Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCMid	0.08 79	0.02 12	0.02 15	1.01 569	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 176	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 86	0.02 12	0.04 64	0.90 540	0.06 148	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 223	0.36 481	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 132	0.02 12	0.02 15	1.62 679	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 128	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

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

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

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

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

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

PipStereo	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PSi22b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PSi22a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PSi22	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1c-attn	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1b	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1a	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i16pc	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i16pb	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i16pa	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i1pa	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

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

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

BEATNet_4x	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 676	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 132	0.03 31	0.03 39	1.60 676	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 111	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCRef	0.12 147	0.03 31	0.04 64	1.71 684	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCPNet	0.10 105	0.03 31	0.04 64	1.27 643	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 164	0.04 103	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

CMRA-Stereo	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

Light2-Stereo	0.05 58	0.04 52	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.04 95	0.05 134	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.06 135	0.05 123

light-stereo	0.05 58	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 559	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

AANet	0.07 69	0.04 52	0.03 39	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 212	0.04 96	0.03 58	0.58 511	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	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 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

YMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.02 26	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

YMNet_1	0.03 29	0.04 52	0.03 39	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.02 26	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

GASNet	0.05 58	0.04 52	0.12 157	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 109	0.12 203	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC-Resample	0.12 147	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	1.57 771	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 137	0.04 103	0.06 139

FADNet_RVC	0.12 147	0.04 52	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.65 775	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 158	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.05 134	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.71 792	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

AnyNet_C32	0.14 190	0.04 52	0.03 39	2.22 705	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 158	0.04 103	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

ADCP+	0.15 210	0.04 52	0.04 64	2.20 704	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.05 142	0.04 102	0.04 106	0.08 164	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 251	0.17 197	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.17 221	0.16 229	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

ManiGeoR	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.73 516	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 541	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLF11	0.17 230	0.05 68	0.63 538	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 546	0.59 547	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.73 516	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 541	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf8	0.17 230	0.05 68	0.62 534	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.72 554	0.58 541	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 230	0.05 68	0.65 545	0.72 512	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.71 546	0.59 547	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

IGEV_i1	0.26 289	0.05 68	0.04 64	0.06 71	0.03 52	0.05 112	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 119	0.03 62	0.04 102	0.06 155	0.05 111	0.03 58	4.34 816	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

RT-IGEV	0.07 69	0.05 68	0.03 39	0.05 61	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.03 58	0.75 562	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

IINet	0.06 63	0.05 68	0.02 15	0.05 61	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 106	0.02 26	0.02 27	0.73 559	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

ISRNet	0.11 132	0.05 68	0.36 385	0.24 252	0.07 157	0.13 193	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.13 208	0.05 132	0.05 111	0.09 176	0.24 291	0.20 289	0.10 169	0.05 137	0.06 135	0.13 246

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 68	0.04 64	0.07 87	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.06 89	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

APVNet	0.09 86	0.05 68	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.90 643	0.06 134	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 68	0.04 64	0.04 53	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.05 73	0.03 45	0.05 115	0.03 63	0.04 103	0.03 52

FADNet	0.12 147	0.05 68	0.04 64	0.04 53	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.05 132	0.04 96	1.66 778	0.06 89	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

G2L-ROB	0.03 29	0.06 82	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

DFGA-Net	0.05 58	0.06 82	0.04 64	0.06 71	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.06 89	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 82	0.04 64	0.05 61	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.04 109	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.04 103	0.05 73	0.03 45	0.06 141	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_c	0.35 341	0.07 85	1.00 610	0.96 557	0.07 157	0.07 144	0.09 175	0.14 223	0.14 269	0.09 170	0.09 182	0.09 171	0.09 181	0.13 206	0.09 176	1.71 720	1.71 751	0.16 259	0.08 172	0.13 199	0.09 160

RT-Monster	0.09 86	0.07 85	0.03 39	0.15 161	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 186	0.04 96	0.03 58	0.92 589	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 150

GwcNet	0.12 147	0.07 85	0.05 87	0.08 89	0.05 127	0.08 149	1.20 693	0.07 158	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.03 58	0.07 101	0.05 92	0.06 141	0.05 137	0.07 154	0.05 123

DispViT+	0.07 69	0.08 88	0.12 157	0.08 89	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.05 129	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.05 136	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.08 164	0.05 129	0.11 141	0.10 131	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 79	0.08 88	0.11 145	0.11 121	0.05 127	0.08 149	0.05 134	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.05 142	0.08 162	0.05 132	0.09 170	0.08 169	0.15 189	0.11 160	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AASNet	0.06 63	0.08 88	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 128	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

SACVNet	0.06 63	0.08 88	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 128	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

AACVNet	0.06 63	0.08 88	0.08 108	0.08 89	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.05 117	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.05 120	0.06 155	0.06 128	0.05 129	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

FINET	0.07 69	0.08 88	0.07 101	0.07 87	0.07 157	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.07 168	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.06 155	0.07 158	0.07 161	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.07 164	0.06 135	0.06 139

BEATNet-Init1	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 706	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

DeepPrunerF	0.19 243	0.08 88	0.08 108	2.23 706	0.08 166	0.08 149	0.07 169	0.07 158	0.08 176	0.08 163	0.07 171	0.08 162	0.07 169	0.11 196	0.08 169	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

anonymous	0.09 86	0.09 97	0.14 188	0.14 149	0.07 157	0.09 157	0.07 169	0.09 170	0.07 168	0.09 170	0.07 171	0.09 171	0.07 169	0.09 170	0.07 161	0.14 174	0.13 200	0.09 167	0.07 164	0.09 164	0.07 150

TS12	0.09 86	0.09 97	0.17 231	0.19 211	0.06 148	0.08 149	0.06 158	0.08 164	0.06 156	0.08 163	0.06 160	0.08 162	0.06 155	0.08 164	0.06 153	0.15 189	0.16 229	0.08 159	0.06 156	0.08 160	0.06 139

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 97	0.08 108	0.09 96	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 104	0.08 116	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 97	0.07 101	0.09 96	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 112	0.07 108	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

SepStereo	0.09 86	0.09 97	0.10 118	0.09 96	0.09 173	0.09 157	0.09 175	0.10 171	0.08 176	0.10 175	0.09 182	0.09 171	0.09 181	0.09 170	0.08 169	0.09 112	0.08 116	0.09 167	0.08 172	0.09 164	0.08 153

ply	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

xbf	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relubot	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relurobot		0.10 102		0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121		0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

ACC-I	0.10 105	0.10 102	0.12 157	0.13 142	0.08 166	0.11 178	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.11 195	0.08 180	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.12 175	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

ACC	0.10 105	0.10 102	0.11 145	0.13 142	0.08 166	0.10 159	0.08 172	0.10 171	0.08 176	0.10 175	0.08 180	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.08 169	0.13 163	0.11 160	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

AnonymousM	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SuperB	0.21 254	0.10 102	2.51 792	0.12 129	0.09 173	0.10 159	0.09 175	0.08 164	0.07 168	0.10 175	0.09 182	0.09 171	0.07 169	0.07 158	0.07 161	0.07 101	0.08 116	0.07 154	0.07 164	0.08 160	0.07 150

PVD	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SHD	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SAMSARA	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

XQC	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSC	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTS	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSA	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet+	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet++	0.10 105	0.10 102	0.10 118	0.10 100	0.10 179	0.10 159	0.10 181	0.10 171	0.10 186	0.10 175	0.10 187	0.10 175	0.10 186	0.10 174	0.10 184	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

over-6	0.11 132	0.11 119	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 215	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

over v1	0.11 132	0.11 119	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 215	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.10 169

over-9	0.11 132	0.11 119	0.16 221	0.16 174	0.10 179	0.12 190	0.10 181	0.11 192	0.10 186	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.10 184	0.14 174	0.14 215	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

JetBlue	0.11 132	0.11 119	0.12 157	0.13 142	0.14 262	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.11 215	0.11 196	0.11 212	0.12 204	0.12 247	0.11 141	0.11 160	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

aanetorigin	0.13 158	0.11 119	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.11 195	0.12 249	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.11 160	0.14 217	0.11 211	0.49 515	0.11 193

MatchAttention (ZS)	0.12 147	0.12 124	0.12 157	0.12 129	0.13 258	0.12 190	0.12 249	0.12 202	0.12 254	0.12 203	0.12 249	0.12 207	0.12 254	0.12 204	0.12 247	0.12 147	0.12 175	0.12 193	0.12 246	0.12 196	0.12 233
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
JetRed	0.11 132	0.12 124	0.11 145	0.11 121	0.11 208	0.11 178	0.14 263	0.11 192	0.11 214	0.12 203	0.11 215	0.11 196	0.11 212	0.11 196	0.11 204	0.11 141	0.16 229	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

AROF-Stereo-S	0.13 158	0.13 126	0.05 87	0.13 142	0.05 127	0.07 144	1.25 742	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 160	0.06 155	0.07 158	0.05 129	0.07 101	0.05 92	0.13 197	0.05 137	0.07 154	0.12 233

tt5	0.14 190	0.13 126	0.22 281	0.20 224	0.12 248	0.15 232	0.11 208	0.13 205	0.12 254	0.15 246	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.20 259	0.17 259	0.14 217	0.12 246	0.14 217	0.10 169

TYNG	0.14 190	0.13 126	0.21 272	0.20 224	0.12 248	0.14 208	0.12 249	0.13 205	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.14 223	0.10 184	0.16 201	0.16 229	0.15 250	0.12 246	0.14 217	0.11 193

GFORCE	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.11 215	0.11 196	0.10 186	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.18 280	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_4.7	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 259	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

F4.4	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.20 224	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 259	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

F5.5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.12 254	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

F8.5	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 259	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

FORCE_9	0.13 158	0.13 126	0.20 265	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.18 280	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_8	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.18 240	0.17 259	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

F7	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.20 224	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_4	0.13 158	0.13 126	0.19 251	0.19 211	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.11 193

FORCE_5	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.18 203	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.11 211	0.13 199	0.11 193

FORCE_6	0.13 158	0.13 126	0.18 242	0.18 203	0.11 208	0.13 193	0.11 208	0.13 205	0.11 214	0.13 206	0.11 215	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.11 204	0.17 221	0.16 229	0.13 197	0.10 186	0.13 199	0.10 169

LACA_dic	0.45 447	0.13 126	1.78 741	1.70 683	0.12 248	0.13 193	0.12 249	0.16 259	0.15 282	0.13 206	0.12 249	0.13 208	0.11 212	0.16 257	0.13 259	1.73 721	1.69 749	0.16 259	0.11 211	0.13 199	0.13 246

DA	0.09 86	0.13 126	0.39 404	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

GGEV	0.09 86	0.13 126	0.39 404	0.08 89	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.13 205	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

LRCNet_RVC	0.13 158	0.13 126	0.09 114	0.13 142	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.23 301	0.10 187	0.20 281	0.10 186	0.24 309	0.11 204	0.11 141	0.09 126	0.12 193	0.14 272	0.12 196	0.09 160

GMStereo	0.14 190	0.13 126	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.14 265	0.14 174	0.14 215	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.22 263	0.13 126	0.19 251	0.23 246	0.10 179	0.26 321	1.02 674	0.14 223	0.10 186	0.28 331	0.14 276	0.17 267	0.19 323	0.28 339	0.09 176	0.22 269	0.16 229	0.23 307	0.17 316	0.11 188	0.12 233

DRN-Test	0.14 190	0.13 126	0.09 114	0.14 149	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.10 186	0.14 224	0.09 182	0.14 225	0.09 181	0.13 206	0.09 176	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.12 196	0.73 613

arf4	0.14 190	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.08 680	0.52 539	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.15 244	0.14 253

arf3	0.14 190	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.13 685	0.44 473	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.16 256	0.15 267

arf2	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.07 677	0.16 251	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

arf1	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	1.11 683	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

AROF3	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.99 661	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.27 376

AROF2	0.12 147	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.93 653	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.15 282	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.15 267

valid	0.11 132	0.14 149	0.04 64	0.06 71	0.85 635	0.15 232	0.04 109	0.06 134	0.18 308	0.06 136	0.04 116	0.06 137	0.04 106	0.06 128	0.04 103	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 217	0.14 253

WiStereo	0.15 210	0.14 149	0.21 272	0.26 267	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 251	0.17 259	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

tt4	0.14 190	0.14 149	0.21 272	0.20 224	0.10 179	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.10 186	0.13 206	0.10 187	0.13 208	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 251	0.17 259	0.13 197	0.12 246	0.13 199	0.12 233

tt6	0.15 210	0.14 149	0.21 272	0.26 267	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.15 253	0.10 186	0.13 206	0.12 249	0.14 225	0.12 254	0.15 253	0.11 204	0.19 251	0.17 259	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

CR-Stereo	0.51 485	0.14 149	1.94 774	1.87 687	0.14 262	0.13 193	0.14 263	0.19 272	0.18 308	0.13 206	0.13 270	0.18 271	0.17 303	0.14 223	0.15 277	1.89 731	1.93 776	0.19 283	0.14 272	0.20 283	0.15 267

CR-RVC	0.42 408	0.14 149	1.89 759	1.91 690	0.13 258	0.12 190	0.08 172	0.07 158	0.07 168	0.07 160	0.07 171	0.08 162	0.14 274	0.07 158	0.07 161	0.96 597	1.91 775	0.14 217	0.14 272	0.20 283	0.13 246

E$^{3}$Stereo	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

LLLLL	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

LLL	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.17 197	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.14 215	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

low	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

100	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.17 197	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

300	0.13 158	0.14 149	0.13 179	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

Last	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

DDDD	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

TT111	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

EE1	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.17 197	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

AnonStereo	0.13 158	0.14 149	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.16 201	0.13 200	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

over-8	0.11 132	0.14 149	0.15 214	0.16 174	0.10 179	0.11 178	0.10 181	0.11 192	0.09 181	0.11 195	0.10 187	0.11 196	0.10 186	0.11 196	0.09 176	0.14 174	0.14 215	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.09 160

S2M2_L	0.12 147	0.14 149	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.10 184	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 199	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoDRNet	0.15 210	0.14 149	0.10 118	0.14 149	0.09 173	0.15 232	0.09 175	0.14 223	0.09 181	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.09 181	0.14 223	0.09 176	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 199	0.82 632

AROF-Stereo_1	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.33 750	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

base_500_lr5e5	0.16 222	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.27 747	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

base_1k_lr1e5	0.15 210	0.15 175	0.07 101	0.15 161	0.07 157	0.10 159	1.25 742	0.10 171	0.07 168	0.10 175	0.07 171	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.07 161	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 253

Cross2Single Stereo	0.14 190	0.15 175	0.17 231	0.18 203	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.15 253	0.10 186	0.16 256	0.11 215	0.16 258	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.18 240	0.14 215	0.15 250	0.11 211	0.15 244	0.10 169

tt3	0.15 210	0.15 175	0.21 272	0.34 307	0.12 248	0.14 208	0.11 208	0.15 253	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.19 251	0.18 280	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.11 193

tt7	0.14 190	0.15 175	0.21 272	0.31 289	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.13 205	0.12 254	0.14 224	0.12 249	0.13 208	0.11 212	0.13 206	0.12 247	0.18 240	0.15 225	0.13 197	0.10 186	0.15 244	0.11 193

tt8	0.14 190	0.15 175	0.20 265	0.28 274	0.11 208	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.12 254	0.15 246	0.12 249	0.13 208	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.18 240	0.17 259	0.14 217	0.10 186	0.15 244	0.12 233

tt9	0.15 210	0.15 175	0.21 272	0.40 344	0.10 179	0.15 232	0.12 249	0.13 205	0.11 214	0.14 224	0.10 187	0.15 254	0.12 254	0.14 223	0.11 204	0.19 251	0.17 259	0.14 217	0.12 246	0.14 217	0.11 193

AROF-Stereo	0.27 290	0.16 183	0.07 101	0.21 238	0.08 166	0.11 178	2.55 823	0.11 192	0.13 263	0.18 269	0.18 317	0.11 196	0.07 169	0.22 296	0.07 161	0.17 221	0.17 259	0.24 318	0.13 266	0.17 266	0.19 304

iinet-test	0.08 79	0.16 183	0.02 15	0.16 174	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 303	0.02 26	0.02 27	0.71 546	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 272

GMStereo_Zeroshot	0.16 222	0.16 183	0.16 221	0.16 174	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 229	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

HSM	0.14 190	0.16 183	0.12 157	0.17 197	0.12 248	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 267	0.12 254	0.17 266	0.12 247	0.16 201	0.11 160	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.12 233

ELAS_RVC	0.14 190	0.16 183	0.10 118	0.15 161	0.10 179	0.18 264	0.11 208	0.19 272	0.11 214	0.19 272	0.12 249	0.18 271	0.11 212	0.19 272	0.12 247	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.09 177	0.15 244	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 158	0.16 183	0.11 145	0.15 161	0.09 173	0.18 264	0.11 208	0.18 270	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.18 271	0.11 212	0.18 269	0.11 204	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.08 172	0.14 217	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
arf5	0.27 290	0.17 189	0.07 101	0.16 174	0.07 157	0.20 274	2.56 825	0.20 280	0.13 263	0.21 290	0.18 317	0.11 196	0.18 315	0.19 272	0.13 259	0.09 112	0.07 108	0.24 318	0.12 246	0.17 266	0.19 304

G3	0.21 254	0.17 189	0.10 118	1.52 666	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.14 223	0.27 368	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.15 285	0.17 266	0.10 169

G2	0.21 254	0.17 189	0.10 118	1.68 682	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.26 363	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.10 186	0.14 223	0.16 286	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.16 290	0.17 266	0.10 169

S2M2_XL	0.14 190	0.17 189	0.12 157	0.17 197	0.11 208	0.17 260	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.11 215	0.17 267	0.11 212	0.17 266	0.11 204	0.16 201	0.11 160	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ITSA-stereo	0.15 210	0.17 189	0.13 179	0.20 224	0.13 258	0.19 267	0.13 261	0.18 270	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.18 271	0.14 274	0.18 269	0.14 265	0.16 201	0.11 160	0.15 250	0.14 272	0.18 275	0.11 193

SGM_RVC	0.15 210	0.17 189	0.11 145	0.18 203	0.11 208	0.19 267	0.11 208	0.19 272	0.12 254	0.19 272	0.12 249	0.20 281	0.12 254	0.19 272	0.12 247	0.16 201	0.11 160	0.17 270	0.10 186	0.17 266	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G4	0.22 263	0.18 195	0.10 118	1.73 685	0.10 179	0.15 232	0.10 181	0.14 223	0.27 368	0.15 246	0.10 187	0.15 254	0.10 186	0.15 253	0.17 296	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 290	0.18 275	0.10 169

GOStereo-base	0.20 245	0.18 195	0.10 118	1.53 668	0.10 179	0.16 251	0.10 181	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.10 187	0.15 254	0.10 186	0.15 253	0.16 286	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 290	0.17 266	0.10 169

DeepPruner_ROB	0.16 222	0.18 195	0.13 179	0.19 211	0.13 258	0.19 267	0.13 261	0.19 272	0.13 263	0.19 272	0.13 270	0.19 276	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.18 240	0.13 200	0.18 280	0.13 266	0.18 275	0.13 246

AROF-StereoT2	0.25 278	0.19 198	0.14 188	0.16 174	0.07 157	0.19 267	2.16 819	0.25 314	0.13 263	0.17 264	0.07 171	0.23 306	0.13 268	0.23 304	0.08 169	0.10 121	0.07 108	0.23 307	0.15 285	0.09 164	0.18 296

IGEV_Zeroshot_test	0.20 245	0.19 198	0.40 437	0.30 279	0.17 294	0.22 290	0.17 289	0.21 290	0.17 301	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.18 315	0.21 290	0.17 296	0.20 259	0.16 229	0.20 289	0.16 290	0.20 283	0.17 290

ACVNet	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 661	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

acv_ft	0.20 245	0.19 198	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	0.96 661	0.21 290	0.14 269	0.20 279	0.13 270	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	0.17 266	0.12 233

LALA_ROB	0.15 210	0.19 198	0.12 157	0.18 203	0.11 208	0.20 274	0.12 249	0.21 290	0.12 254	0.20 279	0.12 249	0.20 281	0.12 254	0.21 290	0.13 259	0.17 221	0.10 131	0.18 280	0.11 211	0.18 275	0.11 193

model_zeroshot	0.27 290	0.20 203	0.27 308	0.33 300	0.21 330	0.37 375	0.22 318	0.37 370	0.24 344	0.26 325	0.27 368	0.33 365	0.21 338	0.25 318	0.27 356	0.32 332	0.20 289	0.34 377	0.23 342	0.25 314	0.26 336

ProNet	0.14 190	0.20 203	0.14 188	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.17 266	0.11 214	0.17 264	0.12 249	0.17 267	0.13 268	0.17 266	0.12 247	0.15 189	0.11 160	0.16 259	0.11 211	0.15 244	0.12 233

DAS	0.20 245	0.20 203	0.20 265	0.20 224	0.20 320	0.20 274	0.20 308	0.20 280	0.20 324	0.20 279	0.20 331	0.20 281	0.20 331	0.20 278	0.20 322	0.20 259	0.20 289	0.20 289	0.20 326	0.20 283	0.20 308

IPLG	0.13 158	0.20 203	0.14 188	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 175	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

IPLGR_C	0.14 190	0.20 203	0.12 157	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.15 272	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.15 189	0.12 175	0.14 217	0.12 246	0.15 244	0.12 233

MSKI-zero shot	0.24 275	0.21 208	0.49 491	0.65 490	0.18 306	0.22 290	0.17 289	0.23 303	0.18 308	0.21 290	0.17 300	0.23 306	0.28 379	0.23 304	0.18 310	0.21 267	0.16 229	0.21 293	0.16 290	0.21 292	0.16 272

CIPLG	0.13 158	0.21 208	0.12 157	0.16 174	0.11 208	0.15 232	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.15 254	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 175	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

MIPNet	0.14 190	0.21 208	0.17 231	0.16 174	0.11 208	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.14 174	0.12 175	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

ACRE	0.13 158	0.21 208	0.14 188	0.15 161	0.11 208	0.14 208	0.11 208	0.14 223	0.11 214	0.14 224	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 175	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

GIO	0.10 105	0.22 212	0.22 281	0.23 246	0.05 127	0.07 144	0.05 134	0.07 158	0.05 136	0.07 160	0.05 142	0.07 160	0.05 132	0.07 158	0.05 129	0.23 281	0.22 300	0.06 141	0.05 137	0.06 135	0.05 123

