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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 128	0.00 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

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

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

ADCMid	0.08 74	0.02 12	0.02 15	1.01 504	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	0.09 147	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

ADCS	0.09 80	0.02 12	0.04 64	0.90 478	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	0.14 186	0.36 410	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 119	0.02 12	0.02 15	1.62 610	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	0.06 117	0.04 97	0.02 15	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.03 52

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

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

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

PipStereo	0.03 29	0.03 31	0.03 39	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 39	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 39	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 39	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 39	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 39	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 39	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 39	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 39	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 39	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 39	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 39	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 39	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 39	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 39	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

coex_refinement	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

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

BEATNet_4x	0.11 119	0.03 31	0.03 39	1.60 607	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	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCL	0.11 119	0.03 31	0.03 39	1.60 607	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	0.05 103	0.03 52	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ADCRef	0.12 132	0.03 31	0.04 64	1.71 614	0.04 101	0.03 44	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.06 117	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.04 96

ADCPNet	0.10 98	0.03 31	0.04 64	1.27 578	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.03 46	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.03 53	0.08 141	0.04 97	0.04 59	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

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	0.73 488	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.02 20

AANet	0.07 67	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.11 175	0.04 90	0.03 52	0.58 441	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.03 52

G2L-Stereo_test	0.03 29	0.04 52	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

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	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	0.03 34	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 52	0.03 39	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 39	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 39	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

GASNet	0.05 57	0.04 52	0.12 130	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 120	0.04 95	0.04 103	0.12 170	0.04 110	0.06 126	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet-RVC-Resample	0.12 132	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	1.57 676	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.05 123	0.04 97	0.06 133

FADNet_RVC	0.12 132	0.04 52	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.65 680	0.05 66	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 139	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 120	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.71 697	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.07 140	0.04 96

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ADCP+	0.15 172	0.04 52	0.04 64	2.20 631	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.05 127	0.04 96	0.04 100	0.08 141	0.04 97	0.04 59	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	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
ManiGeoR	0.17 185	0.05 66	0.62 472	0.73 455	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.72 483	0.58 470	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

HLF11	0.17 185	0.05 66	0.63 476	0.72 451	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 475	0.59 476	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

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TestStereo_HLe17	0.17 185	0.05 66	0.65 483	0.72 451	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.71 475	0.59 476	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

IGEV_i1	0.26 239	0.05 66	0.04 64	0.06 67	0.03 52	0.05 110	0.03 54	0.05 110	0.03 59	0.05 112	0.03 56	0.04 96	0.06 136	0.05 103	0.03 52	4.34 721	0.03 39	0.04 93	0.03 57	0.05 114	0.04 96

RT-IGEV	0.07 67	0.05 66	0.03 39	0.05 60	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.03 52	0.75 491	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.04 96

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	0.04 100	0.02 20	0.02 21	0.73 488	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.04 96

ISRNet	0.11 119	0.05 66	0.36 326	0.24 209	0.07 148	0.13 171	0.05 120	0.06 123	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.13 172	0.05 117	0.05 103	0.09 147	0.24 232	0.20 228	0.10 148	0.05 123	0.06 125	0.13 206

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 66	0.04 64	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

APVNet	0.09 80	0.05 66	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.90 574	0.06 123	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.05 66	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.05 122

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	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

FADNet	0.12 132	0.05 66	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.05 117	0.04 90	1.66 683	0.06 72	0.04 66	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

G2L-ROB	0.03 29	0.06 79	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

DFGA-Net	0.05 57	0.06 79	0.04 64	0.06 67	0.04 101	0.06 121	0.04 103	0.06 123	0.04 103	0.06 125	0.04 110	0.06 126	0.04 100	0.06 117	0.04 97	0.06 72	0.04 66	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 79	0.04 64	0.05 60	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.04 103	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.04 97	0.05 66	0.03 39	0.06 123	0.03 57	0.04 97	0.03 52

RT-Monster	0.09 80	0.07 82	0.03 39	0.15 140	0.03 52	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.03 59	0.04 92	0.03 56	0.03 46	0.10 158	0.04 90	0.03 52	0.92 517	0.03 39	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.07 142

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DispViT+	0.07 67	0.08 84	0.12 130	0.08 76	0.05 126	0.08 139	0.05 120	0.08 141	0.05 124	0.08 140	0.05 127	0.08 140	0.05 117	0.08 141	0.05 115	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 84	0.11 119	0.11 104	0.05 126	0.08 139	0.05 120	0.08 141	0.05 124	0.08 140	0.05 127	0.08 140	0.05 117	0.08 141	0.05 115	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
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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
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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
JetRed	0.11 119	0.12 114	0.11 119	0.11 104	0.11 181	0.11 161	0.14 210	0.11 161	0.11 178	0.12 170	0.11 176	0.11 164	0.11 175	0.11 165	0.11 169	0.11 112	0.16 184	0.11 159	0.11 177	0.11 163	0.11 173

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FORCE_6	0.13 139	0.13 116	0.18 203	0.18 168	0.11 181	0.13 171	0.11 174	0.13 171	0.11 178	0.13 172	0.11 176	0.13 172	0.11 175	0.13 174	0.11 169	0.17 176	0.16 184	0.13 170	0.10 158	0.13 174	0.10 158

LACA_dic	0.45 386	0.13 116	1.78 663	1.70 613	0.12 208	0.13 171	0.12 201	0.16 201	0.15 227	0.13 172	0.12 198	0.13 172	0.11 175	0.16 200	0.13 204	1.73 636	1.69 666	0.16 203	0.11 177	0.13 174	0.13 206

DA	0.09 80	0.13 116	0.39 344	0.08 76	0.05 126	0.07 137	0.05 120	0.13 171	0.05 124	0.06 125	0.05 127	0.06 126	0.05 117	0.06 117	0.05 115	0.06 72	0.05 78	0.14 183	0.13 213	0.06 125	0.05 122

GGEV	0.09 80	0.13 116	0.39 344	0.08 76	0.05 126	0.07 137	0.05 120	0.13 171	0.05 124	0.06 125	0.05 127	0.06 126	0.05 117	0.06 117	0.05 115	0.06 72	0.05 78	0.14 183	0.13 213	0.06 125	0.05 122

LRCNet_RVC	0.13 139	0.13 116	0.09 95	0.13 124	0.10 162	0.14 184	0.10 157	0.14 184	0.10 160	0.23 240	0.10 158	0.20 221	0.10 158	0.24 248	0.11 169	0.11 112	0.09 101	0.12 166	0.14 218	0.12 172	0.09 150

GMStereo	0.14 160	0.13 116	0.14 155	0.14 128	0.14 215	0.14 184	0.14 210	0.14 184	0.14 215	0.14 184	0.14 217	0.14 185	0.14 216	0.14 186	0.14 209	0.14 140	0.14 173	0.14 183	0.14 218	0.14 188	0.14 212
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.22 215	0.13 116	0.19 211	0.23 204	0.10 162	0.26 268	1.02 591	0.14 184	0.10 160	0.28 270	0.14 217	0.17 208	0.19 262	0.28 278	0.09 147	0.22 211	0.16 184	0.23 249	0.17 255	0.11 163	0.12 199

DRN-Test	0.14 160	0.13 116	0.09 95	0.14 128	0.09 155	0.15 195	0.09 152	0.14 184	0.10 160	0.14 184	0.09 154	0.14 185	0.09 154	0.13 174	0.09 147	0.12 118	0.09 101	0.12 166	0.09 149	0.12 172	0.73 545

TT111	0.13 139	0.14 134	0.14 155	0.16 150	0.11 181	0.14 184	0.11 174	0.14 184	0.11 178	0.14 184	0.11 176	0.14 185	0.11 175	0.14 186	0.11 169	0.16 165	0.13 165	0.14 183	0.11 177	0.14 188	0.11 173

EE1	0.13 139	0.14 134	0.14 155	0.17 165	0.11 181	0.14 184	0.11 174	0.14 184	0.11 178	0.14 184	0.11 176	0.14 185	0.11 175	0.14 186	0.11 169	0.16 165	0.13 165	0.14 183	0.11 177	0.14 188	0.11 173

AnonStereo	0.13 139	0.14 134	0.14 155	0.16 150	0.11 181	0.14 184	0.11 174	0.14 184	0.11 178	0.14 184	0.11 176	0.14 185	0.11 175	0.14 186	0.11 169	0.16 165	0.13 165	0.14 183	0.11 177	0.14 188	0.11 173

over-8	0.11 119	0.14 134	0.15 176	0.16 150	0.10 162	0.11 161	0.10 157	0.11 161	0.09 156	0.11 164	0.10 158	0.11 164	0.10 158	0.11 165	0.09 147	0.14 140	0.14 173	0.11 159	0.09 149	0.11 163	0.09 150

S2M2_L	0.12 132	0.14 134	0.10 99	0.15 140	0.10 162	0.14 184	0.10 157	0.14 184	0.10 160	0.15 194	0.10 158	0.14 185	0.10 158	0.14 186	0.10 154	0.13 133	0.10 106	0.13 170	0.09 149	0.13 174	0.09 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoDRNet	0.15 172	0.14 134	0.10 99	0.14 128	0.09 155	0.15 195	0.09 152	0.14 184	0.09 156	0.14 184	0.10 158	0.14 185	0.09 154	0.14 186	0.09 147	0.13 133	0.10 106	0.13 170	0.09 149	0.13 174	0.82 561

iinet-test	0.08 74	0.16 140	0.02 15	0.16 150	0.02 22	0.02 20	0.02 21	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.17 244	0.02 20	0.02 21	0.71 475	0.02 16	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.16 221

GMStereo_Zeroshot	0.16 179	0.16 140	0.16 183	0.16 150	0.16 240	0.16 202	0.16 225	0.16 201	0.16 235	0.16 199	0.16 233	0.16 200	0.16 232	0.16 200	0.16 229	0.16 165	0.16 184	0.16 203	0.16 232	0.16 204	0.16 221

HSM	0.14 160	0.16 140	0.12 130	0.17 165	0.12 208	0.17 209	0.11 174	0.17 208	0.11 178	0.17 206	0.12 198	0.17 208	0.12 204	0.17 208	0.12 195	0.16 165	0.11 128	0.16 203	0.11 177	0.16 204	0.12 199

ELAS_RVC	0.14 160	0.16 140	0.10 99	0.15 140	0.10 162	0.18 213	0.11 174	0.19 214	0.11 178	0.19 212	0.12 198	0.18 212	0.11 175	0.19 214	0.12 195	0.14 140	0.08 91	0.14 183	0.09 149	0.15 199	0.09 150
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 139	0.16 140	0.11 119	0.15 140	0.09 155	0.18 213	0.11 174	0.18 212	0.11 178	0.17 206	0.11 176	0.18 212	0.11 175	0.18 211	0.11 169	0.14 140	0.08 91	0.14 183	0.08 147	0.14 188	0.09 150
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
S2M2_XL	0.14 160	0.17 145	0.12 130	0.17 165	0.11 181	0.17 209	0.11 174	0.17 208	0.11 178	0.17 206	0.11 176	0.17 208	0.11 175	0.17 208	0.11 169	0.16 165	0.11 128	0.16 203	0.11 177	0.16 204	0.11 173
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ITSA-stereo	0.15 172	0.17 145	0.13 150	0.20 186	0.13 213	0.19 216	0.13 208	0.18 212	0.13 212	0.19 212	0.13 212	0.18 212	0.14 216	0.18 211	0.14 209	0.16 165	0.11 128	0.15 199	0.14 218	0.18 217	0.11 173

SGM_RVC	0.15 172	0.17 145	0.11 119	0.18 168	0.11 181	0.19 216	0.11 174	0.19 214	0.12 208	0.19 212	0.12 198	0.20 221	0.12 204	0.19 214	0.12 195	0.16 165	0.11 128	0.17 213	0.10 158	0.17 213	0.10 158
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DeepPruner_ROB	0.16 179	0.18 148	0.13 150	0.19 175	0.13 213	0.19 216	0.13 208	0.19 214	0.13 212	0.19 212	0.13 212	0.19 216	0.13 211	0.19 214	0.13 204	0.18 192	0.13 165	0.18 223	0.13 213	0.18 217	0.13 206

IGEV_Zeroshot_test	0.20 200	0.19 149	0.40 376	0.30 232	0.17 246	0.22 237	0.17 235	0.21 230	0.17 245	0.20 219	0.17 241	0.21 228	0.18 255	0.21 231	0.17 236	0.20 202	0.16 184	0.20 231	0.16 232	0.20 224	0.17 239

ACVNet	0.20 200	0.19 149	0.14 155	0.20 186	0.14 215	0.20 222	0.96 581	0.21 230	0.14 215	0.20 219	0.13 212	0.21 228	0.14 216	0.20 219	0.14 209	0.17 176	0.12 142	0.17 213	0.12 202	0.17 213	0.12 199

acv_ft	0.20 200	0.19 149	0.14 155	0.20 186	0.14 215	0.20 222	0.96 581	0.21 230	0.14 215	0.20 219	0.13 212	0.21 228	0.14 216	0.20 219	0.14 209	0.17 176	0.12 142	0.17 213	0.12 202	0.17 213	0.12 199

LALA_ROB	0.15 172	0.19 149	0.12 130	0.18 168	0.11 181	0.20 222	0.12 201	0.21 230	0.12 208	0.20 219	0.12 198	0.20 221	0.12 204	0.21 231	0.13 204	0.17 176	0.10 106	0.18 223	0.11 177	0.18 217	0.11 173

model_zeroshot	0.27 240	0.20 153	0.27 250	0.33 248	0.21 277	0.37 315	0.22 264	0.37 303	0.24 279	0.26 264	0.27 299	0.33 298	0.21 273	0.25 257	0.27 288	0.32 269	0.20 228	0.34 311	0.23 278	0.25 253	0.26 276

ProNet	0.14 160	0.20 153	0.14 155	0.16 150	0.11 181	0.16 202	0.11 174	0.17 208	0.11 178	0.17 206	0.12 198	0.17 208	0.13 211	0.17 208	0.12 195	0.15 153	0.11 128	0.16 203	0.11 177	0.15 199	0.12 199

DAS	0.20 200	0.20 153	0.20 218	0.20 186	0.20 267	0.20 222	0.20 254	0.20 221	0.20 261	0.20 219	0.20 265	0.20 221	0.20 266	0.20 219	0.20 256	0.20 202	0.20 228	0.20 231	0.20 265	0.20 224	0.20 250

IPLG	0.13 139	0.20 153	0.14 155	0.15 140	0.11 181	0.14 184	0.11 174	0.14 184	0.11 178	0.14 184	0.11 176	0.14 185	0.11 175	0.14 186	0.11 169	0.15 153	0.12 142	0.14 183	0.11 177	0.14 188	0.11 173

IPLGR_C	0.14 160	0.20 153	0.12 130	0.15 140	0.11 181	0.14 184	0.15 218	0.14 184	0.11 178	0.15 194	0.12 198	0.14 185	0.11 175	0.16 200	0.11 169	0.15 153	0.12 142	0.14 183	0.12 202	0.15 199	0.12 199

MSKI-zero shot	0.24 226	0.21 158	0.49 430	0.65 430	0.18 258	0.22 237	0.17 235	0.23 243	0.18 252	0.21 230	0.17 241	0.23 246	0.28 312	0.23 244	0.18 249	0.21 209	0.16 184	0.21 235	0.16 232	0.21 231	0.16 221

CIPLG	0.13 139	0.21 158	0.12 130	0.16 150	0.11 181	0.15 195	0.11 174	0.14 184	0.11 178	0.15 194	0.12 198	0.15 199	0.11 175	0.14 186	0.11 169	0.15 153	0.12 142	0.14 183	0.11 177	0.14 188	0.11 173

MIPNet	0.14 160	0.21 158	0.17 193	0.16 150	0.11 181	0.15 195	0.12 201	0.14 184	0.11 178	0.16 199	0.11 176	0.14 185	0.11 175	0.14 186	0.11 169	0.14 140	0.12 142	0.14 183	0.11 177	0.14 188	0.11 173

ACRE	0.13 139	0.21 158	0.14 155	0.15 140	0.11 181	0.14 184	0.11 174	0.14 184	0.11 178	0.14 184	0.12 198	0.14 185	0.11 175	0.14 186	0.11 169	0.15 153	0.12 142	0.14 183	0.11 177	0.14 188	0.11 173

DepthFocus	0.18 194	0.22 162	0.15 176	0.22 199	0.15 229	0.22 237	0.15 218	0.22 236	0.15 227	0.22 234	0.15 227	0.22 238	0.16 232	0.22 237	0.15 221	0.20 202	0.15 181	0.20 231	0.14 218	0.20 224	0.14 212

Pointernet	0.21 208	0.22 162	0.19 211	0.24 209	0.19 264	0.24 249	0.19 250	0.24 246	0.19 259	0.24 247	0.19 261	0.24 252	0.19 262	0.24 248	0.19 253	0.22 211	0.17 212	0.22 240	0.17 255	0.22 233	0.17 239

BStereo	0.22 215	0.23 164	0.20 218	0.24 209	0.20 267	0.23 246	0.33 392	0.39 317	0.17 245	0.23 240	0.17 241	0.23 246	0.16 232	0.24 248	0.17 236	0.23 223	0.16 184	0.22 240	0.20 265	0.22 233	0.16 221

Anonymus123	0.22 215	0.23 164	0.20 218	0.24 209	0.20 267	0.23 246	0.33 392	0.39 317	0.17 245	0.23 240	0.17 241	0.23 246	0.16 232	0.24 248	0.17 236	0.23 223	0.16 184	0.22 240	0.20 265	0.22 233	0.16 221

WAO-6	0.22 215	0.23 164	0.22 226	0.23 204	0.22 279	0.22 237	0.22 264	0.22 236	0.22 269	0.22 234	0.22 272	0.22 238	0.22 274	0.22 237	0.22 263	0.22 211	0.22 239	0.22 240	0.22 272	0.22 233	0.22 256

IMH-64-1	0.22 215	0.23 164	0.23 230	0.22 199	0.22 279	0.22 237	0.22 264	0.22 236	0.22 269	0.22 234	0.22 272	0.22 238	0.22 274	0.22 237	0.22 263	0.22 211	0.22 239	0.23 249	0.22 272	0.22 233	0.23 258

IMH-64	0.22 215	0.23 164	0.23 230	0.22 199	0.22 279	0.22 237	0.22 264	0.22 236	0.22 269	0.22 234	0.22 272	0.22 238	0.22 274	0.22 237	0.22 263	0.22 211	0.22 239	0.23 249	0.22 272	0.22 233	0.23 258

MIM_Stereo	0.25 229	0.23 164	0.66 485	0.80 465	0.17 246	0.22 237	0.17 235	0.23 243	0.18 252	0.26 264	0.17 241	0.21 228	0.17 244	0.25 257	0.17 236	0.23 223	0.16 184	0.21 235	0.17 255	0.22 233	0.17 239

iResNetv2_ROB	0.20 200	0.23 164	0.18 203	0.24 209	0.20 267	0.24 249	0.18 244	0.24 246	0.18 252	0.24 247	0.18 258	0.23 246	0.19 262	0.24 248	0.18 249	0.21 209	0.16 184	0.21 235	0.16 232	0.22 233	0.16 221

iResNet	0.20 200	0.23 164	0.18 203	0.24 209	0.18 258	0.24 249	0.20 254	0.24 246	0.18 252	0.23 240	0.17 241	0.23 246	0.18 255	0.23 244	0.18 249	0.22 211	0.16 184	0.21 235	0.16 232	0.21 231	0.16 221

Weightmod_eth	0.20 200	0.24 172	0.28 258	0.47 336	0.14 215	0.24 249	0.14 210	0.17 208	0.13 212	0.22 234	0.16 233	0.22 238	0.13 211	0.20 219	0.16 229	0.24 232	0.20 228	0.19 226	0.14 218	0.16 204	0.24 268

LACA2	0.21 208	0.24 172	0.26 247	0.31 238	0.16 240	0.24 249	0.16 225	0.24 246	0.16 235	0.24 247	0.16 233	0.24 252	0.16 232	0.24 248	0.16 229	0.27 245	0.23 245	0.24 259	0.16 232	0.23 245	0.16 221

LACA1	0.21 208	0.24 172	0.26 247	0.31 238	0.16 240	0.24 249	0.16 225	0.24 246	0.16 235	0.24 247	0.16 233	0.24 252	0.16 232	0.24 248	0.16 229	0.27 245	0.22 239	0.23 249	0.16 232	0.23 245	0.16 221

RSGM-EC	0.24 226	0.24 172	0.15 176	0.22 199	0.15 229	0.22 237	0.15 218	0.22 236	0.15 227	0.24 247	0.15 227	0.22 238	0.15 228	0.22 237	1.19 606	0.20 202	0.17 212	0.24 259	0.14 218	0.20 224	0.14 212

acva	0.24 226	0.24 172	0.15 176	0.22 199	0.15 229	0.22 237	0.15 218	0.22 236	0.15 227	0.24 247	0.15 227	0.22 238	0.15 228	0.22 237	1.19 606	0.20 202	0.17 212	0.24 259	0.14 218	0.20 224	0.14 212

Wz-Net-LNSev	0.06 61	0.24 172	0.20 218	0.23 204	0.01 10	0.02 20	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	0.23 223	0.21 232	0.02 19	0.01 9	0.01 10	0.01 10

IPLGR	0.14 160	0.24 172	0.14 155	0.16 150	0.12 208	0.15 195	0.12 201	0.14 184	0.11 178	0.15 194	0.12 198	0.14 185	0.11 175	0.14 186	0.11 169	0.15 153	0.12 142	0.14 183	0.11 177	0.14 188	0.11 173

SMOE	0.23 222	0.25 179	0.30 268	0.33 248	0.18 258	0.26 268	0.18 244	0.26 260	0.18 252	0.26 264	0.18 258	0.25 259	0.18 255	0.25 257	0.18 249	0.31 266	0.27 266	0.23 249	0.17 255	0.23 245	0.17 239

LACA3	0.23 222	0.25 179	0.27 250	0.54 403	0.17 246	0.25 259	0.17 235	0.25 254	0.17 245	0.25 255	0.17 241	0.25 259	0.17 244	0.25 257	0.17 236	0.28 250	0.23 245	0.24 259	0.17 255	0.24 250	0.17 239

tg	0.21 208	0.25 179	0.21 224	0.26 224	0.17 246	0.24 249	0.17 235	0.24 246	0.17 245	0.24 247	0.17 241	0.24 252	0.17 244	0.24 248	0.17 236	0.24 232	0.17 212	0.23 249	0.16 232	0.23 245	0.16 221

RAFT-FEzeroshot	0.34 271	0.26 182	0.17 193	0.21 197	0.17 246	0.20 222	0.16 225	0.20 221	0.16 235	0.20 219	0.17 241	0.21 228	0.16 232	0.27 273	0.24 273	0.19 199	0.16 184	0.19 226	0.16 232	0.26 256	3.08 740

RAFT-FE	0.34 271	0.26 182	0.17 193	0.21 197	0.17 246	0.20 222	0.16 225	0.20 221	0.16 235	0.20 219	0.17 241	0.21 228	0.16 232	0.27 273	0.24 273	0.19 199	0.16 184	0.19 226	0.16 232	0.26 256	3.08 740

UNDER WATER-64	0.25 229	0.26 182	0.25 240	0.26 224	0.25 293	0.25 259	0.25 280	0.25 254	0.25 284	0.25 255	0.25 290	0.25 259	0.25 286	0.26 269	0.25 281	0.25 239	0.25 250	0.25 264	0.25 288	0.25 253	0.25 270

CAS++	0.17 185	0.27 185	0.21 224	0.10 87	0.21 277	0.15 195	0.22 264	0.10 149	0.21 265	0.22 234	0.10 158	0.19 216	0.18 255	0.10 152	0.19 253	0.20 202	0.19 226	0.18 223	0.10 158	0.19 223	0.18 245
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
TorneroNet-64	0.45 386	0.27 185	0.30 268	0.58 413	0.27 301	0.70 510	0.30 324	0.28 265	0.73 557	0.73 515	0.28 307	0.71 515	0.66 524	0.75 517	0.27 288	0.27 245	0.29 288	0.37 340	0.75 564	0.28 264	0.30 366

