.13 131	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	0.12 129	0.12 155	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

test_xeample	0.10 105	1.09 465	0.13 159	0.12 118	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	0.14 154	0.14 195	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	0.11 129	0.03 31	0.03 40	1.60 646	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	0.11 129	0.03 31	0.03 40	1.60 646	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	0.11 129	0.02 12	0.02 15	1.62 649	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	0.14 181	0.04 52	0.03 40	2.22 673	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	1.27 617	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	0.17 216	0.05 67	0.62 512	0.73 492	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	0.72 526	0.58 514	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLF11	0.17 216	0.05 67	0.63 516	0.72 488	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	0.71 518	0.59 520	0.05 114	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 216	0.05 67	0.62 512	0.73 492	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	0.72 526	0.58 514	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

HLf8	0.17 216	0.05 67	0.62 512	0.72 488	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	0.72 526	0.58 514	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 216	0.05 67	0.65 523	0.72 488	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	0.71 518	0.59 520	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

IGEV_i1	0.26 271	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	4.34 767	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	0.75 534	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	0.73 531	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

z-mn7	0.16 210	1.21 527	0.33 335	0.41 338	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	0.35 327	0.31 344	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 240	1.40 550	0.53 489	0.56 446	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	0.57 482	0.44 462	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 225	1.47 552	0.33 335	0.40 323	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	0.38 349	0.32 349	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	0.25 261	3.70 702	0.14 168	0.14 137	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	0.13 145	0.12 155	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 261	3.70 702	0.14 168	0.14 137	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	0.13 145	0.12 155	0.06 133	0.05 129	0.03 53	0.04 96

mmm	0.14 181	1.83 595	0.12 137	0.11 110	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	0.12 129	0.11 140	0.05 114	0.04 105	0.05 120	0.04 96

ffm	0.25 261	3.83 708	0.12 137	0.12 118	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	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

ff1	0.25 261	3.83 708	0.12 137	0.12 118	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	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

mmx	0.25 261	3.83 708	0.12 137	0.12 118	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	0.12 129	0.12 155	0.05 114	0.04 105	0.06 134	0.04 96

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 137	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 127	0.04 101	0.04 110	0.12 187	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	0.11 129	1.16 476	0.16 200	0.12 118	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	0.13 145	0.16 209	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet_RVC	0.12 142	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	1.65 727	0.05 72	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 150	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	1.71 744	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 153	0.04 96

FADNet	0.12 142	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	1.66 730	0.06 81	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 142	0.03 31	0.04 65	1.71 653	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+	0.15 199	0.04 52	0.04 65	2.20 672	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	0.19 230	0.17 180	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	0.17 200	0.16 209	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

GIO	0.10 105	0.22 190	0.22 257	0.23 229	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	0.23 260	0.22 277	0.06 133	0.05 129	0.06 134	0.05 122

UHP(ZeroShot)	0.07 68	0.41 269	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	0.40 256	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	0.40 256	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	0.41 269	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 112	0.05 127	0.05 116	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.05 120	0.05 125	0.05 111	0.05 122	0.05 72	0.05 84	0.05 114	0.05 129	0.05 120	0.05 122

DispViT+	0.07 68	0.08 87	0.12 137	0.08 81	0.05 126	0.08 147	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.05 129	0.07 153	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 68	0.08 87	0.11 125	0.11 110	0.05 126	0.08 147	0.05 127	0.08 156	0.05 132	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.08 156	0.05 122	0.11 123	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	0.13 121	0.39 380	0.08 81	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.13 189	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	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

GGEV	0.09 86	0.13 121	0.39 380	0.08 81	0.05 126	0.07 144	0.05 127	0.13 189	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	0.14 202	0.13 248	0.06 134	0.05 122

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

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

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

APVNet	0.09 86	0.05 67	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 112	0.90 621	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	0.12 142	0.07 85	0.05 80	0.08 81	0.05 126	0.08 147	1.20 653	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	0.56 341	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	0.59 349	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	0.59 349	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	0.60 354	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	0.58 346	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	0.58 346	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	0.56 341	0.06 86	0.06 70	0.06 146	0.06 126	0.06 151	0.06 134	0.06 151	0.06 136	0.06 152	0.06 137	0.06 148	0.06 128	0.06 145	0.06 81	0.06 92	0.06 133	0.06 147	0.06 134	0.06 138

TS12	0.09 86	0.09 96	0.17 210	0.19 194	0.06 146	0.08 147	0.06 151	0.08 156	0.06 151	0.08 155	0.06 152	0.08 154	0.06 148	0.08 156	0.06 145	0.15 167	0.16 209	0.08 151	0.06 147	0.08 158	0.06 138

BridgeDepth	0.08 79	0.08 87	0.11 125	0.11 110	0.05 126	0.08 147	0.05 127	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.05 135	0.08 154	0.05 125	0.09 162	0.08 157	0.15 167	0.11 140	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 87	0.07 93	0.07 79	0.07 155	0.08 147	0.06 151	0.08 156	0.07 162	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.06 148	0.07 151	0.07 153	0.08 95	0.07 99	0.07 146	0.07 155	0.06 134	0.06 138

FADNet-RVC-Resample	0.12 142	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	1.57 723	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 129	0.04 103	0.06 138

anonymous	0.09 86	0.09 96	0.14 168	0.14 137	0.07 155	0.09 155	0.07 162	0.09 162	0.07 162	0.09 162	0.07 163	0.09 163	0.07 161	0.09 162	0.07 153	0.14 154	0.13 180	0.09 159	0.07 155	0.09 162	0.07 149

RT-Monster	0.09 86	0.07 85	0.03 40	0.15 149	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 173	0.04 96	0.03 58	0.92 562	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 149

SuperB	0.21 240	0.10 101	2.51 755	0.12 118	0.09 164	0.10 157	0.09 168	0.08 156	0.07 162	0.10 166	0.09 170	0.09 163	0.07 161	0.07 151	0.07 153	0.07 93	0.08 102	0.07 146	0.07 155	0.08 158	0.07 149

ACC-I	0.10 105	0.10 101	0.12 137	0.13 131	0.08 158	0.11 169	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.11 179	0.08 168	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 145	0.12 155	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

ACC	0.10 105	0.10 101	0.11 125	0.13 131	0.08 158	0.10 157	0.08 165	0.10 163	0.08 167	0.10 166	0.08 168	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.08 157	0.13 145	0.11 140	0.10 161	0.08 160	0.10 166	0.08 152

VeloStereo	0.16 210	0.92 418	0.16 200	0.18 186	0.08 158	0.11 169	0.12 233	0.12 186	0.09 172	0.09 162	0.28 349	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.12 229	0.15 167	0.17 239	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

flow	0.16 210	0.92 418	0.16 200	0.18 186	0.08 158	0.11 169	0.12 233	0.12 186	0.09 172	0.09 162	0.28 349	0.10 166	0.08 165	0.10 166	0.12 229	0.15 167	0.17 239	0.08 151	0.12 229	0.09 162	0.08 152

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

BEATNet-Init1	0.19 229	0.08 87	0.08 95	2.23 674	0.08 158	0.08 147	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 181	0.08 157	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

DeepPrunerF	0.19 229	0.08 87	0.08 95	2.23 674	0.08 158	0.08 147	0.07 162	0.07 151	0.08 167	0.08 155	0.07 163	0.08 154	0.07 161	0.11 181	0.08 157	0.08 95	0.08 102	0.08 151	0.07 155	0.08 158	0.08 152

over-6	0.11 129	0.11 114	0.15 193	0.16 159	0.10 170	0.11 169	0.10 173	0.11 177	0.10 177	0.11 179	0.10 174	0.11 180	0.10 173	0.11 181	0.10 170	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

over-8	0.11 129	0.14 143	0.15 193	0.16 159	0.10 170	0.11 169	0.10 173	0.11 177	0.09 172	0.11 179	0.10 174	0.11 180	0.10 173	0.11 181	0.09 163	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.09 159

over-9	0.11 129	0.11 114	0.16 200	0.16 159	0.10 170	0.12 180	0.10 173	0.11 177	0.10 177	0.11 179	0.10 174	0.11 180	0.10 173	0.11 181	0.10 170	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.10 173	0.11 178	0.09 159

S2M2_L	0.12 142	0.14 143	0.10 105	0.15 149	0.10 170	0.14 198	0.10 173	0.14 207	0.10 177	0.15 228	0.10 174	0.14 207	0.10 173	0.14 207	0.10 170	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 190	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	0.34 306	1.29 537	1.19 609	1.36 632	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	1.26 654	1.21 665	0.03 47	0.09 164	0.02 27	0.09 159

LRCNet_RVC	0.13 150	0.13 121	0.09 101	0.13 131	0.10 170	0.14 198	0.10 173	0.14 207	0.10 177	0.23 279	0.10 174	0.20 259	0.10 173	0.24 287	0.11 186	0.11 123	0.09 112	0.12 181	0.14 254	0.12 187	0.09 159

ELAS_RVC	0.14 181	0.16 167	0.10 105	0.15 149	0.10 170	0.18 245	0.11 192	0.19 251	0.11 200	0.19 250	0.12 228	0.18 249	0.11 191	0.19 252	0.12 229	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.09 164	0.15 229	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 150	0.16 167	0.11 125	0.15 149	0.09 164	0.18 245	0.11 192	0.18 249	0.11 200	0.17 244	0.11 194	0.18 249	0.11 191	0.18 249	0.11 186	0.14 154	0.08 102	0.14 202	0.08 160	0.14 207	0.09 159
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Cross2Single Stereo	0.14 181	0.15 162	0.17 210	0.18 186	0.11 192	0.15 221	0.11 192	0.15 233	0.10 177	0.16 236	0.11 194	0.16 236	0.11 191	0.16 237	0.11 186	0.18 218	0.14 195	0.15 233	0.11 194	0.15 229	0.10 167

tt5	0.14 181	0.13 121	0.22 257	0.20 207	0.12 232	0.15 221	0.11 192	0.13 189	0.12 240	0.15 228	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.20 237	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.14 207	0.10 167

FORCE_6	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.18 186	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.10 167

over v1	0.11 129	0.11 114	0.15 193	0.16 159	0.10 170	0.11 169	0.10 173	0.11 177	0.10 177	0.11 179	0.10 174	0.11 180	0.10 173	0.11 181	0.10 170	0.14 154	0.14 195	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.10 167

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PDISCO_ROB	0.83 550	2.80 683	3.49 777	0.14 137	0.11 192	0.17 241	0.09 168	0.15 233	0.10 177	0.15 228	0.12 228	0.16 236	0.14 252	3.30 774	0.13 241	0.14 154	2.34 754	0.16 239	0.12 229	2.62 754	0.10 167

SGM_RVC	0.15 199	0.17 172	0.11 125	0.18 186	0.11 192	0.19 248	0.11 192	0.19 251	0.12 240	0.19 250	0.12 228	0.20 259	0.12 233	0.19 252	0.12 229	0.16 180	0.11 140	0.17 249	0.10 173	0.17 249	0.10 167
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
tt3	0.15 199	0.15 162	0.21 248	0.34 286	0.12 232	0.14 198	0.11 192	0.15 233	0.12 240	0.15 228	0.12 228	0.14 207	0.11 191	0.13 191	0.12 229	0.19 229	0.18 259	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.11 183

tt7	0.14 181	0.15 162	0.21 248	0.31 268	0.11 192	0.15 221	0.11 192	0.13 189	0.12 240	0.14 208	0.12 228	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.12 229	0.18 218	0.15 205	0.13 185	0.10 173	0.15 229	0.11 183

tt9	0.15 199	0.15 162	0.21 248	0.40 323	0.10 170	0.15 221	0.12 233	0.13 189	0.11 200	0.14 208	0.10 174	0.15 234	0.12 233	0.14 207	0.11 186	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.14 207	0.11 183

TYNG	0.14 181	0.13 121	0.21 248	0.20 207	0.12 232	0.14 198	0.12 233	0.13 189	0.10 177	0.13 190	0.12 228	0.14 207	0.12 233	0.14 207	0.10 170	0.16 180	0.16 209	0.15 233	0.12 229	0.14 207	0.11 183

GFORCE	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.19 194	0.11 192	0.11 169	0.10 173	0.11 177	0.09 172	0.11 179	0.11 194	0.11 180	0.10 173	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.18 259	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

E$^{3}$Stereo	0.13 150	0.14 143	0.13 159	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

LLLLL	0.13 150	0.14 143	0.13 159	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

LLL	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.17 180	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.14 195	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

low	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

100	0.13 150	0.14 143	0.13 159	0.17 180	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

300	0.13 150	0.14 143	0.13 159	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

Last	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

DDDD	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

FORCE_4.7	0.13 150	0.13 121	0.19 230	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F4.4	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_4.6	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.20 207	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

F5.5	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.12 233	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F8.5	0.13 150	0.13 121	0.19 230	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_9	0.13 150	0.13 121	0.20 240	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.18 259	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_8	0.13 150	0.13 121	0.19 230	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.18 218	0.17 239	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

F7	0.13 150	0.13 121	0.19 230	0.20 207	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

FORCE_4.5	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

TT111	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

FORCE_4	0.13 150	0.13 121	0.19 230	0.19 194	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.10 173	0.13 190	0.11 183

FORCE_5	0.13 150	0.13 121	0.18 221	0.18 186	0.11 192	0.13 183	0.11 192	0.13 189	0.11 200	0.13 190	0.11 194	0.13 190	0.11 191	0.13 191	0.11 186	0.17 200	0.16 209	0.13 185	0.11 194	0.13 190	0.11 183

EE1	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.17 180	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

AnonStereo	0.13 150	0.14 143	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.16 180	0.13 180	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

S2M2_XL	0.14 181	0.17 172	0.12 137	0.17 180	0.11 192	0.17 241	0.11 192	0.17 245	0.11 200	0.17 244	0.11 194	0.17 245	0.11 191	0.17 246	0.11 186	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.11 183
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ITSA-stereo	0.15 199	0.17 172	0.13 159	0.20 207	0.13 242	0.19 248	0.13 245	0.18 249	0.13 249	0.19 250	0.13 249	0.18 249	0.14 252	0.18 249	0.14 246	0.16 180	0.11 140	0.15 233	0.14 254	0.18 253	0.11 183

JetRed	0.11 129	0.12 119	0.11 125	0.11 110	0.11 192	0.11 169	0.14 247	0.11 177	0.11 200	0.12 187	0.11 194	0.11 180	0.11 191	0.11 181	0.11 186	0.11 123	0.16 209	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

JetBlue	0.11 129	0.11 114	0.12 137	0.13 131	0.14 246	0.11 169	0.11 192	0.11 177	0.11 200	0.11 179	0.11 194	0.11 180	0.11 191	0.12 189	0.12 229	0.11 123	0.11 140	0.11 174	0.11 194	0.11 178	0.11 183

CIPLG	0.13 150	0.21 186	0.12 137	0.16 159	0.11 192	0.15 221	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.15 228	0.12 228	0.15 234	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

IPLG	0.13 150	0.20 180	0.14 168	0.15 149	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

MIPNet	0.14 181	0.21 186	0.17 210	0.16 159	0.11 192	0.15 221	0.12 233	0.14 207	0.11 200	0.16 236	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.14 154	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

IPLGR	0.14 181	0.24 201	0.14 168	0.16 159	0.12 232	0.15 221	0.12 233	0.14 207	0.11 200	0.15 228	0.12 228	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

ACRE	0.13 150	0.21 186	0.14 168	0.15 149	0.11 192	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.11 200	0.14 208	0.12 228	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.11 186	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.11 194	0.14 207	0.11 183

ICVP	0.15 199	0.53 331	0.11 125	0.16 159	0.11 192	0.16 234	0.11 192	0.16 238	0.11 200	0.16 236	0.11 194	0.16 236	0.11 191	0.16 237	0.11 186	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.11 183
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 150	0.11 114	0.11 125	0.11 110	0.11 192	0.11 169	0.11 192	0.11 177	0.11 200	0.11 179	0.12 228	0.11 180	0.11 191	0.11 181	0.11 186	0.11 123	0.11 140	0.14 202	0.11 194	0.49 490	0.11 183

PASM	0.39 355	3.06 687	1.36 675	1.58 642	0.09 164	0.11 169	0.11 192	0.11 177	0.11 200	0.09 162	0.09 170	0.11 180	0.09 169	0.09 162	0.09 163	0.11 123	0.11 140	0.11 174	0.09 164	0.11 178	0.11 183

LALA_ROB	0.15 199	0.19 176	0.12 137	0.18 186	0.11 192	0.20 254	0.12 233	0.21 269	0.12 240	0.20 257	0.12 228	0.20 259	0.12 233	0.21 270	0.13 241	0.17 200	0.10 117	0.18 260	0.11 194	0.18 253	0.11 183

FADE	0.07 68	0.06 81	0.02 15	0.09 88	0.10 170	0.03 44	0.03 60	0.05 116	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.05 120	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.15 167	0.10 117	0.17 249	0.13 248	0.11 178	0.11 183

WiStereo	0.15 199	0.14 143	0.21 248	0.26 250	0.12 232	0.15 221	0.12 233	0.15 233	0.10 177	0.13 190	0.12 228	0.14 207	0.12 233	0.15 235	0.11 186	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 224

tt4	0.14 181	0.14 143	0.21 248	0.20 207	0.10 170	0.14 198	0.11 192	0.14 207	0.10 177	0.13 190	0.10 174	0.13 190	0.12 233	0.14 207	0.11 186	0.19 229	0.17 239	0.13 185	0.12 229	0.13 190	0.12 224

tt6	0.15 199	0.14 143	0.21 248	0.26 250	0.12 232	0.15 221	0.12 233	0.15 233	0.10 177	0.13 190	0.12 228	0.14 207	0.12 233	0.15 235	0.11 186	0.19 229	0.17 239	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 224

tt8	0.14 181	0.15 162	0.20 240	0.28 257	0.11 192	0.14 198	0.10 173	0.14 207	0.12 240	0.15 228	0.12 228	0.13 190	0.12 233	0.14 207	0.11 186	0.18 218	0.17 239	0.14 202	0.10 173	0.15 229	0.12 224

DF	0.39 355	1.37 547	1.02 593	1.14 555	0.12 232	0.16 234	0.12 233	0.16 238	0.12 240	0.16 236	0.12 228	0.16 236	0.12 233	0.16 237	0.12 229	1.12 596	1.00 587	0.15 233	0.12 229	0.15 229	0.12 224

MatchAttention (ZS)	0.12 142	0.12 119	0.12 137	0.12 118	0.13 242	0.12 180	0.12 233	0.12 186	0.12 240	0.12 187	0.12 228	0.12 189	0.12 233	0.12 189	0.12 229	0.12 129	0.12 155	0.12 181	0.12 229	0.12 187	0.12 224
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	0.14 181	0.20 180	0.14 168	0.16 159	0.11 192	0.16 234	0.11 192	0.17 245	0.11 200	0.17 244	0.12 228	0.17 245	0.13 247	0.17 246	0.12 229	0.15 167	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.15 229	0.12 224

IPLGR_C	0.14 181	0.20 180	0.12 137	0.15 149	0.11 192	0.14 198	0.15 256	0.14 207	0.11 200	0.15 228	0.12 228	0.14 207	0.11 191	0.16 237	0.11 186	0.15 167	0.12 155	0.14 202	0.12 229	0.15 229	0.12 224

ac_64	0.22 247	0.13 121	0.19 230	0.23 229	0.10 170	0.26 301	1.02 638	0.14 207	0.10 177	0.28 309	0.14 255	0.17 245	0.19 300	0.28 317	0.09 163	0.22 248	0.16 209	0.23 288	0.17 293	0.11 178	0.12 224

ACVNet	0.20 231	0.19 176	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.20 254	0.96 628	0.21 269	0.14 252	0.20 257	0.13 249	0.21 267	0.14 252	0.20 257	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	0.17 249	0.12 224

acv_ft	0.20 231	0.19 176	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.20 254	0.96 628	0.21 269	0.14 252	0.20 257	0.13 249	0.21 267	0.14 252	0.20 257	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	0.17 249	0.12 224

HSM	0.14 181	0.16 167	0.12 137	0.17 180	0.12 232	0.17 241	0.11 192	0.17 245	0.11 200	0.17 244	0.12 228	0.17 245	0.12 233	0.17 246	0.12 229	0.16 180	0.11 140	0.16 239	0.11 194	0.16 240	0.12 224

CR-RVC	0.42 384	0.14 143	1.89 722	1.91 658	0.13 242	0.12 180	0.08 165	0.07 151	0.07 162	0.07 153	0.07 163	0.08 154	0.14 252	0.07 151	0.07 153	0.96 570	1.91 736	0.14 202	0.14 254	0.20 260	0.13 236

LACA_dic	0.45 423	0.13 121	1.78 704	1.70 652	0.12 232	0.13 183	0.12 233	0.16 238	0.15 264	0.13 190	0.12 228	0.13 190	0.11 191	0.16 237	0.13 241	1.73 682	1.69 711	0.16 239	0.11 194	0.13 190	0.13 236

ISRNet	0.11 129	0.05 67	0.36 362	0.24 235	0.07 155	0.13 183	0.05 127	0.06 134	0.05 132	0.05 119	0.05 135	0.13 190	0.05 125	0.05 111	0.09 163	0.24 270	0.20 265	0.10 161	0.05 129	0.06 134	0.13 236

castereo++	0.54 467	3.59 699	1.15 603	1.31 626	0.14 246	0.16 234	0.14 247	0.16 238	0.14 252	0.16 236	0.14 255	0.16 236	0.13 247	0.16 237	0.14 246	1.45 669	1.16 613	0.15 233	0.14 254	0.15 229	0.13 236

DDVS	0.30 282	3.10 688	0.14 168	0.19 194	0.14 246	0.19 248	0.14 247	0.20 259	0.14 252	0.19 250	0.13 249	0.16 236	0.13 247	0.19 252	0.13 241	0.17 200	0.13 180	0.17 249	0.13 248	0.17 249	0.13 236

HCRNet	1.22 658	7.11 771	3.00 760	3.55 739	0.33 443	0.29 311	0.14 247	0.19 251	0.15 264	0.33 334	0.29 364	0.25 298	0.14 252	0.22 276	0.33 432	3.64 762	3.00 761	0.76 578	0.32 448	0.18 253	0.13 236

DeepPruner_ROB	0.16 210	0.18 175	0.13 159	0.19 194	0.13 242	0.19 248	0.13 245	0.19 251	0.13 249	0.19 250	0.13 249	0.19 254	0.13 247	0.19 252	0.13 241	0.18 218	0.13 180	0.18 260	0.13 248	0.18 253	0.13 236

SCION-MonSter(vits)	0.25 261	0.79 385	0.31 321	0.42 348	0.28 343	0.40 367	0.28 343	0.20 259	0.15 264	0.40 368	0.15 265	0.19 254	0.15 265	0.20 257	0.15 258	0.23 260	0.21 270	0.17 249	0.14 254	0.16 240	0.14 243

depth_test_26	0.20 231	0.34 230	0.25 273	0.34 286	0.14 246	0.21 265	0.14 247	0.21 269	0.14 252	0.21 269	0.14 255	0.21 267	0.14 252	0.21 270	0.14 246	0.26 279	0.26 294	0.22 279	0.15 267	0.22 272	0.14 243

DepthFocus	0.18 225	0.22 190	0.15 193	0.22 224	0.15 261	0.22 270	0.15 256	0.22 275	0.15 264	0.22 273	0.15 265	0.22 277	0.16 269	0.22 276	0.15 258	0.20 237	0.15 205	0.20 269	0.14 254	0.20 260	0.14 243

