Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 21	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 65	0.07 74	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 72	0.04 66	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 94	0.08 90	0.09 83	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.08 84	0.08 91	0.03 41	0.02 21	0.02 21	0.02 20

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 94	0.07 88	0.09 83	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 92	0.07 88	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 79	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.05 66	0.03 39	0.06 123	0.03 57	0.04 97	0.03 52

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

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
light-stereo	0.05 57	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.03 53	0.02 20	0.01 10	0.73 479	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

DFGA-Net	0.05 57	0.06 79	0.04 65	0.06 67	0.04 101	0.06 122	0.04 104	0.06 124	0.04 104	0.06 126	0.04 111	0.06 127	0.04 101	0.06 118	0.04 98	0.06 72	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

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WZ-Net	0.05 57	0.50 275	0.10 100	0.12 113	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 118	0.10 106	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

IINet	0.06 61	0.05 66	0.02 15	0.05 60	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 101	0.02 20	0.02 21	0.73 479	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.04 96

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AASNet	0.06 61	0.08 85	0.08 90	0.08 76	0.05 126	0.06 122	0.05 121	0.05 110	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.05 113	0.06 137	0.06 118	0.05 116	0.08 84	0.08 91	0.08 138	0.05 123	0.06 125	0.05 122

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mmmmmm	0.07 67	0.40 216	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 121	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 113	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

UHP	0.07 67	0.41 228	0.05 80	0.05 60	0.05 126	0.05 111	0.05 121	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.05 113	0.05 118	0.05 104	0.05 116	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 40	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.11 176	0.04 90	0.03 52	0.58 432	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.03 52

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DispViT+	0.07 67	0.08 85	0.12 131	0.08 76	0.05 126	0.08 140	0.05 121	0.08 142	0.05 125	0.08 141	0.05 128	0.08 141	0.05 118	0.08 142	0.05 116	0.08 84	0.07 88	0.07 133	0.05 123	0.07 140	0.05 122

BridgeDepth_RVC	0.07 67	0.08 85	0.11 120	0.11 105	0.05 126	0.08 140	0.05 121	0.08 142	0.05 125	0.08 141	0.05 128	0.08 141	0.05 118	0.08 142	0.05 116	0.11 112	0.10 106	0.07 133	0.05 123	0.07 140	0.05 122
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 67	0.08 85	0.07 88	0.07 74	0.07 148	0.08 140	0.06 140	0.08 142	0.07 149	0.08 141	0.07 150	0.08 141	0.06 137	0.07 139	0.07 140	0.08 84	0.07 88	0.07 133	0.07 142	0.06 125	0.06 133

FADE	0.07 67	0.06 79	0.02 15	0.09 83	0.10 162	0.03 44	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.05 113	0.03 53	0.04 90	0.03 52	0.15 153	0.10 106	0.17 202	0.13 202	0.11 163	0.11 172

fsdfsdds	0.08 75	0.58 303	0.06 83	0.06 67	0.06 141	0.06 122	0.06 140	0.06 124	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.06 127	0.06 137	0.06 118	0.06 134	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

nnnnnnn	0.08 75	0.58 303	0.06 83	0.06 67	0.06 141	0.06 122	0.06 140	0.06 124	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.06 127	0.06 137	0.06 118	0.06 134	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

TARStereo	0.08 75	0.56 299	0.06 83	0.06 67	0.06 141	0.06 122	0.06 140	0.06 124	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.06 127	0.06 137	0.06 118	0.06 134	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

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BridgeDepth	0.08 75	0.08 85	0.11 120	0.11 105	0.05 126	0.08 140	0.05 121	0.08 142	0.07 149	0.08 141	0.05 128	0.08 141	0.05 118	0.09 148	0.08 143	0.15 153	0.11 129	0.07 133	0.05 123	0.07 140	0.06 133
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 75	0.02 12	0.02 15	1.01 495	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.04 90	0.09 148	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

2222	0.09 81	0.59 306	0.06 83	0.06 67	0.06 141	0.06 122	0.06 140	0.06 124	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.06 127	0.06 137	0.06 118	0.06 134	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

1111	0.09 81	0.60 310	0.06 83	0.06 67	0.06 141	0.06 122	0.06 140	0.06 124	0.06 140	0.06 126	0.06 141	0.06 127	0.06 137	0.06 118	0.06 134	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

anonymous	0.09 81	0.09 94	0.14 156	0.14 129	0.07 148	0.09 148	0.07 149	0.09 148	0.07 149	0.09 148	0.07 150	0.09 149	0.07 148	0.09 148	0.07 140	0.14 140	0.13 166	0.09 146	0.07 142	0.09 149	0.07 142

TS12	0.09 81	0.09 94	0.17 194	0.19 174	0.06 141	0.08 140	0.06 140	0.08 142	0.06 140	0.08 141	0.06 141	0.08 141	0.06 137	0.08 142	0.06 134	0.15 153	0.16 185	0.08 138	0.06 136	0.08 145	0.06 133

RT-Monster	0.09 81	0.07 83	0.03 40	0.15 141	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.10 159	0.04 90	0.03 52	0.92 509	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.07 142

DA	0.09 81	0.13 117	0.39 336	0.08 76	0.05 126	0.07 138	0.05 121	0.13 172	0.05 125	0.06 126	0.05 128	0.06 127	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.06 72	0.05 78	0.14 172	0.13 202	0.06 125	0.05 122

GGEV	0.09 81	0.13 117	0.39 336	0.08 76	0.05 126	0.07 138	0.05 121	0.13 172	0.05 125	0.06 126	0.05 128	0.06 127	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.06 72	0.05 78	0.14 172	0.13 202	0.06 125	0.05 122

test_sample7	0.09 81	1.00 394	0.11 120	0.11 105	0.02 22	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.12 143	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample6	0.09 81	0.97 383	0.10 100	0.10 88	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 97	0.10 106	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample3	0.09 81	0.87 356	0.10 100	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.10 106	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample2	0.09 81	1.03 410	0.11 120	0.11 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 92	0.09 101	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

test_sample1	0.09 81	0.87 356	0.12 131	0.11 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 97	0.10 106	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

SMFormer	0.09 81	1.01 404	0.09 96	0.09 83	0.03 52	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 92	0.09 101	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

tta	0.09 81	0.95 380	0.09 96	0.10 88	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.09 92	0.10 106	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

xxx	0.09 81	1.01 404	0.10 100	0.10 88	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.02 22	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.02 21	0.03 43	0.02 21	0.10 97	0.10 106	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.03 52

SepStereo	0.09 81	0.09 94	0.10 100	0.09 83	0.09 155	0.09 148	0.09 153	0.10 150	0.08 154	0.10 153	0.09 155	0.09 149	0.09 155	0.09 148	0.08 143	0.09 92	0.08 91	0.09 146	0.08 147	0.09 149	0.08 145

APVNet	0.09 81	0.05 66	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.05 111	0.90 567	0.06 124	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.05 66	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.05 122

ADCS	0.09 81	0.02 12	0.04 65	0.90 469	0.06 141	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.14 176	0.36 402	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

zh-sn7	0.10 99	0.98 384	0.14 156	0.15 141	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.15 153	0.13 166	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 99	1.05 414	0.12 131	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.12 143	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 99	1.05 414	0.12 131	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.02 21	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.12 143	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 99	1.05 414	0.12 131	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.12 143	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample5	0.10 99	1.07 418	0.11 120	0.10 88	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 97	0.10 106	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

test_sample4	0.10 99	1.03 410	0.12 131	0.10 88	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 133	0.13 166	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

DualNet	0.10 99	1.07 418	0.11 120	0.10 88	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.10 97	0.10 106	0.03 41	0.03 57	0.04 97	0.03 52

1111x	0.10 99	1.14 426	0.13 151	0.14 129	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 133	0.11 129	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

AnonymousM	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

222	0.10 99	0.99 392	0.12 131	0.13 125	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.12 118	0.12 143	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

test_xeample	0.10 99	1.09 420	0.13 151	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 140	0.14 174	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

PVD	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

SHD	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

SAMSARA	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

XQC	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

RTSC	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

RTS	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

RTSA	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

MADNet+	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

MADNet++	0.10 99	0.10 99	0.10 100	0.10 88	0.10 162	0.10 151	0.10 158	0.10 150	0.10 161	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 159	0.10 153	0.10 155	0.10 97	0.10 106	0.10 148	0.10 158	0.10 153	0.10 158

ADCPNet	0.10 99	0.03 31	0.04 65	1.27 570	0.03 52	0.04 96	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 142	0.04 98	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

over-6	0.11 120	0.11 110	0.15 177	0.16 151	0.10 162	0.11 162	0.10 158	0.11 162	0.10 161	0.11 165	0.10 159	0.11 165	0.10 159	0.11 166	0.10 155	0.14 140	0.14 174	0.11 159	0.10 158	0.11 163	0.09 150

over v1	0.11 120	0.11 110	0.15 177	0.16 151	0.10 162	0.11 162	0.10 158	0.11 162	0.10 161	0.11 165	0.10 159	0.11 165	0.10 159	0.11 166	0.10 155	0.14 140	0.14 174	0.11 159	0.09 149	0.11 163	0.10 158

over-8	0.11 120	0.14 124	0.15 177	0.16 151	0.10 162	0.11 162	0.10 158	0.11 162	0.09 157	0.11 165	0.10 159	0.11 165	0.10 159	0.11 166	0.09 148	0.14 140	0.14 174	0.11 159	0.09 149	0.11 163	0.09 150

over-9	0.11 120	0.11 110	0.16 184	0.16 151	0.10 162	0.12 171	0.10 158	0.11 162	0.10 161	0.11 165	0.10 159	0.11 165	0.10 159	0.11 166	0.10 155	0.14 140	0.14 174	0.11 159	0.10 158	0.11 163	0.09 150

ISRNet	0.11 120	0.05 66	0.36 318	0.24 200	0.07 148	0.13 172	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.13 173	0.05 118	0.05 104	0.09 148	0.24 223	0.20 218	0.10 148	0.05 123	0.06 125	0.13 196

JetRed	0.11 120	0.12 115	0.11 120	0.11 105	0.11 182	0.11 162	0.14 200	0.11 162	0.11 179	0.12 171	0.11 177	0.11 165	0.11 176	0.11 166	0.11 170	0.11 112	0.16 185	0.11 159	0.11 172	0.11 163	0.11 172

JetBlue	0.11 120	0.11 110	0.12 131	0.13 125	0.14 205	0.11 162	0.11 175	0.11 162	0.11 179	0.11 165	0.11 177	0.11 165	0.11 176	0.12 174	0.12 185	0.11 112	0.11 129	0.11 159	0.11 172	0.11 163	0.11 172

x	0.11 120	1.15 429	0.15 177	0.14 129	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.14 140	0.15 182	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 120	0.44 244	0.33 291	0.39 267	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.39 312	0.36 354	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

xxxx	0.11 120	1.16 431	0.16 184	0.12 113	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.13 133	0.16 185	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

BEATNet_4x	0.11 120	0.03 31	0.03 40	1.60 599	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 120	0.03 31	0.03 40	1.60 599	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.05 104	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

AnyNet_C01	0.11 120	0.02 12	0.02 15	1.62 602	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.03 44	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.06 118	0.04 98	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

zh-mn7	0.12 133	1.14 426	0.17 194	0.20 178	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.18 185	0.16 185	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_L	0.12 133	0.14 124	0.10 100	0.15 141	0.10 162	0.14 174	0.10 158	0.14 174	0.10 161	0.15 184	0.10 159	0.14 175	0.10 159	0.14 176	0.10 155	0.13 133	0.10 106	0.13 170	0.09 149	0.13 175	0.09 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 133	0.07 83	0.05 80	0.08 76	0.05 126	0.08 140	1.20 599	0.07 139	0.05 125	0.05 113	0.05 128	0.08 141	0.05 118	0.08 142	0.03 52	0.07 82	0.05 78	0.06 123	0.05 123	0.07 140	0.05 122

FADNet-RVC-Resample	0.12 133	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	1.57 669	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 123	0.04 97	0.06 133

FADNet_RVC	0.12 133	0.04 52	0.04 65	0.05 60	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.65 673	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet	0.12 133	0.05 66	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.66 676	0.06 72	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ADCRef	0.12 133	0.03 31	0.04 65	1.71 606	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 118	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

TT111	0.13 140	0.14 124	0.14 156	0.16 151	0.11 182	0.14 174	0.11 175	0.14 174	0.11 179	0.14 174	0.11 177	0.14 175	0.11 176	0.14 176	0.11 170	0.16 166	0.13 166	0.14 172	0.11 172	0.14 178	0.11 172

EE1	0.13 140	0.14 124	0.14 156	0.17 166	0.11 182	0.14 174	0.11 175	0.14 174	0.11 179	0.14 174	0.11 177	0.14 175	0.11 176	0.14 176	0.11 170	0.16 166	0.13 166	0.14 172	0.11 172	0.14 178	0.11 172

AnonStereo	0.13 140	0.14 124	0.14 156	0.16 151	0.11 182	0.14 174	0.11 175	0.14 174	0.11 179	0.14 174	0.11 177	0.14 175	0.11 176	0.14 176	0.11 170	0.16 166	0.13 166	0.14 172	0.11 172	0.14 178	0.11 172

CIPLG	0.13 140	0.21 149	0.12 131	0.16 151	0.11 182	0.15 185	0.11 175	0.14 174	0.11 179	0.15 184	0.12 188	0.15 189	0.11 176	0.14 176	0.11 170	0.15 153	0.12 143	0.14 172	0.11 172	0.14 178	0.11 172

IPLG	0.13 140	0.20 143	0.14 156	0.15 141	0.11 182	0.14 174	0.11 175	0.14 174	0.11 179	0.14 174	0.11 177	0.14 175	0.11 176	0.14 176	0.11 170	0.15 153	0.12 143	0.14 172	0.11 172	0.14 178	0.11 172

ACRE	0.13 140	0.21 149	0.14 156	0.15 141	0.11 182	0.14 174	0.11 175	0.14 174	0.11 179	0.14 174	0.12 188	0.14 175	0.11 176	0.14 176	0.11 170	0.15 153	0.12 143	0.14 172	0.11 172	0.14 178	0.11 172

LRCNet_RVC	0.13 140	0.13 117	0.09 96	0.13 125	0.10 162	0.14 174	0.10 158	0.14 174	0.10 161	0.23 231	0.10 159	0.20 211	0.10 159	0.24 239	0.11 170	0.11 112	0.09 101	0.12 166	0.14 208	0.12 173	0.09 150

aanetorigin	0.13 140	0.11 110	0.11 120	0.11 105	0.11 182	0.11 162	0.11 175	0.11 162	0.11 179	0.11 165	0.12 188	0.11 165	0.11 176	0.11 166	0.11 170	0.11 112	0.11 129	0.14 172	0.11 172	0.49 438	0.11 172

FADNet-RVC	0.13 140	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 121	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.04 90	1.71 690	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 140	0.04 96

ELAS	0.13 140	0.16 130	0.11 120	0.15 141	0.09 155	0.18 203	0.11 175	0.18 202	0.11 179	0.17 196	0.11 177	0.18 202	0.11 176	0.18 201	0.11 170	0.14 140	0.08 91	0.14 172	0.08 147	0.14 178	0.09 150
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	0.14 150	1.22 488	0.28 249	0.32 235	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.03 43	0.03 52	0.32 260	0.27 257	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

S2M2_XL	0.14 150	0.17 135	0.12 131	0.17 166	0.11 182	0.17 199	0.11 175	0.17 198	0.11 179	0.17 196	0.11 177	0.17 198	0.11 176	0.17 198	0.11 170	0.16 166	0.11 129	0.16 192	0.11 172	0.16 194	0.11 172
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 150	1.83 550	0.12 131	0.11 105	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 104	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 118	0.04 98	0.12 118	0.11 129	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

ProNet	0.14 150	0.20 143	0.14 156	0.16 151	0.11 182	0.16 192	0.11 175	0.17 198	0.11 179	0.17 196	0.12 188	0.17 198	0.13 201	0.17 198	0.12 185	0.15 153	0.11 129	0.16 192	0.11 172	0.15 189	0.12 189

IPLGR_C	0.14 150	0.20 143	0.12 131	0.15 141	0.11 182	0.14 174	0.15 208	0.14 174	0.11 179	0.15 184	0.12 188	0.14 175	0.11 176	0.16 190	0.11 170	0.15 153	0.12 143	0.14 172	0.12 191	0.15 189	0.12 189

MIPNet	0.14 150	0.21 149	0.17 194	0.16 151	0.11 182	0.15 185	0.12 191	0.14 174	0.11 179	0.16 189	0.11 177	0.14 175	0.11 176	0.14 176	0.11 170	0.14 140	0.12 143	0.14 172	0.11 172	0.14 178	0.11 172

IPLGR	0.14 150	0.24 163	0.14 156	0.16 151	0.12 198	0.15 185	0.12 191	0.14 174	0.11 179	0.15 184	0.12 188	0.14 175	0.11 176	0.14 176	0.11 170	0.15 153	0.12 143	0.14 172	0.11 172	0.14 178	0.11 172

GMStereo	0.14 150	0.13 117	0.14 156	0.14 129	0.14 205	0.14 174	0.14 200	0.14 174	0.14 205	0.14 174	0.14 207	0.14 175	0.14 206	0.14 176	0.14 199	0.14 140	0.14 174	0.14 172	0.14 208	0.14 178	0.14 202
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 150	0.04 52	0.03 40	2.22 624	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.03 44	0.03 56	0.04 96	0.02 21	0.07 139	0.04 98	0.02 15	0.02 16	0.03 41	0.03 57	0.02 21	0.03 52

HSM	0.14 150	0.16 130	0.12 131	0.17 166	0.12 198	0.17 199	0.11 175	0.17 198	0.11 179	0.17 196	0.12 188	0.17 198	0.12 195	0.17 198	0.12 185	0.16 166	0.11 129	0.16 192	0.11 172	0.16 194	0.12 189

DRN-Test	0.14 150	0.13 117	0.09 96	0.14 129	0.09 155	0.15 185	0.09 153	0.14 174	0.10 161	0.14 174	0.09 155	0.14 175	0.09 155	0.13 175	0.09 148	0.12 118	0.09 101	0.12 166	0.09 149	0.12 173	0.73 539

ELAS_RVC	0.14 150	0.16 130	0.10 100	0.15 141	0.10 162	0.18 203	0.11 175	0.19 204	0.11 179	0.19 202	0.12 188	0.18 202	0.11 176	0.19 204	0.12 185	0.14 140	0.08 91	0.14 172	0.09 149	0.15 189	0.09 150
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ITSA-stereo	0.15 162	0.17 135	0.13 151	0.20 178	0.13 203	0.19 206	0.13 198	0.18 202	0.13 202	0.19 202	0.13 202	0.18 202	0.14 206	0.18 201	0.14 199	0.16 166	0.11 129	0.15 188	0.14 208	0.18 207	0.11 172

CoDeX	0.15 162	0.70 322	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.67 512	0.02 15	0.69 497	0.75 522	0.01 9	0.02 21	0.02 20

ICVP	0.15 162	0.53 289	0.11 120	0.16 151	0.11 182	0.16 192	0.11 175	0.16 191	0.11 179	0.16 189	0.11 177	0.16 190	0.11 176	0.16 190	0.11 170	0.16 166	0.11 129	0.16 192	0.11 172	0.16 194	0.11 172
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 162	0.04 52	0.04 65	2.20 623	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.05 128	0.04 96	0.04 101	0.08 142	0.04 98	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

StereoDRNet	0.15 162	0.14 124	0.10 100	0.14 129	0.09 155	0.15 185	0.09 153	0.14 174	0.09 157	0.14 174	0.10 159	0.14 175	0.09 155	0.14 176	0.09 148	0.13 133	0.10 106	0.13 170	0.09 149	0.13 175	0.82 555

LALA_ROB	0.15 162	0.19 139	0.12 131	0.18 169	0.11 182	0.20 212	0.12 191	0.21 221	0.12 198	0.20 209	0.12 188	0.20 211	0.12 195	0.21 222	0.13 194	0.17 177	0.10 106	0.18 213	0.11 172	0.18 207	0.11 172

SGM_RVC	0.15 162	0.17 135	0.11 120	0.18 169	0.11 182	0.19 206	0.11 175	0.19 204	0.12 198	0.19 202	0.12 188	0.20 211	0.12 195	0.19 204	0.12 185	0.16 166	0.11 129	0.17 202	0.10 158	0.17 203	0.10 158
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
VeloStereo	0.16 169	0.92 373	0.16 184	0.18 169	0.08 151	0.11 162	0.12 191	0.12 170	0.09 157	0.09 148	0.28 298	0.10 153	0.08 153	0.10 153	0.12 185	0.15 153	0.17 206	0.08 138	0.12 191	0.09 149	0.08 145

flow	0.16 169	0.92 373	0.16 184	0.18 169	0.08 151	0.11 162	0.12 191	0.12 170	0.09 157	0.09 148	0.28 298	0.10 153	0.08 153	0.10 153	0.12 185	0.15 153	0.17 206	0.08 138	0.12 191	0.09 149	0.08 145

z-mn7	0.16 169	1.21 482	0.33 291	0.41 294	0.04 101	0.04 96	0.03 54	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.35 278	0.31 294	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

GMStereo_Zeroshot	0.16 169	0.16 130	0.16 184	0.16 151	0.16 230	0.16 192	0.16 215	0.16 191	0.16 225	0.16 189	0.16 223	0.16 190	0.16 222	0.16 190	0.16 219	0.16 166	0.16 185	0.16 192	0.16 222	0.16 194	0.16 211

qqq	0.16 169	2.01 575	0.12 131	0.15 141	0.04 101	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.04 104	0.06 126	0.03 56	0.06 127	0.03 53	0.06 118	0.03 52	0.12 118	0.14 174	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