LoS	0.25 229	0.27 185	0.25 240	0.25 216	0.25 293	0.25 259	0.25 280	0.26 260	0.25 284	0.25 255	0.25 290	0.25 259	0.25 286	0.25 257	0.25 281	0.26 241	0.25 250	0.25 264	0.26 294	0.26 256	0.25 270
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DLNR_Zeroshot_test	0.31 256	0.28 188	0.47 415	0.79 461	0.24 290	0.30 280	0.26 287	0.30 273	0.24 279	0.32 288	0.23 277	0.31 290	0.24 283	0.30 284	0.23 270	0.29 259	0.26 253	0.29 283	0.24 285	0.33 287	0.23 258

SQANet	0.28 243	0.28 188	0.28 258	0.28 229	0.28 307	0.28 275	0.28 301	0.28 265	0.28 308	0.28 270	0.28 307	0.28 275	0.28 312	0.28 278	0.28 297	0.28 250	0.28 274	0.28 278	0.28 353	0.28 264	0.28 342

Weightmod	0.27 240	0.29 190	0.33 300	0.38 267	0.20 267	0.30 280	0.21 259	0.29 270	0.21 265	0.29 275	0.22 272	0.30 285	0.20 266	0.30 284	0.21 259	0.37 295	0.31 303	0.27 274	0.20 265	0.28 264	0.21 253

SME	0.27 240	0.29 190	0.31 286	0.38 267	0.20 267	0.29 278	0.18 244	0.30 273	0.20 261	0.32 288	0.21 270	0.32 294	0.20 266	0.32 292	0.21 259	0.35 287	0.32 308	0.27 274	0.19 263	0.29 268	0.20 250

HGLStereo	0.28 243	0.29 190	0.22 226	0.36 261	0.22 279	0.36 307	0.21 259	0.36 295	0.21 265	0.42 357	0.21 270	0.36 310	0.22 274	0.36 310	0.21 259	0.34 279	0.21 232	0.34 311	0.21 269	0.34 292	0.21 253

MultiAttention	0.30 249	0.30 193	0.30 268	0.30 232	0.30 332	0.30 280	0.30 324	0.30 273	0.30 333	0.30 277	0.30 337	0.30 285	0.30 333	0.30 284	0.30 323	0.30 260	0.30 298	0.30 285	0.30 386	0.30 272	0.30 366

MSAF-DinoV2	0.30 249	0.30 193	0.30 268	0.30 232	0.30 332	0.30 280	0.30 324	0.30 273	0.30 333	0.30 277	0.30 337	0.30 285	0.30 333	0.30 284	0.30 323	0.30 260	0.30 298	0.30 285	0.30 386	0.30 272	0.30 366

DANet	0.30 249	0.30 193	0.30 268	0.30 232	0.30 332	0.30 280	0.30 324	0.30 273	0.30 333	0.30 277	0.30 337	0.30 285	0.30 333	0.30 284	0.30 323	0.30 260	0.30 298	0.30 285	0.30 386	0.30 272	0.30 366
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 256	0.31 196	0.31 286	0.30 232	0.40 451	0.31 287	0.30 324	0.30 273	0.34 411	0.29 275	0.31 381	0.29 281	0.30 333	0.31 289	0.31 364	0.31 266	0.29 288	0.31 291	0.30 386	0.31 277	0.31 376

AANet_RVC	1.26 619	0.31 196	4.99 747	5.93 737	0.20 267	0.25 259	0.20 254	0.25 254	0.20 261	0.23 240	0.19 261	0.25 259	0.20 266	0.25 257	0.20 256	5.66 748	4.76 742	0.26 269	0.30 386	0.24 250	0.27 314

iResNet_ROB	0.28 243	0.32 198	0.24 237	0.32 244	0.25 293	0.32 296	0.24 278	0.32 281	0.24 279	0.33 293	0.24 284	0.35 305	0.24 283	0.33 300	0.24 273	0.31 266	0.24 249	0.32 294	0.24 285	0.32 280	0.24 268

DStereoFS	0.32 265	0.33 199	0.32 295	0.33 248	0.30 332	0.32 296	0.32 381	0.32 281	0.31 378	0.30 277	0.31 381	0.31 290	0.30 333	0.32 292	0.32 376	0.32 269	0.31 303	0.30 285	0.47 494	0.32 280	0.34 399

depth_test_26	0.20 200	0.34 200	0.25 240	0.34 254	0.14 215	0.21 232	0.14 210	0.21 230	0.14 215	0.21 230	0.14 217	0.21 228	0.14 216	0.21 231	0.14 209	0.26 241	0.26 253	0.22 240	0.15 229	0.22 233	0.14 212

H2IRNET	0.34 271	0.34 200	0.34 314	0.34 254	0.34 418	0.34 299	0.34 407	0.34 288	0.34 411	0.34 296	0.34 408	0.34 303	0.34 410	0.34 301	0.34 403	0.34 279	0.34 350	0.34 311	0.34 420	0.34 292	0.34 399

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 306	0.35 202	0.56 454	0.63 424	0.29 320	0.36 307	0.29 316	0.36 295	0.29 318	0.39 319	0.29 322	0.36 310	0.29 324	0.36 310	0.29 313	0.62 455	0.57 466	0.35 327	0.29 368	0.36 315	0.29 351

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 306	0.35 202	0.56 454	0.63 424	0.28 307	0.36 307	0.28 301	0.36 295	0.28 308	0.36 304	0.28 307	0.36 310	0.28 312	0.36 310	0.28 297	0.62 455	0.57 466	0.35 327	0.28 353	0.35 305	0.28 342

MLCV	0.31 256	0.35 202	0.27 250	0.35 257	0.28 307	0.35 303	0.27 290	0.35 291	0.28 308	0.36 304	0.27 299	0.35 305	0.27 303	0.35 304	0.27 288	0.34 279	0.27 266	0.34 311	0.27 332	0.34 292	0.27 314

ETE_ROB	0.35 282	0.35 202	0.35 324	0.35 257	0.35 422	0.35 303	0.35 412	0.35 291	0.35 415	0.35 300	0.35 417	0.35 305	0.35 416	0.35 304	0.35 407	0.35 287	0.35 357	0.35 327	0.35 433	0.35 305	0.35 410

DN-CSS_ROB	0.31 256	0.35 202	0.28 258	0.35 257	0.28 307	0.34 299	0.27 290	0.34 288	0.25 284	0.35 300	0.27 299	0.36 310	0.26 296	0.34 301	0.28 297	0.35 287	0.28 274	0.34 311	0.28 353	0.34 292	0.27 314

PStereo	0.32 265	0.36 207	0.28 258	0.38 267	0.29 320	0.36 307	0.27 290	0.38 312	0.27 302	0.38 312	0.28 307	0.36 310	0.27 303	0.36 310	0.28 297	0.32 269	0.27 266	0.33 301	0.27 332	0.33 287	0.27 314

RSM	0.36 290	0.36 207	0.43 397	0.37 264	0.42 471	0.49 452	0.42 461	0.37 303	0.28 308	0.36 304	0.29 322	0.36 310	0.30 333	0.37 317	0.28 297	0.34 279	0.31 303	0.34 311	0.35 433	0.40 395	0.29 351

Any-RAFT	0.32 265	0.36 207	0.27 250	0.36 261	0.27 301	0.36 307	0.27 290	0.36 295	0.27 302	0.36 304	0.27 299	0.36 310	0.27 303	0.36 310	0.28 297	0.36 292	0.28 274	0.36 336	0.28 353	0.36 315	0.28 342

IGEV-FE	0.35 282	0.37 210	0.17 193	0.19 175	0.17 246	0.20 222	0.17 235	0.19 214	0.17 245	0.19 212	0.17 241	0.19 216	0.17 244	0.37 317	0.36 410	0.19 199	0.17 212	0.19 226	0.17 255	0.38 333	2.84 731

LG-Stereo_L2	0.34 271	0.37 210	0.38 333	0.47 336	0.28 307	0.39 329	0.28 301	0.39 317	0.28 308	0.39 319	0.28 307	0.39 328	0.28 312	0.38 321	0.28 297	0.42 351	0.35 357	0.36 336	0.26 294	0.35 305	0.26 276

RAFT-Test	0.36 290	0.37 210	0.33 300	0.41 303	0.32 393	0.41 350	0.32 381	0.41 345	0.32 390	0.41 343	0.32 391	0.41 353	0.32 391	0.41 352	0.33 388	0.37 295	0.29 288	0.37 340	0.29 368	0.38 333	0.31 376

XPNet_ROB	0.37 300	0.37 210	0.37 331	0.37 264	0.37 433	0.37 315	0.37 424	0.37 303	0.37 427	0.37 310	0.37 428	0.37 320	0.37 425	0.37 317	0.37 420	0.37 295	0.37 368	0.37 340	0.37 442	0.37 320	0.37 419

GeoVLM	0.36 290	0.38 214	0.27 250	0.46 329	0.28 307	0.35 303	0.28 301	0.37 303	0.27 302	0.35 300	0.28 307	0.36 310	0.38 429	0.35 304	0.28 297	1.08 541	0.26 253	0.33 301	0.27 332	0.34 292	0.33 392

WAO-8	0.38 306	0.38 214	0.38 333	0.38 267	0.38 440	0.38 322	0.38 431	0.38 312	0.38 431	0.38 312	0.38 433	0.38 323	0.38 429	0.38 321	0.38 423	0.38 308	0.38 375	0.38 348	0.37 442	0.38 333	0.38 426

WAO-7	0.38 306	0.38 214	0.38 333	0.38 267	0.38 440	0.38 322	0.38 431	0.38 312	0.38 431	0.38 312	0.38 433	0.38 323	0.38 429	0.38 321	0.38 423	0.38 308	0.38 375	0.38 348	0.38 456	0.38 333	0.38 426

HanzoNet	0.39 320	0.38 214	0.40 376	0.39 276	0.41 461	0.38 322	0.38 431	0.38 312	0.38 431	0.39 319	0.39 443	0.38 323	0.38 429	0.39 329	0.40 440	0.38 308	0.38 375	0.40 404	0.38 456	0.38 333	0.40 435

Venus	0.38 306	0.38 214	0.38 333	0.38 267	0.38 440	0.37 315	0.38 431	0.37 303	0.37 427	0.41 343	0.37 428	0.39 328	0.37 425	0.38 321	0.38 423	0.37 295	0.38 375	0.38 348	0.37 442	0.37 320	0.38 426

IMH	0.38 306	0.38 214	0.38 333	0.38 267	0.38 440	0.38 322	0.38 431	0.38 312	0.38 431	0.42 357	0.38 433	0.40 338	0.38 429	0.38 321	0.38 423	0.38 308	0.38 375	0.39 391	0.38 456	0.38 333	0.38 426

DMCA	0.36 290	0.38 214	0.37 331	0.35 257	0.35 422	0.36 307	0.36 418	0.36 295	0.35 415	0.35 300	0.37 428	0.36 310	0.36 420	0.35 304	0.36 410	0.36 292	0.36 363	0.35 327	0.36 439	0.36 315	0.36 413

gcap_with_dpt	0.35 282	0.39 221	0.30 268	0.44 324	0.31 379	0.44 412	0.31 371	0.44 409	0.31 378	0.44 402	0.30 337	0.44 415	0.30 333	0.44 404	0.30 323	0.38 308	0.26 253	0.38 348	0.27 332	0.38 333	0.27 314

test_for_model	0.35 282	0.39 221	0.30 268	0.43 320	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.44 404	0.31 364	0.38 308	0.26 253	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

StereoDRNet-Refined	0.33 270	0.39 221	0.26 247	0.39 276	0.26 300	0.40 331	0.26 287	0.40 326	0.26 298	0.39 319	0.26 295	0.39 328	0.26 296	0.39 329	0.26 286	0.37 295	0.25 250	0.37 340	0.25 288	0.37 320	0.37 419
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.11 563	0.39 221	5.28 749	0.39 276	0.20 267	0.39 329	0.27 290	0.39 317	0.22 269	0.38 312	0.20 265	0.38 323	0.20 266	6.95 769	0.22 263	0.30 260	0.21 232	0.27 274	0.21 269	5.25 750	0.21 253

mmmmmm	0.07 67	0.40 225	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

Zero-FE251	0.36 290	0.40 225	0.28 258	0.41 303	0.28 307	0.41 350	0.28 301	0.41 345	0.28 308	0.41 343	0.28 307	0.41 353	0.28 312	0.42 366	0.30 323	0.37 295	0.26 253	0.37 340	0.27 332	0.45 421	0.56 505

gcap-zeroshot	0.36 290	0.40 225	0.34 314	0.44 324	0.31 379	0.44 412	0.31 371	0.44 409	0.32 390	0.44 402	0.32 391	0.44 415	0.32 391	0.44 404	0.31 364	0.39 321	0.28 274	0.39 391	0.28 353	0.39 381	0.27 314

EKT-Stereo	0.37 300	0.40 225	0.44 399	1.07 508	0.29 320	0.34 299	0.31 371	0.36 295	0.29 318	0.38 312	0.31 381	0.37 320	0.30 333	0.36 310	0.29 313	0.34 279	0.28 274	0.39 391	0.30 386	0.37 320	0.30 366

testlalala	0.36 290	0.40 225	0.34 314	0.44 324	0.31 379	0.44 412	0.31 371	0.44 409	0.32 390	0.44 402	0.32 391	0.44 415	0.32 391	0.44 404	0.31 364	0.39 321	0.28 274	0.39 391	0.28 353	0.39 381	0.27 314

GCAPDPT-zeroshot	0.36 290	0.40 225	0.30 268	0.43 320	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.31 378	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.44 404	0.31 364	0.39 321	0.28 274	0.39 391	0.27 332	0.39 381	0.26 276

knoymous	0.40 326	0.40 225	0.40 376	0.40 289	0.40 451	0.40 331	0.40 446	0.40 326	0.40 447	0.40 326	0.40 446	0.40 338	0.40 442	0.40 332	0.40 440	0.40 329	0.40 386	0.40 404	0.40 462	0.40 395	0.40 435

anonymousa	0.40 326	0.40 225	0.40 376	0.40 289	0.40 451	0.40 331	0.40 446	0.40 326	0.40 447	0.40 326	0.40 446	0.40 338	0.40 442	0.40 332	0.40 440	0.40 329	0.40 386	0.40 404	0.40 462	0.40 395	0.40 435

riskmin	0.40 326	0.40 225	0.40 376	0.40 289	0.40 451	0.40 331	0.40 446	0.40 326	0.40 447	0.40 326	0.40 446	0.40 338	0.40 442	0.40 332	0.40 440	0.40 329	0.40 386	0.40 404	0.40 462	0.40 395	0.40 435

Anonymous_2	0.40 326	0.40 225	0.40 376	0.40 289	0.40 451	0.40 331	0.40 446	0.40 326	0.40 447	0.40 326	0.40 446	0.40 338	0.40 442	0.40 332	0.40 440	0.40 329	0.40 386	0.40 404	0.40 462	0.40 395	0.40 435

Anonymous_1	0.40 326	0.40 225	0.40 376	0.40 289	0.40 451	0.40 331	0.40 446	0.40 326	0.40 447	0.40 326	0.40 446	0.40 338	0.40 442	0.40 332	0.40 440	0.40 329	0.40 386	0.40 404	0.40 462	0.40 395	0.40 435

AdaStereo	0.40 326	0.40 225	0.40 376	0.40 289	0.40 451	0.40 331	0.40 446	0.40 326	0.40 447	0.40 326	0.40 446	0.40 338	0.40 442	0.40 332	0.40 440	0.40 329	0.40 386	0.40 404	0.40 462	0.40 395	0.40 435
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.
UHP	0.07 67	0.41 237	0.05 79	0.05 60	0.05 126	0.05 110	0.05 120	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.05 127	0.05 113	0.05 117	0.05 103	0.05 115	0.05 66	0.05 78	0.05 108	0.05 123	0.05 114	0.05 122

TestStereo_HL3	2.76 720	0.41 237	11.46 770	14.11 768	0.30 332	0.45 426	0.29 316	0.43 371	0.29 318	0.43 364	0.29 322	0.43 380	0.28 312	0.44 404	0.30 323	13.57 772	10.32 770	0.41 422	0.27 332	0.38 333	0.27 314

TestStereo_HL2	2.73 717	0.41 237	11.06 767	14.13 769	0.30 332	0.44 412	0.28 301	0.43 371	0.29 318	0.43 364	0.28 307	0.43 380	0.29 324	0.43 373	0.28 297	13.51 771	10.37 771	0.41 422	0.27 332	0.38 333	0.27 314

GGDA	2.76 720	0.41 237	11.34 769	14.28 770	0.30 332	0.44 412	0.29 316	0.43 371	0.29 318	0.43 364	0.28 307	0.43 380	0.28 312	0.43 373	0.29 313	13.45 770	10.57 772	0.41 422	0.27 332	0.38 333	0.27 314

iRaft-Stereo_20w	0.34 271	0.41 237	0.31 286	0.39 276	0.29 320	0.40 331	0.32 381	0.41 345	0.32 390	0.38 312	0.30 337	0.39 328	0.30 333	0.38 321	0.32 376	0.35 287	0.27 266	0.34 311	0.27 332	0.34 292	0.29 351

GwcNet-ADL	0.41 334	0.41 237	0.41 390	0.41 303	0.41 461	0.41 350	0.41 455	0.41 345	0.41 457	0.41 343	0.41 454	0.41 353	0.41 454	0.41 352	0.41 448	0.41 337	0.41 396	0.41 422	0.41 471	0.41 406	0.41 444

PSMNet-ADL	0.41 334	0.41 237	0.41 390	0.41 303	0.41 461	0.41 350	0.41 455	0.41 345	0.41 457	0.41 343	0.41 454	0.41 353	0.41 454	0.41 352	0.41 448	0.41 337	0.41 396	0.41 422	0.41 471	0.41 406	0.41 444

GANet-ADL	0.41 334	0.41 237	0.41 390	0.41 303	0.41 461	0.41 350	0.41 455	0.41 345	0.41 457	0.41 343	0.41 454	0.41 353	0.41 454	0.41 352	0.41 448	0.41 337	0.41 396	0.41 422	0.41 471	0.41 406	0.41 444

ADLNet2	0.41 334	0.41 237	0.41 390	0.41 303	0.41 461	0.41 350	0.41 455	0.41 345	0.41 457	0.41 343	0.41 454	0.41 353	0.41 454	0.41 352	0.41 448	0.41 337	0.41 396	0.41 422	0.41 471	0.41 406	0.41 444

ADLNet	0.41 334	0.41 237	0.41 390	0.41 303	0.41 461	0.41 350	0.41 455	0.41 345	0.41 457	0.41 343	0.41 454	0.41 353	0.41 454	0.41 352	0.41 448	0.41 337	0.41 396	0.41 422	0.41 471	0.41 406	0.41 444

DGSMNet	0.34 271	0.41 237	0.27 250	0.41 303	0.28 307	0.41 350	0.28 301	0.41 345	0.27 302	0.41 343	0.27 299	0.42 371	0.27 303	0.41 352	0.28 297	0.40 329	0.29 288	0.40 404	0.28 353	0.40 395	0.27 314

TestStereo-Hl	2.78 722	0.42 248	11.23 768	14.38 771	0.30 332	0.44 412	0.30 324	0.43 371	0.28 308	0.43 364	0.29 322	0.44 415	0.29 324	0.44 404	0.29 313	13.64 773	10.73 773	0.41 422	0.27 332	0.38 333	0.27 314

iRaft-Stereo_5w	0.34 271	0.42 248	0.31 286	0.39 276	0.30 332	0.38 322	0.30 324	0.40 326	0.29 318	0.40 326	0.37 428	0.41 353	0.34 410	0.38 321	0.30 323	0.34 279	0.27 266	0.34 311	0.26 294	0.34 292	0.26 276

GREAT-IGEV	0.38 306	0.43 250	0.36 326	0.48 342	0.32 393	0.45 426	0.32 381	0.45 418	0.32 390	0.45 414	0.32 391	0.45 425	0.32 391	0.45 422	0.32 376	0.44 353	0.33 321	0.41 422	0.29 368	0.41 406	0.29 351
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	0.38 306	0.43 250	0.33 300	0.46 329	0.33 406	0.45 426	0.32 381	0.45 418	0.32 390	0.45 414	0.32 391	0.45 425	0.33 403	0.45 422	0.32 376	0.38 308	0.38 375	0.38 348	0.37 442	0.37 320	0.36 413

IGEV++	0.34 271	0.43 250	0.30 268	0.40 289	0.29 320	0.40 331	0.29 316	0.40 326	0.29 318	0.40 326	0.29 322	0.40 338	0.29 324	0.40 332	0.30 323	0.38 308	0.29 288	0.37 340	0.29 368	0.37 320	0.29 351

S0	0.42 348	0.44 253	0.54 450	0.59 416	0.34 418	0.48 443	0.22 264	0.51 463	0.25 284	0.51 465	0.34 408	0.53 477	0.35 416	0.47 431	0.36 410	0.55 434	0.39 382	0.49 473	0.27 332	0.46 426	0.34 399

MonSter++	0.38 306	0.44 253	0.31 286	0.43 320	0.30 332	0.43 378	0.31 371	0.43 371	0.31 378	0.45 414	0.31 381	0.43 380	0.31 384	0.43 373	0.69 535	0.38 308	0.33 321	0.40 404	0.30 386	0.38 333	0.30 366

HiDET	0.38 306	0.44 253	0.30 268	0.42 313	0.30 332	0.42 371	0.30 324	0.42 363	0.30 333	0.44 402	0.30 337	0.42 371	0.30 333	0.42 366	0.68 527	0.37 295	0.32 308	0.40 404	0.29 368	0.37 320	0.29 351

LCMNet	0.38 306	0.44 253	0.30 268	0.42 313	0.30 332	0.42 371	0.30 324	0.42 363	0.30 333	0.45 414	0.30 337	0.42 371	0.30 333	0.42 366	0.69 535	0.37 295	0.32 308	0.40 404	0.29 368	0.37 320	0.29 351

CSFM-Stereo	0.38 306	0.44 253	0.30 268	0.42 313	0.30 332	0.42 371	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.44 402	0.30 337	0.42 371	0.30 333	0.42 366	0.73 549	0.37 295	0.32 308	0.40 404	0.29 368	0.37 320	0.30 366

Select-FE	0.41 334	0.44 253	0.23 230	0.26 224	0.22 279	0.26 268	0.22 264	0.26 260	0.23 276	0.26 264	0.23 277	0.26 271	0.23 280	0.45 422	0.42 456	0.25 239	0.22 239	0.25 264	0.22 272	0.45 421	2.90 732

ccccc		0.44 253		0.48 342	0.35 422	0.48 443		0.51 463		0.47 426		0.47 435		0.47 431		0.41 337	0.40 386	0.40 404	0.40 462	0.41 406

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 119	0.44 253	0.33 300	0.39 276	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	0.39 321	0.36 363	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

IGEV-Stereo	0.35 282	0.44 253	0.45 401	0.49 348	0.30 332	0.37 315	0.30 324	0.36 295	0.30 333	0.36 304	0.29 322	0.36 310	0.29 324	0.36 310	0.30 323	0.46 394	0.39 382	0.32 294	0.24 285	0.32 280	0.25 270
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HART	0.38 306	0.45 262	0.34 314	0.42 313	0.33 406	0.41 350	0.34 407	0.42 363	0.33 400	0.43 364	0.34 408	0.42 371	0.34 410	0.41 352	0.38 423	0.40 329	0.32 308	0.42 438	0.32 405	0.40 395	0.32 383

mms	0.40 326	0.45 262	0.35 324	0.48 342	0.36 428	0.47 438	0.34 407	0.45 418	0.38 431	0.47 426	0.33 400	0.45 425	0.32 391	0.45 422	0.32 376	0.39 321	0.38 375	0.38 348	0.37 442	0.39 381	0.39 433