DepthFocus	0.18 239	0.22 212	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.22 295	0.15 286	0.22 298	0.16 291	0.22 296	0.15 277	0.20 259	0.15 225	0.20 289	0.14 272	0.20 283	0.14 253

Pointernet	0.21 254	0.22 212	0.19 251	0.24 252	0.19 312	0.24 302	0.19 304	0.24 306	0.19 317	0.24 308	0.19 322	0.24 313	0.19 323	0.24 309	0.19 314	0.22 269	0.17 259	0.22 298	0.17 316	0.22 294	0.17 290

BStereo	0.22 263	0.23 215	0.20 265	0.24 252	0.20 320	0.23 299	0.33 455	0.39 384	0.17 301	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.16 291	0.24 309	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.22 298	0.20 326	0.22 294	0.16 272

Anonymus123	0.22 263	0.23 215	0.20 265	0.24 252	0.20 320	0.23 299	0.33 455	0.39 384	0.17 301	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.16 291	0.24 309	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.22 298	0.20 326	0.22 294	0.16 272

WAO-6	0.22 263	0.23 215	0.22 281	0.23 246	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 300	0.22 298	0.22 334	0.22 294	0.22 315

IMH-64-1	0.22 263	0.23 215	0.23 287	0.22 241	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 300	0.23 307	0.22 334	0.22 294	0.23 317

IMH-64	0.22 263	0.23 215	0.23 287	0.22 241	0.22 333	0.22 290	0.22 318	0.22 296	0.22 332	0.22 295	0.22 339	0.22 298	0.22 339	0.22 296	0.22 329	0.22 269	0.22 300	0.23 307	0.22 334	0.22 294	0.23 317

MIM_Stereo	0.25 278	0.23 215	0.66 547	0.80 527	0.17 294	0.22 290	0.17 289	0.23 303	0.18 308	0.26 325	0.17 300	0.21 288	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.21 293	0.17 316	0.22 294	0.17 290

iResNetv2_ROB	0.20 245	0.23 215	0.18 242	0.24 252	0.20 320	0.24 302	0.18 298	0.24 306	0.18 308	0.24 308	0.18 317	0.23 306	0.19 323	0.24 309	0.18 310	0.21 267	0.16 229	0.21 293	0.16 290	0.22 294	0.16 272

iResNet	0.20 245	0.23 215	0.18 242	0.24 252	0.18 306	0.24 302	0.20 308	0.24 306	0.18 308	0.23 301	0.17 300	0.23 306	0.18 315	0.23 304	0.18 310	0.22 269	0.16 229	0.21 293	0.16 290	0.21 292	0.16 272

Weightmod_eth	0.20 245	0.24 223	0.28 317	0.47 392	0.14 262	0.24 302	0.14 263	0.17 266	0.13 263	0.22 295	0.16 292	0.22 298	0.13 268	0.20 278	0.16 286	0.24 291	0.20 289	0.19 283	0.14 272	0.16 256	0.24 328

LACA2	0.21 254	0.24 223	0.26 304	0.31 289	0.16 288	0.24 302	0.16 279	0.24 306	0.16 291	0.24 308	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.24 309	0.16 286	0.27 304	0.23 307	0.24 318	0.16 290	0.23 306	0.16 272

LACA1	0.21 254	0.24 223	0.26 304	0.31 289	0.16 288	0.24 302	0.16 279	0.24 306	0.16 291	0.24 308	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.24 309	0.16 286	0.27 304	0.22 300	0.23 307	0.16 290	0.23 306	0.16 272

RSGM-EC	0.24 275	0.24 223	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 698	0.20 259	0.17 259	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

acva	0.24 275	0.24 223	0.15 214	0.22 241	0.15 277	0.22 290	0.15 272	0.22 296	0.15 282	0.24 308	0.15 286	0.22 298	0.15 287	0.22 296	1.19 698	0.20 259	0.17 259	0.24 318	0.14 272	0.20 283	0.14 253

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 223	0.20 265	0.23 246	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 281	0.21 293	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

IPLGR	0.14 190	0.24 223	0.14 188	0.16 174	0.12 248	0.15 232	0.12 249	0.14 223	0.11 214	0.15 246	0.12 249	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.11 204	0.15 189	0.12 175	0.14 217	0.11 211	0.14 217	0.11 193

SMOE	0.23 271	0.25 230	0.30 327	0.33 300	0.18 306	0.26 321	0.18 298	0.26 321	0.18 308	0.26 325	0.18 317	0.25 320	0.18 315	0.25 318	0.18 310	0.31 329	0.27 330	0.23 307	0.17 316	0.23 306	0.17 290

LACA3	0.23 271	0.25 230	0.27 308	0.54 461	0.17 294	0.25 312	0.17 289	0.25 314	0.17 301	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.28 310	0.23 307	0.24 318	0.17 316	0.24 311	0.17 290

tg	0.21 254	0.25 230	0.21 272	0.26 267	0.17 294	0.24 302	0.17 289	0.24 306	0.17 301	0.24 308	0.17 300	0.24 313	0.17 303	0.24 309	0.17 296	0.24 291	0.17 259	0.23 307	0.16 290	0.23 306	0.16 272

RAFT-FEzeroshot	0.34 329	0.26 233	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 229	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 829

RAFT-FE	0.34 329	0.26 233	0.17 231	0.21 238	0.17 294	0.20 274	0.16 279	0.20 280	0.16 291	0.20 279	0.17 300	0.21 288	0.16 291	0.27 334	0.24 341	0.19 251	0.16 229	0.19 283	0.16 290	0.26 317	3.08 829

UNDER WATER-64	0.25 278	0.26 233	0.25 297	0.26 267	0.25 347	0.25 312	0.25 339	0.25 314	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.26 330	0.25 349	0.25 298	0.25 313	0.25 325	0.25 355	0.25 314	0.25 330

CAS++	0.17 230	0.27 236	0.21 272	0.10 100	0.21 330	0.15 232	0.22 318	0.10 171	0.21 328	0.22 295	0.10 187	0.19 276	0.18 315	0.10 174	0.19 314	0.20 259	0.19 287	0.18 280	0.10 186	0.19 282	0.18 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
TorneroNet-64	0.45 447	0.27 236	0.30 327	0.58 473	0.27 355	0.70 576	0.30 385	0.28 326	0.73 631	0.73 588	0.28 376	0.71 587	0.66 598	0.75 591	0.27 356	0.27 304	0.29 353	0.37 407	0.75 638	0.28 329	0.30 430

LoS	0.25 278	0.27 236	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.25 312	0.25 339	0.26 321	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.25 318	0.25 349	0.26 300	0.25 313	0.25 325	0.26 361	0.26 317	0.25 330
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DLNR_Zeroshot_test	0.31 311	0.28 239	0.47 476	0.79 523	0.24 344	0.30 337	0.26 346	0.30 336	0.24 344	0.32 355	0.23 344	0.31 356	0.24 349	0.30 347	0.23 337	0.29 322	0.26 317	0.29 348	0.24 352	0.33 353	0.23 317

SQANet	0.28 296	0.28 239	0.28 317	0.28 274	0.28 363	0.28 328	0.28 361	0.28 326	0.28 376	0.28 331	0.28 376	0.28 336	0.28 379	0.28 339	0.28 365	0.28 310	0.28 338	0.28 343	0.28 421	0.28 329	0.28 406

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 290	0.29 241	0.27 308	0.33 300	0.21 330	0.33 357	0.22 318	0.31 345	0.23 339	0.30 339	0.21 336	0.32 360	0.24 349	0.29 343	0.22 329	0.33 338	0.23 307	0.30 350	0.22 334	0.30 337	0.21 311

Weightmod	0.27 290	0.29 241	0.33 359	0.38 321	0.20 320	0.30 337	0.21 313	0.29 331	0.21 328	0.29 336	0.22 339	0.30 349	0.20 331	0.30 347	0.21 325	0.37 359	0.31 368	0.27 335	0.20 326	0.28 329	0.21 311

SME	0.27 290	0.29 241	0.31 345	0.38 321	0.20 320	0.29 331	0.18 298	0.30 336	0.20 324	0.32 355	0.21 336	0.32 360	0.20 331	0.32 358	0.21 325	0.35 351	0.32 374	0.27 335	0.19 324	0.29 333	0.20 308

HGLStereo	0.28 296	0.29 241	0.22 281	0.36 315	0.22 333	0.36 366	0.21 313	0.36 362	0.21 328	0.42 425	0.21 336	0.36 377	0.22 339	0.36 376	0.21 325	0.34 343	0.21 293	0.34 377	0.21 330	0.34 358	0.21 311

MultiAttention	0.30 302	0.30 245	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 363	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430

MSAF-DinoV2	0.30 302	0.30 245	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 363	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430

DANet	0.30 302	0.30 245	0.30 327	0.30 279	0.30 388	0.30 337	0.30 385	0.30 336	0.30 402	0.30 339	0.30 406	0.30 349	0.30 401	0.30 347	0.30 393	0.30 323	0.30 363	0.30 350	0.30 455	0.30 337	0.30 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 311	0.31 248	0.31 345	0.30 279	0.40 511	0.31 345	0.30 385	0.30 336	0.34 482	0.29 336	0.31 451	0.29 342	0.30 401	0.31 355	0.31 435	0.31 329	0.29 353	0.31 357	0.30 455	0.31 343	0.31 440

AANet_RVC	1.26 690	0.31 248	4.99 835	5.93 826	0.20 320	0.25 312	0.20 308	0.25 314	0.20 324	0.23 301	0.19 322	0.25 320	0.20 331	0.25 318	0.20 322	5.66 843	4.76 836	0.26 330	0.30 455	0.24 311	0.27 376

iResNet_ROB	0.28 296	0.32 250	0.24 294	0.32 296	0.25 347	0.32 354	0.24 336	0.32 348	0.24 344	0.33 360	0.24 352	0.35 372	0.24 349	0.33 366	0.24 341	0.31 329	0.24 312	0.32 360	0.24 352	0.32 346	0.24 328

DStereoFS	0.32 322	0.33 251	0.32 354	0.33 300	0.30 388	0.32 354	0.32 444	0.32 348	0.31 449	0.30 339	0.31 451	0.31 356	0.30 401	0.32 358	0.32 447	0.32 332	0.31 368	0.30 350	0.47 568	0.32 346	0.34 465

depth_test_26	0.20 245	0.34 252	0.25 297	0.34 307	0.14 262	0.21 285	0.14 263	0.21 290	0.14 269	0.21 290	0.14 276	0.21 288	0.14 274	0.21 290	0.14 265	0.26 300	0.26 317	0.22 298	0.15 285	0.22 294	0.14 253

H2IRNET	0.34 329	0.34 252	0.34 373	0.34 307	0.34 476	0.34 358	0.34 470	0.34 355	0.34 482	0.34 363	0.34 479	0.34 370	0.34 480	0.34 367	0.34 474	0.34 343	0.34 418	0.34 377	0.34 492	0.34 358	0.34 465

Cross2Single-S	0.30 302	0.35 254	0.26 304	0.38 321	0.27 355	0.36 366	0.23 329	0.41 412	0.23 339	0.36 371	0.23 344	0.36 377	0.23 345	0.36 376	0.23 337	0.37 359	0.25 313	0.35 393	0.22 334	0.35 371	0.23 317

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 366	0.35 254	0.56 516	0.63 484	0.29 376	0.36 366	0.29 376	0.36 362	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.36 377	0.29 391	0.36 376	0.29 383	0.62 525	0.57 537	0.35 393	0.29 436	0.36 382	0.29 415

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 366	0.35 254	0.56 516	0.63 484	0.28 363	0.36 366	0.28 361	0.36 362	0.28 376	0.36 371	0.28 376	0.36 377	0.28 379	0.36 376	0.28 365	0.62 525	0.57 537	0.35 393	0.28 421	0.35 371	0.28 406

MLCV	0.31 311	0.35 254	0.27 308	0.35 311	0.28 363	0.35 362	0.27 350	0.35 358	0.28 376	0.36 371	0.27 368	0.35 372	0.27 370	0.35 370	0.27 356	0.34 343	0.27 330	0.34 377	0.27 400	0.34 358	0.27 376

ETE_ROB	0.35 341	0.35 254	0.35 383	0.35 311	0.35 480	0.35 362	0.35 475	0.35 358	0.35 487	0.35 367	0.35 488	0.35 372	0.35 486	0.35 370	0.35 478	0.35 351	0.35 425	0.35 393	0.35 505	0.35 371	0.35 476

DN-CSS_ROB	0.31 311	0.35 254	0.28 317	0.35 311	0.28 363	0.34 358	0.27 350	0.34 355	0.25 349	0.35 367	0.27 368	0.36 377	0.26 363	0.34 367	0.28 365	0.35 351	0.28 338	0.34 377	0.28 421	0.34 358	0.27 376

PStereo	0.32 322	0.36 260	0.28 317	0.38 321	0.29 376	0.36 366	0.27 350	0.38 379	0.27 368	0.38 380	0.28 376	0.36 377	0.27 370	0.36 376	0.28 365	0.32 332	0.27 330	0.33 367	0.27 400	0.33 353	0.27 376

RSM	0.36 350	0.36 260	0.43 458	0.37 318	0.42 531	0.49 514	0.42 527	0.37 370	0.28 376	0.36 371	0.29 391	0.36 377	0.30 401	0.37 384	0.28 365	0.34 343	0.31 368	0.34 377	0.35 505	0.40 463	0.29 415

Any-RAFT	0.32 322	0.36 260	0.27 308	0.36 315	0.27 355	0.36 366	0.27 350	0.36 362	0.27 368	0.36 371	0.27 368	0.36 377	0.27 370	0.36 376	0.28 365	0.36 356	0.28 338	0.36 403	0.28 421	0.36 382	0.28 406

IGEV-FE	0.35 341	0.37 263	0.17 231	0.19 211	0.17 294	0.20 274	0.17 289	0.19 272	0.17 301	0.19 272	0.17 300	0.19 276	0.17 303	0.37 384	0.36 481	0.19 251	0.17 259	0.19 283	0.17 316	0.38 400	2.84 820

LG-Stereo_L2	0.34 329	0.37 263	0.38 392	0.47 392	0.28 363	0.39 389	0.28 361	0.39 384	0.28 376	0.39 387	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.38 388	0.28 365	0.42 416	0.35 425	0.36 403	0.26 361	0.35 371	0.26 336

RAFT-Test	0.36 350	0.37 263	0.33 359	0.41 359	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.41 419	0.33 459	0.37 359	0.29 353	0.37 407	0.29 436	0.38 400	0.31 440

XPNet_ROB	0.37 360	0.37 263	0.37 390	0.37 318	0.37 491	0.37 375	0.37 487	0.37 370	0.37 499	0.37 378	0.37 499	0.37 388	0.37 495	0.37 384	0.37 491	0.37 359	0.37 436	0.37 407	0.37 514	0.37 387	0.37 485

GeoVLM	0.36 350	0.38 267	0.27 308	0.46 385	0.28 363	0.35 362	0.28 361	0.37 370	0.27 368	0.35 367	0.28 376	0.36 377	0.38 501	0.35 370	0.28 365	1.08 616	0.26 317	0.33 367	0.27 400	0.34 358	0.33 456

WAO-8	0.38 366	0.38 267	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.38 380	0.38 504	0.38 391	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 444	0.38 415	0.37 514	0.38 400	0.38 492

WAO-7	0.38 366	0.38 267	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.38 380	0.38 504	0.38 391	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 444	0.38 415	0.38 528	0.38 400	0.38 492

HanzoNet	0.39 380	0.38 267	0.40 437	0.39 331	0.41 521	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.39 387	0.39 514	0.38 391	0.38 501	0.39 396	0.40 512	0.38 373	0.38 444	0.40 472	0.38 528	0.38 400	0.40 501

Venus	0.38 366	0.38 267	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.37 375	0.38 494	0.37 370	0.37 499	0.41 411	0.37 499	0.39 396	0.37 495	0.38 388	0.38 495	0.37 359	0.38 444	0.38 415	0.37 514	0.37 387	0.38 492

IMH	0.38 366	0.38 267	0.38 392	0.38 321	0.38 499	0.38 382	0.38 494	0.38 379	0.38 504	0.42 425	0.38 504	0.40 406	0.38 501	0.38 388	0.38 495	0.38 373	0.38 444	0.39 459	0.38 528	0.38 400	0.38 492

DMCA	0.36 350	0.38 267	0.37 390	0.35 311	0.35 480	0.36 366	0.36 481	0.36 362	0.35 487	0.35 367	0.37 499	0.36 377	0.36 490	0.35 370	0.36 481	0.36 356	0.36 431	0.35 393	0.36 511	0.36 382	0.36 479

gcap_with_dpt	0.35 341	0.39 274	0.30 327	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.30 406	0.44 484	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.38 373	0.26 317	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.27 376

test_for_model	0.35 341	0.39 274	0.30 327	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.38 373	0.26 317	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

StereoDRNet-Refined	0.33 328	0.39 274	0.26 304	0.39 331	0.26 354	0.40 391	0.26 346	0.40 393	0.26 363	0.39 387	0.26 363	0.39 396	0.26 363	0.39 396	0.26 354	0.37 359	0.25 313	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.37 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.11 632	0.39 274	5.28 837	0.39 331	0.20 320	0.39 389	0.27 350	0.39 384	0.22 332	0.38 380	0.20 331	0.38 391	0.20 331	6.95 864	0.22 329	0.30 323	0.21 293	0.27 335	0.21 330	5.25 845	0.21 311

UHP(FT)	0.07 69	0.40 278	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

mmmmmm	0.07 69	0.40 278	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

Zero-FE251	0.36 350	0.40 278	0.28 317	0.41 359	0.28 363	0.41 410	0.28 361	0.41 412	0.28 376	0.41 411	0.28 376	0.41 421	0.28 379	0.42 433	0.30 393	0.37 359	0.26 317	0.37 407	0.27 400	0.45 489	0.56 573

gcap-zeroshot	0.36 350	0.40 278	0.34 373	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.32 461	0.44 471	0.32 462	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 338	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.27 376

EKT-Stereo	0.37 360	0.40 278	0.44 460	1.07 573	0.29 376	0.34 358	0.31 433	0.36 362	0.29 386	0.38 380	0.31 451	0.37 388	0.30 401	0.36 376	0.29 383	0.34 343	0.28 338	0.39 459	0.30 455	0.37 387	0.30 430

testlalala	0.36 350	0.40 278	0.34 373	0.44 380	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.32 461	0.44 471	0.32 462	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 338	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.27 376

GCAPDPT-zeroshot	0.36 350	0.40 278	0.30 327	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.31 449	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.39 386	0.28 338	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.26 336

knoymous	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

anonymousa	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

riskmin	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

Anonymous_2	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

Anonymous_1	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501

AdaStereo	0.40 386	0.40 278	0.40 437	0.40 344	0.40 511	0.40 391	0.40 511	0.40 393	0.40 520	0.40 394	0.40 517	0.40 406	0.40 514	0.40 399	0.40 512	0.40 394	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.40 463	0.40 501
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(ZeroShot)	0.07 69	0.41 291	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP	0.07 69	0.41 291	0.05 87	0.05 61	0.05 127	0.05 112	0.05 134	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.05 142	0.05 120	0.05 132	0.05 111	0.05 129	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

TestStereo_HL3	2.76 808	0.41 291	11.46 858	14.11 857	0.30 388	0.45 488	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.29 391	0.43 448	0.28 379	0.44 471	0.30 393	13.57 867	10.32 864	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

TestStereo_HL2	2.73 805	0.41 291	11.06 855	14.13 858	0.30 388	0.44 473	0.28 361	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.29 391	0.43 440	0.28 365	13.51 866	10.37 865	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

GGDA	2.76 808	0.41 291	11.34 857	14.28 859	0.30 388	0.44 473	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.43 432	0.28 376	0.43 448	0.28 379	0.43 440	0.29 383	13.45 865	10.57 866	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

iRaft-Stereo_20w	0.34 329	0.41 291	0.31 345	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.38 380	0.30 406	0.39 396	0.30 401	0.38 388	0.32 447	0.35 351	0.27 330	0.34 377	0.27 400	0.34 358	0.29 415

GwcNet-ADL	0.41 394	0.41 291	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 465	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

PSMNet-ADL	0.41 394	0.41 291	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 465	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

GANet-ADL	0.41 394	0.41 291	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 465	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

ADLNet2	0.41 394	0.41 291	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 465	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

ADLNet	0.41 394	0.41 291	0.41 451	0.41 359	0.41 521	0.41 410	0.41 520	0.41 412	0.41 530	0.41 411	0.41 525	0.41 421	0.41 526	0.41 419	0.41 520	0.41 402	0.41 465	0.41 490	0.41 544	0.41 474	0.41 510

DGSMNet	0.34 329	0.41 291	0.27 308	0.41 359	0.28 363	0.41 410	0.28 361	0.41 412	0.27 368	0.41 411	0.27 368	0.42 439	0.27 370	0.41 419	0.28 365	0.40 394	0.29 353	0.40 472	0.28 421	0.40 463	0.27 376

TestStereo-Hl	2.78 810	0.42 303	11.23 856	14.38 860	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.28 376	0.43 432	0.29 391	0.44 484	0.29 391	0.44 471	0.29 383	13.64 868	10.73 867	0.41 490	0.27 400	0.38 400	0.27 376

iRaft-Stereo_5w	0.34 329	0.42 303	0.31 345	0.39 331	0.30 388	0.38 382	0.30 385	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.37 499	0.41 421	0.34 480	0.38 388	0.30 393	0.34 343	0.27 330	0.34 377	0.26 361	0.34 358	0.26 336

GREAT-IGEV	0.38 366	0.43 305	0.36 385	0.48 398	0.32 451	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.44 418	0.33 387	0.41 490	0.29 436	0.41 474	0.29 415
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	0.38 366	0.43 305	0.33 359	0.46 385	0.33 464	0.45 488	0.32 444	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.33 473	0.45 491	0.32 447	0.38 373	0.38 444	0.38 415	0.37 514	0.37 387	0.36 479

IGEV++	0.34 329	0.43 305	0.30 327	0.40 344	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.40 399	0.30 393	0.38 373	0.29 353	0.37 407	0.29 436	0.37 387	0.29 415

S0	0.42 408	0.44 308	0.54 512	0.59 476	0.34 476	0.48 505	0.22 318	0.51 533	0.25 349	0.51 535	0.34 479	0.53 548	0.35 486	0.47 500	0.36 481	0.55 504	0.39 451	0.49 542	0.27 400	0.46 494	0.34 465