DeepPruner_ROB	0.16 169	0.18 138	0.13 151	0.19 174	0.13 203	0.19 206	0.13 198	0.19 204	0.13 202	0.19 202	0.13 202	0.19 206	0.13 201	0.19 204	0.13 194	0.18 185	0.13 166	0.18 213	0.13 202	0.18 207	0.13 196

ManiGeoR	0.17 175	0.05 66	0.62 465	0.73 446	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 474	0.58 461	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLF11	0.17 175	0.05 66	0.63 469	0.72 442	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.71 466	0.59 467	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

HLf10	0.17 175	0.05 66	0.62 465	0.73 446	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 474	0.58 461	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLf8	0.17 175	0.05 66	0.62 465	0.72 442	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.72 474	0.58 461	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 175	0.05 66	0.65 476	0.72 442	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.04 104	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.04 98	0.71 466	0.59 467	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

CAS++	0.17 175	0.27 176	0.21 215	0.10 88	0.21 268	0.15 185	0.22 255	0.10 150	0.21 256	0.22 225	0.10 159	0.19 206	0.18 245	0.10 153	0.19 243	0.20 192	0.19 216	0.18 213	0.10 158	0.19 213	0.18 235
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 175	2.16 585	0.13 151	0.13 125	0.04 101	0.06 122	0.04 104	0.06 124	0.04 104	0.06 126	0.03 56	0.06 127	0.03 53	0.06 118	0.05 116	0.18 185	0.12 143	0.06 123	0.03 57	0.05 114	0.03 52

SFCPSM	0.17 175	0.78 338	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.01 10	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.01 9	0.02 20	0.79 552	0.02 15	0.75 510	0.76 524	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CCAANet	0.17 175	0.71 323	0.14 156	0.14 129	0.14 205	0.14 174	0.14 200	0.14 174	0.14 205	0.14 174	0.14 207	0.14 175	0.14 206	0.14 176	0.22 254	0.14 140	0.14 174	0.14 172	0.14 208	0.14 178	0.14 202

DepthFocus	0.18 184	0.22 153	0.15 177	0.22 190	0.15 219	0.22 228	0.15 208	0.22 227	0.15 217	0.22 225	0.15 217	0.22 229	0.16 222	0.22 228	0.15 211	0.20 192	0.15 182	0.20 221	0.14 208	0.20 214	0.14 202

w-ln-seven	0.18 184	1.47 507	0.33 291	0.40 280	0.04 101	0.04 96	0.04 104	0.04 95	0.04 104	0.04 92	0.04 111	0.04 96	0.04 101	0.04 90	0.04 98	0.38 299	0.32 299	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

xyz-stereo-finetune2	0.18 184	0.48 268	0.16 184	0.16 151	0.15 219	0.15 185	0.16 215	0.16 191	0.16 225	0.16 189	0.16 223	0.16 190	0.16 222	0.16 190	0.16 219	0.16 166	0.16 185	0.16 192	0.16 222	0.16 194	0.16 211

xyz-stereo	0.18 184	0.50 275	0.16 184	0.15 141	0.16 230	0.16 192	0.16 215	0.16 191	0.16 225	0.16 189	0.16 223	0.16 190	0.16 222	0.16 190	0.16 219	0.16 166	0.16 185	0.16 192	0.16 222	0.16 194	0.16 211

BEATNet-Init1	0.19 188	0.08 85	0.08 90	2.23 625	0.08 151	0.08 140	0.07 149	0.07 139	0.08 154	0.08 141	0.07 150	0.08 141	0.07 148	0.11 166	0.08 143	0.08 84	0.08 91	0.08 138	0.07 142	0.08 145	0.08 145

DeepPrunerF	0.19 188	0.08 85	0.08 90	2.23 625	0.08 151	0.08 140	0.07 149	0.07 139	0.08 154	0.08 141	0.07 150	0.08 141	0.07 148	0.11 166	0.08 143	0.08 84	0.08 91	0.08 138	0.07 142	0.08 145	0.08 145

Weightmod_eth	0.20 190	0.24 163	0.28 249	0.47 327	0.14 205	0.24 240	0.14 200	0.17 198	0.13 202	0.22 225	0.16 223	0.22 229	0.13 201	0.20 209	0.16 219	0.24 223	0.20 218	0.19 216	0.14 208	0.16 194	0.24 259

depth_test_26	0.20 190	0.34 191	0.25 231	0.34 245	0.14 205	0.21 223	0.14 200	0.21 221	0.14 205	0.21 221	0.14 207	0.21 219	0.14 206	0.21 222	0.14 199	0.26 232	0.26 244	0.22 231	0.15 219	0.22 224	0.14 202

IGEV_Zeroshot_test	0.20 190	0.19 139	0.40 368	0.30 223	0.17 236	0.22 228	0.17 225	0.21 221	0.17 235	0.20 209	0.17 231	0.21 219	0.18 245	0.21 222	0.17 226	0.20 192	0.16 185	0.20 221	0.16 222	0.20 214	0.17 229

DAS	0.20 190	0.20 143	0.20 209	0.20 178	0.20 257	0.20 212	0.20 244	0.20 211	0.20 251	0.20 209	0.20 255	0.20 211	0.20 256	0.20 209	0.20 246	0.20 192	0.20 218	0.20 221	0.20 255	0.20 214	0.20 240

ASD4	0.20 190	0.20 143	0.20 209	0.20 178	0.20 257	0.20 212	0.20 244	0.20 211	0.20 251	0.20 209	0.20 255	0.20 211	0.20 256	0.20 209	0.20 246	0.20 192	0.20 218	0.20 221	0.20 255	0.20 214	0.20 240

ACVNet	0.20 190	0.19 139	0.14 156	0.20 178	0.14 205	0.20 212	0.96 574	0.21 221	0.14 205	0.20 209	0.13 202	0.21 219	0.14 206	0.20 209	0.14 199	0.17 177	0.12 143	0.17 202	0.12 191	0.17 203	0.12 189

acv_ft	0.20 190	0.19 139	0.14 156	0.20 178	0.14 205	0.20 212	0.96 574	0.21 221	0.14 205	0.20 209	0.13 202	0.21 219	0.14 206	0.20 209	0.14 199	0.17 177	0.12 143	0.17 202	0.12 191	0.17 203	0.12 189

iResNetv2_ROB	0.20 190	0.23 155	0.18 204	0.24 200	0.20 257	0.24 240	0.18 234	0.24 237	0.18 242	0.24 238	0.18 248	0.23 237	0.19 252	0.24 239	0.18 239	0.21 200	0.16 185	0.21 226	0.16 222	0.22 224	0.16 211

iResNet	0.20 190	0.23 155	0.18 204	0.24 200	0.18 248	0.24 240	0.20 244	0.24 237	0.18 242	0.23 231	0.17 231	0.23 237	0.18 245	0.23 235	0.18 239	0.22 202	0.16 185	0.21 226	0.16 222	0.21 222	0.16 211

SCION-MonSter	0.21 199	0.76 334	0.22 217	0.25 207	0.15 219	0.19 206	0.15 208	0.19 204	0.15 217	0.19 202	0.15 217	0.19 206	0.15 218	0.19 204	0.14 199	0.22 202	0.21 223	0.16 192	0.14 208	0.16 194	0.15 209

LACA2	0.21 199	0.24 163	0.26 238	0.31 229	0.16 230	0.24 240	0.16 215	0.24 237	0.16 225	0.24 238	0.16 223	0.24 243	0.16 222	0.24 239	0.16 219	0.27 236	0.23 236	0.24 250	0.16 222	0.23 236	0.16 211

LACA1	0.21 199	0.24 163	0.26 238	0.31 229	0.16 230	0.24 240	0.16 215	0.24 237	0.16 225	0.24 238	0.16 223	0.24 243	0.16 222	0.24 239	0.16 219	0.27 236	0.22 230	0.23 240	0.16 222	0.23 236	0.16 211

z-ln-s-r	0.21 199	1.40 505	0.53 442	0.56 401	0.04 101	0.05 111	0.04 104	0.05 110	0.05 125	0.05 113	0.04 111	0.05 113	0.04 101	0.05 104	0.05 116	0.57 431	0.44 410	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

tg	0.21 199	0.25 170	0.21 215	0.26 215	0.17 236	0.24 240	0.17 225	0.24 237	0.17 235	0.24 238	0.17 231	0.24 243	0.17 234	0.24 239	0.17 226	0.24 223	0.17 206	0.23 240	0.16 222	0.23 236	0.16 211

Pointernet	0.21 199	0.22 153	0.19 206	0.24 200	0.19 254	0.24 240	0.19 240	0.24 237	0.19 249	0.24 238	0.19 251	0.24 243	0.19 252	0.24 239	0.19 243	0.22 202	0.17 206	0.22 231	0.17 245	0.22 224	0.17 229

SuperB	0.21 199	0.10 99	2.51 707	0.12 113	0.09 155	0.10 151	0.09 153	0.08 142	0.07 149	0.10 153	0.09 155	0.09 149	0.07 148	0.07 139	0.07 140	0.07 82	0.08 91	0.07 133	0.07 142	0.08 145	0.07 142

GEAR-Net	0.22 206	0.46 257	0.27 241	0.29 221	0.17 236	0.21 223	0.17 225	0.21 221	0.17 235	0.21 221	0.17 231	0.21 219	0.17 234	0.21 222	0.17 226	0.28 241	0.26 244	0.20 221	0.16 222	0.20 214	0.16 211

BStereo	0.22 206	0.23 155	0.20 209	0.24 200	0.20 257	0.23 237	0.33 383	0.39 308	0.17 235	0.23 231	0.17 231	0.23 237	0.16 222	0.24 239	0.17 226	0.23 214	0.16 185	0.22 231	0.20 255	0.22 224	0.16 211

Anonymus123	0.22 206	0.23 155	0.20 209	0.24 200	0.20 257	0.23 237	0.33 383	0.39 308	0.17 235	0.23 231	0.17 231	0.23 237	0.16 222	0.24 239	0.17 226	0.23 214	0.16 185	0.22 231	0.20 255	0.22 224	0.16 211

WAO-6	0.22 206	0.23 155	0.22 217	0.23 195	0.22 270	0.22 228	0.22 255	0.22 227	0.22 260	0.22 225	0.22 263	0.22 229	0.22 265	0.22 228	0.22 254	0.22 202	0.22 230	0.22 231	0.22 263	0.22 224	0.22 247

IMH-64-1	0.22 206	0.23 155	0.23 221	0.22 190	0.22 270	0.22 228	0.22 255	0.22 227	0.22 260	0.22 225	0.22 263	0.22 229	0.22 265	0.22 228	0.22 254	0.22 202	0.22 230	0.23 240	0.22 263	0.22 224	0.23 249

IMH-64	0.22 206	0.23 155	0.23 221	0.22 190	0.22 270	0.22 228	0.22 255	0.22 227	0.22 260	0.22 225	0.22 263	0.22 229	0.22 265	0.22 228	0.22 254	0.22 202	0.22 230	0.23 240	0.22 263	0.22 224	0.23 249

ac_64	0.22 206	0.13 117	0.19 206	0.23 195	0.10 162	0.26 259	1.02 584	0.14 174	0.10 161	0.28 261	0.14 207	0.17 198	0.19 252	0.28 269	0.09 148	0.22 202	0.16 185	0.23 240	0.17 245	0.11 163	0.12 189

SMOE	0.23 213	0.25 170	0.30 259	0.33 239	0.18 248	0.26 259	0.18 234	0.26 251	0.18 242	0.26 255	0.18 248	0.25 250	0.18 245	0.25 248	0.18 239	0.31 257	0.27 257	0.23 240	0.17 245	0.23 236	0.17 229

LACA3	0.23 213	0.25 170	0.27 241	0.54 394	0.17 236	0.25 250	0.17 225	0.25 245	0.17 235	0.25 246	0.17 231	0.25 250	0.17 234	0.25 248	0.17 226	0.28 241	0.23 236	0.24 250	0.17 245	0.24 241	0.17 229

dd	0.23 213	0.98 384	0.16 184	0.23 195	0.15 219	0.23 237	0.15 208	0.23 234	0.15 217	0.23 231	0.15 217	0.24 243	0.17 234	0.23 235	0.15 211	0.22 202	0.15 182	0.21 226	0.15 219	0.22 224	0.16 211

dad	0.23 213	1.03 410	0.16 184	0.23 195	0.15 219	0.24 240	0.15 208	0.24 237	0.16 225	0.23 231	0.16 223	0.24 243	0.16 222	0.23 235	0.15 211	0.22 202	0.16 185	0.22 231	0.16 222	0.22 224	0.16 211

RSGM-EC	0.24 217	0.24 163	0.15 177	0.22 190	0.15 219	0.22 228	0.15 208	0.22 227	0.15 217	0.24 238	0.15 217	0.22 229	0.15 218	0.22 228	1.19 599	0.20 192	0.17 206	0.24 250	0.14 208	0.20 214	0.14 202

acva	0.24 217	0.24 163	0.15 177	0.22 190	0.15 219	0.22 228	0.15 208	0.22 227	0.15 217	0.24 238	0.15 217	0.22 229	0.15 218	0.22 228	1.19 599	0.20 192	0.17 206	0.24 250	0.14 208	0.20 214	0.14 202

MSKI-zero shot	0.24 217	0.21 149	0.49 422	0.65 421	0.18 248	0.22 228	0.17 225	0.23 234	0.18 242	0.21 221	0.17 231	0.23 237	0.28 303	0.23 235	0.18 239	0.21 200	0.16 185	0.21 226	0.16 222	0.21 222	0.16 211

SCION-MonSter(vits)	0.25 220	0.79 340	0.31 277	0.42 304	0.28 298	0.40 322	0.28 292	0.20 211	0.15 217	0.40 317	0.15 217	0.19 206	0.15 218	0.20 209	0.15 211	0.23 214	0.21 223	0.17 202	0.14 208	0.16 194	0.14 202

qqq1	0.25 220	3.70 655	0.14 156	0.14 129	0.04 101	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.06 126	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.13 133	0.12 143	0.06 123	0.05 123	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 220	3.70 655	0.14 156	0.14 129	0.04 101	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.06 126	0.05 128	0.04 96	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.13 133	0.12 143	0.06 123	0.05 123	0.03 47	0.04 96

UNDER WATER-64	0.25 220	0.26 173	0.25 231	0.26 215	0.25 284	0.25 250	0.25 271	0.25 245	0.25 275	0.25 246	0.25 281	0.25 250	0.25 277	0.26 260	0.25 272	0.25 230	0.25 241	0.25 255	0.25 279	0.25 244	0.25 261

ffm	0.25 220	3.83 661	0.12 131	0.12 113	0.05 126	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 127	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.12 118	0.12 143	0.05 108	0.04 99	0.06 125	0.04 96

ff1	0.25 220	3.83 661	0.12 131	0.12 113	0.05 126	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 127	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.12 118	0.12 143	0.05 108	0.04 99	0.06 125	0.04 96

mmx	0.25 220	3.83 661	0.12 131	0.12 113	0.05 126	0.06 122	0.05 121	0.06 124	0.05 125	0.03 44	0.03 56	0.06 127	0.05 118	0.06 118	0.05 116	0.12 118	0.12 143	0.05 108	0.04 99	0.06 125	0.04 96

MIM_Stereo	0.25 220	0.23 155	0.66 478	0.80 456	0.17 236	0.22 228	0.17 225	0.23 234	0.18 242	0.26 255	0.17 231	0.21 219	0.17 234	0.25 248	0.17 226	0.23 214	0.16 185	0.21 226	0.17 245	0.22 224	0.17 229

LoS	0.25 220	0.27 176	0.25 231	0.25 207	0.25 284	0.25 250	0.25 271	0.26 251	0.25 275	0.25 246	0.25 281	0.25 250	0.25 277	0.25 248	0.25 272	0.26 232	0.25 241	0.25 255	0.26 285	0.26 247	0.25 261
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 220	1.31 496	0.74 507	0.92 474	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.03 46	0.02 21	0.02 20	0.02 21	0.87 504	0.75 510	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV_i1	0.26 230	0.05 66	0.04 65	0.06 67	0.03 52	0.05 111	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 113	0.03 56	0.04 96	0.06 137	0.05 104	0.03 52	4.34 713	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 114	0.04 96

Weightmod	0.27 231	0.29 181	0.33 291	0.38 258	0.20 257	0.30 271	0.21 250	0.29 261	0.21 256	0.29 266	0.22 263	0.30 276	0.20 256	0.30 275	0.21 250	0.37 286	0.31 294	0.27 265	0.20 255	0.28 255	0.21 244

SME	0.27 231	0.29 181	0.31 277	0.38 258	0.20 257	0.29 269	0.18 234	0.30 264	0.20 251	0.32 279	0.21 261	0.32 285	0.20 256	0.32 283	0.21 250	0.35 278	0.32 299	0.27 265	0.19 253	0.29 259	0.20 240

model_zeroshot	0.27 231	0.20 143	0.27 241	0.33 239	0.21 268	0.37 306	0.22 255	0.37 294	0.24 270	0.26 255	0.27 290	0.33 289	0.21 264	0.25 248	0.27 279	0.32 260	0.20 218	0.34 302	0.23 269	0.25 244	0.26 267

DLNR-FE	0.28 234	0.89 362	0.30 259	0.34 245	0.19 254	0.28 266	0.19 240	0.28 256	0.20 251	0.28 261	0.20 255	0.28 266	0.20 256	0.28 269	0.20 246	0.33 266	0.28 265	0.25 255	0.19 253	0.24 241	0.19 238

xyz-stereo-finetune	0.28 234	0.49 270	0.16 184	0.16 151	0.16 230	0.16 192	0.16 215	0.22 227	0.30 324	0.32 279	0.31 372	0.32 285	0.31 375	0.32 283	0.32 367	0.32 260	0.33 312	0.31 282	0.32 396	0.31 268	0.32 374

SQANet	0.28 234	0.28 179	0.28 249	0.28 220	0.28 298	0.28 266	0.28 292	0.28 256	0.28 299	0.28 261	0.28 298	0.28 266	0.28 303	0.28 269	0.28 288	0.28 241	0.28 265	0.28 269	0.28 344	0.28 255	0.28 333

HGLStereo	0.28 234	0.29 181	0.22 217	0.36 252	0.22 270	0.36 298	0.21 250	0.36 286	0.21 256	0.42 348	0.21 261	0.36 301	0.22 265	0.36 301	0.21 250	0.34 270	0.21 223	0.34 302	0.21 260	0.34 283	0.21 244

iResNet_ROB	0.28 234	0.32 189	0.24 228	0.32 235	0.25 284	0.32 287	0.24 269	0.32 272	0.24 270	0.33 284	0.24 275	0.35 296	0.24 274	0.33 291	0.24 264	0.31 257	0.24 240	0.32 285	0.24 276	0.32 271	0.24 259

UNet	0.29 239	0.90 366	0.10 100	0.14 129	0.10 162	0.14 174	0.10 158	0.91 526	0.69 531	0.14 174	0.11 177	0.14 175	0.11 176	0.14 176	0.10 155	0.12 118	0.09 101	0.12 166	0.09 149	0.88 519	0.76 546

MultiAttention	0.30 240	0.30 184	0.30 259	0.30 223	0.30 323	0.30 271	0.30 315	0.30 264	0.30 324	0.30 268	0.30 328	0.30 276	0.30 324	0.30 275	0.30 314	0.30 251	0.30 289	0.30 276	0.30 377	0.30 263	0.30 357

MSAF-DinoV2	0.30 240	0.30 184	0.30 259	0.30 223	0.30 323	0.30 271	0.30 315	0.30 264	0.30 324	0.30 268	0.30 328	0.30 276	0.30 324	0.30 275	0.30 314	0.30 251	0.30 289	0.30 276	0.30 377	0.30 263	0.30 357

DDVS	0.30 240	3.10 641	0.14 156	0.19 174	0.14 205	0.19 206	0.14 200	0.20 211	0.14 205	0.19 202	0.13 202	0.16 190	0.13 201	0.19 204	0.13 194	0.17 177	0.13 166	0.17 202	0.13 202	0.17 203	0.13 196

ACV-stereo	0.30 240	2.08 577	0.25 231	0.25 207	0.18 248	0.24 240	0.17 225	0.24 237	0.18 242	0.24 238	0.17 231	0.25 250	0.17 234	0.24 239	0.17 226	0.22 202	0.16 185	0.22 231	0.16 222	0.22 224	0.16 211

LoS_RVC	0.30 240	1.14 426	0.25 231	0.25 207	0.25 284	0.26 259	0.25 271	0.25 245	0.25 275	0.25 246	0.25 281	0.26 262	0.26 287	0.26 260	0.25 272	0.26 232	0.26 244	0.25 255	0.25 279	0.26 247	0.26 267

CAS	0.30 240	1.17 432	0.25 231	0.25 207	0.25 284	0.26 259	0.25 271	0.25 245	0.26 289	0.25 246	0.25 281	0.25 250	0.25 277	0.25 248	0.25 272	0.26 232	0.26 244	0.26 260	0.25 279	0.26 247	0.25 261