RSGM-EC	0.24 258	0.24 201	0.15 193	0.22 224	0.15 261	0.22 270	0.15 256	0.22 275	0.15 264	0.24 286	0.15 265	0.22 277	0.15 265	0.22 276	1.19 653	0.20 237	0.17 239	0.24 298	0.14 254	0.20 260	0.14 243

acva	0.24 258	0.24 201	0.15 193	0.22 224	0.15 261	0.22 270	0.15 256	0.22 275	0.15 264	0.24 286	0.15 265	0.22 277	0.15 265	0.22 276	1.19 653	0.20 237	0.17 239	0.24 298	0.14 254	0.20 260	0.14 243

GMStereo	0.14 181	0.13 121	0.14 168	0.14 137	0.14 246	0.14 198	0.14 247	0.14 207	0.14 252	0.14 208	0.14 255	0.14 207	0.14 252	0.14 207	0.14 246	0.14 154	0.14 195	0.14 202	0.14 254	0.14 207	0.14 243
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 216	0.71 368	0.14 168	0.14 137	0.14 246	0.14 198	0.14 247	0.14 207	0.14 252	0.14 208	0.14 255	0.14 207	0.14 252	0.14 207	0.22 303	0.14 154	0.14 195	0.14 202	0.14 254	0.14 207	0.14 243

CR-Stereo	0.51 460	0.14 143	1.94 737	1.87 655	0.14 246	0.13 183	0.14 247	0.19 251	0.18 289	0.13 190	0.13 249	0.18 249	0.17 281	0.14 207	0.15 258	1.89 692	1.93 737	0.19 263	0.14 254	0.20 260	0.15 250

SCION-MonSter	0.21 240	0.76 379	0.22 257	0.25 242	0.15 261	0.19 248	0.15 256	0.19 251	0.15 264	0.19 250	0.15 265	0.19 254	0.15 265	0.19 252	0.14 246	0.22 248	0.21 270	0.16 239	0.14 254	0.16 240	0.15 250

VIP-Stereo	0.70 509	2.97 686	2.43 754	2.49 699	0.16 272	0.25 292	0.16 263	0.25 293	0.16 272	0.25 294	0.18 296	0.25 298	0.16 269	0.26 308	0.16 267	1.86 686	1.26 667	0.23 288	0.15 267	0.23 284	0.15 250

GEAR-Net	0.22 247	0.46 299	0.27 284	0.29 259	0.17 278	0.21 265	0.17 273	0.21 269	0.17 282	0.21 269	0.17 279	0.21 267	0.17 281	0.21 270	0.17 274	0.28 289	0.26 294	0.20 269	0.16 270	0.20 260	0.16 253

iinet-test	0.08 79	0.16 167	0.02 15	0.16 159	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 281	0.02 26	0.02 27	0.71 518	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 253

LACA2	0.21 240	0.24 201	0.26 280	0.31 268	0.16 272	0.24 282	0.16 263	0.24 285	0.16 272	0.24 286	0.16 271	0.24 291	0.16 269	0.24 287	0.16 267	0.27 283	0.23 284	0.24 298	0.16 270	0.23 284	0.16 253

LACA1	0.21 240	0.24 201	0.26 280	0.31 268	0.16 272	0.24 282	0.16 263	0.24 285	0.16 272	0.24 286	0.16 271	0.24 291	0.16 269	0.24 287	0.16 267	0.27 283	0.22 277	0.23 288	0.16 270	0.23 284	0.16 253

BStereo	0.22 247	0.23 193	0.20 240	0.24 235	0.20 300	0.23 279	0.33 435	0.39 358	0.17 282	0.23 279	0.17 279	0.23 285	0.16 269	0.24 287	0.17 274	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.20 303	0.22 272	0.16 253

Anonymus123	0.22 247	0.23 193	0.20 240	0.24 235	0.20 300	0.23 279	0.33 435	0.39 358	0.17 282	0.23 279	0.17 279	0.23 285	0.16 269	0.24 287	0.17 274	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.20 303	0.22 272	0.16 253

xyz-stereo-finetune2	0.18 225	0.48 310	0.16 200	0.16 159	0.15 261	0.15 221	0.16 263	0.16 238	0.16 272	0.16 236	0.16 271	0.16 236	0.16 269	0.16 237	0.16 267	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 253

xyz-stereo	0.18 225	0.50 317	0.16 200	0.15 149	0.16 272	0.16 234	0.16 263	0.16 238	0.16 272	0.16 236	0.16 271	0.16 236	0.16 269	0.16 237	0.16 267	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 253

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 550	5.18 742	1.98 742	2.19 671	0.17 278	0.19 248	0.18 282	0.19 251	0.16 272	0.20 257	0.19 299	0.22 277	0.22 314	0.20 257	0.15 258	2.28 728	2.13 749	0.24 298	0.17 293	0.18 253	0.16 253

castereo	0.61 484	3.79 707	1.35 667	1.52 640	0.15 261	0.17 241	0.16 263	0.20 259	0.21 305	0.18 248	0.16 271	0.21 267	0.12 233	0.26 308	0.17 274	1.43 668	1.38 684	0.17 249	0.16 270	0.18 253	0.16 253

tg	0.21 240	0.25 208	0.21 248	0.26 250	0.17 278	0.24 282	0.17 273	0.24 285	0.17 282	0.24 286	0.17 279	0.24 291	0.17 281	0.24 287	0.17 274	0.24 270	0.17 239	0.23 288	0.16 270	0.23 284	0.16 253

ACV-stereo	0.30 282	2.08 623	0.25 273	0.25 242	0.18 290	0.24 282	0.17 273	0.24 285	0.18 289	0.24 286	0.17 279	0.25 298	0.17 281	0.24 287	0.17 274	0.22 248	0.16 209	0.22 279	0.16 270	0.22 272	0.16 253

GMStereo_Zeroshot	0.16 210	0.16 167	0.16 200	0.16 159	0.16 272	0.16 234	0.16 263	0.16 238	0.16 272	0.16 236	0.16 271	0.16 236	0.16 269	0.16 237	0.16 267	0.16 180	0.16 209	0.16 239	0.16 270	0.16 240	0.16 253

MSKI-zero shot	0.24 258	0.21 186	0.49 468	0.65 467	0.18 290	0.22 270	0.17 273	0.23 282	0.18 289	0.21 269	0.17 279	0.23 285	0.28 354	0.23 283	0.18 287	0.21 246	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.21 270	0.16 253

dd	0.23 254	0.98 429	0.16 200	0.23 229	0.15 261	0.23 279	0.15 256	0.23 282	0.15 264	0.23 279	0.15 265	0.24 291	0.17 281	0.23 283	0.15 258	0.22 248	0.15 205	0.21 274	0.15 267	0.22 272	0.16 253

dad	0.23 254	1.03 455	0.16 200	0.23 229	0.15 261	0.24 282	0.15 256	0.24 285	0.16 272	0.23 279	0.16 271	0.24 291	0.16 269	0.23 283	0.15 258	0.22 248	0.16 209	0.22 279	0.16 270	0.22 272	0.16 253

iResNetv2_ROB	0.20 231	0.23 193	0.18 221	0.24 235	0.20 300	0.24 282	0.18 282	0.24 285	0.18 289	0.24 286	0.18 296	0.23 285	0.19 300	0.24 287	0.18 287	0.21 246	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.22 272	0.16 253

iResNet	0.20 231	0.23 193	0.18 221	0.24 235	0.18 290	0.24 282	0.20 292	0.24 285	0.18 289	0.23 279	0.17 279	0.23 285	0.18 293	0.23 283	0.18 287	0.22 248	0.16 209	0.21 274	0.16 270	0.21 270	0.16 253

MGW-Stereo-1	0.32 299	1.85 601	0.19 230	0.29 259	0.19 296	0.29 311	0.23 313	0.29 309	0.19 297	0.29 314	0.19 299	0.29 320	0.19 300	0.30 324	0.19 291	0.27 283	0.18 259	0.27 313	0.23 319	0.27 301	0.17 271

SMOE	0.23 254	0.25 208	0.30 303	0.33 279	0.18 290	0.26 301	0.18 282	0.26 299	0.18 289	0.26 303	0.18 296	0.25 298	0.18 293	0.25 296	0.18 287	0.31 305	0.27 307	0.23 288	0.17 293	0.23 284	0.17 271

LACA3	0.23 254	0.25 208	0.27 284	0.54 439	0.17 278	0.25 292	0.17 273	0.25 293	0.17 282	0.25 294	0.17 279	0.25 298	0.17 281	0.25 296	0.17 274	0.28 289	0.23 284	0.24 298	0.17 293	0.24 289	0.17 271

Pointernet	0.21 240	0.22 190	0.19 230	0.24 235	0.19 296	0.24 282	0.19 288	0.24 285	0.19 297	0.24 286	0.19 299	0.24 291	0.19 300	0.24 287	0.19 291	0.22 248	0.17 239	0.22 279	0.17 293	0.22 272	0.17 271

IGEV_Zeroshot_test	0.20 231	0.19 176	0.40 413	0.30 262	0.17 278	0.22 270	0.17 273	0.21 269	0.17 282	0.20 257	0.17 279	0.21 267	0.18 293	0.21 270	0.17 274	0.20 237	0.16 209	0.20 269	0.16 270	0.20 260	0.17 271

MIM_Stereo	0.25 261	0.23 193	0.66 525	0.80 503	0.17 278	0.22 270	0.17 273	0.23 282	0.18 289	0.26 303	0.17 279	0.21 267	0.17 281	0.25 296	0.17 274	0.23 260	0.16 209	0.21 274	0.17 293	0.22 272	0.17 271

CFNet	1.37 666	5.27 751	0.19 230	5.49 775	0.19 296	0.28 308	0.19 288	0.28 304	0.19 297	0.28 309	0.19 299	0.28 314	4.35 802	0.28 317	0.19 291	0.23 260	0.17 239	0.23 288	4.21 810	4.81 787	0.17 271

PhaseNet	1.74 677	6.34 769	4.81 787	6.77 784	0.24 325	0.80 563	0.53 548	0.48 475	0.22 309	0.53 515	0.28 349	0.48 485	0.25 328	0.40 374	0.32 420	6.39 800	4.61 787	0.46 493	0.38 499	0.25 292	0.18 278

CAS++	0.17 216	0.27 214	0.21 248	0.10 93	0.21 311	0.15 221	0.22 303	0.10 163	0.21 305	0.22 273	0.10 174	0.19 254	0.18 293	0.10 166	0.19 291	0.20 237	0.19 263	0.18 260	0.10 173	0.19 259	0.18 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GEStereo_RVC	0.86 562	4.45 724	0.20 240	0.27 255	0.20 300	0.27 306	0.20 292	0.26 299	0.18 289	5.03 804	0.20 304	0.27 313	0.19 300	0.27 312	0.21 299	0.20 237	0.19 263	0.19 263	4.02 808	0.20 260	0.18 278

DLNR-FE	0.28 276	0.89 407	0.30 303	0.34 286	0.19 296	0.28 308	0.19 288	0.28 304	0.20 300	0.28 309	0.20 304	0.28 314	0.20 305	0.28 317	0.20 295	0.33 314	0.28 315	0.25 303	0.19 301	0.24 289	0.19 281

ssnet_v2	0.68 503	1.96 619	1.25 663	0.29 259	0.20 300	0.30 314	0.20 292	0.29 309	0.22 309	1.50 694	0.20 304	0.31 330	0.20 305	0.27 312	0.22 303	0.24 270	1.49 691	0.26 308	0.18 300	3.90 764	0.19 281

SME	0.27 272	0.29 219	0.31 321	0.38 300	0.20 300	0.29 311	0.18 282	0.30 313	0.20 300	0.32 329	0.21 310	0.32 334	0.20 305	0.32 333	0.21 299	0.35 327	0.32 349	0.27 313	0.19 301	0.29 308	0.20 283

DCVSM-stereo	0.36 325	1.89 608	0.22 257	0.40 323	0.22 314	0.40 367	0.22 303	0.40 367	0.22 309	0.40 368	0.22 313	0.40 380	0.22 314	0.40 374	0.22 303	0.28 289	0.21 270	0.28 318	0.21 308	0.28 304	0.20 283

DAS	0.20 231	0.20 180	0.20 240	0.20 207	0.20 300	0.20 254	0.20 292	0.20 259	0.20 300	0.20 257	0.20 304	0.20 259	0.20 305	0.20 257	0.20 295	0.20 237	0.20 265	0.20 269	0.20 303	0.20 260	0.20 283

ASD4	0.20 231	0.20 180	0.20 240	0.20 207	0.20 300	0.20 254	0.20 292	0.20 259	0.20 300	0.20 257	0.20 304	0.20 259	0.20 305	0.20 257	0.20 295	0.20 237	0.20 265	0.20 269	0.20 303	0.20 260	0.20 283

GeoAtt-L (ZS)	0.27 272	0.29 219	0.27 284	0.33 279	0.21 311	0.33 333	0.22 303	0.31 319	0.23 316	0.30 317	0.21 310	0.32 334	0.24 324	0.29 321	0.22 303	0.33 314	0.23 284	0.30 325	0.22 311	0.30 312	0.21 287

Weightmod	0.27 272	0.29 219	0.33 335	0.38 300	0.20 300	0.30 314	0.21 298	0.29 309	0.21 305	0.29 314	0.22 313	0.30 325	0.20 305	0.30 324	0.21 299	0.37 335	0.31 344	0.27 313	0.20 303	0.28 304	0.21 287

HGLStereo	0.28 276	0.29 219	0.22 257	0.36 294	0.22 314	0.36 342	0.21 298	0.36 336	0.21 305	0.42 399	0.21 310	0.36 351	0.22 314	0.36 351	0.21 299	0.34 319	0.21 270	0.34 352	0.21 308	0.34 333	0.21 287

DISCO	1.11 605	0.39 252	5.28 791	0.39 310	0.20 300	0.39 365	0.27 332	0.39 358	0.22 309	0.38 354	0.20 304	0.38 365	0.20 305	6.95 815	0.22 303	0.30 299	0.21 270	0.27 313	0.21 308	5.25 796	0.21 287

PAM	0.39 355	1.88 607	0.34 349	0.37 297	0.41 498	0.45 463	0.22 303	0.28 304	0.23 316	0.28 309	0.24 326	0.29 320	0.23 320	0.29 321	0.23 311	0.38 349	0.32 349	0.38 390	0.37 485	0.32 321	0.22 291

WAO-6	0.22 247	0.23 193	0.22 257	0.23 229	0.22 314	0.22 270	0.22 303	0.22 275	0.22 309	0.22 273	0.22 313	0.22 277	0.22 314	0.22 276	0.22 303	0.22 248	0.22 277	0.22 279	0.22 311	0.22 272	0.22 291

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.30 282	0.35 232	0.26 280	0.38 300	0.27 336	0.36 342	0.23 313	0.41 386	0.23 316	0.36 345	0.23 318	0.36 351	0.23 320	0.36 351	0.23 311	0.37 335	0.25 290	0.35 368	0.22 311	0.35 346	0.23 293

WCG-NET（raft）	0.32 299	1.24 535	0.24 270	0.32 275	0.24 325	0.32 330	0.23 313	0.32 322	0.24 321	0.32 329	0.24 326	0.32 334	0.24 324	0.32 333	0.24 315	0.30 299	0.23 284	0.30 325	0.23 319	0.30 312	0.23 293

IMH-64-1	0.22 247	0.23 193	0.23 263	0.22 224	0.22 314	0.22 270	0.22 303	0.22 275	0.22 309	0.22 273	0.22 313	0.22 277	0.22 314	0.22 276	0.22 303	0.22 248	0.22 277	0.23 288	0.22 311	0.22 272	0.23 293

IMH-64	0.22 247	0.23 193	0.23 263	0.22 224	0.22 314	0.22 270	0.22 303	0.22 275	0.22 309	0.22 273	0.22 313	0.22 277	0.22 314	0.22 276	0.22 303	0.22 248	0.22 277	0.23 288	0.22 311	0.22 272	0.23 293

DLNR_Zeroshot_test	0.31 290	0.28 217	0.47 453	0.79 499	0.24 325	0.30 314	0.26 329	0.30 313	0.24 321	0.32 329	0.23 318	0.31 330	0.24 324	0.30 324	0.23 311	0.29 298	0.26 294	0.29 323	0.24 327	0.33 328	0.23 293

gwcnet-sp	0.82 546	1.72 563	1.48 685	0.39 310	0.15 261	0.31 321	0.21 298	0.20 259	0.25 326	1.61 698	0.23 318	0.28 314	0.26 338	0.20 257	0.15 258	0.24 270	1.33 675	0.32 335	0.16 270	6.75 803	0.23 293

scenet	0.82 546	1.72 563	1.48 685	0.39 310	0.15 261	0.31 321	0.21 298	0.20 259	0.25 326	1.61 698	0.23 318	0.28 314	0.26 338	0.20 257	0.15 258	0.24 270	1.33 675	0.32 335	0.16 270	6.75 803	0.23 293

ssnet	0.82 546	1.72 563	1.48 685	0.39 310	0.15 261	0.31 321	0.21 298	0.20 259	0.25 326	1.61 698	0.23 318	0.28 314	0.26 338	0.20 257	0.15 258	0.24 270	1.33 675	0.32 335	0.16 270	6.75 803	0.23 293

CRFU-Net	0.65 493	1.67 560	1.22 659	1.96 663	0.27 336	0.41 386	0.27 332	0.41 386	0.27 345	0.40 368	0.26 337	0.41 395	0.27 345	0.40 374	0.27 331	1.80 685	1.62 705	0.34 352	0.23 319	0.33 328	0.23 293

NINENet	0.69 506	3.87 711	1.20 612	1.98 664	0.05 126	0.40 367	0.04 110	0.40 367	0.05 132	0.41 385	0.04 117	0.41 395	0.05 125	0.40 374	0.05 122	1.79 684	1.56 697	0.34 352	0.22 311	0.34 333	0.23 293

FENet	0.54 467	1.52 554	1.19 609	1.41 636	0.23 320	0.35 338	0.23 313	0.35 332	0.23 316	0.34 337	0.23 318	0.35 346	0.23 320	0.35 345	0.23 311	1.40 666	1.07 597	0.32 335	0.23 319	0.33 328	0.23 293

Weightmod_eth	0.20 231	0.24 201	0.28 293	0.47 371	0.14 246	0.24 282	0.14 247	0.17 245	0.13 249	0.22 273	0.16 271	0.22 277	0.13 247	0.20 257	0.16 267	0.24 270	0.20 265	0.19 263	0.14 254	0.16 240	0.24 304

iResNet_ROB	0.28 276	0.32 228	0.24 270	0.32 275	0.25 328	0.32 330	0.24 320	0.32 322	0.24 321	0.33 334	0.24 326	0.35 346	0.24 324	0.33 341	0.24 315	0.31 305	0.24 289	0.32 335	0.24 327	0.32 321	0.24 304

UNDER WATER-64	0.25 261	0.26 211	0.25 273	0.26 250	0.25 328	0.25 292	0.25 322	0.25 293	0.25 326	0.25 294	0.25 332	0.25 298	0.25 328	0.26 308	0.25 323	0.25 277	0.25 290	0.25 303	0.25 330	0.25 292	0.25 306

CAS	0.30 282	1.17 477	0.25 273	0.25 242	0.25 328	0.26 301	0.25 322	0.25 293	0.26 340	0.25 294	0.25 332	0.25 298	0.25 328	0.25 296	0.25 323	0.26 279	0.26 294	0.26 308	0.25 330	0.26 295	0.25 306

LoS	0.25 261	0.27 214	0.25 273	0.25 242	0.25 328	0.25 292	0.25 322	0.26 299	0.25 326	0.25 294	0.25 332	0.25 298	0.25 328	0.25 296	0.25 323	0.26 279	0.25 290	0.25 303	0.26 336	0.26 295	0.25 306
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.88 567	7.04 770	2.23 748	2.75 705	0.28 343	0.43 414	0.25 322	0.39 358	0.25 326	0.41 385	0.27 341	0.39 370	0.25 328	0.40 374	0.28 340	0.37 335	0.28 315	0.37 382	0.25 330	0.37 362	0.25 306

IGEV-Stereo	0.35 317	0.44 286	0.45 439	0.49 383	0.30 368	0.37 351	0.30 366	0.36 336	0.30 376	0.36 345	0.29 364	0.36 351	0.29 366	0.36 351	0.30 366	0.46 436	0.39 424	0.32 335	0.24 327	0.32 321	0.25 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.73 519	1.22 533	0.25 273	1.22 612	0.25 328	1.22 669	0.25 322	1.22 670	0.25 326	1.22 679	0.25 332	1.22 681	0.25 328	1.22 681	0.25 323	1.22 652	0.26 294	1.21 690	0.25 330	1.22 672	0.25 306
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
GCAP-Stereo-w-DA	0.60 477	5.10 738	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.37 409	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

canet-new	0.44 400	1.82 592	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

bcnet-new	0.44 400	1.81 585	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

LWStereo	0.44 400	1.82 592	0.38 369	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

LMStereo	0.44 400	1.80 580	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

CR7Stereo	0.44 400	1.81 585	0.39 380	0.50 420	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

ARStereo	0.44 400	1.80 580	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

ARStereo-new	0.44 400	1.80 580	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

BARStereo	0.44 400	1.78 575	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.44 452	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.34 391	0.39 434	0.26 336	0.38 375	0.26 312

FCBStereo	0.44 400	1.79 579	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

PSGStereo	0.44 400	1.78 575	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

MUNStereo	0.44 400	1.81 585	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.44 449	0.30 366	0.44 452	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.44 458	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.45 424	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 387	1.76 570	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.31 408	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.26 312

CHEStereo	0.44 400	1.78 575	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

TOTStereo	0.44 400	1.81 585	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 400	1.83 595	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

ACMStereo	0.60 477	5.12 739	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.37 409	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

KABStereo	0.43 387	1.76 570	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

KMOStereo	0.43 387	1.80 580	0.38 369	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 400	1.81 585	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 387	1.77 572	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 387	1.78 575	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 400	1.85 601	0.38 369	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 387	1.77 572	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 400	1.86 605	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 400	1.80 580	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.44 449	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 400	1.82 592	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 387	1.77 572	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.33 362	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 400	1.83 595	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.36 404	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

LG-Stereo_L2	0.34 306	0.37 241	0.38 369	0.47 371	0.28 343	0.39 365	0.28 343	0.39 358	0.28 351	0.39 361	0.28 349	0.39 370	0.28 354	0.38 363	0.28 340	0.42 392	0.35 398	0.36 378	0.26 336	0.35 346	0.26 312

model_zeroshot	0.27 272	0.20 180	0.27 284	0.33 279	0.21 311	0.37 351	0.22 303	0.37 344	0.24 321	0.26 303	0.27 341	0.33 339	0.21 313	0.25 296	0.27 331	0.32 308	0.20 265	0.34 352	0.23 319	0.25 292	0.26 312

GCAP-BAT	0.41 369	1.30 539	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.44 394	0.34 391	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

test_for_model	0.35 317	0.39 252	0.30 303	0.43 355	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.31 408	0.38 349	0.26 294	0.38 390	0.26 336	0.38 375	0.26 312

GCAPDPT-zeroshot	0.36 325	0.40 256	0.30 303	0.43 355	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.43 413	0.31 422	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.44 446	0.31 408	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.26 312

HH	0.71 512	2.54 660	0.74 554	1.10 549	0.32 430	0.41 386	0.37 468	0.69 546	0.78 608	0.73 561	0.90 621	0.75 568	1.00 620	0.84 577	0.69 582	0.69 512	0.40 429	0.35 368	0.26 336	0.35 346	0.26 312