GMOStereo	0.37 300	0.45 262	0.23 230	0.30 232	0.37 433	0.41 350	0.36 418	0.41 345	0.35 415	0.43 364	0.36 421	0.41 353	0.40 442	0.41 352	0.36 410	0.34 279	0.22 239	0.47 460	0.37 442	0.39 381	0.33 392

RAFT + AFF	0.31 256	0.45 262	0.34 314	0.39 276	0.28 307	0.38 322	0.33 392	0.29 270	0.31 378	0.30 277	0.30 337	0.29 281	0.27 303	0.29 282	0.30 323	0.28 250	0.29 288	0.29 283	0.29 368	0.27 262	0.32 383

GEAR-Net	0.22 215	0.46 266	0.27 250	0.29 230	0.17 246	0.21 232	0.17 235	0.21 230	0.17 245	0.21 230	0.17 241	0.21 228	0.17 244	0.21 231	0.17 236	0.28 250	0.26 253	0.20 231	0.16 232	0.20 224	0.16 221

otaku	0.46 395	0.46 266	0.46 407	0.46 329	0.46 482	0.46 433	0.46 475	0.46 422	0.46 475	0.46 420	0.46 478	0.46 429	0.46 475	0.46 427	0.46 469	0.46 394	0.46 422	0.46 450	0.46 487	0.46 426	0.46 461

Dean	0.46 395	0.46 266	0.46 407	0.46 329	0.46 482	0.46 433	0.46 475	0.46 422	0.46 475	0.47 426	0.46 478	0.46 429	0.46 475	0.46 427	0.46 469	0.46 394	0.46 422	0.46 450	0.46 487	0.46 426	0.46 461

ACVNet-4b	0.46 395	0.46 266	0.46 407	0.46 329	0.46 482	0.46 433	0.46 475	0.46 422	0.46 475	0.46 420	0.46 478	0.46 429	0.46 475	0.47 431	0.46 469	0.46 394	0.46 422	0.46 450	0.46 487	0.46 426	0.46 461

psmorigin	0.41 334	0.46 266	0.33 300	0.49 348	0.33 406	0.49 452	0.33 392	0.49 440	0.33 400	0.49 443	0.33 400	0.49 449	0.33 403	0.51 466	0.33 388	0.41 337	0.30 298	0.41 422	0.30 386	0.79 511	0.29 351

Ntro	0.47 403	0.47 271	0.46 407	0.46 329	0.46 482	0.47 438	0.47 480	0.46 422	0.47 480	0.46 420	0.46 478	0.47 435	0.46 475	0.47 431	0.47 476	0.47 401	0.46 422	0.46 450	0.46 487	0.46 426	0.46 461

HaxPig	0.47 403	0.47 271	0.47 415	0.49 348	0.47 489	0.47 438	0.47 480	0.47 428	0.47 480	0.47 426	0.47 486	0.47 435	0.47 483	0.47 431	0.47 476	0.47 401	0.47 430	0.47 460	0.47 494	0.47 440	0.48 471

UNDER WATER	0.47 403	0.47 271	0.47 415	0.47 336	0.47 489	0.47 438	0.47 480	0.47 428	0.47 480	0.47 426	0.47 486	0.47 435	0.46 475	0.47 431	0.47 476	0.47 401	0.47 430	0.47 460	0.46 487	0.47 440	0.47 469

LVE	0.47 403	0.47 271	0.47 415	0.47 336	0.49 497	0.47 438	0.47 480	0.47 428	0.49 489	0.47 426	0.47 486	0.47 435	0.46 475	0.47 431	0.47 476	0.47 401	0.47 430	0.48 468	0.47 494	0.47 440	0.47 469

ACVNet_1	0.46 395	0.47 271	0.46 407	0.46 329	0.46 482	0.46 433	0.46 475	0.46 422	0.47 480	0.46 420	0.46 478	0.46 429	0.46 475	0.46 427	0.46 469	0.46 394	0.46 422	0.47 460	0.46 487	0.46 426	0.46 461

CES	0.39 320	0.47 271	0.36 326	0.36 261	0.37 433	0.45 426	0.35 412	0.35 291	0.40 447	0.36 304	0.44 469	0.47 435	0.36 420	0.44 404	0.36 410	0.37 295	0.39 382	0.44 441	0.35 433	0.37 320	0.36 413

xyz-stereo-finetune2	0.18 194	0.48 277	0.16 183	0.16 150	0.15 229	0.15 195	0.16 225	0.16 201	0.16 235	0.16 199	0.16 233	0.16 200	0.16 232	0.16 200	0.16 229	0.16 165	0.16 184	0.16 203	0.16 232	0.16 204	0.16 221

RainbowNet	0.48 409	0.48 277	0.48 423	0.48 342	0.48 493	0.48 443	0.48 489	0.48 432	0.48 487	0.48 433	0.48 490	0.48 442	0.48 484	0.48 441	0.48 482	0.48 406	0.48 436	0.48 468	0.48 498	0.48 444	0.48 471

quiztm	0.43 350	0.49 279	0.40 376	0.51 395	0.40 451	0.51 473	0.40 446	0.50 449	0.40 447	0.50 456	0.40 446	0.51 474	0.40 442	0.50 456	0.40 440	0.44 353	0.34 350	0.44 441	0.34 420	0.44 416	0.34 399

xyz-stereo-finetune	0.28 243	0.49 279	0.16 183	0.16 150	0.16 240	0.16 202	0.16 225	0.22 236	0.30 333	0.32 288	0.31 381	0.32 294	0.31 384	0.32 292	0.32 376	0.32 269	0.33 321	0.31 291	0.32 405	0.31 277	0.32 383

GIP-stereo	0.36 290	0.49 279	0.39 344	0.48 342	0.32 393	0.41 350	0.28 301	0.40 326	0.30 333	0.41 343	0.28 307	0.40 338	0.28 312	0.42 366	0.28 297	0.45 382	0.32 308	0.38 348	0.30 386	0.37 320	0.27 314

notaker	0.48 409	0.49 279	0.48 423	0.48 342	0.48 493	0.48 443	0.48 489	0.48 432	0.49 489	0.48 433	0.48 490	0.48 442	0.48 484	0.48 441	0.48 482	0.48 406	0.48 436	0.48 468	0.48 498	0.48 444	0.49 477

ACVNet_2	0.49 415	0.49 279	0.49 430	0.49 348	0.49 497	0.49 452	0.49 491	0.49 440	0.49 489	0.49 443	0.49 493	0.49 449	0.49 490	0.49 448	0.49 484	0.49 409	0.49 439	0.49 473	0.49 502	0.49 447	0.49 477

252Zero-FE	0.45 386	0.50 284	0.36 326	0.50 384	0.36 428	0.50 461	0.36 418	0.50 449	0.36 425	0.49 443	0.36 421	0.49 449	0.36 420	0.54 477	0.41 448	0.45 382	0.34 350	0.45 446	0.34 420	0.55 467	0.75 549

xyz-stereo	0.18 194	0.50 284	0.16 183	0.15 140	0.16 240	0.16 202	0.16 225	0.16 201	0.16 235	0.16 199	0.16 233	0.16 200	0.16 232	0.16 200	0.16 229	0.16 165	0.16 184	0.16 203	0.16 232	0.16 204	0.16 221

FoundationStereo	0.50 418	0.50 284	0.50 436	0.50 384	0.50 501	0.50 461	0.50 495	0.50 449	0.50 494	0.50 456	0.50 497	0.50 463	0.50 494	0.50 456	0.50 487	0.50 416	0.50 447	0.50 479	0.50 504	0.50 452	0.50 480

StereoAnything_RVC	0.50 418	0.50 284	0.50 436	0.50 384	0.50 501	0.50 461	0.50 495	0.50 449	0.50 494	0.50 456	0.50 497	0.50 463	0.50 494	0.50 456	0.50 487	0.50 416	0.50 447	0.50 479	0.50 504	0.50 452	0.50 480

dual_stereo	0.50 418	0.50 284	0.50 436	0.50 384	0.50 501	0.50 461	0.50 495	0.50 449	0.50 494	0.50 456	0.50 497	0.50 463	0.50 494	0.50 456	0.50 487	0.50 416	0.50 447	0.50 479	0.50 504	0.50 452	0.50 480

KSHMR	0.66 454	0.50 284	0.48 423	1.15 519	0.52 508	0.49 452	0.51 499	0.49 440	0.71 551	0.67 507	0.50 497	1.16 586	1.11 586	0.66 501	0.52 494	0.49 409	0.49 439	0.51 484	0.66 541	0.50 452	1.14 597

WZ-Net	0.05 57	0.50 284	0.10 99	0.12 112	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

SANet	0.50 418	0.50 284	0.50 436	0.50 384	0.50 501	0.50 461	0.50 495	0.50 449	0.50 494	0.50 456	0.50 497	0.50 463	0.50 494	0.50 456	0.50 487	0.50 416	0.50 447	0.50 479	0.50 504	0.50 452	0.50 480

fffft	0.48 409	0.51 292	0.45 401	0.52 398	0.45 480	0.52 477	0.45 471	0.52 468	0.48 487	0.53 472	0.45 474	0.52 475	0.45 471	0.52 471	0.46 469	0.51 422	0.41 396	0.50 479	0.41 471	0.50 452	0.41 444
1: 1. 1
CASnet	0.35 282	0.51 292	0.44 399	0.32 244	0.31 379	0.24 249	0.34 407	0.36 295	0.25 284	0.31 282	0.37 428	0.30 285	0.33 403	0.25 257	0.45 465	0.37 295	0.37 368	0.33 301	0.35 433	0.34 292	0.37 419
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DStereoSA	0.32 265	0.52 294	0.34 314	0.31 238	0.31 379	0.30 280	0.30 324	0.31 279	0.30 333	0.31 282	0.31 381	0.31 290	0.30 333	0.31 289	0.31 364	0.30 260	0.32 308	0.31 291	0.31 397	0.31 277	0.31 376

LG-Stereo_L1	0.47 403	0.52 294	0.47 415	0.62 422	0.39 450	0.53 479	0.40 446	0.53 470	0.39 444	0.53 472	0.39 443	0.53 477	0.39 441	0.53 474	0.39 437	0.55 434	0.46 422	0.49 473	0.37 442	0.49 447	0.37 419

Occ-G	1.12 564	0.52 294	3.72 740	3.50 697	0.50 501	0.56 485	0.47 480	0.54 472	0.46 475	0.54 478	0.41 454	0.54 481	0.42 460	0.52 471	0.42 456	3.42 715	4.02 737	0.52 487	0.45 485	0.51 458	0.44 457

AEACV	1.12 564	0.52 294	3.12 731	3.24 682	0.86 573	0.53 479	0.49 491	0.60 487	0.47 480	0.53 472	0.49 493	0.55 485	0.45 471	0.55 481	0.47 476	3.01 710	3.88 735	0.71 524	0.60 525	0.80 514	0.48 471

Pro-Stereo	0.79 492	0.53 298	0.38 333	0.49 348	0.38 440	0.49 452	0.37 424	0.49 440	0.67 527	0.50 456	0.38 433	1.10 578	0.38 429	0.49 448	0.38 423	0.71 475	0.88 534	5.98 766	0.36 439	0.46 426	0.36 413

ktn	0.72 474	0.53 298	1.08 556	1.14 516	0.51 507	1.22 629	1.36 664	0.51 463	0.59 514	0.51 465	0.51 503	0.69 511	1.20 598	0.67 503	0.51 492	0.51 422	0.49 439	0.58 499	0.66 541	0.52 461	0.53 491

TorneroNet	0.66 454	0.53 298	0.50 436	0.50 384	0.64 531	1.06 568	0.70 545	0.50 449	0.51 501	0.49 443	0.69 541	0.49 449	0.50 494	0.48 441	1.15 597	0.71 475	0.49 439	1.14 585	1.08 598	0.49 447	0.49 477

ICVP	0.15 172	0.53 298	0.11 119	0.16 150	0.11 181	0.16 202	0.11 174	0.16 201	0.11 178	0.16 199	0.11 176	0.16 200	0.11 175	0.16 200	0.11 169	0.16 165	0.11 128	0.16 203	0.11 177	0.16 204	0.11 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rgla	0.45 386	0.54 302	0.33 300	0.67 435	0.32 393	0.48 443	0.33 392	0.48 432	0.33 400	0.48 433	0.94 582	0.48 442	0.33 403	0.47 431	0.33 388	0.45 382	0.52 455	0.53 490	0.31 397	0.45 421	0.32 383

Wz-Net-MNSev	0.06 61	0.54 302	0.10 99	0.12 112	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	0.11 128	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PSMNet_ROB	0.54 429	0.54 302	0.54 450	0.54 403	0.53 511	0.54 483	0.54 505	0.53 470	0.54 505	0.54 478	0.54 508	0.54 481	0.53 501	0.54 477	0.54 498	0.54 428	0.53 459	0.54 493	0.54 512	0.54 466	0.54 494

416test	0.46 395	0.55 305	0.33 300	0.67 435	0.33 406	0.48 443	0.33 392	0.48 432	0.33 400	0.48 433	0.99 587	0.48 442	0.33 403	0.48 441	0.33 388	0.45 382	0.52 455	0.54 493	0.32 405	0.45 421	0.32 383

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 409	0.55 305	0.47 415	0.63 424	0.41 461	0.56 485	0.44 465	0.56 476	0.41 457	0.56 483	0.41 454	0.57 491	0.42 460	0.56 482	0.41 448	0.55 434	0.43 411	0.51 484	0.37 442	0.51 458	0.37 419

Selective-IGEV	0.51 423	0.55 305	0.45 401	0.69 441	0.45 480	0.61 496	0.45 471	0.50 449	0.40 447	0.56 483	0.44 469	0.55 485	0.40 442	0.72 512	0.67 520	0.59 444	0.46 422	0.45 446	0.34 420	0.46 426	0.37 419

TARStereo	0.08 74	0.56 308	0.06 82	0.06 67	0.06 141	0.06 121	0.06 139	0.06 123	0.06 139	0.06 125	0.06 140	0.06 126	0.06 136	0.06 117	0.06 133	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

Monster-pub-mixall	0.44 363	0.56 308	0.60 464	0.38 267	0.27 301	0.37 315	0.27 290	0.37 303	0.29 318	0.38 312	0.27 299	0.38 323	0.29 324	0.85 536	0.27 288	1.46 624	0.26 253	0.34 311	0.26 294	0.36 315	0.53 491

Monster-pub-eth3d	0.45 386	0.57 310	0.60 464	0.39 276	0.28 307	0.37 315	0.28 301	0.37 303	0.30 333	0.39 319	0.29 322	0.39 328	0.30 333	0.92 548	0.27 288	1.42 621	0.28 274	0.34 311	0.28 353	0.37 320	0.53 491

Replicate-Monster	0.45 386	0.57 310	0.60 464	0.40 289	0.29 320	0.37 315	0.27 290	0.37 303	0.30 333	0.40 326	0.31 381	0.40 338	0.30 333	0.99 556	0.27 288	1.36 617	0.31 303	0.34 311	0.30 386	0.36 315	0.54 494

fsdfsdds	0.08 74	0.58 312	0.06 82	0.06 67	0.06 141	0.06 121	0.06 139	0.06 123	0.06 139	0.06 125	0.06 140	0.06 126	0.06 136	0.06 117	0.06 133	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

nnnnnnn	0.08 74	0.58 312	0.06 82	0.06 67	0.06 141	0.06 121	0.06 139	0.06 123	0.06 139	0.06 125	0.06 140	0.06 126	0.06 136	0.06 117	0.06 133	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

LG-Stereo	0.60 439	0.58 312	0.47 415	0.64 429	0.74 553	1.00 551	0.69 539	0.57 479	0.41 457	0.57 486	0.41 454	0.57 491	0.41 454	1.00 558	0.75 554	0.91 514	0.51 452	0.52 487	0.37 442	0.52 461	0.37 419

2222	0.09 80	0.59 315	0.06 82	0.06 67	0.06 141	0.06 121	0.06 139	0.06 123	0.06 139	0.06 125	0.06 140	0.06 126	0.06 136	0.06 117	0.06 133	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

AIO-test2	0.55 434	0.59 315	0.52 445	0.67 435	0.47 489	0.61 496	0.47 480	0.61 491	0.47 480	0.61 493	0.47 486	0.61 499	0.48 484	0.62 493	0.47 476	0.64 461	0.53 459	0.58 499	0.47 494	0.58 475	0.48 471

FCDSN-DC	0.41 334	0.59 315	0.64 479	0.54 403	0.33 406	0.50 461	0.37 424	0.42 363	0.40 447	0.61 493	0.43 467	0.50 463	0.49 490	0.38 321	0.32 376	0.28 250	0.23 245	0.26 269	0.22 272	0.35 305	0.28 342
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
1111	0.09 80	0.60 318	0.06 82	0.06 67	0.06 141	0.06 121	0.06 139	0.06 123	0.06 139	0.06 125	0.06 140	0.06 126	0.06 136	0.06 117	0.06 133	0.06 72	0.06 83	0.06 123	0.06 136	0.06 125	0.06 133

AIO-test1	0.54 429	0.60 318	0.52 445	0.66 434	0.47 489	0.61 496	0.47 480	0.58 482	0.46 475	0.61 493	0.46 478	0.61 499	0.45 471	0.62 493	0.45 465	0.61 450	0.52 455	0.57 498	0.48 498	0.57 473	0.48 471

S	0.56 436	0.61 320	0.54 450	0.68 440	0.48 493	0.65 502	0.49 491	0.63 493	0.49 489	0.64 501	0.49 493	0.64 503	0.48 484	0.62 493	0.49 484	0.63 459	0.62 485	0.59 502	0.48 498	0.57 473	0.48 471

DispNO	1.00 543	0.63 321	0.43 397	3.45 693	0.44 476	0.65 502	0.43 464	0.64 495	0.43 467	0.64 501	0.43 467	0.64 503	3.03 725	0.64 499	0.43 461	4.55 727	0.43 411	0.63 506	0.43 482	0.63 480	0.43 454

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MonSter	0.60 439	0.64 323	0.52 445	0.62 422	0.44 476	2.07 673	0.44 465	0.62 492	0.44 470	0.62 497	0.44 469	0.62 501	0.44 467	0.62 493	0.44 462	0.58 441	0.42 406	0.62 504	0.46 487	0.58 475	0.42 451

MWDA-net	0.67 460	0.66 324	0.45 401	2.84 670	0.46 482	0.73 514	0.45 471	0.71 507	0.44 470	0.72 513	0.45 474	0.70 514	0.45 471	0.70 508	0.44 462	0.61 450	0.41 396	0.61 503	0.43 482	0.61 478	0.42 451

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mm1	0.69 465	0.69 327	0.69 499	0.69 441	0.69 542	0.69 507	0.69 539	0.69 502	0.69 538	0.69 510	0.69 541	0.69 511	0.69 537	0.69 506	0.69 535	0.69 469	0.69 505	0.69 518	0.69 551	0.69 492	0.69 531

anonymity	0.63 448	0.69 327	0.56 454	0.71 449	0.56 515	0.71 512	0.56 507	0.71 507	0.56 506	0.72 513	0.56 510	0.71 515	0.56 505	0.71 510	0.58 504	0.68 468	0.55 462	0.68 515	0.55 514	0.68 488	0.54 494

CoDeX	0.15 172	0.70 330	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	0.67 520	0.02 15	0.69 505	0.75 531	0.01 9	0.02 21	0.02 20

FE-Mocha	0.35 282	0.71 331	0.40 376	0.47 336	0.27 301	0.34 299	0.27 290	0.34 288	0.26 298	0.34 296	0.26 295	0.34 303	0.27 303	0.34 301	0.27 288	0.44 353	0.41 396	0.33 301	0.29 368	0.32 280	0.29 351

CCAANet	0.17 185	0.71 331	0.14 155	0.14 128	0.14 215	0.14 184	0.14 210	0.14 184	0.14 215	0.14 184	0.14 217	0.14 185	0.14 216	0.14 186	0.22 263	0.14 140	0.14 173	0.14 183	0.14 218	0.14 188	0.14 212

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SE	0.64 450	0.73 334	0.77 518	0.79 461	0.59 518	0.78 519	0.54 505	0.58 482	0.58 509	0.78 524	0.59 515	0.63 502	0.18 255	0.78 519	0.52 494	0.80 499	0.65 490	0.69 518	0.57 521	0.75 502	0.52 488

Anonymus	0.47 403	0.73 334	0.46 407	0.43 320	0.54 514	0.53 479	0.27 290	0.39 317	0.35 415	0.33 293	0.40 446	0.33 298	0.38 429	0.53 474	0.54 498	0.56 438	0.36 363	0.49 473	0.53 510	0.66 483	0.54 494

LiteMatch	1.13 566	0.73 334	2.80 716	3.23 680	0.61 525	0.83 532	0.68 531	0.73 511	0.69 538	1.00 551	0.77 562	0.94 551	0.57 507	0.82 526	0.64 513	2.97 708	2.43 710	0.68 515	0.32 405	0.56 470	0.70 534

Lsterematch	1.13 566	0.73 334	2.80 716	3.23 680	0.61 525	0.83 532	0.68 531	0.73 511	0.69 538	1.00 551	0.77 562	0.94 551	0.57 507	0.82 526	0.64 513	2.97 708	2.43 710	0.68 515	0.32 405	0.56 470	0.70 534

DSFCA	0.66 454	0.73 334	0.78 520	0.65 430	0.65 533	0.64 501	0.64 519	0.65 496	0.63 521	0.64 501	0.64 525	0.64 503	0.64 519	0.65 500	0.65 516	0.65 463	0.65 490	0.65 512	0.65 538	0.66 483	0.64 521

MWSP-net	0.96 539	0.75 339	0.49 430	4.84 727	0.48 493	1.28 635	0.52 500	1.20 577	0.51 501	1.14 582	0.70 545	1.00 557	0.56 505	0.90 542	0.69 535	0.76 493	0.60 479	0.95 568	0.56 518	0.73 500	0.45 459

PointNet	0.60 439	0.75 339	0.49 430	0.79 461	0.50 501	0.79 522	0.49 491	0.79 516	0.49 489	0.80 527	0.49 493	0.79 528	0.49 490	0.80 522	0.49 484	0.63 459	0.40 386	0.63 506	0.40 462	0.63 480	0.40 435

SMoEStereo_RVC	0.63 448	0.75 339	0.51 442	0.73 455	0.53 511	0.71 512	0.47 480	0.67 500	0.58 509	0.74 520	0.60 517	0.72 518	0.53 501	0.74 516	0.51 492	0.61 450	0.62 485	0.62 504	0.61 527	0.63 480	0.61 511

SCION-MonSter	0.21 208	0.76 342	0.22 226	0.25 216	0.15 229	0.19 216	0.15 218	0.19 214	0.15 227	0.19 212	0.15 227	0.19 216	0.15 228	0.19 214	0.14 209	0.22 211	0.21 232	0.16 203	0.14 218	0.16 204	0.15 219

MGA	0.73 478	0.76 342	0.60 464	0.92 483	1.17 607	0.81 527	0.59 514	0.84 526	0.62 518	0.81 530	0.59 515	0.84 537	0.60 514	0.81 525	0.61 511	0.71 475	0.53 459	0.89 552	0.53 510	0.75 502	0.54 494

CAR	0.72 474	0.76 342	0.59 460	0.84 470	1.19 611	0.81 527	0.58 510	0.81 522	0.58 509	0.81 530	0.58 513	0.83 535	0.59 512	0.82 526	0.59 507	0.71 475	0.49 439	0.73 525	0.68 547	0.87 525	0.52 488

MSE-Stereo	0.72 474	0.76 342	0.59 460	0.84 470	1.19 611	0.81 527	0.58 510	0.81 522	0.58 509	0.81 530	0.58 513	0.83 535	0.59 512	0.82 526	0.59 507	0.71 475	0.49 439	0.73 525	0.68 547	0.87 525	0.52 488