DANet	0.30 240	0.30 184	0.30 259	0.30 223	0.30 323	0.30 271	0.30 315	0.30 264	0.30 324	0.30 268	0.30 328	0.30 276	0.30 324	0.30 275	0.30 314	0.30 251	0.30 289	0.30 276	0.30 377	0.30 263	0.30 357
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 247	0.31 187	0.31 277	0.30 223	0.40 442	0.31 278	0.30 315	0.30 264	0.34 402	0.29 266	0.31 372	0.29 272	0.30 324	0.31 280	0.31 355	0.31 257	0.29 279	0.31 282	0.30 377	0.31 268	0.31 367

tt1	0.31 247	0.93 377	0.24 228	0.33 239	0.23 276	0.31 278	0.24 269	0.32 272	0.24 270	0.32 279	0.23 268	0.32 285	0.25 277	0.32 283	0.24 264	0.27 236	0.26 244	0.27 265	0.26 285	0.27 253	0.27 305

xxxxx1	0.31 247	0.91 368	0.23 221	0.31 229	0.23 276	0.31 278	0.23 264	0.33 276	0.25 275	0.31 273	0.24 275	0.33 289	0.25 277	0.32 283	0.24 264	0.28 241	0.28 265	0.28 269	0.28 344	0.29 259	0.27 305

DLNR_Zeroshot_test	0.31 247	0.28 179	0.47 407	0.79 452	0.24 281	0.30 271	0.26 278	0.30 264	0.24 270	0.32 279	0.23 268	0.31 281	0.24 274	0.30 275	0.23 261	0.29 250	0.26 244	0.29 274	0.24 276	0.33 278	0.23 249

tt_ll	0.31 247	0.91 368	0.23 221	0.31 229	0.23 276	0.31 278	0.23 264	0.33 276	0.25 275	0.31 273	0.24 275	0.33 289	0.25 277	0.32 283	0.24 264	0.28 241	0.28 265	0.28 269	0.28 344	0.29 259	0.27 305

ff	0.31 247	0.91 368	0.23 221	0.31 229	0.23 276	0.31 278	0.23 264	0.33 276	0.25 275	0.31 273	0.24 275	0.33 289	0.25 277	0.32 283	0.24 264	0.28 241	0.28 265	0.28 269	0.28 344	0.29 259	0.27 305

RAFT + AFF	0.31 247	0.45 253	0.34 305	0.39 267	0.28 298	0.38 313	0.33 383	0.29 261	0.31 369	0.30 268	0.30 328	0.29 272	0.27 294	0.29 273	0.30 314	0.28 241	0.29 279	0.29 274	0.29 359	0.27 253	0.32 374

MLCV	0.31 247	0.35 193	0.27 241	0.35 248	0.28 298	0.35 294	0.27 281	0.35 282	0.28 299	0.36 295	0.27 290	0.35 296	0.27 294	0.35 295	0.27 279	0.34 270	0.27 257	0.34 302	0.27 323	0.34 283	0.27 305

DN-CSS_ROB	0.31 247	0.35 193	0.28 249	0.35 248	0.28 298	0.34 290	0.27 281	0.34 279	0.25 275	0.35 291	0.27 290	0.36 301	0.26 287	0.34 292	0.28 288	0.35 278	0.28 265	0.34 302	0.28 344	0.34 283	0.27 305

PStereo	0.32 256	0.36 198	0.28 249	0.38 258	0.29 311	0.36 298	0.27 281	0.38 303	0.27 293	0.38 303	0.28 298	0.36 301	0.27 294	0.36 301	0.28 288	0.32 260	0.27 257	0.33 292	0.27 323	0.33 278	0.27 305

DStereoFS	0.32 256	0.33 190	0.32 286	0.33 239	0.30 323	0.32 287	0.32 372	0.32 272	0.31 369	0.30 268	0.31 372	0.31 281	0.30 324	0.32 283	0.32 367	0.32 260	0.31 294	0.30 276	0.47 485	0.32 271	0.34 390

DStereoSA	0.32 256	0.52 285	0.34 305	0.31 229	0.31 370	0.30 271	0.30 315	0.31 270	0.30 324	0.31 273	0.31 372	0.31 281	0.30 324	0.31 280	0.31 355	0.30 251	0.32 299	0.31 282	0.31 388	0.31 268	0.31 367

WCG-NET（raft）	0.32 256	1.24 490	0.24 228	0.32 235	0.24 281	0.32 287	0.23 264	0.32 272	0.24 270	0.32 279	0.24 275	0.32 285	0.24 274	0.32 283	0.24 264	0.30 251	0.23 236	0.30 276	0.23 269	0.30 263	0.23 249

Any-RAFT	0.32 256	0.36 198	0.27 241	0.36 252	0.27 292	0.36 298	0.27 281	0.36 286	0.27 293	0.36 295	0.27 290	0.36 301	0.27 294	0.36 301	0.28 288	0.36 283	0.28 265	0.36 327	0.28 344	0.36 306	0.28 333

StereoDRNet-Refined	0.33 261	0.39 212	0.26 238	0.39 267	0.26 291	0.40 322	0.26 278	0.40 317	0.26 289	0.39 310	0.26 286	0.39 319	0.26 287	0.39 320	0.26 277	0.37 286	0.25 241	0.37 331	0.25 279	0.37 311	0.37 410
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-M(vits-remse)	0.34 262	0.79 340	0.30 259	0.33 239	0.28 298	0.40 322	0.28 292	0.40 317	0.28 299	0.40 317	0.28 298	0.39 319	0.28 303	0.40 323	0.28 288	0.23 214	0.21 223	0.35 318	0.27 323	0.35 296	0.27 305

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 262	0.98 384	0.30 259	0.33 239	0.18 248	0.21 223	0.28 292	0.40 317	0.28 299	0.40 317	0.28 298	0.39 319	0.28 303	0.40 323	0.28 288	0.37 286	0.29 279	0.35 318	0.27 323	0.35 296	0.27 305

RAFT-FEzeroshot	0.34 262	0.26 173	0.17 194	0.21 188	0.17 236	0.20 212	0.16 215	0.20 211	0.16 225	0.20 209	0.17 231	0.21 219	0.16 222	0.27 264	0.24 264	0.19 189	0.16 185	0.19 216	0.16 222	0.26 247	3.08 734

RAFT-FE	0.34 262	0.26 173	0.17 194	0.21 188	0.17 236	0.20 212	0.16 215	0.20 211	0.16 225	0.20 209	0.17 231	0.21 219	0.16 222	0.27 264	0.24 264	0.19 189	0.16 185	0.19 216	0.16 222	0.26 247	3.08 734

LG-Stereo_L2	0.34 262	0.37 201	0.38 325	0.47 327	0.28 298	0.39 320	0.28 292	0.39 308	0.28 299	0.39 310	0.28 298	0.39 319	0.28 303	0.38 312	0.28 288	0.42 342	0.35 348	0.36 327	0.26 285	0.35 296	0.26 267

H2IRNET	0.34 262	0.34 191	0.34 305	0.34 245	0.34 409	0.34 290	0.34 398	0.34 279	0.34 402	0.34 287	0.34 399	0.34 294	0.34 401	0.34 292	0.34 394	0.34 270	0.34 341	0.34 302	0.34 411	0.34 283	0.34 390

IGEV++	0.34 262	0.43 241	0.30 259	0.40 280	0.29 311	0.40 322	0.29 307	0.40 317	0.29 309	0.40 317	0.29 313	0.40 329	0.29 315	0.40 323	0.30 314	0.38 299	0.29 279	0.37 331	0.29 359	0.37 311	0.29 342

iRaft-Stereo_5w	0.34 262	0.42 239	0.31 277	0.39 267	0.30 323	0.38 313	0.30 315	0.40 317	0.29 309	0.40 317	0.37 420	0.41 344	0.34 401	0.38 312	0.30 314	0.34 270	0.27 257	0.34 302	0.26 285	0.34 283	0.26 267

CSP-Net	0.34 262	1.29 492	1.19 562	1.36 585	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 20	0.02 21	1.26 600	1.21 612	0.03 41	0.09 149	0.02 21	0.09 150

iRaft-Stereo_20w	0.34 262	0.41 228	0.31 277	0.39 267	0.29 311	0.40 322	0.32 372	0.41 336	0.32 381	0.38 303	0.30 328	0.39 319	0.30 324	0.38 312	0.32 367	0.35 278	0.27 257	0.34 302	0.27 323	0.34 283	0.29 342

DGSMNet	0.34 262	0.41 228	0.27 241	0.41 294	0.28 298	0.41 341	0.28 292	0.41 336	0.27 293	0.41 334	0.27 290	0.42 362	0.27 294	0.41 343	0.28 288	0.40 320	0.29 279	0.40 395	0.28 344	0.40 386	0.27 305

small-0shot	0.35 273	1.92 571	0.27 241	0.27 218	0.27 292	0.27 264	0.27 281	0.27 255	0.27 293	0.27 260	0.27 290	0.26 262	0.27 294	0.27 264	0.26 277	0.27 236	0.26 244	0.26 260	0.26 285	0.26 247	0.27 305

gcap_with_dpt	0.35 273	0.39 212	0.30 259	0.44 315	0.31 370	0.44 403	0.31 362	0.44 400	0.31 369	0.44 393	0.30 328	0.44 406	0.30 324	0.44 395	0.30 314	0.38 299	0.26 244	0.38 339	0.27 323	0.38 324	0.27 305

FE-Mocha	0.35 273	0.71 323	0.40 368	0.47 327	0.27 292	0.34 290	0.27 281	0.34 279	0.26 289	0.34 287	0.26 286	0.34 294	0.27 294	0.34 292	0.27 279	0.44 344	0.41 387	0.33 292	0.29 359	0.32 271	0.29 342

IGEV-FE	0.35 273	0.37 201	0.17 194	0.19 174	0.17 236	0.20 212	0.17 225	0.19 204	0.17 235	0.19 202	0.17 231	0.19 206	0.17 234	0.37 308	0.36 402	0.19 189	0.17 206	0.19 216	0.17 245	0.38 324	2.84 725

test_for_model	0.35 273	0.39 212	0.30 259	0.43 311	0.30 323	0.43 369	0.30 315	0.43 362	0.30 324	0.43 355	0.30 328	0.43 371	0.30 324	0.44 395	0.31 355	0.38 299	0.26 244	0.38 339	0.26 285	0.38 324	0.26 267

CASnet	0.35 273	0.51 283	0.44 391	0.32 235	0.31 370	0.24 240	0.34 398	0.36 286	0.25 275	0.31 273	0.37 420	0.30 276	0.33 394	0.25 248	0.45 457	0.37 286	0.37 359	0.33 292	0.35 424	0.34 283	0.37 410
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 273	0.44 244	0.45 393	0.49 339	0.30 323	0.37 306	0.30 315	0.36 286	0.30 324	0.36 295	0.29 313	0.36 301	0.29 315	0.36 301	0.30 314	0.46 385	0.39 373	0.32 285	0.24 276	0.32 271	0.25 261
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 273	0.35 193	0.35 316	0.35 248	0.35 413	0.35 294	0.35 403	0.35 282	0.35 406	0.35 291	0.35 408	0.35 296	0.35 408	0.35 295	0.35 398	0.35 278	0.35 348	0.35 318	0.35 424	0.35 296	0.35 401

GeoVLM	0.36 281	0.38 205	0.27 241	0.46 320	0.28 298	0.35 294	0.28 292	0.37 294	0.27 293	0.35 291	0.28 298	0.36 301	0.38 421	0.35 295	0.28 288	1.08 533	0.26 244	0.33 292	0.27 323	0.34 283	0.33 383

Zero-FE251	0.36 281	0.40 216	0.28 249	0.41 294	0.28 298	0.41 341	0.28 292	0.41 336	0.28 299	0.41 334	0.28 298	0.41 344	0.28 303	0.42 357	0.30 314	0.37 286	0.26 244	0.37 331	0.27 323	0.45 412	0.56 498

GIP-stereo	0.36 281	0.49 270	0.39 336	0.48 333	0.32 384	0.41 341	0.28 292	0.40 317	0.30 324	0.41 334	0.28 298	0.40 329	0.28 303	0.42 357	0.28 288	0.45 373	0.32 299	0.38 339	0.30 377	0.37 311	0.27 305

DCVSM-stereo	0.36 281	1.89 562	0.22 217	0.40 280	0.22 270	0.40 322	0.22 255	0.40 317	0.22 260	0.40 317	0.22 263	0.40 329	0.22 265	0.40 323	0.22 254	0.28 241	0.21 223	0.28 269	0.21 260	0.28 255	0.20 240

RSM	0.36 281	0.36 198	0.43 389	0.37 255	0.42 462	0.49 443	0.42 453	0.37 294	0.28 299	0.36 295	0.29 313	0.36 301	0.30 324	0.37 308	0.28 288	0.34 270	0.31 294	0.34 302	0.35 424	0.40 386	0.29 342

gcap-zeroshot	0.36 281	0.40 216	0.34 305	0.44 315	0.31 370	0.44 403	0.31 362	0.44 400	0.32 381	0.44 393	0.32 382	0.44 406	0.32 382	0.44 395	0.31 355	0.39 312	0.28 265	0.39 382	0.28 344	0.39 372	0.27 305

testlalala	0.36 281	0.40 216	0.34 305	0.44 315	0.31 370	0.44 403	0.31 362	0.44 400	0.32 381	0.44 393	0.32 382	0.44 406	0.32 382	0.44 395	0.31 355	0.39 312	0.28 265	0.39 382	0.28 344	0.39 372	0.27 305

GCAPDPT-zeroshot	0.36 281	0.40 216	0.30 259	0.43 311	0.30 323	0.43 369	0.30 315	0.43 362	0.31 369	0.43 355	0.30 328	0.43 371	0.30 324	0.44 395	0.31 355	0.39 312	0.28 265	0.39 382	0.27 323	0.39 372	0.26 267

RAFT-Test	0.36 281	0.37 201	0.33 291	0.41 294	0.32 384	0.41 341	0.32 372	0.41 336	0.32 381	0.41 334	0.32 382	0.41 344	0.32 382	0.41 343	0.33 379	0.37 286	0.29 279	0.37 331	0.29 359	0.38 324	0.31 367

DMCA	0.36 281	0.38 205	0.37 323	0.35 248	0.35 413	0.36 298	0.36 410	0.36 286	0.35 406	0.35 291	0.37 420	0.36 301	0.36 412	0.35 295	0.36 402	0.36 283	0.36 354	0.35 318	0.36 430	0.36 306	0.36 404

ACVNet-DCA	0.37 291	1.00 394	0.30 259	0.40 280	0.29 311	0.40 322	0.29 307	0.40 317	0.29 309	0.40 317	0.29 313	0.40 329	0.29 315	0.39 320	0.28 288	0.33 266	0.32 299	0.33 292	0.32 396	0.33 278	0.32 374

1test111	0.37 291	1.02 408	0.30 259	0.39 267	0.29 311	0.40 322	0.28 292	0.39 308	0.29 309	0.39 310	0.29 313	0.39 319	0.28 303	0.40 323	0.29 304	0.33 266	0.32 299	0.33 292	0.31 388	0.32 271	0.31 367

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XPNet_ROB	0.37 291	0.37 201	0.37 323	0.37 255	0.37 424	0.37 306	0.37 416	0.37 294	0.37 419	0.37 301	0.37 420	0.37 311	0.37 417	0.37 308	0.37 412	0.37 286	0.37 359	0.37 331	0.37 433	0.37 311	0.37 410

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MonSter++	0.38 297	0.44 244	0.31 277	0.43 311	0.30 323	0.43 369	0.31 362	0.43 362	0.31 369	0.45 405	0.31 372	0.43 371	0.31 375	0.43 364	0.69 528	0.38 299	0.33 312	0.40 395	0.30 377	0.38 324	0.30 357

HiDET	0.38 297	0.44 244	0.30 259	0.42 304	0.30 323	0.42 362	0.30 315	0.42 354	0.30 324	0.44 393	0.30 328	0.42 362	0.30 324	0.42 357	0.68 520	0.37 286	0.32 299	0.40 395	0.29 359	0.37 311	0.29 342

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CSFM-Stereo	0.38 297	0.44 244	0.30 259	0.42 304	0.30 323	0.42 362	0.30 315	0.43 362	0.30 324	0.44 393	0.30 328	0.42 362	0.30 324	0.42 357	0.73 542	0.37 286	0.32 299	0.40 395	0.29 359	0.37 311	0.30 357

HART	0.38 297	0.45 253	0.34 305	0.42 304	0.33 397	0.41 341	0.34 398	0.42 354	0.33 391	0.43 355	0.34 399	0.42 362	0.34 401	0.41 343	0.38 415	0.40 320	0.32 299	0.42 429	0.32 396	0.40 386	0.32 374

GREAT-IGEV	0.38 297	0.43 241	0.36 318	0.48 333	0.32 384	0.45 417	0.32 372	0.45 409	0.32 381	0.45 405	0.32 382	0.45 416	0.32 382	0.45 413	0.32 367	0.44 344	0.33 312	0.41 413	0.29 359	0.41 397	0.29 342
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.38 297	0.43 241	0.33 291	0.46 320	0.33 397	0.45 417	0.32 372	0.45 409	0.32 381	0.45 405	0.32 382	0.45 416	0.33 394	0.45 413	0.32 367	0.38 299	0.38 366	0.38 339	0.37 433	0.37 311	0.36 404

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WAO-7	0.38 297	0.38 205	0.38 325	0.38 258	0.38 431	0.38 313	0.38 423	0.38 303	0.38 423	0.38 303	0.38 425	0.38 314	0.38 421	0.38 312	0.38 415	0.38 299	0.38 366	0.38 339	0.38 447	0.38 324	0.38 417

xx1	0.38 297	1.03 410	0.31 277	0.40 280	0.31 370	0.41 341	0.28 292	0.40 317	0.29 309	0.40 317	0.29 313	0.40 329	0.29 315	0.40 323	0.29 304	0.34 270	0.33 312	0.34 302	0.32 396	0.34 283	0.32 374

Venus	0.38 297	0.38 205	0.38 325	0.38 258	0.38 431	0.37 306	0.38 423	0.37 294	0.37 419	0.41 334	0.37 420	0.39 319	0.37 417	0.38 312	0.38 415	0.37 286	0.38 366	0.38 339	0.37 433	0.37 311	0.38 417

IMH	0.38 297	0.38 205	0.38 325	0.38 258	0.38 431	0.38 313	0.38 423	0.38 303	0.38 423	0.42 348	0.38 425	0.40 329	0.38 421	0.38 312	0.38 415	0.38 299	0.38 366	0.39 382	0.38 447	0.38 324	0.38 417

NoBS	0.39 311	0.68 318	0.36 318	0.38 258	0.36 419	0.38 313	0.39 437	0.39 308	0.39 436	0.37 301	0.35 408	0.37 311	0.38 421	0.37 308	0.38 415	0.39 312	0.36 354	0.36 327	0.39 451	0.38 324	0.38 417

DF	0.39 311	1.37 502	1.02 546	1.14 508	0.12 198	0.16 192	0.12 191	0.16 191	0.12 198	0.16 189	0.12 188	0.16 190	0.12 195	0.16 190	0.12 185	1.12 542	1.00 534	0.15 188	0.12 191	0.15 189	0.12 189

PAM	0.39 311	1.88 561	0.34 305	0.37 255	0.41 452	0.45 417	0.22 255	0.28 256	0.23 267	0.28 261	0.24 275	0.29 272	0.23 271	0.29 273	0.23 261	0.38 299	0.32 299	0.38 339	0.37 433	0.32 271	0.22 247

HanzoNet	0.39 311	0.38 205	0.40 368	0.39 267	0.41 452	0.38 313	0.38 423	0.38 303	0.38 423	0.39 310	0.39 435	0.38 314	0.38 421	0.39 320	0.40 432	0.38 299	0.38 366	0.40 395	0.38 447	0.38 324	0.40 427

CES	0.39 311	0.47 262	0.36 318	0.36 252	0.37 424	0.45 417	0.35 403	0.35 282	0.40 439	0.36 295	0.44 461	0.47 426	0.36 412	0.44 395	0.36 402	0.37 286	0.39 373	0.44 432	0.35 424	0.37 311	0.36 404

PASM	0.39 311	3.06 640	1.36 628	1.58 595	0.09 155	0.11 162	0.11 175	0.11 162	0.11 179	0.09 148	0.09 155	0.11 165	0.09 155	0.09 148	0.09 148	0.11 112	0.11 129	0.11 159	0.09 149	0.11 163	0.11 172

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GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 317	1.09 420	0.39 336	0.49 339	0.30 323	0.43 369	0.30 315	0.44 400	0.30 324	0.43 355	0.30 328	0.43 371	0.30 324	0.43 364	0.30 314	0.45 373	0.34 341	0.38 339	0.27 323	0.38 324	0.27 305

knoymous	0.40 317	0.40 216	0.40 368	0.40 280	0.40 442	0.40 322	0.40 438	0.40 317	0.40 439	0.40 317	0.40 438	0.40 329	0.40 434	0.40 323	0.40 432	0.40 320	0.40 377	0.40 395	0.40 453	0.40 386	0.40 427

anonymousa	0.40 317	0.40 216	0.40 368	0.40 280	0.40 442	0.40 322	0.40 438	0.40 317	0.40 439	0.40 317	0.40 438	0.40 329	0.40 434	0.40 323	0.40 432	0.40 320	0.40 377	0.40 395	0.40 453	0.40 386	0.40 427

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Anonymous_2	0.40 317	0.40 216	0.40 368	0.40 280	0.40 442	0.40 322	0.40 438	0.40 317	0.40 439	0.40 317	0.40 438	0.40 329	0.40 434	0.40 323	0.40 432	0.40 320	0.40 377	0.40 395	0.40 453	0.40 386	0.40 427