HanStereo	0.71 512	2.54 660	0.74 554	1.10 549	0.32 430	0.41 386	0.37 468	0.69 546	0.78 608	0.73 561	0.90 621	0.75 568	1.00 620	0.84 577	0.69 582	0.69 512	0.40 429	0.35 368	0.26 336	0.35 346	0.26 312

LoS_RVC	0.30 282	1.14 471	0.25 273	0.25 242	0.25 328	0.26 301	0.25 322	0.25 293	0.25 326	0.25 294	0.25 332	0.26 310	0.26 338	0.26 308	0.25 323	0.26 279	0.26 294	0.25 303	0.25 330	0.26 295	0.26 312

iRaft-Stereo_5w	0.34 306	0.42 281	0.31 321	0.39 310	0.30 368	0.38 358	0.30 366	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.37 472	0.41 395	0.34 454	0.38 363	0.30 366	0.34 319	0.27 307	0.34 352	0.26 336	0.34 333	0.26 312

UCFNet_RVC	2.75 761	10.06 792	0.29 299	10.31 806	0.29 356	0.42 407	0.29 358	0.43 413	0.29 361	0.42 399	0.29 364	0.42 413	9.87 819	0.43 415	0.29 356	0.36 332	9.84 814	0.36 378	0.26 336	9.77 817	0.26 312

SCION-M(vits-remse)	0.34 306	0.79 385	0.30 303	0.33 279	0.28 343	0.40 367	0.28 343	0.40 367	0.28 351	0.40 368	0.28 349	0.39 370	0.28 354	0.40 374	0.28 340	0.23 260	0.21 270	0.35 368	0.27 375	0.35 346	0.27 351

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 306	0.98 429	0.30 303	0.33 279	0.18 290	0.21 265	0.28 343	0.40 367	0.28 351	0.40 368	0.28 349	0.39 370	0.28 354	0.40 374	0.28 340	0.37 335	0.29 329	0.35 368	0.27 375	0.35 346	0.27 351

small-0shot	0.35 317	1.92 617	0.27 284	0.27 255	0.27 336	0.27 306	0.27 332	0.27 303	0.27 345	0.27 308	0.27 341	0.26 310	0.27 345	0.27 312	0.26 328	0.27 283	0.26 294	0.26 308	0.26 336	0.26 295	0.27 351

PStereo	0.32 299	0.36 238	0.28 293	0.38 300	0.29 356	0.36 342	0.27 332	0.38 353	0.27 345	0.38 354	0.28 349	0.36 351	0.27 345	0.36 351	0.28 340	0.32 308	0.27 307	0.33 342	0.27 375	0.33 328	0.27 351

TestStereo_HL3	2.76 762	0.41 269	11.46 812	14.11 809	0.30 368	0.45 463	0.29 358	0.43 413	0.29 361	0.43 406	0.29 364	0.43 422	0.28 354	0.44 446	0.30 366	13.57 818	10.32 816	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 351

TestStereo_HL2	2.73 759	0.41 269	11.06 809	14.13 810	0.30 368	0.44 449	0.28 343	0.43 413	0.29 361	0.43 406	0.28 349	0.43 422	0.29 366	0.43 415	0.28 340	13.51 817	10.37 817	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 351

GGDA	2.76 762	0.41 269	11.34 811	14.28 811	0.30 368	0.44 449	0.29 358	0.43 413	0.29 361	0.43 406	0.28 349	0.43 422	0.28 354	0.43 415	0.29 356	13.45 816	10.57 818	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 351

TestStereo-Hl	2.78 764	0.42 281	11.23 810	14.38 812	0.30 368	0.44 449	0.30 366	0.43 413	0.28 351	0.43 406	0.29 364	0.44 458	0.29 366	0.44 446	0.29 356	13.64 819	10.73 819	0.41 465	0.27 375	0.38 375	0.27 351

RMAStereo	0.45 423	1.81 585	0.40 413	0.50 420	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.31 422	0.44 445	0.31 424	0.44 458	0.32 435	0.44 446	0.31 408	0.46 436	0.35 398	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.27 351

ATMStereo	0.46 432	1.99 620	0.40 413	0.51 431	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.31 422	0.44 445	0.31 424	0.44 458	0.31 428	0.44 446	0.32 420	0.47 443	0.35 398	0.39 434	0.27 375	0.39 424	0.27 351

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 369	1.06 462	0.40 413	0.51 431	0.31 416	0.44 449	0.30 366	0.43 413	0.32 434	0.44 445	0.30 379	0.56 531	0.30 376	0.44 446	0.31 408	0.45 424	0.34 391	0.39 434	0.27 375	0.40 438	0.27 351

gcap_with_dpt	0.35 317	0.39 252	0.30 303	0.44 359	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.31 422	0.44 445	0.30 379	0.44 458	0.30 376	0.44 446	0.30 366	0.38 349	0.26 294	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.27 351

GIP-stereo	0.36 325	0.49 312	0.39 380	0.48 377	0.32 430	0.41 386	0.28 343	0.40 367	0.30 376	0.41 385	0.28 349	0.40 380	0.28 354	0.42 408	0.28 340	0.45 424	0.32 349	0.38 390	0.30 429	0.37 362	0.27 351

gcap-zeroshot	0.36 325	0.40 256	0.34 349	0.44 359	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.32 434	0.44 445	0.32 434	0.44 458	0.32 435	0.44 446	0.31 408	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.27 351

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 361	1.09 465	0.39 380	0.49 383	0.30 368	0.43 414	0.30 366	0.44 452	0.30 376	0.43 406	0.30 379	0.43 422	0.30 376	0.43 415	0.30 366	0.45 424	0.34 391	0.38 390	0.27 375	0.38 375	0.27 351

tt1	0.31 290	0.93 422	0.24 270	0.33 279	0.23 320	0.31 321	0.24 320	0.32 322	0.24 321	0.32 329	0.23 318	0.32 334	0.25 328	0.32 333	0.24 315	0.27 283	0.26 294	0.27 313	0.26 336	0.27 301	0.27 351

xxxxx1	0.31 290	0.91 413	0.23 263	0.31 268	0.23 320	0.31 321	0.23 313	0.33 326	0.25 326	0.31 323	0.24 326	0.33 339	0.25 328	0.32 333	0.24 315	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 351

testlalala	0.36 325	0.40 256	0.34 349	0.44 359	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.32 434	0.44 445	0.32 434	0.44 458	0.32 435	0.44 446	0.31 408	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.27 351

tt_ll	0.31 290	0.91 413	0.23 263	0.31 268	0.23 320	0.31 321	0.23 313	0.33 326	0.25 326	0.31 323	0.24 326	0.33 339	0.25 328	0.32 333	0.24 315	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 351

CroCo-Stereo Lap2	0.77 529	1.29 537	0.29 299	1.27 617	0.29 356	1.27 673	0.26 329	1.26 674	0.26 340	1.26 680	0.26 337	1.27 685	0.26 338	1.26 683	0.27 331	1.27 655	0.27 307	1.27 694	0.27 375	1.27 676	0.27 351

ff	0.31 290	0.91 413	0.23 263	0.31 268	0.23 320	0.31 321	0.23 313	0.33 326	0.25 326	0.31 323	0.24 326	0.33 339	0.25 328	0.32 333	0.24 315	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.29 308	0.27 351

BUS	0.83 550	1.91 611	0.92 580	4.48 751	0.02 22	0.40 367	0.04 110	0.41 386	0.02 28	0.48 476	0.03 62	0.41 395	0.05 125	0.03 49	0.05 122	1.97 698	4.19 784	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 351

BSDual-CNN	0.81 541	1.91 611	0.92 580	4.48 751	0.02 22	0.42 407	0.06 151	0.41 386	0.02 28	0.48 476	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 698	4.19 784	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 351

hknet	1.10 603	1.85 601	3.49 777	4.48 751	0.02 22	0.42 407	0.06 151	0.41 386	0.02 28	0.48 476	0.03 62	0.41 395	0.03 59	0.42 408	0.03 58	4.39 770	4.19 784	0.33 342	0.23 319	0.34 333	0.27 351

DGSMNet	0.34 306	0.41 269	0.27 284	0.41 338	0.28 343	0.41 386	0.28 343	0.41 386	0.27 345	0.41 385	0.27 341	0.42 413	0.27 345	0.41 394	0.28 340	0.40 370	0.29 329	0.40 447	0.28 396	0.40 438	0.27 351

AANet_RVC	1.26 661	0.31 226	4.99 789	5.93 778	0.20 300	0.25 292	0.20 292	0.25 293	0.20 300	0.23 279	0.19 299	0.25 298	0.20 305	0.25 296	0.20 295	5.66 794	4.76 788	0.26 308	0.30 429	0.24 289	0.27 351

MLCV	0.31 290	0.35 232	0.27 284	0.35 290	0.28 343	0.35 338	0.27 332	0.35 332	0.28 351	0.36 345	0.27 341	0.35 346	0.27 345	0.35 345	0.27 331	0.34 319	0.27 307	0.34 352	0.27 375	0.34 333	0.27 351

DN-CSS_ROB	0.31 290	0.35 232	0.28 293	0.35 290	0.28 343	0.34 334	0.27 332	0.34 329	0.25 326	0.35 341	0.27 341	0.36 351	0.26 338	0.34 342	0.28 340	0.35 327	0.28 315	0.34 352	0.28 396	0.34 333	0.27 351

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 341	0.35 232	0.56 494	0.63 460	0.28 343	0.36 342	0.28 343	0.36 336	0.28 351	0.36 345	0.28 349	0.36 351	0.28 354	0.36 351	0.28 340	0.62 498	0.57 510	0.35 368	0.28 396	0.35 346	0.28 379

testmc14	2.43 748	10.48 795	8.02 806	8.93 796	0.31 416	0.44 449	0.30 366	0.42 405	0.30 376	0.42 399	0.30 379	0.42 413	0.30 376	0.42 408	0.30 366	8.88 813	6.99 803	0.41 465	0.28 396	0.39 424	0.28 379

MCSU-Stereo	2.48 751	10.56 796	8.50 808	9.47 800	0.31 416	0.43 414	0.30 366	0.42 405	0.30 376	0.42 399	0.30 379	0.42 413	0.30 376	0.41 394	0.30 366	8.86 812	6.93 802	0.40 447	0.29 411	0.39 424	0.28 379

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 369	1.09 465	0.40 413	0.52 434	0.31 416	0.44 449	0.31 414	0.44 452	0.31 422	0.44 445	0.31 424	0.44 458	0.31 428	0.44 446	0.31 408	0.46 436	0.35 398	0.39 434	0.28 396	0.39 424	0.28 379

DEFOM-Stereo	0.68 503	3.11 689	1.40 681	1.63 650	0.25 328	0.31 321	0.25 322	0.31 319	0.28 351	0.31 323	0.29 364	0.29 320	0.27 345	0.31 330	0.28 340	1.59 677	1.47 690	0.30 325	0.29 411	0.30 312	0.28 379

SQANet	0.28 276	0.28 217	0.28 293	0.28 257	0.28 343	0.28 308	0.28 343	0.28 304	0.28 351	0.28 309	0.28 349	0.28 314	0.28 354	0.28 317	0.28 340	0.28 289	0.28 315	0.28 318	0.28 396	0.28 304	0.28 379

Any-RAFT	0.32 299	0.36 238	0.27 284	0.36 294	0.27 336	0.36 342	0.27 332	0.36 336	0.27 345	0.36 345	0.27 341	0.36 351	0.27 345	0.36 351	0.28 340	0.36 332	0.28 315	0.36 378	0.28 396	0.36 357	0.28 379

FCDSN-DC	0.41 369	0.59 349	0.64 519	0.54 439	0.33 443	0.50 498	0.37 468	0.42 405	0.40 492	0.61 537	0.43 512	0.50 506	0.49 536	0.38 363	0.32 420	0.28 289	0.23 284	0.26 308	0.22 311	0.35 346	0.28 379
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.41 369	1.49 553	0.32 330	0.42 348	0.32 430	0.41 386	0.32 424	0.41 386	0.33 444	0.41 385	0.32 434	0.41 395	0.32 435	0.41 394	0.32 420	0.39 362	0.28 315	0.39 434	0.28 396	0.40 438	0.28 379

test410_97500	0.41 369	0.89 407	0.31 321	0.40 323	0.31 416	0.40 367	0.31 414	0.40 367	0.31 422	0.61 537	0.53 552	0.40 380	0.31 428	0.40 374	0.31 408	0.58 483	0.47 473	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.29 388

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 341	0.35 232	0.56 494	0.63 460	0.29 356	0.36 342	0.29 358	0.36 336	0.29 361	0.39 361	0.29 364	0.36 351	0.29 366	0.36 351	0.29 356	0.62 498	0.57 510	0.35 368	0.29 411	0.36 357	0.29 388

HiDET	0.38 341	0.44 286	0.30 303	0.42 348	0.30 368	0.42 407	0.30 366	0.42 405	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.42 413	0.30 376	0.42 408	0.68 574	0.37 335	0.32 349	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.29 388

LCMNet	0.38 341	0.44 286	0.30 303	0.42 348	0.30 368	0.42 407	0.30 366	0.42 405	0.30 376	0.45 457	0.30 379	0.42 413	0.30 376	0.42 408	0.69 582	0.37 335	0.32 349	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.29 388

FE-Mocha	0.35 317	0.71 368	0.40 413	0.47 371	0.27 336	0.34 334	0.27 332	0.34 329	0.26 340	0.34 337	0.26 337	0.34 344	0.27 345	0.34 342	0.27 331	0.44 394	0.41 439	0.33 342	0.29 411	0.32 321	0.29 388

GREAT-IGEV	0.38 341	0.43 283	0.36 362	0.48 377	0.32 430	0.45 463	0.32 424	0.45 461	0.32 434	0.45 457	0.32 434	0.45 468	0.32 435	0.45 465	0.32 420	0.44 394	0.33 362	0.41 465	0.29 411	0.41 449	0.29 388
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	0.36 325	0.36 238	0.43 435	0.37 297	0.42 508	0.49 489	0.42 506	0.37 344	0.28 351	0.36 345	0.29 364	0.36 351	0.30 376	0.37 359	0.28 340	0.34 319	0.31 344	0.34 352	0.35 476	0.40 438	0.29 388

IGEV++	0.34 306	0.43 283	0.30 303	0.40 323	0.29 356	0.40 367	0.29 358	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.29 364	0.40 380	0.29 366	0.40 374	0.30 366	0.38 349	0.29 329	0.37 382	0.29 411	0.37 362	0.29 388

RCA-Stereo	0.51 460	3.22 693	0.34 349	0.44 359	0.34 455	0.44 449	0.34 450	0.43 413	0.34 455	0.43 406	0.34 451	0.44 458	0.33 447	0.43 415	0.33 432	0.38 349	0.29 329	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.29 388

iRaft-Stereo_20w	0.34 306	0.41 269	0.31 321	0.39 310	0.29 356	0.40 367	0.32 424	0.41 386	0.32 434	0.38 354	0.30 379	0.39 370	0.30 376	0.38 363	0.32 420	0.35 327	0.27 307	0.34 352	0.27 375	0.34 333	0.29 388

CFNet_pseudo	2.67 758	9.36 787	0.32 330	10.99 807	0.33 443	0.85 573	0.33 435	0.49 483	0.33 444	0.49 486	0.32 434	0.49 492	7.26 813	0.49 491	0.33 432	0.41 378	9.62 812	0.41 465	0.29 411	10.03 818	0.29 388

ccnet	0.80 536	2.28 641	0.33 335	0.50 420	0.33 443	0.50 498	0.33 435	0.50 492	0.33 444	0.49 486	0.33 443	0.49 492	1.56 710	2.38 743	0.33 432	0.41 378	0.29 329	0.42 481	1.57 726	2.28 728	0.29 388

CFNet-RSSM	0.91 570	4.89 730	0.34 349	0.44 359	1.07 637	1.62 697	1.40 718	0.91 580	0.35 459	1.60 695	1.39 718	0.64 547	0.34 454	0.44 446	0.33 432	0.41 378	0.35 398	0.75 576	0.30 429	0.41 449	0.29 388

psmorigin	0.41 369	0.46 299	0.33 335	0.49 383	0.33 443	0.49 489	0.33 435	0.49 483	0.33 444	0.49 486	0.33 443	0.49 492	0.33 447	0.51 510	0.33 432	0.41 378	0.30 339	0.41 465	0.30 429	0.79 556	0.29 388

ccs_rob	2.79 765	10.17 794	0.32 330	10.00 804	0.33 443	0.49 489	0.33 435	1.90 704	0.32 434	0.51 508	0.33 443	0.49 492	9.24 818	0.49 491	0.33 432	0.41 378	9.82 813	0.41 465	0.28 396	9.34 815	0.29 388

test410	0.66 495	5.69 762	0.31 321	0.40 323	0.31 416	0.41 386	0.31 414	0.40 367	0.31 422	0.62 541	0.55 555	0.40 380	0.31 428	0.40 374	0.31 408	0.59 486	0.47 473	0.38 390	0.29 411	0.38 375	0.30 403

MonSter++	0.38 341	0.44 286	0.31 321	0.43 355	0.30 368	0.43 414	0.31 414	0.43 413	0.31 422	0.45 457	0.31 424	0.43 422	0.31 428	0.43 415	0.69 582	0.38 349	0.33 362	0.40 447	0.30 429	0.38 375	0.30 403

CSFM-Stereo	0.38 341	0.44 286	0.30 303	0.42 348	0.30 368	0.42 407	0.30 366	0.43 413	0.30 376	0.44 445	0.30 379	0.42 413	0.30 376	0.42 408	0.73 596	0.37 335	0.32 349	0.40 447	0.29 411	0.37 362	0.30 403

MultiAttention	0.30 282	0.30 223	0.30 303	0.30 262	0.30 368	0.30 314	0.30 366	0.30 313	0.30 376	0.30 317	0.30 379	0.30 325	0.30 376	0.30 324	0.30 366	0.30 299	0.30 339	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 403

MSAF-DinoV2	0.30 282	0.30 223	0.30 303	0.30 262	0.30 368	0.30 314	0.30 366	0.30 313	0.30 376	0.30 317	0.30 379	0.30 325	0.30 376	0.30 324	0.30 366	0.30 299	0.30 339	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 403

TorneroNet-64	0.45 423	0.27 214	0.30 303	0.58 449	0.27 336	0.70 548	0.30 366	0.28 304	0.73 604	0.73 561	0.28 349	0.71 559	0.66 570	0.75 562	0.27 331	0.27 283	0.29 329	0.37 382	0.75 610	0.28 304	0.30 403

EKT-Stereo	0.37 335	0.40 256	0.44 437	1.07 547	0.29 356	0.34 334	0.31 414	0.36 336	0.29 361	0.38 354	0.31 424	0.37 362	0.30 376	0.36 351	0.29 356	0.34 319	0.28 315	0.39 434	0.30 429	0.37 362	0.30 403

PML	0.46 432	1.36 545	0.29 299	0.58 449	0.30 368	0.57 528	0.29 358	0.57 522	0.29 361	0.57 529	0.29 364	0.57 535	0.29 366	0.56 526	0.29 356	0.52 466	0.30 339	0.53 534	0.31 440	0.53 508	0.30 403

GES	0.66 495	2.34 649	0.29 299	0.41 338	0.29 356	0.41 386	0.29 358	0.42 405	0.29 361	0.40 368	0.41 498	0.41 395	0.30 376	0.51 510	0.29 356	0.32 308	0.29 329	0.32 335	2.46 779	2.49 741	0.30 403

DANet	0.30 282	0.30 223	0.30 303	0.30 262	0.30 368	0.30 314	0.30 366	0.30 313	0.30 376	0.30 317	0.30 379	0.30 325	0.30 376	0.30 324	0.30 366	0.30 299	0.30 339	0.30 325	0.30 429	0.30 312	0.30 403
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 290	0.31 226	0.31 321	0.30 262	0.40 488	0.31 321	0.30 366	0.30 313	0.34 455	0.29 314	0.31 424	0.29 320	0.30 376	0.31 330	0.31 408	0.31 305	0.29 329	0.31 332	0.30 429	0.31 318	0.31 413

DStereoSA	0.32 299	0.52 327	0.34 349	0.31 268	0.31 416	0.30 314	0.30 366	0.31 319	0.30 376	0.31 323	0.31 424	0.31 330	0.30 376	0.31 330	0.31 408	0.30 299	0.32 349	0.31 332	0.31 440	0.31 318	0.31 413

DDF-Stereo	0.43 387	1.15 474	0.57 498	0.53 436	0.32 430	0.41 386	0.32 424	0.41 386	0.32 434	0.41 385	0.32 434	0.41 395	0.32 435	0.40 374	0.32 420	0.52 466	0.50 490	0.38 390	0.31 440	0.39 424	0.31 413

1test111	0.37 335	1.02 453	0.30 303	0.39 310	0.29 356	0.40 367	0.28 343	0.39 358	0.29 361	0.39 361	0.29 364	0.39 370	0.28 354	0.40 374	0.29 356	0.33 314	0.32 349	0.33 342	0.31 440	0.32 321	0.31 413

cc1	0.37 335	1.02 453	0.30 303	0.39 310	0.29 356	0.40 367	0.28 343	0.39 358	0.29 361	0.39 361	0.29 364	0.39 370	0.28 354	0.40 374	0.29 356	0.33 314	0.32 349	0.33 342	0.31 440	0.32 321	0.31 413

PCWNet_CMD	2.80 766	9.82 790	0.32 330	10.09 805	0.32 430	0.49 489	0.33 435	3.34 775	0.33 444	0.49 486	0.33 443	0.49 492	8.73 815	0.48 484	0.33 432	0.41 378	9.22 809	0.42 481	0.29 411	9.55 816	0.31 413

RAFT-Test	0.36 325	0.37 241	0.33 335	0.41 338	0.32 430	0.41 386	0.32 424	0.41 386	0.32 434	0.41 385	0.32 434	0.41 395	0.32 435	0.41 394	0.33 432	0.37 335	0.29 329	0.37 382	0.29 411	0.38 375	0.31 413

rgla	0.45 423	0.54 335	0.33 335	0.67 472	0.32 430	0.48 480	0.33 435	0.48 475	0.33 444	0.48 476	0.94 629	0.48 485	0.33 447	0.47 474	0.33 432	0.45 424	0.52 499	0.53 534	0.31 440	0.45 464	0.32 420

416test	0.46 432	0.55 338	0.33 335	0.67 472	0.33 443	0.48 480	0.33 435	0.48 475	0.33 444	0.48 476	0.99 634	0.48 485	0.33 447	0.48 484	0.33 432	0.45 424	0.52 499	0.54 537	0.32 448	0.45 464	0.32 420

water-stereo	0.41 369	0.84 395	0.46 445	0.50 420	0.33 443	0.45 463	0.33 435	0.45 461	0.32 434	0.45 457	0.32 434	0.45 468	0.32 435	0.45 465	0.32 420	0.44 394	0.41 439	0.39 434	0.31 440	0.39 424	0.32 420

depthmonostereo	0.44 400	0.85 397	0.46 445	0.54 439	0.40 488	0.52 514	0.38 475	0.52 511	0.35 459	0.47 469	0.34 451	0.46 472	0.34 454	0.47 474	0.34 447	0.45 424	0.43 454	0.41 465	0.33 459	0.41 449	0.32 420

xyz-stereo-finetune	0.28 276	0.49 312	0.16 200	0.16 159	0.16 272	0.16 234	0.16 263	0.22 275	0.30 376	0.32 329	0.31 424	0.32 334	0.31 428	0.32 333	0.32 420	0.32 308	0.33 362	0.31 332	0.32 448	0.31 318	0.32 420