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 460	0.78 346	0.67 489	0.67 435	0.66 536	0.67 505	0.67 526	0.65 496	0.66 525	0.66 505	0.67 530	0.66 510	0.67 526	0.67 503	0.72 548	0.66 465	0.67 493	0.67 514	0.67 545	0.67 486	0.67 527

SFCPSM	0.17 185	0.78 346	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	0.79 559	0.02 15	0.75 518	0.76 533	0.02 21	0.02 21	0.02 20

SCION-M(vits-remse)	0.34 271	0.79 348	0.30 268	0.33 248	0.28 307	0.40 331	0.28 301	0.40 326	0.28 308	0.40 326	0.28 307	0.39 328	0.28 312	0.40 332	0.28 297	0.23 223	0.21 232	0.35 327	0.27 332	0.35 305	0.27 314

SCION-MonSter(vits)	0.25 229	0.79 348	0.31 286	0.42 313	0.28 307	0.40 331	0.28 301	0.20 221	0.15 227	0.40 326	0.15 227	0.19 216	0.15 228	0.20 219	0.15 221	0.23 223	0.21 232	0.17 213	0.14 218	0.16 204	0.14 212

G-Net	0.79 492	0.79 348	0.79 523	0.79 461	0.79 566	0.79 522	0.79 559	0.79 516	0.79 565	0.79 526	0.79 566	0.79 528	0.79 557	0.79 520	0.79 559	0.79 497	0.79 525	0.79 537	0.79 571	0.79 511	0.79 557

416test1013	0.49 415	0.80 351	0.33 300	0.67 435	0.33 406	0.48 443	0.41 455	0.48 432	0.39 444	0.48 433	0.93 581	0.52 475	0.32 391	0.52 471	0.38 423	0.49 409	0.51 452	0.53 490	0.37 442	0.51 458	0.36 413

DMCA-RVC	0.70 468	0.80 351	0.70 502	0.70 447	0.70 546	0.70 510	0.70 545	0.71 507	0.70 546	0.70 512	0.71 551	0.71 515	0.70 541	0.70 508	0.69 535	0.69 469	0.70 508	0.69 518	0.70 555	0.69 492	0.70 534

NaN_ROB	0.80 495	0.80 351	0.80 524	0.80 465	0.80 569	0.80 524	0.80 562	0.80 519	0.80 567	0.80 527	0.80 568	0.80 530	0.80 558	0.80 522	0.80 562	0.80 499	0.80 528	0.80 540	0.80 573	0.80 514	0.80 558

CSAN	0.80 495	0.80 351	0.80 524	0.80 465	0.80 569	0.80 524	0.80 562	0.80 519	0.80 567	0.80 527	0.80 568	0.80 530	0.80 558	0.80 522	0.80 562	0.80 499	0.80 528	0.80 540	0.80 573	0.80 514	0.80 558

DStereoRT	0.73 478	0.81 355	0.73 512	0.71 449	0.74 553	0.73 514	0.75 554	0.71 507	0.71 551	0.74 520	0.72 554	0.73 520	0.80 558	0.71 510	0.73 549	0.76 493	0.71 512	0.73 525	0.72 560	0.70 495	0.76 552

ARAFT	0.68 462	0.81 355	0.63 476	0.74 458	0.60 520	0.78 519	0.62 517	0.77 515	0.66 525	0.74 520	0.63 523	0.75 523	0.62 518	0.83 531	0.60 509	0.70 474	0.55 462	0.70 523	0.60 525	0.78 509	0.55 502

RSM++	0.76 487	0.82 357	0.66 485	0.85 474	0.64 531	0.85 534	0.71 548	0.94 542	0.64 522	0.87 536	0.67 530	0.87 539	0.65 521	0.84 532	0.65 516	0.81 503	0.70 508	0.79 537	0.71 558	0.83 521	0.70 534

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DN	0.53 428	0.85 360	0.45 401	0.65 430	0.44 476	0.60 494	0.44 465	0.60 487	0.44 470	0.60 491	0.45 474	0.60 496	0.44 467	0.60 491	0.44 462	0.56 438	0.42 406	0.56 497	0.42 479	0.56 470	0.42 451

depthmonostereo	0.44 363	0.85 360	0.46 407	0.54 403	0.40 451	0.52 477	0.38 431	0.52 468	0.35 415	0.47 426	0.34 408	0.46 429	0.34 410	0.47 431	0.34 403	0.45 382	0.43 411	0.41 422	0.33 416	0.41 406	0.32 383

DVStereo	0.43 350	0.86 362	0.48 423	0.50 384	0.33 406	0.46 433	0.33 392	0.46 422	0.33 400	0.46 420	0.33 400	0.47 435	0.33 403	0.47 431	0.34 403	0.45 382	0.42 406	0.40 404	0.33 416	0.47 440	0.38 426

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 528	0.86 362	0.89 532	1.25 576	0.69 542	1.05 567	0.81 566	1.16 569	0.50 494	1.12 578	0.97 585	0.72 518	0.82 562	1.06 573	0.95 576	0.61 450	0.87 533	1.03 582	0.85 579	1.04 557	1.01 586

MEA-ACV	1.66 631	0.87 364	0.61 470	11.81 767	1.35 664	1.50 652	0.71 548	1.23 626	0.92 579	1.13 581	0.96 583	1.69 657	0.70 541	1.23 636	1.16 601	1.54 630	1.20 573	1.58 662	0.85 579	1.12 561	0.95 574

test_sample3	0.09 80	0.87 364	0.10 99	0.12 112	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_sample1	0.09 80	0.87 364	0.12 130	0.11 104	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

SCV_C0	0.45 386	0.88 367	0.49 430	0.54 403	0.37 433	0.48 443	0.37 424	0.48 432	0.37 427	0.48 433	0.36 421	0.48 442	0.37 425	0.49 448	0.37 420	0.50 416	0.41 396	0.44 441	0.34 420	0.44 416	0.34 399

tt45	1.04 556	0.88 367	1.36 634	0.92 483	1.03 595	1.51 653	0.79 559	0.70 506	0.88 573	0.74 520	0.90 574	1.60 652	0.72 547	1.60 652	0.75 554	0.91 514	0.78 523	1.52 661	0.79 571	1.14 563	1.32 661

AFF-stereo	0.73 478	0.88 367	0.67 489	0.75 459	0.68 541	0.75 516	0.64 519	0.80 519	0.72 554	0.83 535	0.70 545	0.82 534	0.64 519	0.84 532	0.67 520	0.77 496	0.63 487	0.81 542	0.63 529	0.78 509	0.62 514

test410_97500	0.41 334	0.89 370	0.31 286	0.40 289	0.31 379	0.40 331	0.31 371	0.40 326	0.31 378	0.61 493	0.53 506	0.40 338	0.31 384	0.40 332	0.31 364	0.58 441	0.47 430	0.38 348	0.29 368	0.38 333	0.29 351

DLNR-FE	0.28 243	0.89 370	0.30 268	0.34 254	0.19 264	0.28 275	0.19 250	0.28 265	0.20 261	0.28 270	0.20 265	0.28 275	0.20 266	0.28 278	0.20 256	0.33 275	0.28 274	0.25 264	0.19 263	0.24 250	0.19 248

CASS	0.57 438	0.89 370	0.56 454	0.57 411	0.56 515	0.56 485	0.56 507	0.56 476	0.53 503	0.57 486	0.57 511	0.59 495	0.48 484	0.56 482	0.57 502	0.55 434	0.56 464	0.47 460	0.56 518	0.62 479	0.56 505
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.89 527	0.89 370	0.72 508	1.16 524	0.78 564	1.06 568	0.82 569	0.87 528	0.97 586	1.00 551	0.91 577	0.90 544	1.00 573	0.89 541	0.93 575	0.83 508	0.83 531	0.82 546	0.82 576	0.81 517	0.82 561

MLG-Stereo	0.92 530	0.90 374	0.84 530	1.27 578	0.49 497	1.38 644	0.88 572	1.41 642	0.97 586	0.73 515	1.09 597	1.26 636	0.43 465	0.72 512	1.05 589	1.13 551	0.49 439	1.18 595	0.66 541	1.01 554	0.46 461

UNet	0.29 248	0.90 374	0.10 99	0.14 128	0.10 162	0.14 184	0.10 157	0.91 535	0.69 538	0.14 184	0.11 176	0.14 185	0.11 175	0.14 186	0.10 154	0.12 118	0.09 101	0.12 166	0.09 149	0.88 528	0.76 552

xxxxx1	0.31 256	0.91 376	0.23 230	0.31 238	0.23 285	0.31 287	0.23 273	0.33 285	0.25 284	0.31 282	0.24 284	0.33 298	0.25 286	0.32 292	0.24 273	0.28 250	0.28 274	0.28 278	0.28 353	0.29 268	0.27 314

tt_ll	0.31 256	0.91 376	0.23 230	0.31 238	0.23 285	0.31 287	0.23 273	0.33 285	0.25 284	0.31 282	0.24 284	0.33 298	0.25 286	0.32 292	0.24 273	0.28 250	0.28 274	0.28 278	0.28 353	0.29 268	0.27 314

ff	0.31 256	0.91 376	0.23 230	0.31 238	0.23 285	0.31 287	0.23 273	0.33 285	0.25 284	0.31 282	0.24 284	0.33 298	0.25 286	0.32 292	0.24 273	0.28 250	0.28 274	0.28 278	0.28 353	0.29 268	0.27 314

DPSM_ROB	0.92 530	0.91 376	0.91 537	0.91 480	0.92 580	0.92 543	0.92 576	0.92 538	0.91 575	0.93 545	0.91 577	0.92 547	0.90 565	0.91 544	0.92 571	0.92 517	0.91 536	0.91 556	0.92 581	0.93 540	0.93 571

DPSM	0.92 530	0.91 376	0.91 537	0.91 480	0.92 580	0.92 543	0.92 576	0.92 538	0.91 575	0.93 545	0.91 577	0.92 547	0.90 565	0.91 544	0.92 571	0.92 517	0.91 536	0.91 556	0.92 581	0.93 540	0.93 571

VeloStereo	0.16 179	0.92 381	0.16 183	0.18 168	0.08 151	0.11 161	0.12 201	0.12 169	0.09 156	0.09 147	0.28 307	0.10 152	0.08 152	0.10 152	0.12 195	0.15 153	0.17 212	0.08 138	0.12 202	0.09 149	0.08 145

flow	0.16 179	0.92 381	0.16 183	0.18 168	0.08 151	0.11 161	0.12 201	0.12 169	0.09 156	0.09 147	0.28 307	0.10 152	0.08 152	0.10 152	0.12 195	0.15 153	0.17 212	0.08 138	0.12 202	0.09 149	0.08 145

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 482	0.92 381	0.85 531	0.96 495	0.59 518	1.27 633	0.44 465	0.59 485	0.69 538	0.91 541	0.68 536	0.55 485	0.61 517	1.06 573	0.83 567	0.62 455	0.70 508	0.90 553	0.41 471	0.89 529	0.56 505

pmcnn	0.92 530	0.92 381	0.92 539	0.92 483	0.92 580	0.92 543	0.92 576	0.92 538	0.92 579	0.92 543	0.92 580	0.92 547	0.92 567	0.92 548	0.92 571	0.92 517	0.92 538	0.92 559	0.92 581	0.92 535	0.92 570

AdaDepth	0.86 520	0.93 385	0.71 505	1.01 504	1.07 597	1.02 565	0.71 548	1.00 546	0.71 551	1.01 562	0.71 551	1.00 557	0.72 547	1.14 584	0.71 546	0.92 517	0.64 488	0.90 553	0.64 534	0.89 529	0.69 531

tt1	0.31 256	0.93 385	0.24 237	0.33 248	0.23 285	0.31 287	0.24 278	0.32 281	0.24 279	0.32 288	0.23 277	0.32 294	0.25 286	0.32 292	0.24 273	0.27 245	0.26 253	0.27 274	0.26 294	0.27 262	0.27 314

SCV	0.46 395	0.94 387	0.45 401	0.54 403	0.37 433	0.48 443	0.38 431	0.48 432	0.37 427	0.48 433	0.39 443	0.48 442	0.37 425	0.49 448	0.37 420	0.50 416	0.46 422	0.44 441	0.34 420	0.44 416	0.34 399

tta	0.09 80	0.95 388	0.09 95	0.10 87	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

R-Stereo Train	0.81 500	0.96 389	0.67 489	0.95 492	0.67 538	0.95 546	0.68 531	0.95 544	0.68 533	0.95 549	0.68 536	0.96 554	0.68 531	0.96 554	0.68 527	0.94 523	0.68 499	0.94 566	0.68 547	0.94 544	0.68 529

RAFT-Stereo	0.81 500	0.96 389	0.67 489	0.95 492	0.67 538	0.95 546	0.68 531	0.95 544	0.68 533	0.95 549	0.68 536	0.96 554	0.68 531	0.96 554	0.68 527	0.94 523	0.68 499	0.94 566	0.68 547	0.94 544	0.68 529
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample6	0.09 80	0.97 391	0.10 99	0.10 87	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

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 271	0.98 392	0.30 268	0.33 248	0.18 258	0.21 232	0.28 301	0.40 326	0.28 308	0.40 326	0.28 307	0.39 328	0.28 312	0.40 332	0.28 297	0.37 295	0.29 288	0.35 327	0.27 332	0.35 305	0.27 314

WQFJA1++	0.84 511	0.98 392	0.67 489	1.26 577	0.75 555	1.00 551	0.67 526	1.00 546	0.67 527	1.00 551	0.67 530	1.00 557	0.67 526	1.00 558	0.67 520	0.96 525	0.67 493	0.91 556	0.63 529	0.92 535	0.63 515

WQFJA1	0.85 517	0.98 392	0.67 489	1.29 583	0.76 560	1.01 559	0.67 526	1.02 559	0.67 527	1.02 566	0.67 530	1.01 566	0.67 526	1.01 566	0.68 527	0.99 531	0.67 493	0.93 562	0.64 534	0.92 535	0.65 523

WQFJX1	0.84 511	0.98 392	0.67 489	1.30 585	0.75 555	1.01 559	0.67 526	1.01 555	0.67 527	1.01 562	0.67 530	1.01 566	0.68 531	1.00 558	0.68 527	0.98 530	0.67 493	0.92 559	0.64 534	0.92 535	0.64 521

NLMM1	0.86 520	0.98 392	0.69 499	1.48 600	0.75 555	1.01 559	0.69 539	1.00 546	0.69 538	1.00 551	0.70 545	1.00 557	0.68 531	1.01 566	0.67 520	0.97 526	0.68 499	0.92 559	0.63 529	0.93 540	0.63 515

zh-sn7	0.10 98	0.98 392	0.14 155	0.15 140	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	0.13 165	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 415	0.98 392	0.64 479	0.84 470	0.46 482	0.45 426	0.35 412	0.47 428	0.47 480	0.45 414	0.34 408	0.46 429	0.48 484	0.46 427	0.35 407	0.39 321	0.71 512	0.39 391	0.35 433	0.41 406	0.41 444

dd	0.23 222	0.98 392	0.16 183	0.23 204	0.15 229	0.23 246	0.15 218	0.23 243	0.15 227	0.23 240	0.15 227	0.24 252	0.17 244	0.23 244	0.15 221	0.22 211	0.15 181	0.21 235	0.15 229	0.22 233	0.16 221

NLSM3	0.85 517	0.99 400	0.68 497	1.29 583	0.76 560	1.01 559	0.68 531	1.01 555	0.68 533	1.02 566	0.68 536	1.01 566	0.68 531	1.01 566	0.68 527	0.97 526	0.68 499	0.93 562	0.64 534	0.93 540	0.63 515

222	0.10 98	0.99 400	0.12 130	0.13 124	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	0.12 142	0.03 41	0.02 21	0.04 97	0.03 52

LGCAT	1.00 543	1.00 402	1.00 546	1.00 499	1.00 586	1.00 551	1.00 584	1.00 546	1.00 590	1.00 551	1.00 588	1.00 557	1.00 573	1.00 558	1.00 581	1.00 532	1.00 542	1.00 574	1.00 588	1.00 549	1.00 580

Test_v1	1.00 543	1.00 402	1.00 546	1.00 499	1.00 586	1.00 551	1.00 584	1.00 546	1.00 590	1.00 551	1.00 588	1.00 557	1.00 573	1.00 558	1.00 581	1.00 532	1.00 542	1.00 574	1.00 588	1.00 549	1.00 580

WQFJX	0.85 517	1.00 402	0.68 497	1.30 585	0.75 555	1.01 559	0.68 531	1.01 555	0.68 533	1.01 562	0.68 536	1.03 571	0.68 531	1.02 570	0.67 520	0.97 526	0.67 493	0.93 562	0.63 529	0.94 544	0.63 515

NLMM	0.84 511	1.00 402	0.67 489	1.27 578	0.75 555	1.00 551	0.68 531	1.00 546	0.67 527	1.00 551	0.67 530	1.02 570	0.67 526	1.02 570	0.67 520	0.97 526	0.67 493	0.93 562	0.63 529	0.92 535	0.63 515

test_sample7	0.09 80	1.00 402	0.11 119	0.11 104	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	0.12 142	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

ACVNet-DCA	0.37 300	1.00 402	0.30 268	0.40 289	0.29 320	0.40 331	0.29 316	0.40 326	0.29 318	0.40 326	0.29 322	0.40 338	0.29 324	0.39 329	0.28 297	0.33 275	0.32 308	0.33 301	0.32 405	0.33 287	0.32 383

GANet	1.00 543	1.00 402	1.00 546	1.00 499	1.00 586	1.00 551	1.00 584	1.00 546	1.00 590	1.00 551	1.00 588	1.00 557	1.00 573	1.00 558	1.00 581	1.00 532	1.00 542	1.00 574	1.00 588	1.00 549	1.00 580

TDLM	1.00 543	1.00 402	1.00 546	1.00 499	1.00 586	1.00 551	1.00 584	1.00 546	1.00 590	1.00 551	1.00 588	1.00 557	1.00 573	1.00 558	1.00 581	1.00 532	1.00 542	1.00 574	1.00 588	1.00 549	1.00 580

CVANet_RVC	1.00 543	1.00 402	1.00 546	1.00 499	1.00 586	1.00 551	1.00 584	1.00 546	1.00 590	1.00 551	1.00 588	1.00 557	1.00 573	1.00 558	1.00 581	1.00 532	1.00 542	1.00 574	1.00 588	1.00 549	1.00 580

DGTPSM_ROB	0.93 535	1.00 402	0.92 539	0.94 490	0.96 584	0.91 542	0.92 576	0.91 535	0.96 585	0.91 541	0.96 583	0.93 550	0.92 567	0.94 550	0.92 571	0.92 517	0.92 538	0.90 553	0.92 581	0.94 544	0.91 569

trnet	1.01 551	1.01 412	1.01 551	1.01 504	1.01 592	1.01 559	1.01 589	1.01 555	1.01 595	1.01 562	1.01 593	1.01 566	1.01 581	1.01 566	1.01 586	1.01 537	1.01 548	1.01 579	1.01 595	1.01 554	1.01 586

SMFormer	0.09 80	1.01 412	0.09 95	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

xxx	0.09 80	1.01 412	0.10 99	0.10 87	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

GLC_STEREO	1.07 558	1.01 412	1.06 554	1.07 508	1.05 596	1.06 568	1.08 594	1.08 561	1.05 599	1.07 570	1.06 595	1.08 574	1.05 583	1.06 573	1.10 592	1.07 540	1.09 558	1.05 583	1.05 597	1.06 558	1.12 593

1test111	0.37 300	1.02 416	0.30 268	0.39 276	0.29 320	0.40 331	0.28 301	0.39 317	0.29 318	0.39 319	0.29 322	0.39 328	0.28 312	0.40 332	0.29 313	0.33 275	0.32 308	0.33 301	0.31 397	0.32 280	0.31 376

cc1	0.37 300	1.02 416	0.30 268	0.39 276	0.29 320	0.40 331	0.28 301	0.39 317	0.29 318	0.39 319	0.29 322	0.39 328	0.28 312	0.40 332	0.29 313	0.33 275	0.32 308	0.33 301	0.31 397	0.32 280	0.31 376

test_sample4	0.10 98	1.03 418	0.12 130	0.10 87	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	0.13 165	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample2	0.09 80	1.03 418	0.11 119	0.11 104	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

xx1	0.38 306	1.03 418	0.31 286	0.40 289	0.31 379	0.41 350	0.28 301	0.40 326	0.29 318	0.40 326	0.29 322	0.40 338	0.29 324	0.40 332	0.29 313	0.34 279	0.33 321	0.34 311	0.32 405	0.34 292	0.32 383

dad	0.23 222	1.03 418	0.16 183	0.23 204	0.15 229	0.24 249	0.15 218	0.24 246	0.16 235	0.23 240	0.16 233	0.24 252	0.16 232	0.23 244	0.15 221	0.22 211	0.16 184	0.22 240	0.16 232	0.22 233	0.16 221

DualNet (step1)	0.10 98	1.05 422	0.12 130	0.12 112	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	0.12 142	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample9	0.10 98	1.05 422	0.12 130	0.12 112	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	0.12 142	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

test_sample8	0.10 98	1.05 422	0.12 130	0.12 112	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	0.12 142	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 334	1.06 425	0.40 376	0.51 395	0.31 379	0.44 412	0.30 324	0.43 371	0.32 390	0.44 402	0.30 337	0.56 488	0.30 333	0.44 404	0.31 364	0.45 382	0.34 350	0.39 391	0.27 332	0.40 395	0.27 314

test_sample5	0.10 98	1.07 426	0.11 119	0.10 87	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

DualNet	0.10 98	1.07 426	0.11 119	0.10 87	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

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 334	1.09 428	0.40 376	0.52 398	0.31 379	0.44 412	0.31 371	0.44 409	0.31 378	0.44 402	0.31 381	0.44 415	0.31 384	0.44 404	0.31 364	0.46 394	0.35 357	0.39 391	0.28 353	0.39 381	0.28 342

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 326	1.09 428	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.44 409	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.45 382	0.34 350	0.38 348	0.27 332	0.38 333	0.27 314

test_xeample	0.10 98	1.09 428	0.13 150	0.12 112	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	0.14 173	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

FC-DCNN	1.07 558	1.09 428	0.98 544	0.89 476	0.52 508	1.41 648	0.91 575	1.21 623	1.24 659	1.96 662	2.05 731	1.91 663	1.30 651	1.27 640	1.08 591	0.80 499	0.60 479	0.58 499	0.41 471	0.68 488	0.54 494

MSMD_ROB	1.19 568	1.10 432	0.70 502	1.10 510	0.60 520	1.10 574	0.70 545	1.10 564	0.70 546	1.10 572	0.70 545	1.10 578	0.70 541	7.00 770	0.70 544	1.10 544	0.70 508	1.10 584	0.70 555	1.10 560	0.70 534

999	1.00 543	1.12 433	0.59 460	1.10 510	1.21 659	1.09 573	0.52 500	1.08 561	1.43 673	1.18 585	1.35 665	0.98 556	0.52 500	0.91 544	0.85 568	0.72 483	1.46 644	0.83 547	0.98 586	0.68 488	1.41 669

zh-mn7	0.12 132	1.14 434	0.17 193	0.20 186	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	0.18 192	0.16 184	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

1111x	0.10 98	1.14 434	0.13 150	0.14 128	0.03 52	0.04 95	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	0.11 128	0.03 41	0.02 21	0.03 47	0.02 20

LoS_RVC	0.30 249	1.14 434	0.25 240	0.25 216	0.25 293	0.26 268	0.25 280	0.25 254	0.25 284	0.25 255	0.25 290	0.26 271	0.26 296	0.26 269	0.25 281	0.26 241	0.26 253	0.25 264	0.25 288	0.26 256	0.26 276