Anonymous_1	0.40 317	0.40 216	0.40 368	0.40 280	0.40 442	0.40 322	0.40 438	0.40 317	0.40 439	0.40 317	0.40 438	0.40 329	0.40 434	0.40 323	0.40 432	0.40 320	0.40 377	0.40 395	0.40 453	0.40 386	0.40 427

AdaStereo	0.40 317	0.40 216	0.40 368	0.40 280	0.40 442	0.40 322	0.40 438	0.40 317	0.40 439	0.40 317	0.40 438	0.40 329	0.40 434	0.40 323	0.40 432	0.40 320	0.40 377	0.40 395	0.40 453	0.40 386	0.40 427
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.
test410_97500	0.41 325	0.89 362	0.31 277	0.40 280	0.31 370	0.40 322	0.31 362	0.40 317	0.31 369	0.61 484	0.53 498	0.40 329	0.31 375	0.40 323	0.31 355	0.58 432	0.47 421	0.38 339	0.29 359	0.38 324	0.29 342

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 325	1.09 420	0.40 368	0.52 389	0.31 370	0.44 403	0.31 362	0.44 400	0.31 369	0.44 393	0.31 372	0.44 406	0.31 375	0.44 395	0.31 355	0.46 385	0.35 348	0.39 382	0.28 344	0.39 372	0.28 333

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GCAP-BAT	0.41 325	1.30 494	0.39 336	0.49 339	0.30 323	0.43 369	0.30 315	0.43 362	0.30 324	0.44 393	0.30 328	0.43 371	0.30 324	0.43 364	0.30 314	0.44 344	0.34 341	0.38 339	0.26 285	0.38 324	0.26 267

GwcNet-ADL	0.41 325	0.41 228	0.41 382	0.41 294	0.41 452	0.41 341	0.41 447	0.41 336	0.41 449	0.41 334	0.41 446	0.41 344	0.41 446	0.41 343	0.41 440	0.41 328	0.41 387	0.41 413	0.41 462	0.41 397	0.41 436

PSMNet-ADL	0.41 325	0.41 228	0.41 382	0.41 294	0.41 452	0.41 341	0.41 447	0.41 336	0.41 449	0.41 334	0.41 446	0.41 344	0.41 446	0.41 343	0.41 440	0.41 328	0.41 387	0.41 413	0.41 462	0.41 397	0.41 436

GANet-ADL	0.41 325	0.41 228	0.41 382	0.41 294	0.41 452	0.41 341	0.41 447	0.41 336	0.41 449	0.41 334	0.41 446	0.41 344	0.41 446	0.41 343	0.41 440	0.41 328	0.41 387	0.41 413	0.41 462	0.41 397	0.41 436

ADLNet2	0.41 325	0.41 228	0.41 382	0.41 294	0.41 452	0.41 341	0.41 447	0.41 336	0.41 449	0.41 334	0.41 446	0.41 344	0.41 446	0.41 343	0.41 440	0.41 328	0.41 387	0.41 413	0.41 462	0.41 397	0.41 436

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Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 325	0.46 257	0.33 291	0.49 339	0.33 397	0.49 443	0.33 383	0.49 431	0.33 391	0.49 434	0.33 391	0.49 440	0.33 394	0.51 457	0.33 379	0.41 328	0.30 289	0.41 413	0.30 377	0.79 502	0.29 342

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aanet-new	0.43 342	1.80 535	0.38 325	0.49 339	0.30 323	0.43 369	0.30 315	0.43 362	0.30 324	0.43 355	0.30 328	0.43 371	0.30 324	0.43 364	0.30 314	0.44 344	0.33 312	0.38 339	0.26 285	0.38 324	0.26 267

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1: 1. 1
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notaker	0.48 401	0.49 270	0.48 415	0.48 333	0.48 484	0.48 434	0.48 481	0.48 423	0.49 481	0.48 424	0.48 482	0.48 433	0.48 476	0.48 432	0.48 474	0.48 397	0.48 427	0.48 459	0.48 489	0.48 435	0.49 469

LL-Strereo2	0.48 401	1.73 523	0.51 435	0.59 407	0.34 409	0.42 362	0.33 383	0.40 317	0.31 369	0.42 348	0.33 391	0.42 362	0.31 375	0.44 395	0.39 429	0.60 437	0.51 443	0.44 432	0.33 407	0.44 407	0.33 383

416test1013	0.49 407	0.80 343	0.33 291	0.67 426	0.33 397	0.48 434	0.41 447	0.48 423	0.39 436	0.48 424	0.93 574	0.52 466	0.32 382	0.52 462	0.38 415	0.49 400	0.51 443	0.53 481	0.37 433	0.51 449	0.36 404

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FoundationStereo	0.50 410	0.50 275	0.50 428	0.50 375	0.50 492	0.50 452	0.50 487	0.50 440	0.50 486	0.50 447	0.50 489	0.50 454	0.50 486	0.50 447	0.50 479	0.50 407	0.50 438	0.50 470	0.50 495	0.50 443	0.50 472

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dual_stereo	0.50 410	0.50 275	0.50 428	0.50 375	0.50 492	0.50 452	0.50 487	0.50 440	0.50 486	0.50 447	0.50 489	0.50 454	0.50 486	0.50 447	0.50 479	0.50 407	0.50 438	0.50 470	0.50 495	0.50 443	0.50 472

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SANet	0.50 410	0.50 275	0.50 428	0.50 375	0.50 492	0.50 452	0.50 487	0.50 440	0.50 486	0.50 447	0.50 489	0.50 454	0.50 486	0.50 447	0.50 479	0.50 407	0.50 438	0.50 470	0.50 495	0.50 443	0.50 472

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UGAM-zero	0.51 415	2.17 586	0.39 336	0.53 391	0.36 419	0.50 452	0.36 410	0.50 440	0.36 417	0.49 434	0.36 413	0.50 454	0.35 408	0.50 447	0.36 402	0.49 400	0.37 359	0.47 451	0.35 424	0.46 417	0.34 390

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RCA-Stereo	0.51 415	3.22 646	0.34 305	0.44 315	0.34 409	0.44 403	0.34 398	0.43 362	0.34 402	0.43 355	0.34 399	0.44 406	0.33 394	0.43 364	0.33 379	0.38 299	0.29 279	0.38 339	0.29 359	0.38 324	0.29 342

DN	0.53 420	0.85 352	0.45 393	0.65 421	0.44 467	0.60 485	0.44 457	0.60 478	0.44 462	0.60 482	0.45 466	0.60 487	0.44 459	0.60 482	0.44 454	0.56 429	0.42 397	0.56 488	0.42 470	0.56 461	0.42 443

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Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AIO-test1	0.54 421	0.60 310	0.52 438	0.66 425	0.47 480	0.61 487	0.47 472	0.58 473	0.46 467	0.61 484	0.46 470	0.61 490	0.45 463	0.62 484	0.45 457	0.61 441	0.52 446	0.57 489	0.48 489	0.57 464	0.48 463

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FENet	0.54 421	1.52 509	1.19 562	1.41 589	0.23 276	0.35 294	0.23 264	0.35 282	0.23 267	0.34 287	0.23 268	0.35 296	0.23 271	0.35 295	0.23 261	1.40 612	1.07 544	0.32 285	0.23 269	0.33 278	0.23 249

PSMNet_ROB	0.54 421	0.54 293	0.54 443	0.54 394	0.53 502	0.54 474	0.54 497	0.53 461	0.54 497	0.54 469	0.54 500	0.54 472	0.53 493	0.54 468	0.54 490	0.54 419	0.53 450	0.54 484	0.54 503	0.54 457	0.54 487

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S	0.56 428	0.61 312	0.54 443	0.68 431	0.48 484	0.65 493	0.49 483	0.63 484	0.49 481	0.64 492	0.49 485	0.64 494	0.48 476	0.62 484	0.49 476	0.63 450	0.62 476	0.59 493	0.48 489	0.57 464	0.48 463

MyStereo04	0.56 428	3.72 658	0.59 453	0.49 339	0.41 452	0.36 298	0.32 372	0.37 294	0.31 369	0.34 287	0.46 470	0.35 296	0.32 382	0.35 295	0.33 379	0.49 400	0.45 411	0.34 302	0.32 396	0.35 296	0.43 446

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PointNet	0.60 431	0.75 331	0.49 422	0.79 452	0.50 492	0.79 513	0.49 483	0.79 507	0.49 481	0.80 519	0.49 485	0.79 519	0.49 482	0.80 513	0.49 476	0.63 450	0.40 377	0.63 497	0.40 453	0.63 471	0.40 427

aanet-new-14k	0.60 431	5.12 691	0.39 336	0.49 339	0.30 323	0.43 369	0.30 315	0.43 362	0.30 324	0.43 355	0.30 328	0.43 371	0.30 324	0.44 395	0.30 314	0.44 344	0.37 359	0.38 339	0.26 285	0.38 324	0.26 267

LG-Stereo	0.60 431	0.58 303	0.47 407	0.64 420	0.74 545	1.00 542	0.69 531	0.57 470	0.41 449	0.57 477	0.41 446	0.57 482	0.41 446	1.00 549	0.75 547	0.91 506	0.51 443	0.52 478	0.37 433	0.52 452	0.37 410

MonSter	0.60 431	0.64 315	0.52 438	0.62 413	0.44 467	2.07 665	0.44 457	0.62 483	0.44 462	0.62 488	0.44 461	0.62 492	0.44 459	0.62 484	0.44 454	0.58 432	0.42 397	0.62 495	0.46 478	0.58 466	0.42 443

MyStereo07	0.60 431	3.72 658	0.48 415	0.49 339	0.41 452	0.36 298	0.32 372	0.49 431	0.43 459	0.51 456	0.42 456	0.49 440	0.43 457	0.51 457	0.64 505	0.49 400	0.45 411	0.34 302	0.32 396	0.35 296	0.43 446

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WCG-NET	0.61 436	1.21 482	0.54 443	0.61 412	0.53 502	0.67 496	0.53 494	0.66 490	0.53 495	0.64 492	0.53 498	0.65 498	0.53 493	0.59 480	0.52 486	0.65 454	0.48 427	0.64 499	0.52 499	0.58 466	0.50 472

GEAStereo	0.62 439	3.91 665	0.48 415	0.69 432	0.38 431	0.51 464	0.38 423	0.51 454	0.38 423	0.53 463	0.38 425	0.50 454	0.38 421	0.51 457	0.38 415	0.54 419	0.43 402	0.46 441	0.34 411	0.46 417	0.34 390

gasm-f	0.62 439	3.91 665	0.48 415	0.69 432	0.38 431	0.51 464	0.38 423	0.51 454	0.38 423	0.53 463	0.38 425	0.50 454	0.38 421	0.51 457	0.38 415	0.54 419	0.43 402	0.46 441	0.34 411	0.46 417	0.34 390

SMoEStereo_RVC	0.63 441	0.75 331	0.51 435	0.73 446	0.53 502	0.71 503	0.47 472	0.67 491	0.58 501	0.74 512	0.60 510	0.72 509	0.53 493	0.74 507	0.51 484	0.61 441	0.62 476	0.62 495	0.61 519	0.63 471	0.61 504

anonymity	0.63 441	0.69 319	0.56 447	0.71 440	0.56 506	0.71 503	0.56 499	0.71 498	0.56 498	0.72 504	0.56 503	0.71 506	0.56 497	0.71 501	0.58 496	0.68 459	0.55 453	0.68 506	0.55 505	0.68 479	0.54 487

SE	0.64 443	0.73 326	0.77 512	0.79 452	0.59 509	0.78 510	0.54 497	0.58 473	0.58 501	0.78 516	0.59 508	0.63 493	0.18 245	0.78 510	0.52 486	0.80 490	0.65 482	0.69 509	0.57 512	0.75 493	0.52 481

PAM_32	0.64 443	2.38 606	0.51 435	0.92 474	0.43 466	0.53 470	0.44 457	0.87 519	0.43 459	0.52 460	0.45 466	0.53 468	0.40 434	0.54 468	0.46 461	0.62 446	0.56 455	0.48 459	0.45 476	0.76 496	0.44 449

CRFU-Net	0.65 445	1.67 515	1.22 612	1.96 614	0.27 292	0.41 341	0.27 281	0.41 336	0.27 293	0.40 317	0.26 286	0.41 344	0.27 294	0.40 323	0.27 279	1.80 631	1.62 652	0.34 302	0.23 269	0.33 278	0.23 249

LMCR-Stereo	0.65 445	0.63 313	0.65 476	0.65 421	0.65 525	0.66 495	0.63 510	0.58 473	0.65 516	0.63 491	0.64 518	0.65 498	0.65 513	0.66 492	0.66 511	0.66 456	0.64 480	0.65 503	0.67 537	0.68 479	0.73 539

test410	0.66 447	5.69 714	0.31 277	0.40 280	0.31 370	0.41 341	0.31 362	0.40 317	0.31 369	0.62 488	0.55 501	0.40 329	0.31 375	0.40 323	0.31 355	0.59 435	0.47 421	0.38 339	0.29 359	0.38 324	0.30 357

KSHMR	0.66 447	0.50 275	0.48 415	1.15 511	0.52 499	0.49 443	0.51 491	0.49 431	0.71 544	0.67 498	0.50 489	1.16 578	1.11 579	0.66 492	0.52 486	0.49 400	0.49 430	0.51 475	0.66 533	0.50 443	1.14 591

TorneroNet	0.66 447	0.53 289	0.50 428	0.50 375	0.64 523	1.06 559	0.70 538	0.50 440	0.51 493	0.49 434	0.69 534	0.49 440	0.50 486	0.48 432	1.15 590	0.71 466	0.49 430	1.14 577	1.08 590	0.49 438	0.49 469

GES	0.66 447	2.34 602	0.29 255	0.41 294	0.29 311	0.41 341	0.29 307	0.42 354	0.29 309	0.40 317	0.41 446	0.41 344	0.30 324	0.51 457	0.29 304	0.32 260	0.29 279	0.32 285	2.46 725	2.49 687	0.30 357

cf-r	0.66 447	2.17 586	0.12 131	0.18 169	0.12 198	0.18 203	2.70 726	2.60 699	0.12 198	0.18 200	0.12 188	0.18 202	0.12 195	0.18 201	0.12 185	0.15 153	0.11 129	0.15 188	0.11 172	1.81 645	1.74 701

DSFCA	0.66 447	0.73 326	0.78 514	0.65 421	0.65 525	0.64 492	0.64 511	0.65 487	0.63 514	0.64 492	0.64 518	0.64 494	0.64 511	0.65 491	0.65 508	0.65 454	0.65 482	0.65 503	0.65 530	0.66 474	0.64 514

MWDA-net	0.67 453	0.66 316	0.45 393	2.84 663	0.46 473	0.73 505	0.45 463	0.71 498	0.44 462	0.72 504	0.45 466	0.70 505	0.45 463	0.70 499	0.44 454	0.61 441	0.41 387	0.61 494	0.43 473	0.61 469	0.42 443

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 453	0.78 338	0.67 482	0.67 426	0.66 528	0.67 496	0.67 518	0.65 487	0.66 518	0.66 496	0.67 523	0.66 501	0.67 518	0.67 494	0.72 541	0.66 456	0.67 485	0.67 505	0.67 537	0.67 477	0.67 521

DEFOM-Stereo	0.68 455	3.11 642	1.40 634	1.63 603	0.25 284	0.31 278	0.25 271	0.31 270	0.28 299	0.31 273	0.29 313	0.29 272	0.27 294	0.31 280	0.28 288	1.59 623	1.47 637	0.30 276	0.29 359	0.30 263	0.28 333

ssnet_v2	0.68 455	1.96 573	1.25 616	0.29 221	0.20 257	0.30 271	0.20 244	0.29 261	0.22 260	1.50 640	0.20 255	0.31 281	0.20 256	0.27 264	0.22 254	0.24 223	1.49 638	0.26 260	0.18 252	3.90 710	0.19 238

ARAFT	0.68 455	0.81 347	0.63 469	0.74 449	0.60 511	0.78 510	0.62 509	0.77 506	0.66 518	0.74 512	0.63 516	0.75 514	0.62 510	0.83 522	0.60 501	0.70 465	0.55 453	0.70 514	0.60 517	0.78 500	0.55 495

mm2	0.69 458	0.69 319	0.69 492	0.69 432	0.69 534	0.69 498	0.69 531	0.69 493	0.69 531	0.69 501	0.69 534	0.69 502	0.69 530	0.69 497	0.69 528	0.69 460	0.69 497	0.69 509	0.69 543	0.69 483	0.69 525

mm1	0.69 458	0.69 319	0.69 492	0.69 432	0.69 534	0.69 498	0.69 531	0.69 493	0.69 531	0.69 501	0.69 534	0.69 502	0.69 530	0.69 497	0.69 528	0.69 460	0.69 497	0.69 509	0.69 543	0.69 483	0.69 525

NINENet	0.69 458	3.87 664	1.20 565	1.98 615	0.05 126	0.40 322	0.04 104	0.40 317	0.05 125	0.41 334	0.04 111	0.41 344	0.05 118	0.40 323	0.05 116	1.79 630	1.56 644	0.34 302	0.22 263	0.34 283	0.23 249

VIP-Stereo	0.70 461	2.97 639	2.43 706	2.49 651	0.16 230	0.25 250	0.16 215	0.25 245	0.16 225	0.25 246	0.18 248	0.25 250	0.16 222	0.26 260	0.16 219	1.86 632	1.26 614	0.23 240	0.15 219	0.23 236	0.15 209

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 461	0.72 325	0.71 499	0.80 456	0.62 522	0.82 521	0.61 508	0.81 513	0.62 511	0.81 522	0.63 516	0.80 521	0.70 534	0.73 505	0.61 503	0.76 484	0.61 475	0.74 521	0.61 519	0.77 498	0.61 504

DMCA-RVC	0.70 461	0.80 343	0.70 495	0.70 438	0.70 538	0.70 501	0.70 538	0.71 498	0.70 539	0.70 503	0.71 544	0.71 506	0.70 534	0.70 499	0.69 528	0.69 460	0.70 500	0.69 509	0.70 547	0.69 483	0.70 528

MyStereo8	0.71 464	3.92 667	0.52 438	0.59 407	0.52 499	0.57 482	0.53 494	0.59 476	0.50 486	0.59 481	0.51 495	0.57 482	0.50 486	0.56 473	0.52 486	0.54 419	0.49 430	0.54 484	0.49 493	0.55 458	0.50 472

HH	0.71 464	2.54 613	0.74 507	1.10 502	0.32 384	0.41 341	0.37 416	0.69 493	0.78 554	0.73 507	0.90 567	0.75 514	1.00 566	0.84 523	0.69 528	0.69 460	0.40 377	0.35 318	0.26 285	0.35 296	0.26 267

HanStereo	0.71 464	2.54 613	0.74 507	1.10 502	0.32 384	0.41 341	0.37 416	0.69 493	0.78 554	0.73 507	0.90 567	0.75 514	1.00 566	0.84 523	0.69 528	0.69 460	0.40 377	0.35 318	0.26 285	0.35 296	0.26 267

CAR	0.72 467	0.76 334	0.59 453	0.84 461	1.19 603	0.81 518	0.58 502	0.81 513	0.58 501	0.81 522	0.58 506	0.83 526	0.59 504	0.82 517	0.59 499	0.71 466	0.49 430	0.73 516	0.68 539	0.87 516	0.52 481

MSE-Stereo	0.72 467	0.76 334	0.59 453	0.84 461	1.19 603	0.81 518	0.58 502	0.81 513	0.58 501	0.81 522	0.58 506	0.83 526	0.59 504	0.82 517	0.59 499	0.71 466	0.49 430	0.73 516	0.68 539	0.87 516	0.52 481

zero-FE	0.72 467	1.31 496	0.66 478	0.92 474	0.60 511	0.82 521	0.58 502	0.82 516	0.58 501	0.81 522	0.60 510	0.81 524	0.60 506	0.82 517	0.58 496	0.74 481	0.59 467	0.73 516	0.52 499	0.76 496	0.51 479

ktn	0.72 467	0.53 289	1.08 550	1.14 508	0.51 498	1.22 621	1.36 657	0.51 454	0.59 506	0.51 456	0.51 495	0.69 502	1.20 591	0.67 494	0.51 484	0.51 413	0.49 430	0.58 490	0.66 533	0.52 452	0.53 484

MGA	0.73 471	0.76 334	0.60 457	0.92 474	1.17 599	0.81 518	0.59 506	0.84 517	0.62 511	0.81 522	0.59 508	0.84 528	0.60 506	0.81 516	0.61 503	0.71 466	0.53 450	0.89 543	0.53 501	0.75 493	0.54 487

DStereoRT	0.73 471	0.81 347	0.73 506	0.71 440	0.74 545	0.73 505	0.75 547	0.71 498	0.71 544	0.74 512	0.72 547	0.73 511	0.80 551	0.71 501	0.73 542	0.76 484	0.71 504	0.73 516	0.72 552	0.70 486	0.76 546

CroCo-Stereo	0.73 471	1.22 488	0.25 231	1.22 565	0.25 284	1.22 621	0.25 271	1.22 616	0.25 275	1.22 625	0.25 281	1.22 627	0.25 277	1.22 627	0.25 272	1.22 598	0.26 244	1.21 636	0.25 279	1.22 618	0.25 261
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
AFF-stereo	0.73 471	0.88 359	0.67 482	0.75 450	0.68 533	0.75 507	0.64 511	0.80 510	0.72 547	0.83 527	0.70 538	0.82 525	0.64 511	0.84 523	0.67 512	0.77 487	0.63 478	0.81 533	0.63 521	0.78 500	0.62 507

monster-pro	0.75 475	1.67 515	0.64 472	0.89 467	0.57 508	0.86 527	0.56 499	0.87 519	0.56 498	0.87 528	0.57 504	0.88 531	0.57 499	0.87 528	0.57 494	0.79 488	0.58 461	0.76 524	0.54 503	0.77 498	0.54 487