HART	0.38 341	0.45 295	0.34 349	0.42 348	0.33 443	0.41 386	0.34 450	0.42 405	0.33 444	0.43 406	0.34 451	0.42 413	0.34 454	0.41 394	0.38 468	0.40 370	0.32 349	0.42 481	0.32 448	0.40 438	0.32 420

ACVNet-DCA	0.37 335	1.00 439	0.30 303	0.40 323	0.29 356	0.40 367	0.29 358	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.29 364	0.40 380	0.29 366	0.39 371	0.28 340	0.33 314	0.32 349	0.33 342	0.32 448	0.33 328	0.32 420

xx1	0.38 341	1.03 455	0.31 321	0.40 323	0.31 416	0.41 386	0.28 343	0.40 367	0.29 361	0.40 368	0.29 364	0.40 380	0.29 366	0.40 374	0.29 356	0.34 319	0.33 362	0.34 352	0.32 448	0.34 333	0.32 420

RAFT + AFF	0.31 290	0.45 295	0.34 349	0.39 310	0.28 343	0.38 358	0.33 435	0.29 309	0.31 422	0.30 317	0.30 379	0.29 320	0.27 345	0.29 321	0.30 366	0.28 289	0.29 329	0.29 323	0.29 411	0.27 301	0.32 420

GeoVLM	0.36 325	0.38 245	0.27 284	0.46 364	0.28 343	0.35 338	0.28 343	0.37 344	0.27 345	0.35 341	0.28 349	0.36 351	0.38 474	0.35 345	0.28 340	1.08 587	0.26 294	0.33 342	0.27 375	0.34 333	0.33 429

GCST	0.50 455	2.08 623	0.38 369	0.53 436	0.35 459	0.49 489	0.35 455	0.50 492	0.35 459	0.49 486	0.35 460	0.49 492	0.35 461	0.49 491	0.35 451	0.48 448	0.37 409	0.45 489	0.33 459	0.44 459	0.33 429

RAFT-Stereo-weight	0.45 423	1.90 610	0.34 349	0.42 348	0.36 465	0.43 414	0.35 455	0.42 405	0.34 455	0.42 399	0.34 451	0.44 458	0.34 454	0.41 394	0.34 447	0.38 349	0.32 349	0.38 390	0.32 448	0.38 375	0.33 429

LL-Strereo2	0.48 446	1.73 568	0.51 481	0.59 452	0.34 455	0.42 407	0.33 435	0.40 367	0.31 422	0.42 399	0.33 443	0.42 413	0.31 428	0.44 446	0.39 482	0.60 489	0.51 495	0.44 484	0.33 459	0.44 459	0.33 429

GMOStereo	0.37 335	0.45 295	0.23 263	0.30 262	0.37 470	0.41 386	0.36 462	0.41 386	0.35 459	0.43 406	0.36 465	0.41 395	0.40 487	0.41 394	0.36 455	0.34 319	0.22 277	0.47 503	0.37 485	0.39 424	0.33 429

error version	0.93 577	4.47 725	2.35 751	1.99 665	0.37 470	0.41 386	0.36 462	0.41 386	0.35 459	0.43 406	0.36 465	0.41 395	0.40 487	0.41 394	0.36 455	1.87 688	2.16 750	0.47 503	0.37 485	0.39 424	0.33 429

test_1	0.93 577	4.47 725	2.35 751	1.99 665	0.37 470	0.41 386	0.36 462	0.41 386	0.35 459	0.43 406	0.36 465	0.41 395	0.40 487	0.41 394	0.36 455	1.87 688	2.16 750	0.47 503	0.37 485	0.39 424	0.33 429

S0	0.42 384	0.44 286	0.54 490	0.59 452	0.34 455	0.48 480	0.22 303	0.51 506	0.25 326	0.51 508	0.34 451	0.53 520	0.35 461	0.47 474	0.36 455	0.55 476	0.39 424	0.49 516	0.27 375	0.46 469	0.34 436

quiztm	0.43 387	0.49 312	0.40 413	0.51 431	0.40 488	0.51 510	0.40 491	0.50 492	0.40 492	0.50 499	0.40 490	0.51 517	0.40 487	0.50 500	0.40 485	0.44 394	0.34 391	0.44 484	0.34 463	0.44 459	0.34 436

DStereoFS	0.32 299	0.33 229	0.32 330	0.33 279	0.30 368	0.32 330	0.32 424	0.32 322	0.31 422	0.30 317	0.31 424	0.31 330	0.30 376	0.32 333	0.32 420	0.32 308	0.31 344	0.30 325	0.47 539	0.32 321	0.34 436

GEAStereo	0.62 487	3.91 712	0.48 461	0.69 478	0.38 477	0.51 510	0.38 475	0.51 506	0.38 476	0.53 515	0.38 477	0.50 506	0.38 474	0.51 510	0.38 468	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.34 436

gasm-f	0.62 487	3.91 712	0.48 461	0.69 478	0.38 477	0.51 510	0.38 475	0.51 506	0.38 476	0.53 515	0.38 477	0.50 506	0.38 474	0.51 510	0.38 468	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.34 436

GASTEREO	0.48 446	1.21 527	0.47 453	0.57 447	0.38 477	0.50 498	0.38 475	0.50 492	0.38 476	0.50 499	0.38 477	0.50 506	0.38 474	0.50 500	0.38 468	0.52 466	0.42 449	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.34 436

SCV_C0	0.45 423	0.88 404	0.49 468	0.54 439	0.37 470	0.48 480	0.37 468	0.48 475	0.37 472	0.48 476	0.36 465	0.48 485	0.37 470	0.49 491	0.37 465	0.50 458	0.41 439	0.44 484	0.34 463	0.44 459	0.34 436

SCV	0.46 432	0.94 424	0.45 439	0.54 439	0.37 470	0.48 480	0.38 475	0.48 475	0.37 472	0.48 476	0.39 487	0.48 485	0.37 470	0.49 491	0.37 465	0.50 458	0.46 465	0.44 484	0.34 463	0.44 459	0.34 436

UGAM-zero	0.51 460	2.17 633	0.39 380	0.53 436	0.36 465	0.50 498	0.36 462	0.50 492	0.36 470	0.49 486	0.36 465	0.50 506	0.35 461	0.50 500	0.36 455	0.49 451	0.37 409	0.47 503	0.35 476	0.46 469	0.34 436

UGAM	0.51 460	2.23 638	0.39 380	0.54 439	0.35 459	0.50 498	0.35 455	0.49 483	0.35 459	0.49 486	0.35 460	0.49 492	0.36 465	0.50 500	0.36 455	0.49 451	0.37 409	0.45 489	0.34 463	0.45 464	0.34 436

H2IRNET	0.34 306	0.34 230	0.34 349	0.34 286	0.34 455	0.34 334	0.34 450	0.34 329	0.34 455	0.34 337	0.34 451	0.34 344	0.34 454	0.34 342	0.34 447	0.34 319	0.34 391	0.34 352	0.34 463	0.34 333	0.34 436

GSStereo	0.81 541	4.28 722	0.50 474	0.59 452	0.40 488	0.51 510	0.38 475	0.50 492	0.38 476	0.50 499	0.38 477	0.50 506	3.79 794	0.50 500	0.38 468	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.35 447

GS-Stereo							0.38 475	0.50 492	0.38 476	0.50 499	0.38 477	0.50 506	3.79 794	0.50 500	0.38 468	0.54 470	0.43 454	0.46 493	0.34 463	0.46 469	0.35 447

ETE_ROB	0.35 317	0.35 232	0.35 360	0.35 290	0.35 459	0.35 338	0.35 455	0.35 332	0.35 459	0.35 341	0.35 460	0.35 346	0.35 461	0.35 345	0.35 451	0.35 327	0.35 398	0.35 368	0.35 476	0.35 346	0.35 447

416test1013	0.49 452	0.80 388	0.33 335	0.67 472	0.33 443	0.48 480	0.41 500	0.48 475	0.39 489	0.48 476	0.93 628	0.52 518	0.32 435	0.52 515	0.38 468	0.49 451	0.51 495	0.53 534	0.37 485	0.51 501	0.36 450

Pro-Stereo	0.79 533	0.53 331	0.38 369	0.49 383	0.38 477	0.49 489	0.37 468	0.49 483	0.67 574	0.50 499	0.38 477	1.10 624	0.38 474	0.49 491	0.38 468	0.71 518	0.88 579	5.98 812	0.36 482	0.46 469	0.36 450

fffy	0.38 341	0.43 283	0.33 335	0.46 364	0.33 443	0.45 463	0.32 424	0.45 461	0.32 434	0.45 457	0.32 434	0.45 468	0.33 447	0.45 465	0.32 420	0.38 349	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.37 362	0.36 450

CES	0.39 355	0.47 304	0.36 362	0.36 294	0.37 470	0.45 463	0.35 455	0.35 332	0.40 492	0.36 345	0.44 514	0.47 478	0.36 465	0.44 446	0.36 455	0.37 335	0.39 424	0.44 484	0.35 476	0.37 362	0.36 450

iRaftStereo_RVC	0.97 582	3.17 692	2.30 750	2.42 696	0.38 477	0.54 520	0.38 475	0.54 515	0.38 476	0.54 521	0.38 477	0.54 524	0.38 474	0.54 521	0.38 468	2.38 737	2.34 754	0.49 516	0.36 482	0.49 490	0.36 450

DMCA	0.36 325	0.38 245	0.37 367	0.35 290	0.35 459	0.36 342	0.36 462	0.36 336	0.35 459	0.35 341	0.37 472	0.36 351	0.36 465	0.35 345	0.36 455	0.36 332	0.36 404	0.35 368	0.36 482	0.36 357	0.36 450

LG-Stereo_L1	0.47 440	0.52 327	0.47 453	0.62 458	0.39 487	0.53 516	0.40 491	0.53 513	0.39 489	0.53 515	0.39 487	0.53 520	0.39 486	0.53 518	0.39 482	0.55 476	0.46 465	0.49 516	0.37 485	0.49 490	0.37 456

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 446	0.55 338	0.47 453	0.63 460	0.41 498	0.56 522	0.44 510	0.56 519	0.41 502	0.56 526	0.41 498	0.57 535	0.42 505	0.56 526	0.41 493	0.55 476	0.43 454	0.51 528	0.37 485	0.51 501	0.37 456

LG-Stereo	0.60 477	0.58 346	0.47 453	0.64 465	0.74 593	1.00 590	0.69 585	0.57 522	0.41 502	0.57 529	0.41 498	0.57 535	0.41 499	1.00 603	0.75 601	0.91 559	0.51 495	0.52 531	0.37 485	0.52 504	0.37 456

CASnet	0.35 317	0.51 325	0.44 437	0.32 275	0.31 416	0.24 282	0.34 450	0.36 336	0.25 326	0.31 323	0.37 472	0.30 325	0.33 447	0.25 296	0.45 510	0.37 335	0.37 409	0.33 342	0.35 476	0.34 333	0.37 456
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.51 460	0.55 338	0.45 439	0.69 478	0.45 518	0.61 533	0.45 516	0.50 492	0.40 492	0.56 526	0.44 514	0.55 528	0.40 487	0.72 556	0.67 566	0.59 486	0.46 465	0.45 489	0.34 463	0.46 469	0.37 456

StereoDRNet-Refined	0.33 305	0.39 252	0.26 280	0.39 310	0.26 335	0.40 367	0.26 329	0.40 367	0.26 340	0.39 361	0.26 337	0.39 370	0.26 338	0.39 371	0.26 328	0.37 335	0.25 290	0.37 382	0.25 330	0.37 362	0.37 456
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.37 335	0.37 241	0.37 367	0.37 297	0.37 470	0.37 351	0.37 468	0.37 344	0.37 472	0.37 352	0.37 472	0.37 362	0.37 470	0.37 359	0.37 465	0.37 335	0.37 409	0.37 382	0.37 485	0.37 362	0.37 456

NBS	0.39 355	0.68 362	0.36 362	0.38 300	0.36 465	0.38 358	0.39 490	0.39 358	0.39 489	0.37 352	0.35 460	0.37 362	0.38 474	0.37 359	0.38 468	0.39 362	0.36 404	0.36 378	0.39 503	0.38 375	0.38 463

MSCF	0.51 460	1.40 550	0.49 468	0.58 449	0.38 477	0.50 498	0.38 475	0.54 515	0.41 502	0.52 512	0.41 498	0.53 520	0.42 505	0.53 518	0.41 493	0.60 489	0.47 473	0.48 511	0.37 485	0.48 487	0.38 463

DVStereo	0.43 387	0.86 399	0.48 461	0.50 420	0.33 443	0.46 470	0.33 435	0.46 465	0.33 444	0.46 463	0.33 443	0.47 478	0.33 447	0.47 474	0.34 447	0.45 424	0.42 449	0.40 447	0.33 459	0.47 483	0.38 463

WAO-8	0.38 341	0.38 245	0.38 369	0.38 300	0.38 477	0.38 358	0.38 475	0.38 353	0.38 476	0.38 354	0.38 477	0.38 365	0.38 474	0.38 363	0.38 468	0.38 349	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.38 375	0.38 463

WAO-7	0.38 341	0.38 245	0.38 369	0.38 300	0.38 477	0.38 358	0.38 475	0.38 353	0.38 476	0.38 354	0.38 477	0.38 365	0.38 474	0.38 363	0.38 468	0.38 349	0.38 417	0.38 390	0.38 499	0.38 375	0.38 463

Venus	0.38 341	0.38 245	0.38 369	0.38 300	0.38 477	0.37 351	0.38 475	0.37 344	0.37 472	0.41 385	0.37 472	0.39 370	0.37 470	0.38 363	0.38 468	0.37 335	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.37 362	0.38 463

IMH	0.38 341	0.38 245	0.38 369	0.38 300	0.38 477	0.38 358	0.38 475	0.38 353	0.38 476	0.42 399	0.38 477	0.40 380	0.38 474	0.38 363	0.38 468	0.38 349	0.38 417	0.39 434	0.38 499	0.38 375	0.38 463

MGW-Stereo	0.54 467	2.14 630	0.41 427	0.64 465	0.42 508	0.63 538	0.38 475	0.59 528	0.26 340	0.58 533	0.42 508	0.56 531	0.29 366	0.49 491	0.26 328	0.59 486	0.39 424	0.50 522	0.40 505	0.53 508	0.39 470

mms	0.40 361	0.45 295	0.35 360	0.48 377	0.36 465	0.47 475	0.34 450	0.45 461	0.38 476	0.47 469	0.33 443	0.45 468	0.32 435	0.45 465	0.32 420	0.39 362	0.38 417	0.38 390	0.37 485	0.39 424	0.39 470

ccccc	0.41 369	0.44 286	0.34 349	0.48 377	0.35 459	0.48 480	0.35 455	0.51 506	0.35 459	0.47 469	0.35 460	0.47 478	0.34 454	0.47 474	0.35 451	0.41 378	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.41 449	0.39 470

GCAP-Stereo	0.75 523	4.15 719	0.42 433	0.75 496	0.35 459	0.78 558	0.40 491	0.79 561	0.38 476	0.78 570	0.36 465	0.78 571	0.36 465	0.79 565	0.39 482	0.75 534	0.39 424	0.76 578	0.39 503	0.75 547	0.39 470

DNS	0.86 562	2.43 657	1.66 697	2.03 667	0.42 508	0.60 531	0.42 506	0.60 531	0.42 510	0.60 535	0.42 508	0.60 540	0.42 505	0.60 535	0.42 501	1.97 698	1.63 707	0.55 540	0.40 505	0.55 511	0.40 474

PointNet	0.60 477	0.75 376	0.49 468	0.79 499	0.50 540	0.79 561	0.49 537	0.79 561	0.49 535	0.80 573	0.49 539	0.79 573	0.49 536	0.80 567	0.49 530	0.63 502	0.40 429	0.63 550	0.40 505	0.63 524	0.40 474

HanzoNet	0.39 355	0.38 245	0.40 413	0.39 310	0.41 498	0.38 358	0.38 475	0.38 353	0.38 476	0.39 361	0.39 487	0.38 365	0.38 474	0.39 371	0.40 485	0.38 349	0.38 417	0.40 447	0.38 499	0.38 375	0.40 474

knoymous	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474

anonymousa	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474

riskmin	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474

Anonymous_2	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474

Anonymous_1	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474

AdaStereo	0.40 361	0.40 256	0.40 413	0.40 323	0.40 488	0.40 367	0.40 491	0.40 367	0.40 492	0.40 368	0.40 490	0.40 380	0.40 487	0.40 374	0.40 485	0.40 370	0.40 429	0.40 447	0.40 505	0.40 438	0.40 474
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	0.48 446	0.51 325	0.45 439	0.52 434	0.45 518	0.52 514	0.45 516	0.52 511	0.48 533	0.53 515	0.45 519	0.52 518	0.45 516	0.52 515	0.46 514	0.51 464	0.41 439	0.50 522	0.41 515	0.50 495	0.41 483
1: 1. 1
Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 452	0.98 429	0.64 519	0.84 508	0.46 520	0.45 463	0.35 455	0.47 471	0.47 526	0.45 457	0.34 451	0.46 472	0.48 530	0.46 470	0.35 451	0.39 362	0.71 557	0.39 434	0.35 476	0.41 449	0.41 483

GwcNet-ADL	0.41 369	0.41 269	0.41 427	0.41 338	0.41 498	0.41 386	0.41 500	0.41 386	0.41 502	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 483

PSMNet-ADL	0.41 369	0.41 269	0.41 427	0.41 338	0.41 498	0.41 386	0.41 500	0.41 386	0.41 502	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 483

GANet-ADL	0.41 369	0.41 269	0.41 427	0.41 338	0.41 498	0.41 386	0.41 500	0.41 386	0.41 502	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 483

ADLNet2	0.41 369	0.41 269	0.41 427	0.41 338	0.41 498	0.41 386	0.41 500	0.41 386	0.41 502	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 483

ADLNet	0.41 369	0.41 269	0.41 427	0.41 338	0.41 498	0.41 386	0.41 500	0.41 386	0.41 502	0.41 385	0.41 498	0.41 395	0.41 499	0.41 394	0.41 493	0.41 378	0.41 439	0.41 465	0.41 515	0.41 449	0.41 483

MWDA-net	0.67 501	0.66 360	0.45 439	2.84 711	0.46 520	0.73 553	0.45 516	0.71 551	0.44 515	0.72 557	0.45 519	0.70 558	0.45 516	0.70 552	0.44 507	0.61 493	0.41 439	0.61 547	0.43 526	0.61 522	0.42 490

DN	0.53 466	0.85 397	0.45 439	0.65 467	0.44 514	0.60 531	0.44 510	0.60 531	0.44 515	0.60 535	0.45 519	0.60 540	0.44 512	0.60 535	0.44 507	0.56 480	0.42 449	0.56 541	0.42 523	0.56 514	0.42 490

MonSter	0.60 477	0.64 359	0.52 485	0.62 458	0.44 514	2.07 713	0.44 510	0.62 536	0.44 515	0.62 541	0.44 514	0.62 545	0.44 512	0.62 537	0.44 507	0.58 483	0.42 449	0.62 548	0.46 532	0.58 519	0.42 490

DispNO	1.00 585	0.63 357	0.43 435	3.45 734	0.44 514	0.65 540	0.43 509	0.64 539	0.43 512	0.64 545	0.43 512	0.64 547	3.03 772	0.64 543	0.43 506	4.55 773	0.43 454	0.63 550	0.43 526	0.63 524	0.43 493

MyStereo07	0.60 477	3.72 705	0.48 461	0.49 383	0.41 498	0.36 342	0.32 424	0.49 483	0.43 512	0.51 508	0.42 508	0.49 492	0.43 510	0.51 510	0.64 559	0.49 451	0.45 463	0.34 352	0.32 448	0.35 346	0.43 493

MyStereo04	0.56 474	3.72 705	0.59 500	0.49 383	0.41 498	0.36 342	0.32 424	0.37 344	0.31 422	0.34 337	0.46 523	0.35 346	0.32 435	0.35 345	0.33 432	0.49 451	0.45 463	0.34 352	0.32 448	0.35 346	0.43 493

PAM_32	0.64 491	2.38 653	0.51 481	0.92 521	0.43 513	0.53 516	0.44 510	0.87 573	0.43 512	0.52 512	0.45 519	0.53 520	0.40 487	0.54 521	0.46 514	0.62 498	0.56 508	0.48 511	0.45 529	0.76 550	0.44 496

Occ-G	1.12 606	0.52 327	3.72 782	3.50 738	0.50 540	0.56 522	0.47 526	0.54 515	0.46 520	0.54 521	0.41 498	0.54 524	0.42 505	0.52 515	0.42 501	3.42 761	4.02 783	0.52 531	0.45 529	0.51 501	0.44 496

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.60 477	0.70 366	0.51 481	0.75 496	0.46 520	0.72 552	0.46 520	0.76 558	0.46 520	0.72 557	0.46 523	0.72 562	0.46 520	0.72 556	0.46 514	0.75 534	0.51 495	0.70 567	0.45 529	0.69 536	0.45 498

MWSP-net	0.96 581	0.75 376	0.49 468	4.84 768	0.48 532	1.28 675	0.52 546	1.20 623	0.51 547	1.14 628	0.70 592	1.00 602	0.56 551	0.90 587	0.69 582	0.76 537	0.60 523	0.95 614	0.56 563	0.73 545	0.45 498

LL-Strereo	1.01 593	5.06 737	1.63 694	0.70 484	1.43 711	0.56 522	0.46 520	0.57 522	0.50 540	0.57 529	0.50 543	1.58 697	0.49 536	0.59 533	0.50 533	1.64 680	0.52 499	0.51 528	1.37 713	0.52 504	0.45 498

FAST (zero-shot)	0.87 566	1.55 555	0.42 433	1.57 641	0.42 508	1.62 697	0.45 516	1.59 691	0.42 510	1.66 702	0.44 514	1.62 702	0.42 505	1.59 697	0.42 501	0.64 504	0.43 454	0.64 552	0.42 523	0.67 530	0.46 501

MLG-Stereo	0.92 572	0.90 411	0.84 571	1.27 617	0.49 536	1.38 684	0.88 619	1.41 688	0.97 633	0.73 561	1.09 644	1.26 682	0.43 510	0.72 556	1.05 636	1.13 597	0.49 482	1.18 641	0.66 587	1.01 600	0.46 501

AIO-Stereo	0.84 553	0.66 360	0.70 542	0.83 507	0.67 578	0.98 588	0.82 616	1.14 611	0.72 601	1.03 614	0.74 605	1.03 617	1.09 632	0.99 601	0.45 510	1.04 584	0.73 560	0.95 614	0.74 608	0.94 590	0.46 501

otaku	0.46 432	0.46 299	0.46 445	0.46 364	0.46 520	0.46 470	0.46 520	0.46 465	0.46 520	0.46 463	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.46 470	0.46 514	0.46 436	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 501

Ntro	0.47 440	0.47 304	0.46 445	0.46 364	0.46 520	0.47 475	0.47 526	0.46 465	0.47 526	0.46 463	0.46 523	0.47 478	0.46 520	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 501

Dean	0.46 432	0.46 299	0.46 445	0.46 364	0.46 520	0.46 470	0.46 520	0.46 465	0.46 520	0.47 469	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.46 470	0.46 514	0.46 436	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 501