DDF-Stereo	0.43 350	1.15 437	0.57 458	0.53 400	0.32 393	0.41 350	0.32 381	0.41 345	0.32 390	0.41 343	0.32 391	0.41 353	0.32 391	0.40 332	0.32 376	0.52 424	0.50 447	0.38 348	0.31 397	0.39 381	0.31 376

x	0.11 119	1.15 437	0.15 176	0.14 128	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	0.15 181	0.03 41	0.03 57	0.03 47	0.03 52

xxxx	0.11 119	1.16 439	0.16 183	0.12 112	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	0.16 184	0.03 41	0.04 99	0.04 97	0.04 96

CAS	0.30 249	1.17 440	0.25 240	0.25 216	0.25 293	0.26 268	0.25 280	0.25 254	0.26 298	0.25 255	0.25 290	0.25 259	0.25 286	0.25 257	0.25 281	0.26 241	0.26 253	0.26 269	0.25 288	0.26 256	0.25 270

HSM-Net_RVC	0.95 538	1.17 440	0.78 520	1.18 526	0.71 548	1.16 582	0.75 554	1.09 563	0.80 567	1.10 572	0.75 559	1.17 587	0.74 549	1.17 587	0.80 562	1.13 551	0.73 515	1.17 592	0.77 567	1.16 568	0.72 541
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSimNet_ROB	0.97 540	1.18 442	0.81 527	1.10 510	0.91 579	1.02 565	0.82 569	1.04 560	0.91 575	1.03 568	0.86 573	1.28 640	0.82 562	1.03 572	0.89 570	1.17 555	0.81 530	1.02 580	0.82 576	1.08 559	0.81 560

psm_up	0.43 350	1.19 443	0.17 193	0.25 216	0.18 258	0.25 259	0.19 250	1.26 628	0.91 575	0.26 264	0.17 241	0.25 259	0.17 244	0.25 257	0.17 236	0.22 211	0.17 212	0.23 249	0.16 232	1.18 574	0.99 578

DisPM	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

CrosDoStereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

PFNet+	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

LCNet	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

HHNet	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

Patchmatch Stereo++	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607
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	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

STrans-v2	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

TransformOpticalFlow	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

OMP-Stereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

IIG-Stereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

NF-Stereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

OCTAStereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

PSM-softLoss	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

KMStereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

NRIStereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

PSM-adaLoss	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

PSM-AAD	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

FTStereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

ROB_FTStereo_v2	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

ROB_FTStereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

Consistency-Raft	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

KYRaft	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

HUI-Stereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

ASMatch	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

DeepStereo_LL	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

DEmStereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

SST-Stereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

THIR-Stereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

RAFT_R40	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

DRaft	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

PFNet	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

GrayStereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

RE-Stereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

Pruner-Stereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

TVStereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

DeepStereo_RVC	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

RAFT-RH_RVC	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

IRAFT_RVC	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

RAFT-345	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

iRAFT	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

CRE-IMP	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

GMM-Stereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

RAFT-IKP	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

Prome-Stereo	1.20 569	1.20 444	1.20 571	1.20 528	1.20 613	1.20 583	1.20 606	1.20 577	1.20 611	1.20 587	1.20 608	1.20 589	1.20 598	1.20 589	1.20 608	1.20 558	1.20 573	1.20 599	1.20 609	1.20 578	1.20 607

UPFNet	0.42 348	1.20 444	0.17 193	0.24 209	0.17 246	0.25 259	0.17 235	1.19 574	0.90 574	0.25 255	0.17 241	0.24 252	0.17 244	0.25 257	0.17 236	0.22 211	0.17 212	0.22 240	0.16 232	1.15 566	0.93 571

Wavelet-MonSter	1.00 543	1.21 490	0.76 516	1.94 619	1.01 592	1.11 577	0.76 556	1.15 566	0.76 560	1.11 577	0.76 560	1.14 584	0.76 552	1.11 581	0.76 556	1.21 604	0.90 535	1.02 580	0.71 558	1.02 556	0.71 540

GASTEREO	0.48 409	1.21 490	0.47 415	0.57 411	0.38 440	0.50 461	0.38 431	0.50 449	0.38 431	0.50 456	0.38 433	0.50 463	0.38 429	0.50 456	0.38 423	0.52 424	0.42 406	0.46 450	0.34 420	0.46 426	0.34 399

z-mn7	0.16 179	1.21 490	0.33 300	0.41 303	0.04 101	0.04 95	0.03 54	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.35 287	0.31 303	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

ours_stereo	1.20 569	1.21 490	0.90 535	1.64 612	1.11 599	1.35 640	0.67 526	1.76 654	0.93 581	1.70 658	1.10 598	1.39 645	0.75 551	1.41 646	0.81 565	1.60 633	1.03 550	1.33 651	1.00 588	1.61 643	0.72 541

WCG-NET	0.61 444	1.21 490	0.54 450	0.61 421	0.53 511	0.67 505	0.53 502	0.66 499	0.53 503	0.64 501	0.53 506	0.65 507	0.53 501	0.59 489	0.52 494	0.65 463	0.48 436	0.64 508	0.52 508	0.58 475	0.50 480

delet	0.43 350	1.21 490	0.17 193	0.25 216	0.17 246	0.25 259	0.18 244	1.26 628	0.95 583	0.25 255	0.17 241	0.25 259	0.17 244	0.25 257	0.17 236	0.23 223	0.16 184	0.22 240	0.16 232	1.18 574	0.98 577

w-ln-seven-2	0.14 160	1.22 496	0.28 258	0.32 244	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	0.32 269	0.27 266	0.04 93	0.03 57	0.03 47	0.03 52

CroCo-Stereo	0.73 478	1.22 496	0.25 240	1.22 573	0.25 293	1.22 629	0.25 280	1.22 624	0.25 284	1.22 633	0.25 290	1.22 635	0.25 286	1.22 635	0.25 281	1.22 606	0.26 253	1.21 644	0.25 288	1.22 626	0.25 270
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
WCG-NET（raft）	0.32 265	1.24 498	0.24 237	0.32 244	0.24 290	0.32 296	0.23 273	0.32 281	0.24 279	0.32 288	0.24 284	0.32 294	0.24 283	0.32 292	0.24 273	0.30 260	0.23 245	0.30 285	0.23 278	0.30 272	0.23 258

MMNet	0.44 363	1.24 498	0.17 193	0.25 216	0.17 246	0.25 259	0.18 244	1.26 628	0.93 581	0.25 255	0.17 241	0.25 259	0.18 255	0.25 257	0.17 236	0.23 223	0.16 184	0.23 249	0.16 232	1.20 578	0.99 578

CroCo-Stereo Lap2	0.77 488	1.29 500	0.29 264	1.27 578	0.29 320	1.27 633	0.26 287	1.26 628	0.26 298	1.26 634	0.26 295	1.27 639	0.26 296	1.26 637	0.27 288	1.27 609	0.27 266	1.27 648	0.27 332	1.27 630	0.27 314

CSP-Net	0.34 271	1.29 500	1.19 568	1.36 593	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	1.26 608	1.21 620	0.03 41	0.09 149	0.02 21	0.09 150

LiteMatch*	2.07 667	1.30 502	5.73 752	6.28 740	0.79 566	1.33 639	0.80 562	1.30 634	1.02 596	1.33 638	0.84 572	1.33 642	0.97 570	1.28 641	1.04 588	6.05 752	5.89 748	1.28 649	0.76 565	1.28 631	0.88 564

GCAP-BAT	0.41 334	1.30 502	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.44 402	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.34 350	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

zero-FE	0.72 474	1.31 504	0.66 485	0.92 483	0.60 520	0.82 530	0.58 510	0.82 525	0.58 509	0.81 530	0.60 517	0.81 533	0.60 514	0.82 526	0.58 504	0.74 490	0.59 476	0.73 525	0.52 508	0.76 505	0.51 487

Syn2CoEx	0.25 229	1.31 504	0.74 513	0.92 483	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	0.87 513	0.75 518	0.02 19	0.02 21	0.02 21	0.02 20

CC-Net-ROB	1.36 623	1.33 506	1.33 623	1.36 593	1.38 668	1.36 642	1.33 660	1.37 639	1.34 664	1.35 640	1.36 667	1.38 644	1.34 654	1.38 645	1.38 669	1.35 615	1.38 639	1.33 651	1.35 664	1.43 637	1.34 664

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 622	1.35 507	1.35 626	1.35 592	1.35 664	1.35 640	1.35 662	1.36 637	1.35 667	1.36 641	1.35 665	1.36 643	1.36 656	1.36 643	1.35 666	1.35 615	1.35 635	1.35 654	1.35 664	1.35 634	1.35 665

BLMT-Stereo	1.53 627	1.36 508	1.06 554	1.42 598	1.23 663	1.41 648	1.07 593	1.43 644	1.12 600	1.42 645	1.06 595	1.83 660	1.07 584	1.42 648	1.07 590	1.27 609	1.38 639	6.80 767	1.00 588	1.26 629	1.00 580

PML	0.46 395	1.36 508	0.29 264	0.58 413	0.30 332	0.57 491	0.29 316	0.57 479	0.29 318	0.57 486	0.29 322	0.57 491	0.29 324	0.56 482	0.29 313	0.52 424	0.30 298	0.53 490	0.31 397	0.53 465	0.30 366

DF	0.39 320	1.37 510	1.02 552	1.14 516	0.12 208	0.16 202	0.12 201	0.16 201	0.12 208	0.16 199	0.12 198	0.16 200	0.12 204	0.16 200	0.12 195	1.12 550	1.00 542	0.15 199	0.12 202	0.15 199	0.12 199

qqai	1.22 616	1.38 511	1.12 557	1.39 596	1.14 600	1.40 646	1.14 598	1.41 642	1.12 600	1.40 643	1.11 599	1.40 647	1.13 587	1.41 646	1.15 597	1.25 607	0.97 541	1.24 646	1.01 595	1.24 627	0.96 575

PS-NSSS	1.38 625	1.39 512	1.34 624	1.34 590	1.35 664	1.38 644	1.37 669	1.35 636	1.38 670	1.34 639	1.34 664	1.39 645	1.38 659	1.70 656	1.40 670	1.36 617	1.36 636	1.36 656	1.37 667	1.37 635	1.36 666

MSCF	0.51 423	1.40 513	0.49 430	0.58 413	0.38 440	0.50 461	0.38 431	0.54 472	0.41 457	0.52 469	0.41 454	0.53 477	0.42 460	0.53 474	0.41 448	0.60 446	0.47 430	0.48 468	0.37 442	0.48 444	0.38 426

z-ln-s-r	0.21 208	1.40 513	0.53 449	0.56 410	0.04 101	0.05 110	0.04 103	0.05 110	0.05 124	0.05 112	0.04 110	0.05 113	0.04 100	0.05 103	0.05 115	0.57 440	0.44 419	0.04 93	0.04 99	0.04 97	0.04 96

w-ln-seven	0.18 194	1.47 515	0.33 300	0.40 289	0.04 101	0.04 95	0.04 103	0.04 95	0.04 103	0.04 92	0.04 110	0.04 96	0.04 100	0.04 90	0.04 97	0.38 308	0.32 308	0.05 108	0.04 99	0.04 97	0.04 96

Gwc-CoAtRS	0.41 334	1.49 516	0.32 295	0.42 313	0.32 393	0.41 350	0.32 381	0.41 345	0.33 400	0.41 343	0.32 391	0.41 353	0.32 391	0.41 352	0.32 376	0.39 321	0.28 274	0.39 391	0.28 353	0.40 395	0.28 342

FENet	0.54 429	1.52 517	1.19 568	1.41 597	0.23 285	0.35 303	0.23 273	0.35 291	0.23 276	0.34 296	0.23 277	0.35 305	0.23 280	0.35 304	0.23 270	1.40 620	1.07 552	0.32 294	0.23 278	0.33 287	0.23 258

FAST (zero-shot)	0.87 524	1.55 518	0.42 395	1.57 602	0.42 471	1.62 657	0.45 471	1.59 645	0.42 465	1.66 656	0.44 469	1.62 656	0.42 460	1.59 651	0.42 456	0.64 461	0.43 411	0.64 508	0.42 479	0.67 486	0.46 461

CFNet-ft	0.55 434	1.57 519	0.14 155	0.20 186	0.14 215	0.20 222	2.53 729	1.61 647	0.14 215	0.20 219	0.14 217	0.20 221	0.14 216	0.20 219	0.14 209	0.17 176	0.12 142	0.17 213	0.12 202	1.56 641	1.24 656

DPSMNet_ROB	1.60 630	1.59 520	1.70 657	1.59 604	1.59 677	1.61 655	1.61 680	1.60 646	1.60 677	1.62 655	1.59 680	1.60 652	1.60 665	1.60 652	1.59 677	1.59 631	1.60 659	1.59 663	1.59 685	1.59 642	1.59 680

RASNet	1.49 626	1.65 521	1.45 642	1.38 595	1.43 671	1.47 651	1.36 664	1.38 640	1.36 668	1.39 642	1.60 681	1.45 649	1.45 662	1.51 650	2.21 726	1.53 629	1.36 636	1.36 656	1.36 666	1.66 646	1.36 666

monster-pro	0.75 482	1.67 522	0.64 479	0.89 476	0.57 517	0.86 536	0.56 507	0.87 528	0.56 506	0.87 536	0.57 511	0.88 540	0.57 507	0.87 537	0.57 502	0.79 497	0.58 470	0.76 533	0.54 512	0.77 507	0.54 494

CRFU-Net	0.65 452	1.67 522	1.22 618	1.96 622	0.27 301	0.41 350	0.27 290	0.41 345	0.27 302	0.40 326	0.26 295	0.41 353	0.27 303	0.40 332	0.27 288	1.80 639	1.62 660	0.34 311	0.23 278	0.33 287	0.23 258

FlowAnything	1.02 553	1.71 524	0.72 508	1.59 604	0.69 542	1.60 654	0.69 539	1.61 647	0.70 546	1.60 649	0.69 541	1.60 652	0.69 537	1.61 654	0.69 535	0.81 503	0.58 470	0.81 542	0.56 518	0.82 519	0.56 505

FlowAnything_test	1.02 553	1.72 525	0.71 505	1.59 604	0.70 546	1.61 655	0.69 539	1.61 647	0.70 546	1.60 649	0.70 545	1.61 655	0.69 537	1.61 654	0.70 544	0.81 503	0.58 470	0.81 542	0.55 514	0.81 517	0.56 505

gwcnet-sp	0.82 505	1.72 525	1.48 644	0.39 276	0.15 229	0.31 287	0.21 259	0.20 221	0.25 284	1.61 652	0.23 277	0.28 275	0.26 296	0.20 219	0.15 221	0.24 232	1.33 630	0.32 294	0.16 232	6.75 757	0.23 258

scenet	0.82 505	1.72 525	1.48 644	0.39 276	0.15 229	0.31 287	0.21 259	0.20 221	0.25 284	1.61 652	0.23 277	0.28 275	0.26 296	0.20 219	0.15 221	0.24 232	1.33 630	0.32 294	0.16 232	6.75 757	0.23 258

ssnet	0.82 505	1.72 525	1.48 644	0.39 276	0.15 229	0.31 287	0.21 259	0.20 221	0.25 284	1.61 652	0.23 277	0.28 275	0.26 296	0.20 219	0.15 221	0.24 232	1.33 630	0.32 294	0.16 232	6.75 757	0.23 258

HBP-ISP	1.24 618	1.72 525	1.65 654	1.15 519	0.76 560	1.40 646	0.88 572	1.67 653	1.02 596	1.69 657	1.38 670	1.69 657	1.21 644	1.87 664	1.21 653	1.05 539	0.79 525	0.97 572	0.80 573	1.19 576	0.75 549

LL-Strereo2	0.48 409	1.73 530	0.51 442	0.59 416	0.34 418	0.42 371	0.33 392	0.40 326	0.31 378	0.42 357	0.33 400	0.42 371	0.31 384	0.44 404	0.39 437	0.60 446	0.51 452	0.44 441	0.33 416	0.44 416	0.33 392

Hybrid-DGEV	1.03 555	1.75 531	0.80 524	1.28 582	0.78 564	1.26 632	0.80 562	1.26 628	0.78 561	1.26 634	0.78 564	1.26 636	0.78 556	1.26 637	0.78 558	1.15 554	0.75 518	1.14 585	0.74 562	1.14 563	0.75 549

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 350	1.76 532	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.31 364	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.27 332	0.38 333	0.26 276

aanet-new-8k	0.43 350	1.76 532	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 350	1.77 534	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 350	1.77 534	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 350	1.77 534	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-32k-new	0.44 363	1.78 537	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.44 409	0.30 333	0.44 402	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.45 382	0.34 350	0.39 391	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-30k	0.44 363	1.78 537	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-24k	0.44 363	1.78 537	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 350	1.78 537	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-32k	0.44 363	1.79 541	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-78k	0.44 363	1.80 542	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.45 382	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-36k	0.44 363	1.80 542	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-34k	0.44 363	1.80 542	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new	0.43 350	1.80 542	0.38 333	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 363	1.80 542	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.44 412	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.44 404	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-60k	0.44 363	1.81 547	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-40k	0.44 363	1.81 547	0.39 344	0.50 384	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.45 382	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-28k	0.44 363	1.81 547	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.44 412	0.30 324	0.44 409	0.30 333	0.44 402	0.30 337	0.44 415	0.30 333	0.44 404	0.30 323	0.45 382	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-22k	0.44 363	1.81 547	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-10k	0.45 386	1.81 547	0.40 376	0.50 384	0.31 379	0.44 412	0.31 371	0.44 409	0.31 378	0.44 402	0.31 381	0.44 415	0.32 391	0.44 404	0.31 364	0.46 394	0.35 357	0.39 391	0.27 332	0.39 381	0.27 314

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 363	1.81 547	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

test_xeample3	1.10 561	1.81 547	0.61 470	0.84 470	0.49 497	0.77 517	0.66 522	0.92 538	1.40 671	0.68 509	0.46 478	0.78 526	0.54 504	1.72 657	1.48 673	1.34 614	1.52 648	1.35 654	1.67 705	1.33 633	1.55 674

aanet-new-90k	0.44 363	1.82 554	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.44 404	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-70k	0.44 363	1.82 554	0.38 333	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 363	1.82 554	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

aanet-new-16k	0.44 363	1.83 557	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 363	1.83 557	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.36 363	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

Hybrid-DGEV-03	1.07 558	1.83 557	0.83 528	1.34 590	0.81 571	1.32 638	0.81 566	1.31 635	0.81 570	1.31 637	0.82 570	1.32 641	0.82 562	1.32 642	0.81 565	1.19 556	0.77 521	1.19 597	0.76 565	1.19 576	0.77 554

Hybrid-DGEV-2	1.05 557	1.83 557	0.83 528	1.33 589	0.82 572	1.30 636	0.81 566	1.26 628	0.79 565	1.29 636	0.79 566	1.26 636	0.80 558	1.26 637	0.79 559	1.20 558	0.78 523	1.18 595	0.77 567	1.20 578	0.77 554

mmm	0.14 160	1.83 557	0.12 130	0.11 104	0.03 52	0.03 44	0.03 54	0.03 46	0.04 103	0.03 44	0.03 56	0.03 46	0.03 53	0.06 117	0.04 97	0.12 118	0.11 128	0.05 108	0.04 99	0.05 114	0.04 96

4.5_new	2.00 651	1.84 562	1.98 699	2.77 666	2.16 727	2.27 692	1.28 659	2.09 666	1.98 724	2.01 668	1.28 660	2.71 715	1.98 708	2.51 705	1.65 680	2.26 677	1.33 630	1.87 674	1.87 718	2.49 695	1.60 682

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 363	1.85 563	0.38 333	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

MM-Stereo_test2	1.20 569	1.85 563	1.05 553	1.46 599	0.94 583	1.36 642	0.99 583	1.36 637	0.95 583	1.41 644	0.98 586	1.40 647	0.96 569	1.37 644	0.95 576	1.37 619	1.06 551	1.33 651	0.93 585	1.29 632	0.89 567

hknet	1.10 561	1.85 563	3.49 735	4.48 710	0.02 22	0.42 371	0.06 139	0.41 345	0.02 22	0.48 433	0.03 56	0.41 353	0.03 53	0.42 366	0.03 52	4.39 724	4.19 738	0.33 301	0.23 278	0.34 292	0.27 314

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 363	1.86 566	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.43 373	0.30 323	0.44 353	0.33 321	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

2.25w	2.00 651	1.86 566	1.98 699	2.95 673	2.17 729	2.26 691	1.35 662	2.42 700	2.00 727	2.07 675	1.27 659	2.53 702	1.99 710	2.29 693	1.49 674	2.21 672	1.32 623	1.85 670	1.87 718	2.52 699	1.62 693

PAM	0.39 320	1.88 568	0.34 314	0.37 264	0.41 461	0.45 426	0.22 264	0.28 265	0.23 276	0.28 270	0.24 284	0.29 281	0.23 280	0.29 282	0.23 270	0.38 308	0.32 308	0.38 348	0.37 442	0.32 280	0.22 256

DCVSM-stereo	0.36 290	1.89 569	0.22 226	0.40 289	0.22 279	0.40 331	0.22 264	0.40 326	0.22 269	0.40 326	0.22 272	0.40 338	0.22 274	0.40 332	0.22 263	0.28 250	0.21 232	0.28 278	0.21 269	0.28 264	0.20 250

DCRE	0.84 511	1.89 569	0.77 518	0.94 490	0.72 550	0.88 538	0.73 552	0.87 528	0.78 561	0.90 539	0.71 551	0.88 540	0.67 526	0.88 539	0.73 549	0.81 503	0.68 499	0.81 542	0.70 555	0.82 519	0.70 534

RAFT-Stereo-weight	0.45 386	1.90 571	0.34 314	0.42 313	0.36 428	0.43 378	0.35 412	0.42 363	0.34 411	0.42 357	0.34 408	0.44 415	0.34 410	0.41 352	0.34 403	0.38 308	0.32 308	0.38 348	0.32 405	0.38 333	0.33 392

BUS	0.83 508	1.91 572	0.92 539	4.48 710	0.02 22	0.40 331	0.04 103	0.41 345	0.02 22	0.48 433	0.03 56	0.41 353	0.05 117	0.03 43	0.05 115	1.97 651	4.19 738	0.33 301	0.23 278	0.34 292	0.27 314

BSDual-CNN	0.81 500	1.91 572	0.92 539	4.48 710	0.02 22	0.42 371	0.06 139	0.41 345	0.02 22	0.48 433	0.03 56	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 651	4.19 738	0.33 301	0.23 278	0.34 292	0.27 314

psmg	0.43 350	1.91 572	0.92 539	1.91 618	0.02 22	0.02 20	0.03 54	0.02 21	0.02 22	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.02 21	0.03 43	0.02 21	1.97 651	1.44 643	0.04 93	0.03 57	0.02 21	0.03 52

GANet-RSSM	0.75 482	1.91 572	0.14 155	0.47 336	0.14 215	0.21 232	3.21 750	2.30 693	0.14 215	0.46 420	0.14 217	0.23 246	0.18 255	0.21 231	0.14 209	0.18 192	0.27 266	0.37 340	0.13 213	2.13 676	2.12 717

MFMNet_re	1.81 640	1.91 572	1.71 659	1.95 621	1.70 700	1.95 667	1.70 697	1.96 659	1.74 703	1.97 664	1.72 702	1.95 664	1.71 686	1.97 668	1.71 697	1.86 640	1.62 660	1.85 670	1.66 704	1.86 654	1.64 698

SPS-STEREO	1.59 629	1.91 572	1.21 617	1.94 619	1.20 613	2.00 670	1.23 653	1.99 661	1.24 659	2.00 667	1.25 657	2.03 671	1.26 647	2.00 669	1.29 662	1.90 646	1.18 572	1.89 678	1.21 654	1.89 656	1.20 607
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
small-0shot	0.35 282	1.92 578	0.27 250	0.27 227	0.27 301	0.27 273	0.27 290	0.27 264	0.27 302	0.27 269	0.27 299	0.26 271	0.27 303	0.27 273	0.26 286	0.27 245	0.26 253	0.26 269	0.26 294	0.26 256	0.27 314