MonSter++	0.38 366	0.44 308	0.31 345	0.43 376	0.30 388	0.43 438	0.31 433	0.43 439	0.31 449	0.45 483	0.31 451	0.43 448	0.31 453	0.43 440	0.69 609	0.38 373	0.33 387	0.40 472	0.30 455	0.38 400	0.30 430

HiDET	0.38 366	0.44 308	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.68 601	0.37 359	0.32 374	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.29 415

LCMNet	0.38 366	0.44 308	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.45 483	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.69 609	0.37 359	0.32 374	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.29 415

CSFM-Stereo	0.38 366	0.44 308	0.30 327	0.42 369	0.30 388	0.42 431	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.73 623	0.37 359	0.32 374	0.40 472	0.29 436	0.37 387	0.30 430

Select-FE	0.41 394	0.44 308	0.23 287	0.26 267	0.22 333	0.26 321	0.22 318	0.26 321	0.23 339	0.26 325	0.23 344	0.26 332	0.23 345	0.45 491	0.42 528	0.25 298	0.22 300	0.25 325	0.22 334	0.45 489	2.90 821

ccccc		0.44 308		0.48 398	0.35 480	0.48 505		0.51 533		0.47 495		0.47 505		0.47 500		0.41 402	0.40 455	0.40 472	0.40 534	0.41 474

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 132	0.44 308	0.33 359	0.39 331	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 386	0.36 431	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV-Stereo	0.35 341	0.44 308	0.45 462	0.49 405	0.30 388	0.37 375	0.30 385	0.36 362	0.30 402	0.36 371	0.29 391	0.36 377	0.29 391	0.36 376	0.30 393	0.46 460	0.39 451	0.32 360	0.24 352	0.32 346	0.25 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HART	0.38 366	0.45 317	0.34 373	0.42 369	0.33 464	0.41 410	0.34 470	0.42 431	0.33 471	0.43 432	0.34 479	0.42 439	0.34 480	0.41 419	0.38 495	0.40 394	0.32 374	0.42 506	0.32 474	0.40 463	0.32 447

mms	0.40 386	0.45 317	0.35 383	0.48 398	0.36 486	0.47 500	0.34 470	0.45 487	0.38 504	0.47 495	0.33 471	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.39 386	0.38 444	0.38 415	0.37 514	0.39 449	0.39 499

GMOStereo	0.37 360	0.45 317	0.23 287	0.30 279	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	0.34 343	0.22 300	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

RAFT + AFF	0.31 311	0.45 317	0.34 373	0.39 331	0.28 363	0.38 382	0.33 455	0.29 331	0.31 449	0.30 339	0.30 406	0.29 342	0.27 370	0.29 343	0.30 393	0.28 310	0.29 353	0.29 348	0.29 436	0.27 323	0.32 447

GEAR-Net	0.22 263	0.46 321	0.27 308	0.29 276	0.17 294	0.21 285	0.17 289	0.21 290	0.17 301	0.21 290	0.17 300	0.21 288	0.17 303	0.21 290	0.17 296	0.28 310	0.26 317	0.20 289	0.16 290	0.20 283	0.16 272

otaku	0.46 456	0.46 321	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 491	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

Dean	0.46 456	0.46 321	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.47 495	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 491	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

ACVNet-4b	0.46 456	0.46 321	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.46 548	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.47 500	0.46 541	0.46 460	0.46 491	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

psmorigin	0.41 394	0.46 321	0.33 359	0.49 405	0.33 464	0.49 514	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	0.33 473	0.51 535	0.33 459	0.41 402	0.30 363	0.41 490	0.30 455	0.79 585	0.29 415

Ntro	0.47 464	0.47 326	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.47 500	0.47 547	0.46 491	0.47 554	0.46 489	0.46 550	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.46 491	0.46 519	0.46 561	0.46 494	0.46 529

HaxPig	0.47 464	0.47 326	0.47 476	0.49 405	0.47 550	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.47 554	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.47 556	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 499	0.47 529	0.47 568	0.47 508	0.48 539

UNDER WATER	0.47 464	0.47 326	0.47 476	0.47 392	0.47 550	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.47 554	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 499	0.47 529	0.46 561	0.47 508	0.47 537

LVE	0.47 464	0.47 326	0.47 476	0.47 392	0.49 558	0.47 500	0.47 547	0.47 497	0.49 563	0.47 495	0.47 559	0.47 505	0.46 547	0.47 500	0.47 549	0.47 467	0.47 499	0.48 537	0.47 568	0.47 508	0.47 537

ACVNet_1	0.46 456	0.47 326	0.46 468	0.46 385	0.46 542	0.46 495	0.46 541	0.46 491	0.47 554	0.46 489	0.46 550	0.46 498	0.46 547	0.46 496	0.46 541	0.46 460	0.46 491	0.47 529	0.46 561	0.46 494	0.46 529

CES	0.39 380	0.47 326	0.36 385	0.36 315	0.37 491	0.45 488	0.35 475	0.35 358	0.40 520	0.36 371	0.44 541	0.47 505	0.36 490	0.44 471	0.36 481	0.37 359	0.39 451	0.44 509	0.35 505	0.37 387	0.36 479

xyz-stereo-finetune2	0.18 239	0.48 332	0.16 221	0.16 174	0.15 277	0.15 232	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 229	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

RainbowNet	0.48 471	0.48 332	0.48 484	0.48 398	0.48 554	0.48 505	0.48 556	0.48 502	0.48 561	0.48 502	0.48 563	0.48 512	0.48 557	0.48 510	0.48 556	0.48 472	0.48 505	0.48 537	0.48 572	0.48 512	0.48 539

quiztm	0.43 411	0.49 334	0.40 437	0.51 453	0.40 511	0.51 535	0.40 511	0.50 519	0.40 520	0.50 525	0.40 517	0.51 544	0.40 514	0.50 525	0.40 512	0.44 418	0.34 418	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

xyz-stereo-finetune	0.28 296	0.49 334	0.16 221	0.16 174	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.22 296	0.30 402	0.32 355	0.31 451	0.32 360	0.31 453	0.32 358	0.32 447	0.32 332	0.33 387	0.31 357	0.32 474	0.31 343	0.32 447

GIP-stereo	0.36 350	0.49 334	0.39 404	0.48 398	0.32 451	0.41 410	0.28 361	0.40 393	0.30 402	0.41 411	0.28 376	0.40 406	0.28 379	0.42 433	0.28 365	0.45 448	0.32 374	0.38 415	0.30 455	0.37 387	0.27 376

notaker	0.48 471	0.49 334	0.48 484	0.48 398	0.48 554	0.48 505	0.48 556	0.48 502	0.49 563	0.48 502	0.48 563	0.48 512	0.48 557	0.48 510	0.48 556	0.48 472	0.48 505	0.48 537	0.48 572	0.48 512	0.49 545

ACVNet_2	0.49 477	0.49 334	0.49 491	0.49 405	0.49 558	0.49 514	0.49 558	0.49 510	0.49 563	0.49 512	0.49 566	0.49 519	0.49 563	0.49 517	0.49 558	0.49 475	0.49 509	0.49 542	0.49 576	0.49 515	0.49 545

252Zero-FE	0.45 447	0.50 339	0.36 385	0.50 442	0.36 486	0.50 523	0.36 481	0.50 519	0.36 497	0.49 512	0.36 492	0.49 519	0.36 490	0.54 547	0.41 520	0.45 448	0.34 418	0.45 514	0.34 492	0.55 538	0.75 617

xyz-stereo	0.18 239	0.50 339	0.16 221	0.15 161	0.16 288	0.16 251	0.16 279	0.16 259	0.16 291	0.16 256	0.16 292	0.16 258	0.16 291	0.16 257	0.16 286	0.16 201	0.16 229	0.16 259	0.16 290	0.16 256	0.16 272

FoundationStereo	0.50 480	0.50 339	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 517	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

StereoAnything_RVC	0.50 480	0.50 339	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 517	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

dual_stereo	0.50 480	0.50 339	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 517	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

KSHMR	0.66 520	0.50 339	0.48 484	1.15 584	0.52 569	0.49 514	0.51 566	0.49 510	0.71 625	0.67 579	0.50 570	1.16 662	1.11 679	0.66 573	0.52 568	0.49 475	0.49 509	0.51 555	0.66 615	0.50 522	1.14 685

WZ-Net	0.05 58	0.50 339	0.10 118	0.12 129	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.10 131	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

SANet	0.50 480	0.50 339	0.50 497	0.50 442	0.50 562	0.50 523	0.50 562	0.50 519	0.50 568	0.50 525	0.50 570	0.50 533	0.50 568	0.50 525	0.50 561	0.50 485	0.50 517	0.50 550	0.50 578	0.50 522	0.50 548

fffft	0.48 471	0.51 347	0.45 462	0.52 456	0.45 540	0.52 539	0.45 537	0.52 538	0.48 561	0.53 542	0.45 546	0.52 546	0.45 543	0.52 540	0.46 541	0.51 491	0.41 465	0.50 550	0.41 544	0.50 522	0.41 510
1: 1. 1
CASnet	0.35 341	0.51 347	0.44 460	0.32 296	0.31 437	0.24 302	0.34 470	0.36 362	0.25 349	0.31 349	0.37 499	0.30 349	0.33 473	0.25 318	0.45 537	0.37 359	0.37 436	0.33 367	0.35 505	0.34 358	0.37 485
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ww	0.47 464	0.52 349	0.38 392	0.56 469	0.37 491	0.56 550	0.38 494	0.56 547	0.37 499	0.56 554	0.77 635	0.56 559	0.37 495	0.57 557	0.37 491	0.49 475	0.33 387	0.49 542	0.33 486	0.49 515	0.33 456

MGW-Stereo-1	0.34 329	0.52 349	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.38 494	0.29 331	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.29 342	0.37 495	0.57 557	0.19 314	0.49 475	0.33 387	0.49 542	0.33 486	0.49 515	0.33 456

DStereoSA	0.32 322	0.52 349	0.34 373	0.31 289	0.31 437	0.30 337	0.30 385	0.31 345	0.30 402	0.31 349	0.31 451	0.31 356	0.30 401	0.31 355	0.31 435	0.30 323	0.32 374	0.31 357	0.31 466	0.31 343	0.31 440

LG-Stereo_L1	0.47 464	0.52 349	0.47 476	0.62 482	0.39 509	0.53 542	0.40 511	0.53 540	0.39 517	0.53 542	0.39 514	0.53 548	0.39 513	0.53 544	0.39 509	0.55 504	0.46 491	0.49 542	0.37 514	0.49 515	0.37 485

Occ-G	1.12 633	0.52 349	3.72 828	3.50 769	0.50 562	0.56 550	0.47 547	0.54 543	0.46 548	0.54 548	0.41 525	0.54 552	0.42 532	0.52 540	0.42 528	3.42 810	4.02 831	0.52 558	0.45 558	0.51 528	0.44 523

AEACV	1.12 633	0.52 349	3.12 819	3.24 754	0.86 636	0.53 542	0.49 558	0.60 559	0.47 554	0.53 542	0.49 566	0.55 556	0.45 543	0.55 551	0.47 549	3.01 796	3.88 829	0.71 597	0.60 599	0.80 588	0.48 539

Pro-Stereo	0.79 559	0.53 355	0.38 392	0.49 405	0.38 499	0.49 514	0.37 487	0.49 510	0.67 601	0.50 525	0.38 504	1.10 654	0.38 501	0.49 517	0.38 495	0.71 546	0.88 605	5.98 861	0.36 511	0.46 494	0.36 479

ktn	0.72 540	0.53 355	1.08 628	1.14 581	0.51 568	1.22 699	1.36 755	0.51 533	0.59 588	0.51 535	0.51 576	0.69 583	1.20 691	0.67 575	0.51 566	0.51 491	0.49 509	0.58 571	0.66 615	0.52 532	0.53 559

TorneroNet	0.66 520	0.53 355	0.50 497	0.50 442	0.64 592	1.06 638	0.70 612	0.50 519	0.51 575	0.49 512	0.69 614	0.49 519	0.50 568	0.48 510	1.15 689	0.71 546	0.49 509	1.14 661	1.08 690	0.49 515	0.49 545

ICVP	0.15 210	0.53 355	0.11 145	0.16 174	0.11 208	0.16 251	0.11 208	0.16 259	0.11 214	0.16 256	0.11 215	0.16 258	0.11 212	0.16 257	0.11 204	0.16 201	0.11 160	0.16 259	0.11 211	0.16 256	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rgla	0.45 447	0.54 359	0.33 359	0.67 495	0.32 451	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.94 667	0.48 512	0.33 473	0.47 500	0.33 459	0.45 448	0.52 526	0.53 561	0.31 466	0.45 489	0.32 447

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 359	0.10 118	0.12 129	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.11 160	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

PSMNet_ROB	0.54 492	0.54 359	0.54 512	0.54 461	0.53 572	0.54 547	0.54 572	0.53 540	0.54 579	0.54 548	0.54 581	0.54 552	0.53 575	0.54 547	0.54 572	0.54 498	0.53 530	0.54 564	0.54 586	0.54 537	0.54 562

416test	0.46 456	0.55 362	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.33 455	0.48 502	0.33 471	0.48 502	0.99 673	0.48 512	0.33 473	0.48 510	0.33 459	0.45 448	0.52 526	0.54 564	0.32 474	0.45 489	0.32 447

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 471	0.55 362	0.47 476	0.63 484	0.41 521	0.56 550	0.44 531	0.56 547	0.41 530	0.56 554	0.41 525	0.57 563	0.42 532	0.56 552	0.41 520	0.55 504	0.43 480	0.51 555	0.37 514	0.51 528	0.37 485

Selective-IGEV	0.51 485	0.55 362	0.45 462	0.69 501	0.45 540	0.61 562	0.45 537	0.50 519	0.40 520	0.56 554	0.44 541	0.55 556	0.40 514	0.72 584	0.67 594	0.59 514	0.46 491	0.45 514	0.34 492	0.46 494	0.37 485

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 79	0.56 365	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TestStereooo	0.08 79	0.56 365	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

Monster-pub-mixall	0.44 424	0.56 365	0.60 526	0.38 321	0.27 355	0.37 375	0.27 350	0.37 370	0.29 386	0.38 380	0.27 368	0.38 391	0.29 391	0.85 610	0.27 356	1.46 701	0.26 317	0.34 377	0.26 361	0.36 382	0.53 559

Monster-pub-eth3d	0.45 447	0.57 368	0.60 526	0.39 331	0.28 363	0.37 375	0.28 361	0.37 370	0.30 402	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.30 401	0.92 622	0.27 356	1.42 698	0.28 338	0.34 377	0.28 421	0.37 387	0.53 559

Replicate-Monster	0.45 447	0.57 368	0.60 526	0.40 344	0.29 376	0.37 375	0.27 350	0.37 370	0.30 402	0.40 394	0.31 451	0.40 406	0.30 401	0.99 630	0.27 356	1.36 694	0.31 368	0.34 377	0.30 455	0.36 382	0.54 562

fsdfsdds	0.08 79	0.58 370	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

nnnnnnn	0.08 79	0.58 370	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

LG-Stereo	0.60 503	0.58 370	0.47 476	0.64 489	0.74 614	1.00 619	0.69 606	0.57 551	0.41 530	0.57 558	0.41 525	0.57 563	0.41 526	1.00 632	0.75 628	0.91 586	0.51 522	0.52 558	0.37 514	0.52 532	0.37 485

TARStereo(FT)	0.09 86	0.59 373	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

2222	0.09 86	0.59 373	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

AIO-test2	0.55 496	0.59 373	0.52 507	0.67 495	0.47 550	0.61 562	0.47 547	0.61 563	0.47 554	0.61 565	0.47 559	0.61 571	0.48 557	0.62 565	0.47 549	0.64 531	0.53 530	0.58 571	0.47 568	0.58 547	0.48 539

FCDSN-DC	0.41 394	0.59 373	0.64 541	0.54 461	0.33 464	0.50 523	0.37 487	0.42 431	0.40 520	0.61 565	0.43 539	0.50 533	0.49 563	0.38 388	0.32 447	0.28 310	0.23 307	0.26 330	0.22 334	0.35 371	0.28 406
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 86	0.60 377	0.06 94	0.06 71	0.06 148	0.06 126	0.06 158	0.06 134	0.06 156	0.06 136	0.06 160	0.06 137	0.06 155	0.06 128	0.06 153	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

AIO-test1	0.54 492	0.60 377	0.52 507	0.66 494	0.47 550	0.61 562	0.47 547	0.58 554	0.46 548	0.61 565	0.46 550	0.61 571	0.45 543	0.62 565	0.45 537	0.61 520	0.52 526	0.57 569	0.48 572	0.57 544	0.48 539

S	0.56 499	0.61 379	0.54 512	0.68 500	0.48 554	0.65 568	0.49 558	0.63 565	0.49 563	0.64 573	0.49 566	0.64 575	0.48 557	0.62 565	0.49 558	0.63 529	0.62 556	0.59 574	0.48 572	0.57 544	0.48 539

DispNO	1.00 610	0.63 380	0.43 458	3.45 765	0.44 536	0.65 568	0.43 530	0.64 567	0.43 540	0.64 573	0.43 539	0.64 575	3.03 820	0.64 571	0.43 533	4.55 822	0.43 480	0.63 578	0.43 555	0.63 552	0.43 520

LMCR-Stereo	0.65 518	0.63 380	0.65 545	0.65 490	0.65 594	0.66 570	0.63 585	0.58 554	0.65 597	0.63 572	0.64 598	0.65 579	0.65 595	0.66 573	0.66 593	0.66 535	0.64 559	0.65 584	0.67 619	0.68 560	0.73 613

MonSter	0.60 503	0.64 382	0.52 507	0.62 482	0.44 536	2.07 761	0.44 531	0.62 564	0.44 543	0.62 569	0.44 541	0.62 573	0.44 539	0.62 565	0.44 534	0.58 511	0.42 475	0.62 576	0.46 561	0.58 547	0.42 517

MWDA-net	0.67 526	0.66 383	0.45 462	2.84 742	0.46 542	0.73 582	0.45 537	0.71 579	0.44 543	0.72 585	0.45 546	0.70 586	0.45 543	0.70 580	0.44 534	0.61 520	0.41 465	0.61 575	0.43 555	0.61 550	0.42 517

AIO-Stereo	0.84 578	0.66 383	0.70 564	0.83 531	0.67 599	0.98 617	0.82 636	1.14 641	0.72 628	1.03 644	0.74 631	1.03 647	1.09 678	0.99 630	0.45 537	1.04 613	0.73 586	0.95 642	0.74 636	0.94 618	0.46 529

NBS	0.39 380	0.68 385	0.36 385	0.38 321	0.36 486	0.38 382	0.39 510	0.39 384	0.39 517	0.37 378	0.35 488	0.37 388	0.38 501	0.37 384	0.38 495	0.39 386	0.36 431	0.36 403	0.39 532	0.38 400	0.38 492

mm2	0.69 531	0.69 386	0.69 561	0.69 501	0.69 603	0.69 573	0.69 606	0.69 574	0.69 612	0.69 582	0.69 614	0.69 583	0.69 611	0.69 578	0.69 609	0.69 539	0.69 576	0.69 590	0.69 625	0.69 564	0.69 599

mm1	0.69 531	0.69 386	0.69 561	0.69 501	0.69 603	0.69 573	0.69 606	0.69 574	0.69 612	0.69 582	0.69 614	0.69 583	0.69 611	0.69 578	0.69 609	0.69 539	0.69 576	0.69 590	0.69 625	0.69 564	0.69 599

anonymity	0.63 514	0.69 386	0.56 516	0.71 510	0.56 576	0.71 578	0.56 574	0.71 579	0.56 580	0.72 585	0.56 583	0.71 587	0.56 579	0.71 582	0.58 578	0.68 538	0.55 533	0.68 587	0.55 588	0.68 560	0.54 562

GeoAtt-L (ZS)	0.60 503	0.70 389	0.51 503	0.75 520	0.46 542	0.72 580	0.46 541	0.76 587	0.46 548	0.72 585	0.46 550	0.72 590	0.46 547	0.72 584	0.46 541	0.75 562	0.51 522	0.70 595	0.45 558	0.69 564	0.45 526

CoDeX	0.15 210	0.70 389	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 594	0.02 21	0.69 576	0.75 605	0.01 15	0.02 27	0.02 20

FE-Mocha	0.35 341	0.71 391	0.40 437	0.47 392	0.27 355	0.34 358	0.27 350	0.34 355	0.26 363	0.34 363	0.26 363	0.34 370	0.27 370	0.34 367	0.27 356	0.44 418	0.41 465	0.33 367	0.29 436	0.32 346	0.29 415

CCAANet	0.17 230	0.71 391	0.14 188	0.14 149	0.14 262	0.14 208	0.14 263	0.14 223	0.14 269	0.14 224	0.14 276	0.14 225	0.14 274	0.14 223	0.22 329	0.14 174	0.14 215	0.14 217	0.14 272	0.14 217	0.14 253

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 534	0.72 393	0.71 567	0.80 527	0.62 591	0.82 598	0.61 583	0.81 596	0.62 592	0.81 604	0.63 596	0.80 604	0.70 615	0.73 587	0.61 585	0.76 565	0.61 555	0.74 603	0.61 601	0.77 581	0.61 579

SE	0.64 516	0.73 394	0.77 580	0.79 523	0.59 579	0.78 587	0.54 572	0.58 554	0.58 583	0.78 598	0.59 588	0.63 574	0.18 315	0.78 593	0.52 568	0.80 571	0.65 561	0.69 590	0.57 595	0.75 576	0.52 556

Anonymus	0.47 464	0.73 394	0.46 468	0.43 376	0.54 575	0.53 542	0.27 350	0.39 384	0.35 487	0.33 360	0.40 517	0.33 365	0.38 501	0.53 544	0.54 572	0.56 508	0.36 431	0.49 542	0.53 584	0.66 555	0.54 562

LiteMatch	1.13 635	0.73 394	2.80 804	3.23 752	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 794	2.43 795	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

Lsterematch	1.13 635	0.73 394	2.80 804	3.23 752	0.61 586	0.83 600	0.68 598	0.73 584	0.69 612	1.00 625	0.77 635	0.94 625	0.57 581	0.82 600	0.64 587	2.97 794	2.43 795	0.68 587	0.32 474	0.56 541	0.70 602

DSFCA	0.66 520	0.73 394	0.78 582	0.65 490	0.65 594	0.64 567	0.64 586	0.65 568	0.63 595	0.64 573	0.64 598	0.64 575	0.64 593	0.65 572	0.65 590	0.65 533	0.65 561	0.65 584	0.65 612	0.66 555	0.64 589