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 475	0.92 373	0.85 525	0.96 486	0.59 509	1.27 625	0.44 457	0.59 476	0.69 531	0.91 533	0.68 529	0.55 476	0.61 509	1.06 565	0.83 560	0.62 446	0.70 500	0.90 544	0.41 462	0.89 520	0.56 498

MyStereo06	0.75 475	4.12 669	0.60 457	0.63 415	0.61 517	0.62 490	0.66 514	0.56 467	0.45 466	0.55 472	0.48 482	0.54 472	0.46 467	0.57 478	0.45 457	0.60 437	0.57 457	0.64 499	0.55 505	0.72 488	0.55 495

GCAP-Stereo	0.75 475	4.15 672	0.42 387	0.75 450	0.35 413	0.78 510	0.40 438	0.79 507	0.38 423	0.78 516	0.36 413	0.78 517	0.36 412	0.79 511	0.39 429	0.75 482	0.39 373	0.76 524	0.39 451	0.75 493	0.39 424

GANet-RSSM	0.75 475	1.91 565	0.14 156	0.47 327	0.14 205	0.21 223	3.21 743	2.30 685	0.14 205	0.46 411	0.14 207	0.23 237	0.18 245	0.21 222	0.14 199	0.18 185	0.27 257	0.37 331	0.13 202	2.13 668	2.12 711

RSM++	0.76 480	0.82 349	0.66 478	0.85 465	0.64 523	0.85 525	0.71 541	0.94 533	0.64 515	0.87 528	0.67 523	0.87 530	0.65 513	0.84 523	0.65 508	0.81 494	0.70 500	0.79 528	0.71 550	0.83 512	0.70 528

CroCo-Stereo Lap2	0.77 481	1.29 492	0.29 255	1.27 570	0.29 311	1.27 625	0.26 278	1.26 620	0.26 289	1.26 626	0.26 286	1.27 631	0.26 287	1.26 629	0.27 279	1.27 601	0.27 257	1.27 640	0.27 323	1.27 622	0.27 305

PSMNet-RSSM	0.77 481	2.76 630	0.14 156	0.20 178	0.14 205	0.20 212	2.66 724	2.79 713	0.14 205	0.21 221	0.14 207	0.21 219	0.14 206	0.20 209	0.14 199	0.17 177	0.12 143	0.17 202	0.12 191	2.52 691	2.31 716

GwcNet-RSSM	0.77 481	2.77 632	0.14 156	0.20 178	0.14 205	0.20 212	2.67 725	2.78 712	0.14 205	0.20 209	0.14 207	0.20 211	0.14 206	0.21 222	0.14 199	0.17 177	0.12 143	0.17 202	0.12 191	2.52 691	2.31 716

4D-IteraStereo	0.78 484	3.13 643	0.89 526	0.69 432	0.32 384	0.40 322	0.32 372	0.76 505	0.97 579	0.52 460	0.65 520	0.89 534	0.32 382	0.76 509	0.98 572	0.83 499	0.94 532	0.35 318	0.27 323	0.70 486	0.89 561

Pro-Stereo	0.79 485	0.53 289	0.38 325	0.49 339	0.38 431	0.49 443	0.37 416	0.49 431	0.67 520	0.50 447	0.38 425	1.10 570	0.38 421	0.49 439	0.38 415	0.71 466	0.88 526	5.98 758	0.36 430	0.46 417	0.36 404

hitnet-ft	0.79 485	2.78 635	0.14 156	0.20 178	0.14 205	0.21 223	2.89 727	2.80 714	0.14 205	0.20 209	0.14 207	0.20 211	0.14 206	0.20 209	0.14 199	0.17 177	0.12 143	0.17 202	0.12 191	2.54 699	2.33 718

G-Net	0.79 485	0.79 340	0.79 517	0.79 452	0.79 558	0.79 513	0.79 552	0.79 507	0.79 558	0.79 518	0.79 559	0.79 519	0.79 550	0.79 511	0.79 552	0.79 488	0.79 517	0.79 528	0.79 563	0.79 502	0.79 551

MyStereo05	0.80 488	4.12 669	0.63 469	0.63 415	0.61 517	0.62 490	0.66 514	0.65 487	0.62 511	0.67 498	0.61 514	0.65 498	0.58 502	0.67 494	0.55 493	0.60 437	0.57 457	0.64 499	0.55 505	0.72 488	0.55 495

UDG	0.80 488	2.21 590	0.60 457	0.91 471	0.60 511	0.90 532	0.58 502	0.88 523	0.60 507	0.90 531	0.60 510	0.88 531	0.60 506	0.90 533	0.58 496	0.86 503	0.60 470	0.84 539	0.59 516	0.84 513	0.61 504

ccnet	0.80 488	2.28 594	0.33 291	0.50 375	0.33 397	0.50 452	0.33 383	0.50 440	0.33 391	0.49 434	0.33 391	0.49 440	1.56 656	2.38 689	0.33 379	0.41 328	0.29 279	0.42 429	1.57 672	2.28 674	0.29 342

NaN_ROB	0.80 488	0.80 343	0.80 518	0.80 456	0.80 561	0.80 515	0.80 555	0.80 510	0.80 560	0.80 519	0.80 561	0.80 521	0.80 551	0.80 513	0.80 555	0.80 490	0.80 520	0.80 531	0.80 565	0.80 505	0.80 552

CSAN	0.80 488	0.80 343	0.80 518	0.80 456	0.80 561	0.80 515	0.80 555	0.80 510	0.80 560	0.80 519	0.80 561	0.80 521	0.80 551	0.80 513	0.80 555	0.80 490	0.80 520	0.80 531	0.80 565	0.80 505	0.80 552

GSStereo	0.81 493	4.28 675	0.50 428	0.59 407	0.40 442	0.51 464	0.38 423	0.50 440	0.38 423	0.50 447	0.38 425	0.50 454	3.79 740	0.50 447	0.38 415	0.54 419	0.43 402	0.46 441	0.34 411	0.46 417	0.35 401

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DDUNet	0.81 493	2.45 611	0.57 451	0.90 469	0.60 511	0.88 529	0.59 506	0.90 524	0.60 507	0.88 530	0.60 510	0.90 535	0.58 502	0.88 530	0.60 501	0.84 501	0.60 470	0.86 541	0.57 512	0.86 515	0.60 503

R-Stereo Train	0.81 493	0.96 381	0.67 482	0.95 483	0.67 530	0.95 537	0.68 523	0.95 535	0.68 526	0.95 541	0.68 529	0.96 545	0.68 523	0.96 545	0.68 520	0.94 515	0.68 491	0.94 558	0.68 539	0.94 536	0.68 523

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sp	0.82 498	1.72 518	1.48 638	0.39 267	0.15 219	0.31 278	0.21 250	0.20 211	0.25 275	1.61 644	0.23 268	0.28 266	0.26 287	0.20 209	0.15 211	0.24 223	1.33 622	0.32 285	0.16 222	6.75 749	0.23 249

scenet	0.82 498	1.72 518	1.48 638	0.39 267	0.15 219	0.31 278	0.21 250	0.20 211	0.25 275	1.61 644	0.23 268	0.28 266	0.26 287	0.20 209	0.15 211	0.24 223	1.33 622	0.32 285	0.16 222	6.75 749	0.23 249

ssnet	0.82 498	1.72 518	1.48 638	0.39 267	0.15 219	0.31 278	0.21 250	0.20 211	0.25 275	1.61 644	0.23 268	0.28 266	0.26 287	0.20 209	0.15 211	0.24 223	1.33 622	0.32 285	0.16 222	6.75 749	0.23 249

STTRV1_RVC	0.82 498	1.60 513	0.70 495	1.01 495	0.60 511	1.07 562	0.69 531	1.01 546	0.60 507	0.72 504	0.55 501	1.02 561	0.68 523	1.03 563	0.67 512	0.89 505	0.63 478	0.92 550	0.57 512	0.90 523	0.65 516

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BUS	0.83 502	1.91 565	0.92 533	4.48 703	0.02 22	0.40 322	0.04 104	0.41 336	0.02 22	0.48 424	0.03 56	0.41 344	0.05 118	0.03 43	0.05 116	1.97 643	4.19 730	0.33 292	0.23 269	0.34 283	0.27 305

PDISCO_ROB	0.83 502	2.80 636	3.49 729	0.14 129	0.11 182	0.17 199	0.09 153	0.15 190	0.10 161	0.15 184	0.12 188	0.16 190	0.14 206	3.30 720	0.13 194	0.14 140	2.34 699	0.16 192	0.12 191	2.62 700	0.10 158

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NLMM	0.84 505	1.00 394	0.67 482	1.27 570	0.75 547	1.00 542	0.68 523	1.00 537	0.67 520	1.00 543	0.67 523	1.02 561	0.67 518	1.02 561	0.67 512	0.97 518	0.67 485	0.93 554	0.63 521	0.92 527	0.63 508

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DCRE	0.84 505	1.89 562	0.77 512	0.94 481	0.72 542	0.88 529	0.73 545	0.87 519	0.78 554	0.90 531	0.71 544	0.88 531	0.67 518	0.88 530	0.73 542	0.81 494	0.68 491	0.81 533	0.70 547	0.82 510	0.70 528

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WQFJX	0.85 511	1.00 394	0.68 490	1.30 577	0.75 547	1.01 550	0.68 523	1.01 546	0.68 526	1.01 554	0.68 529	1.03 563	0.68 523	1.02 561	0.67 512	0.97 518	0.67 485	0.93 554	0.63 521	0.94 536	0.63 508

NLSM3	0.85 511	0.99 392	0.68 490	1.29 575	0.76 552	1.01 550	0.68 523	1.01 546	0.68 526	1.02 558	0.68 529	1.01 557	0.68 523	1.01 557	0.68 520	0.97 518	0.68 491	0.93 554	0.64 526	0.93 532	0.63 508

DNS	0.86 514	2.43 610	1.66 650	2.03 618	0.42 462	0.60 485	0.42 453	0.60 478	0.42 457	0.60 482	0.42 456	0.60 487	0.42 452	0.60 482	0.42 448	1.97 643	1.63 654	0.55 487	0.40 453	0.55 458	0.40 427

NLMM1	0.86 514	0.98 384	0.69 492	1.48 592	0.75 547	1.01 550	0.69 531	1.00 537	0.69 531	1.00 543	0.70 538	1.00 548	0.68 523	1.01 557	0.67 512	0.97 518	0.68 491	0.92 550	0.63 521	0.93 532	0.63 508

AdaDepth	0.86 514	0.93 377	0.71 499	1.01 495	1.07 589	1.02 556	0.71 541	1.00 537	0.71 544	1.01 554	0.71 544	1.00 548	0.72 540	1.14 576	0.71 539	0.92 509	0.64 480	0.90 544	0.64 526	0.89 520	0.69 525

GEStereo_RVC	0.86 514	4.45 677	0.20 209	0.27 218	0.20 257	0.27 264	0.20 244	0.26 251	0.18 242	5.03 750	0.20 255	0.27 265	0.19 252	0.27 264	0.21 250	0.20 192	0.19 216	0.19 216	4.02 754	0.20 214	0.18 235

FAST (zero-shot)	0.87 518	1.55 510	0.42 387	1.57 594	0.42 462	1.62 649	0.45 463	1.59 637	0.42 457	1.66 648	0.44 461	1.62 648	0.42 452	1.59 643	0.42 448	0.64 452	0.43 402	0.64 499	0.42 470	0.67 477	0.46 453

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IER	0.88 519	7.04 722	2.23 699	2.75 657	0.28 298	0.43 369	0.25 271	0.39 308	0.25 275	0.41 334	0.27 290	0.39 319	0.25 277	0.40 323	0.28 288	0.37 286	0.28 265	0.37 331	0.25 279	0.37 311	0.25 261

Selective-RAFT	0.89 521	0.89 362	0.72 502	1.16 516	0.78 556	1.06 559	0.82 562	0.87 519	0.97 579	1.00 543	0.91 570	0.90 535	1.00 566	0.89 532	0.93 568	0.83 499	0.83 523	0.82 537	0.82 568	0.81 508	0.82 555

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 522	0.86 354	0.89 526	1.25 568	0.69 534	1.05 558	0.81 559	1.16 561	0.50 486	1.12 570	0.97 578	0.72 509	0.82 555	1.06 565	0.95 569	0.61 441	0.87 525	1.03 574	0.85 571	1.04 549	1.01 580

CFNet-RSSM	0.91 522	4.89 683	0.34 305	0.44 315	1.07 589	1.62 649	1.40 664	0.91 526	0.35 406	1.60 641	1.39 664	0.64 494	0.34 401	0.44 395	0.33 379	0.41 328	0.35 348	0.75 522	0.30 377	0.41 397	0.29 342

MLG-Stereo	0.92 524	0.90 366	0.84 524	1.27 570	0.49 488	1.38 636	0.88 565	1.41 634	0.97 579	0.73 507	1.09 590	1.26 628	0.43 457	0.72 503	1.05 582	1.13 543	0.49 430	1.18 587	0.66 533	1.01 546	0.46 453

ToySt	0.92 524	2.11 580	0.90 529	0.95 483	0.79 558	0.99 541	0.78 551	0.94 533	0.81 563	0.94 539	0.78 557	0.95 544	0.77 547	0.94 541	0.86 562	0.91 506	0.79 517	0.85 540	0.77 559	0.89 520	0.73 539

DPSM_ROB	0.92 524	0.91 368	0.91 531	0.91 471	0.92 572	0.92 534	0.92 569	0.92 529	0.91 568	0.93 537	0.91 570	0.92 538	0.90 558	0.91 535	0.92 564	0.92 509	0.91 528	0.91 547	0.92 573	0.93 532	0.93 565

DPSM	0.92 524	0.91 368	0.91 531	0.91 471	0.92 572	0.92 534	0.92 569	0.92 529	0.91 568	0.93 537	0.91 570	0.92 538	0.90 558	0.91 535	0.92 564	0.92 509	0.91 528	0.91 547	0.92 573	0.93 532	0.93 565

pmcnn	0.92 524	0.92 373	0.92 533	0.92 474	0.92 572	0.92 534	0.92 569	0.92 529	0.92 572	0.92 535	0.92 573	0.92 538	0.92 560	0.92 539	0.92 564	0.92 509	0.92 530	0.92 550	0.92 573	0.92 527	0.92 564

error version	0.93 529	4.47 678	2.35 702	1.99 616	0.37 424	0.41 341	0.36 410	0.41 336	0.35 406	0.43 355	0.36 413	0.41 344	0.40 434	0.41 343	0.36 402	1.87 634	2.16 695	0.47 451	0.37 433	0.39 372	0.33 383

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DGTPSM_ROB	0.93 529	1.00 394	0.92 533	0.94 481	0.96 576	0.91 533	0.92 569	0.91 526	0.96 578	0.91 533	0.96 576	0.93 541	0.92 560	0.94 541	0.92 564	0.92 509	0.92 530	0.90 544	0.92 573	0.94 536	0.91 563

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Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.96 533	0.75 331	0.49 422	4.84 720	0.48 484	1.28 627	0.52 492	1.20 569	0.51 493	1.14 574	0.70 538	1.00 548	0.56 497	0.90 533	0.69 528	0.76 484	0.60 470	0.95 560	0.56 509	0.73 491	0.45 451

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DPSimNet_ROB	0.97 534	1.18 434	0.81 521	1.10 502	0.91 571	1.02 556	0.82 562	1.04 552	0.91 568	1.03 560	0.86 566	1.28 632	0.82 555	1.03 563	0.89 563	1.17 547	0.81 522	1.02 572	0.82 568	1.08 551	0.81 554

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LGCAT	1.00 537	1.00 394	1.00 540	1.00 490	1.00 578	1.00 542	1.00 577	1.00 537	1.00 583	1.00 543	1.00 581	1.00 548	1.00 566	1.00 549	1.00 574	1.00 524	1.00 534	1.00 566	1.00 580	1.00 541	1.00 574

Test_v1	1.00 537	1.00 394	1.00 540	1.00 490	1.00 578	1.00 542	1.00 577	1.00 537	1.00 583	1.00 543	1.00 581	1.00 548	1.00 566	1.00 549	1.00 574	1.00 524	1.00 534	1.00 566	1.00 580	1.00 541	1.00 574

Wavelet-MonSter	1.00 537	1.21 482	0.76 510	1.94 611	1.01 584	1.11 569	0.76 549	1.15 558	0.76 553	1.11 569	0.76 553	1.14 576	0.76 545	1.11 573	0.76 549	1.21 596	0.90 527	1.02 572	0.71 550	1.02 548	0.71 534

999	1.00 537	1.12 425	0.59 453	1.10 502	1.21 651	1.09 565	0.52 492	1.08 553	1.43 666	1.18 577	1.35 658	0.98 547	0.52 492	0.91 535	0.85 561	0.72 474	1.46 636	0.83 538	0.98 578	0.68 479	1.41 663

DispNO	1.00 537	0.63 313	0.43 389	3.45 686	0.44 467	0.65 493	0.43 456	0.64 486	0.43 459	0.64 492	0.43 459	0.64 494	3.03 718	0.64 490	0.43 453	4.55 719	0.43 402	0.63 497	0.43 473	0.63 471	0.43 446

GANet	1.00 537	1.00 394	1.00 540	1.00 490	1.00 578	1.00 542	1.00 577	1.00 537	1.00 583	1.00 543	1.00 581	1.00 548	1.00 566	1.00 549	1.00 574	1.00 524	1.00 534	1.00 566	1.00 580	1.00 541	1.00 574

TDLM	1.00 537	1.00 394	1.00 540	1.00 490	1.00 578	1.00 542	1.00 577	1.00 537	1.00 583	1.00 543	1.00 581	1.00 548	1.00 566	1.00 549	1.00 574	1.00 524	1.00 534	1.00 566	1.00 580	1.00 541	1.00 574

CVANet_RVC	1.00 537	1.00 394	1.00 540	1.00 490	1.00 578	1.00 542	1.00 577	1.00 537	1.00 583	1.00 543	1.00 581	1.00 548	1.00 566	1.00 549	1.00 574	1.00 524	1.00 534	1.00 566	1.00 580	1.00 541	1.00 574

trnet	1.01 545	1.01 404	1.01 545	1.01 495	1.01 584	1.01 550	1.01 582	1.01 546	1.01 588	1.01 554	1.01 586	1.01 557	1.01 574	1.01 557	1.01 579	1.01 529	1.01 540	1.01 571	1.01 587	1.01 546	1.01 580

LL-Strereo	1.01 545	5.06 690	1.63 647	0.70 438	1.43 663	0.56 476	0.46 467	0.57 470	0.50 486	0.57 477	0.50 489	1.58 643	0.49 482	0.59 480	0.50 479	1.64 626	0.52 446	0.51 475	1.37 659	0.52 452	0.45 451

FlowAnything_test	1.02 547	1.72 518	0.71 499	1.59 596	0.70 538	1.61 647	0.69 531	1.61 639	0.70 539	1.60 641	0.70 538	1.61 647	0.69 530	1.61 646	0.70 537	0.81 494	0.58 461	0.81 533	0.55 505	0.81 508	0.56 498

FlowAnything	1.02 547	1.71 517	0.72 502	1.59 596	0.69 534	1.60 646	0.69 531	1.61 639	0.70 539	1.60 641	0.69 534	1.60 644	0.69 530	1.61 646	0.69 528	0.81 494	0.58 461	0.81 533	0.56 509	0.82 510	0.56 498

Hybrid-DGEV	1.03 549	1.75 524	0.80 518	1.28 574	0.78 556	1.26 624	0.80 555	1.26 620	0.78 554	1.26 626	0.78 557	1.26 628	0.78 549	1.26 629	0.78 551	1.15 546	0.75 510	1.14 577	0.74 554	1.14 555	0.75 543

tt45	1.04 550	0.88 359	1.36 628	0.92 474	1.03 587	1.51 645	0.79 552	0.70 497	0.88 566	0.74 512	0.90 567	1.60 644	0.72 540	1.60 644	0.75 547	0.91 506	0.78 515	1.52 653	0.79 563	1.14 555	1.32 655

Hybrid-DGEV-2	1.05 551	1.83 550	0.83 522	1.33 581	0.82 564	1.30 628	0.81 559	1.26 620	0.79 558	1.29 628	0.79 559	1.26 628	0.80 551	1.26 629	0.79 552	1.20 550	0.78 515	1.18 587	0.77 559	1.20 570	0.77 548

Hybrid-DGEV-03	1.07 552	1.83 550	0.83 522	1.34 582	0.81 563	1.32 630	0.81 559	1.31 627	0.81 563	1.31 629	0.82 563	1.32 633	0.82 555	1.32 634	0.81 558	1.19 548	0.77 513	1.19 589	0.76 557	1.19 568	0.77 548

GLC_STEREO	1.07 552	1.01 404	1.06 548	1.07 500	1.05 588	1.06 559	1.08 587	1.08 553	1.05 592	1.07 562	1.06 588	1.08 566	1.05 576	1.06 565	1.10 585	1.07 532	1.09 550	1.05 575	1.05 589	1.06 550	1.12 587