GANetREF_RVC	1.55 628	1.94 579	1.22 618	1.88 616	1.21 659	1.88 662	1.22 652	1.88 656	1.22 657	1.88 659	1.22 654	1.88 661	1.22 645	1.89 665	1.22 654	1.87 642	1.22 621	1.88 677	1.22 655	1.88 655	1.22 653
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
ssnet_v2	0.68 462	1.96 580	1.25 622	0.29 230	0.20 267	0.30 280	0.20 254	0.29 270	0.22 269	1.50 648	0.20 265	0.31 290	0.20 266	0.27 273	0.22 263	0.24 232	1.49 646	0.26 269	0.18 262	3.90 718	0.19 248

aanet-new-12k	0.46 395	1.99 581	0.40 376	0.51 395	0.31 379	0.44 412	0.31 371	0.44 409	0.31 378	0.44 402	0.31 381	0.44 415	0.31 384	0.44 404	0.32 376	0.47 401	0.35 357	0.39 391	0.27 332	0.39 381	0.27 314

qqq	0.16 179	2.01 582	0.12 130	0.15 140	0.04 101	0.06 121	0.05 120	0.06 123	0.04 103	0.06 125	0.03 56	0.06 126	0.03 53	0.06 117	0.03 52	0.12 118	0.14 173	0.04 93	0.04 99	0.03 47	0.03 52

MM-Stereo_test3	1.27 620	2.07 583	1.18 566	1.60 607	1.02 594	1.45 650	1.01 589	1.40 641	1.04 598	1.44 646	1.03 594	1.46 650	1.02 582	1.44 649	1.02 587	1.51 628	1.12 565	1.32 650	0.98 586	1.38 636	0.97 576

ACV-stereo	0.30 249	2.08 584	0.25 240	0.25 216	0.18 258	0.24 249	0.17 235	0.24 246	0.18 252	0.24 247	0.17 241	0.25 259	0.17 244	0.24 248	0.17 236	0.22 211	0.16 184	0.22 240	0.16 232	0.22 233	0.16 221

GCST	0.50 418	2.08 584	0.38 333	0.53 400	0.35 422	0.49 452	0.35 412	0.50 449	0.35 415	0.49 443	0.35 417	0.49 449	0.35 416	0.49 448	0.35 407	0.48 406	0.37 368	0.45 446	0.33 416	0.44 416	0.33 392

AIO_test	2.18 685	2.09 586	2.04 704	2.42 656	2.01 719	2.47 702	1.94 714	2.34 696	2.03 728	2.56 709	1.94 717	2.43 698	1.94 705	2.41 700	1.87 716	2.39 692	2.10 701	2.35 708	1.91 724	2.25 680	2.19 719

ToySt	0.92 530	2.11 587	0.90 535	0.95 492	0.79 566	0.99 550	0.78 558	0.94 542	0.81 570	0.94 547	0.78 564	0.95 553	0.77 554	0.94 550	0.86 569	0.91 514	0.79 525	0.85 549	0.77 567	0.89 529	0.73 545

TRStereo	2.00 651	2.13 588	1.85 676	2.27 635	1.84 707	2.28 694	1.84 703	2.29 689	1.86 713	2.30 695	1.87 709	2.30 689	1.87 698	2.08 671	1.72 700	2.08 657	1.72 668	2.08 693	1.72 710	2.08 671	1.72 703

XX-Stereo	2.00 651	2.13 588	1.85 676	2.27 635	1.84 707	2.28 694	1.84 703	2.29 689	1.86 713	2.30 695	1.87 709	2.30 689	1.87 698	2.08 671	1.72 700	2.08 657	1.72 668	2.08 693	1.72 710	2.08 671	1.72 703

EAI-Stereo	2.00 651	2.13 588	1.85 676	2.27 635	1.84 707	2.28 694	1.84 703	2.29 689	1.86 713	2.30 695	1.87 709	2.30 689	1.87 698	2.08 671	1.72 700	2.08 657	1.72 668	2.08 693	1.72 710	2.08 671	1.72 703

derf	1.91 642	2.15 591	1.78 663	2.16 629	1.75 703	2.21 685	1.80 701	2.22 684	1.80 707	2.21 687	1.76 703	2.17 674	1.81 695	2.24 691	1.74 706	1.93 649	1.56 652	1.96 680	1.53 678	1.95 657	1.56 675

11t1	0.17 185	2.16 592	0.13 150	0.13 124	0.04 101	0.06 121	0.04 103	0.06 123	0.04 103	0.06 125	0.03 56	0.06 126	0.03 53	0.06 117	0.05 115	0.18 192	0.12 142	0.06 123	0.03 57	0.05 114	0.03 52

UGAM-zero	0.51 423	2.17 593	0.39 344	0.53 400	0.36 428	0.50 461	0.36 418	0.50 449	0.36 425	0.49 443	0.36 421	0.50 463	0.35 416	0.50 456	0.36 410	0.49 409	0.37 368	0.47 460	0.35 433	0.46 426	0.34 399

cf-r	0.66 454	2.17 593	0.12 130	0.18 168	0.12 208	0.18 213	2.70 733	2.60 707	0.12 208	0.18 210	0.12 198	0.18 212	0.12 204	0.18 211	0.12 195	0.15 153	0.11 128	0.15 199	0.11 177	1.81 653	1.74 707

3.25w	2.04 664	2.20 595	1.48 644	3.03 674	2.17 729	2.63 714	1.39 670	1.96 659	1.95 723	1.96 662	1.37 668	2.71 715	1.96 707	2.71 715	1.73 705	2.26 677	1.32 623	1.87 674	1.87 718	2.51 698	1.63 696

IGEV	2.02 659	2.20 595	1.82 670	2.90 672	2.16 727	2.41 700	1.25 655	2.00 662	1.98 724	1.99 666	1.31 662	2.72 719	1.93 704	2.67 714	1.69 695	2.26 677	1.32 623	1.83 669	1.87 718	2.53 702	1.61 687

UDG	0.80 495	2.21 597	0.60 464	0.91 480	0.60 520	0.90 541	0.58 510	0.88 532	0.60 515	0.90 539	0.60 517	0.88 540	0.60 514	0.90 542	0.58 504	0.86 512	0.60 479	0.84 548	0.59 524	0.84 522	0.61 511

UGAM	0.51 423	2.23 598	0.39 344	0.54 403	0.35 422	0.50 461	0.35 412	0.49 440	0.35 415	0.49 443	0.35 417	0.49 449	0.36 420	0.50 456	0.36 410	0.49 409	0.37 368	0.45 446	0.34 420	0.45 421	0.34 399

3w_stereo	2.04 664	2.24 599	1.70 657	3.15 677	2.18 731	2.49 704	1.26 657	2.03 664	1.98 724	1.98 665	1.33 663	2.72 719	1.99 710	2.59 708	1.72 700	2.22 673	1.33 630	1.85 670	1.88 723	2.50 697	1.58 679

NCCL2	2.28 697	2.27 600	2.28 706	2.28 640	2.28 732	2.27 692	2.29 727	2.28 687	2.28 730	2.27 694	2.28 732	2.28 688	2.27 718	2.27 692	2.28 731	2.28 681	2.28 706	2.27 701	2.29 731	2.27 681	2.29 721

ccnet	0.80 495	2.28 601	0.33 300	0.50 384	0.33 406	0.50 461	0.33 392	0.50 449	0.33 400	0.49 443	0.33 400	0.49 449	1.56 663	2.38 697	0.33 388	0.41 337	0.29 288	0.42 438	1.57 680	2.28 682	0.29 351

HUF	2.18 685	2.30 602	1.99 703	2.34 650	2.02 722	2.41 700	2.06 723	2.38 698	1.89 720	2.36 700	1.85 706	2.56 707	1.98 708	2.31 695	1.97 722	2.30 685	2.03 699	2.30 703	2.11 725	2.23 678	2.16 718

3.75w	1.99 647	2.31 603	1.83 673	3.16 678	1.65 681	1.93 663	1.98 715	2.72 710	1.68 686	2.73 719	1.97 720	2.00 668	1.72 687	1.81 662	1.25 658	2.27 680	2.01 694	2.38 709	1.42 673	1.71 648	1.24 656

1w_stereo	2.05 666	2.32 604	1.35 626	3.74 706	2.01 719	2.73 719	1.42 674	1.88 656	1.93 722	2.03 670	1.28 660	2.71 715	1.99 710	2.72 717	1.72 700	2.20 671	1.32 623	1.87 674	1.86 717	2.45 691	1.54 673

4.25_new	2.00 651	2.33 605	1.82 670	3.32 687	1.69 695	1.95 667	1.99 718	2.72 710	1.71 696	2.72 714	1.97 720	2.01 669	1.74 690	1.77 659	1.28 660	2.18 668	2.01 694	2.48 716	1.58 683	1.65 644	1.17 602

4.5w_new	2.00 651	2.33 605	1.82 670	3.32 687	1.69 695	1.95 667	1.99 718	2.72 710	1.71 696	2.72 714	1.97 720	2.01 669	1.74 690	1.77 659	1.28 660	2.18 668	2.01 694	2.48 716	1.58 683	1.65 644	1.17 602

4.5w-stereo	1.99 647	2.33 605	1.81 665	3.28 684	1.68 690	1.94 664	1.99 718	2.72 710	1.70 694	2.72 714	1.99 729	1.97 666	1.68 676	1.76 658	1.29 662	1.91 647	2.02 698	2.53 718	1.61 692	1.75 651	1.16 601

monsterstereo	2.20 691	2.33 605	1.95 696	3.65 701	2.07 724	2.49 704	1.61 680	2.48 702	1.83 711	2.45 704	1.61 683	2.67 714	1.86 696	2.64 710	1.94 720	2.48 698	1.66 664	2.34 706	1.68 707	2.40 687	1.86 711

2.75w_new	1.99 647	2.34 609	1.81 665	3.14 676	1.62 679	1.94 664	1.99 718	2.72 710	1.71 696	2.72 714	1.99 729	1.90 662	1.73 688	1.82 663	1.29 662	2.37 690	2.01 694	2.31 704	1.42 673	1.77 652	1.22 653

AIO_rvc	2.18 685	2.34 609	1.87 680	2.32 648	1.94 717	2.40 699	1.89 712	2.37 697	2.07 729	2.52 708	1.95 719	2.44 699	1.99 710	2.41 700	1.89 719	2.32 687	2.09 700	2.24 700	2.18 727	2.21 677	2.23 720

GES	0.66 454	2.34 609	0.29 264	0.41 303	0.29 320	0.41 350	0.29 316	0.42 363	0.29 318	0.40 326	0.41 454	0.41 353	0.30 333	0.51 466	0.29 313	0.32 269	0.29 288	0.32 294	2.46 733	2.49 695	0.30 366

2w_stereo	1.99 647	2.36 612	1.81 665	3.24 682	1.67 686	1.94 664	1.98 715	2.72 710	1.68 686	2.72 714	1.94 717	1.98 667	1.74 690	1.79 661	1.27 659	1.95 650	2.00 692	2.53 718	1.60 688	1.68 647	1.15 598

PAM_32	0.64 450	2.38 613	0.51 442	0.92 483	0.43 475	0.53 479	0.44 465	0.87 528	0.43 467	0.52 469	0.45 474	0.53 477	0.40 442	0.54 477	0.46 469	0.62 455	0.56 464	0.48 468	0.45 485	0.76 505	0.44 457

2.5w	2.01 658	2.40 614	1.37 636	3.28 684	2.01 719	2.71 716	1.43 677	1.82 655	1.83 711	1.90 661	1.41 672	2.71 715	1.35 655	2.71 715	1.85 712	2.66 702	1.53 649	1.64 664	1.23 656	2.53 702	1.87 713

MonStereo	2.17 683	2.41 615	1.49 648	2.67 663	1.67 686	2.60 713	2.04 722	2.32 694	1.76 704	2.44 703	1.68 695	2.50 700	1.69 683	2.38 697	1.80 709	2.28 681	1.78 671	2.63 721	2.14 726	3.47 714	1.68 701

monsters	2.18 685	2.41 615	1.96 698	3.47 694	2.03 723	2.53 708	1.64 682	2.48 702	1.73 701	2.40 702	1.50 675	2.62 710	1.94 705	2.59 708	1.94 720	2.44 694	1.57 654	2.28 702	1.87 718	2.42 688	1.86 711

DNS	0.86 520	2.43 617	1.66 656	2.03 626	0.42 471	0.60 494	0.42 461	0.60 487	0.42 465	0.60 491	0.42 464	0.60 496	0.42 460	0.60 491	0.42 456	1.97 651	1.63 662	0.55 496	0.40 462	0.55 467	0.40 435

DDUNet	0.81 500	2.45 618	0.57 458	0.90 478	0.60 520	0.88 538	0.59 514	0.90 533	0.60 515	0.88 538	0.60 517	0.90 544	0.58 510	0.88 539	0.60 509	0.84 510	0.60 479	0.86 550	0.57 521	0.86 524	0.60 510

FBW_ROB	2.12 681	2.46 619	1.77 662	2.49 659	1.79 706	2.38 698	1.83 702	2.46 701	1.78 706	2.48 706	1.97 720	2.40 697	1.78 693	2.42 702	1.83 710	2.31 686	1.85 681	2.38 709	1.82 716	2.35 685	1.84 709

asda	2.17 683	2.54 620	1.81 665	3.47 694	1.78 705	2.50 706	1.86 707	2.61 708	1.68 686	2.61 710	1.83 705	2.37 696	1.73 688	2.44 703	1.88 718	2.51 699	1.84 676	2.34 706	1.62 698	2.23 678	1.77 708

HH	0.71 471	2.54 620	0.74 513	1.10 510	0.32 393	0.41 350	0.37 424	0.69 502	0.78 561	0.73 515	0.90 574	0.75 523	1.00 573	0.84 532	0.69 535	0.69 469	0.40 386	0.35 327	0.26 294	0.35 305	0.26 276

HanStereo	0.71 471	2.54 620	0.74 513	1.10 510	0.32 393	0.41 350	0.37 424	0.69 502	0.78 561	0.73 515	0.90 574	0.75 523	1.00 573	0.84 532	0.69 535	0.69 469	0.40 386	0.35 327	0.26 294	0.35 305	0.26 276

qwe	2.18 685	2.60 623	1.58 651	3.83 707	1.90 716	2.53 708	1.90 713	2.48 702	1.73 701	2.37 701	1.92 716	2.53 702	1.68 676	2.56 706	1.83 710	2.52 701	1.87 689	2.07 689	1.68 707	2.32 684	1.71 702

sAnonymous2	3.31 728	2.63 624	1.38 638	3.71 703	1.86 710	4.70 754	1.11 595	4.82 757	2.72 734	5.45 762	1.98 726	4.59 747	2.64 721	2.65 711	6.21 767	4.37 722	1.08 556	5.16 759	2.24 729	4.52 728	2.39 726

CroCo_RVC	3.31 728	2.63 624	1.38 638	3.71 703	1.86 710	4.70 754	1.11 595	4.82 757	2.72 734	5.45 762	1.98 726	4.59 747	2.64 721	2.65 711	6.21 767	4.37 722	1.08 556	5.16 759	2.24 729	4.52 728	2.39 726

ff7	1.68 632	2.68 626	1.35 626	0.97 496	0.89 575	1.84 659	2.15 724	2.12 667	1.80 707	2.05 672	1.56 677	2.33 692	2.12 715	2.23 688	2.25 727	1.31 611	1.07 552	1.48 658	1.41 670	0.90 532	1.04 588

ffff	1.68 632	2.68 626	1.35 626	0.97 496	0.89 575	1.84 659	2.15 724	2.12 667	1.80 707	2.05 672	1.56 677	2.33 692	2.12 715	2.23 688	2.25 727	1.31 611	1.07 552	1.48 658	1.41 670	0.90 532	1.04 588

ccc-4	1.68 632	2.68 626	1.35 626	0.97 496	0.89 575	1.84 659	2.15 724	2.12 667	1.80 707	2.05 672	1.56 677	2.33 692	2.12 715	2.23 688	2.25 727	1.31 611	1.07 552	1.48 658	1.41 670	0.90 532	1.04 588

LGtest1	2.22 692	2.70 629	1.89 681	2.76 665	1.86 710	2.75 721	1.86 707	2.75 717	1.86 713	2.75 720	1.86 707	2.77 724	1.87 698	2.75 721	1.86 713	2.46 695	1.58 655	2.45 713	1.56 679	2.45 691	1.56 675

11t	1.27 620	2.70 629	1.34 624	1.32 588	0.89 575	1.30 636	1.34 661	1.64 650	0.57 508	1.45 647	0.72 554	1.05 573	1.29 650	1.07 576	1.29 662	1.49 625	1.02 549	0.97 572	1.15 602	1.48 638	1.31 660

LG-G_1	2.22 692	2.71 631	1.89 681	2.77 666	1.87 714	2.75 721	1.87 710	2.76 718	1.87 717	2.75 720	1.87 709	2.76 722	1.87 698	2.75 721	1.86 713	2.47 696	1.58 655	2.45 713	1.57 680	2.45 691	1.57 677

LG-G	2.22 692	2.71 631	1.89 681	2.77 666	1.87 714	2.75 721	1.87 710	2.76 718	1.87 717	2.75 720	1.87 709	2.76 722	1.87 698	2.75 721	1.86 713	2.47 696	1.58 655	2.45 713	1.57 680	2.45 691	1.57 677

4.25w-stereo	1.98 646	2.72 633	1.46 643	3.47 694	1.43 671	2.07 673	1.98 715	2.53 706	1.52 675	2.71 713	1.98 726	1.81 659	1.62 667	1.96 667	1.36 667	1.88 645	2.00 692	2.53 718	1.61 692	1.74 650	1.15 598

4w-stereo	2.02 659	2.72 633	1.44 641	3.36 690	1.59 677	2.48 703	1.72 699	2.28 687	1.24 659	2.24 693	1.65 685	2.56 707	1.32 653	2.39 699	1.98 723	2.67 704	1.51 647	1.66 665	1.24 657	2.53 702	1.88 716

3.25w_new	2.03 661	2.72 633	1.35 626	3.33 689	1.57 675	2.72 717	1.53 679	2.15 671	1.33 663	2.15 677	1.60 681	2.63 711	1.30 651	2.72 717	1.99 724	2.67 704	1.53 649	1.75 668	1.25 659	2.53 702	1.87 713

3.5w_stereo	2.03 661	2.72 633	1.35 626	3.41 691	1.57 675	2.72 717	1.49 678	2.01 663	1.34 664	2.15 677	1.61 683	2.63 711	1.36 656	2.72 717	1.99 724	2.66 702	1.58 655	1.68 666	1.24 657	2.53 702	1.87 713

sCroCo_RVC	2.10 675	2.76 637	1.92 684	2.78 669	1.39 669	2.73 719	1.41 672	2.73 716	1.40 671	2.77 725	1.41 672	2.74 721	1.40 660	2.74 720	1.40 670	2.72 706	1.42 642	2.72 722	1.44 675	2.79 709	1.42 670

PSMNet-RSSM	0.77 488	2.76 637	0.14 155	0.20 186	0.14 215	0.20 222	2.66 731	2.79 721	0.14 215	0.21 230	0.14 217	0.21 228	0.14 216	0.20 219	0.14 209	0.17 176	0.12 142	0.17 213	0.12 202	2.52 699	2.31 722

MonStereo1	1.94 645	2.77 639	1.52 649	3.73 705	1.51 674	2.13 675	1.42 674	2.32 694	1.52 675	2.31 698	1.50 675	2.53 702	1.59 664	2.34 696	1.56 675	1.91 647	1.36 636	1.86 673	1.31 662	2.07 669	1.53 672

asd	2.18 685	2.77 639	1.58 651	3.59 699	2.00 718	2.58 712	1.85 706	2.39 699	1.71 696	2.47 705	1.97 720	2.59 709	1.61 666	2.56 706	1.79 708	2.51 699	1.99 691	2.11 699	1.62 698	2.36 686	1.60 682

GwcNet-RSSM	0.77 488	2.77 639	0.14 155	0.20 186	0.14 215	0.20 222	2.67 732	2.78 720	0.14 215	0.20 219	0.14 217	0.20 221	0.14 216	0.21 231	0.14 209	0.17 176	0.12 142	0.17 213	0.12 202	2.52 699	2.31 722

hitnet-ft	0.79 492	2.78 642	0.14 155	0.20 186	0.14 215	0.21 232	2.89 734	2.80 722	0.14 215	0.20 219	0.14 217	0.20 221	0.14 216	0.20 219	0.14 209	0.17 176	0.12 142	0.17 213	0.12 202	2.54 707	2.33 724

PDISCO_ROB	0.83 508	2.80 643	3.49 735	0.14 128	0.11 181	0.17 209	0.09 152	0.15 200	0.10 160	0.15 194	0.12 198	0.16 200	0.14 216	3.30 728	0.13 204	0.14 140	2.34 707	0.16 203	0.12 202	2.62 708	0.10 158

iGMRVC	0.84 511	2.85 644	0.72 508	0.72 451	0.73 551	0.77 517	0.79 559	0.73 511	0.74 559	0.73 515	0.72 554	0.73 520	0.76 552	0.73 514	0.73 549	0.72 483	0.73 515	0.73 525	0.72 560	0.73 500	0.72 541

MC-Stereo	1.76 636	2.96 645	1.37 636	2.14 628	1.37 667	2.14 676	1.36 664	2.14 670	1.37 669	2.14 676	1.37 668	2.14 673	1.37 658	2.14 674	1.37 668	1.97 651	1.32 623	1.97 681	1.32 663	1.98 658	1.33 662

VIP-Stereo	0.70 468	2.97 646	2.43 712	2.49 659	0.16 240	0.25 259	0.16 225	0.25 254	0.16 235	0.25 255	0.18 258	0.25 259	0.16 232	0.26 269	0.16 229	1.86 640	1.26 622	0.23 249	0.15 229	0.23 245	0.15 219

PASM	0.39 320	3.06 647	1.36 634	1.58 603	0.09 155	0.11 161	0.11 174	0.11 161	0.11 178	0.09 147	0.09 154	0.11 164	0.09 154	0.09 147	0.09 147	0.11 112	0.11 128	0.11 159	0.09 149	0.11 163	0.11 173

DDVS	0.30 249	3.10 648	0.14 155	0.19 175	0.14 215	0.19 216	0.14 210	0.20 221	0.14 215	0.19 212	0.13 212	0.16 200	0.13 211	0.19 214	0.13 204	0.17 176	0.13 165	0.17 213	0.13 213	0.17 213	0.13 206

DEFOM-Stereo	0.68 462	3.11 649	1.40 640	1.63 611	0.25 293	0.31 287	0.25 280	0.31 279	0.28 308	0.31 282	0.29 322	0.29 281	0.27 303	0.31 289	0.28 297	1.59 631	1.47 645	0.30 285	0.29 368	0.30 272	0.28 342

4D-IteraStereo	0.78 491	3.13 650	0.89 532	0.69 441	0.32 393	0.40 331	0.32 381	0.76 514	0.97 586	0.52 469	0.65 527	0.89 543	0.32 391	0.76 518	0.98 579	0.83 508	0.94 540	0.35 327	0.27 332	0.70 495	0.89 567

plain	1.88 641	3.16 651	0.64 479	3.10 675	0.65 533	3.10 726	0.64 519	3.12 725	0.65 523	3.10 726	0.65 527	3.11 726	0.65 521	3.12 725	0.65 516	3.12 711	0.65 490	3.13 724	0.65 538	3.13 712	0.65 523

iRaftStereo_RVC	0.97 540	3.17 652	2.30 707	2.42 656	0.38 440	0.54 483	0.38 431	0.54 472	0.38 431	0.54 478	0.38 433	0.54 481	0.38 429	0.54 477	0.38 423	2.38 691	2.34 707	0.49 473	0.36 439	0.49 447	0.36 413