MWSP-net	0.96 606	0.75 399	0.49 491	4.84 814	0.48 554	1.28 705	0.52 567	1.20 653	0.51 575	1.14 658	0.70 618	1.00 631	0.56 579	0.90 616	0.69 609	0.76 565	0.60 550	0.95 642	0.56 592	0.73 574	0.45 526

PointNet	0.60 503	0.75 399	0.49 491	0.79 523	0.50 562	0.79 590	0.49 558	0.79 590	0.49 563	0.80 601	0.49 566	0.79 602	0.49 563	0.80 596	0.49 558	0.63 529	0.40 455	0.63 578	0.40 534	0.63 552	0.40 501

SMoEStereo_RVC	0.63 514	0.75 399	0.51 503	0.73 516	0.53 572	0.71 578	0.47 547	0.67 572	0.58 583	0.74 594	0.60 590	0.72 590	0.53 575	0.74 589	0.51 566	0.61 520	0.62 556	0.62 576	0.61 601	0.63 552	0.61 579

SCION-MonSter	0.21 254	0.76 402	0.22 281	0.25 259	0.15 277	0.19 267	0.15 272	0.19 272	0.15 282	0.19 272	0.15 286	0.19 276	0.15 287	0.19 272	0.14 265	0.22 269	0.21 293	0.16 259	0.14 272	0.16 256	0.15 267

MGA	0.73 544	0.76 402	0.60 526	0.92 545	1.17 693	0.81 595	0.59 581	0.84 600	0.62 592	0.81 604	0.59 588	0.84 611	0.60 588	0.81 599	0.61 585	0.71 546	0.53 530	0.89 626	0.53 584	0.75 576	0.54 562

CAR	0.72 540	0.76 402	0.59 522	0.84 532	1.19 697	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 509	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

MSE-Stereo	0.72 540	0.76 402	0.59 522	0.84 532	1.19 697	0.81 595	0.58 577	0.81 596	0.58 583	0.81 604	0.58 586	0.83 609	0.59 586	0.82 600	0.59 581	0.71 546	0.49 509	0.73 598	0.68 621	0.87 599	0.52 556

WAFT-Stereo (ZS)	0.67 526	0.78 406	0.67 551	0.67 495	0.66 597	0.67 571	0.67 593	0.65 568	0.66 599	0.66 577	0.67 603	0.66 582	0.67 600	0.67 575	0.72 622	0.66 535	0.67 564	0.67 586	0.67 619	0.67 558	0.67 595

SFCPSM	0.17 230	0.78 406	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 633	0.02 21	0.75 589	0.76 607	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Codiref-stereo	0.34 329	0.79 408	0.30 327	0.33 300	0.28 363	0.40 391	0.28 361	0.40 393	0.28 376	0.40 394	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.28 365	0.23 281	0.21 293	0.35 393	0.27 400	0.35 371	0.27 376

SCION-MonSter(vits)	0.25 278	0.79 408	0.31 345	0.42 369	0.28 363	0.40 391	0.28 361	0.20 280	0.15 282	0.40 394	0.15 286	0.19 276	0.15 287	0.20 278	0.15 277	0.23 281	0.21 293	0.17 270	0.14 272	0.16 256	0.14 253

G-Net	0.79 559	0.79 408	0.79 585	0.79 523	0.79 627	0.79 590	0.79 626	0.79 590	0.79 639	0.79 600	0.79 640	0.79 602	0.79 631	0.79 594	0.79 633	0.79 569	0.79 596	0.79 611	0.79 645	0.79 585	0.79 625

416test1013	0.49 477	0.80 411	0.33 359	0.67 495	0.33 464	0.48 505	0.41 520	0.48 502	0.39 517	0.48 502	0.93 661	0.52 546	0.32 461	0.52 540	0.38 495	0.49 475	0.51 522	0.53 561	0.37 514	0.51 528	0.36 479

DMCA-RVC	0.70 534	0.80 411	0.70 564	0.70 508	0.70 607	0.70 576	0.70 612	0.71 579	0.70 620	0.70 584	0.71 624	0.71 587	0.70 615	0.70 580	0.69 609	0.69 539	0.70 579	0.69 590	0.70 629	0.69 564	0.70 602

NaN_ROB	0.80 562	0.80 411	0.80 586	0.80 527	0.80 630	0.80 592	0.80 629	0.80 593	0.80 641	0.80 601	0.80 642	0.80 604	0.80 632	0.80 596	0.80 636	0.80 571	0.80 599	0.80 614	0.80 647	0.80 588	0.80 626

CSAN	0.80 562	0.80 411	0.80 586	0.80 527	0.80 630	0.80 592	0.80 629	0.80 593	0.80 641	0.80 601	0.80 642	0.80 604	0.80 632	0.80 596	0.80 636	0.80 571	0.80 599	0.80 614	0.80 647	0.80 588	0.80 626

DStereoRT	0.73 544	0.81 415	0.73 574	0.71 510	0.74 614	0.73 582	0.75 621	0.71 579	0.71 625	0.74 594	0.72 627	0.73 594	0.80 632	0.71 582	0.73 623	0.76 565	0.71 583	0.73 598	0.72 634	0.70 569	0.76 620

ARAFT	0.68 528	0.81 415	0.63 538	0.74 519	0.60 581	0.78 587	0.62 584	0.77 589	0.66 599	0.74 594	0.63 596	0.75 597	0.62 592	0.83 605	0.60 583	0.70 545	0.55 533	0.70 595	0.60 599	0.78 583	0.55 570

RSM++	0.76 554	0.82 417	0.66 547	0.85 536	0.64 592	0.85 602	0.71 615	0.94 616	0.64 596	0.87 610	0.67 603	0.87 613	0.65 595	0.84 606	0.65 590	0.81 575	0.70 579	0.79 611	0.71 632	0.83 595	0.70 602

water-stereo	0.41 394	0.84 418	0.46 468	0.50 442	0.33 464	0.45 488	0.33 455	0.45 487	0.32 461	0.45 483	0.32 462	0.45 494	0.32 461	0.45 491	0.32 447	0.44 418	0.41 465	0.39 459	0.31 466	0.39 449	0.32 447

Selective-RAFT-Error	0.88 592	0.84 418	0.98 608	0.86 537	0.97 660	0.88 606	0.95 658	0.84 600	0.99 676	0.92 617	0.82 644	0.84 611	0.98 659	0.87 611	0.97 663	0.81 575	0.83 602	0.79 611	0.82 656	0.79 585	0.85 640

DN	0.53 491	0.85 420	0.45 462	0.65 490	0.44 536	0.60 560	0.44 531	0.60 559	0.44 543	0.60 563	0.45 546	0.60 568	0.44 539	0.60 563	0.44 534	0.56 508	0.42 475	0.56 568	0.42 552	0.56 541	0.42 517

depthmonostereo	0.44 424	0.85 420	0.46 468	0.54 461	0.40 511	0.52 539	0.38 494	0.52 538	0.35 487	0.47 495	0.34 479	0.46 498	0.34 480	0.47 500	0.34 474	0.45 448	0.43 480	0.41 490	0.33 486	0.41 474	0.32 447

DVStereo	0.43 411	0.86 422	0.48 484	0.50 442	0.33 464	0.46 495	0.33 455	0.46 491	0.33 471	0.46 489	0.33 471	0.47 505	0.33 473	0.47 500	0.34 474	0.45 448	0.42 475	0.40 472	0.33 486	0.47 508	0.38 492

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 595	0.86 422	0.89 594	1.25 641	0.69 603	1.05 637	0.81 633	1.16 645	0.50 568	1.12 654	0.97 670	0.72 590	0.82 636	1.06 649	0.95 661	0.61 520	0.87 604	1.03 658	0.85 662	1.04 633	1.01 673

MEA-ACV	1.66 718	0.87 424	0.61 532	11.81 856	1.35 752	1.50 733	0.71 615	1.23 702	0.92 659	1.13 657	0.96 668	1.69 748	0.70 615	1.23 712	1.16 693	1.54 713	1.20 655	1.58 754	0.85 662	1.12 637	0.95 657

test_sample3	0.09 86	0.87 424	0.10 118	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 86	0.87 424	0.12 157	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SCV_C0	0.45 447	0.88 427	0.49 491	0.54 461	0.37 491	0.48 505	0.37 487	0.48 502	0.37 499	0.48 502	0.36 492	0.48 512	0.37 495	0.49 517	0.37 491	0.50 485	0.41 465	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

tt45	1.04 625	0.88 427	1.36 708	0.92 545	1.03 673	1.51 734	0.79 626	0.70 578	0.88 647	0.74 594	0.90 649	1.60 742	0.72 621	1.60 741	0.75 628	0.91 586	0.78 594	1.52 752	0.79 645	1.14 639	1.32 750

AFF-stereo	0.73 544	0.88 427	0.67 551	0.75 520	0.68 602	0.75 584	0.64 586	0.80 593	0.72 628	0.83 609	0.70 618	0.82 608	0.64 593	0.84 606	0.67 594	0.77 568	0.63 558	0.81 616	0.63 603	0.78 583	0.62 582

test410_97500	0.41 394	0.89 430	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.40 391	0.31 433	0.40 393	0.31 449	0.61 565	0.53 579	0.40 406	0.31 453	0.40 399	0.31 435	0.58 511	0.47 499	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.29 415

DLNR-FE	0.28 296	0.89 430	0.30 327	0.34 307	0.19 312	0.28 328	0.19 304	0.28 326	0.20 324	0.28 331	0.20 331	0.28 336	0.20 331	0.28 339	0.20 322	0.33 338	0.28 338	0.25 325	0.19 324	0.24 311	0.19 304

CASS	0.57 502	0.89 430	0.56 516	0.57 471	0.56 576	0.56 550	0.56 574	0.56 547	0.53 577	0.57 558	0.57 584	0.59 567	0.48 557	0.56 552	0.57 576	0.55 504	0.56 535	0.47 529	0.56 592	0.62 551	0.56 573
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.89 594	0.89 430	0.72 570	1.16 589	0.78 625	1.06 638	0.82 636	0.87 602	0.97 673	1.00 625	0.91 654	0.90 618	1.00 660	0.89 615	0.93 656	0.83 580	0.83 602	0.82 620	0.82 656	0.81 591	0.82 632

MLG-Stereo	0.92 597	0.90 434	0.84 592	1.27 643	0.49 558	1.38 724	0.88 639	1.41 728	0.97 673	0.73 588	1.09 687	1.26 712	0.43 537	0.72 584	1.05 677	1.13 626	0.49 509	1.18 673	0.66 615	1.01 630	0.46 529

UNet	0.29 301	0.90 434	0.10 118	0.14 149	0.10 179	0.14 208	0.10 181	0.91 609	0.69 612	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 212	0.14 223	0.10 184	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.88 602	0.76 620

xxxxx1	0.31 311	0.91 436	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 338	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

tt_ll	0.31 311	0.91 436	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 338	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

ff	0.31 311	0.91 436	0.23 287	0.31 289	0.23 339	0.31 345	0.23 329	0.33 352	0.25 349	0.31 349	0.24 352	0.33 365	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.28 310	0.28 338	0.28 343	0.28 421	0.29 333	0.27 376

DPSM_ROB	0.92 597	0.91 436	0.91 599	0.91 542	0.92 648	0.92 611	0.92 647	0.92 612	0.91 653	0.93 619	0.91 654	0.92 621	0.90 641	0.91 618	0.92 649	0.92 589	0.91 610	0.91 630	0.92 666	0.93 614	0.93 654

DPSM	0.92 597	0.91 436	0.91 599	0.91 542	0.92 648	0.92 611	0.92 647	0.92 612	0.91 653	0.93 619	0.91 654	0.92 621	0.90 641	0.91 618	0.92 649	0.92 589	0.91 610	0.91 630	0.92 666	0.93 614	0.93 654

VeloStereo	0.16 222	0.92 441	0.16 221	0.18 203	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 376	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 259	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

flow	0.16 222	0.92 441	0.16 221	0.18 203	0.08 166	0.11 178	0.12 249	0.12 202	0.09 181	0.09 170	0.28 376	0.10 175	0.08 174	0.10 174	0.12 247	0.15 189	0.17 259	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 548	0.92 441	0.85 593	0.96 557	0.59 579	1.27 703	0.44 531	0.59 557	0.69 612	0.91 615	0.68 609	0.55 556	0.61 591	1.06 649	0.83 641	0.62 525	0.70 579	0.90 627	0.41 544	0.89 603	0.56 573

pmcnn	0.92 597	0.92 441	0.92 602	0.92 545	0.92 648	0.92 611	0.92 647	0.92 612	0.92 659	0.92 617	0.92 657	0.92 621	0.92 648	0.92 622	0.92 649	0.92 589	0.92 612	0.92 633	0.92 666	0.92 609	0.92 652

AdaDepth	0.86 587	0.93 445	0.71 567	1.01 569	1.07 677	1.02 635	0.71 615	1.00 620	0.71 625	1.01 638	0.71 624	1.00 631	0.72 621	1.14 660	0.71 620	0.92 589	0.64 559	0.90 627	0.64 608	0.89 603	0.69 599

tt1	0.31 311	0.93 445	0.24 294	0.33 300	0.23 339	0.31 345	0.24 336	0.32 348	0.24 344	0.32 355	0.23 344	0.32 360	0.25 353	0.32 358	0.24 341	0.27 304	0.26 317	0.27 335	0.26 361	0.27 323	0.27 376

SCV	0.46 456	0.94 447	0.45 462	0.54 461	0.37 491	0.48 505	0.38 494	0.48 502	0.37 499	0.48 502	0.39 514	0.48 512	0.37 495	0.49 517	0.37 491	0.50 485	0.46 491	0.44 509	0.34 492	0.44 484	0.34 465

tta	0.09 86	0.95 448	0.09 114	0.10 100	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

R-Stereo Train	0.81 567	0.96 449	0.67 551	0.95 554	0.67 599	0.95 614	0.68 598	0.95 618	0.68 607	0.95 623	0.68 609	0.96 628	0.68 605	0.96 628	0.68 601	0.94 595	0.68 570	0.94 640	0.68 621	0.94 618	0.68 597

RAFT-Stereo	0.81 567	0.96 449	0.67 551	0.95 554	0.67 599	0.95 614	0.68 598	0.95 618	0.68 607	0.95 623	0.68 609	0.96 628	0.68 605	0.96 628	0.68 601	0.94 595	0.68 570	0.94 640	0.68 621	0.94 618	0.68 597
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample6	0.09 86	0.97 451	0.10 118	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 329	0.98 452	0.30 327	0.33 300	0.18 306	0.21 285	0.28 361	0.40 393	0.28 376	0.40 394	0.28 376	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.28 365	0.37 359	0.29 353	0.35 393	0.27 400	0.35 371	0.27 376

WQFJA1++	0.84 578	0.98 452	0.67 551	1.26 642	0.75 616	1.00 619	0.67 593	1.00 620	0.67 601	1.00 625	0.67 603	1.00 631	0.67 600	1.00 632	0.67 594	0.96 597	0.67 564	0.91 630	0.63 603	0.92 609	0.63 583

WQFJA1	0.85 584	0.98 452	0.67 551	1.29 648	0.76 621	1.01 629	0.67 593	1.02 635	0.67 601	1.02 642	0.67 603	1.01 642	0.67 600	1.01 642	0.68 601	0.99 604	0.67 564	0.93 636	0.64 608	0.92 609	0.65 591

WQFJX1	0.84 578	0.98 452	0.67 551	1.30 650	0.75 616	1.01 629	0.67 593	1.01 631	0.67 601	1.01 638	0.67 603	1.01 642	0.68 605	1.00 632	0.68 601	0.98 603	0.67 564	0.92 633	0.64 608	0.92 609	0.64 589

NLMM1	0.86 587	0.98 452	0.69 561	1.48 665	0.75 616	1.01 629	0.69 606	1.00 620	0.69 612	1.00 625	0.70 618	1.00 631	0.68 605	1.01 642	0.67 594	0.97 599	0.68 570	0.92 633	0.63 603	0.93 614	0.63 583

zh-sn7	0.10 105	0.98 452	0.14 188	0.15 161	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 189	0.13 200	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 477	0.98 452	0.64 541	0.84 532	0.46 542	0.45 488	0.35 475	0.47 497	0.47 554	0.45 483	0.34 479	0.46 498	0.48 557	0.46 496	0.35 478	0.39 386	0.71 583	0.39 459	0.35 505	0.41 474	0.41 510

dd	0.23 271	0.98 452	0.16 221	0.23 246	0.15 277	0.23 299	0.15 272	0.23 303	0.15 282	0.23 301	0.15 286	0.24 313	0.17 303	0.23 304	0.15 277	0.22 269	0.15 225	0.21 293	0.15 285	0.22 294	0.16 272

NLSM3	0.85 584	0.99 460	0.68 559	1.29 648	0.76 621	1.01 629	0.68 598	1.01 631	0.68 607	1.02 642	0.68 609	1.01 642	0.68 605	1.01 642	0.68 601	0.97 599	0.68 570	0.93 636	0.64 608	0.93 614	0.63 583

222	0.10 105	0.99 460	0.12 157	0.13 142	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 175	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

StereoNetSlim22	1.00 610	1.00 462	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

StereoNetSlim	1.00 610	1.00 462	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

LGCAT	1.00 610	1.00 462	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

Test_v1	1.00 610	1.00 462	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

WQFJX	0.85 584	1.00 462	0.68 559	1.30 650	0.75 616	1.01 629	0.68 598	1.01 631	0.68 607	1.01 638	0.68 609	1.03 647	0.68 605	1.02 646	0.67 594	0.97 599	0.67 564	0.93 636	0.63 603	0.94 618	0.63 583

NLMM	0.84 578	1.00 462	0.67 551	1.27 643	0.75 616	1.00 619	0.68 598	1.00 620	0.67 601	1.00 625	0.67 603	1.02 646	0.67 600	1.02 646	0.67 594	0.97 599	0.67 564	0.93 636	0.63 603	0.92 609	0.63 583

test_sample7	0.09 86	1.00 462	0.11 145	0.11 121	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 175	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ACVNet-DCA	0.37 360	1.00 462	0.30 327	0.40 344	0.29 376	0.40 391	0.29 376	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.39 396	0.28 365	0.33 338	0.32 374	0.33 367	0.32 474	0.33 353	0.32 447

GANet	1.00 610	1.00 462	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

TDLM	1.00 610	1.00 462	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

CVANet_RVC	1.00 610	1.00 462	1.00 610	1.00 562	1.00 662	1.00 619	1.00 664	1.00 620	1.00 677	1.00 625	1.00 674	1.00 631	1.00 660	1.00 632	1.00 666	1.00 605	1.00 618	1.00 648	1.00 677	1.00 623	1.00 665

DGTPSM_ROB	0.93 602	1.00 462	0.92 602	0.94 552	0.96 659	0.91 610	0.92 647	0.91 609	0.96 672	0.91 615	0.96 668	0.93 624	0.92 648	0.94 624	0.92 649	0.92 589	0.92 612	0.90 627	0.92 666	0.94 618	0.91 651

trnet	1.01 620	1.01 474	1.01 620	1.01 569	1.01 670	1.01 629	1.01 672	1.01 631	1.01 684	1.01 638	1.01 681	1.01 642	1.01 670	1.01 642	1.01 673	1.01 612	1.01 626	1.01 655	1.01 686	1.01 630	1.01 673

SMFormer	0.09 86	1.01 474	0.09 114	0.09 96	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 86	1.01 474	0.10 118	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

GLC_STEREO	1.07 627	1.01 474	1.06 626	1.07 573	1.05 675	1.06 638	1.08 679	1.08 637	1.05 689	1.07 646	1.06 685	1.08 650	1.05 673	1.06 649	1.10 682	1.07 615	1.09 638	1.05 659	1.05 689	1.06 634	1.12 680

1test111	0.37 360	1.02 478	0.30 327	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.28 361	0.39 384	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.29 383	0.33 338	0.32 374	0.33 367	0.31 466	0.32 346	0.31 440

cc1	0.37 360	1.02 478	0.30 327	0.39 331	0.29 376	0.40 391	0.28 361	0.39 384	0.29 386	0.39 387	0.29 391	0.39 396	0.28 379	0.40 399	0.29 383	0.33 338	0.32 374	0.33 367	0.31 466	0.32 346	0.31 440

test_sample4	0.10 105	1.03 480	0.12 157	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.13 200	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample2	0.09 86	1.03 480	0.11 145	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xx1	0.38 366	1.03 480	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.41 410	0.28 361	0.40 393	0.29 386	0.40 394	0.29 391	0.40 406	0.29 391	0.40 399	0.29 383	0.34 343	0.33 387	0.34 377	0.32 474	0.34 358	0.32 447

dad	0.23 271	1.03 480	0.16 221	0.23 246	0.15 277	0.24 302	0.15 272	0.24 306	0.16 291	0.23 301	0.16 292	0.24 313	0.16 291	0.23 304	0.15 277	0.22 269	0.16 229	0.22 298	0.16 290	0.22 294	0.16 272

DualNet (step1)	0.10 105	1.05 484	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 175	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 105	1.05 484	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 175	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 105	1.05 484	0.12 157	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 175	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 394	1.06 487	0.40 437	0.51 453	0.31 437	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.32 461	0.44 471	0.30 406	0.56 559	0.30 401	0.44 471	0.31 435	0.45 448	0.34 418	0.39 459	0.27 400	0.40 463	0.27 376

test_sample5	0.10 105	1.07 488	0.11 145	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

DualNet	0.10 105	1.07 488	0.11 145	0.10 100	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 394	1.09 490	0.40 437	0.52 456	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.31 453	0.44 471	0.31 435	0.46 460	0.35 425	0.39 459	0.28 421	0.39 449	0.28 406

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 386	1.09 490	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.34 418	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.27 376

test_xeample	0.10 105	1.09 490	0.13 179	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.14 215	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

FC-DCNN	1.07 627	1.09 490	0.98 608	0.89 538	0.52 569	1.41 728	0.91 645	1.21 699	1.24 753	1.96 756	2.05 826	1.91 757	1.30 745	1.27 716	1.08 679	0.80 571	0.60 550	0.58 571	0.41 544	0.68 560	0.54 562

MSMD_ROB	1.19 637	1.10 494	0.70 564	1.10 575	0.60 581	1.10 644	0.70 612	1.10 640	0.70 620	1.10 648	0.70 618	1.10 654	0.70 615	7.00 865	0.70 618	1.10 619	0.70 579	1.10 660	0.70 629	1.10 636	0.70 602