FC-DCNN	1.07 552	1.09 420	0.98 538	0.89 467	0.52 499	1.41 640	0.91 568	1.21 615	1.24 652	1.96 654	2.05 724	1.91 655	1.30 644	1.27 632	1.08 584	0.80 490	0.60 470	0.58 490	0.41 462	0.68 479	0.54 487

hknet	1.10 555	1.85 556	3.49 729	4.48 703	0.02 22	0.42 362	0.06 140	0.41 336	0.02 22	0.48 424	0.03 56	0.41 344	0.03 53	0.42 357	0.03 52	4.39 716	4.19 730	0.33 292	0.23 269	0.34 283	0.27 305

test_xeample3	1.10 555	1.81 540	0.61 463	0.84 461	0.49 488	0.77 508	0.66 514	0.92 529	1.40 664	0.68 500	0.46 470	0.78 517	0.54 496	1.72 649	1.48 666	1.34 606	1.52 640	1.35 646	1.67 697	1.33 625	1.55 668

DISCO	1.11 557	0.39 212	5.28 743	0.39 267	0.20 257	0.39 320	0.27 281	0.39 308	0.22 260	0.38 303	0.20 255	0.38 314	0.20 256	6.95 761	0.22 254	0.30 251	0.21 223	0.27 265	0.21 260	5.25 742	0.21 244

Occ-G	1.12 558	0.52 285	3.72 734	3.50 690	0.50 492	0.56 476	0.47 472	0.54 463	0.46 467	0.54 469	0.41 446	0.54 472	0.42 452	0.52 462	0.42 448	3.42 707	4.02 729	0.52 478	0.45 476	0.51 449	0.44 449

AEACV	1.12 558	0.52 285	3.12 725	3.24 675	0.86 565	0.53 470	0.49 483	0.60 478	0.47 472	0.53 463	0.49 485	0.55 476	0.45 463	0.55 472	0.47 468	3.01 702	3.88 727	0.71 515	0.60 517	0.80 505	0.48 463

LiteMatch	1.13 560	0.73 326	2.80 710	3.23 673	0.61 517	0.83 523	0.68 523	0.73 502	0.69 531	1.00 543	0.77 555	0.94 542	0.57 499	0.82 517	0.64 505	2.97 700	2.43 702	0.68 506	0.32 396	0.56 461	0.70 528

Lsterematch	1.13 560	0.73 326	2.80 710	3.23 673	0.61 517	0.83 523	0.68 523	0.73 502	0.69 531	1.00 543	0.77 555	0.94 542	0.57 499	0.82 517	0.64 505	2.97 700	2.43 702	0.68 506	0.32 396	0.56 461	0.70 528

MSMD_ROB	1.19 562	1.10 424	0.70 495	1.10 502	0.60 511	1.10 566	0.70 538	1.10 556	0.70 539	1.10 564	0.70 538	1.10 570	0.70 534	7.00 762	0.70 537	1.10 536	0.70 500	1.10 576	0.70 547	1.10 552	0.70 528

MM-Stereo_test2	1.20 563	1.85 556	1.05 547	1.46 591	0.94 575	1.36 634	0.99 576	1.36 629	0.95 576	1.41 636	0.98 579	1.40 639	0.96 562	1.37 636	0.95 569	1.37 611	1.06 543	1.33 643	0.93 577	1.29 624	0.89 561

ours_stereo	1.20 563	1.21 482	0.90 529	1.64 604	1.11 591	1.35 632	0.67 518	1.76 646	0.93 574	1.70 650	1.10 591	1.39 637	0.75 544	1.41 638	0.81 558	1.60 625	1.03 542	1.33 643	1.00 580	1.61 635	0.72 535

DisPM	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

CrosDoStereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

PFNet+	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

LCNet	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

HHNet	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

Patchmatch Stereo++	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601
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	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

STrans-v2	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

TransformOpticalFlow	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

OMP-Stereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

IIG-Stereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

NF-Stereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

OCTAStereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

PSM-softLoss	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

KMStereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

NRIStereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

PSM-adaLoss	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

PSM-AAD	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

FTStereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

ROB_FTStereo_v2	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

ROB_FTStereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

Consistency-Raft	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

KYRaft	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

HUI-Stereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

ASMatch	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

DeepStereo_LL	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

DEmStereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

SST-Stereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

THIR-Stereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

RAFT_R40	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

DRaft	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

PFNet	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

GrayStereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

RE-Stereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

Pruner-Stereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

TVStereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

DeepStereo_RVC	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

RAFT-RH_RVC	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

IRAFT_RVC	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

RAFT-345	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

iRAFT	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

CRE-IMP	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

GMM-Stereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

RAFT-IKP	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

Prome-Stereo	1.20 563	1.20 436	1.20 565	1.20 520	1.20 605	1.20 575	1.20 599	1.20 569	1.20 604	1.20 579	1.20 601	1.20 581	1.20 591	1.20 581	1.20 601	1.20 550	1.20 565	1.20 591	1.20 601	1.20 570	1.20 601

qqai	1.22 610	1.38 503	1.12 551	1.39 588	1.14 592	1.40 638	1.14 591	1.41 634	1.12 593	1.40 635	1.11 592	1.40 639	1.13 580	1.41 638	1.15 590	1.25 599	0.97 533	1.24 638	1.01 587	1.24 619	0.96 569

HCRNet	1.22 610	7.11 723	3.00 712	3.55 691	0.33 397	0.29 269	0.14 200	0.19 204	0.15 217	0.33 284	0.29 313	0.25 250	0.14 206	0.22 228	0.33 379	3.64 708	3.00 707	0.76 524	0.32 396	0.18 207	0.13 196

HBP-ISP	1.24 612	1.72 518	1.65 648	1.15 511	0.76 552	1.40 638	0.88 565	1.67 645	1.02 589	1.69 649	1.38 663	1.69 649	1.21 637	1.87 656	1.21 646	1.05 531	0.79 517	0.97 564	0.80 565	1.19 568	0.75 543

AANet_RVC	1.26 613	0.31 187	4.99 741	5.93 730	0.20 257	0.25 250	0.20 244	0.25 245	0.20 251	0.23 231	0.19 251	0.25 250	0.20 256	0.25 248	0.20 246	5.66 740	4.76 734	0.26 260	0.30 377	0.24 241	0.27 305

MM-Stereo_test3	1.27 614	2.07 576	1.18 560	1.60 599	1.02 586	1.45 642	1.01 582	1.40 633	1.04 591	1.44 638	1.03 587	1.46 642	1.02 575	1.44 641	1.02 580	1.51 620	1.12 557	1.32 642	0.98 578	1.38 628	0.97 570

11t	1.27 614	2.70 622	1.34 618	1.32 580	0.89 567	1.30 628	1.34 654	1.64 642	0.57 500	1.45 639	0.72 547	1.05 565	1.29 643	1.07 568	1.29 655	1.49 617	1.02 541	0.97 564	1.15 594	1.48 630	1.31 654

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 616	1.35 499	1.35 620	1.35 584	1.35 656	1.35 632	1.35 655	1.36 629	1.35 660	1.36 633	1.35 658	1.36 635	1.36 649	1.36 635	1.35 659	1.35 607	1.35 627	1.35 646	1.35 656	1.35 626	1.35 659

CC-Net-ROB	1.36 617	1.33 498	1.33 617	1.36 585	1.38 660	1.36 634	1.33 653	1.37 631	1.34 657	1.35 632	1.36 660	1.38 636	1.34 647	1.38 637	1.38 662	1.35 607	1.38 631	1.33 643	1.35 656	1.43 629	1.34 658

CFNet	1.37 618	5.27 703	0.19 206	5.49 727	0.19 254	0.28 266	0.19 240	0.28 256	0.19 249	0.28 261	0.19 251	0.28 266	4.35 748	0.28 269	0.19 243	0.23 214	0.17 206	0.23 240	4.21 756	4.81 733	0.17 229

PS-NSSS	1.38 619	1.39 504	1.34 618	1.34 582	1.35 656	1.38 636	1.37 662	1.35 628	1.38 663	1.34 631	1.34 657	1.39 637	1.38 652	1.70 648	1.40 663	1.36 609	1.36 628	1.36 648	1.37 659	1.37 627	1.36 660

RASNet	1.49 620	1.65 514	1.45 636	1.38 587	1.43 663	1.47 643	1.36 657	1.38 632	1.36 661	1.39 634	1.60 674	1.45 641	1.45 655	1.51 642	2.21 719	1.53 621	1.36 628	1.36 648	1.36 658	1.66 638	1.36 660

BLMT-Stereo	1.53 621	1.36 500	1.06 548	1.42 590	1.23 655	1.41 640	1.07 586	1.43 636	1.12 593	1.42 637	1.06 588	1.83 652	1.07 577	1.42 640	1.07 583	1.27 601	1.38 631	6.80 759	1.00 580	1.26 621	1.00 574

GANetREF_RVC	1.55 622	1.94 572	1.22 612	1.88 608	1.21 651	1.88 654	1.22 645	1.88 648	1.22 650	1.88 651	1.22 647	1.88 653	1.22 638	1.89 657	1.22 647	1.87 634	1.22 613	1.88 669	1.22 647	1.88 647	1.22 647
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
SPS-STEREO	1.59 623	1.91 565	1.21 611	1.94 611	1.20 605	2.00 662	1.23 646	1.99 653	1.24 652	2.00 659	1.25 650	2.03 663	1.26 640	2.00 661	1.29 655	1.90 638	1.18 564	1.89 670	1.21 646	1.89 648	1.20 601
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 624	1.59 512	1.70 651	1.59 596	1.59 669	1.61 647	1.61 673	1.60 638	1.60 670	1.62 647	1.59 673	1.60 644	1.60 658	1.60 644	1.59 670	1.59 623	1.60 651	1.59 655	1.59 677	1.59 634	1.59 674

MEA-ACV	1.66 625	0.87 356	0.61 463	11.81 760	1.35 656	1.50 644	0.71 541	1.23 618	0.92 572	1.13 573	0.96 576	1.69 649	0.70 534	1.23 628	1.16 594	1.54 622	1.20 565	1.58 654	0.85 571	1.12 553	0.95 568

ff7	1.68 626	2.68 619	1.35 620	0.97 487	0.89 567	1.84 651	2.15 717	2.12 659	1.80 700	2.05 664	1.56 670	2.33 684	2.12 708	2.23 680	2.25 720	1.31 603	1.07 544	1.48 650	1.41 662	0.90 523	1.04 582

ffff	1.68 626	2.68 619	1.35 620	0.97 487	0.89 567	1.84 651	2.15 717	2.12 659	1.80 700	2.05 664	1.56 670	2.33 684	2.12 708	2.23 680	2.25 720	1.31 603	1.07 544	1.48 650	1.41 662	0.90 523	1.04 582

ccc-4	1.68 626	2.68 619	1.35 620	0.97 487	0.89 567	1.84 651	2.15 717	2.12 659	1.80 700	2.05 664	1.56 670	2.33 684	2.12 708	2.23 680	2.25 720	1.31 603	1.07 544	1.48 650	1.41 662	0.90 523	1.04 582

PhaseNet	1.74 629	6.34 721	4.81 739	6.77 736	0.24 281	0.80 515	0.53 494	0.48 423	0.22 260	0.53 463	0.28 298	0.48 433	0.25 277	0.40 323	0.32 367	6.39 746	4.61 733	0.46 441	0.38 447	0.25 244	0.18 235

MC-Stereo	1.76 630	2.96 638	1.37 630	2.14 620	1.37 659	2.14 668	1.36 657	2.14 662	1.37 662	2.14 668	1.37 661	2.14 665	1.37 651	2.14 666	1.37 661	1.97 643	1.32 615	1.97 673	1.32 655	1.98 650	1.33 656

IGEVStereo-DCA	1.77 631	4.21 673	1.84 668	2.49 651	2.11 717	2.54 702	1.36 657	1.65 643	1.17 601	2.75 712	1.90 707	2.54 697	1.15 584	0.94 541	1.11 586	1.50 618	1.32 615	0.96 562	1.46 668	1.49 631	0.88 558

rrr	1.77 631	4.21 673	1.84 668	2.49 651	2.11 717	2.54 702	1.36 657	1.65 643	1.17 601	2.75 712	1.90 707	2.54 697	1.15 584	0.94 541	1.11 586	1.50 618	1.32 615	0.96 562	1.46 668	1.49 631	0.88 558

MM-Stereo_test1	1.80 633	3.41 650	1.52 643	2.12 619	1.41 662	2.04 663	1.41 665	2.05 657	1.46 667	2.04 663	1.41 665	2.05 664	1.42 654	2.05 662	1.43 665	2.04 648	1.54 643	1.94 671	1.38 661	1.99 651	1.33 656

MFMNet_re	1.81 634	1.91 565	1.71 653	1.95 613	1.70 692	1.95 659	1.70 690	1.96 651	1.74 696	1.97 656	1.72 695	1.95 656	1.71 679	1.97 660	1.71 690	1.86 632	1.62 652	1.85 662	1.66 696	1.86 646	1.64 692

plain	1.88 635	3.16 644	0.64 472	3.10 668	0.65 525	3.10 718	0.64 511	3.12 717	0.65 516	3.10 718	0.65 520	3.11 718	0.65 513	3.12 717	0.65 508	3.12 703	0.65 482	3.13 716	0.65 530	3.13 704	0.65 516

derf	1.91 636	2.15 584	1.78 657	2.16 621	1.75 695	2.21 677	1.80 694	2.22 676	1.80 700	2.21 679	1.76 696	2.17 666	1.81 688	2.24 683	1.74 699	1.93 641	1.56 644	1.96 672	1.53 670	1.95 649	1.56 669

noway5	1.92 637	4.97 686	1.95 690	2.31 638	1.68 682	2.21 677	1.68 684	2.21 674	1.69 686	2.22 683	1.68 688	2.21 674	1.68 669	2.21 676	1.68 685	2.18 660	1.87 681	1.71 659	0.65 530	0.85 514	0.72 535

RAFT_CTSACE	1.92 637	3.71 657	1.72 654	1.88 608	1.72 694	2.04 663	1.42 667	2.18 665	1.89 713	2.02 661	1.97 713	1.95 656	2.06 707	1.93 658	1.62 671	1.76 629	1.66 656	2.02 674	1.73 705	1.73 641	1.43 665

MonStereo1	1.94 639	2.77 632	1.52 643	3.73 698	1.51 666	2.13 667	1.42 667	2.32 686	1.52 668	2.31 690	1.50 668	2.53 694	1.59 657	2.34 688	1.56 668	1.91 639	1.36 628	1.86 665	1.31 654	2.07 661	1.53 666

4.25w-stereo	1.98 640	2.72 626	1.46 637	3.47 687	1.43 663	2.07 665	1.98 708	2.53 698	1.52 668	2.71 705	1.98 719	1.81 651	1.62 660	1.96 659	1.36 660	1.88 637	2.00 684	2.53 710	1.61 684	1.74 642	1.15 592

4.5w-stereo	1.99 641	2.33 598	1.81 659	3.28 677	1.68 682	1.94 656	1.99 711	2.72 702	1.70 687	2.72 706	1.99 722	1.97 658	1.68 669	1.76 650	1.29 655	1.91 639	2.02 690	2.53 710	1.61 684	1.75 643	1.16 595

2.75w_new	1.99 641	2.34 602	1.81 659	3.14 669	1.62 671	1.94 656	1.99 711	2.72 702	1.71 689	2.72 706	1.99 722	1.90 654	1.73 681	1.82 655	1.29 655	2.37 682	2.01 686	2.31 696	1.42 665	1.77 644	1.22 647

3.75w	1.99 641	2.31 596	1.83 667	3.16 671	1.65 673	1.93 655	1.98 708	2.72 702	1.68 679	2.73 711	1.97 713	2.00 660	1.72 680	1.81 654	1.25 651	2.27 672	2.01 686	2.38 701	1.42 665	1.71 640	1.24 650

2w_stereo	1.99 641	2.36 605	1.81 659	3.24 675	1.67 678	1.94 656	1.98 708	2.72 702	1.68 679	2.72 706	1.94 710	1.98 659	1.74 683	1.79 653	1.27 652	1.95 642	2.00 684	2.53 710	1.60 680	1.68 639	1.15 592

2.25w	2.00 645	1.86 559	1.98 693	2.95 666	2.17 721	2.26 683	1.35 655	2.42 692	2.00 720	2.07 667	1.27 652	2.53 694	1.99 703	2.29 685	1.49 667	2.21 664	1.32 615	1.85 662	1.87 710	2.52 691	1.62 687

4.25_new	2.00 645	2.33 598	1.82 664	3.32 680	1.69 687	1.95 659	1.99 711	2.72 702	1.71 689	2.72 706	1.97 713	2.01 661	1.74 683	1.77 651	1.28 653	2.18 660	2.01 686	2.48 708	1.58 675	1.65 636	1.17 596

4.5w_new	2.00 645	2.33 598	1.82 664	3.32 680	1.69 687	1.95 659	1.99 711	2.72 702	1.71 689	2.72 706	1.97 713	2.01 661	1.74 683	1.77 651	1.28 653	2.18 660	2.01 686	2.48 708	1.58 675	1.65 636	1.17 596

4.5_new	2.00 645	1.84 555	1.98 693	2.77 659	2.16 719	2.27 684	1.28 652	2.09 658	1.98 717	2.01 660	1.28 653	2.71 707	1.98 701	2.51 697	1.65 673	2.26 669	1.33 622	1.87 666	1.87 710	2.49 687	1.60 676

TRStereo	2.00 645	2.13 581	1.85 670	2.27 627	1.84 699	2.28 686	1.84 696	2.29 681	1.86 706	2.30 687	1.87 702	2.30 681	1.87 691	2.08 663	1.72 693	2.08 649	1.72 660	2.08 685	1.72 702	2.08 663	1.72 697

XX-Stereo	2.00 645	2.13 581	1.85 670	2.27 627	1.84 699	2.28 686	1.84 696	2.29 681	1.86 706	2.30 687	1.87 702	2.30 681	1.87 691	2.08 663	1.72 693	2.08 649	1.72 660	2.08 685	1.72 702	2.08 663	1.72 697

EAI-Stereo	2.00 645	2.13 581	1.85 670	2.27 627	1.84 699	2.28 686	1.84 696	2.29 681	1.86 706	2.30 687	1.87 702	2.30 681	1.87 691	2.08 663	1.72 693	2.08 649	1.72 660	2.08 685	1.72 702	2.08 663	1.72 697

2.5w	2.01 652	2.40 607	1.37 630	3.28 677	2.01 711	2.71 708	1.43 670	1.82 647	1.83 704	1.90 653	1.41 665	2.71 707	1.35 648	2.71 707	1.85 705	2.66 694	1.53 641	1.64 656	1.23 648	2.53 694	1.87 707

4w-stereo	2.02 653	2.72 626	1.44 635	3.36 683	1.59 669	2.48 695	1.72 692	2.28 679	1.24 652	2.24 685	1.65 678	2.56 699	1.32 646	2.39 691	1.98 716	2.67 696	1.51 639	1.66 657	1.24 649	2.53 694	1.88 710

IGEV	2.02 653	2.20 588	1.82 664	2.90 665	2.16 719	2.41 692	1.25 648	2.00 654	1.98 717	1.99 658	1.31 655	2.72 711	1.93 697	2.67 706	1.69 688	2.26 669	1.32 615	1.83 661	1.87 710	2.53 694	1.61 681

3.25w_new	2.03 655	2.72 626	1.35 620	3.33 682	1.57 667	2.72 709	1.53 672	2.15 663	1.33 656	2.15 669	1.60 674	2.63 703	1.30 644	2.72 709	1.99 717	2.67 696	1.53 641	1.75 660	1.25 651	2.53 694	1.87 707

3.5w_stereo	2.03 655	2.72 626	1.35 620	3.41 684	1.57 667	2.72 709	1.49 671	2.01 655	1.34 657	2.15 669	1.61 676	2.63 703	1.36 649	2.72 709	1.99 717	2.66 694	1.58 647	1.68 658	1.24 649	2.53 694	1.87 707

UniTT-Stereo	2.03 655	3.43 651	0.72 502	3.42 685	0.73 543	3.27 721	0.68 523	3.38 722	0.69 531	3.29 721	0.72 547	3.28 721	0.70 534	3.35 723	0.68 520	3.39 706	0.68 491	3.31 719	0.69 543	3.37 705	0.73 539

3.25w	2.04 658	2.20 588	1.48 638	3.03 667	2.17 721	2.63 706	1.39 663	1.96 651	1.95 716	1.96 654	1.37 661	2.71 707	1.96 700	2.71 707	1.73 698	2.26 669	1.32 615	1.87 666	1.87 710	2.51 690	1.63 690

3w_stereo	2.04 658	2.24 592	1.70 651	3.15 670	2.18 723	2.49 696	1.26 650	2.03 656	1.98 717	1.98 657	1.33 656	2.72 711	1.99 703	2.59 700	1.72 693	2.22 665	1.33 622	1.85 662	1.88 715	2.50 689	1.58 673

1w_stereo	2.05 660	2.32 597	1.35 620	3.74 699	2.01 711	2.73 711	1.42 667	1.88 648	1.93 715	2.03 662	1.28 653	2.71 707	1.99 703	2.72 709	1.72 693	2.20 663	1.32 615	1.87 666	1.86 709	2.45 683	1.54 667

zzzzzz3	2.07 661	5.00 688	1.93 681	2.28 632	1.66 674	2.19 671	1.66 676	2.18 665	1.67 674	2.19 674	1.66 681	2.18 667	1.67 667	2.18 668	1.66 676	2.15 652	1.85 673	2.05 675	1.59 677	2.05 653	1.59 674

noway2	2.07 661	4.96 685	1.92 678	2.28 632	1.66 674	2.20 674	1.66 676	2.19 668	1.66 671	2.19 674	1.65 678	2.19 670	1.68 669	2.18 668	1.65 673	2.15 652	1.86 677	2.06 679	1.59 677	2.06 657	1.60 676