RCA-Stereo	0.51 423	3.22 653	0.34 314	0.44 324	0.34 418	0.44 412	0.34 407	0.43 371	0.34 411	0.43 364	0.34 408	0.44 415	0.33 403	0.43 373	0.33 388	0.38 308	0.29 288	0.38 348	0.29 368	0.38 333	0.29 351

NLSM1	2.93 725	3.24 654	2.57 714	4.04 708	2.66 735	3.30 730	2.55 730	3.29 728	2.55 732	3.35 730	2.48 734	3.28 729	2.47 720	3.34 730	2.49 732	3.26 712	2.55 712	3.13 724	2.57 734	3.00 711	2.46 728

Anonymous3	2.55 711	3.26 655	1.65 654	3.28 684	1.63 680	3.24 728	1.68 691	3.27 727	1.66 678	3.28 728	1.67 690	3.25 728	1.66 668	3.27 727	1.64 679	3.26 712	1.65 663	3.30 726	1.65 703	4.95 746	1.65 700

MIF-Stereo (partial)	2.58 713	3.31 656	0.66 485	3.18 679	0.66 536	3.18 727	0.66 522	3.21 726	0.67 527	3.19 727	0.66 529	3.19 727	0.66 524	3.31 729	0.68 527	5.09 744	1.79 673	8.23 771	1.67 705	6.18 755	1.38 668

MM-Stereo_test1	1.80 639	3.41 657	1.52 649	2.12 627	1.41 670	2.04 671	1.41 672	2.05 665	1.46 674	2.04 671	1.41 672	2.05 672	1.42 661	2.05 670	1.43 672	2.04 656	1.54 651	1.94 679	1.38 669	1.99 659	1.33 662

UniTT-Stereo	2.03 661	3.43 658	0.72 508	3.42 692	0.73 551	3.27 729	0.68 531	3.38 730	0.69 538	3.29 729	0.72 554	3.28 729	0.70 541	3.35 731	0.68 527	3.39 714	0.68 499	3.31 727	0.69 551	3.37 713	0.73 545

castereo++	0.54 429	3.59 659	1.15 562	1.31 587	0.14 215	0.16 202	0.14 210	0.16 201	0.14 215	0.16 199	0.14 217	0.16 200	0.13 211	0.16 200	0.14 209	1.45 623	1.16 568	0.15 199	0.14 218	0.15 199	0.13 206

DPSNet	3.66 730	3.60 660	3.62 738	3.63 700	3.64 757	3.65 733	3.65 756	3.66 733	3.67 753	3.67 732	3.65 754	3.67 733	3.66 742	3.66 732	3.68 751	3.68 717	3.66 733	3.67 731	3.68 757	3.67 715	3.67 754

RAStereo	2.23 695	3.64 661	0.76 516	3.65 701	0.86 573	3.66 734	0.76 556	3.67 734	0.81 570	3.66 731	0.76 560	3.66 732	0.77 554	3.68 733	0.77 557	3.68 717	0.77 521	3.69 732	0.77 567	3.70 716	0.77 554

qqq1	0.25 229	3.70 662	0.14 155	0.14 128	0.04 101	0.06 121	0.05 120	0.06 123	0.05 124	0.06 125	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 117	0.05 115	0.13 133	0.12 142	0.06 123	0.05 123	0.03 47	0.04 96

fff1	0.25 229	3.70 662	0.14 155	0.14 128	0.04 101	0.06 121	0.05 120	0.06 123	0.05 124	0.06 125	0.05 127	0.04 96	0.05 117	0.06 117	0.05 115	0.13 133	0.12 142	0.06 123	0.05 123	0.03 47	0.04 96

RAFT_CTSACE	1.92 643	3.71 664	1.72 660	1.88 616	1.72 702	2.04 671	1.42 674	2.18 673	1.89 720	2.02 669	1.97 720	1.95 664	2.06 714	1.93 666	1.62 678	1.76 637	1.66 664	2.02 682	1.73 713	1.73 649	1.43 671

MyStereo07	0.60 439	3.72 665	0.48 423	0.49 348	0.41 461	0.36 307	0.32 381	0.49 440	0.43 467	0.51 465	0.42 464	0.49 449	0.43 465	0.51 466	0.64 513	0.49 409	0.45 420	0.34 311	0.32 405	0.35 305	0.43 454

MyStereo04	0.56 436	3.72 665	0.59 460	0.49 348	0.41 461	0.36 307	0.32 381	0.37 303	0.31 378	0.34 296	0.46 478	0.35 305	0.32 391	0.35 304	0.33 388	0.49 409	0.45 420	0.34 311	0.32 405	0.35 305	0.43 454

castereo	0.61 444	3.79 667	1.35 626	1.52 601	0.15 229	0.17 209	0.16 225	0.20 221	0.21 265	0.18 210	0.16 233	0.21 228	0.12 204	0.26 269	0.17 236	1.43 622	1.38 639	0.17 213	0.16 232	0.18 217	0.16 221

ffm	0.25 229	3.83 668	0.12 130	0.12 112	0.05 126	0.06 121	0.05 120	0.06 123	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 126	0.05 117	0.06 117	0.05 115	0.12 118	0.12 142	0.05 108	0.04 99	0.06 125	0.04 96

ff1	0.25 229	3.83 668	0.12 130	0.12 112	0.05 126	0.06 121	0.05 120	0.06 123	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 126	0.05 117	0.06 117	0.05 115	0.12 118	0.12 142	0.05 108	0.04 99	0.06 125	0.04 96

mmx	0.25 229	3.83 668	0.12 130	0.12 112	0.05 126	0.06 121	0.05 120	0.06 123	0.05 124	0.03 44	0.03 56	0.06 126	0.05 117	0.06 117	0.05 115	0.12 118	0.12 142	0.05 108	0.04 99	0.06 125	0.04 96

NINENet	0.69 465	3.87 671	1.20 571	1.98 623	0.05 126	0.40 331	0.04 103	0.40 326	0.05 124	0.41 343	0.04 110	0.41 353	0.05 117	0.40 332	0.05 115	1.79 638	1.56 652	0.34 311	0.22 272	0.34 292	0.23 258

GEAStereo	0.62 446	3.91 672	0.48 423	0.69 441	0.38 440	0.51 473	0.38 431	0.51 463	0.38 431	0.53 472	0.38 433	0.50 463	0.38 429	0.51 466	0.38 423	0.54 428	0.43 411	0.46 450	0.34 420	0.46 426	0.34 399

gasm-f	0.62 446	3.91 672	0.48 423	0.69 441	0.38 440	0.51 473	0.38 431	0.51 463	0.38 431	0.53 472	0.38 433	0.50 463	0.38 429	0.51 466	0.38 423	0.54 428	0.43 411	0.46 450	0.34 420	0.46 426	0.34 399

MyStereo8	0.71 471	3.92 674	0.52 445	0.59 416	0.52 508	0.57 491	0.53 502	0.59 485	0.50 494	0.59 490	0.51 503	0.57 491	0.50 494	0.56 482	0.52 494	0.54 428	0.49 439	0.54 493	0.49 502	0.55 467	0.50 480

NLCSM	3.67 731	4.08 675	3.19 734	4.80 725	3.26 750	3.99 738	3.24 751	4.25 740	3.18 749	4.09 736	3.27 749	4.14 738	3.18 737	4.13 738	3.28 747	4.06 720	3.10 723	3.85 736	3.14 748	3.91 721	3.27 750

MyStereo06	0.75 482	4.12 676	0.60 464	0.63 424	0.61 525	0.62 499	0.66 522	0.56 476	0.45 474	0.55 481	0.48 490	0.54 481	0.46 475	0.57 487	0.45 465	0.60 446	0.57 466	0.64 508	0.55 514	0.72 497	0.55 502

MyStereo05	0.80 495	4.12 676	0.63 476	0.63 424	0.61 525	0.62 499	0.66 522	0.65 496	0.62 518	0.67 507	0.61 521	0.65 507	0.58 510	0.67 503	0.55 501	0.60 446	0.57 466	0.64 508	0.55 514	0.72 497	0.55 502

test-3	0.98 542	4.13 678	1.85 676	1.85 615	0.61 525	0.69 507	0.37 424	0.63 493	0.61 517	0.66 505	0.51 503	0.73 520	0.44 467	0.57 487	0.54 498	1.68 635	1.81 674	0.40 404	0.43 482	0.66 483	0.50 480

GCAP-Stereo	0.75 482	4.15 679	0.42 395	0.75 459	0.35 422	0.78 519	0.40 446	0.79 516	0.38 431	0.78 524	0.36 421	0.78 526	0.36 420	0.79 520	0.39 437	0.75 491	0.39 382	0.76 533	0.39 460	0.75 502	0.39 433

IGEVStereo-DCA	1.77 637	4.21 680	1.84 674	2.49 659	2.11 725	2.54 710	1.36 664	1.65 651	1.17 608	2.75 720	1.90 714	2.54 705	1.15 591	0.94 550	1.11 593	1.50 626	1.32 623	0.96 570	1.46 676	1.49 639	0.88 564

rrr	1.77 637	4.21 680	1.84 674	2.49 659	2.11 725	2.54 710	1.36 664	1.65 651	1.17 608	2.75 720	1.90 714	2.54 705	1.15 591	0.94 550	1.11 593	1.50 626	1.32 623	0.96 570	1.46 676	1.49 639	0.88 564

GSStereo	0.81 500	4.28 682	0.50 436	0.59 416	0.40 451	0.51 473	0.38 431	0.50 449	0.38 431	0.50 456	0.38 433	0.50 463	3.79 747	0.50 456	0.38 423	0.54 428	0.43 411	0.46 450	0.34 420	0.46 426	0.35 410

DNSM	2.56 712	4.43 683	3.08 729	4.09 709	1.86 710	2.66 715	1.86 707	2.66 709	1.87 717	2.66 712	1.86 707	2.66 713	1.86 696	2.66 713	1.87 716	3.82 719	2.94 714	2.42 711	1.73 713	2.42 688	1.73 706

GEStereo_RVC	0.86 520	4.45 684	0.20 218	0.27 227	0.20 267	0.27 273	0.20 254	0.26 260	0.18 252	5.03 758	0.20 265	0.27 274	0.19 262	0.27 273	0.21 259	0.20 202	0.19 226	0.19 226	4.02 762	0.20 224	0.18 245

error version	0.93 535	4.47 685	2.35 708	1.99 624	0.37 433	0.41 350	0.36 418	0.41 345	0.35 415	0.43 364	0.36 421	0.41 353	0.40 442	0.41 352	0.36 410	1.87 642	2.16 703	0.47 460	0.37 442	0.39 381	0.33 392

test_1	0.93 535	4.47 685	2.35 708	1.99 624	0.37 433	0.41 350	0.36 418	0.41 345	0.35 415	0.43 364	0.36 421	0.41 353	0.40 442	0.41 352	0.36 410	1.87 642	2.16 703	0.47 460	0.37 442	0.39 381	0.33 392

TestStereo	4.88 757	4.75 687	4.79 744	4.87 729	4.92 766	4.81 759	4.90 766	4.78 755	4.77 765	4.87 756	4.89 765	4.90 760	4.91 758	4.99 759	4.79 763	4.98 741	4.87 743	4.87 756	4.92 767	5.00 747	5.00 764

DispFullNet	4.61 753	4.84 688	3.12 731	5.00 730	3.57 754	4.75 757	3.03 741	7.75 770	4.17 762	4.91 757	3.09 745	6.20 766	3.95 751	6.71 766	3.51 749	5.30 746	3.67 734	5.86 765	3.63 754	5.61 752	3.46 752

MLG-Stereo_test3	4.26 746	4.85 689	3.95 741	5.35 733	3.60 755	4.75 757	3.76 757	5.49 763	3.71 754	5.39 760	3.69 755	4.82 758	3.66 742	4.85 755	3.73 755	4.93 739	3.19 730	4.69 750	2.99 738	4.84 743	2.98 734

CFNet-RSSM	0.91 528	4.89 690	0.34 314	0.44 324	1.07 597	1.62 657	1.40 671	0.91 535	0.35 415	1.60 649	1.39 671	0.64 503	0.34 410	0.44 404	0.33 388	0.41 337	0.35 357	0.75 531	0.30 386	0.41 406	0.29 351

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noway2	2.07 667	4.96 692	1.92 684	2.28 640	1.66 682	2.20 682	1.66 683	2.19 676	1.66 678	2.19 682	1.65 685	2.19 678	1.68 676	2.18 676	1.65 680	2.15 660	1.86 685	2.06 687	1.59 685	2.06 665	1.60 682

zzz1	2.09 673	4.97 693	1.93 687	2.30 643	1.68 690	2.21 685	1.68 691	2.21 682	1.68 686	2.21 687	1.67 690	2.21 682	1.68 676	2.21 684	1.69 695	2.17 666	1.85 681	2.08 693	1.61 692	2.06 665	1.61 687

noway5	1.92 643	4.97 693	1.95 696	2.31 646	1.68 690	2.21 685	1.68 691	2.21 682	1.69 693	2.22 691	1.68 695	2.21 682	1.68 676	2.21 684	1.68 692	2.18 668	1.87 689	1.71 667	0.65 538	0.85 523	0.72 541

zzzzzz3	2.07 667	5.00 695	1.93 687	2.28 640	1.66 682	2.19 679	1.66 683	2.18 673	1.67 681	2.19 682	1.66 688	2.18 675	1.67 674	2.18 676	1.66 683	2.15 660	1.85 681	2.05 683	1.59 685	2.05 661	1.59 680

StereoVision	3.15 726	5.00 695	0.89 532	4.83 726	1.00 586	3.93 735	1.27 658	6.37 764	1.34 664	5.67 764	1.26 658	5.84 765	1.27 648	5.03 761	1.24 655	5.10 745	1.09 558	4.61 745	0.57 521	5.62 753	1.12 593

LL-Strereo	1.01 551	5.06 697	1.63 653	0.70 447	1.43 671	0.56 485	0.46 475	0.57 479	0.50 494	0.57 486	0.50 497	1.58 651	0.49 490	0.59 489	0.50 487	1.64 634	0.52 455	0.51 484	1.37 667	0.52 461	0.45 459

aanet-new-14k	0.60 439	5.12 698	0.39 344	0.49 348	0.30 332	0.43 378	0.30 324	0.43 371	0.30 333	0.43 364	0.30 337	0.43 380	0.30 333	0.44 404	0.30 323	0.44 353	0.37 368	0.38 348	0.26 294	0.38 333	0.26 276

noway4	2.11 679	5.14 699	1.93 687	2.37 651	1.69 695	2.20 682	1.68 691	2.22 684	1.68 686	2.21 687	1.69 699	2.23 686	1.68 676	2.22 686	1.66 683	2.24 675	1.84 676	2.09 698	1.63 701	2.09 674	1.62 693

FC-DCNN v2	5.10 761	5.15 700	4.49 743	5.07 731	3.37 752	6.87 766	4.75 765	5.04 760	6.34 769	7.84 770	5.06 766	6.72 770	4.09 754	4.99 759	5.44 766	5.03 742	3.16 727	4.67 748	4.86 766	5.15 749	3.89 759

noway7	2.08 670	5.18 701	1.92 684	2.27 635	1.66 682	2.18 677	1.66 683	2.17 672	1.66 678	2.18 679	1.65 685	2.18 675	1.66 668	2.17 675	1.66 683	2.15 660	1.85 681	2.05 683	1.60 688	2.05 661	1.60 682

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 508	5.18 701	1.98 699	2.19 630	0.17 246	0.19 216	0.18 244	0.19 214	0.16 235	0.20 219	0.19 261	0.22 238	0.22 274	0.20 219	0.15 221	2.28 681	2.13 702	0.24 259	0.17 255	0.18 217	0.16 221

zzzzzzz1	2.10 675	5.20 703	1.93 687	2.38 653	1.68 690	2.20 682	1.67 689	2.20 679	1.68 686	2.20 685	1.67 690	2.20 681	1.68 676	2.20 681	1.67 691	2.24 675	1.86 685	2.06 687	1.61 692	2.06 665	1.62 693

monster_256*512	2.09 673	5.21 704	1.98 699	2.30 643	1.67 686	2.18 677	1.66 683	2.20 679	1.67 681	2.19 682	1.67 690	2.19 678	1.66 668	2.19 679	1.66 683	2.15 660	1.86 685	2.05 683	1.60 688	2.06 665	1.61 687

zzzz4	2.08 670	5.22 705	1.93 687	2.27 635	1.66 682	2.19 679	1.66 683	2.18 673	1.67 681	2.18 679	1.66 688	2.18 675	1.66 668	2.18 676	1.66 683	2.15 660	1.84 676	2.05 683	1.60 688	2.05 661	1.60 682

noway3	2.12 681	5.22 705	1.93 687	2.39 654	1.70 700	2.23 690	1.70 697	2.22 684	1.70 694	2.22 691	1.70 701	2.23 686	1.69 683	2.22 686	1.71 697	2.28 681	1.86 685	2.08 693	1.63 701	2.09 674	1.63 696

rvit_105_1	3.83 733	5.22 705	3.01 719	4.53 713	3.01 738	4.51 742	3.01 736	4.56 744	3.04 737	4.53 743	3.03 738	4.55 745	3.03 725	4.56 744	3.04 734	4.57 728	3.05 716	4.57 740	3.05 739	4.57 730	3.05 735

rvit_stereo_0081	3.83 733	5.23 708	3.01 719	4.53 713	3.03 740	4.55 748	3.02 737	4.56 744	3.04 737	4.52 741	3.02 736	4.54 743	3.03 725	4.56 744	3.04 734	4.57 728	3.05 716	4.57 740	3.05 739	4.58 731	3.05 735

noway1	2.10 675	5.26 709	1.93 687	2.31 646	1.69 695	2.21 685	1.67 689	2.19 676	1.68 686	2.21 687	1.68 695	2.21 682	1.67 674	2.20 681	1.66 683	2.15 660	1.84 676	2.07 689	1.61 692	2.07 669	1.61 687

CFNet	1.37 624	5.27 710	0.19 211	5.49 734	0.19 264	0.28 275	0.19 250	0.28 265	0.19 259	0.28 270	0.19 261	0.28 275	4.35 755	0.28 278	0.19 253	0.23 223	0.17 212	0.23 249	4.21 764	4.81 741	0.17 239

rvit_stereo_0083	3.92 742	5.30 711	3.06 727	4.61 722	3.09 747	4.67 753	3.08 746	4.66 752	3.09 746	4.62 751	3.10 746	4.66 755	3.11 734	4.67 752	3.16 745	4.72 738	3.16 727	4.77 753	3.11 746	4.66 737	3.11 744

GELT-Stereo	2.10 675	5.33 712	1.94 695	2.37 651	1.68 690	2.21 685	1.69 695	2.19 676	1.67 681	2.18 679	1.67 690	2.19 678	1.66 668	2.19 679	1.66 683	2.23 674	1.83 675	2.07 689	1.61 692	2.04 660	1.61 687

rvit_0105_3	3.91 740	5.33 712	3.06 727	4.60 721	3.07 746	4.60 751	3.06 745	4.62 750	3.08 745	4.60 750	3.07 744	4.62 752	3.08 732	4.67 752	3.10 743	4.70 736	3.11 724	4.77 753	3.19 751	4.77 740	3.14 746

rvit_stereo_0081_aga	3.86 735	5.33 712	3.02 722	4.55 719	3.04 744	4.54 744	3.02 737	4.64 751	3.06 741	4.54 745	3.04 740	4.62 752	3.08 732	4.62 750	3.07 739	4.58 731	3.06 720	4.60 744	3.08 743	4.63 734	3.07 739

MLG-Stereo_test1	4.25 745	5.34 715	3.61 737	5.31 732	3.63 756	5.23 760	3.57 754	5.38 762	3.65 752	5.23 759	3.47 751	4.76 756	3.74 745	4.85 755	3.71 752	4.96 740	3.18 729	4.71 751	2.92 736	4.86 744	2.90 732

rvit_0105_5	4.10 744	5.40 716	3.13 733	4.71 724	3.15 749	4.72 756	3.10 748	4.90 759	3.27 750	4.69 753	3.16 748	4.84 759	3.25 738	4.96 758	3.34 748	5.05 743	3.39 732	5.10 758	3.40 752	5.11 748	3.42 751

UDGNet	2.23 695	5.40 716	1.72 660	2.48 658	1.69 695	2.51 707	1.69 695	2.51 705	1.72 700	2.50 707	1.69 699	2.52 701	1.69 683	2.50 704	1.68 692	2.41 693	1.70 667	2.42 711	1.69 709	2.42 688	1.64 698

rvit_stereo_ft	3.93 743	5.44 718	3.05 726	4.59 720	3.06 745	4.61 752	3.08 746	4.67 753	3.12 747	4.63 752	3.10 746	4.65 754	3.11 734	4.69 754	3.13 744	4.70 736	3.14 726	4.71 751	3.15 749	4.74 738	3.16 747

MLG-Stereo_test2	4.28 747	5.46 719	3.69 739	4.86 728	3.72 758	5.58 763	3.42 752	4.81 756	3.77 758	4.85 755	3.72 756	5.55 764	3.63 741	5.58 762	3.53 750	4.41 725	3.28 731	4.99 757	2.95 737	4.75 739	3.13 745

rvit_0105_4	3.91 740	5.47 720	3.02 722	4.54 716	3.02 739	4.54 744	3.03 741	4.75 754	3.17 748	4.57 747	3.06 741	4.61 751	3.16 736	4.65 751	3.09 742	4.66 735	3.11 724	4.68 749	3.18 750	4.81 741	3.16 747

test410	0.66 454	5.69 721	0.31 286	0.40 289	0.31 379	0.41 350	0.31 371	0.40 326	0.31 378	0.62 497	0.55 509	0.40 338	0.31 384	0.40 332	0.31 364	0.59 444	0.47 430	0.38 348	0.29 368	0.38 333	0.30 366

rvit_stereo_0080	3.89 738	5.70 722	3.04 724	4.54 716	3.03 740	4.56 749	3.05 743	4.60 748	3.07 742	4.58 748	3.06 741	4.59 747	3.06 730	4.61 748	3.08 740	4.63 733	3.09 721	4.64 746	3.10 744	4.65 735	3.10 742

whm_eth	3.89 738	5.70 722	3.04 724	4.54 716	3.03 740	4.56 749	3.05 743	4.60 748	3.07 742	4.58 748	3.06 741	4.59 747	3.06 730	4.61 748	3.08 740	4.63 733	3.09 721	4.64 746	3.10 744	4.65 735	3.10 742

rvit_0105_6	3.87 737	5.73 724	3.10 730	4.69 723	3.12 748	4.54 744	3.02 737	4.56 744	3.04 737	4.54 745	3.03 738	4.54 743	3.04 728	4.56 744	3.05 736	4.58 731	3.05 716	4.58 742	3.05 739	4.58 731	3.05 735

rvit_stereo_0082	3.86 735	5.82 725	3.01 719	4.53 713	3.03 740	4.54 744	3.02 737	4.56 744	3.04 737	4.53 743	3.02 736	4.55 745	3.04 728	4.57 747	3.05 736	4.57 728	3.05 716	4.58 742	3.05 739	4.58 731	3.06 738

SGM-Forest	5.21 763	5.92 726	4.08 742	6.18 739	4.16 763	6.31 765	4.34 764	6.50 765	4.33 763	6.14 766	4.21 762	6.61 769	4.55 757	6.67 765	4.48 762	5.94 750	3.94 736	5.85 764	4.03 763	5.79 754	4.17 762
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaDis-Stereo	3.19 727	6.02 727	1.12 557	5.61 736	1.16 606	5.43 762	1.02 591	5.15 761	0.70 546	5.43 761	1.21 653	5.03 762	0.97 570	4.85 755	0.99 580	4.53 726	1.16 568	5.53 761	1.25 659	5.37 751	1.30 659

PhaseNet	1.74 635	6.34 728	4.81 745	6.77 743	0.24 290	0.80 524	0.53 502	0.48 432	0.22 269	0.53 472	0.28 307	0.48 442	0.25 286	0.40 332	0.32 376	6.39 754	4.61 741	0.46 450	0.38 456	0.25 253	0.18 245