ACVNet_1	0.46 432	0.47 304	0.46 445	0.46 364	0.46 520	0.46 470	0.46 520	0.46 465	0.47 526	0.46 463	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.46 470	0.46 514	0.46 436	0.46 465	0.47 503	0.46 532	0.46 469	0.46 501

ACVNet-4b	0.46 432	0.46 299	0.46 445	0.46 364	0.46 520	0.46 470	0.46 520	0.46 465	0.46 520	0.46 463	0.46 523	0.46 472	0.46 520	0.47 474	0.46 514	0.46 436	0.46 465	0.46 493	0.46 532	0.46 469	0.46 501

UNDER WATER	0.47 440	0.47 304	0.47 453	0.47 371	0.47 528	0.47 475	0.47 526	0.47 471	0.47 526	0.47 469	0.47 532	0.47 478	0.46 520	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.47 473	0.47 503	0.46 532	0.47 483	0.47 509

LVE	0.47 440	0.47 304	0.47 453	0.47 371	0.49 536	0.47 475	0.47 526	0.47 471	0.49 535	0.47 469	0.47 532	0.47 478	0.46 520	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.47 473	0.48 511	0.47 539	0.47 483	0.47 509

S	0.56 474	0.61 356	0.54 490	0.68 477	0.48 532	0.65 540	0.49 537	0.63 537	0.49 535	0.64 545	0.49 539	0.64 547	0.48 530	0.62 537	0.49 530	0.63 502	0.62 529	0.59 546	0.48 543	0.57 517	0.48 511

AIO-test2	0.55 472	0.59 349	0.52 485	0.67 472	0.47 528	0.61 533	0.47 526	0.61 535	0.47 526	0.61 537	0.47 532	0.61 543	0.48 530	0.62 537	0.47 522	0.64 504	0.53 503	0.58 543	0.47 539	0.58 519	0.48 511

AIO-test1	0.54 467	0.60 354	0.52 485	0.66 471	0.47 528	0.61 533	0.47 526	0.58 525	0.46 520	0.61 537	0.46 523	0.61 543	0.45 516	0.62 537	0.45 510	0.61 493	0.52 499	0.57 542	0.48 543	0.57 517	0.48 511

RainbowNet	0.48 446	0.48 310	0.48 461	0.48 377	0.48 532	0.48 480	0.48 535	0.48 475	0.48 533	0.48 476	0.48 536	0.48 485	0.48 530	0.48 484	0.48 528	0.48 448	0.48 479	0.48 511	0.48 543	0.48 487	0.48 511

HaxPig	0.47 440	0.47 304	0.47 453	0.49 383	0.47 528	0.47 475	0.47 526	0.47 471	0.47 526	0.47 469	0.47 532	0.47 478	0.47 529	0.47 474	0.47 522	0.47 443	0.47 473	0.47 503	0.47 539	0.47 483	0.48 511

AEACV	1.12 606	0.52 327	3.12 773	3.24 723	0.86 613	0.53 516	0.49 537	0.60 531	0.47 526	0.53 515	0.49 539	0.55 528	0.45 516	0.55 525	0.47 522	3.01 756	3.88 781	0.71 569	0.60 571	0.80 559	0.48 511

TorneroNet	0.66 495	0.53 331	0.50 474	0.50 420	0.64 571	1.06 607	0.70 592	0.50 492	0.51 547	0.49 486	0.69 588	0.49 492	0.50 540	0.48 484	1.15 644	0.71 518	0.49 482	1.14 631	1.08 644	0.49 490	0.49 517

notaker	0.48 446	0.49 312	0.48 461	0.48 377	0.48 532	0.48 480	0.48 535	0.48 475	0.49 535	0.48 476	0.48 536	0.48 485	0.48 530	0.48 484	0.48 528	0.48 448	0.48 479	0.48 511	0.48 543	0.48 487	0.49 517

ACVNet_2	0.49 452	0.49 312	0.49 468	0.49 383	0.49 536	0.49 489	0.49 537	0.49 483	0.49 535	0.49 486	0.49 539	0.49 492	0.49 536	0.49 491	0.49 530	0.49 451	0.49 482	0.49 516	0.49 547	0.49 490	0.49 517

FoundationStereo	0.50 455	0.50 317	0.50 474	0.50 420	0.50 540	0.50 498	0.50 541	0.50 492	0.50 540	0.50 499	0.50 543	0.50 506	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 520

StereoAnything_RVC	0.50 455	0.50 317	0.50 474	0.50 420	0.50 540	0.50 498	0.50 541	0.50 492	0.50 540	0.50 499	0.50 543	0.50 506	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 520

dual_stereo	0.50 455	0.50 317	0.50 474	0.50 420	0.50 540	0.50 498	0.50 541	0.50 492	0.50 540	0.50 499	0.50 543	0.50 506	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 520

WCG-NET	0.61 484	1.21 527	0.54 490	0.61 457	0.53 550	0.67 543	0.53 548	0.66 543	0.53 549	0.64 545	0.53 552	0.65 551	0.53 547	0.59 533	0.52 540	0.65 506	0.48 479	0.64 552	0.52 553	0.58 519	0.50 520

MyStereo8	0.71 512	3.92 714	0.52 485	0.59 452	0.52 547	0.57 528	0.53 548	0.59 528	0.50 540	0.59 534	0.51 549	0.57 535	0.50 540	0.56 526	0.52 540	0.54 470	0.49 482	0.54 537	0.49 547	0.55 511	0.50 520

test-3	0.98 584	4.13 718	1.85 717	1.85 654	0.61 565	0.69 545	0.37 468	0.63 537	0.61 564	0.66 549	0.51 549	0.73 565	0.44 512	0.57 531	0.54 544	1.68 681	1.81 719	0.40 447	0.43 526	0.66 527	0.50 520

SANet	0.50 455	0.50 317	0.50 474	0.50 420	0.50 540	0.50 498	0.50 541	0.50 492	0.50 540	0.50 499	0.50 543	0.50 506	0.50 540	0.50 500	0.50 533	0.50 458	0.50 490	0.50 522	0.50 549	0.50 495	0.50 520

FSD	0.61 484	0.59 349	0.50 474	2.58 703	0.44 514	0.56 522	0.44 510	0.55 518	0.44 515	0.56 526	0.44 514	0.56 531	0.44 512	0.56 526	0.46 514	0.61 493	0.42 449	0.52 531	0.42 523	0.52 504	0.51 527

zero-FE	0.72 515	1.31 541	0.66 525	0.92 521	0.60 559	0.82 569	0.58 556	0.82 570	0.58 555	0.81 576	0.60 564	0.81 578	0.60 560	0.82 571	0.58 550	0.74 533	0.59 520	0.73 570	0.52 553	0.76 550	0.51 527

SE	0.64 491	0.73 371	0.77 559	0.79 499	0.59 557	0.78 558	0.54 551	0.58 525	0.58 555	0.78 570	0.59 562	0.63 546	0.18 293	0.78 564	0.52 540	0.80 543	0.65 535	0.69 562	0.57 566	0.75 547	0.52 529

CAR	0.72 515	0.76 379	0.59 500	0.84 508	1.19 651	0.81 566	0.58 556	0.81 567	0.58 555	0.81 576	0.58 560	0.83 580	0.59 558	0.82 571	0.59 553	0.71 518	0.49 482	0.73 570	0.68 593	0.87 570	0.52 529

MSE-Stereo	0.72 515	0.76 379	0.59 500	0.84 508	1.19 651	0.81 566	0.58 556	0.81 567	0.58 555	0.81 576	0.58 560	0.83 580	0.59 558	0.82 571	0.59 553	0.71 518	0.49 482	0.73 570	0.68 593	0.87 570	0.52 529

Monster-pub-eth3d	0.45 423	0.57 344	0.60 504	0.39 310	0.28 343	0.37 351	0.28 343	0.37 344	0.30 376	0.39 361	0.29 364	0.39 370	0.30 376	0.92 593	0.27 331	1.42 667	0.28 315	0.34 352	0.28 396	0.37 362	0.53 532

Monster-pub-mixall	0.44 400	0.56 341	0.60 504	0.38 300	0.27 336	0.37 351	0.27 332	0.37 344	0.29 361	0.38 354	0.27 341	0.38 365	0.29 366	0.85 581	0.27 331	1.46 670	0.26 294	0.34 352	0.26 336	0.36 357	0.53 532

ktn	0.72 515	0.53 331	1.08 597	1.14 555	0.51 546	1.22 669	1.36 711	0.51 506	0.59 560	0.51 508	0.51 549	0.69 555	1.20 645	0.67 547	0.51 538	0.51 464	0.49 482	0.58 543	0.66 587	0.52 504	0.53 532

Anonymus	0.47 440	0.73 371	0.46 445	0.43 355	0.54 553	0.53 516	0.27 332	0.39 358	0.35 459	0.33 334	0.40 490	0.33 339	0.38 474	0.53 518	0.54 544	0.56 480	0.36 404	0.49 516	0.53 555	0.66 527	0.54 535

MGA	0.73 519	0.76 379	0.60 504	0.92 521	1.17 647	0.81 566	0.59 560	0.84 571	0.62 565	0.81 576	0.59 562	0.84 582	0.60 560	0.81 570	0.61 557	0.71 518	0.53 503	0.89 597	0.53 555	0.75 547	0.54 535

monster-pro	0.75 523	1.67 560	0.64 519	0.89 514	0.57 556	0.86 575	0.56 553	0.87 573	0.56 552	0.87 582	0.57 558	0.88 585	0.57 553	0.87 582	0.57 548	0.79 541	0.58 514	0.76 578	0.54 557	0.77 552	0.54 535

Replicate-Monster	0.45 423	0.57 344	0.60 504	0.40 323	0.29 356	0.37 351	0.27 332	0.37 344	0.30 376	0.40 368	0.31 424	0.40 380	0.30 376	0.99 601	0.27 331	1.36 663	0.31 344	0.34 352	0.30 429	0.36 357	0.54 535

CFNet_ucs	2.73 759	9.64 789	0.33 335	9.92 803	0.32 430	0.49 489	0.33 435	0.49 483	0.33 444	0.49 486	0.33 443	0.49 492	8.98 817	0.48 484	0.33 432	0.41 378	9.96 815	0.40 447	0.29 411	10.12 819	0.54 535

anonymity	0.63 489	0.69 363	0.56 494	0.71 486	0.56 554	0.71 550	0.56 553	0.71 551	0.56 552	0.72 557	0.56 557	0.71 559	0.56 551	0.71 554	0.58 550	0.68 511	0.55 506	0.68 559	0.55 559	0.68 532	0.54 535

FC-DCNN	1.07 600	1.09 465	0.98 585	0.89 514	0.52 547	1.41 688	0.91 622	1.21 669	1.24 706	1.96 708	2.05 778	1.91 709	1.30 698	1.27 686	1.08 638	0.80 543	0.60 523	0.58 543	0.41 515	0.68 532	0.54 535

PSMNet_ROB	0.54 467	0.54 335	0.54 490	0.54 439	0.53 550	0.54 520	0.54 551	0.53 513	0.54 551	0.54 521	0.54 554	0.54 524	0.53 547	0.54 521	0.54 544	0.54 470	0.53 503	0.54 537	0.54 557	0.54 510	0.54 535

MyStereo06	0.75 523	4.12 716	0.60 504	0.63 460	0.61 565	0.62 536	0.66 568	0.56 519	0.45 519	0.55 524	0.48 536	0.54 524	0.46 520	0.57 531	0.45 510	0.60 489	0.57 510	0.64 552	0.55 559	0.72 542	0.55 543

MyStereo05	0.80 536	4.12 716	0.63 516	0.63 460	0.61 565	0.62 536	0.66 568	0.65 540	0.62 565	0.67 551	0.61 568	0.65 551	0.58 556	0.67 547	0.55 547	0.60 489	0.57 510	0.64 552	0.55 559	0.72 542	0.55 543

ARAFT	0.68 503	0.81 392	0.63 516	0.74 495	0.60 559	0.78 558	0.62 563	0.77 560	0.66 572	0.74 566	0.63 570	0.75 568	0.62 564	0.83 576	0.60 555	0.70 517	0.55 506	0.70 567	0.60 571	0.78 554	0.55 543

Zero-FE251	0.36 325	0.40 256	0.28 293	0.41 338	0.28 343	0.41 386	0.28 343	0.41 386	0.28 351	0.41 385	0.28 349	0.41 395	0.28 354	0.42 408	0.30 366	0.37 335	0.26 294	0.37 382	0.27 375	0.45 464	0.56 546

FlowAnything_test	1.02 595	1.72 563	0.71 546	1.59 643	0.70 586	1.61 695	0.69 585	1.61 693	0.70 593	1.60 695	0.70 592	1.61 701	0.69 584	1.61 700	0.70 591	0.81 547	0.58 514	0.81 587	0.55 559	0.81 562	0.56 546

FlowAnything	1.02 595	1.71 562	0.72 549	1.59 643	0.69 582	1.60 694	0.69 585	1.61 693	0.70 593	1.60 695	0.69 588	1.60 698	0.69 584	1.61 700	0.69 582	0.81 547	0.58 514	0.81 587	0.56 563	0.82 564	0.56 546

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 523	0.92 418	0.85 572	0.96 533	0.59 557	1.27 673	0.44 510	0.59 528	0.69 585	0.91 587	0.68 583	0.55 528	0.61 563	1.06 619	0.83 614	0.62 498	0.70 553	0.90 598	0.41 515	0.89 574	0.56 546

CASS	0.57 476	0.89 407	0.56 494	0.57 447	0.56 554	0.56 522	0.56 553	0.56 519	0.53 549	0.57 529	0.57 558	0.59 539	0.48 530	0.56 526	0.57 548	0.55 476	0.56 508	0.47 503	0.56 563	0.62 523	0.56 546
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDUNet	0.81 541	2.45 658	0.57 498	0.90 516	0.60 559	0.88 577	0.59 560	0.90 578	0.60 561	0.88 584	0.60 564	0.90 589	0.58 556	0.88 584	0.60 555	0.84 554	0.60 523	0.86 595	0.57 566	0.86 569	0.60 551

SMoEStereo_RVC	0.63 489	0.75 376	0.51 481	0.73 492	0.53 550	0.71 550	0.47 526	0.67 544	0.58 555	0.74 566	0.60 564	0.72 562	0.53 547	0.74 561	0.51 538	0.61 493	0.62 529	0.62 548	0.61 573	0.63 524	0.61 552

UDG	0.80 536	2.21 637	0.60 504	0.91 518	0.60 559	0.90 580	0.58 556	0.88 577	0.60 561	0.90 585	0.60 564	0.88 585	0.60 560	0.90 587	0.58 550	0.86 556	0.60 523	0.84 593	0.59 570	0.84 567	0.61 552

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 509	0.72 370	0.71 546	0.80 503	0.62 570	0.82 569	0.61 562	0.81 567	0.62 565	0.81 576	0.63 570	0.80 575	0.70 588	0.73 559	0.61 557	0.76 537	0.61 528	0.74 575	0.61 573	0.77 552	0.61 552

AFF-stereo	0.73 519	0.88 404	0.67 529	0.75 496	0.68 581	0.75 555	0.64 565	0.80 564	0.72 601	0.83 581	0.70 592	0.82 579	0.64 565	0.84 577	0.67 566	0.77 540	0.63 531	0.81 587	0.63 575	0.78 554	0.62 555

WQFJA1++	0.84 553	0.98 429	0.67 529	1.26 616	0.75 595	1.00 590	0.67 572	1.00 591	0.67 574	1.00 597	0.67 577	1.00 602	0.67 572	1.00 603	0.67 566	0.96 570	0.67 538	0.91 601	0.63 575	0.92 581	0.63 556

WQFJX	0.85 559	1.00 439	0.68 537	1.30 624	0.75 595	1.01 598	0.68 577	1.01 600	0.68 580	1.01 608	0.68 583	1.03 617	0.68 577	1.02 615	0.67 566	0.97 572	0.67 538	0.93 608	0.63 575	0.94 590	0.63 556

NLMM1	0.86 562	0.98 429	0.69 539	1.48 639	0.75 595	1.01 598	0.69 585	1.00 591	0.69 585	1.00 597	0.70 592	1.00 602	0.68 577	1.01 611	0.67 566	0.97 572	0.68 544	0.92 604	0.63 575	0.93 586	0.63 556

NLMM	0.84 553	1.00 439	0.67 529	1.27 617	0.75 595	1.00 590	0.68 577	1.00 591	0.67 574	1.00 597	0.67 577	1.02 615	0.67 572	1.02 615	0.67 566	0.97 572	0.67 538	0.93 608	0.63 575	0.92 581	0.63 556

NLSM3	0.85 559	0.99 437	0.68 537	1.29 622	0.76 600	1.01 598	0.68 577	1.01 600	0.68 580	1.02 612	0.68 583	1.01 611	0.68 577	1.01 611	0.68 574	0.97 572	0.68 544	0.93 608	0.64 580	0.93 586	0.63 556

pcwnet_v2	2.66 757	9.89 791	0.33 335	9.89 802	0.32 430	0.50 498	0.32 424	0.49 483	0.33 444	0.49 486	0.34 451	0.49 492	8.76 816	0.48 484	0.33 432	0.41 378	9.58 811	0.40 447	0.29 411	9.01 814	0.63 556

WQFJX1	0.84 553	0.98 429	0.67 529	1.30 624	0.75 595	1.01 598	0.67 572	1.01 600	0.67 574	1.01 608	0.67 577	1.01 611	0.68 577	1.00 603	0.68 574	0.98 576	0.67 538	0.92 604	0.64 580	0.92 581	0.64 562

DSFCA	0.66 495	0.73 371	0.78 561	0.65 467	0.65 573	0.64 539	0.64 565	0.65 540	0.63 568	0.64 545	0.64 572	0.64 547	0.64 565	0.65 544	0.65 562	0.65 506	0.65 535	0.65 556	0.65 584	0.66 527	0.64 562

WQFJA1	0.85 559	0.98 429	0.67 529	1.29 622	0.76 600	1.01 598	0.67 572	1.02 605	0.67 574	1.02 612	0.67 577	1.01 611	0.67 572	1.01 611	0.68 574	0.99 577	0.67 538	0.93 608	0.64 580	0.92 581	0.65 564

plain	1.88 683	3.16 691	0.64 519	3.10 716	0.65 573	3.10 766	0.64 565	3.12 771	0.65 570	3.10 772	0.65 574	3.11 772	0.65 567	3.12 771	0.65 562	3.12 757	0.65 535	3.13 770	0.65 584	3.13 758	0.65 564

MSMDNet	2.65 756	10.14 793	0.33 335	9.74 801	0.32 430	0.87 576	0.33 435	2.95 770	0.68 580	0.49 486	0.34 451	0.49 492	5.70 809	0.49 491	0.33 432	0.42 392	9.57 810	0.41 465	0.31 440	8.36 811	0.65 564

STTRV1_RVC	0.82 546	1.60 558	0.70 542	1.01 542	0.60 559	1.07 610	0.69 585	1.01 600	0.60 561	0.72 557	0.55 555	1.02 615	0.68 577	1.03 617	0.67 566	0.89 558	0.63 531	0.92 604	0.57 566	0.90 577	0.65 564

PA-Net	11.80 812	223.51 843	0.62 512	0.59 452	0.71 588	0.59 530	0.73 599	0.67 544	0.73 604	0.55 524	0.61 568	0.60 540	0.74 596	0.63 542	0.73 596	0.66 508	0.60 523	0.69 562	0.66 587	0.72 542	0.65 564
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WAFT-Stereo (ZS)	0.67 501	0.78 383	0.67 529	0.67 472	0.66 576	0.67 543	0.67 572	0.65 540	0.66 572	0.66 549	0.67 577	0.66 554	0.67 572	0.67 547	0.72 595	0.66 508	0.67 538	0.67 558	0.67 591	0.67 530	0.67 569

MoCha-V2	2.11 721	26.97 815	0.78 561	0.92 521	0.77 603	0.96 587	0.72 598	0.90 578	0.72 601	0.94 593	0.70 592	0.90 589	0.71 593	0.91 589	0.71 593	0.85 555	0.71 557	0.88 596	0.69 597	0.87 570	0.67 569

R-Stereo Train	0.81 541	0.96 426	0.67 529	0.95 530	0.67 578	0.95 585	0.68 577	0.95 589	0.68 580	0.95 595	0.68 583	0.96 599	0.68 577	0.96 599	0.68 574	0.94 568	0.68 544	0.94 612	0.68 593	0.94 590	0.68 571

RAFT-Stereo	0.81 541	0.96 426	0.67 529	0.95 530	0.67 578	0.95 585	0.68 577	0.95 589	0.68 580	0.95 595	0.68 583	0.96 599	0.68 577	0.96 599	0.68 574	0.94 568	0.68 544	0.94 612	0.68 593	0.94 590	0.68 571
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 506	0.69 363	0.69 539	0.69 478	0.69 582	0.69 545	0.69 585	0.69 546	0.69 585	0.69 554	0.69 588	0.69 555	0.69 584	0.69 550	0.69 582	0.69 512	0.69 550	0.69 562	0.69 597	0.69 536	0.69 573

mm1	0.69 506	0.69 363	0.69 539	0.69 478	0.69 582	0.69 545	0.69 585	0.69 546	0.69 585	0.69 554	0.69 588	0.69 555	0.69 584	0.69 550	0.69 582	0.69 512	0.69 550	0.69 562	0.69 597	0.69 536	0.69 573

AdaDepth	0.86 562	0.93 422	0.71 546	1.01 542	1.07 637	1.02 604	0.71 595	1.00 591	0.71 598	1.01 608	0.71 598	1.00 602	0.72 594	1.14 630	0.71 593	0.92 562	0.64 533	0.90 598	0.64 580	0.89 574	0.69 573

LiteMatch	1.13 608	0.73 371	2.80 758	3.23 721	0.61 565	0.83 571	0.68 577	0.73 555	0.69 585	1.00 597	0.77 609	0.94 596	0.57 553	0.82 571	0.64 559	2.97 754	2.43 756	0.68 559	0.32 448	0.56 514	0.70 576

Lsterematch	1.13 608	0.73 371	2.80 758	3.23 721	0.61 565	0.83 571	0.68 577	0.73 555	0.69 585	1.00 597	0.77 609	0.94 596	0.57 553	0.82 571	0.64 559	2.97 754	2.43 756	0.68 559	0.32 448	0.56 514	0.70 576

RSM++	0.76 528	0.82 394	0.66 525	0.85 512	0.64 571	0.85 573	0.71 595	0.94 587	0.64 569	0.87 582	0.67 577	0.87 584	0.65 567	0.84 577	0.65 562	0.81 547	0.70 553	0.79 582	0.71 604	0.83 566	0.70 576

DCRE	0.84 553	1.89 608	0.77 559	0.94 528	0.72 590	0.88 577	0.73 599	0.87 573	0.78 608	0.90 585	0.71 598	0.88 585	0.67 572	0.88 584	0.73 596	0.81 547	0.68 544	0.81 587	0.70 601	0.82 564	0.70 576

DMCA-RVC	0.70 509	0.80 388	0.70 542	0.70 484	0.70 586	0.70 548	0.70 592	0.71 551	0.70 593	0.70 556	0.71 598	0.71 559	0.70 588	0.70 552	0.69 582	0.69 512	0.70 553	0.69 562	0.70 601	0.69 536	0.70 576

MSMD_ROB	1.19 610	1.10 469	0.70 542	1.10 549	0.60 559	1.10 614	0.70 592	1.10 610	0.70 593	1.10 618	0.70 592	1.10 624	0.70 588	7.00 816	0.70 591	1.10 590	0.70 553	1.10 630	0.70 601	1.10 606	0.70 576