999	1.00 610	1.12 495	0.59 522	1.10 575	1.21 745	1.09 643	0.52 567	1.08 637	1.43 767	1.18 661	1.35 759	0.98 630	0.52 574	0.91 618	0.85 642	0.72 554	1.46 727	0.83 621	0.98 674	0.68 560	1.41 758

zh-mn7	0.11 132	1.14 496	0.17 231	0.20 224	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 240	0.16 229	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

1111x	0.10 105	1.14 496	0.13 179	0.14 149	0.03 52	0.04 95	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.11 160	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

LoS_RVC	0.30 302	1.14 496	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.26 321	0.25 339	0.25 314	0.25 349	0.25 316	0.25 358	0.26 332	0.26 363	0.26 330	0.25 349	0.26 300	0.26 317	0.25 325	0.25 355	0.26 317	0.26 336

DDF-Stereo	0.43 411	1.15 499	0.57 520	0.53 458	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.32 461	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.40 399	0.32 447	0.52 493	0.50 517	0.38 415	0.31 466	0.39 449	0.31 440

x	0.11 132	1.15 499	0.15 214	0.14 149	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.15 225	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

xxxx	0.11 132	1.16 501	0.16 221	0.12 129	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.16 229	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

CAS	0.30 302	1.17 502	0.25 297	0.25 259	0.25 347	0.26 321	0.25 339	0.25 314	0.26 363	0.25 316	0.25 358	0.25 320	0.25 353	0.25 318	0.25 349	0.26 300	0.26 317	0.26 330	0.25 355	0.26 317	0.25 330

HSM-Net_RVC	0.95 605	1.17 502	0.78 582	1.18 591	0.71 609	1.16 652	0.75 621	1.09 639	0.80 641	1.10 648	0.75 632	1.17 663	0.74 623	1.17 663	0.80 636	1.13 626	0.73 586	1.17 668	0.77 641	1.16 644	0.72 609
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSimNet_ROB	0.97 607	1.18 504	0.81 589	1.10 575	0.91 644	1.02 635	0.82 636	1.04 636	0.91 653	1.03 644	0.86 647	1.28 716	0.82 636	1.03 648	0.89 645	1.17 630	0.81 601	1.02 656	0.82 656	1.08 635	0.81 629

psm_up	0.43 411	1.19 505	0.17 231	0.25 259	0.18 306	0.25 312	0.19 304	1.26 704	0.91 653	0.26 325	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 259	0.23 307	0.16 290	1.18 652	0.99 663

DisPM	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

CrosDoStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

PFNet+	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

LCNet	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

HHNet	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

Patchmatch Stereo++	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695
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	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

STrans-v2	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

TransformOpticalFlow	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

OMP-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

IIG-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

NF-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

OCTAStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

PSM-softLoss	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

KMStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

NRIStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

PSM-adaLoss	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

PSM-AAD	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

FTStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

ROB_FTStereo_v2	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

ROB_FTStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

Consistency-Raft	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

KYRaft	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

HUI-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

ASMatch	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

DeepStereo_LL	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

DEmStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

SST-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

THIR-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

RAFT_R40	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

DRaft	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

PFNet	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

GrayStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

RE-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

Pruner-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

TVStereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

DeepStereo_RVC	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

RAFT-RH_RVC	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

IRAFT_RVC	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

RAFT-345	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

iRAFT	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

CRE-IMP	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

GMM-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

RAFT-IKP	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

Prome-Stereo	1.20 639	1.20 506	1.20 643	1.20 593	1.20 699	1.20 653	1.20 693	1.20 653	1.20 705	1.20 663	1.20 699	1.20 665	1.20 691	1.20 665	1.20 700	1.20 633	1.20 655	1.20 681	1.20 703	1.20 659	1.20 695

UPFNet	0.42 408	1.20 506	0.17 231	0.24 252	0.17 294	0.25 312	0.17 289	1.19 650	0.90 650	0.25 316	0.17 300	0.24 313	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.22 269	0.17 259	0.22 298	0.16 290	1.15 642	0.93 654

Wavelet-MonSter	1.00 610	1.21 552	0.76 578	1.94 692	1.01 670	1.11 647	0.76 623	1.15 642	0.76 634	1.11 653	0.76 633	1.14 660	0.76 626	1.11 657	0.76 630	1.21 679	0.90 608	1.02 656	0.71 632	1.02 632	0.71 608

GASTEREO	0.48 471	1.21 552	0.47 476	0.57 471	0.38 499	0.50 523	0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.50 525	0.38 495	0.52 493	0.42 475	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

z-mn7	0.16 222	1.21 552	0.33 359	0.41 359	0.04 101	0.04 95	0.03 60	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.35 351	0.31 368	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ours_stereo	1.20 639	1.21 552	0.90 597	1.64 681	1.11 683	1.35 719	0.67 593	1.76 747	0.93 661	1.70 750	1.10 688	1.39 730	0.75 625	1.41 733	0.81 639	1.60 717	1.03 628	1.33 738	1.00 677	1.61 735	0.72 609

WCG-NET	0.61 510	1.21 552	0.54 512	0.61 481	0.53 572	0.67 571	0.53 569	0.66 571	0.53 577	0.64 573	0.53 579	0.65 579	0.53 575	0.59 561	0.52 568	0.65 533	0.48 505	0.64 580	0.52 582	0.58 547	0.50 548

delet	0.43 411	1.21 552	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.95 668	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.22 298	0.16 290	1.18 652	0.98 662

w-ln-seven-2	0.14 190	1.22 558	0.28 317	0.32 296	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 332	0.27 330	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

CroCo-Stereo	0.73 544	1.22 558	0.25 297	1.22 638	0.25 347	1.22 699	0.25 339	1.22 700	0.25 349	1.22 709	0.25 358	1.22 711	0.25 353	1.22 711	0.25 349	1.22 681	0.26 317	1.21 728	0.25 355	1.22 710	0.25 330
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）	0.32 322	1.24 560	0.24 294	0.32 296	0.24 344	0.32 354	0.23 329	0.32 348	0.24 344	0.32 355	0.24 352	0.32 360	0.24 349	0.32 358	0.24 341	0.30 323	0.23 307	0.30 350	0.23 342	0.30 337	0.23 317

MMNet	0.44 424	1.24 560	0.17 231	0.25 259	0.17 294	0.25 312	0.18 298	1.26 704	0.93 661	0.25 316	0.17 300	0.25 320	0.18 315	0.25 318	0.17 296	0.23 281	0.16 229	0.23 307	0.16 290	1.20 659	0.99 663

CroCo-Stereo Lap2	0.77 555	1.29 562	0.29 323	1.27 643	0.29 376	1.27 703	0.26 346	1.26 704	0.26 363	1.26 710	0.26 363	1.27 715	0.26 363	1.26 713	0.27 356	1.27 684	0.27 330	1.27 735	0.27 400	1.27 716	0.27 376

CSP-Net	0.34 329	1.29 562	1.19 640	1.36 658	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 683	1.21 702	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

LiteMatch*	2.07 755	1.30 564	5.73 840	6.28 829	0.79 627	1.33 711	0.80 629	1.30 710	1.02 685	1.33 716	0.84 646	1.33 720	0.97 657	1.28 717	1.04 675	6.05 847	5.89 842	1.28 736	0.76 639	1.28 717	0.88 643

GCAP-BAT	0.41 394	1.30 564	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.34 418	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

zero-FE	0.72 540	1.31 566	0.66 547	0.92 545	0.60 581	0.82 598	0.58 577	0.82 599	0.58 583	0.81 604	0.60 590	0.81 607	0.60 588	0.82 600	0.58 578	0.74 561	0.59 547	0.73 598	0.52 582	0.76 579	0.51 555

Syn2CoEx	0.25 278	1.31 566	0.74 575	0.92 545	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 585	0.75 589	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

L500	1.30 694	1.33 568	1.01 620	4.69 808	0.84 634	1.35 719	0.95 658	1.38 725	0.94 666	1.33 716	0.98 671	1.36 727	0.91 645	1.40 731	1.08 679	1.28 686	0.90 608	1.21 728	0.99 676	1.23 712	0.90 650

CC-Net-ROB	1.36 696	1.33 568	1.33 697	1.36 658	1.38 756	1.36 722	1.33 750	1.37 724	1.34 758	1.35 726	1.36 761	1.38 729	1.34 748	1.38 730	1.38 764	1.35 692	1.38 722	1.33 738	1.35 759	1.43 724	1.34 753

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 695	1.35 570	1.35 700	1.35 657	1.35 752	1.35 719	1.35 753	1.36 722	1.35 761	1.36 728	1.35 759	1.36 727	1.36 750	1.36 728	1.35 760	1.35 692	1.35 718	1.35 741	1.35 759	1.35 721	1.35 754

BLMT-Stereo	1.53 703	1.36 571	1.06 626	1.42 663	1.23 751	1.41 728	1.07 677	1.43 731	1.12 693	1.42 732	1.06 685	1.83 754	1.07 675	1.42 735	1.07 678	1.27 684	1.38 722	6.80 862	1.00 677	1.26 715	1.00 665

PML	0.46 456	1.36 571	0.29 323	0.58 473	0.30 388	0.57 557	0.29 376	0.57 551	0.29 386	0.57 558	0.29 391	0.57 563	0.29 391	0.56 552	0.29 383	0.52 493	0.30 363	0.53 561	0.31 466	0.53 536	0.30 430

DF	0.39 380	1.37 573	1.02 623	1.14 581	0.12 248	0.16 251	0.12 249	0.16 259	0.12 254	0.16 256	0.12 249	0.16 258	0.12 254	0.16 257	0.12 247	1.12 625	1.00 618	0.15 250	0.12 246	0.15 244	0.12 233

L400	1.29 693	1.38 574	1.00 610	4.01 789	1.03 673	1.42 730	0.92 647	1.42 730	0.91 653	1.33 716	1.01 681	1.39 730	0.92 648	1.40 731	1.09 681	1.31 687	0.92 612	1.21 728	0.95 673	1.30 719	0.88 643

qqai	1.22 686	1.38 574	1.12 629	1.39 661	1.14 686	1.40 726	1.14 684	1.41 728	1.12 693	1.40 730	1.11 690	1.40 734	1.13 680	1.41 733	1.15 689	1.25 682	0.97 617	1.24 733	1.01 686	1.24 713	0.96 658

PS-NSSS	1.38 698	1.39 576	1.34 698	1.34 655	1.35 752	1.38 724	1.37 760	1.35 721	1.38 764	1.34 723	1.34 758	1.39 730	1.38 753	1.70 746	1.40 765	1.36 694	1.36 719	1.36 743	1.37 762	1.37 722	1.36 755

MSCF	0.51 485	1.40 577	0.49 491	0.58 473	0.38 499	0.50 523	0.38 494	0.54 543	0.41 530	0.52 539	0.41 525	0.53 548	0.42 532	0.53 544	0.41 520	0.60 516	0.47 499	0.48 537	0.37 514	0.48 512	0.38 492

z-ln-s-r	0.21 254	1.40 577	0.53 511	0.56 469	0.04 101	0.05 112	0.04 109	0.05 117	0.05 136	0.05 119	0.04 116	0.05 120	0.04 106	0.05 111	0.05 129	0.57 510	0.44 488	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 239	1.47 579	0.33 359	0.40 344	0.04 101	0.04 95	0.04 109	0.04 101	0.04 109	0.04 98	0.04 116	0.04 102	0.04 106	0.04 96	0.04 103	0.38 373	0.32 374	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

Gwc-CoAtRS	0.41 394	1.49 580	0.32 354	0.42 369	0.32 451	0.41 410	0.32 444	0.41 412	0.33 471	0.41 411	0.32 462	0.41 421	0.32 461	0.41 419	0.32 447	0.39 386	0.28 338	0.39 459	0.28 421	0.40 463	0.28 406

L4000	1.46 699	1.52 581	1.21 690	4.04 790	1.10 682	1.51 734	1.07 677	1.57 732	1.09 691	1.64 745	1.20 699	1.56 738	1.21 737	1.76 749	1.14 687	1.58 714	1.06 630	1.41 745	1.08 690	1.51 730	0.97 660

FENet	0.54 492	1.52 581	1.19 640	1.41 662	0.23 339	0.35 362	0.23 329	0.35 358	0.23 339	0.34 363	0.23 344	0.35 372	0.23 345	0.35 370	0.23 337	1.40 697	1.07 632	0.32 360	0.23 342	0.33 353	0.23 317

ww1	1.21 685	1.55 583	0.93 607	1.59 671	0.88 638	1.57 736	0.88 639	1.58 733	0.88 647	1.57 736	0.93 661	1.58 739	0.88 639	1.58 738	0.88 644	1.49 704	0.88 605	1.46 746	0.86 664	1.46 725	0.86 641

FAST (zero-shot)	0.87 591	1.55 583	0.42 456	1.57 669	0.42 531	1.62 741	0.45 537	1.59 735	0.42 538	1.66 746	0.44 541	1.62 746	0.42 532	1.59 740	0.42 528	0.64 531	0.43 480	0.64 580	0.42 552	0.67 558	0.46 529

WS3	1.22 686	1.56 585	0.91 599	1.59 671	0.89 639	1.58 737	0.89 642	1.58 733	0.89 649	1.58 737	0.89 648	1.58 739	0.89 640	1.58 738	0.89 645	1.46 701	0.88 605	1.46 746	0.87 665	1.46 725	0.87 642

ww2	0.30 302	1.56 585	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.22 318	0.29 331	0.19 317	0.29 336	0.19 322	0.29 342	0.19 323	0.29 343	0.19 314	0.27 304	0.18 280	0.27 335	0.21 330	0.27 323	0.18 296

CFNet-ft	0.55 496	1.57 587	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.53 822	1.61 737	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	1.56 731	1.24 744

DPSMNet_ROB	1.60 713	1.59 588	1.70 735	1.59 671	1.59 766	1.61 739	1.61 772	1.60 736	1.60 772	1.62 744	1.59 775	1.60 742	1.60 760	1.60 741	1.59 772	1.59 715	1.60 742	1.59 755	1.59 780	1.59 734	1.59 769

MGW-Stereo	0.31 311	1.60 589	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.30 337	0.24 336	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.29 342	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 280	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

ww3	0.31 311	1.61 590	0.19 251	0.30 279	0.19 312	0.29 331	0.29 376	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 280	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

CGFBStereo	1.54 705	1.61 590	1.00 610	4.82 812	1.22 747	1.75 744	1.06 676	1.71 744	1.04 687	1.69 748	1.22 746	1.68 747	1.08 677	1.81 755	1.04 675	1.50 707	1.13 646	1.70 760	1.13 695	1.72 742	0.89 647

FETStereo	1.53 703	1.64 592	1.01 620	4.86 815	1.22 747	1.73 743	1.00 664	1.74 745	1.06 690	1.67 747	1.22 746	1.71 750	1.02 671	1.78 753	1.11 683	1.51 710	1.13 646	1.60 756	1.03 688	1.71 740	0.92 652

RASNet	1.49 700	1.65 593	1.45 718	1.38 660	1.43 759	1.47 732	1.36 755	1.38 725	1.36 762	1.39 729	1.60 776	1.45 736	1.45 756	1.51 737	2.21 821	1.53 712	1.36 719	1.36 743	1.36 761	1.66 738	1.36 755

FETCStereo	1.51 701	1.66 594	1.05 624	4.56 804	1.06 676	1.79 746	1.15 686	1.75 746	1.16 697	1.73 751	1.10 688	1.74 751	1.06 674	1.74 748	1.22 746	1.47 703	1.04 629	1.54 753	0.92 666	1.56 731	0.96 658

monster-pro	0.75 548	1.67 595	0.64 541	0.89 538	0.57 578	0.86 604	0.56 574	0.87 602	0.56 580	0.87 610	0.57 584	0.88 614	0.57 581	0.87 611	0.57 576	0.79 569	0.58 541	0.76 607	0.54 586	0.77 581	0.54 562

CRFU-Net	0.65 518	1.67 595	1.22 692	1.96 695	0.27 355	0.41 410	0.27 350	0.41 412	0.27 368	0.40 394	0.26 363	0.41 421	0.27 370	0.40 399	0.27 356	1.80 724	1.62 743	0.34 377	0.23 342	0.33 353	0.23 317

FlowAnything	1.02 622	1.71 597	0.72 570	1.59 671	0.69 603	1.60 738	0.69 606	1.61 737	0.70 620	1.60 738	0.69 614	1.60 742	0.69 611	1.61 743	0.69 609	0.81 575	0.58 541	0.81 616	0.56 592	0.82 593	0.56 573

FlowAnything_test	1.02 622	1.72 598	0.71 567	1.59 671	0.70 607	1.61 739	0.69 606	1.61 737	0.70 620	1.60 738	0.70 618	1.61 745	0.69 611	1.61 743	0.70 618	0.81 575	0.58 541	0.81 616	0.55 588	0.81 591	0.56 573

gwcnet-sp	0.82 572	1.72 598	1.48 721	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 741	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 713	0.32 360	0.16 290	6.75 852	0.23 317

scenet	0.82 572	1.72 598	1.48 721	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 741	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 713	0.32 360	0.16 290	6.75 852	0.23 317

ssnet	0.82 572	1.72 598	1.48 721	0.39 331	0.15 277	0.31 345	0.21 313	0.20 280	0.25 349	1.61 741	0.23 344	0.28 336	0.26 363	0.20 278	0.15 277	0.24 291	1.33 713	0.32 360	0.16 290	6.75 852	0.23 317

HBP-ISP	1.24 689	1.72 598	1.65 731	1.15 584	0.76 621	1.40 726	0.88 639	1.67 743	1.02 685	1.69 748	1.38 764	1.69 748	1.21 737	1.87 758	1.21 745	1.05 614	0.79 596	0.97 646	0.80 647	1.19 654	0.75 617

LL-Strereo2	0.48 471	1.73 603	0.51 503	0.59 476	0.34 476	0.42 431	0.33 455	0.40 393	0.31 449	0.42 425	0.33 471	0.42 439	0.31 453	0.44 471	0.39 509	0.60 516	0.51 522	0.44 509	0.33 486	0.44 484	0.33 456

Hybrid-DGEV	1.03 624	1.75 604	0.80 586	1.28 647	0.78 625	1.26 702	0.80 629	1.26 704	0.78 635	1.26 710	0.78 638	1.26 712	0.78 630	1.26 713	0.78 632	1.15 629	0.75 589	1.14 661	0.74 636	1.14 639	0.75 617

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 411	1.76 605	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.31 435	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.27 400	0.38 400	0.26 336

KABStereo	0.43 411	1.76 605	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 411	1.77 607	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 411	1.77 607	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 411	1.77 607	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

HNOStereo	1.51 701	1.78 610	1.20 643	4.42 793	1.08 680	1.78 745	1.12 683	1.76 747	1.10 692	1.74 752	1.02 683	1.78 752	1.07 675	1.68 745	1.22 746	1.49 704	0.93 615	1.50 751	0.93 671	1.56 731	1.12 680

BARStereo	0.44 424	1.78 610	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.34 418	0.39 459	0.26 361	0.38 400	0.26 336

PSGStereo	0.44 424	1.78 610	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

CHEStereo	0.44 424	1.78 610	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 411	1.78 610	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

FCBStereo	0.44 424	1.79 615	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

LMStereo	0.44 424	1.80 616	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo	0.44 424	1.80 616	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ARStereo-new	0.44 424	1.80 616	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

KMOStereo	0.43 411	1.80 616	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 424	1.80 616	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

MGE	0.32 322	1.81 621	0.19 251	0.29 276	0.19 312	0.29 331	0.23 329	0.30 336	0.19 317	0.30 339	0.19 322	0.30 349	0.19 323	0.30 347	0.19 314	0.28 310	0.18 280	0.27 335	0.23 342	0.27 323	0.18 296

bcnet-new	0.44 424	1.81 621	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

CR7Stereo	0.44 424	1.81 621	0.39 404	0.50 442	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.45 448	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

MUNStereo	0.44 424	1.81 621	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.44 473	0.30 385	0.44 478	0.30 402	0.44 471	0.30 406	0.44 484	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.45 448	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

TOTStereo	0.44 424	1.81 621	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

RMAStereo	0.45 447	1.81 621	0.40 437	0.50 442	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.32 461	0.44 471	0.31 435	0.46 460	0.35 425	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 424	1.81 621	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

test_xeample3	1.10 630	1.81 621	0.61 532	0.84 532	0.49 558	0.77 585	0.66 589	0.92 612	1.40 765	0.68 581	0.46 550	0.78 600	0.54 578	1.72 747	1.48 768	1.34 691	1.52 731	1.35 741	1.67 800	1.33 720	1.55 763

canet-new	0.44 424	1.82 629	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

LWStereo	0.44 424	1.82 629	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 424	1.82 629	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 424	1.83 632	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 424	1.83 632	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.36 431	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

Hybrid-DGEV-03	1.07 627	1.83 632	0.83 590	1.34 655	0.81 632	1.32 710	0.81 633	1.31 711	0.81 644	1.31 713	0.82 644	1.32 719	0.82 636	1.32 719	0.81 639	1.19 631	0.77 592	1.19 675	0.76 639	1.19 654	0.77 622

Hybrid-DGEV-2	1.05 626	1.83 632	0.83 590	1.33 654	0.82 633	1.30 706	0.81 633	1.26 704	0.79 639	1.29 712	0.79 640	1.26 712	0.80 632	1.26 713	0.79 633	1.20 633	0.78 594	1.18 673	0.77 641	1.20 659	0.77 622

mmm	0.14 190	1.83 632	0.12 157	0.11 121	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 109	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 128	0.04 103	0.12 147	0.11 160	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

4.5_new	2.00 742	1.84 637	1.98 779	2.77 738	2.16 816	2.27 781	1.28 749	2.09 760	1.98 819	2.01 762	1.28 754	2.71 810	1.98 803	2.51 800	1.65 775	2.26 764	1.33 713	1.87 768	1.87 813	2.49 790	1.60 771

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 424	1.85 638	0.38 392	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

MM-Stereo_test2	1.19 637	1.85 638	1.05 624	1.46 664	0.94 657	1.36 722	0.99 663	1.36 722	0.95 668	1.41 731	0.98 671	1.40 734	0.96 656	1.37 729	0.95 661	1.37 696	1.06 630	1.33 738	0.93 671	1.29 718	0.89 647

hknet	1.10 630	1.85 638	3.49 823	4.48 794	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.03 59	0.42 433	0.03 58	4.39 819	4.19 832	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 424	1.86 641	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.43 440	0.30 393	0.44 418	0.33 387	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