IER	0.88 525	7.04 729	2.23 705	2.75 664	0.28 307	0.43 378	0.25 280	0.39 317	0.25 284	0.41 343	0.27 299	0.39 328	0.25 286	0.40 332	0.28 297	0.37 295	0.28 274	0.37 340	0.25 288	0.37 320	0.25 270

HCRNet	1.22 616	7.11 730	3.00 718	3.55 698	0.33 406	0.29 278	0.14 210	0.19 214	0.15 227	0.33 293	0.29 322	0.25 259	0.14 216	0.22 237	0.33 388	3.64 716	3.00 715	0.76 533	0.32 405	0.18 217	0.13 206

SA	4.33 749	7.35 731	6.85 758	5.96 738	4.09 762	3.59 732	3.15 749	3.82 735	2.64 733	3.91 733	3.85 757	3.57 731	2.72 723	3.13 726	4.03 758	7.09 760	6.86 755	3.57 729	3.12 747	3.85 717	3.51 753

cross-raft	4.83 756	7.52 732	6.43 754	6.63 742	3.96 761	4.51 742	3.99 761	4.49 742	3.96 760	4.52 741	3.96 759	4.50 742	3.97 752	4.50 743	3.97 757	6.65 755	6.44 752	4.33 737	3.92 761	4.35 726	3.91 760

test_5	4.62 754	7.55 733	6.23 753	6.32 741	3.40 753	5.29 761	3.50 753	3.53 732	4.11 761	4.28 738	4.47 764	4.26 741	4.38 756	3.68 733	3.24 746	5.89 749	5.60 746	4.84 755	3.50 753	4.33 725	3.93 761

RAFT+CT+SA	4.28 747	7.62 734	4.91 746	5.55 735	2.28 732	3.09 725	3.64 755	4.49 742	3.07 742	4.80 754	3.35 750	4.77 757	3.70 744	4.29 741	3.05 736	5.58 747	5.98 750	3.58 730	3.78 759	4.26 724	3.72 755

raft_robust	4.71 755	7.75 735	5.40 751	6.81 744	3.31 751	4.28 741	4.20 763	4.32 741	4.37 764	4.35 740	4.35 763	4.14 738	3.75 746	4.30 742	4.20 761	6.67 756	6.37 751	3.36 728	4.24 765	4.86 744	3.25 749

test_4	4.88 757	8.13 736	6.98 759	7.46 748	4.44 764	4.25 740	3.85 760	4.04 739	3.92 759	4.13 737	3.91 758	4.18 740	3.84 749	4.14 739	4.06 759	7.01 759	7.13 758	4.53 738	3.72 758	4.09 722	3.72 755

Sa-1000	4.34 750	8.37 737	6.84 757	6.98 747	4.45 765	3.58 731	3.00 735	3.42 731	3.39 751	2.61 710	4.00 760	3.83 735	4.01 753	3.90 735	3.90 756	5.98 751	5.62 747	3.76 733	2.34 732	4.35 726	2.47 729

TestStereo1	4.60 751	8.41 738	6.44 755	6.86 745	3.79 759	3.97 736	3.78 758	3.99 737	3.74 755	3.97 734	3.52 752	3.94 736	3.58 739	3.98 736	3.72 753	6.82 757	6.50 753	3.76 733	3.66 755	3.90 718	3.74 757

SA-5K	4.60 751	8.41 738	6.44 755	6.86 745	3.79 759	3.97 736	3.78 758	3.99 737	3.74 755	3.97 734	3.52 752	3.94 736	3.58 739	3.98 736	3.72 753	6.82 757	6.50 753	3.76 733	3.66 755	3.90 718	3.74 757

U	5.15 762	8.49 740	1.81 665	8.49 752	1.77 704	8.49 771	1.77 700	8.51 772	1.77 705	8.49 772	1.77 704	8.50 772	1.78 693	8.58 772	1.77 707	8.54 764	1.78 671	8.55 772	1.78 715	8.55 766	1.84 709

CFNet_RVC	2.38 705	8.71 741	0.38 333	9.33 756	0.42 471	0.56 485	0.42 461	0.60 487	0.38 431	0.62 497	0.42 464	0.56 488	7.29 767	0.62 493	0.42 456	0.53 427	0.37 368	0.49 473	0.34 420	8.30 764	6.87 769

rvit_stereo_0075_2	6.64 765	8.80 742	5.25 748	7.89 749	5.27 768	7.90 770	5.27 767	7.92 771	5.28 767	7.91 771	5.29 768	7.93 771	5.27 759	7.92 771	5.28 764	7.93 761	5.28 745	7.93 770	5.29 769	7.93 763	5.28 766

test_3	5.01 759	8.86 743	7.77 761	8.09 750	2.76 737	4.13 739	4.05 762	3.88 736	3.76 757	4.33 739	4.13 761	3.71 734	3.91 750	4.21 740	4.06 759	7.93 761	7.69 760	4.53 738	3.91 760	4.17 723	4.29 763

SGM+DAISY	7.06 767	9.15 744	5.38 750	8.84 754	5.18 767	8.80 772	5.31 768	8.79 773	5.28 767	8.89 773	5.20 767	8.93 773	5.33 760	8.95 773	5.36 765	8.70 765	5.21 744	8.74 773	5.20 768	8.89 767	5.15 765

test-1	6.46 764	9.16 745	8.03 765	8.09 750	5.62 769	6.11 764	6.35 769	6.85 767	4.94 766	6.08 765	6.29 771	4.98 761	6.43 763	6.22 763	6.36 769	6.16 753	7.47 759	5.82 763	5.44 770	7.11 760	5.68 767

RAFT	6.73 766	9.36 746	7.40 760	8.51 753	6.55 770	6.88 767	6.60 770	6.79 766	6.60 770	6.80 767	6.72 772	5.31 763	5.50 761	6.61 764	6.61 770	8.42 763	5.89 748	5.73 762	5.45 771	6.61 756	6.24 768

CFNet_pseudo	2.67 716	9.36 746	0.32 295	10.99 766	0.33 406	0.85 534	0.33 392	0.49 440	0.33 400	0.49 443	0.32 391	0.49 449	7.26 766	0.49 448	0.33 388	0.41 337	9.62 766	0.41 422	0.29 368	10.03 772	0.29 351

CFNet_ucs	2.73 717	9.64 748	0.33 300	9.92 762	0.32 393	0.49 452	0.33 392	0.49 440	0.33 400	0.49 443	0.33 400	0.49 449	8.98 770	0.48 441	0.33 388	0.41 337	9.96 769	0.40 404	0.29 368	10.12 773	0.54 494

PCWNet_CMD	2.80 724	9.82 749	0.32 295	10.09 764	0.32 393	0.49 452	0.33 392	3.34 729	0.33 400	0.49 443	0.33 400	0.49 449	8.73 768	0.48 441	0.33 388	0.41 337	9.22 763	0.42 438	0.29 368	9.55 770	0.31 376

pcwnet_v2	2.66 715	9.89 750	0.33 300	9.89 761	0.32 393	0.50 461	0.32 381	0.49 440	0.33 400	0.49 443	0.34 408	0.49 449	8.76 769	0.48 441	0.33 388	0.41 337	9.58 765	0.40 404	0.29 368	9.01 768	0.63 515

UCFNet_RVC	2.75 719	10.06 751	0.29 264	10.31 765	0.29 320	0.42 371	0.29 316	0.43 371	0.29 318	0.42 357	0.29 322	0.42 371	9.87 772	0.43 373	0.29 313	0.36 292	9.84 768	0.36 336	0.26 294	9.77 771	0.26 276

MSMDNet	2.65 714	10.14 752	0.33 300	9.74 760	0.32 393	0.87 537	0.33 392	2.95 724	0.68 533	0.49 443	0.34 408	0.49 449	5.70 762	0.49 448	0.33 388	0.42 351	9.57 764	0.41 422	0.31 397	8.36 765	0.65 523

ccs_rob	2.79 723	10.17 753	0.32 295	10.00 763	0.33 406	0.49 452	0.33 392	1.90 658	0.32 390	0.51 465	0.33 400	0.49 449	9.24 771	0.49 448	0.33 388	0.41 337	9.82 767	0.41 422	0.28 353	9.34 769	0.29 351

testmc14	2.43 706	10.48 754	8.02 764	8.93 755	0.31 379	0.44 412	0.30 324	0.42 363	0.30 333	0.42 357	0.30 337	0.42 371	0.30 333	0.42 366	0.30 323	8.88 767	6.99 757	0.41 422	0.28 353	0.39 381	0.28 342

MCSU-Stereo	2.48 709	10.56 755	8.50 766	9.47 759	0.31 379	0.43 378	0.30 324	0.42 363	0.30 333	0.42 357	0.30 337	0.42 371	0.30 333	0.41 352	0.30 323	8.86 766	6.93 756	0.40 404	0.29 368	0.39 381	0.28 342

test-v	7.53 768	11.89 756	7.98 762	9.36 757	7.14 771	7.06 768	7.09 771	7.37 768	6.91 771	7.29 768	5.71 769	6.45 767	6.93 764	6.73 767	7.27 771	8.93 768	7.85 761	6.98 768	6.80 772	7.56 761	7.34 770

test-2	7.53 768	11.89 756	7.98 762	9.36 757	7.14 771	7.06 768	7.09 771	7.37 768	6.91 771	7.29 768	5.71 769	6.45 767	6.93 764	6.73 767	7.27 771	8.93 768	7.85 761	6.98 768	6.80 772	7.56 761	7.34 770

rafts_anoy	20.00 772	20.00 758	20.00 772	20.00 772	20.00 774	20.00 773	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 773

raft+_RVC	20.00 772	20.00 758	20.00 772	20.00 772	20.00 774	20.00 773	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 773

raftrobust	20.00 772	20.00 758	20.00 772	20.00 772	20.00 774	20.00 773	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 773

CasAABBNet	20.00 772	20.00 758	20.00 772	20.00 772	20.00 774	20.00 773	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 773

RALCasStereoNet	20.00 772	20.00 758	20.00 772	20.00 772	20.00 774	20.00 773	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 773

RALAANet	20.00 772	20.00 758	20.00 772	20.00 772	20.00 774	20.00 773	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 775	20.00 774	20.00 773

MANE	19.05 771	23.00 764	15.00 771	23.00 778	15.00 773	24.00 779	16.00 773	24.00 780	16.00 773	22.00 780	15.00 773	23.00 780	16.00 773	23.00 780	15.00 773	22.00 780	15.00 774	22.00 780	15.00 774	22.00 780	15.00 772

stereogan	2.33 699	24.38 765	1.18 566	1.18 526	1.18 610	1.14 580	1.18 604	1.19 574	1.19 610	1.14 582	1.18 607	1.14 584	1.18 596	1.14 584	1.18 604	1.14 553	1.14 566	1.19 597	1.19 606	1.15 566	1.19 606

Abc-Net	2.32 698	24.75 766	1.14 560	1.17 525	1.17 607	1.11 577	1.15 600	1.17 571	1.21 656	1.08 571	1.16 603	1.12 583	1.14 590	1.09 577	1.17 603	1.09 542	1.16 568	1.17 592	1.17 605	1.16 568	1.11 591
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 699	25.00 767	1.13 559	1.15 519	1.15 602	1.10 574	1.15 600	1.15 566	1.15 603	1.12 578	1.15 600	1.09 576	1.13 587	1.10 579	1.15 597	1.11 549	1.09 558	1.16 588	1.12 600	1.16 568	1.17 602

RGC	2.36 701	25.48 768	1.19 568	1.15 519	1.15 602	1.10 574	1.16 602	1.17 571	1.16 604	1.12 578	1.16 603	1.11 582	1.13 587	1.09 577	1.18 604	1.10 544	1.15 567	1.16 588	1.12 600	1.14 563	1.12 593

NCC-stereo	2.36 701	25.52 769	1.17 564	1.15 519	1.17 607	1.11 577	1.11 595	1.15 566	1.16 604	1.10 572	1.16 603	1.10 578	1.15 591	1.14 584	1.13 595	1.09 542	1.11 562	1.15 587	1.16 604	1.17 573	1.17 602

AF-Net	2.37 703	25.71 770	1.17 564	1.13 515	1.15 602	1.15 581	1.18 604	1.19 574	1.16 604	1.10 572	1.15 600	1.10 578	1.18 596	1.12 583	1.15 597	1.10 544	1.10 561	1.17 592	1.15 602	1.16 568	1.12 593

Nwc_Net	2.37 703	25.95 771	1.15 562	1.14 516	1.15 602	1.08 571	1.14 598	1.17 571	1.16 604	1.14 582	1.15 600	1.08 574	1.15 591	1.11 581	1.14 596	1.10 544	1.11 562	1.16 588	1.09 599	1.16 568	1.15 598

FAT-Stereo	2.46 708	26.05 772	1.23 620	1.23 575	1.22 661	1.20 583	1.24 654	1.23 626	1.23 658	1.19 586	1.22 654	1.21 634	1.24 646	1.20 589	1.24 655	1.21 604	1.17 571	1.22 645	1.25 659	1.20 578	1.24 656

S-Stereo	2.51 710	26.86 773	1.23 620	1.22 573	1.22 661	1.24 631	1.25 655	1.22 624	1.24 659	1.21 632	1.24 656	1.19 588	1.27 648	1.19 588	1.24 655	1.19 556	1.20 573	1.25 647	1.19 606	1.24 627	1.23 655

MoCha-V2	2.11 679	26.97 774	0.78 520	0.92 483	0.77 563	0.96 548	0.72 551	0.90 533	0.72 554	0.94 547	0.70 545	0.90 544	0.71 546	0.91 544	0.71 546	0.85 511	0.71 512	0.88 551	0.69 551	0.87 525	0.67 527

edge stereo	2.43 706	27.07 775	1.14 560	1.06 507	1.14 600	1.08 571	1.17 603	1.16 569	1.14 602	1.10 572	1.16 603	1.09 576	1.16 595	1.10 579	1.16 601	1.10 544	1.11 562	1.16 588	1.19 606	1.13 562	1.11 591

fff	1000028.16 800	29.62 776	29.72 779	32.61 779	30.02 781	35.13 782	31.83 782	32.07 782	10000000.00 802	35.27 784	29.82 782	32.45 782	30.15 781	32.35 782	30.09 781	31.04 782	29.55 783	30.64 782	30.14 782	10000000.00 803	30.77 781

csc	1000028.16 800	29.62 776	29.72 779	32.61 779	30.02 781	35.13 782	31.83 782	32.07 782	10000000.00 802	35.27 784	29.82 782	32.45 782	30.15 781	32.35 782	30.09 781	31.04 782	29.55 783	30.64 782	30.14 782	10000000.00 803	30.77 781

cscssc	1000028.16 800	29.62 776	29.72 779	32.61 779	30.02 781	35.13 782	31.83 782	32.07 782	10000000.00 802	35.27 784	29.82 782	32.45 782	30.15 781	32.35 782	30.09 781	31.04 782	29.55 783	30.64 782	30.14 782	10000000.00 803	30.77 781

STTStereo	3.73 732	30.40 779	2.37 710	2.39 654	2.31 734	2.35 697	2.33 728	2.29 689	2.42 731	2.32 699	2.34 733	2.33 692	2.36 719	2.30 694	2.27 730	2.35 689	2.22 705	2.31 704	2.22 728	2.29 683	2.34 725

111	30.40 778	30.94 780	29.72 779	32.61 779	30.02 781	33.57 780	30.47 781	31.50 781	29.39 781	30.98 781	29.11 781	29.78 781	30.39 784	29.45 781	30.76 784	30.08 781	29.02 782	29.92 781	30.32 785	29.86 781	30.17 780

DCANet-4	35.22 780	34.54 781	35.08 785	33.58 783	35.47 788	34.55 781	35.53 788	36.08 787	35.85 785	35.92 787	35.77 787	35.18 787	35.48 786	35.39 787	37.15 791	34.55 787	33.92 786	35.02 788	34.90 787	35.79 785	34.74 787

tt	500032.53 798	34.60 782	29.72 779	37.47 789	34.41 786	36.85 786	35.22 786	34.71 785	33.55 783	34.50 782	35.43 785	33.81 785	10000000.00 803	33.57 785	33.13 785	33.68 785	35.00 787	34.03 786	35.26 788	30.96 782	34.63 785

DCANet	500032.53 798	34.60 782	29.72 779	37.47 789	34.41 786	36.85 786	35.22 786	34.71 785	33.55 783	34.50 782	35.43 785	33.81 785	10000000.00 803	33.57 785	33.13 785	33.68 785	35.00 787	34.03 786	35.26 788	30.96 782	34.63 785

WCMA_ROB	31.10 779	35.43 784	27.12 778	39.51 791	23.10 780	38.78 792	25.30 780	37.49 793	25.39 780	37.29 792	27.02 780	38.52 793	26.48 780	37.80 792	26.44 780	36.28 788	22.65 781	33.90 785	22.30 781	37.10 790	24.18 779

ADStereo(finetuned)	36.13 781	36.63 785	38.07 790	36.97 784	33.25 785	35.91 785	34.45 785	36.36 788	32.99 782	38.14 793	36.71 788	36.69 788	34.13 785	38.57 793	40.79 792	37.60 793	36.58 789	35.90 789	33.36 786	35.42 784	34.04 784

fast-reg	37.00 782	37.00 786	37.00 786	37.00 785	37.00 789	37.00 788	37.00 789	37.00 789	37.00 786	37.00 788	37.00 789	37.00 789	37.00 787	37.00 788	37.00 787	37.00 789	37.00 790	37.00 790	37.00 790	37.00 786	37.00 788

Reg-Stereo(zero)	37.00 782	37.00 786	37.00 786	37.00 785	37.00 789	37.00 788	37.00 789	37.00 789	37.00 786	37.00 788	37.00 789	37.00 789	37.00 787	37.00 788	37.00 787	37.00 789	37.00 790	37.00 790	37.00 790	37.00 786	37.00 788

FLISNet	37.00 782	37.00 786	37.00 786	37.00 785	37.00 789	37.00 788	37.00 789	37.00 789	37.00 786	37.00 788	37.00 789	37.00 789	37.00 787	37.00 788	37.00 787	37.00 789	37.00 790	37.00 790	37.00 790	37.00 786	37.00 788

CoSv	37.00 782	37.00 786	37.00 786	37.00 785	37.00 789	37.00 788	37.00 789	37.00 789	37.00 786	37.00 788	37.00 789	37.00 789	37.00 787	37.00 788	37.00 787	37.00 789	37.00 790	37.00 790	37.00 790	37.00 786	37.00 788

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 760	50.87 790	2.78 715	2.87 671	2.71 736	2.78 724	0.47 480	2.88 723	2.86 736	1.89 660	2.67 735	2.79 725	2.79 724	2.78 724	2.83 733	2.82 707	2.82 713	2.83 723	2.77 735	2.83 710	2.76 730
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MDST_ROB	69.83 786	87.70 791	41.95 791	113.75 794	65.62 795	75.05 793	55.25 794	75.64 795	45.04 790	71.61 794	41.75 793	72.81 794	44.06 791	68.38 794	44.63 793	101.89 796	59.57 796	107.10 796	61.05 796	104.38 793	59.38 794

MGS-Stereo	239.45 792	123.00 792	135.00 795	266.00 798	286.00 800	277.00 799	305.00 800	271.00 800	242.00 797	274.00 800	279.00 800	255.00 800	270.00 798	268.00 800	297.00 800	221.00 800	247.00 801	216.00 800	123.00 797	217.00 797	217.00 799

AE-Stereo	201.80 791	123.00 792	115.00 793	219.00 796	218.00 799	223.00 798	244.00 799	217.00 799	236.00 796	202.00 799	203.00 798	205.00 799	208.00 796	225.00 799	204.00 798	210.00 798	198.00 799	197.00 799	184.00 800	204.00 796	201.00 797

EGLCR-Stereo	246.90 793	129.00 794	139.00 796	266.00 798	286.00 800	277.00 799	305.00 800	271.00 800	242.00 797	274.00 800	279.00 800	255.00 800	270.00 798	268.00 800	297.00 800	230.00 801	247.00 801	216.00 800	223.00 802	237.00 798	227.00 800

NOSS_ROB	102.95 787	153.00 795	121.00 794	51.00 792	44.00 793	165.00 796	127.00 795	153.00 796	119.00 792	164.00 797	125.00 795	168.00 797	120.00 793	153.00 796	117.00 795	49.00 794	44.00 794	49.00 794	44.00 794	49.00 791	44.00 792

MeshStereo	159.24 789	171.00 796	160.68 797	162.58 795	160.59 797	164.01 795	160.35 797	158.51 797	158.56 794	158.34 796	160.12 797	158.56 796	159.92 795	157.26 797	158.94 797	154.38 797	158.36 797	155.75 797	159.13 799	153.67 794	154.07 796
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
PA-Net	11.80 770	223.51 797	0.62 472	0.59 416	0.71 548	0.59 493	0.73 552	0.67 500	0.73 557	0.55 481	0.61 521	0.60 496	0.74 549	0.63 498	0.73 549	0.66 465	0.60 479	0.69 518	0.66 541	0.72 497	0.65 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	284.23 794	354.61 798	207.27 799	363.24 800	206.46 798	364.72 801	210.41 798	364.72 802	210.41 795	364.81 802	208.64 799	364.81 802	208.64 797	364.72 802	210.41 799	354.70 802	205.53 800	354.70 802	205.53 801	354.70 799	205.53 798

LE_ROB	396.57 795	471.28 799	329.84 800	471.48 801	308.15 802	526.83 802	322.10 802	488.15 803	323.76 799	495.46 803	317.97 802	497.17 803	320.10 800	481.62 803	326.76 802	462.71 803	298.97 803	466.16 803	285.98 803	447.62 800	289.21 801

DF_test	189.29 790	560.34 800	182.58 798	229.00 797	135.68 796	197.79 797	135.52 796	197.80 798	135.44 793	197.75 798	135.49 796	197.90 798	135.51 794	197.84 798	135.75 796	217.37 799	171.11 798	183.74 798	127.67 798	183.56 795	127.88 795

SGM-ForestM	596.69 796	677.77 801	444.52 801	699.85 802	517.25 803	732.94 803	488.29 803	770.79 804	460.11 800	750.81 804	487.98 803	792.79 804	499.41 801	730.90 804	475.81 803	720.03 804	491.16 804	663.96 804	418.60 804	674.76 801	436.05 802

CBMV_ROB	818.48 797	913.88 802	709.52 802	862.84 803	597.78 804	1073.99 804	700.52 804	1015.66 805	702.59 801	1115.65 805	760.02 804	1130.24 805	721.57 802	1037.41 805	692.65 804	814.05 805	564.29 805	843.28 805	595.31 805	915.51 802	602.92 803

CBMV	128.50 788	1422.70 803	53.10 792	79.50 793	51.30 794	77.30 794	49.70 793	74.00 794	48.20 791	77.20 795	48.80 794	73.90 795	48.00 792	73.80 795	48.80 794	70.40 795	45.10 795	68.90 795	46.10 795	68.20 792	45.00 793
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
111111	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 802	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 804

SGD-Stereo	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 802	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 804

IGEV-Stereo++	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 802	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 804

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 802	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 804

IGEV-Stereo+	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 802	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 804

SDNR	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 802	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 804

anonymousdsp2	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 802	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 804

anonymousdsp	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 802	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 804

test_example2	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 802	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 804

DIP-Stereo	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 803	10000000.00 804	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 802	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 806	10000000.00 805	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 806	10000000.00 803	10000000.00 804
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							0.38 431	0.50 449	0.38 431	0.50 456	0.38 433	0.50 463	3.79 747	0.50 456	0.38 423	0.54 428	0.43 411	0.46 450	0.34 420	0.46 426	0.35 410

FSD					0.44 476	0.56 485	0.44 465	0.55 475	0.44 470	0.56 483	0.44 469	0.56 488	0.44 467	0.56 482	0.46 469	0.61 450	0.42 406	0.52 487	0.42 479	0.52 461

Low-res two-view benchmark