Wavelet-MonSter	1.00 585	1.21 527	0.76 557	1.94 660	1.01 632	1.11 617	0.76 603	1.15 612	0.76 607	1.11 623	0.76 607	1.14 630	0.76 599	1.11 627	0.76 603	1.21 650	0.90 580	1.02 626	0.71 604	1.02 602	0.71 582

noway5	1.92 685	4.97 733	1.95 739	2.31 687	1.68 730	2.21 725	1.68 738	2.21 728	1.69 740	2.22 737	1.68 742	2.21 728	1.68 723	2.21 730	1.68 739	2.18 715	1.87 734	1.71 713	0.65 584	0.85 568	0.72 583

ours_stereo	1.20 611	1.21 527	0.90 576	1.64 651	1.11 639	1.35 680	0.67 572	1.76 700	0.93 628	1.70 704	1.10 645	1.39 691	0.75 598	1.41 692	0.81 612	1.60 679	1.03 595	1.33 697	1.00 634	1.61 689	0.72 583

iGMRVC	0.84 553	2.85 684	0.72 549	0.72 488	0.73 591	0.77 556	0.79 606	0.73 555	0.74 606	0.73 561	0.72 601	0.73 565	0.76 599	0.73 559	0.73 596	0.72 526	0.73 560	0.73 570	0.72 606	0.73 545	0.72 583

HSM-Net_RVC	0.95 580	1.17 477	0.78 561	1.18 565	0.71 588	1.16 622	0.75 601	1.09 609	0.80 614	1.10 618	0.75 606	1.17 633	0.74 596	1.17 633	0.80 609	1.13 597	0.73 560	1.17 638	0.77 613	1.16 614	0.72 583
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UniTT-Stereo	2.03 703	3.43 698	0.72 549	3.42 733	0.73 591	3.27 769	0.68 577	3.38 776	0.69 585	3.29 775	0.72 601	3.28 775	0.70 588	3.35 777	0.68 574	3.39 760	0.68 544	3.31 773	0.69 597	3.37 759	0.73 587

ToySt	0.92 572	2.11 626	0.90 576	0.95 530	0.79 606	0.99 589	0.78 605	0.94 587	0.81 617	0.94 593	0.78 611	0.95 598	0.77 601	0.94 595	0.86 616	0.91 559	0.79 570	0.85 594	0.77 613	0.89 574	0.73 587

LMCR-Stereo	0.65 493	0.63 357	0.65 523	0.65 467	0.65 573	0.66 542	0.63 564	0.58 525	0.65 570	0.63 544	0.64 572	0.65 551	0.65 567	0.66 545	0.66 565	0.66 508	0.64 533	0.65 556	0.67 591	0.68 532	0.73 587

DRN-Test	0.14 181	0.13 121	0.09 101	0.14 137	0.09 164	0.15 221	0.09 168	0.14 207	0.10 177	0.14 208	0.09 170	0.14 207	0.09 169	0.13 191	0.09 163	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.12 187	0.73 587

Hybrid-DGEV	1.03 597	1.75 569	0.80 565	1.28 621	0.78 604	1.26 672	0.80 609	1.26 674	0.78 608	1.26 680	0.78 611	1.26 682	0.78 603	1.26 683	0.78 605	1.15 600	0.75 563	1.14 631	0.74 608	1.14 609	0.75 591

252Zero-FE	0.45 423	0.50 317	0.36 362	0.50 420	0.36 465	0.50 498	0.36 462	0.50 492	0.36 470	0.49 486	0.36 465	0.49 492	0.36 465	0.54 521	0.41 493	0.45 424	0.34 391	0.45 489	0.34 463	0.55 511	0.75 591

HBP-ISP	1.24 660	1.72 563	1.65 695	1.15 558	0.76 600	1.40 686	0.88 619	1.67 699	1.02 643	1.69 703	1.38 717	1.69 703	1.21 691	1.87 710	1.21 700	1.05 585	0.79 570	0.97 618	0.80 619	1.19 622	0.75 591

DStereoRT	0.73 519	0.81 392	0.73 553	0.71 486	0.74 593	0.73 553	0.75 601	0.71 551	0.71 598	0.74 566	0.72 601	0.73 565	0.80 605	0.71 554	0.73 596	0.76 537	0.71 557	0.73 570	0.72 606	0.70 540	0.76 594

UNet	0.29 281	0.90 411	0.10 105	0.14 137	0.10 170	0.14 198	0.10 173	0.91 580	0.69 585	0.14 208	0.11 194	0.14 207	0.11 191	0.14 207	0.10 170	0.12 129	0.09 112	0.12 181	0.09 164	0.88 573	0.76 594

Hybrid-DGEV-03	1.07 600	1.83 595	0.83 569	1.34 629	0.81 611	1.32 678	0.81 613	1.31 681	0.81 617	1.31 683	0.82 617	1.32 687	0.82 609	1.32 688	0.81 612	1.19 602	0.77 566	1.19 643	0.76 611	1.19 622	0.77 596

Hybrid-DGEV-2	1.05 599	1.83 595	0.83 569	1.33 628	0.82 612	1.30 676	0.81 613	1.26 674	0.79 612	1.29 682	0.79 613	1.26 682	0.80 605	1.26 683	0.79 606	1.20 604	0.78 568	1.18 641	0.77 613	1.20 624	0.77 596

RAStereo	2.23 737	3.64 701	0.76 557	3.65 742	0.86 613	3.66 774	0.76 603	3.67 780	0.81 617	3.66 777	0.76 607	3.66 778	0.77 601	3.68 779	0.77 604	3.68 763	0.77 566	3.69 778	0.77 613	3.70 762	0.77 596

G-Net	0.79 533	0.79 385	0.79 564	0.79 499	0.79 606	0.79 561	0.79 606	0.79 561	0.79 612	0.79 572	0.79 613	0.79 573	0.79 604	0.79 565	0.79 606	0.79 541	0.79 570	0.79 582	0.79 617	0.79 556	0.79 599

NaN_ROB	0.80 536	0.80 388	0.80 565	0.80 503	0.80 609	0.80 563	0.80 609	0.80 564	0.80 614	0.80 573	0.80 615	0.80 575	0.80 605	0.80 567	0.80 609	0.80 543	0.80 573	0.80 585	0.80 619	0.80 559	0.80 600

CSAN	0.80 536	0.80 388	0.80 565	0.80 503	0.80 609	0.80 563	0.80 609	0.80 564	0.80 614	0.80 573	0.80 615	0.80 575	0.80 605	0.80 567	0.80 609	0.80 543	0.80 573	0.80 585	0.80 619	0.80 559	0.80 600

DPSimNet_ROB	0.97 582	1.18 479	0.81 568	1.10 549	0.91 619	1.02 604	0.82 616	1.04 606	0.91 622	1.03 614	0.86 620	1.28 686	0.82 609	1.03 617	0.89 617	1.17 601	0.81 575	1.02 626	0.82 622	1.08 605	0.81 602

Selective-RAFT	0.89 569	0.89 407	0.72 549	1.16 563	0.78 604	1.06 607	0.82 616	0.87 573	0.97 633	1.00 597	0.91 624	0.90 589	1.00 620	0.89 586	0.93 622	0.83 552	0.83 576	0.82 591	0.82 622	0.81 562	0.82 603

StereoDRNet	0.15 199	0.14 143	0.10 105	0.14 137	0.09 164	0.15 221	0.09 168	0.14 207	0.09 172	0.14 208	0.10 174	0.14 207	0.09 169	0.14 207	0.09 163	0.13 145	0.10 117	0.13 185	0.09 164	0.13 190	0.82 603

Selective-RAFT-Error	0.88 567	0.84 395	0.98 585	0.86 513	0.97 625	0.88 577	0.95 627	0.84 571	0.99 636	0.92 589	0.82 617	0.84 582	0.98 619	0.87 582	0.97 625	0.81 547	0.83 576	0.79 582	0.82 622	0.79 556	0.85 605

LiteMatch*	2.07 709	1.30 539	5.73 794	6.28 781	0.79 606	1.33 679	0.80 609	1.30 680	1.02 643	1.33 684	0.84 619	1.33 688	0.97 617	1.28 687	1.04 635	6.05 798	5.89 794	1.28 695	0.76 611	1.28 677	0.88 606

IGEVStereo-DCA	1.77 679	4.21 720	1.84 715	2.49 699	2.11 765	2.54 750	1.36 711	1.65 697	1.17 655	2.75 766	1.90 761	2.54 751	1.15 638	0.94 595	1.11 640	1.50 672	1.32 668	0.96 616	1.46 722	1.49 685	0.88 606

rrr	1.77 679	4.21 720	1.84 715	2.49 699	2.11 765	2.54 750	1.36 711	1.65 697	1.17 655	2.75 766	1.90 761	2.54 751	1.15 638	0.94 595	1.11 640	1.50 672	1.32 668	0.96 616	1.46 722	1.49 685	0.88 606

MM-Stereo_test2	1.20 611	1.85 601	1.05 594	1.46 638	0.94 623	1.36 682	0.99 630	1.36 683	0.95 630	1.41 690	0.98 633	1.40 693	0.96 616	1.37 690	0.95 623	1.37 665	1.06 596	1.33 697	0.93 631	1.29 678	0.89 609

4D-IteraStereo	0.78 532	3.13 690	0.89 573	0.69 478	0.32 430	0.40 367	0.32 424	0.76 558	0.97 633	0.52 512	0.65 574	0.89 588	0.32 435	0.76 563	0.98 626	0.83 552	0.94 585	0.35 368	0.27 375	0.70 540	0.89 609

DGTPSM_ROB	0.93 577	1.00 439	0.92 580	0.94 528	0.96 624	0.91 581	0.92 623	0.91 580	0.96 632	0.91 587	0.96 630	0.93 595	0.92 614	0.94 595	0.92 618	0.92 562	0.92 583	0.90 598	0.92 627	0.94 590	0.91 611

pmcnn	0.92 572	0.92 418	0.92 580	0.92 521	0.92 620	0.92 582	0.92 623	0.92 583	0.92 626	0.92 589	0.92 627	0.92 592	0.92 614	0.92 593	0.92 618	0.92 562	0.92 583	0.92 604	0.92 627	0.92 581	0.92 612

UPFNet	0.42 384	1.20 481	0.17 210	0.24 235	0.17 278	0.25 292	0.17 273	1.19 620	0.90 621	0.25 294	0.17 279	0.24 291	0.17 281	0.25 296	0.17 274	0.22 248	0.17 239	0.22 279	0.16 270	1.15 612	0.93 613

DPSM_ROB	0.92 572	0.91 413	0.91 578	0.91 518	0.92 620	0.92 582	0.92 623	0.92 583	0.91 622	0.93 591	0.91 624	0.92 592	0.90 612	0.91 589	0.92 618	0.92 562	0.91 581	0.91 601	0.92 627	0.93 586	0.93 613

DPSM	0.92 572	0.91 413	0.91 578	0.91 518	0.92 620	0.92 582	0.92 623	0.92 583	0.91 622	0.93 591	0.91 624	0.92 592	0.90 612	0.91 589	0.92 618	0.92 562	0.91 581	0.91 601	0.92 627	0.93 586	0.93 613

MEA-ACV	1.66 673	0.87 401	0.61 510	11.81 808	1.35 704	1.50 692	0.71 595	1.23 672	0.92 626	1.13 627	0.96 630	1.69 703	0.70 588	1.23 682	1.16 648	1.54 676	1.20 618	1.58 708	0.85 625	1.12 607	0.95 616

qqai	1.22 658	1.38 548	1.12 598	1.39 635	1.14 640	1.40 686	1.14 645	1.41 688	1.12 647	1.40 689	1.11 646	1.40 693	1.13 634	1.41 692	1.15 644	1.25 653	0.97 586	1.24 692	1.01 641	1.24 673	0.96 617

MM-Stereo_test3	1.27 662	2.07 622	1.18 607	1.60 646	1.02 634	1.45 690	1.01 636	1.40 687	1.04 645	1.44 692	1.03 641	1.46 696	1.02 629	1.44 695	1.02 634	1.51 674	1.12 610	1.32 696	0.98 632	1.38 682	0.97 618

delet	0.43 387	1.21 527	0.17 210	0.25 242	0.17 278	0.25 292	0.18 282	1.26 674	0.95 630	0.25 294	0.17 279	0.25 298	0.17 281	0.25 296	0.17 274	0.23 260	0.16 209	0.22 279	0.16 270	1.18 620	0.98 619

MMNet	0.44 400	1.24 535	0.17 210	0.25 242	0.17 278	0.25 292	0.18 282	1.26 674	0.93 628	0.25 294	0.17 279	0.25 298	0.18 293	0.25 296	0.17 274	0.23 260	0.16 209	0.23 288	0.16 270	1.20 624	0.99 620

psm_up	0.43 387	1.19 480	0.17 210	0.25 242	0.18 290	0.25 292	0.19 288	1.26 674	0.91 622	0.26 303	0.17 279	0.25 298	0.17 281	0.25 296	0.17 274	0.22 248	0.17 239	0.23 288	0.16 270	1.18 620	0.99 620

LGCAT	1.00 585	1.00 439	1.00 587	1.00 537	1.00 626	1.00 590	1.00 631	1.00 591	1.00 637	1.00 597	1.00 635	1.00 602	1.00 620	1.00 603	1.00 628	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 622

Test_v1	1.00 585	1.00 439	1.00 587	1.00 537	1.00 626	1.00 590	1.00 631	1.00 591	1.00 637	1.00 597	1.00 635	1.00 602	1.00 620	1.00 603	1.00 628	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 622

BLMT-Stereo	1.53 669	1.36 545	1.06 595	1.42 637	1.23 703	1.41 688	1.07 640	1.43 690	1.12 647	1.42 691	1.06 642	1.83 706	1.07 631	1.42 694	1.07 637	1.27 655	1.38 684	6.80 813	1.00 634	1.26 675	1.00 622

GANet	1.00 585	1.00 439	1.00 587	1.00 537	1.00 626	1.00 590	1.00 631	1.00 591	1.00 637	1.00 597	1.00 635	1.00 602	1.00 620	1.00 603	1.00 628	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 622

TDLM	1.00 585	1.00 439	1.00 587	1.00 537	1.00 626	1.00 590	1.00 631	1.00 591	1.00 637	1.00 597	1.00 635	1.00 602	1.00 620	1.00 603	1.00 628	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 622

CVANet_RVC	1.00 585	1.00 439	1.00 587	1.00 537	1.00 626	1.00 590	1.00 631	1.00 591	1.00 637	1.00 597	1.00 635	1.00 602	1.00 620	1.00 603	1.00 628	1.00 578	1.00 587	1.00 620	1.00 634	1.00 595	1.00 622

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 570	0.86 399	0.89 573	1.25 615	0.69 582	1.05 606	0.81 613	1.16 615	0.50 540	1.12 624	0.97 632	0.72 562	0.82 609	1.06 619	0.95 623	0.61 493	0.87 578	1.03 628	0.85 625	1.04 603	1.01 628

trnet	1.01 593	1.01 449	1.01 592	1.01 542	1.01 632	1.01 598	1.01 636	1.01 600	1.01 642	1.01 608	1.01 640	1.01 611	1.01 628	1.01 611	1.01 633	1.01 583	1.01 593	1.01 625	1.01 641	1.01 600	1.01 628

ff7	1.68 674	2.68 666	1.35 667	0.97 534	0.89 615	1.84 699	2.15 771	2.12 713	1.80 754	2.05 718	1.56 724	2.33 738	2.12 762	2.23 734	2.25 774	1.31 657	1.07 597	1.48 704	1.41 716	0.90 577	1.04 630

ffff	1.68 674	2.68 666	1.35 667	0.97 534	0.89 615	1.84 699	2.15 771	2.12 713	1.80 754	2.05 718	1.56 724	2.33 738	2.12 762	2.23 734	2.25 774	1.31 657	1.07 597	1.48 704	1.41 716	0.90 577	1.04 630

ccc-4	1.68 674	2.68 666	1.35 667	0.97 534	0.89 615	1.84 699	2.15 771	2.12 713	1.80 754	2.05 718	1.56 724	2.33 738	2.12 762	2.23 734	2.25 774	1.31 657	1.07 597	1.48 704	1.41 716	0.90 577	1.04 630

edge stereo	2.43 748	27.07 816	1.14 601	1.06 546	1.14 640	1.08 611	1.17 650	1.16 615	1.14 649	1.10 618	1.16 650	1.09 622	1.16 642	1.10 625	1.16 648	1.10 590	1.11 607	1.16 634	1.19 652	1.13 608	1.11 633

Abc-Net	2.32 740	24.75 807	1.14 601	1.17 564	1.17 647	1.11 617	1.15 647	1.17 617	1.21 703	1.08 617	1.16 650	1.12 629	1.14 637	1.09 623	1.17 650	1.09 588	1.16 613	1.17 638	1.17 651	1.16 614	1.11 633
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoVision	3.15 768	5.00 735	0.89 573	4.83 767	1.00 626	3.93 775	1.27 705	6.37 810	1.34 711	5.67 810	1.26 705	5.84 811	1.27 695	5.03 807	1.24 702	5.10 791	1.09 603	4.61 791	0.57 566	5.62 799	1.12 635

GLC_STEREO	1.07 600	1.01 449	1.06 595	1.07 547	1.05 636	1.06 607	1.08 641	1.08 607	1.05 646	1.07 616	1.06 642	1.08 620	1.05 630	1.06 619	1.10 639	1.07 586	1.09 603	1.05 629	1.05 643	1.06 604	1.12 635

AF-Net	2.37 745	25.71 811	1.17 605	1.13 554	1.15 642	1.15 621	1.18 651	1.19 620	1.16 651	1.10 618	1.15 647	1.10 624	1.18 643	1.12 629	1.15 644	1.10 590	1.10 606	1.17 638	1.15 648	1.16 614	1.12 635

RGC	2.36 743	25.48 809	1.19 609	1.15 558	1.15 642	1.10 614	1.16 649	1.17 617	1.16 651	1.12 624	1.16 650	1.11 628	1.13 634	1.09 623	1.18 651	1.10 590	1.15 612	1.16 634	1.12 646	1.14 609	1.12 635

KSHMR	0.66 495	0.50 317	0.48 461	1.15 558	0.52 547	0.49 489	0.51 545	0.49 483	0.71 598	0.67 551	0.50 543	1.16 632	1.11 633	0.66 545	0.52 540	0.49 451	0.49 482	0.51 528	0.66 587	0.50 495	1.14 639

4.25w-stereo	1.98 688	2.72 673	1.46 684	3.47 735	1.43 711	2.07 713	1.98 762	2.53 752	1.52 722	2.71 759	1.98 773	1.81 705	1.62 714	1.96 713	1.36 714	1.88 691	2.00 739	2.53 764	1.61 738	1.74 696	1.15 640

2w_stereo	1.99 689	2.36 652	1.81 706	3.24 723	1.67 726	1.94 704	1.98 762	2.72 756	1.68 733	2.72 760	1.94 764	1.98 713	1.74 737	1.79 707	1.27 706	1.95 697	2.00 739	2.53 764	1.60 734	1.68 693	1.15 640

Nwc_Net	2.37 745	25.95 812	1.15 603	1.14 555	1.15 642	1.08 611	1.14 645	1.17 617	1.16 651	1.14 628	1.15 647	1.08 620	1.15 638	1.11 627	1.14 643	1.10 590	1.11 607	1.16 634	1.09 645	1.16 614	1.15 640

4.5w-stereo	1.99 689	2.33 645	1.81 706	3.28 725	1.68 730	1.94 704	1.99 765	2.72 756	1.70 741	2.72 760	1.99 776	1.97 712	1.68 723	1.76 704	1.29 709	1.91 694	2.02 745	2.53 764	1.61 738	1.75 697	1.16 643

4.25_new	2.00 693	2.33 645	1.82 711	3.32 728	1.69 735	1.95 707	1.99 765	2.72 756	1.71 743	2.72 760	1.97 767	2.01 715	1.74 737	1.77 705	1.28 707	2.18 715	2.01 741	2.48 762	1.58 729	1.65 690	1.17 644

4.5w_new	2.00 693	2.33 645	1.82 711	3.32 728	1.69 735	1.95 707	1.99 765	2.72 756	1.71 743	2.72 760	1.97 767	2.01 715	1.74 737	1.77 705	1.28 707	2.18 715	2.01 741	2.48 762	1.58 729	1.65 690	1.17 644

RP	2.33 741	25.00 808	1.13 600	1.15 558	1.15 642	1.10 614	1.15 647	1.15 612	1.15 650	1.12 624	1.15 647	1.09 622	1.13 634	1.10 625	1.15 644	1.11 595	1.09 603	1.16 634	1.12 646	1.16 614	1.17 644

NCC-stereo	2.36 743	25.52 810	1.17 605	1.15 558	1.17 647	1.11 617	1.11 642	1.15 612	1.16 651	1.10 618	1.16 650	1.10 624	1.15 638	1.14 630	1.13 642	1.09 588	1.11 607	1.15 633	1.16 650	1.17 619	1.17 644

stereogan	2.33 741	24.38 806	1.18 607	1.18 565	1.18 650	1.14 620	1.18 651	1.19 620	1.19 657	1.14 628	1.18 654	1.14 630	1.18 643	1.14 630	1.18 651	1.14 599	1.14 611	1.19 643	1.19 652	1.15 612	1.19 648

DisPM	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

CrosDoStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

PFNet+	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

LCNet	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

HHNet	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

Patchmatch Stereo++	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649
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	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

STrans-v2	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

TransformOpticalFlow	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

OMP-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

IIG-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

NF-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

OCTAStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

PSM-softLoss	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

KMStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

NRIStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

PSM-adaLoss	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

PSM-AAD	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

FTStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

ROB_FTStereo_v2	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

ROB_FTStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

Consistency-Raft	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

KYRaft	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

HUI-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

ASMatch	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

DeepStereo_LL	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

DEmStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

SST-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

THIR-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

RAFT_R40	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

DRaft	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

PFNet	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

GrayStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

RE-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

Pruner-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

TVStereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

DeepStereo_RVC	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

RAFT-RH_RVC	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

IRAFT_RVC	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

RAFT-345	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

iRAFT	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

CRE-IMP	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

GMM-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

RAFT-IKP	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

Prome-Stereo	1.20 611	1.20 481	1.20 612	1.20 567	1.20 653	1.20 623	1.20 653	1.20 623	1.20 658	1.20 633	1.20 655	1.20 635	1.20 645	1.20 635	1.20 655	1.20 604	1.20 618	1.20 645	1.20 655	1.20 624	1.20 649

SPS-STEREO	1.59 671	1.91 611	1.21 658	1.94 660	1.20 653	2.00 710	1.23 700	1.99 707	1.24 706	2.00 713	1.25 704	2.03 717	1.26 694	2.00 715	1.29 709	1.90 693	1.18 617	1.89 724	1.21 700	1.89 702	1.20 649
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
2.75w_new	1.99 689	2.34 649	1.81 706	3.14 717	1.62 719	1.94 704	1.99 765	2.72 756	1.71 743	2.72 760	1.99 776	1.90 708	1.73 735	1.82 709	1.29 709	2.37 736	2.01 741	2.31 750	1.42 719	1.77 698	1.22 695