2.25w	2.00 742	1.86 641	1.98 779	2.95 745	2.17 818	2.26 780	1.35 753	2.42 795	2.00 822	2.07 769	1.27 753	2.53 797	1.99 805	2.29 788	1.49 769	2.21 759	1.32 706	1.85 764	1.87 813	2.52 794	1.62 782

PAM	0.39 380	1.88 643	0.34 373	0.37 318	0.41 521	0.45 488	0.22 318	0.28 326	0.23 339	0.28 331	0.24 352	0.29 342	0.23 345	0.29 343	0.23 337	0.38 373	0.32 374	0.38 415	0.37 514	0.32 346	0.22 315

DCVSM-stereo	0.36 350	1.89 644	0.22 281	0.40 344	0.22 333	0.40 391	0.22 318	0.40 393	0.22 332	0.40 394	0.22 339	0.40 406	0.22 339	0.40 399	0.22 329	0.28 310	0.21 293	0.28 343	0.21 330	0.28 329	0.20 308

DCRE	0.84 578	1.89 644	0.77 580	0.94 552	0.72 611	0.88 606	0.73 619	0.87 602	0.78 635	0.90 613	0.71 624	0.88 614	0.67 600	0.88 613	0.73 623	0.81 575	0.68 570	0.81 616	0.70 629	0.82 593	0.70 602

RAFT-Stereo-weight	0.45 447	1.90 646	0.34 373	0.42 369	0.36 486	0.43 438	0.35 475	0.42 431	0.34 482	0.42 425	0.34 479	0.44 484	0.34 480	0.41 419	0.34 474	0.38 373	0.32 374	0.38 415	0.32 474	0.38 400	0.33 456

BUS	0.83 575	1.91 647	0.92 602	4.48 794	0.02 22	0.40 391	0.04 109	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.41 421	0.05 132	0.03 49	0.05 129	1.97 737	4.19 832	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

BSDual-CNN	0.81 567	1.91 647	0.92 602	4.48 794	0.02 22	0.42 431	0.06 158	0.41 412	0.02 28	0.48 502	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 737	4.19 832	0.33 367	0.23 342	0.34 358	0.27 376

psmg	0.43 411	1.91 647	0.92 602	1.91 690	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 737	1.44 726	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

GANet-RSSM	0.75 548	1.91 647	0.14 188	0.47 392	0.14 262	0.21 285	3.21 845	2.30 788	0.14 269	0.46 489	0.14 276	0.23 306	0.18 315	0.21 290	0.14 265	0.18 240	0.27 330	0.37 407	0.13 266	2.13 771	2.12 806

MFMNet_re	1.81 727	1.91 647	1.71 737	1.95 694	1.70 789	1.95 755	1.70 789	1.96 753	1.74 798	1.97 758	1.72 797	1.95 758	1.71 781	1.97 762	1.71 792	1.86 725	1.62 743	1.85 764	1.66 799	1.86 748	1.64 787

SPS-STEREO	1.59 709	1.91 647	1.21 690	1.94 692	1.20 699	2.00 758	1.23 740	1.99 755	1.24 753	2.00 761	1.25 751	2.03 765	1.26 741	2.00 763	1.29 756	1.90 732	1.18 654	1.89 772	1.21 748	1.89 751	1.20 695
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
small-0shot	0.35 341	1.92 653	0.27 308	0.27 272	0.27 355	0.27 326	0.27 350	0.27 325	0.27 368	0.27 330	0.27 368	0.26 332	0.27 370	0.27 334	0.26 354	0.27 304	0.26 317	0.26 330	0.26 361	0.26 317	0.27 376

GANetREF_RVC	1.55 706	1.94 654	1.22 692	1.88 688	1.21 745	1.88 750	1.22 739	1.88 750	1.22 751	1.88 753	1.22 746	1.88 755	1.22 739	1.89 759	1.22 746	1.87 727	1.22 703	1.88 771	1.22 749	1.88 750	1.22 741
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	0.68 528	1.96 655	1.25 696	0.29 276	0.20 320	0.30 337	0.20 308	0.29 331	0.22 332	1.50 735	0.20 331	0.31 356	0.20 331	0.27 334	0.22 329	0.24 291	1.49 729	0.26 330	0.18 323	3.90 813	0.19 304

ATMStereo	0.46 456	1.99 656	0.40 437	0.51 453	0.31 437	0.44 473	0.31 433	0.44 478	0.31 449	0.44 471	0.31 451	0.44 484	0.31 453	0.44 471	0.32 447	0.47 467	0.35 425	0.39 459	0.27 400	0.39 449	0.27 376

qqq	0.16 222	2.01 657	0.12 157	0.15 161	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.03 58	0.12 147	0.14 215	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

MM-Stereo_test3	1.27 691	2.07 658	1.18 638	1.60 676	1.02 672	1.45 731	1.01 672	1.40 727	1.04 687	1.44 733	1.03 684	1.46 737	1.02 671	1.44 736	1.02 674	1.51 710	1.12 645	1.32 737	0.98 674	1.38 723	0.97 660

ACV-stereo	0.30 302	2.08 659	0.25 297	0.25 259	0.18 306	0.24 302	0.17 289	0.24 306	0.18 308	0.24 308	0.17 300	0.25 320	0.17 303	0.24 309	0.17 296	0.22 269	0.16 229	0.22 298	0.16 290	0.22 294	0.16 272

GCST	0.50 480	2.08 659	0.38 392	0.53 458	0.35 480	0.49 514	0.35 475	0.50 519	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.35 486	0.49 517	0.35 478	0.48 472	0.37 436	0.45 514	0.33 486	0.44 484	0.33 456

AIO_test	2.18 773	2.09 661	2.04 784	2.42 728	2.01 808	2.47 791	1.94 806	2.34 791	2.03 823	2.56 804	1.94 812	2.43 793	1.94 800	2.41 795	1.87 811	2.39 778	2.10 787	2.35 803	1.91 819	2.25 775	2.19 808

CEFStereo	1.90 729	2.10 662	1.41 715	5.22 820	1.44 762	2.21 773	1.43 768	2.09 760	1.45 768	2.23 787	1.38 764	2.23 780	1.57 758	2.22 780	1.36 761	1.97 737	1.29 705	2.01 776	1.28 756	1.87 749	1.31 748

ToySt	0.92 597	2.11 663	0.90 597	0.95 554	0.79 627	0.99 618	0.78 625	0.94 616	0.81 644	0.94 621	0.78 638	0.95 627	0.77 628	0.94 624	0.86 643	0.91 586	0.79 596	0.85 623	0.77 641	0.89 603	0.73 613

TRStereo	1.99 735	2.13 664	1.85 754	2.27 708	1.84 796	2.28 783	1.84 795	2.29 784	1.86 808	2.30 790	1.87 804	2.30 784	1.87 793	2.08 765	1.72 795	2.08 744	1.72 752	2.08 788	1.72 805	2.08 766	1.72 792

XX-Stereo	1.99 735	2.13 664	1.85 754	2.27 708	1.84 796	2.28 783	1.84 795	2.29 784	1.86 808	2.30 790	1.87 804	2.30 784	1.87 793	2.08 765	1.72 795	2.08 744	1.72 752	2.08 788	1.72 805	2.08 766	1.72 792

EAI-Stereo	1.99 735	2.13 664	1.85 754	2.27 708	1.84 796	2.28 783	1.84 795	2.29 784	1.86 808	2.30 790	1.87 804	2.30 784	1.87 793	2.08 765	1.72 795	2.08 744	1.72 752	2.08 788	1.72 805	2.08 766	1.72 792

derf	1.91 730	2.15 667	1.78 741	2.16 702	1.75 792	2.21 773	1.80 793	2.22 779	1.80 802	2.21 781	1.76 798	2.17 768	1.81 790	2.24 786	1.74 801	1.93 735	1.56 735	1.96 774	1.53 773	1.95 752	1.56 764

11t1	0.17 230	2.16 668	0.13 179	0.13 142	0.04 101	0.06 126	0.04 109	0.06 134	0.04 109	0.06 136	0.03 62	0.06 137	0.03 59	0.06 128	0.05 129	0.18 240	0.12 175	0.06 141	0.03 63	0.05 121	0.03 52

UGAM-zero	0.51 485	2.17 669	0.39 404	0.53 458	0.36 486	0.50 523	0.36 481	0.50 519	0.36 497	0.49 512	0.36 492	0.50 533	0.35 486	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 436	0.47 529	0.35 505	0.46 494	0.34 465

cf-r	0.66 520	2.17 669	0.12 157	0.18 203	0.12 248	0.18 264	2.70 828	2.60 802	0.12 254	0.18 269	0.12 249	0.18 271	0.12 254	0.18 269	0.12 247	0.15 189	0.11 160	0.15 250	0.11 211	1.81 747	1.74 796

3.25w	2.04 752	2.20 671	1.48 721	3.03 746	2.17 818	2.63 803	1.39 761	1.96 753	1.95 818	1.96 756	1.37 762	2.71 810	1.96 802	2.71 810	1.73 800	2.26 764	1.32 706	1.87 768	1.87 813	2.51 793	1.63 785

IGEV	2.02 747	2.20 671	1.82 748	2.90 744	2.16 816	2.41 789	1.25 742	2.00 756	1.98 819	1.99 760	1.31 756	2.72 814	1.93 799	2.67 809	1.69 790	2.26 764	1.32 706	1.83 763	1.87 813	2.53 797	1.61 776

UDG	0.80 562	2.21 673	0.60 526	0.91 542	0.60 581	0.90 609	0.58 577	0.88 606	0.60 589	0.90 613	0.60 590	0.88 614	0.60 588	0.90 616	0.58 578	0.86 584	0.60 550	0.84 622	0.59 598	0.84 596	0.61 579

UGAM	0.51 485	2.23 674	0.39 404	0.54 461	0.35 480	0.50 523	0.35 475	0.49 510	0.35 487	0.49 512	0.35 488	0.49 519	0.36 490	0.50 525	0.36 481	0.49 475	0.37 436	0.45 514	0.34 492	0.45 489	0.34 465

3w_stereo	2.04 752	2.24 675	1.70 735	3.15 749	2.18 820	2.49 793	1.26 746	2.03 758	1.98 819	1.98 759	1.33 757	2.72 814	1.99 805	2.59 803	1.72 795	2.22 760	1.33 713	1.85 764	1.88 818	2.50 792	1.58 768

NCCL2	2.28 785	2.27 676	2.28 786	2.28 713	2.28 821	2.27 781	2.29 820	2.28 782	2.28 825	2.27 789	2.28 827	2.28 783	2.27 813	2.27 787	2.28 826	2.28 768	2.28 792	2.27 796	2.29 826	2.27 776	2.29 810

ccnet	0.80 562	2.28 677	0.33 359	0.50 442	0.33 464	0.50 523	0.33 455	0.50 519	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	1.56 757	2.38 792	0.33 459	0.41 402	0.29 353	0.42 506	1.57 775	2.28 777	0.29 415

HUF	2.18 773	2.30 678	1.99 783	2.34 722	2.02 811	2.41 789	2.06 815	2.38 793	1.89 815	2.36 795	1.85 801	2.56 802	1.98 803	2.31 790	1.97 817	2.30 772	2.03 785	2.30 798	2.11 820	2.23 773	2.16 807

3.75w	1.99 735	2.31 679	1.83 751	3.16 750	1.65 770	1.93 751	1.98 807	2.72 805	1.68 781	2.73 814	1.97 815	2.00 762	1.72 782	1.81 755	1.25 752	2.27 767	2.01 780	2.38 804	1.42 768	1.71 740	1.24 744

1w_stereo	2.05 754	2.32 680	1.35 700	3.74 787	2.01 808	2.73 808	1.42 765	1.88 750	1.93 817	2.03 764	1.28 754	2.71 810	1.99 805	2.72 812	1.72 795	2.20 758	1.32 706	1.87 768	1.86 812	2.45 786	1.54 762

4.25_new	2.00 742	2.33 681	1.82 748	3.32 759	1.69 784	1.95 755	1.99 810	2.72 805	1.71 791	2.72 809	1.97 815	2.01 763	1.74 785	1.77 751	1.28 754	2.18 755	2.01 780	2.48 811	1.58 778	1.65 736	1.17 690

4.5w_new	2.00 742	2.33 681	1.82 748	3.32 759	1.69 784	1.95 755	1.99 810	2.72 805	1.71 791	2.72 809	1.97 815	2.01 763	1.74 785	1.77 751	1.28 754	2.18 755	2.01 780	2.48 811	1.58 778	1.65 736	1.17 690

4.5w-stereo	1.99 735	2.33 681	1.81 743	3.28 756	1.68 779	1.94 752	1.99 810	2.72 805	1.70 789	2.72 809	1.99 824	1.97 760	1.68 771	1.76 749	1.29 756	1.91 733	2.02 784	2.53 813	1.61 787	1.75 745	1.16 689

monsterstereo	2.20 779	2.33 681	1.95 776	3.65 781	2.07 813	2.49 793	1.61 772	2.48 797	1.83 806	2.45 799	1.61 778	2.67 809	1.86 791	2.64 805	1.94 815	2.48 784	1.66 747	2.34 801	1.68 802	2.40 782	1.86 800

2.75w_new	1.99 735	2.34 685	1.81 743	3.14 748	1.62 768	1.94 752	1.99 810	2.72 805	1.71 791	2.72 809	1.99 824	1.90 756	1.73 783	1.82 757	1.29 756	2.37 776	2.01 780	2.31 799	1.42 768	1.77 746	1.22 741

AIO_rvc	2.18 773	2.34 685	1.87 758	2.32 721	1.94 806	2.40 788	1.89 804	2.37 792	2.07 824	2.52 803	1.95 814	2.44 794	1.99 805	2.41 795	1.89 814	2.32 774	2.09 786	2.24 795	2.18 822	2.21 772	2.23 809

GES	0.66 520	2.34 685	0.29 323	0.41 359	0.29 376	0.41 410	0.29 376	0.42 431	0.29 386	0.40 394	0.41 525	0.41 421	0.30 401	0.51 535	0.29 383	0.32 332	0.29 353	0.32 360	2.46 828	2.49 790	0.30 430

2w_stereo	1.99 735	2.36 688	1.81 743	3.24 754	1.67 775	1.94 752	1.98 807	2.72 805	1.68 781	2.72 809	1.94 812	1.98 761	1.74 785	1.79 754	1.27 753	1.95 736	2.00 778	2.53 813	1.60 783	1.68 739	1.15 686

PAM_32	0.64 516	2.38 689	0.51 503	0.92 545	0.43 535	0.53 542	0.44 531	0.87 602	0.43 540	0.52 539	0.45 546	0.53 548	0.40 514	0.54 547	0.46 541	0.62 525	0.56 535	0.48 537	0.45 558	0.76 579	0.44 523

2.5w	2.01 746	2.40 690	1.37 710	3.28 756	2.01 808	2.71 805	1.43 768	1.82 749	1.83 806	1.90 755	1.41 767	2.71 810	1.35 749	2.71 810	1.85 807	2.66 788	1.53 732	1.64 757	1.23 750	2.53 797	1.87 802

MonStereo	2.17 771	2.41 691	1.49 725	2.67 735	1.67 775	2.60 802	2.04 814	2.32 789	1.76 799	2.44 798	1.68 790	2.50 795	1.69 778	2.38 792	1.80 804	2.28 768	1.78 755	2.63 816	2.14 821	3.47 809	1.68 790

monsters	2.18 773	2.41 691	1.96 778	3.47 766	2.03 812	2.53 797	1.64 774	2.48 797	1.73 796	2.40 797	1.50 770	2.62 805	1.94 800	2.59 803	1.94 815	2.44 780	1.57 737	2.28 797	1.87 813	2.42 783	1.86 800

DNS	0.86 587	2.43 693	1.66 733	2.03 699	0.42 531	0.60 560	0.42 527	0.60 559	0.42 538	0.60 563	0.42 536	0.60 568	0.42 532	0.60 563	0.42 528	1.97 737	1.63 745	0.55 567	0.40 534	0.55 538	0.40 501

DDUNet	0.81 567	2.45 694	0.57 520	0.90 540	0.60 581	0.88 606	0.59 581	0.90 607	0.60 589	0.88 612	0.60 590	0.90 618	0.58 584	0.88 613	0.60 583	0.84 582	0.60 550	0.86 624	0.57 595	0.86 598	0.60 578

FBW_ROB	2.12 769	2.46 695	1.77 740	2.49 731	1.79 795	2.38 787	1.83 794	2.46 796	1.78 801	2.48 801	1.97 815	2.40 792	1.78 788	2.42 797	1.83 805	2.31 773	1.85 765	2.38 804	1.82 811	2.35 780	1.84 798

GeoMambaStereo_RVC	0.56 499	2.49 696	1.46 719	0.55 468	0.30 388	0.53 542	0.26 346	0.47 497	0.29 386	0.50 525	0.31 451	0.51 544	0.29 391	0.44 471	0.28 365	0.53 496	0.31 368	0.57 569	0.29 436	0.51 528	0.27 376

asda	2.17 771	2.54 697	1.81 743	3.47 766	1.78 794	2.50 795	1.86 799	2.61 803	1.68 781	2.61 805	1.83 800	2.37 791	1.73 783	2.44 798	1.88 813	2.51 785	1.84 760	2.34 801	1.62 793	2.23 773	1.77 797

HH	0.71 537	2.54 697	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 649	0.75 597	1.00 660	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 455	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

HanStereo	0.71 537	2.54 697	0.74 575	1.10 575	0.32 451	0.41 410	0.37 487	0.69 574	0.78 635	0.73 588	0.90 649	0.75 597	1.00 660	0.84 606	0.69 609	0.69 539	0.40 455	0.35 393	0.26 361	0.35 371	0.26 336

base	0.56 499	2.58 700	1.43 716	0.48 398	0.27 355	0.54 547	0.31 433	0.53 540	0.30 402	0.54 548	0.26 363	0.46 498	0.31 453	0.52 540	0.28 365	0.49 475	0.28 338	0.45 514	0.32 474	0.57 544	0.26 336

qwe	2.18 773	2.60 701	1.58 728	3.83 788	1.90 805	2.53 797	1.90 805	2.48 797	1.73 796	2.37 796	1.92 811	2.53 797	1.68 771	2.56 801	1.83 805	2.52 787	1.87 773	2.07 784	1.68 802	2.32 779	1.71 791

sAnonymous2	3.31 816	2.63 702	1.38 712	3.71 784	1.86 799	4.70 843	1.11 680	4.82 852	2.72 829	5.45 857	1.98 821	4.59 842	2.64 816	2.65 806	6.21 862	4.37 817	1.08 636	5.16 854	2.24 824	4.52 823	2.39 815

CroCo_RVC	3.31 816	2.63 702	1.38 712	3.71 784	1.86 799	4.70 843	1.11 680	4.82 852	2.72 829	5.45 857	1.98 821	4.59 842	2.64 816	2.65 806	6.21 862	4.37 817	1.08 636	5.16 854	2.24 824	4.52 823	2.39 815

ff7	1.68 719	2.68 704	1.35 700	0.97 559	0.89 639	1.84 747	2.15 816	2.12 762	1.80 802	2.05 766	1.56 772	2.33 787	2.12 810	2.23 783	2.25 822	1.31 687	1.07 632	1.48 748	1.41 765	0.90 606	1.04 675

ffff	1.68 719	2.68 704	1.35 700	0.97 559	0.89 639	1.84 747	2.15 816	2.12 762	1.80 802	2.05 766	1.56 772	2.33 787	2.12 810	2.23 783	2.25 822	1.31 687	1.07 632	1.48 748	1.41 765	0.90 606	1.04 675

ccc-4	1.68 719	2.68 704	1.35 700	0.97 559	0.89 639	1.84 747	2.15 816	2.12 762	1.80 802	2.05 766	1.56 772	2.33 787	2.12 810	2.23 783	2.25 822	1.31 687	1.07 632	1.48 748	1.41 765	0.90 606	1.04 675

LGtest1	2.22 780	2.70 707	1.89 759	2.76 737	1.86 799	2.75 810	1.86 799	2.75 812	1.86 808	2.75 815	1.86 802	2.77 819	1.87 793	2.75 816	1.86 808	2.46 781	1.58 738	2.45 808	1.56 774	2.45 786	1.56 764

11t	1.27 691	2.70 707	1.34 698	1.32 653	0.89 639	1.30 706	1.34 752	1.64 740	0.57 582	1.45 734	0.72 627	1.05 649	1.29 744	1.07 652	1.29 756	1.49 704	1.02 627	0.97 646	1.15 696	1.48 727	1.31 748

LG-G_1	2.22 780	2.71 709	1.89 759	2.77 738	1.87 803	2.75 810	1.87 802	2.76 813	1.87 812	2.75 815	1.87 804	2.76 817	1.87 793	2.75 816	1.86 808	2.47 782	1.58 738	2.45 808	1.57 775	2.45 786	1.57 766

LG-G	2.22 780	2.71 709	1.89 759	2.77 738	1.87 803	2.75 810	1.87 802	2.76 813	1.87 812	2.75 815	1.87 804	2.76 817	1.87 793	2.75 816	1.86 808	2.47 782	1.58 738	2.45 808	1.57 775	2.45 786	1.57 766

4.25w-stereo	1.98 734	2.72 711	1.46 719	3.47 766	1.43 759	2.07 761	1.98 807	2.53 801	1.52 770	2.71 808	1.98 821	1.81 753	1.62 762	1.96 761	1.36 761	1.88 730	2.00 778	2.53 813	1.61 787	1.74 744	1.15 686

4w-stereo	2.02 747	2.72 711	1.44 717	3.36 762	1.59 766	2.48 792	1.72 791	2.28 782	1.24 753	2.24 788	1.65 780	2.56 802	1.32 747	2.39 794	1.98 818	2.67 790	1.51 730	1.66 758	1.24 751	2.53 797	1.88 805

3.25w_new	2.03 749	2.72 711	1.35 700	3.33 761	1.57 764	2.72 806	1.53 771	2.15 766	1.33 757	2.15 771	1.60 776	2.63 806	1.30 745	2.72 812	1.99 819	2.67 790	1.53 732	1.75 762	1.25 753	2.53 797	1.87 802

3.5w_stereo	2.03 749	2.72 711	1.35 700	3.41 763	1.57 764	2.72 806	1.49 770	2.01 757	1.34 758	2.15 771	1.61 778	2.63 806	1.36 750	2.72 812	1.99 819	2.66 788	1.58 738	1.68 759	1.24 751	2.53 797	1.87 802

sCroCo_RVC	2.10 763	2.76 715	1.92 763	2.78 741	1.39 757	2.73 808	1.41 763	2.73 811	1.40 765	2.77 820	1.41 767	2.74 816	1.40 754	2.74 815	1.40 765	2.72 792	1.42 725	2.72 817	1.44 770	2.79 804	1.42 759