LiteMatch*	2.07 661	1.30 494	5.73 746	6.28 733	0.79 558	1.33 631	0.80 555	1.30 626	1.02 589	1.33 630	0.84 565	1.33 634	0.97 563	1.28 633	1.04 581	6.05 744	5.89 740	1.28 641	0.76 557	1.28 623	0.88 558

noway7	2.08 664	5.18 694	1.92 678	2.27 627	1.66 674	2.18 669	1.66 676	2.17 664	1.66 671	2.18 671	1.65 678	2.18 667	1.66 661	2.17 667	1.66 676	2.15 652	1.85 673	2.05 675	1.60 680	2.05 653	1.60 676

zzzz4	2.08 664	5.22 698	1.93 681	2.27 627	1.66 674	2.19 671	1.66 676	2.18 665	1.67 674	2.18 671	1.66 681	2.18 667	1.66 661	2.18 668	1.66 676	2.15 652	1.84 668	2.05 675	1.60 680	2.05 653	1.60 676

zzzz2	2.08 664	4.92 684	1.93 681	2.30 635	1.67 678	2.19 671	1.66 676	2.20 671	1.67 674	2.20 677	1.68 688	2.21 674	1.66 661	2.20 673	1.68 685	2.17 658	1.84 668	2.07 681	1.62 690	2.05 653	1.61 681

monster_256*512	2.09 667	5.21 697	1.98 693	2.30 635	1.67 678	2.18 669	1.66 676	2.20 671	1.67 674	2.19 674	1.67 683	2.19 670	1.66 661	2.19 671	1.66 676	2.15 652	1.86 677	2.05 675	1.60 680	2.06 657	1.61 681

zzz1	2.09 667	4.97 686	1.93 681	2.30 635	1.68 682	2.21 677	1.68 684	2.21 674	1.68 679	2.21 679	1.67 683	2.21 674	1.68 669	2.21 676	1.69 688	2.17 658	1.85 673	2.08 685	1.61 684	2.06 657	1.61 681

zzzzzzz1	2.10 669	5.20 696	1.93 681	2.38 645	1.68 682	2.20 674	1.67 682	2.20 671	1.68 679	2.20 677	1.67 683	2.20 673	1.68 669	2.20 673	1.67 684	2.24 667	1.86 677	2.06 679	1.61 684	2.06 657	1.62 687

GELT-Stereo	2.10 669	5.33 705	1.94 689	2.37 643	1.68 682	2.21 677	1.69 688	2.19 668	1.67 674	2.18 671	1.67 683	2.19 670	1.66 661	2.19 671	1.66 676	2.23 666	1.83 667	2.07 681	1.61 684	2.04 652	1.61 681

noway1	2.10 669	5.26 702	1.93 681	2.31 638	1.69 687	2.21 677	1.67 682	2.19 668	1.68 679	2.21 679	1.68 688	2.21 674	1.67 667	2.20 673	1.66 676	2.15 652	1.84 668	2.07 681	1.61 684	2.07 661	1.61 681

sCroCo_RVC	2.10 669	2.76 630	1.92 678	2.78 662	1.39 661	2.73 711	1.41 665	2.73 708	1.40 664	2.77 717	1.41 665	2.74 713	1.40 653	2.74 712	1.40 663	2.72 698	1.42 634	2.72 714	1.44 667	2.79 701	1.42 664

noway4	2.11 673	5.14 692	1.93 681	2.37 643	1.69 687	2.20 674	1.68 684	2.22 676	1.68 679	2.21 679	1.69 692	2.23 678	1.68 669	2.22 678	1.66 676	2.24 667	1.84 668	2.09 690	1.63 693	2.09 666	1.62 687

MoCha-V2	2.11 673	26.97 767	0.78 514	0.92 474	0.77 555	0.96 539	0.72 544	0.90 524	0.72 547	0.94 539	0.70 538	0.90 535	0.71 539	0.91 535	0.71 539	0.85 502	0.71 504	0.88 542	0.69 543	0.87 516	0.67 521

noway3	2.12 675	5.22 698	1.93 681	2.39 646	1.70 692	2.23 682	1.70 690	2.22 676	1.70 687	2.22 683	1.70 694	2.23 678	1.69 676	2.22 678	1.71 690	2.28 673	1.86 677	2.08 685	1.63 693	2.09 666	1.63 690

FBW_ROB	2.12 675	2.46 612	1.77 656	2.49 651	1.79 698	2.38 690	1.83 695	2.46 693	1.78 699	2.48 698	1.97 713	2.40 689	1.78 686	2.42 694	1.83 703	2.31 678	1.85 673	2.38 701	1.82 708	2.35 677	1.84 703

MonStereo	2.17 677	2.41 608	1.49 642	2.67 656	1.67 678	2.60 705	2.04 715	2.32 686	1.76 697	2.44 695	1.68 688	2.50 692	1.69 676	2.38 689	1.80 702	2.28 673	1.78 663	2.63 713	2.14 718	3.47 706	1.68 695

asda	2.17 677	2.54 613	1.81 659	3.47 687	1.78 697	2.50 698	1.86 700	2.61 700	1.68 679	2.61 702	1.83 698	2.37 688	1.73 681	2.44 695	1.88 711	2.51 691	1.84 668	2.34 698	1.62 690	2.23 670	1.77 702

asd	2.18 679	2.77 632	1.58 645	3.59 692	2.00 710	2.58 704	1.85 699	2.39 691	1.71 689	2.47 697	1.97 713	2.59 701	1.61 659	2.56 698	1.79 701	2.51 691	1.99 683	2.11 691	1.62 690	2.36 678	1.60 676

qwe	2.18 679	2.60 616	1.58 645	3.83 700	1.90 708	2.53 700	1.90 706	2.48 694	1.73 694	2.37 693	1.92 709	2.53 694	1.68 669	2.56 698	1.83 703	2.52 693	1.87 681	2.07 681	1.68 699	2.32 676	1.71 696

monsters	2.18 679	2.41 608	1.96 692	3.47 687	2.03 715	2.53 700	1.64 675	2.48 694	1.73 694	2.40 694	1.50 668	2.62 702	1.94 698	2.59 700	1.94 713	2.44 686	1.57 646	2.28 694	1.87 710	2.42 680	1.86 705

AIO_rvc	2.18 679	2.34 602	1.87 674	2.32 640	1.94 709	2.40 691	1.89 705	2.37 689	2.07 722	2.52 700	1.95 712	2.44 691	1.99 703	2.41 692	1.89 712	2.32 679	2.09 692	2.24 692	2.18 719	2.21 669	2.23 714

HUF	2.18 679	2.30 595	1.99 697	2.34 642	2.02 714	2.41 692	2.06 716	2.38 690	1.89 713	2.36 692	1.85 699	2.56 699	1.98 701	2.31 687	1.97 715	2.30 677	2.03 691	2.30 695	2.11 717	2.23 670	2.16 712

AIO_test	2.18 679	2.09 579	2.04 698	2.42 648	2.01 711	2.47 694	1.94 707	2.34 688	2.03 721	2.56 701	1.94 710	2.43 690	1.94 698	2.41 692	1.87 709	2.39 684	2.10 693	2.35 700	1.91 716	2.25 672	2.19 713

monsterstereo	2.20 685	2.33 598	1.95 690	3.65 694	2.07 716	2.49 696	1.61 673	2.48 694	1.83 704	2.45 696	1.61 676	2.67 706	1.86 689	2.64 702	1.94 713	2.48 690	1.66 656	2.34 698	1.68 699	2.40 679	1.86 705

LG-G_1	2.22 686	2.71 624	1.89 675	2.77 659	1.87 706	2.75 713	1.87 703	2.76 710	1.87 710	2.75 712	1.87 702	2.76 714	1.87 691	2.75 713	1.86 706	2.47 688	1.58 647	2.45 705	1.57 672	2.45 683	1.57 671

LG-G	2.22 686	2.71 624	1.89 675	2.77 659	1.87 706	2.75 713	1.87 703	2.76 710	1.87 710	2.75 712	1.87 702	2.76 714	1.87 691	2.75 713	1.86 706	2.47 688	1.58 647	2.45 705	1.57 672	2.45 683	1.57 671

LGtest1	2.22 686	2.70 622	1.89 675	2.76 658	1.86 702	2.75 713	1.86 700	2.75 709	1.86 706	2.75 712	1.86 700	2.77 716	1.87 691	2.75 713	1.86 706	2.46 687	1.58 647	2.45 705	1.56 671	2.45 683	1.56 669

RAStereo	2.23 689	3.64 654	0.76 510	3.65 694	0.86 565	3.66 726	0.76 549	3.67 726	0.81 563	3.66 723	0.76 553	3.66 724	0.77 547	3.68 725	0.77 550	3.68 709	0.77 513	3.69 724	0.77 559	3.70 708	0.77 548

UDGNet	2.23 689	5.40 709	1.72 654	2.48 650	1.69 687	2.51 699	1.69 688	2.51 697	1.72 693	2.50 699	1.69 692	2.52 693	1.69 676	2.50 696	1.68 685	2.41 685	1.70 659	2.42 703	1.69 701	2.42 680	1.64 692

NCCL2	2.28 691	2.27 593	2.28 700	2.28 632	2.28 724	2.27 684	2.29 720	2.28 679	2.28 723	2.27 686	2.28 725	2.28 680	2.27 711	2.27 684	2.28 724	2.28 673	2.28 698	2.27 693	2.29 723	2.27 673	2.29 715

Abc-Net	2.32 692	24.75 759	1.14 554	1.17 517	1.17 599	1.11 569	1.15 593	1.17 563	1.21 649	1.08 563	1.16 596	1.12 575	1.14 583	1.09 569	1.17 596	1.09 534	1.16 560	1.17 584	1.17 597	1.16 560	1.11 585
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 693	25.00 760	1.13 553	1.15 511	1.15 594	1.10 566	1.15 593	1.15 558	1.15 596	1.12 570	1.15 593	1.09 568	1.13 580	1.10 571	1.15 590	1.11 541	1.09 550	1.16 580	1.12 592	1.16 560	1.17 596

stereogan	2.33 693	24.38 758	1.18 560	1.18 518	1.18 602	1.14 572	1.18 597	1.19 566	1.19 603	1.14 574	1.18 600	1.14 576	1.18 589	1.14 576	1.18 597	1.14 545	1.14 558	1.19 589	1.19 598	1.15 558	1.19 600

RGC	2.36 695	25.48 761	1.19 562	1.15 511	1.15 594	1.10 566	1.16 595	1.17 563	1.16 597	1.12 570	1.16 596	1.11 574	1.13 580	1.09 569	1.18 597	1.10 536	1.15 559	1.16 580	1.12 592	1.14 555	1.12 587

NCC-stereo	2.36 695	25.52 762	1.17 558	1.15 511	1.17 599	1.11 569	1.11 588	1.15 558	1.16 597	1.10 564	1.16 596	1.10 570	1.15 584	1.14 576	1.13 588	1.09 534	1.11 554	1.15 579	1.16 596	1.17 565	1.17 596

AF-Net	2.37 697	25.71 763	1.17 558	1.13 507	1.15 594	1.15 573	1.18 597	1.19 566	1.16 597	1.10 564	1.15 593	1.10 570	1.18 589	1.12 575	1.15 590	1.10 536	1.10 553	1.17 584	1.15 594	1.16 560	1.12 587

Nwc_Net	2.37 697	25.95 764	1.15 556	1.14 508	1.15 594	1.08 563	1.14 591	1.17 563	1.16 597	1.14 574	1.15 593	1.08 566	1.15 584	1.11 573	1.14 589	1.10 536	1.11 554	1.16 580	1.09 591	1.16 560	1.15 592

CFNet_RVC	2.38 699	8.71 734	0.38 325	9.33 749	0.42 462	0.56 476	0.42 453	0.60 478	0.38 423	0.62 488	0.42 456	0.56 479	7.29 760	0.62 484	0.42 448	0.53 418	0.37 359	0.49 464	0.34 411	8.30 756	6.87 763

testmc14	2.43 700	10.48 747	8.02 758	8.93 748	0.31 370	0.44 403	0.30 315	0.42 354	0.30 324	0.42 348	0.30 328	0.42 362	0.30 324	0.42 357	0.30 314	8.88 759	6.99 749	0.41 413	0.28 344	0.39 372	0.28 333

edge stereo	2.43 700	27.07 768	1.14 554	1.06 499	1.14 592	1.08 563	1.17 596	1.16 561	1.14 595	1.10 564	1.16 596	1.09 568	1.16 588	1.10 571	1.16 594	1.10 536	1.11 554	1.16 580	1.19 598	1.13 554	1.11 585

FAT-Stereo	2.46 702	26.05 765	1.23 614	1.23 567	1.22 653	1.20 575	1.24 647	1.23 618	1.23 651	1.19 578	1.22 647	1.21 626	1.24 639	1.20 581	1.24 648	1.21 596	1.17 563	1.22 637	1.25 651	1.20 570	1.24 650

MCSU-Stereo	2.48 703	10.56 748	8.50 760	9.47 752	0.31 370	0.43 369	0.30 315	0.42 354	0.30 324	0.42 348	0.30 328	0.42 362	0.30 324	0.41 343	0.30 314	8.86 758	6.93 748	0.40 395	0.29 359	0.39 372	0.28 333

S-Stereo	2.51 704	26.86 766	1.23 614	1.22 565	1.22 653	1.24 623	1.25 648	1.22 616	1.24 652	1.21 624	1.24 649	1.19 580	1.27 641	1.19 580	1.24 648	1.19 548	1.20 565	1.25 639	1.19 598	1.24 619	1.23 649

Anonymous3	2.55 705	3.26 648	1.65 648	3.28 677	1.63 672	3.24 720	1.68 684	3.27 719	1.66 671	3.28 720	1.67 683	3.25 720	1.66 661	3.27 719	1.64 672	3.26 704	1.65 655	3.30 718	1.65 695	4.95 738	1.65 694

DNSM	2.56 706	4.43 676	3.08 723	4.09 702	1.86 702	2.66 707	1.86 700	2.66 701	1.87 710	2.66 704	1.86 700	2.66 705	1.86 689	2.66 705	1.87 709	3.82 711	2.94 706	2.42 703	1.73 705	2.42 680	1.73 700

MIF-Stereo (partial)	2.58 707	3.31 649	0.66 478	3.18 672	0.66 528	3.18 719	0.66 514	3.21 718	0.67 520	3.19 719	0.66 522	3.19 719	0.66 516	3.31 721	0.68 520	5.09 736	1.79 665	8.23 763	1.67 697	6.18 747	1.38 662

MSMDNet	2.65 708	10.14 745	0.33 291	9.74 753	0.32 384	0.87 528	0.33 383	2.95 716	0.68 526	0.49 434	0.34 399	0.49 440	5.70 755	0.49 439	0.33 379	0.42 342	9.57 756	0.41 413	0.31 388	8.36 757	0.65 516

pcwnet_v2	2.66 709	9.89 743	0.33 291	9.89 754	0.32 384	0.50 452	0.32 372	0.49 431	0.33 391	0.49 434	0.34 399	0.49 440	8.76 762	0.48 432	0.33 379	0.41 328	9.58 757	0.40 395	0.29 359	9.01 760	0.63 508

CFNet_pseudo	2.67 710	9.36 739	0.32 286	10.99 759	0.33 397	0.85 525	0.33 383	0.49 431	0.33 391	0.49 434	0.32 382	0.49 440	7.26 759	0.49 439	0.33 379	0.41 328	9.62 758	0.41 413	0.29 359	10.03 764	0.29 342

TestStereo_HL2	2.73 711	0.41 228	11.06 761	14.13 762	0.30 323	0.44 403	0.28 292	0.43 362	0.29 309	0.43 355	0.28 298	0.43 371	0.29 315	0.43 364	0.28 288	13.51 763	10.37 763	0.41 413	0.27 323	0.38 324	0.27 305

CFNet_ucs	2.73 711	9.64 741	0.33 291	9.92 755	0.32 384	0.49 443	0.33 383	0.49 431	0.33 391	0.49 434	0.33 391	0.49 440	8.98 763	0.48 432	0.33 379	0.41 328	9.96 761	0.40 395	0.29 359	10.12 765	0.54 487

UCFNet_RVC	2.75 713	10.06 744	0.29 255	10.31 758	0.29 311	0.42 362	0.29 307	0.43 362	0.29 309	0.42 348	0.29 313	0.42 362	9.87 765	0.43 364	0.29 304	0.36 283	9.84 760	0.36 327	0.26 285	9.77 763	0.26 267

TestStereo_HL3	2.76 714	0.41 228	11.46 764	14.11 761	0.30 323	0.45 417	0.29 307	0.43 362	0.29 309	0.43 355	0.29 313	0.43 371	0.28 303	0.44 395	0.30 314	13.57 764	10.32 762	0.41 413	0.27 323	0.38 324	0.27 305

GGDA	2.76 714	0.41 228	11.34 763	14.28 763	0.30 323	0.44 403	0.29 307	0.43 362	0.29 309	0.43 355	0.28 298	0.43 371	0.28 303	0.43 364	0.29 304	13.45 762	10.57 764	0.41 413	0.27 323	0.38 324	0.27 305

TestStereo-Hl	2.78 716	0.42 239	11.23 762	14.38 764	0.30 323	0.44 403	0.30 315	0.43 362	0.28 299	0.43 355	0.29 313	0.44 406	0.29 315	0.44 395	0.29 304	13.64 765	10.73 765	0.41 413	0.27 323	0.38 324	0.27 305

ccs_rob	2.79 717	10.17 746	0.32 286	10.00 756	0.33 397	0.49 443	0.33 383	1.90 650	0.32 381	0.51 456	0.33 391	0.49 440	9.24 764	0.49 439	0.33 379	0.41 328	9.82 759	0.41 413	0.28 344	9.34 761	0.29 342

PCWNet_CMD	2.80 718	9.82 742	0.32 286	10.09 757	0.32 384	0.49 443	0.33 383	3.34 721	0.33 391	0.49 434	0.33 391	0.49 440	8.73 761	0.48 432	0.33 379	0.41 328	9.22 755	0.42 429	0.29 359	9.55 762	0.31 367

NLSM1	2.93 719	3.24 647	2.57 708	4.04 701	2.66 727	3.30 722	2.55 723	3.29 720	2.55 725	3.35 722	2.48 727	3.28 721	2.47 713	3.34 722	2.49 725	3.26 704	2.55 704	3.13 716	2.57 726	3.00 703	2.46 722

StereoVision	3.15 720	5.00 688	0.89 526	4.83 719	1.00 578	3.93 727	1.27 651	6.37 756	1.34 657	5.67 756	1.26 651	5.84 757	1.27 641	5.03 753	1.24 648	5.10 737	1.09 550	4.61 737	0.57 512	5.62 745	1.12 587

MaDis-Stereo	3.19 721	6.02 720	1.12 551	5.61 729	1.16 598	5.43 754	1.02 584	5.15 753	0.70 539	5.43 753	1.21 646	5.03 754	0.97 563	4.85 747	0.99 573	4.53 718	1.16 560	5.53 753	1.25 651	5.37 743	1.30 653

sAnonymous2	3.31 722	2.63 617	1.38 632	3.71 696	1.86 702	4.70 746	1.11 588	4.82 749	2.72 727	5.45 754	1.98 719	4.59 739	2.64 714	2.65 703	6.21 760	4.37 714	1.08 548	5.16 751	2.24 721	4.52 720	2.39 720

CroCo_RVC	3.31 722	2.63 617	1.38 632	3.71 696	1.86 702	4.70 746	1.11 588	4.82 749	2.72 727	5.45 754	1.98 719	4.59 739	2.64 714	2.65 703	6.21 760	4.37 714	1.08 548	5.16 751	2.24 721	4.52 720	2.39 720

DPSNet	3.66 724	3.60 653	3.62 732	3.63 693	3.64 749	3.65 725	3.65 749	3.66 725	3.67 746	3.67 724	3.65 747	3.67 725	3.66 735	3.66 724	3.68 744	3.68 709	3.66 725	3.67 723	3.68 749	3.67 707	3.67 748

NLCSM	3.67 725	4.08 668	3.19 728	4.80 718	3.26 742	3.99 730	3.24 744	4.25 732	3.18 742	4.09 728	3.27 742	4.14 730	3.18 730	4.13 730	3.28 740	4.06 712	3.10 715	3.85 728	3.14 740	3.91 713	3.27 744