GANetREF_RVC	1.55 670	1.94 618	1.22 659	1.88 656	1.21 699	1.88 702	1.22 699	1.88 702	1.22 704	1.88 705	1.22 701	1.88 707	1.22 692	1.89 711	1.22 701	1.87 688	1.22 666	1.88 723	1.22 701	1.88 701	1.22 695
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	2.51 752	26.86 814	1.23 661	1.22 612	1.22 701	1.24 671	1.25 702	1.22 670	1.24 706	1.21 678	1.24 703	1.19 634	1.27 695	1.19 634	1.24 702	1.19 602	1.20 618	1.25 693	1.19 652	1.24 673	1.23 697

3.75w	1.99 689	2.31 643	1.83 714	3.16 719	1.65 721	1.93 703	1.98 762	2.72 756	1.68 733	2.73 765	1.97 767	2.00 714	1.72 734	1.81 708	1.25 705	2.27 727	2.01 741	2.38 755	1.42 719	1.71 694	1.24 698

CFNet-ft	0.55 472	1.57 556	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.20 254	2.53 776	1.61 693	0.14 252	0.20 257	0.14 255	0.20 259	0.14 252	0.20 257	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	1.56 687	1.24 698

FAT-Stereo	2.46 750	26.05 813	1.23 661	1.23 614	1.22 701	1.20 623	1.24 701	1.23 672	1.23 705	1.19 632	1.22 701	1.21 680	1.24 693	1.20 635	1.24 702	1.21 650	1.17 616	1.22 691	1.25 705	1.20 624	1.24 698

MaDis-Stereo	3.19 769	6.02 768	1.12 598	5.61 777	1.16 646	5.43 802	1.02 638	5.15 807	0.70 593	5.43 807	1.21 700	5.03 808	0.97 617	4.85 801	0.99 627	4.53 772	1.16 613	5.53 807	1.25 705	5.37 797	1.30 701

11t	1.27 662	2.70 669	1.34 665	1.32 627	0.89 615	1.30 676	1.34 708	1.64 696	0.57 554	1.45 693	0.72 601	1.05 619	1.29 697	1.07 622	1.29 709	1.49 671	1.02 594	0.97 618	1.15 648	1.48 684	1.31 702

tt45	1.04 598	0.88 404	1.36 675	0.92 521	1.03 635	1.51 693	0.79 606	0.70 550	0.88 620	0.74 566	0.90 621	1.60 698	0.72 594	1.60 698	0.75 601	0.91 559	0.78 568	1.52 707	0.79 617	1.14 609	1.32 703

MM-Stereo_test1	1.80 681	3.41 697	1.52 690	2.12 668	1.41 710	2.04 711	1.41 719	2.05 711	1.46 721	2.04 717	1.41 719	2.05 718	1.42 708	2.05 716	1.43 719	2.04 703	1.54 696	1.94 725	1.38 715	1.99 705	1.33 704

MC-Stereo	1.76 678	2.96 685	1.37 677	2.14 669	1.37 707	2.14 716	1.36 711	2.14 716	1.37 716	2.14 722	1.37 715	2.14 719	1.37 705	2.14 720	1.37 715	1.97 698	1.32 668	1.97 727	1.32 709	1.98 704	1.33 704

CC-Net-ROB	1.36 665	1.33 543	1.33 664	1.36 632	1.38 708	1.36 682	1.33 707	1.37 685	1.34 711	1.35 686	1.36 714	1.38 690	1.34 701	1.38 691	1.38 716	1.35 661	1.38 684	1.33 697	1.35 710	1.43 683	1.34 706

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 664	1.35 544	1.35 667	1.35 631	1.35 704	1.35 680	1.35 709	1.36 683	1.35 714	1.36 687	1.35 712	1.36 689	1.36 703	1.36 689	1.35 713	1.35 661	1.35 680	1.35 700	1.35 710	1.35 680	1.35 707

RASNet	1.49 668	1.65 559	1.45 683	1.38 634	1.43 711	1.47 691	1.36 711	1.38 686	1.36 715	1.39 688	1.60 728	1.45 695	1.45 709	1.51 696	2.21 773	1.53 675	1.36 681	1.36 702	1.36 712	1.66 692	1.36 708

PS-NSSS	1.38 667	1.39 549	1.34 665	1.34 629	1.35 704	1.38 684	1.37 716	1.35 682	1.38 717	1.34 685	1.34 711	1.39 691	1.38 706	1.70 702	1.40 717	1.36 663	1.36 681	1.36 702	1.37 713	1.37 681	1.36 708

MIF-Stereo (partial)	2.58 755	3.31 696	0.66 525	3.18 720	0.66 576	3.18 767	0.66 568	3.21 772	0.67 574	3.19 773	0.66 576	3.19 773	0.66 570	3.31 775	0.68 574	5.09 790	1.79 718	8.23 817	1.67 751	6.18 801	1.38 710

999	1.00 585	1.12 470	0.59 500	1.10 549	1.21 699	1.09 613	0.52 546	1.08 607	1.43 720	1.18 631	1.35 712	0.98 601	0.52 546	0.91 589	0.85 615	0.72 526	1.46 689	0.83 592	0.98 632	0.68 532	1.41 711

sCroCo_RVC	2.10 717	2.76 677	1.92 726	2.78 710	1.39 709	2.73 759	1.41 719	2.73 762	1.40 718	2.77 771	1.41 719	2.74 767	1.40 707	2.74 766	1.40 717	2.72 752	1.42 687	2.72 768	1.44 721	2.79 755	1.42 712

RAFT_CTSACE	1.92 685	3.71 704	1.72 701	1.88 656	1.72 742	2.04 711	1.42 721	2.18 719	1.89 767	2.02 715	1.97 767	1.95 710	2.06 761	1.93 712	1.62 725	1.76 683	1.66 709	2.02 728	1.73 759	1.73 695	1.43 713

MonStereo1	1.94 687	2.77 679	1.52 690	3.73 746	1.51 714	2.13 715	1.42 721	2.32 740	1.52 722	2.31 744	1.50 722	2.53 748	1.59 711	2.34 742	1.56 722	1.91 694	1.36 681	1.86 719	1.31 708	2.07 715	1.53 714

1w_stereo	2.05 708	2.32 644	1.35 667	3.74 747	2.01 759	2.73 759	1.42 721	1.88 702	1.93 769	2.03 716	1.28 707	2.71 761	1.99 757	2.72 763	1.72 747	2.20 718	1.32 668	1.87 720	1.86 763	2.45 737	1.54 715

test_xeample3	1.10 603	1.81 585	0.61 510	0.84 508	0.49 536	0.77 556	0.66 568	0.92 583	1.40 718	0.68 553	0.46 523	0.78 571	0.54 550	1.72 703	1.48 720	1.34 660	1.52 693	1.35 700	1.67 751	1.33 679	1.55 716

derf	1.91 684	2.15 631	1.78 704	2.16 670	1.75 743	2.21 725	1.80 748	2.22 730	1.80 754	2.21 733	1.76 750	2.17 720	1.81 742	2.24 737	1.74 753	1.93 696	1.56 697	1.96 726	1.53 724	1.95 703	1.56 717

LGtest1	2.22 734	2.70 669	1.89 722	2.76 706	1.86 750	2.75 761	1.86 754	2.75 763	1.86 760	2.75 766	1.86 754	2.77 770	1.87 745	2.75 767	1.86 760	2.46 741	1.58 700	2.45 759	1.56 725	2.45 737	1.56 717

LG-G_1	2.22 734	2.71 671	1.89 722	2.77 707	1.87 754	2.75 761	1.87 757	2.76 764	1.87 764	2.75 766	1.87 756	2.76 768	1.87 745	2.75 767	1.86 760	2.47 742	1.58 700	2.45 759	1.57 726	2.45 737	1.57 719

LG-G	2.22 734	2.71 671	1.89 722	2.77 707	1.87 754	2.75 761	1.87 757	2.76 764	1.87 764	2.75 766	1.87 756	2.76 768	1.87 745	2.75 767	1.86 760	2.47 742	1.58 700	2.45 759	1.57 726	2.45 737	1.57 719

3w_stereo	2.04 706	2.24 639	1.70 698	3.15 718	2.18 771	2.49 744	1.26 704	2.03 710	1.98 771	1.98 711	1.33 710	2.72 765	1.99 757	2.59 754	1.72 747	2.22 720	1.33 675	1.85 716	1.88 769	2.50 743	1.58 721

zzzzzz3	2.07 709	5.00 735	1.93 729	2.28 681	1.66 722	2.19 719	1.66 730	2.18 719	1.67 728	2.19 728	1.66 735	2.18 721	1.67 721	2.18 722	1.66 730	2.15 707	1.85 726	2.05 729	1.59 731	2.05 707	1.59 722

DPSMNet_ROB	1.60 672	1.59 557	1.70 698	1.59 643	1.59 717	1.61 695	1.61 727	1.60 692	1.60 724	1.62 701	1.59 727	1.60 698	1.60 712	1.60 698	1.59 724	1.59 677	1.60 704	1.59 709	1.59 731	1.59 688	1.59 722

noway7	2.08 712	5.18 742	1.92 726	2.27 676	1.66 722	2.18 717	1.66 730	2.17 718	1.66 725	2.18 725	1.65 732	2.18 721	1.66 715	2.17 721	1.66 730	2.15 707	1.85 726	2.05 729	1.60 734	2.05 707	1.60 724

zzzz4	2.08 712	5.22 746	1.93 729	2.27 676	1.66 722	2.19 719	1.66 730	2.18 719	1.67 728	2.18 725	1.66 735	2.18 721	1.66 715	2.18 722	1.66 730	2.15 707	1.84 721	2.05 729	1.60 734	2.05 707	1.60 724

noway2	2.07 709	4.96 732	1.92 726	2.28 681	1.66 722	2.20 722	1.66 730	2.19 722	1.66 725	2.19 728	1.65 732	2.19 724	1.68 723	2.18 722	1.65 727	2.15 707	1.86 730	2.06 733	1.59 731	2.06 711	1.60 724

asd	2.18 727	2.77 679	1.58 692	3.59 740	2.00 758	2.58 752	1.85 753	2.39 745	1.71 743	2.47 751	1.97 767	2.59 755	1.61 713	2.56 752	1.79 755	2.51 745	1.99 738	2.11 745	1.62 744	2.36 732	1.60 724

4.5_new	2.00 693	1.84 600	1.98 742	2.77 707	2.16 767	2.27 732	1.28 706	2.09 712	1.98 771	2.01 714	1.28 707	2.71 761	1.98 755	2.51 751	1.65 727	2.26 724	1.33 675	1.87 720	1.87 764	2.49 741	1.60 724

GELT-Stereo	2.10 717	5.33 753	1.94 737	2.37 691	1.68 730	2.21 725	1.69 742	2.19 722	1.67 728	2.18 725	1.67 737	2.19 724	1.66 715	2.19 725	1.66 730	2.23 721	1.83 720	2.07 735	1.61 738	2.04 706	1.61 729

monster_256*512	2.09 715	5.21 745	1.98 742	2.30 684	1.67 726	2.18 717	1.66 730	2.20 725	1.67 728	2.19 728	1.67 737	2.19 724	1.66 715	2.19 725	1.66 730	2.15 707	1.86 730	2.05 729	1.60 734	2.06 711	1.61 729

zzzz2	2.08 712	4.92 731	1.93 729	2.30 684	1.67 726	2.19 719	1.66 730	2.20 725	1.67 728	2.20 731	1.68 742	2.21 728	1.66 715	2.20 727	1.68 739	2.17 713	1.84 721	2.07 735	1.62 744	2.05 707	1.61 729

zzz1	2.09 715	4.97 733	1.93 729	2.30 684	1.68 730	2.21 725	1.68 738	2.21 728	1.68 733	2.21 733	1.67 737	2.21 728	1.68 723	2.21 730	1.69 742	2.17 713	1.85 726	2.08 739	1.61 738	2.06 711	1.61 729

noway1	2.10 717	5.26 750	1.93 729	2.31 687	1.69 735	2.21 725	1.67 736	2.19 722	1.68 733	2.21 733	1.68 742	2.21 728	1.67 721	2.20 727	1.66 730	2.15 707	1.84 721	2.07 735	1.61 738	2.07 715	1.61 729

IGEV	2.02 701	2.20 635	1.82 711	2.90 713	2.16 767	2.41 740	1.25 702	2.00 708	1.98 771	1.99 712	1.31 709	2.72 765	1.93 751	2.67 760	1.69 742	2.26 724	1.32 668	1.83 715	1.87 764	2.53 748	1.61 729

zzzzzzz1	2.10 717	5.20 744	1.93 729	2.38 693	1.68 730	2.20 722	1.67 736	2.20 725	1.68 733	2.20 731	1.67 737	2.20 727	1.68 723	2.20 727	1.67 738	2.24 722	1.86 730	2.06 733	1.61 738	2.06 711	1.62 735

noway4	2.11 721	5.14 740	1.93 729	2.37 691	1.69 735	2.20 722	1.68 738	2.22 730	1.68 733	2.21 733	1.69 746	2.23 732	1.68 723	2.22 732	1.66 730	2.24 722	1.84 721	2.09 744	1.63 747	2.09 720	1.62 735

2.25w	2.00 693	1.86 605	1.98 742	2.95 714	2.17 769	2.26 731	1.35 709	2.42 746	2.00 774	2.07 721	1.27 706	2.53 748	1.99 757	2.29 739	1.49 721	2.21 719	1.32 668	1.85 716	1.87 764	2.52 745	1.62 735

noway3	2.12 723	5.22 746	1.93 729	2.39 694	1.70 740	2.23 730	1.70 744	2.22 730	1.70 741	2.22 737	1.70 748	2.23 732	1.69 730	2.22 732	1.71 744	2.28 728	1.86 730	2.08 739	1.63 747	2.09 720	1.63 738

3.25w	2.04 706	2.20 635	1.48 685	3.03 715	2.17 769	2.63 754	1.39 717	1.96 705	1.95 770	1.96 708	1.37 715	2.71 761	1.96 754	2.71 761	1.73 752	2.26 724	1.32 668	1.87 720	1.87 764	2.51 744	1.63 738

UDGNet	2.23 737	5.40 757	1.72 701	2.48 698	1.69 735	2.51 747	1.69 742	2.51 751	1.72 747	2.50 753	1.69 746	2.52 747	1.69 730	2.50 750	1.68 739	2.41 739	1.70 712	2.42 757	1.69 755	2.42 734	1.64 740

MFMNet_re	1.81 682	1.91 611	1.71 700	1.95 662	1.70 740	1.95 707	1.70 744	1.96 705	1.74 750	1.97 710	1.72 749	1.95 710	1.71 733	1.97 714	1.71 744	1.86 686	1.62 705	1.85 716	1.66 750	1.86 700	1.64 740

Anonymous3	2.55 753	3.26 695	1.65 695	3.28 725	1.63 720	3.24 768	1.68 738	3.27 773	1.66 725	3.28 774	1.67 737	3.25 774	1.66 715	3.27 773	1.64 726	3.26 758	1.65 708	3.30 772	1.65 749	4.95 792	1.65 742

MonStereo	2.17 725	2.41 655	1.49 689	2.67 704	1.67 726	2.60 753	2.04 769	2.32 740	1.76 751	2.44 749	1.68 742	2.50 746	1.69 730	2.38 743	1.80 756	2.28 728	1.78 716	2.63 767	2.14 772	3.47 760	1.68 743

qwe	2.18 727	2.60 663	1.58 692	3.83 748	1.90 756	2.53 748	1.90 760	2.48 748	1.73 748	2.37 747	1.92 763	2.53 748	1.68 723	2.56 752	1.83 757	2.52 747	1.87 734	2.07 735	1.68 753	2.32 730	1.71 744

TRStereo	2.00 693	2.13 627	1.85 717	2.27 676	1.84 747	2.28 734	1.84 750	2.29 735	1.86 760	2.30 741	1.87 756	2.30 735	1.87 745	2.08 717	1.72 747	2.08 704	1.72 713	2.08 739	1.72 756	2.08 717	1.72 745

XX-Stereo	2.00 693	2.13 627	1.85 717	2.27 676	1.84 747	2.28 734	1.84 750	2.29 735	1.86 760	2.30 741	1.87 756	2.30 735	1.87 745	2.08 717	1.72 747	2.08 704	1.72 713	2.08 739	1.72 756	2.08 717	1.72 745

EAI-Stereo	2.00 693	2.13 627	1.85 717	2.27 676	1.84 747	2.28 734	1.84 750	2.29 735	1.86 760	2.30 741	1.87 756	2.30 735	1.87 745	2.08 717	1.72 747	2.08 704	1.72 713	2.08 739	1.72 756	2.08 717	1.72 745

DNSM	2.56 754	4.43 723	3.08 771	4.09 750	1.86 750	2.66 755	1.86 754	2.66 755	1.87 764	2.66 758	1.86 754	2.66 759	1.86 743	2.66 759	1.87 763	3.82 765	2.94 760	2.42 757	1.73 759	2.42 734	1.73 748

cf-r	0.66 495	2.17 633	0.12 137	0.18 186	0.12 232	0.18 245	2.70 780	2.60 753	0.12 240	0.18 248	0.12 228	0.18 249	0.12 233	0.18 249	0.12 229	0.15 167	0.11 140	0.15 233	0.11 194	1.81 699	1.74 749

asda	2.17 725	2.54 660	1.81 706	3.47 735	1.78 745	2.50 746	1.86 754	2.61 754	1.68 733	2.61 756	1.83 752	2.37 742	1.73 735	2.44 749	1.88 765	2.51 745	1.84 721	2.34 752	1.62 744	2.23 724	1.77 750

U	5.15 804	8.49 781	1.81 706	8.49 793	1.77 744	8.49 811	1.77 747	8.51 818	1.77 752	8.49 818	1.77 751	8.50 818	1.78 740	8.58 818	1.77 754	8.54 810	1.78 716	8.55 818	1.78 761	8.55 812	1.84 751

FBW_ROB	2.12 723	2.46 659	1.77 703	2.49 699	1.79 746	2.38 738	1.83 749	2.46 747	1.78 753	2.48 752	1.97 767	2.40 743	1.78 740	2.42 748	1.83 757	2.31 733	1.85 726	2.38 755	1.82 762	2.35 731	1.84 751

monsterstereo	2.20 733	2.33 645	1.95 739	3.65 742	2.07 764	2.49 744	1.61 727	2.48 748	1.83 758	2.45 750	1.61 730	2.67 760	1.86 743	2.64 756	1.94 767	2.48 744	1.66 709	2.34 752	1.68 753	2.40 733	1.86 753

monsters	2.18 727	2.41 655	1.96 741	3.47 735	2.03 763	2.53 748	1.64 729	2.48 748	1.73 748	2.40 748	1.50 722	2.62 756	1.94 752	2.59 754	1.94 767	2.44 740	1.57 699	2.28 748	1.87 764	2.42 734	1.86 753

2.5w	2.01 700	2.40 654	1.37 677	3.28 725	2.01 759	2.71 756	1.43 724	1.82 701	1.83 758	1.90 707	1.41 719	2.71 761	1.35 702	2.71 761	1.85 759	2.66 748	1.53 694	1.64 710	1.23 702	2.53 748	1.87 755

3.25w_new	2.03 703	2.72 673	1.35 667	3.33 730	1.57 715	2.72 757	1.53 726	2.15 717	1.33 710	2.15 723	1.60 728	2.63 757	1.30 698	2.72 763	1.99 771	2.67 750	1.53 694	1.75 714	1.25 705	2.53 748	1.87 755

3.5w_stereo	2.03 703	2.72 673	1.35 667	3.41 732	1.57 715	2.72 757	1.49 725	2.01 709	1.34 711	2.15 723	1.61 730	2.63 757	1.36 703	2.72 763	1.99 771	2.66 748	1.58 700	1.68 712	1.24 703	2.53 748	1.87 755

4w-stereo	2.02 701	2.72 673	1.44 682	3.36 731	1.59 717	2.48 743	1.72 746	2.28 733	1.24 706	2.24 739	1.65 732	2.56 753	1.32 700	2.39 745	1.98 770	2.67 750	1.51 692	1.66 711	1.24 703	2.53 748	1.88 758

GANet-RSSM	0.75 523	1.91 611	0.14 168	0.47 371	0.14 246	0.21 265	3.21 797	2.30 739	0.14 252	0.46 463	0.14 255	0.23 285	0.18 293	0.21 270	0.14 246	0.18 218	0.27 307	0.37 382	0.13 248	2.13 722	2.12 759

HUF	2.18 727	2.30 642	1.99 746	2.34 690	2.02 762	2.41 740	2.06 770	2.38 744	1.89 767	2.36 746	1.85 753	2.56 753	1.98 755	2.31 741	1.97 769	2.30 732	2.03 746	2.30 749	2.11 771	2.23 724	2.16 760

AIO_test	2.18 727	2.09 625	2.04 747	2.42 696	2.01 759	2.47 742	1.94 761	2.34 742	2.03 775	2.56 755	1.94 764	2.43 744	1.94 752	2.41 746	1.87 763	2.39 738	2.10 748	2.35 754	1.91 770	2.25 726	2.19 761

AIO_rvc	2.18 727	2.34 649	1.87 721	2.32 689	1.94 757	2.40 739	1.89 759	2.37 743	2.07 776	2.52 754	1.95 766	2.44 745	1.99 757	2.41 746	1.89 766	2.32 734	2.09 747	2.24 746	2.18 773	2.21 723	2.23 762

NCCL2	2.28 739	2.27 640	2.28 749	2.28 681	2.28 772	2.27 732	2.29 774	2.28 733	2.28 777	2.27 740	2.28 779	2.28 734	2.27 765	2.27 738	2.28 778	2.28 728	2.28 753	2.27 747	2.29 777	2.27 727	2.29 763

PSMNet-RSSM	0.77 529	2.76 677	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.20 254	2.66 778	2.79 767	0.14 252	0.21 269	0.14 255	0.21 267	0.14 252	0.20 257	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.52 745	2.31 764

GwcNet-RSSM	0.77 529	2.77 679	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.20 254	2.67 779	2.78 766	0.14 252	0.20 257	0.14 255	0.20 259	0.14 252	0.21 270	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.52 745	2.31 764

hitnet-ft	0.79 533	2.78 682	0.14 168	0.20 207	0.14 246	0.21 265	2.89 781	2.80 768	0.14 252	0.20 257	0.14 255	0.20 259	0.14 252	0.20 257	0.14 246	0.17 200	0.12 155	0.17 249	0.12 229	2.54 753	2.33 766

STTStereo	3.73 774	30.40 820	2.37 753	2.39 694	2.31 774	2.35 737	2.33 775	2.29 735	2.42 778	2.32 745	2.34 780	2.33 738	2.36 766	2.30 740	2.27 777	2.35 735	2.22 752	2.31 750	2.22 774	2.29 729	2.34 767

sAnonymous2	3.31 770	2.63 664	1.38 679	3.71 744	1.86 750	4.70 794	1.11 642	4.82 803	2.72 781	5.45 808	1.98 773	4.59 793	2.64 768	2.65 757	6.21 814	4.37 768	1.08 601	5.16 805	2.24 775	4.52 774	2.39 768

CroCo_RVC	3.31 770	2.63 664	1.38 679	3.71 744	1.86 750	4.70 794	1.11 642	4.82 803	2.72 781	5.45 808	1.98 773	4.59 793	2.64 768	2.65 757	6.21 814	4.37 768	1.08 601	5.16 805	2.24 775	4.52 774	2.39 768

NLSM1	2.93 767	3.24 694	2.57 756	4.04 749	2.66 775	3.30 770	2.55 777	3.29 774	2.55 779	3.35 776	2.48 781	3.28 775	2.47 767	3.34 776	2.49 779	3.26 758	2.55 758	3.13 770	2.57 780	3.00 757	2.46 770