PSMNet-RSSM	0.77 555	2.76 715	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.66 826	2.79 816	0.14 269	0.21 290	0.14 276	0.21 288	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	2.52 794	2.31 811

MonStereo1	1.94 733	2.77 717	1.52 726	3.73 786	1.51 763	2.13 763	1.42 765	2.32 789	1.52 770	2.31 793	1.50 770	2.53 797	1.59 759	2.34 791	1.56 770	1.91 733	1.36 719	1.86 767	1.31 757	2.07 764	1.53 761

asd	2.18 773	2.77 717	1.58 728	3.59 773	2.00 807	2.58 801	1.85 798	2.39 794	1.71 791	2.47 800	1.97 815	2.59 804	1.61 761	2.56 801	1.79 803	2.51 785	1.99 777	2.11 794	1.62 793	2.36 781	1.60 771

GwcNet-RSSM	0.77 555	2.77 717	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.20 274	2.67 827	2.78 815	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.21 290	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	2.52 794	2.31 811

hitnet-ft	0.79 559	2.78 720	0.14 188	0.20 224	0.14 262	0.21 285	2.89 829	2.80 817	0.14 269	0.20 279	0.14 276	0.20 281	0.14 274	0.20 278	0.14 265	0.17 221	0.12 175	0.17 270	0.12 246	2.54 802	2.33 813

PDISCO_ROB	0.83 575	2.80 721	3.49 823	0.14 149	0.11 208	0.17 260	0.09 175	0.15 253	0.10 186	0.15 246	0.12 249	0.16 258	0.14 274	3.30 823	0.13 259	0.14 174	2.34 793	0.16 259	0.12 246	2.62 803	0.10 169

iGMRVC	0.84 578	2.85 722	0.72 570	0.72 512	0.73 612	0.77 585	0.79 626	0.73 584	0.74 633	0.73 588	0.72 627	0.73 594	0.76 626	0.73 587	0.73 623	0.72 554	0.73 586	0.73 598	0.72 634	0.73 574	0.72 609

MC-Stereo	1.76 723	2.96 723	1.37 710	2.14 701	1.37 755	2.14 764	1.36 755	2.14 765	1.37 763	2.14 770	1.37 762	2.14 767	1.37 752	2.14 768	1.37 763	1.97 737	1.32 706	1.97 775	1.32 758	1.98 753	1.33 751

VIP-Stereo	0.70 534	2.97 724	2.43 791	2.49 731	0.16 288	0.25 312	0.16 279	0.25 314	0.16 291	0.25 316	0.18 317	0.25 320	0.16 291	0.26 330	0.16 286	1.86 725	1.26 704	0.23 307	0.15 285	0.23 306	0.15 267

GStereo	0.75 548	2.98 725	1.68 734	0.69 501	0.39 509	0.72 580	0.41 520	0.72 583	0.34 482	0.73 588	0.41 525	0.72 590	0.49 563	0.74 589	0.47 549	0.69 539	0.48 505	0.74 603	0.40 534	0.69 564	0.44 523

PASM	0.39 380	3.06 726	1.36 708	1.58 670	0.09 173	0.11 178	0.11 208	0.11 192	0.11 214	0.09 170	0.09 182	0.11 196	0.09 181	0.09 170	0.09 176	0.11 141	0.11 160	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.11 193

DDVS	0.30 302	3.10 727	0.14 188	0.19 211	0.14 262	0.19 267	0.14 263	0.20 280	0.14 269	0.19 272	0.13 270	0.16 258	0.13 268	0.19 272	0.13 259	0.17 221	0.13 200	0.17 270	0.13 266	0.17 266	0.13 246

DEFOM-Stereo	0.68 528	3.11 728	1.40 714	1.63 680	0.25 347	0.31 345	0.25 339	0.31 345	0.28 376	0.31 349	0.29 391	0.29 342	0.27 370	0.31 355	0.28 365	1.59 715	1.47 728	0.30 350	0.29 436	0.30 337	0.28 406

4D-IteraStereo	0.78 558	3.13 729	0.89 594	0.69 501	0.32 451	0.40 391	0.32 444	0.76 587	0.97 673	0.52 539	0.65 600	0.89 617	0.32 461	0.76 592	0.98 664	0.83 580	0.94 616	0.35 393	0.27 400	0.70 569	0.89 647

plain	1.88 728	3.16 730	0.64 541	3.10 747	0.65 594	3.10 815	0.64 586	3.12 820	0.65 597	3.10 821	0.65 600	3.11 821	0.65 595	3.12 820	0.65 590	3.12 797	0.65 561	3.13 819	0.65 612	3.13 807	0.65 591

iRaftStereo_RVC	0.97 607	3.17 731	2.30 787	2.42 728	0.38 499	0.54 547	0.38 494	0.54 543	0.38 504	0.54 548	0.38 504	0.54 552	0.38 501	0.54 547	0.38 495	2.38 777	2.34 793	0.49 542	0.36 511	0.49 515	0.36 479

RCA-Stereo	0.51 485	3.22 732	0.34 373	0.44 380	0.34 476	0.44 473	0.34 470	0.43 439	0.34 482	0.43 432	0.34 479	0.44 484	0.33 473	0.43 440	0.33 459	0.38 373	0.29 353	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.29 415

NLSM1	2.93 813	3.24 733	2.57 793	4.04 790	2.66 824	3.30 819	2.55 823	3.29 823	2.55 827	3.35 825	2.48 829	3.28 824	2.47 815	3.34 825	2.49 827	3.26 798	2.55 803	3.13 819	2.57 829	3.00 806	2.46 817

Anonymous3	2.55 799	3.26 734	1.65 731	3.28 756	1.63 769	3.24 817	1.68 783	3.27 822	1.66 773	3.28 823	1.67 785	3.25 823	1.66 763	3.27 822	1.64 774	3.26 798	1.65 746	3.30 821	1.65 798	4.95 841	1.65 789

MIF-Stereo (partial)	2.58 801	3.31 735	0.66 547	3.18 751	0.66 597	3.18 816	0.66 589	3.21 821	0.67 601	3.19 822	0.66 602	3.19 822	0.66 598	3.31 824	0.68 601	5.09 839	1.79 757	8.23 866	1.67 800	6.18 850	1.38 757

vfmstereo	1.56 707	3.35 736	2.69 796	3.52 770	0.91 644	1.31 708	0.91 645	1.31 711	0.90 650	1.31 713	0.90 649	1.31 717	0.90 641	1.32 719	0.91 648	3.30 803	2.44 798	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.80 626

25000	1.60 713	3.38 737	2.69 796	3.67 783	0.91 644	1.33 711	0.94 657	1.33 714	0.95 668	1.33 716	0.93 661	1.35 726	0.93 654	1.35 726	0.92 649	3.34 807	2.59 804	1.21 728	0.83 659	1.21 708	0.83 635

test12345	1.57 708	3.40 738	2.65 794	3.62 777	0.91 644	1.31 708	0.90 643	1.31 711	0.90 650	1.31 713	0.90 649	1.31 717	0.90 641	1.31 718	0.90 647	3.27 800	2.43 795	1.17 668	0.80 647	1.17 649	0.82 632

MM-Stereo_test1	1.80 726	3.41 739	1.52 726	2.12 700	1.41 758	2.04 759	1.41 763	2.05 759	1.46 769	2.04 765	1.41 767	2.05 766	1.42 755	2.05 764	1.43 767	2.04 743	1.54 734	1.94 773	1.38 764	1.99 754	1.33 751

15000	1.59 709	3.43 740	2.66 795	3.61 775	0.93 653	1.33 711	0.92 647	1.33 714	0.91 653	1.33 716	0.92 657	1.39 730	0.91 645	1.33 721	0.92 649	3.28 801	2.51 800	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 635

123456	1.60 713	3.43 740	2.70 799	3.59 773	0.94 657	1.34 717	0.92 647	1.34 719	0.94 666	1.34 723	0.93 661	1.34 724	0.92 648	1.34 724	0.93 656	3.31 806	2.70 806	1.20 681	0.83 659	1.20 659	0.81 629

UniTT-Stereo	2.03 749	3.43 740	0.72 570	3.42 764	0.73 612	3.27 818	0.68 598	3.38 825	0.69 612	3.29 824	0.72 627	3.28 824	0.70 615	3.35 826	0.68 601	3.39 809	0.68 570	3.31 822	0.69 625	3.37 808	0.73 613

17500	1.60 713	3.45 743	2.77 801	3.64 780	0.92 648	1.33 711	0.95 658	1.33 714	0.95 668	1.35 726	0.92 657	1.33 720	0.95 655	1.35 726	0.92 649	3.30 803	2.61 805	1.19 675	0.81 652	1.21 708	0.81 629

vfm_20000	1.59 709	3.45 743	2.74 800	3.61 775	0.93 653	1.33 711	0.92 647	1.33 714	0.93 661	1.33 716	0.93 661	1.33 720	0.91 645	1.33 721	0.93 656	3.35 808	2.48 799	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 635

20000	1.60 713	3.48 745	2.79 803	3.62 777	0.93 653	1.34 717	0.92 647	1.34 719	0.93 661	1.34 723	0.93 661	1.34 724	0.92 648	1.34 724	0.93 656	3.28 801	2.54 802	1.19 675	0.81 652	1.19 654	0.83 635

onlyftn100k	1.59 709	3.54 746	2.69 796	3.56 772	0.92 648	1.33 711	0.93 656	1.33 714	0.93 661	1.33 716	0.92 657	1.33 720	0.92 648	1.33 721	0.93 656	3.30 803	2.53 801	1.20 681	0.83 659	1.22 710	0.83 635

castereo++	0.54 492	3.59 747	1.15 634	1.31 652	0.14 262	0.16 251	0.14 263	0.16 259	0.14 269	0.16 256	0.14 276	0.16 258	0.13 268	0.16 257	0.14 265	1.45 700	1.16 650	0.15 250	0.14 272	0.15 244	0.13 246

DPSNet	3.66 818	3.60 748	3.62 826	3.63 779	3.64 846	3.65 822	3.65 851	3.66 828	3.67 848	3.67 827	3.65 849	3.67 828	3.66 837	3.66 827	3.68 846	3.68 812	3.66 827	3.67 826	3.68 852	3.67 810	3.67 843

RAStereo	2.23 783	3.64 749	0.76 578	3.65 781	0.86 636	3.66 823	0.76 623	3.67 829	0.81 644	3.66 826	0.76 633	3.66 827	0.77 628	3.68 828	0.77 631	3.68 812	0.77 592	3.69 827	0.77 641	3.70 811	0.77 622

qqq1	0.25 278	3.70 750	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 175	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 278	3.70 750	0.14 188	0.14 149	0.04 101	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.06 136	0.05 142	0.04 102	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.13 163	0.12 175	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

RAFT_CTSACE	1.92 731	3.71 752	1.72 738	1.88 688	1.72 791	2.04 759	1.42 765	2.18 768	1.89 815	2.02 763	1.97 815	1.95 758	2.06 809	1.93 760	1.62 773	1.76 722	1.66 747	2.02 777	1.73 808	1.73 743	1.43 760

MyStereo07	0.60 503	3.72 753	0.48 484	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.49 510	0.43 540	0.51 535	0.42 536	0.49 519	0.43 537	0.51 535	0.64 587	0.49 475	0.45 489	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

MyStereo04	0.55 496	3.72 753	0.59 522	0.49 405	0.41 521	0.36 366	0.32 444	0.37 370	0.31 449	0.34 363	0.46 550	0.35 372	0.32 461	0.35 370	0.33 459	0.49 475	0.45 489	0.34 377	0.32 474	0.35 371	0.43 520

castereo	0.61 510	3.79 755	1.35 700	1.52 666	0.15 277	0.17 260	0.16 279	0.20 280	0.21 328	0.18 269	0.16 292	0.21 288	0.12 254	0.26 330	0.17 296	1.43 699	1.38 722	0.17 270	0.16 290	0.18 275	0.16 272

ffm	0.25 278	3.83 756	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 175	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 278	3.83 756	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 175	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 278	3.83 756	0.12 157	0.12 129	0.05 127	0.06 126	0.05 134	0.06 134	0.05 136	0.03 50	0.03 62	0.06 137	0.05 132	0.06 128	0.05 129	0.12 147	0.12 175	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

NINENet	0.69 531	3.87 759	1.20 643	1.98 696	0.05 127	0.40 391	0.04 109	0.40 393	0.05 136	0.41 411	0.04 116	0.41 421	0.05 132	0.40 399	0.05 129	1.79 723	1.56 735	0.34 377	0.22 334	0.34 358	0.23 317

GEAStereo	0.62 512	3.91 760	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

gasm-f	0.62 512	3.91 760	0.48 484	0.69 501	0.38 499	0.51 535	0.38 494	0.51 533	0.38 504	0.53 542	0.38 504	0.50 533	0.38 501	0.51 535	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.34 465

MyStereo8	0.71 537	3.92 762	0.52 507	0.59 476	0.52 569	0.57 557	0.53 569	0.59 557	0.50 568	0.59 562	0.51 576	0.57 563	0.50 568	0.56 552	0.52 568	0.54 498	0.49 509	0.54 564	0.49 576	0.55 538	0.50 548

NLCSM	3.67 819	4.08 763	3.19 822	4.80 811	3.26 839	3.99 827	3.24 846	4.25 835	3.18 844	4.09 831	3.27 844	4.14 833	3.18 832	4.13 833	3.28 842	4.06 815	3.10 817	3.85 831	3.14 843	3.91 816	3.27 839

MyStereo06	0.75 548	4.12 764	0.60 526	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.56 547	0.45 547	0.55 552	0.48 563	0.54 552	0.46 547	0.57 557	0.45 537	0.60 516	0.57 537	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

MyStereo05	0.80 562	4.12 764	0.63 538	0.63 484	0.61 586	0.62 565	0.66 589	0.65 568	0.62 592	0.67 579	0.61 594	0.65 579	0.58 584	0.67 575	0.55 575	0.60 516	0.57 537	0.64 580	0.55 588	0.72 571	0.55 570

test-3	0.98 609	4.13 766	1.85 754	1.85 686	0.61 586	0.69 573	0.37 487	0.63 565	0.61 591	0.66 577	0.51 576	0.73 594	0.44 539	0.57 557	0.54 572	1.68 719	1.81 758	0.40 472	0.43 555	0.66 555	0.50 548

GCAP-Stereo	0.75 548	4.15 767	0.42 456	0.75 520	0.35 480	0.78 587	0.40 511	0.79 590	0.38 504	0.78 598	0.36 492	0.78 600	0.36 490	0.79 594	0.39 509	0.75 562	0.39 451	0.76 607	0.39 532	0.75 576	0.39 499

IGEVStereo-DCA	1.77 724	4.21 768	1.84 752	2.49 731	2.11 814	2.54 799	1.36 755	1.65 741	1.17 702	2.75 815	1.90 809	2.54 800	1.15 684	0.94 624	1.11 683	1.50 707	1.32 706	0.96 644	1.46 771	1.49 728	0.88 643

rrr	1.77 724	4.21 768	1.84 752	2.49 731	2.11 814	2.54 799	1.36 755	1.65 741	1.17 702	2.75 815	1.90 809	2.54 800	1.15 684	0.94 624	1.11 683	1.50 707	1.32 706	0.96 644	1.46 771	1.49 728	0.88 643

GSStereo	0.81 567	4.28 770	0.50 497	0.59 476	0.40 511	0.51 535	0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 842	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

DNSM	2.56 800	4.43 771	3.08 817	4.09 792	1.86 799	2.66 804	1.86 799	2.66 804	1.87 812	2.66 807	1.86 802	2.66 808	1.86 791	2.66 808	1.87 811	3.82 814	2.94 808	2.42 806	1.73 808	2.42 783	1.73 795

GEStereo_RVC	0.86 587	4.45 772	0.20 265	0.27 272	0.20 320	0.27 326	0.20 308	0.26 321	0.18 308	5.03 853	0.20 331	0.27 335	0.19 323	0.27 334	0.21 325	0.20 259	0.19 287	0.19 283	4.02 857	0.20 283	0.18 296

error version	0.93 602	4.47 773	2.35 788	1.99 697	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 727	2.16 789	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

test_1	0.93 602	4.47 773	2.35 788	1.99 697	0.37 491	0.41 410	0.36 481	0.41 412	0.35 487	0.43 432	0.36 492	0.41 421	0.40 514	0.41 419	0.36 481	1.87 727	2.16 789	0.47 529	0.37 514	0.39 449	0.33 456

TestStereo	4.88 845	4.75 775	4.79 832	4.87 817	4.92 855	4.81 848	4.90 861	4.78 850	4.77 860	4.87 851	4.89 860	4.90 855	4.91 853	4.99 854	4.79 858	4.98 836	4.87 837	4.87 851	4.92 862	5.00 842	5.00 853

DispFullNet	4.61 841	4.84 776	3.12 819	5.00 818	3.57 843	4.75 846	3.03 836	7.75 865	4.17 857	4.91 852	3.09 840	6.20 861	3.95 846	6.71 861	3.51 844	5.30 841	3.67 828	5.86 860	3.63 849	5.61 847	3.46 841

MLG-Stereo_test3	4.26 834	4.85 777	3.95 829	5.35 822	3.60 844	4.75 846	3.76 852	5.49 858	3.71 849	5.39 855	3.69 850	4.82 853	3.66 837	4.85 850	3.73 850	4.93 834	3.19 824	4.69 845	2.99 833	4.84 838	2.98 823

CFNet-RSSM	0.91 595	4.89 778	0.34 373	0.44 380	1.07 677	1.62 741	1.40 762	0.91 609	0.35 487	1.60 738	1.39 766	0.64 575	0.34 480	0.44 471	0.33 459	0.41 402	0.35 425	0.75 605	0.30 455	0.41 474	0.29 415

zzzz2	2.08 758	4.92 779	1.93 766	2.30 716	1.67 775	2.19 767	1.66 775	2.20 774	1.67 776	2.20 779	1.68 790	2.21 776	1.66 763	2.20 775	1.68 787	2.17 753	1.84 760	2.07 784	1.62 793	2.05 756	1.61 776

noway2	2.07 755	4.96 780	1.92 763	2.28 713	1.66 771	2.20 770	1.66 775	2.19 771	1.66 773	2.19 776	1.65 780	2.19 772	1.68 771	2.18 770	1.65 775	2.15 747	1.86 769	2.06 782	1.59 780	2.06 760	1.60 771

zzz1	2.09 761	4.97 781	1.93 766	2.30 716	1.68 779	2.21 773	1.68 783	2.21 777	1.68 781	2.21 781	1.67 785	2.21 776	1.68 771	2.21 778	1.69 790	2.17 753	1.85 765	2.08 788	1.61 787	2.06 760	1.61 776

noway5	1.92 731	4.97 781	1.95 776	2.31 719	1.68 779	2.21 773	1.68 783	2.21 777	1.69 788	2.22 785	1.68 790	2.21 776	1.68 771	2.21 778	1.68 787	2.18 755	1.87 773	1.71 761	0.65 612	0.85 597	0.72 609

zzzzzz3	2.07 755	5.00 783	1.93 766	2.28 713	1.66 771	2.19 767	1.66 775	2.18 768	1.67 776	2.19 776	1.66 783	2.18 769	1.67 769	2.18 770	1.66 778	2.15 747	1.85 765	2.05 778	1.59 780	2.05 756	1.59 769

StereoVision	3.15 814	5.00 783	0.89 594	4.83 813	1.00 662	3.93 824	1.27 747	6.37 859	1.34 758	5.67 859	1.26 752	5.84 860	1.27 742	5.03 856	1.24 749	5.10 840	1.09 638	4.61 840	0.57 595	5.62 848	1.12 680

LL-Strereo	1.01 620	5.06 785	1.63 730	0.70 508	1.43 759	0.56 550	0.46 541	0.57 551	0.50 568	0.57 558	0.50 570	1.58 739	0.49 563	0.59 561	0.50 561	1.64 718	0.52 526	0.51 555	1.37 762	0.52 532	0.45 526

GCAP-Stereo-w-DA	0.60 503	5.10 786	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 436	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

ACMStereo	0.60 503	5.12 787	0.39 404	0.49 405	0.30 388	0.43 438	0.30 385	0.43 439	0.30 402	0.43 432	0.30 406	0.43 448	0.30 401	0.44 471	0.30 393	0.44 418	0.37 436	0.38 415	0.26 361	0.38 400	0.26 336

noway4	2.11 767	5.14 788	1.93 766	2.37 723	1.69 784	2.20 770	1.68 783	2.22 779	1.68 781	2.21 781	1.69 794	2.23 780	1.68 771	2.22 780	1.66 778	2.24 762	1.84 760	2.09 793	1.63 796	2.09 769	1.62 782

FC-DCNN v2	5.10 849	5.15 789	4.49 831	5.07 819	3.37 841	6.87 855	4.75 860	5.04 855	6.34 864	7.84 865	5.06 861	6.72 865	4.09 849	4.99 854	5.44 861	5.03 837	3.16 821	4.67 843	4.86 861	5.15 844	3.89 848

noway7	2.08 758	5.18 790	1.92 763	2.27 708	1.66 771	2.18 765	1.66 775	2.17 767	1.66 773	2.18 773	1.65 780	2.18 769	1.66 763	2.17 769	1.66 778	2.15 747	1.85 765	2.05 778	1.60 783	2.05 756	1.60 771