STTStereo	3.73 726	30.40 772	2.37 704	2.39 646	2.31 726	2.35 689	2.33 721	2.29 681	2.42 724	2.32 691	2.34 726	2.33 684	2.36 712	2.30 686	2.27 723	2.35 681	2.22 697	2.31 696	2.22 720	2.29 675	2.34 719

rvit_105_1	3.83 727	5.22 698	3.01 713	4.53 706	3.01 730	4.51 734	3.01 729	4.56 736	3.04 730	4.53 735	3.03 731	4.55 737	3.03 718	4.56 736	3.04 727	4.57 720	3.05 708	4.57 732	3.05 731	4.57 722	3.05 729

rvit_stereo_0081	3.83 727	5.23 701	3.01 713	4.53 706	3.03 732	4.55 740	3.02 730	4.56 736	3.04 730	4.52 733	3.02 729	4.54 735	3.03 718	4.56 736	3.04 727	4.57 720	3.05 708	4.57 732	3.05 731	4.58 723	3.05 729

rvit_stereo_0081_aga	3.86 729	5.33 705	3.02 716	4.55 712	3.04 736	4.54 736	3.02 730	4.64 743	3.06 734	4.54 737	3.04 733	4.62 744	3.08 725	4.62 742	3.07 732	4.58 723	3.06 712	4.60 736	3.08 735	4.63 726	3.07 733

rvit_stereo_0082	3.86 729	5.82 718	3.01 713	4.53 706	3.03 732	4.54 736	3.02 730	4.56 736	3.04 730	4.53 735	3.02 729	4.55 737	3.04 721	4.57 739	3.05 729	4.57 720	3.05 708	4.58 734	3.05 731	4.58 723	3.06 732

rvit_0105_6	3.87 731	5.73 717	3.10 724	4.69 716	3.12 740	4.54 736	3.02 730	4.56 736	3.04 730	4.54 737	3.03 731	4.54 735	3.04 721	4.56 736	3.05 729	4.58 723	3.05 708	4.58 734	3.05 731	4.58 723	3.05 729

rvit_stereo_0080	3.89 732	5.70 715	3.04 718	4.54 709	3.03 732	4.56 741	3.05 736	4.60 740	3.07 735	4.58 740	3.06 734	4.59 739	3.06 723	4.61 740	3.08 733	4.63 725	3.09 713	4.64 738	3.10 736	4.65 727	3.10 736

whm_eth	3.89 732	5.70 715	3.04 718	4.54 709	3.03 732	4.56 741	3.05 736	4.60 740	3.07 735	4.58 740	3.06 734	4.59 739	3.06 723	4.61 740	3.08 733	4.63 725	3.09 713	4.64 738	3.10 736	4.65 727	3.10 736

rvit_0105_4	3.91 734	5.47 713	3.02 716	4.54 709	3.02 731	4.54 736	3.03 734	4.75 746	3.17 741	4.57 739	3.06 734	4.61 743	3.16 729	4.65 743	3.09 735	4.66 727	3.11 716	4.68 741	3.18 742	4.81 733	3.16 741

rvit_0105_3	3.91 734	5.33 705	3.06 721	4.60 714	3.07 738	4.60 743	3.06 738	4.62 742	3.08 738	4.60 742	3.07 737	4.62 744	3.08 725	4.67 744	3.10 736	4.70 728	3.11 716	4.77 745	3.19 743	4.77 732	3.14 740

rvit_stereo_0083	3.92 736	5.30 704	3.06 721	4.61 715	3.09 739	4.67 745	3.08 739	4.66 744	3.09 739	4.62 743	3.10 739	4.66 747	3.11 727	4.67 744	3.16 738	4.72 730	3.16 719	4.77 745	3.11 738	4.66 729	3.11 738

rvit_stereo_ft	3.93 737	5.44 711	3.05 720	4.59 713	3.06 737	4.61 744	3.08 739	4.67 745	3.12 740	4.63 744	3.10 739	4.65 746	3.11 727	4.69 746	3.13 737	4.70 728	3.14 718	4.71 743	3.15 741	4.74 730	3.16 741

rvit_0105_5	4.10 738	5.40 709	3.13 727	4.71 717	3.15 741	4.72 748	3.10 741	4.90 751	3.27 743	4.69 745	3.16 741	4.84 751	3.25 731	4.96 750	3.34 741	5.05 735	3.39 724	5.10 750	3.40 744	5.11 740	3.42 745

MLG-Stereo_test1	4.25 739	5.34 708	3.61 731	5.31 725	3.63 748	5.23 752	3.57 747	5.38 754	3.65 745	5.23 751	3.47 744	4.76 748	3.74 738	4.85 747	3.71 745	4.96 732	3.18 721	4.71 743	2.92 728	4.86 736	2.90 726

MLG-Stereo_test3	4.26 740	4.85 682	3.95 735	5.35 726	3.60 747	4.75 749	3.76 750	5.49 755	3.71 747	5.39 752	3.69 748	4.82 750	3.66 735	4.85 747	3.73 748	4.93 731	3.19 722	4.69 742	2.99 730	4.84 735	2.98 728

MLG-Stereo_test2	4.28 741	5.46 712	3.69 733	4.86 721	3.72 750	5.58 755	3.42 745	4.81 748	3.77 751	4.85 747	3.72 749	5.55 756	3.63 734	5.58 754	3.53 743	4.41 717	3.28 723	4.99 749	2.95 729	4.75 731	3.13 739

RAFT+CT+SA	4.28 741	7.62 727	4.91 740	5.55 728	2.28 724	3.09 717	3.64 748	4.49 734	3.07 735	4.80 746	3.35 743	4.77 749	3.70 737	4.29 733	3.05 729	5.58 739	5.98 742	3.58 722	3.78 751	4.26 716	3.72 749

SA	4.33 743	7.35 724	6.85 752	5.96 731	4.09 754	3.59 724	3.15 742	3.82 727	2.64 726	3.91 725	3.85 750	3.57 723	2.72 716	3.13 718	4.03 751	7.09 752	6.86 747	3.57 721	3.12 739	3.85 709	3.51 747

Sa-1000	4.34 744	8.37 730	6.84 751	6.98 740	4.45 757	3.58 723	3.00 728	3.42 723	3.39 744	2.61 702	4.00 753	3.83 727	4.01 746	3.90 727	3.90 749	5.98 743	5.62 739	3.76 725	2.34 724	4.35 718	2.47 723

TestStereo1	4.60 745	8.41 731	6.44 749	6.86 738	3.79 751	3.97 728	3.78 751	3.99 729	3.74 748	3.97 726	3.52 745	3.94 728	3.58 732	3.98 728	3.72 746	6.82 749	6.50 745	3.76 725	3.66 747	3.90 710	3.74 751

SA-5K	4.60 745	8.41 731	6.44 749	6.86 738	3.79 751	3.97 728	3.78 751	3.99 729	3.74 748	3.97 726	3.52 745	3.94 728	3.58 732	3.98 728	3.72 746	6.82 749	6.50 745	3.76 725	3.66 747	3.90 710	3.74 751

DispFullNet	4.61 747	4.84 681	3.12 725	5.00 723	3.57 746	4.75 749	3.03 734	7.75 762	4.17 755	4.91 749	3.09 738	6.20 758	3.95 744	6.71 758	3.51 742	5.30 738	3.67 726	5.86 757	3.63 746	5.61 744	3.46 746

test_5	4.62 748	7.55 726	6.23 747	6.32 734	3.40 745	5.29 753	3.50 746	3.53 724	4.11 754	4.28 730	4.47 757	4.26 733	4.38 749	3.68 725	3.24 739	5.89 741	5.60 738	4.84 747	3.50 745	4.33 717	3.93 755

raft_robust	4.71 749	7.75 728	5.40 745	6.81 737	3.31 743	4.28 733	4.20 756	4.32 733	4.37 757	4.35 732	4.35 756	4.14 730	3.75 739	4.30 734	4.20 754	6.67 748	6.37 743	3.36 720	4.24 757	4.86 736	3.25 743

cross-raft	4.83 750	7.52 725	6.43 748	6.63 735	3.96 753	4.51 734	3.99 754	4.49 734	3.96 753	4.52 733	3.96 752	4.50 734	3.97 745	4.50 735	3.97 750	6.65 747	6.44 744	4.33 729	3.92 753	4.35 718	3.91 754

test_4	4.88 751	8.13 729	6.98 753	7.46 741	4.44 756	4.25 732	3.85 753	4.04 731	3.92 752	4.13 729	3.91 751	4.18 732	3.84 742	4.14 731	4.06 752	7.01 751	7.13 750	4.53 730	3.72 750	4.09 714	3.72 749

TestStereo	4.88 751	4.75 680	4.79 738	4.87 722	4.92 758	4.81 751	4.90 759	4.78 747	4.77 758	4.87 748	4.89 758	4.90 752	4.91 751	4.99 751	4.79 756	4.98 733	4.87 735	4.87 748	4.92 759	5.00 739	5.00 758

test_3	5.01 753	8.86 736	7.77 755	8.09 743	2.76 729	4.13 731	4.05 755	3.88 728	3.76 750	4.33 731	4.13 754	3.71 726	3.91 743	4.21 732	4.06 752	7.93 753	7.69 752	4.53 730	3.91 752	4.17 715	4.29 757

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 754	50.87 783	2.78 709	2.87 664	2.71 728	2.78 716	0.47 472	2.88 715	2.86 729	1.89 652	2.67 728	2.79 717	2.79 717	2.78 716	2.83 726	2.82 699	2.82 705	2.83 715	2.77 727	2.83 702	2.76 724
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	5.10 755	5.15 693	4.49 737	5.07 724	3.37 744	6.87 758	4.75 758	5.04 752	6.34 762	7.84 762	5.06 759	6.72 762	4.09 747	4.99 751	5.44 759	5.03 734	3.16 719	4.67 740	4.86 758	5.15 741	3.89 753

U	5.15 756	8.49 733	1.81 659	8.49 745	1.77 696	8.49 763	1.77 693	8.51 764	1.77 698	8.49 764	1.77 697	8.50 764	1.78 686	8.58 764	1.77 700	8.54 756	1.78 663	8.55 764	1.78 707	8.55 758	1.84 703

SGM-Forest	5.21 757	5.92 719	4.08 736	6.18 732	4.16 755	6.31 757	4.34 757	6.50 757	4.33 756	6.14 758	4.21 755	6.61 761	4.55 750	6.67 757	4.48 755	5.94 742	3.94 728	5.85 756	4.03 755	5.79 746	4.17 756
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 758	9.16 738	8.03 759	8.09 743	5.62 761	6.11 756	6.35 762	6.85 759	4.94 759	6.08 757	6.29 764	4.98 753	6.43 756	6.22 755	6.36 762	6.16 745	7.47 751	5.82 755	5.44 762	7.11 752	5.68 761

rvit_stereo_0075_2	6.64 759	8.80 735	5.25 742	7.89 742	5.27 760	7.90 762	5.27 760	7.92 763	5.28 760	7.91 763	5.29 761	7.93 763	5.27 752	7.92 763	5.28 757	7.93 753	5.28 737	7.93 762	5.29 761	7.93 755	5.28 760

RAFT	6.73 760	9.36 739	7.40 754	8.51 746	6.55 762	6.88 759	6.60 763	6.79 758	6.60 763	6.80 759	6.72 765	5.31 755	5.50 754	6.61 756	6.61 763	8.42 755	5.89 740	5.73 754	5.45 763	6.61 748	6.24 762

SGM+DAISY	7.06 761	9.15 737	5.38 744	8.84 747	5.18 759	8.80 764	5.31 761	8.79 765	5.28 760	8.89 765	5.20 760	8.93 765	5.33 753	8.95 765	5.36 758	8.70 757	5.21 736	8.74 765	5.20 760	8.89 759	5.15 759

test-v	7.53 762	11.89 749	7.98 756	9.36 750	7.14 763	7.06 760	7.09 764	7.37 760	6.91 764	7.29 760	5.71 762	6.45 759	6.93 757	6.73 759	7.27 764	8.93 760	7.85 753	6.98 760	6.80 764	7.56 753	7.34 764

test-2	7.53 762	11.89 749	7.98 756	9.36 750	7.14 763	7.06 760	7.09 764	7.37 760	6.91 764	7.29 760	5.71 762	6.45 759	6.93 757	6.73 759	7.27 764	8.93 760	7.85 753	6.98 760	6.80 764	7.56 753	7.34 764

PA-Net	11.80 764	223.51 790	0.62 465	0.59 407	0.71 540	0.59 484	0.73 545	0.67 491	0.73 550	0.55 472	0.61 514	0.60 487	0.74 542	0.63 489	0.73 542	0.66 456	0.60 470	0.69 509	0.66 533	0.72 488	0.65 516
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 765	23.00 757	15.00 765	23.00 771	15.00 765	24.00 771	16.00 766	24.00 772	16.00 766	22.00 772	15.00 766	23.00 772	16.00 766	23.00 772	15.00 766	22.00 772	15.00 766	22.00 772	15.00 766	22.00 772	15.00 766

rafts_anoy	20.00 766	20.00 751	20.00 766	20.00 765	20.00 766	20.00 765	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767

raft+_RVC	20.00 766	20.00 751	20.00 766	20.00 765	20.00 766	20.00 765	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767

raftrobust	20.00 766	20.00 751	20.00 766	20.00 765	20.00 766	20.00 765	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767

CasAABBNet	20.00 766	20.00 751	20.00 766	20.00 765	20.00 766	20.00 765	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767

RALCasStereoNet	20.00 766	20.00 751	20.00 766	20.00 765	20.00 766	20.00 765	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767

RALAANet	20.00 766	20.00 751	20.00 766	20.00 765	20.00 766	20.00 765	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767	20.00 766	20.00 767

111	30.40 772	30.94 773	29.72 773	32.61 772	30.02 773	33.57 772	30.47 774	31.50 773	29.39 774	30.98 773	29.11 774	29.78 773	30.39 777	29.45 773	30.76 777	30.08 773	29.02 774	29.92 773	30.32 777	29.86 773	30.17 774

WCMA_ROB	31.10 773	35.43 777	27.12 772	39.51 784	23.10 772	38.78 784	25.30 773	37.49 785	25.39 773	37.29 784	27.02 773	38.52 785	26.48 773	37.80 784	26.44 773	36.28 780	22.65 773	33.90 777	22.30 773	37.10 782	24.18 773

DCANet-4	35.22 774	34.54 774	35.08 779	33.58 776	35.47 780	34.55 773	35.53 781	36.08 779	35.85 778	35.92 779	35.77 780	35.18 779	35.48 779	35.39 779	37.15 784	34.55 779	33.92 778	35.02 780	34.90 779	35.79 777	34.74 781

ADStereo(finetuned)	36.13 775	36.63 778	38.07 784	36.97 777	33.25 777	35.91 777	34.45 778	36.36 780	32.99 775	38.14 785	36.71 781	36.69 780	34.13 778	38.57 785	40.79 785	37.60 785	36.58 781	35.90 781	33.36 778	35.42 776	34.04 778

fast-reg	37.00 776	37.00 779	37.00 780	37.00 778	37.00 781	37.00 780	37.00 782	37.00 781	37.00 779	37.00 780	37.00 782	37.00 781	37.00 780	37.00 780	37.00 780	37.00 781	37.00 782	37.00 782	37.00 782	37.00 778	37.00 782

Reg-Stereo(zero)	37.00 776	37.00 779	37.00 780	37.00 778	37.00 781	37.00 780	37.00 782	37.00 781	37.00 779	37.00 780	37.00 782	37.00 781	37.00 780	37.00 780	37.00 780	37.00 781	37.00 782	37.00 782	37.00 782	37.00 778	37.00 782

FLISNet	37.00 776	37.00 779	37.00 780	37.00 778	37.00 781	37.00 780	37.00 782	37.00 781	37.00 779	37.00 780	37.00 782	37.00 781	37.00 780	37.00 780	37.00 780	37.00 781	37.00 782	37.00 782	37.00 782	37.00 778	37.00 782

CoSv	37.00 776	37.00 779	37.00 780	37.00 778	37.00 781	37.00 780	37.00 782	37.00 781	37.00 779	37.00 780	37.00 782	37.00 781	37.00 780	37.00 780	37.00 780	37.00 781	37.00 782	37.00 782	37.00 782	37.00 778	37.00 782

MDST_ROB	69.83 780	87.70 784	41.95 785	113.75 787	65.62 787	75.05 785	55.25 787	75.64 787	45.04 783	71.61 786	41.75 786	72.81 786	44.06 784	68.38 786	44.63 786	101.89 788	59.57 788	107.10 788	61.05 788	104.38 785	59.38 788

NOSS_ROB	102.95 781	153.00 788	121.00 788	51.00 785	44.00 785	165.00 788	127.00 788	153.00 788	119.00 785	164.00 789	125.00 788	168.00 789	120.00 786	153.00 788	117.00 788	49.00 786	44.00 786	49.00 786	44.00 786	49.00 783	44.00 786

CBMV	128.50 782	1422.70 796	53.10 786	79.50 786	51.30 786	77.30 786	49.70 786	74.00 786	48.20 784	77.20 787	48.80 787	73.90 787	48.00 785	73.80 787	48.80 787	70.40 787	45.10 787	68.90 787	46.10 787	68.20 784	45.00 787
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 783	171.00 789	160.68 791	162.58 788	160.59 789	164.01 787	160.35 790	158.51 789	158.56 787	158.34 788	160.12 790	158.56 788	159.92 788	157.26 789	158.94 790	154.38 789	158.36 789	155.75 789	159.13 791	153.67 786	154.07 790
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	189.29 784	560.34 793	182.58 792	229.00 790	135.68 788	197.79 789	135.52 789	197.80 790	135.44 786	197.75 790	135.49 789	197.90 790	135.51 787	197.84 790	135.75 789	217.37 791	171.11 790	183.74 790	127.67 790	183.56 787	127.88 789

AE-Stereo	201.80 785	123.00 785	115.00 787	219.00 789	218.00 791	223.00 790	244.00 792	217.00 791	236.00 789	202.00 791	203.00 791	205.00 791	208.00 789	225.00 791	204.00 791	210.00 790	198.00 791	197.00 791	184.00 792	204.00 788	201.00 791

MGS-Stereo	239.45 786	123.00 785	135.00 789	266.00 791	286.00 792	277.00 791	305.00 793	271.00 792	242.00 790	274.00 792	279.00 793	255.00 792	270.00 791	268.00 792	297.00 793	221.00 792	247.00 793	216.00 792	123.00 789	217.00 789	217.00 793

EGLCR-Stereo	246.90 787	129.00 787	139.00 790	266.00 791	286.00 792	277.00 791	305.00 793	271.00 792	242.00 790	274.00 792	279.00 793	255.00 792	270.00 791	268.00 792	297.00 793	230.00 793	247.00 793	216.00 792	223.00 794	237.00 790	227.00 794

DLCB_ROB	284.23 788	354.61 791	207.27 793	363.24 793	206.46 790	364.72 793	210.41 791	364.72 794	210.41 788	364.81 794	208.64 792	364.81 794	208.64 790	364.72 794	210.41 792	354.70 794	205.53 792	354.70 794	205.53 793	354.70 791	205.53 792

LE_ROB	396.57 789	471.28 792	329.84 794	471.48 794	308.15 794	526.83 794	322.10 795	488.15 795	323.76 792	495.46 795	317.97 795	497.17 795	320.10 793	481.62 795	326.76 795	462.71 795	298.97 795	466.16 795	285.98 795	447.62 792	289.21 795

SGM-ForestM	596.69 790	677.77 794	444.52 795	699.85 795	517.25 795	732.94 795	488.29 796	770.79 796	460.11 793	750.81 796	487.98 796	792.79 796	499.41 794	730.90 796	475.81 796	720.03 796	491.16 796	663.96 796	418.60 796	674.76 793	436.05 796

CBMV_ROB	818.48 791	913.88 795	709.52 796	862.84 796	597.78 796	1073.99 796	700.52 797	1015.66 797	702.59 794	1115.65 797	760.02 797	1130.24 797	721.57 795	1037.41 797	692.65 797	814.05 797	564.29 797	843.28 797	595.31 797	915.51 794	602.92 797

tt	500032.53 792	34.60 775	29.72 773	37.47 782	34.41 778	36.85 778	35.22 779	34.71 777	33.55 776	34.50 774	35.43 778	33.81 777	10000000.00 796	33.57 777	33.13 778	33.68 777	35.00 779	34.03 778	35.26 780	30.96 774	34.63 779

DCANet	500032.53 792	34.60 775	29.72 773	37.47 782	34.41 778	36.85 778	35.22 779	34.71 777	33.55 776	34.50 774	35.43 778	33.81 777	10000000.00 796	33.57 777	33.13 778	33.68 777	35.00 779	34.03 778	35.26 780	30.96 774	34.63 779

fff	1000028.16 794	29.62 769	29.72 773	32.61 772	30.02 773	35.13 774	31.83 775	32.07 774	10000000.00 795	35.27 776	29.82 775	32.45 774	30.15 774	32.35 774	30.09 774	31.04 774	29.55 775	30.64 774	30.14 774	10000000.00 795	30.77 775

csc	1000028.16 794	29.62 769	29.72 773	32.61 772	30.02 773	35.13 774	31.83 775	32.07 774	10000000.00 795	35.27 776	29.82 775	32.45 774	30.15 774	32.35 774	30.09 774	31.04 774	29.55 775	30.64 774	30.14 774	10000000.00 795	30.77 775

cscssc	1000028.16 794	29.62 769	29.72 773	32.61 772	30.02 773	35.13 774	31.83 775	32.07 774	10000000.00 795	35.27 776	29.82 775	32.45 774	30.15 774	32.35 774	30.09 774	31.04 774	29.55 775	30.64 774	30.14 774	10000000.00 795	30.77 775

real-time stereo	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 796	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798

111111	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 796	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798

SGD-Stereo	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 796	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798

IGEV-Stereo++	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 796	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 796	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798

IGEV-Stereo+	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 796	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798

SDNR	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 796	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798

anonymousdsp2	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 796	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798

anonymousdsp	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 796	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798

test_example2	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 796	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798

DIP-Stereo	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 797	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 796	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 798	10000000.00 795	10000000.00 798
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GS-Stereo							0.38 423	0.50 440	0.38 423	0.50 447	0.38 425	0.50 454	3.79 740	0.50 447	0.38 415	0.54 419	0.43 402	0.46 441	0.34 411	0.46 417	0.35 401

Low-res two-view benchmark