Sa-1000	4.34 792	8.37 778	6.84 799	6.98 788	4.45 805	3.58 771	3.00 782	3.42 777	3.39 798	2.61 756	4.00 807	3.83 781	4.01 800	3.90 781	3.90 803	5.98 797	5.62 793	3.76 779	2.34 778	4.35 772	2.47 771

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 802	50.87 836	2.78 757	2.87 712	2.71 776	2.78 764	0.47 526	2.88 769	2.86 783	1.89 706	2.67 782	2.79 771	2.79 771	2.78 770	2.83 780	2.82 753	2.82 759	2.83 769	2.77 781	2.83 756	2.76 772
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	0.35 317	0.37 241	0.17 210	0.19 194	0.17 278	0.20 254	0.17 273	0.19 251	0.17 282	0.19 250	0.17 279	0.19 254	0.17 281	0.37 359	0.36 455	0.19 229	0.17 239	0.19 263	0.17 293	0.38 375	2.84 773

Select-FE	0.41 369	0.44 286	0.23 263	0.26 250	0.22 314	0.26 301	0.22 303	0.26 299	0.23 316	0.26 303	0.23 318	0.26 310	0.23 320	0.45 465	0.42 501	0.25 277	0.22 277	0.25 303	0.22 311	0.45 464	2.90 774

MLG-Stereo_test1	4.25 787	5.34 756	3.61 779	5.31 773	3.63 796	5.23 800	3.57 801	5.38 808	3.65 799	5.23 805	3.47 798	4.76 802	3.74 792	4.85 801	3.71 799	4.96 786	3.18 775	4.71 797	2.92 782	4.86 790	2.90 774

MLG-Stereo_test3	4.26 788	4.85 729	3.95 783	5.35 774	3.60 795	4.75 797	3.76 804	5.49 809	3.71 801	5.39 806	3.69 802	4.82 804	3.66 789	4.85 801	3.73 802	4.93 785	3.19 776	4.69 796	2.99 784	4.84 789	2.98 776

rvit_0105_6	3.87 779	5.73 765	3.10 772	4.69 764	3.12 788	4.54 784	3.02 784	4.56 790	3.04 784	4.54 791	3.03 785	4.54 789	3.04 775	4.56 790	3.05 783	4.58 777	3.05 762	4.58 788	3.05 785	4.58 777	3.05 777

rvit_105_1	3.83 775	5.22 746	3.01 761	4.53 754	3.01 778	4.51 782	3.01 783	4.56 790	3.04 784	4.53 789	3.03 785	4.55 791	3.03 772	4.56 790	3.04 781	4.57 774	3.05 762	4.57 786	3.05 785	4.57 776	3.05 777

rvit_stereo_0081	3.83 775	5.23 749	3.01 761	4.53 754	3.03 780	4.55 788	3.02 784	4.56 790	3.04 784	4.52 787	3.02 783	4.54 789	3.03 772	4.56 790	3.04 781	4.57 774	3.05 762	4.57 786	3.05 785	4.58 777	3.05 777

rvit_stereo_0082	3.86 777	5.82 766	3.01 761	4.53 754	3.03 780	4.54 784	3.02 784	4.56 790	3.04 784	4.53 789	3.02 783	4.55 791	3.04 775	4.57 793	3.05 783	4.57 774	3.05 762	4.58 788	3.05 785	4.58 777	3.06 780

rvit_stereo_0081_aga	3.86 777	5.33 753	3.02 764	4.55 760	3.04 784	4.54 784	3.02 784	4.64 797	3.06 788	4.54 791	3.04 787	4.62 798	3.08 779	4.62 796	3.07 786	4.58 777	3.06 766	4.60 790	3.08 789	4.63 780	3.07 781

RAFT-FEzeroshot	0.34 306	0.26 211	0.17 210	0.21 222	0.17 278	0.20 254	0.16 263	0.20 259	0.16 272	0.20 257	0.17 279	0.21 267	0.16 269	0.27 312	0.24 315	0.19 229	0.16 209	0.19 263	0.16 270	0.26 295	3.08 782

RAFT-FE	0.34 306	0.26 211	0.17 210	0.21 222	0.17 278	0.20 254	0.16 263	0.20 259	0.16 272	0.20 257	0.17 279	0.21 267	0.16 269	0.27 312	0.24 315	0.19 229	0.16 209	0.19 263	0.16 270	0.26 295	3.08 782

rvit_stereo_0080	3.89 780	5.70 763	3.04 766	4.54 757	3.03 780	4.56 789	3.05 790	4.60 794	3.07 789	4.58 794	3.06 788	4.59 793	3.06 777	4.61 794	3.08 787	4.63 779	3.09 767	4.64 792	3.10 790	4.65 781	3.10 784

whm_eth	3.89 780	5.70 763	3.04 766	4.54 757	3.03 780	4.56 789	3.05 790	4.60 794	3.07 789	4.58 794	3.06 788	4.59 793	3.06 777	4.61 794	3.08 787	4.63 779	3.09 767	4.64 792	3.10 790	4.65 781	3.10 784

rvit_stereo_0083	3.92 784	5.30 752	3.06 769	4.61 763	3.09 787	4.67 793	3.08 793	4.66 798	3.09 793	4.62 797	3.10 793	4.66 801	3.11 781	4.67 798	3.16 792	4.72 784	3.16 773	4.77 799	3.11 792	4.66 783	3.11 786

MLG-Stereo_test2	4.28 789	5.46 760	3.69 781	4.86 769	3.72 798	5.58 803	3.42 799	4.81 802	3.77 805	4.85 801	3.72 803	5.55 810	3.63 788	5.58 808	3.53 797	4.41 771	3.28 777	4.99 803	2.95 783	4.75 785	3.13 787

rvit_0105_3	3.91 782	5.33 753	3.06 769	4.60 762	3.07 786	4.60 791	3.06 792	4.62 796	3.08 792	4.60 796	3.07 791	4.62 798	3.08 779	4.67 798	3.10 790	4.70 782	3.11 770	4.77 799	3.19 797	4.77 786	3.14 788

rvit_0105_4	3.91 782	5.47 761	3.02 764	4.54 757	3.02 779	4.54 784	3.03 788	4.75 800	3.17 795	4.57 793	3.06 788	4.61 797	3.16 783	4.65 797	3.09 789	4.66 781	3.11 770	4.68 795	3.18 796	4.81 787	3.16 789

rvit_stereo_ft	3.93 785	5.44 759	3.05 768	4.59 761	3.06 785	4.61 792	3.08 793	4.67 799	3.12 794	4.63 798	3.10 793	4.65 800	3.11 781	4.69 800	3.13 791	4.70 782	3.14 772	4.71 797	3.15 795	4.74 784	3.16 789

raft_robust	4.71 797	7.75 776	5.40 793	6.81 785	3.31 791	4.28 781	4.20 810	4.32 787	4.37 811	4.35 786	4.35 810	4.14 784	3.75 793	4.30 788	4.20 808	6.67 802	6.37 797	3.36 774	4.24 811	4.86 790	3.25 791

NLCSM	3.67 773	4.08 715	3.19 776	4.80 766	3.26 790	3.99 778	3.24 798	4.25 786	3.18 796	4.09 782	3.27 796	4.14 784	3.18 784	4.13 784	3.28 794	4.06 766	3.10 769	3.85 782	3.14 794	3.91 767	3.27 792

rvit_0105_5	4.10 786	5.40 757	3.13 775	4.71 765	3.15 789	4.72 796	3.10 795	4.90 805	3.27 797	4.69 799	3.16 795	4.84 805	3.25 785	4.96 804	3.34 795	5.05 789	3.39 778	5.10 804	3.40 798	5.11 794	3.42 793

DispFullNet	4.61 795	4.84 728	3.12 773	5.00 771	3.57 794	4.75 797	3.03 788	7.75 816	4.17 809	4.91 803	3.09 792	6.20 812	3.95 798	6.71 812	3.51 796	5.30 792	3.67 780	5.86 811	3.63 800	5.61 798	3.46 794

SA	4.33 791	7.35 772	6.85 800	5.96 779	4.09 802	3.59 772	3.15 796	3.82 781	2.64 780	3.91 779	3.85 804	3.57 777	2.72 770	3.13 772	4.03 805	7.09 806	6.86 801	3.57 775	3.12 793	3.85 763	3.51 795

DPSNet	3.66 772	3.60 700	3.62 780	3.63 741	3.64 797	3.65 773	3.65 803	3.66 779	3.67 800	3.67 778	3.65 801	3.67 779	3.66 789	3.66 778	3.68 798	3.68 763	3.66 779	3.67 777	3.68 803	3.67 761	3.67 796

RAFT+CT+SA	4.28 789	7.62 775	4.91 788	5.55 776	2.28 772	3.09 765	3.64 802	4.49 788	3.07 789	4.80 800	3.35 797	4.77 803	3.70 791	4.29 787	3.05 783	5.58 793	5.98 796	3.58 776	3.78 805	4.26 770	3.72 797

test_4	4.88 799	8.13 777	6.98 801	7.46 789	4.44 804	4.25 780	3.85 807	4.04 785	3.92 806	4.13 783	3.91 805	4.18 786	3.84 796	4.14 785	4.06 806	7.01 805	7.13 804	4.53 784	3.72 804	4.09 768	3.72 797

TestStereo1	4.60 793	8.41 779	6.44 797	6.86 786	3.79 799	3.97 776	3.78 805	3.99 783	3.74 802	3.97 780	3.52 799	3.94 782	3.58 786	3.98 782	3.72 800	6.82 803	6.50 799	3.76 779	3.66 801	3.90 764	3.74 799

SA-5K	4.60 793	8.41 779	6.44 797	6.86 786	3.79 799	3.97 776	3.78 805	3.99 783	3.74 802	3.97 780	3.52 799	3.94 782	3.58 786	3.98 782	3.72 800	6.82 803	6.50 799	3.76 779	3.66 801	3.90 764	3.74 799

FC-DCNN v2	5.10 803	5.15 741	4.49 785	5.07 772	3.37 792	6.87 806	4.75 812	5.04 806	6.34 816	7.84 816	5.06 813	6.72 816	4.09 801	4.99 805	5.44 813	5.03 788	3.16 773	4.67 794	4.86 812	5.15 795	3.89 801

cross-raft	4.83 798	7.52 773	6.43 796	6.63 783	3.96 801	4.51 782	3.99 808	4.49 788	3.96 807	4.52 787	3.96 806	4.50 788	3.97 799	4.50 789	3.97 804	6.65 801	6.44 798	4.33 783	3.92 807	4.35 772	3.91 802

test_5	4.62 796	7.55 774	6.23 795	6.32 782	3.40 793	5.29 801	3.50 800	3.53 778	4.11 808	4.28 784	4.47 811	4.26 787	4.38 803	3.68 779	3.24 793	5.89 795	5.60 792	4.84 801	3.50 799	4.33 771	3.93 803

SGM-Forest	5.21 805	5.92 767	4.08 784	6.18 780	4.16 803	6.31 805	4.34 811	6.50 811	4.33 810	6.14 812	4.21 809	6.61 815	4.55 804	6.67 811	4.48 809	5.94 796	3.94 782	5.85 810	4.03 809	5.79 800	4.17 804
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_3	5.01 801	8.86 784	7.77 803	8.09 791	2.76 777	4.13 779	4.05 809	3.88 782	3.76 804	4.33 785	4.13 808	3.71 780	3.91 797	4.21 786	4.06 806	7.93 807	7.69 806	4.53 784	3.91 806	4.17 769	4.29 805

TestStereo	4.88 799	4.75 727	4.79 786	4.87 770	4.92 806	4.81 799	4.90 813	4.78 801	4.77 812	4.87 802	4.89 812	4.90 806	4.91 805	4.99 805	4.79 810	4.98 787	4.87 789	4.87 802	4.92 813	5.00 793	5.00 806

SGM+DAISY	7.06 809	9.15 785	5.38 792	8.84 795	5.18 807	8.80 812	5.31 815	8.79 819	5.28 814	8.89 819	5.20 814	8.93 819	5.33 807	8.95 819	5.36 812	8.70 811	5.21 790	8.74 819	5.20 814	8.89 813	5.15 807

rvit_stereo_0075_2	6.64 807	8.80 783	5.25 790	7.89 790	5.27 808	7.90 810	5.27 814	7.92 817	5.28 814	7.91 817	5.29 815	7.93 817	5.27 806	7.92 817	5.28 811	7.93 807	5.28 791	7.93 816	5.29 815	7.93 809	5.28 808

test-1	6.46 806	9.16 786	8.03 807	8.09 791	5.62 809	6.11 804	6.35 816	6.85 813	4.94 813	6.08 811	6.29 818	4.98 807	6.43 810	6.22 809	6.36 816	6.16 799	7.47 805	5.82 809	5.44 816	7.11 806	5.68 809

RAFT	6.73 808	9.36 787	7.40 802	8.51 794	6.55 810	6.88 807	6.60 817	6.79 812	6.60 817	6.80 813	6.72 819	5.31 809	5.50 808	6.61 810	6.61 817	8.42 809	5.89 794	5.73 808	5.45 817	6.61 802	6.24 810

CFNet_RVC	2.38 747	8.71 782	0.38 369	9.33 797	0.42 508	0.56 522	0.42 506	0.60 531	0.38 476	0.62 541	0.42 508	0.56 531	7.29 814	0.62 537	0.42 501	0.53 469	0.37 409	0.49 516	0.34 463	8.30 810	6.87 811

test-v	7.53 810	11.89 797	7.98 804	9.36 798	7.14 811	7.06 808	7.09 818	7.37 814	6.91 818	7.29 814	5.71 816	6.45 813	6.93 811	6.73 813	7.27 818	8.93 814	7.85 807	6.98 814	6.80 818	7.56 807	7.34 812

test-2	7.53 810	11.89 797	7.98 804	9.36 798	7.14 811	7.06 808	7.09 818	7.37 814	6.91 818	7.29 814	5.71 816	6.45 813	6.93 811	6.73 813	7.27 818	8.93 814	7.85 807	6.98 814	6.80 818	7.56 807	7.34 812

MANE	19.05 813	23.00 805	15.00 813	23.00 819	15.00 813	24.00 819	16.00 820	24.00 826	16.00 820	22.00 826	15.00 820	23.00 826	16.00 820	23.00 826	15.00 820	22.00 826	15.00 820	22.00 826	15.00 820	22.00 826	15.00 814

rafts_anoy	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

raft+_RVC	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

raftrobust	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

CasAABBNet	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

RALCasStereoNet	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

RALAANet	20.00 814	20.00 799	20.00 814	20.00 813	20.00 814	20.00 813	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 821	20.00 820	20.00 815

PM Cens cmp D40	30.50 821	37.00 827	24.00 820	37.00 826	24.00 821	37.00 828	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 821

PM Graph cmp D40	30.50 821	37.00 827	24.00 820	37.00 826	24.00 821	37.00 828	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 821

PatchMatch Cens Cmp	30.50 821	37.00 827	24.00 820	37.00 826	24.00 821	37.00 828	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 821

PatchMatch Graph Cmp	30.50 821	37.00 827	24.00 820	37.00 826	24.00 821	37.00 828	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 827	37.00 834	24.00 827	37.00 835	24.00 828	37.00 836	24.00 828	37.00 832	24.00 821

WCMA_ROB	31.10 825	35.43 825	27.12 824	39.51 837	23.10 820	38.78 837	25.30 831	37.49 844	25.39 831	37.29 843	27.02 831	38.52 844	26.48 831	37.80 843	26.44 831	36.28 834	22.65 827	33.90 831	22.30 827	37.10 841	24.18 825

111	30.40 820	30.94 821	29.72 825	32.61 820	30.02 825	33.57 820	30.47 832	31.50 827	29.39 832	30.98 827	29.11 832	29.78 827	30.39 835	29.45 827	30.76 835	30.08 827	29.02 832	29.92 827	30.32 835	29.86 827	30.17 826

fff	1000028.16 846	29.62 817	29.72 825	32.61 820	30.02 825	35.13 822	31.83 833	32.07 828	10000000.00 853	35.27 830	29.82 833	32.45 828	30.15 832	32.35 828	30.09 832	31.04 828	29.55 833	30.64 828	30.14 832	10000000.00 854	30.77 827

csc	1000028.16 846	29.62 817	29.72 825	32.61 820	30.02 825	35.13 822	31.83 833	32.07 828	10000000.00 853	35.27 830	29.82 833	32.45 828	30.15 832	32.35 828	30.09 832	31.04 828	29.55 833	30.64 828	30.14 832	10000000.00 854	30.77 827

cscssc	1000028.16 846	29.62 817	29.72 825	32.61 820	30.02 825	35.13 822	31.83 833	32.07 828	10000000.00 853	35.27 830	29.82 833	32.45 828	30.15 832	32.35 828	30.09 832	31.04 828	29.55 833	30.64 828	30.14 832	10000000.00 854	30.77 827

ADStereo(finetuned)	36.13 827	36.63 826	38.07 836	36.97 825	33.25 829	35.91 825	34.45 836	36.36 834	32.99 833	38.14 844	36.71 839	36.69 834	34.13 836	38.57 844	40.79 843	37.60 844	36.58 839	35.90 835	33.36 836	35.42 830	34.04 830

tt	500032.53 844	34.60 823	29.72 825	37.47 835	34.41 830	36.85 826	35.22 837	34.71 831	33.55 834	34.50 828	35.43 836	33.81 831	10000000.00 854	33.57 831	33.13 836	33.68 831	35.00 837	34.03 832	35.26 838	30.96 828	34.63 831

DCANet	500032.53 844	34.60 823	29.72 825	37.47 835	34.41 830	36.85 826	35.22 837	34.71 831	33.55 834	34.50 828	35.43 836	33.81 831	10000000.00 854	33.57 831	33.13 836	33.68 831	35.00 837	34.03 832	35.26 838	30.96 828	34.63 831

DCANet-4	35.22 826	34.54 822	35.08 831	33.58 824	35.47 832	34.55 821	35.53 839	36.08 833	35.85 836	35.92 833	35.77 838	35.18 833	35.48 837	35.39 833	37.15 842	34.55 833	33.92 836	35.02 834	34.90 837	35.79 831	34.74 833

fast-reg	37.00 828	37.00 827	37.00 832	37.00 826	37.00 833	37.00 828	37.00 840	37.00 835	37.00 837	37.00 834	37.00 840	37.00 835	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 834

Reg-Stereo(zero)	37.00 828	37.00 827	37.00 832	37.00 826	37.00 833	37.00 828	37.00 840	37.00 835	37.00 837	37.00 834	37.00 840	37.00 835	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 834

FLISNet	37.00 828	37.00 827	37.00 832	37.00 826	37.00 833	37.00 828	37.00 840	37.00 835	37.00 837	37.00 834	37.00 840	37.00 835	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 834

CoSv	37.00 828	37.00 827	37.00 832	37.00 826	37.00 833	37.00 828	37.00 840	37.00 835	37.00 837	37.00 834	37.00 840	37.00 835	37.00 838	37.00 834	37.00 838	37.00 835	37.00 840	37.00 836	37.00 840	37.00 832	37.00 834

NOSS_ROB	102.95 833	153.00 841	121.00 840	51.00 838	44.00 837	165.00 841	127.00 846	153.00 847	119.00 843	164.00 848	125.00 846	168.00 848	120.00 844	153.00 847	117.00 846	49.00 845	44.00 844	49.00 845	44.00 844	49.00 842	44.00 838

CBMV	128.50 834	1422.70 849	53.10 838	79.50 839	51.30 838	77.30 839	49.70 844	74.00 845	48.20 842	77.20 846	48.80 845	73.90 846	48.00 843	73.80 846	48.80 845	70.40 846	45.10 845	68.90 846	46.10 845	68.20 843	45.00 839
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 832	87.70 837	41.95 837	113.75 840	65.62 839	75.05 838	55.25 845	75.64 846	45.04 841	71.61 845	41.75 844	72.81 845	44.06 842	68.38 845	44.63 844	101.89 847	59.57 846	107.10 847	61.05 846	104.38 844	59.38 840

DF_test	189.29 836	560.34 846	182.58 844	229.00 843	135.68 840	197.79 842	135.52 847	197.80 849	135.44 844	197.75 849	135.49 847	197.90 849	135.51 845	197.84 849	135.75 847	217.37 850	171.11 848	183.74 849	127.67 848	183.56 846	127.88 841

MeshStereo	159.24 835	171.00 842	160.68 843	162.58 841	160.59 841	164.01 840	160.35 848	158.51 848	158.56 845	158.34 847	160.12 848	158.56 847	159.92 846	157.26 848	158.94 848	154.38 848	158.36 847	155.75 848	159.13 849	153.67 845	154.07 842
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	201.80 837	123.00 838	115.00 839	219.00 842	218.00 843	223.00 843	244.00 850	217.00 850	236.00 847	202.00 850	203.00 849	205.00 850	208.00 847	225.00 850	204.00 849	210.00 849	198.00 849	197.00 850	184.00 850	204.00 847	201.00 843

DLCB_ROB	284.23 840	354.61 844	207.27 845	363.24 846	206.46 842	364.72 846	210.41 849	364.72 853	210.41 846	364.81 853	208.64 850	364.81 853	208.64 848	364.72 853	210.41 850	354.70 853	205.53 850	354.70 853	205.53 851	354.70 850	205.53 844

MGS-Stereo	239.45 838	123.00 838	135.00 841	266.00 844	286.00 844	277.00 844	305.00 851	271.00 851	242.00 848	274.00 851	279.00 851	255.00 851	270.00 849	268.00 851	297.00 851	221.00 851	247.00 851	216.00 851	123.00 847	217.00 848	217.00 845

EGLCR-Stereo	246.90 839	129.00 840	139.00 842	266.00 844	286.00 844	277.00 844	305.00 851	271.00 851	242.00 848	274.00 851	279.00 851	255.00 851	270.00 849	268.00 851	297.00 851	230.00 852	247.00 851	216.00 851	223.00 852	237.00 849	227.00 846

LE_ROB	396.57 841	471.28 845	329.84 846	471.48 847	308.15 846	526.83 847	322.10 853	488.15 854	323.76 850	495.46 854	317.97 853	497.17 854	320.10 851	481.62 854	326.76 853	462.71 854	298.97 853	466.16 854	285.98 853	447.62 851	289.21 847

SGM-ForestM	596.69 842	677.77 847	444.52 847	699.85 848	517.25 847	732.94 848	488.29 854	770.79 855	460.11 851	750.81 855	487.98 854	792.79 855	499.41 852	730.90 855	475.81 854	720.03 855	491.16 854	663.96 855	418.60 854	674.76 852	436.05 848

CBMV_ROB	818.48 843	913.88 848	709.52 848	862.84 849	597.78 848	1073.99 849	700.52 855	1015.66 856	702.59 852	1115.65 856	760.02 855	1130.24 856	721.57 853	1037.41 856	692.65 855	814.05 856	564.29 855	843.28 856	595.31 855	915.51 853	602.92 849

real-time stereo	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

111111	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

SGD-Stereo	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

IGEV-Stereo++	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

IGEV-Stereo+	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

SDNR	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

anonymousdsp2	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

anonymousdsp	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

test_example2	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850

DIP-Stereo	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 849	10000000.00 850	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 853	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 854	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 857	10000000.00 856	10000000.00 854	10000000.00 850
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		37.00 827		37.00 826		37.00 828		37.00 835		37.00 834		37.00 835		37.00 834		37.00 835		37.00 836		37.00 832

Low-res two-view benchmark