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 575	5.18 790	1.98 779	2.19 703	0.17 294	0.19 267	0.18 298	0.19 272	0.16 291	0.20 279	0.19 322	0.22 298	0.22 339	0.20 278	0.15 277	2.28 768	2.13 788	0.24 318	0.17 316	0.18 275	0.16 272

zzzzzzz1	2.10 763	5.20 792	1.93 766	2.38 725	1.68 779	2.20 770	1.67 781	2.20 774	1.68 781	2.20 779	1.67 785	2.20 775	1.68 771	2.20 775	1.67 786	2.24 762	1.86 769	2.06 782	1.61 787	2.06 760	1.62 782

monster_256*512	2.09 761	5.21 793	1.98 779	2.30 716	1.67 775	2.18 765	1.66 775	2.20 774	1.67 776	2.19 776	1.67 785	2.19 772	1.66 763	2.19 773	1.66 778	2.15 747	1.86 769	2.05 778	1.60 783	2.06 760	1.61 776

zzzz4	2.08 758	5.22 794	1.93 766	2.27 708	1.66 771	2.19 767	1.66 775	2.18 768	1.67 776	2.18 773	1.66 783	2.18 769	1.66 763	2.18 770	1.66 778	2.15 747	1.84 760	2.05 778	1.60 783	2.05 756	1.60 771

noway3	2.12 769	5.22 794	1.93 766	2.39 726	1.70 789	2.23 779	1.70 789	2.22 779	1.70 789	2.22 785	1.70 796	2.23 780	1.69 778	2.22 780	1.71 792	2.28 768	1.86 769	2.08 788	1.63 796	2.09 769	1.63 785

rvit_105_1	3.83 821	5.22 794	3.01 807	4.53 797	3.01 827	4.51 831	3.01 831	4.56 839	3.04 832	4.53 838	3.03 833	4.55 840	3.03 820	4.56 839	3.04 829	4.57 823	3.05 810	4.57 835	3.05 834	4.57 825	3.05 824

rvit_stereo_0081	3.83 821	5.23 797	3.01 807	4.53 797	3.03 829	4.55 837	3.02 832	4.56 839	3.04 832	4.52 836	3.02 831	4.54 838	3.03 820	4.56 839	3.04 829	4.57 823	3.05 810	4.57 835	3.05 834	4.58 826	3.05 824

noway1	2.10 763	5.26 798	1.93 766	2.31 719	1.69 784	2.21 773	1.67 781	2.19 771	1.68 781	2.21 781	1.68 790	2.21 776	1.67 769	2.20 775	1.66 778	2.15 747	1.84 760	2.07 784	1.61 787	2.07 764	1.61 776

CFNet	1.37 697	5.27 799	0.19 251	5.49 823	0.19 312	0.28 328	0.19 304	0.28 326	0.19 317	0.28 331	0.19 322	0.28 336	4.35 850	0.28 339	0.19 314	0.23 281	0.17 259	0.23 307	4.21 859	4.81 836	0.17 290

rvit_stereo_0083	3.92 830	5.30 800	3.06 815	4.61 807	3.09 836	4.67 842	3.08 841	4.66 847	3.09 841	4.62 846	3.10 841	4.66 850	3.11 829	4.67 847	3.16 840	4.72 833	3.16 821	4.77 848	3.11 841	4.66 832	3.11 833

GELT-Stereo	2.10 763	5.33 801	1.94 774	2.37 723	1.68 779	2.21 773	1.69 787	2.19 771	1.67 776	2.18 773	1.67 785	2.19 772	1.66 763	2.19 773	1.66 778	2.23 761	1.83 759	2.07 784	1.61 787	2.04 755	1.61 776

rvit_0105_3	3.91 828	5.33 801	3.06 815	4.60 806	3.07 835	4.60 840	3.06 840	4.62 845	3.08 840	4.60 845	3.07 839	4.62 847	3.08 827	4.67 847	3.10 838	4.70 831	3.11 818	4.77 848	3.19 846	4.77 835	3.14 835

rvit_stereo_0081_aga	3.86 823	5.33 801	3.02 810	4.55 803	3.04 833	4.54 833	3.02 832	4.64 846	3.06 836	4.54 840	3.04 835	4.62 847	3.08 827	4.62 845	3.07 834	4.58 826	3.06 814	4.60 839	3.08 838	4.63 829	3.07 828

MLG-Stereo_test1	4.25 833	5.34 804	3.61 825	5.31 821	3.63 845	5.23 849	3.57 849	5.38 857	3.65 847	5.23 854	3.47 846	4.76 851	3.74 840	4.85 850	3.71 847	4.96 835	3.18 823	4.71 846	2.92 831	4.86 839	2.90 821

rvit_0105_5	4.10 832	5.40 805	3.13 821	4.71 810	3.15 838	4.72 845	3.10 843	4.90 854	3.27 845	4.69 848	3.16 843	4.84 854	3.25 833	4.96 853	3.34 843	5.05 838	3.39 826	5.10 853	3.40 847	5.11 843	3.42 840

UDGNet	2.23 783	5.40 805	1.72 738	2.48 730	1.69 784	2.51 796	1.69 787	2.51 800	1.72 795	2.50 802	1.69 794	2.52 796	1.69 778	2.50 799	1.68 787	2.41 779	1.70 750	2.42 806	1.69 804	2.42 783	1.64 787

rvit_stereo_ft	3.93 831	5.44 807	3.05 814	4.59 805	3.06 834	4.61 841	3.08 841	4.67 848	3.12 842	4.63 847	3.10 841	4.65 849	3.11 829	4.69 849	3.13 839	4.70 831	3.14 820	4.71 846	3.15 844	4.74 833	3.16 836

MLG-Stereo_test2	4.28 835	5.46 808	3.69 827	4.86 815	3.72 847	5.58 852	3.42 847	4.81 851	3.77 853	4.85 850	3.72 851	5.55 859	3.63 836	5.58 857	3.53 845	4.41 820	3.28 825	4.99 852	2.95 832	4.75 834	3.13 834

rvit_0105_4	3.91 828	5.47 809	3.02 810	4.54 800	3.02 828	4.54 833	3.03 836	4.75 849	3.17 843	4.57 842	3.06 836	4.61 846	3.16 831	4.65 846	3.09 837	4.66 830	3.11 818	4.68 844	3.18 845	4.81 836	3.16 836

test410	0.66 520	5.69 810	0.31 345	0.40 344	0.31 437	0.41 410	0.31 433	0.40 393	0.31 449	0.62 569	0.55 582	0.40 406	0.31 453	0.40 399	0.31 435	0.59 514	0.47 499	0.38 415	0.29 436	0.38 400	0.30 430

rvit_stereo_0080	3.89 826	5.70 811	3.04 812	4.54 800	3.03 829	4.56 838	3.05 838	4.60 843	3.07 837	4.58 843	3.06 836	4.59 842	3.06 825	4.61 843	3.08 835	4.63 828	3.09 815	4.64 841	3.10 839	4.65 830	3.10 831

whm_eth	3.89 826	5.70 811	3.04 812	4.54 800	3.03 829	4.56 838	3.05 838	4.60 843	3.07 837	4.58 843	3.06 836	4.59 842	3.06 825	4.61 843	3.08 835	4.63 828	3.09 815	4.64 841	3.10 839	4.65 830	3.10 831

rvit_0105_6	3.87 825	5.73 813	3.10 818	4.69 808	3.12 837	4.54 833	3.02 832	4.56 839	3.04 832	4.54 840	3.03 833	4.54 838	3.04 823	4.56 839	3.05 831	4.58 826	3.05 810	4.58 837	3.05 834	4.58 826	3.05 824

rvit_stereo_0082	3.86 823	5.82 814	3.01 807	4.53 797	3.03 829	4.54 833	3.02 832	4.56 839	3.04 832	4.53 838	3.02 831	4.55 840	3.04 823	4.57 842	3.05 831	4.57 823	3.05 810	4.58 837	3.05 834	4.58 826	3.06 827

SGM-Forest	5.21 851	5.92 815	4.08 830	6.18 828	4.16 852	6.31 854	4.34 859	6.50 860	4.33 858	6.14 861	4.21 857	6.61 864	4.55 852	6.67 860	4.48 857	5.94 845	3.94 830	5.85 859	4.03 858	5.79 849	4.17 851
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaDis-Stereo	3.19 815	6.02 816	1.12 629	5.61 825	1.16 692	5.43 851	1.02 674	5.15 856	0.70 620	5.43 856	1.21 745	5.03 857	0.97 657	4.85 850	0.99 665	4.53 821	1.16 650	5.53 856	1.25 753	5.37 846	1.30 747

PhaseNet	1.74 722	6.34 817	4.81 833	6.77 832	0.24 344	0.80 592	0.53 569	0.48 502	0.22 332	0.53 542	0.28 376	0.48 512	0.25 353	0.40 399	0.32 447	6.39 849	4.61 835	0.46 519	0.38 528	0.25 314	0.18 296

IER	0.88 592	7.04 818	2.23 785	2.75 736	0.28 363	0.43 438	0.25 339	0.39 384	0.25 349	0.41 411	0.27 368	0.39 396	0.25 353	0.40 399	0.28 365	0.37 359	0.28 338	0.37 407	0.25 355	0.37 387	0.25 330

HCRNet	1.22 686	7.11 819	3.00 806	3.55 771	0.33 464	0.29 331	0.14 263	0.19 272	0.15 282	0.33 360	0.29 391	0.25 320	0.14 274	0.22 296	0.33 459	3.64 811	3.00 809	0.76 607	0.32 474	0.18 275	0.13 246

SA	4.33 837	7.35 820	6.85 846	5.96 827	4.09 851	3.59 821	3.15 844	3.82 830	2.64 828	3.91 828	3.85 852	3.57 826	2.72 818	3.13 821	4.03 853	7.09 855	6.86 849	3.57 824	3.12 842	3.85 812	3.51 842

cross-raft	4.83 844	7.52 821	6.43 842	6.63 831	3.96 850	4.51 831	3.99 856	4.49 837	3.96 855	4.52 836	3.96 854	4.50 837	3.97 847	4.50 838	3.97 852	6.65 850	6.44 846	4.33 832	3.92 856	4.35 821	3.91 849

test_5	4.62 842	7.55 822	6.23 841	6.32 830	3.40 842	5.29 850	3.50 848	3.53 827	4.11 856	4.28 833	4.47 859	4.26 836	4.38 851	3.68 828	3.24 841	5.89 844	5.60 840	4.84 850	3.50 848	4.33 820	3.93 850

RAFT+CT+SA	4.28 835	7.62 823	4.91 834	5.55 824	2.28 821	3.09 814	3.64 850	4.49 837	3.07 837	4.80 849	3.35 845	4.77 852	3.70 839	4.29 836	3.05 831	5.58 842	5.98 844	3.58 825	3.78 854	4.26 819	3.72 844

raft_robust	4.71 843	7.75 824	5.40 839	6.81 833	3.31 840	4.28 830	4.20 858	4.32 836	4.37 859	4.35 835	4.35 858	4.14 833	3.75 841	4.30 837	4.20 856	6.67 851	6.37 845	3.36 823	4.24 860	4.86 839	3.25 838

test_4	4.88 845	8.13 825	6.98 847	7.46 837	4.44 853	4.25 829	3.85 855	4.04 834	3.92 854	4.13 832	3.91 853	4.18 835	3.84 844	4.14 834	4.06 854	7.01 854	7.13 852	4.53 833	3.72 853	4.09 817	3.72 844

Sa-1000	4.34 838	8.37 826	6.84 845	6.98 836	4.45 854	3.58 820	3.00 830	3.42 826	3.39 846	2.61 805	4.00 855	3.83 830	4.01 848	3.90 830	3.90 851	5.98 846	5.62 841	3.76 828	2.34 827	4.35 821	2.47 818

TestStereo1	4.60 839	8.41 827	6.44 843	6.86 834	3.79 848	3.97 825	3.78 853	3.99 832	3.74 850	3.97 829	3.52 847	3.94 831	3.58 834	3.98 831	3.72 848	6.82 852	6.50 847	3.76 828	3.66 850	3.90 813	3.74 846

SA-5K	4.60 839	8.41 827	6.44 843	6.86 834	3.79 848	3.97 825	3.78 853	3.99 832	3.74 850	3.97 829	3.52 847	3.94 831	3.58 834	3.98 831	3.72 848	6.82 852	6.50 847	3.76 828	3.66 850	3.90 813	3.74 846

U	5.15 850	8.49 829	1.81 743	8.49 841	1.77 793	8.49 860	1.77 792	8.51 867	1.77 800	8.49 867	1.77 799	8.50 867	1.78 788	8.58 867	1.77 802	8.54 859	1.78 755	8.55 867	1.78 810	8.55 861	1.84 798

CFNet_RVC	2.38 793	8.71 830	0.38 392	9.33 845	0.42 531	0.56 550	0.42 527	0.60 559	0.38 504	0.62 569	0.42 536	0.56 559	7.29 862	0.62 565	0.42 528	0.53 496	0.37 436	0.49 542	0.34 492	8.30 859	6.87 858

rvit_stereo_0075_2	6.64 853	8.80 831	5.25 836	7.89 838	5.27 857	7.90 859	5.27 862	7.92 866	5.28 862	7.91 866	5.29 863	7.93 866	5.27 854	7.92 866	5.28 859	7.93 856	5.28 839	7.93 865	5.29 864	7.93 858	5.28 855

test_3	5.01 847	8.86 832	7.77 849	8.09 839	2.76 826	4.13 828	4.05 857	3.88 831	3.76 852	4.33 834	4.13 856	3.71 829	3.91 845	4.21 835	4.06 854	7.93 856	7.69 854	4.53 833	3.91 855	4.17 818	4.29 852

SGM+DAISY	7.06 855	9.15 833	5.38 838	8.84 843	5.18 856	8.80 861	5.31 863	8.79 868	5.28 862	8.89 868	5.20 862	8.93 868	5.33 855	8.95 868	5.36 860	8.70 860	5.21 838	8.74 868	5.20 863	8.89 862	5.15 854

test-1	6.46 852	9.16 834	8.03 853	8.09 839	5.62 858	6.11 853	6.35 864	6.85 862	4.94 861	6.08 860	6.29 866	4.98 856	6.43 858	6.22 858	6.36 864	6.16 848	7.47 853	5.82 858	5.44 865	7.11 855	5.68 856

RAFT	6.73 854	9.36 835	7.40 848	8.51 842	6.55 859	6.88 856	6.60 865	6.79 861	6.60 865	6.80 862	6.72 867	5.31 858	5.50 856	6.61 859	6.61 865	8.42 858	5.89 842	5.73 857	5.45 866	6.61 851	6.24 857

CFNet_pseudo	2.67 804	9.36 835	0.32 354	10.99 855	0.33 464	0.85 602	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.32 462	0.49 519	7.26 861	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.62 860	0.41 490	0.29 436	10.03 867	0.29 415

CFNet_ucs	2.73 805	9.64 837	0.33 359	9.92 851	0.32 451	0.49 514	0.33 455	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.98 865	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.96 863	0.40 472	0.29 436	10.12 868	0.54 562

PCWNet_CMD	2.80 812	9.82 838	0.32 354	10.09 853	0.32 451	0.49 514	0.33 455	3.34 824	0.33 471	0.49 512	0.33 471	0.49 519	8.73 863	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.22 857	0.42 506	0.29 436	9.55 865	0.31 440

pcwnet_v2	2.66 803	9.89 839	0.33 359	9.89 850	0.32 451	0.50 523	0.32 444	0.49 510	0.33 471	0.49 512	0.34 479	0.49 519	8.76 864	0.48 510	0.33 459	0.41 402	9.58 859	0.40 472	0.29 436	9.01 863	0.63 583

UCFNet_RVC	2.75 807	10.06 840	0.29 323	10.31 854	0.29 376	0.42 431	0.29 376	0.43 439	0.29 386	0.42 425	0.29 391	0.42 439	9.87 867	0.43 440	0.29 383	0.36 356	9.84 862	0.36 403	0.26 361	9.77 866	0.26 336

MSMDNet	2.65 802	10.14 841	0.33 359	9.74 849	0.32 451	0.87 605	0.33 455	2.95 819	0.68 607	0.49 512	0.34 479	0.49 519	5.70 857	0.49 517	0.33 459	0.42 416	9.57 858	0.41 490	0.31 466	8.36 860	0.65 591

ccs_rob	2.79 811	10.17 842	0.32 354	10.00 852	0.33 464	0.49 514	0.33 455	1.90 752	0.32 461	0.51 535	0.33 471	0.49 519	9.24 866	0.49 517	0.33 459	0.41 402	9.82 861	0.41 490	0.28 421	9.34 864	0.29 415

testmc14	2.43 794	10.48 843	8.02 852	8.93 844	0.31 437	0.44 473	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.42 433	0.30 393	8.88 862	6.99 851	0.41 490	0.28 421	0.39 449	0.28 406

MCSU-Stereo	2.48 797	10.56 844	8.50 854	9.47 848	0.31 437	0.43 438	0.30 385	0.42 431	0.30 402	0.42 425	0.30 406	0.42 439	0.30 401	0.41 419	0.30 393	8.86 861	6.93 850	0.40 472	0.29 436	0.39 449	0.28 406

test-v	7.53 856	11.89 845	7.98 850	9.36 846	7.14 860	7.06 857	7.09 866	7.37 863	6.91 866	7.29 863	5.71 864	6.45 862	6.93 859	6.73 862	7.27 866	8.93 863	7.85 855	6.98 863	6.80 867	7.56 856	7.34 859

test-2	7.53 856	11.89 845	7.98 850	9.36 846	7.14 860	7.06 857	7.09 866	7.37 863	6.91 866	7.29 863	5.71 864	6.45 862	6.93 859	6.73 862	7.27 866	8.93 863	7.85 855	6.98 863	6.80 867	7.56 856	7.34 859

rafts_anoy	20.00 860	20.00 847	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

raft+_RVC	20.00 860	20.00 847	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

raftrobust	20.00 860	20.00 847	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

CasAABBNet	20.00 860	20.00 847	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

RALCasStereoNet	20.00 860	20.00 847	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

RALAANet	20.00 860	20.00 847	20.00 860	20.00 861	20.00 863	20.00 862	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 869	20.00 870	20.00 869	20.00 862

MANE	19.05 859	23.00 853	15.00 859	23.00 867	15.00 862	24.00 868	16.00 868	24.00 875	16.00 868	22.00 875	15.00 868	23.00 875	16.00 868	23.00 875	15.00 868	22.00 875	15.00 868	22.00 875	15.00 869	22.00 875	15.00 861

stereogan	2.33 787	24.38 854	1.18 638	1.18 591	1.18 696	1.14 650	1.18 691	1.19 650	1.19 704	1.14 658	1.18 698	1.14 660	1.18 689	1.14 660	1.18 696	1.14 628	1.14 648	1.19 675	1.19 700	1.15 642	1.19 694

Abc-Net	2.32 786	24.75 855	1.14 632	1.17 590	1.17 693	1.11 647	1.15 686	1.17 647	1.21 750	1.08 647	1.16 694	1.12 659	1.14 683	1.09 653	1.17 695	1.09 617	1.16 650	1.17 668	1.17 699	1.16 644	1.11 678
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 787	25.00 856	1.13 631	1.15 584	1.15 688	1.10 644	1.15 686	1.15 642	1.15 696	1.12 654	1.15 691	1.09 652	1.13 680	1.10 655	1.15 689	1.11 624	1.09 638	1.16 664	1.12 693	1.16 644	1.17 690

RGC	2.36 789	25.48 857	1.19 640	1.15 584	1.15 688	1.10 644	1.16 689	1.17 647	1.16 697	1.12 654	1.16 694	1.11 658	1.13 680	1.09 653	1.18 696	1.10 619	1.15 649	1.16 664	1.12 693	1.14 639	1.12 680

NCC-stereo	2.36 789	25.52 858	1.17 636	1.15 584	1.17 693	1.11 647	1.11 680	1.15 642	1.16 697	1.10 648	1.16 694	1.10 654	1.15 684	1.14 660	1.13 686	1.09 617	1.11 642	1.15 663	1.16 698	1.17 649	1.17 690

AF-Net	2.37 791	25.71 859	1.17 636	1.13 580	1.15 688	1.15 651	1.18 691	1.19 650	1.16 697	1.10 648	1.15 691	1.10 654	1.18 689	1.12 659	1.15 689	1.10 619	1.10 641	1.17 668	1.15 696	1.16 644	1.12 680

Nwc_Net	2.37 791	25.95 860	1.15 634	1.14 581	1.15 688	1.08 641	1.14 684	1.17 647	1.16 697	1.14 658	1.15 691	1.08 650	1.15 684	1.11 657	1.14 687	1.10 619	1.11 642	1.16 664	1.09 692	1.16 644	1.15 686

FAT-Stereo	2.46 796	26.05 861	1.23 694	1.23 640	1.22 747	1.20 653	1.24 741	1.23 702	1.23 752	1.19 662	1.22 746	1.21 710	1.24 740	1.20 665	1.24 749	1.21 679	1.17 653	1.22 732	1.25 753	1.20 659	1.24 744

S-Stereo	2.51 798	26.86 862	1.23 694	1.22 638	1.22 747	1.24 701	1.25 742	1.22 700	1.24 753	1.21 708	1.24 750	1.19 664	1.27 742	1.19 664	1.24 749	1.19 631	1.20 655	1.25 734	1.19 700	1.24 713	1.23 743

MoCha-V2	2.11 767	26.97 863	0.78 582	0.92 545	0.77 624	0.96 616	0.72 618	0.90 607	0.72 628	0.94 621	0.70 618	0.90 618	0.71 620	0.91 618	0.71 620	0.85 583	0.71 583	0.88 625	0.69 625	0.87 599	0.67 595

edge stereo	2.43 794	27.07 864	1.14 632	1.06 572	1.14 686	1.08 641	1.17 690	1.16 645	1.14 695	1.10 648	1.16 694	1.09 652	1.16 688	1.10 655	1.16 693	1.10 619	1.11 642	1.16 664	1.19 700	1.13 638	1.11 678

fff	1000028.16 892	29.62 865	29.72 871	32.61 868	30.02 874	35.13 871	31.83 881	32.07 877	10000000.00 901	35.27 879	29.82 881	32.45 877	30.15 880	32.35 877	30.09 880	31.04 877	29.55 881	30.64 877	30.14 881	10000000.00 903	30.77 874

csc	1000028.16 892	29.62 865	29.72 871	32.61 868	30.02 874	35.13 871	31.83 881	32.07 877	10000000.00 901	35.27 879	29.82 881	32.45 877	30.15 880	32.35 877	30.09 880	31.04 877	29.55 881	30.64 877	30.14 881	10000000.00 903	30.77 874

cscssc	1000028.16 892	29.62 865	29.72 871	32.61 868	30.02 874	35.13 871	31.83 881	32.07 877	10000000.00 901	35.27 879	29.82 881	32.45 877	30.15 880	32.35 877	30.09 880	31.04 877	29.55 881	30.64 877	30.14 881	10000000.00 903	30.77 874

STTStereo	3.73 820	30.40 868	2.37 790	2.39 726	2.31 823	2.35 786	2.33 821	2.29 784	2.42 826	2.32 794	2.34 828	2.33 787	2.36 814	2.30 789	2.27 825	2.35 775	2.22 791	2.31 799	2.22 823	2.29 778	2.34 814

111	30.40 866	30.94 869	29.72 871	32.61 868	30.02 874	33.57 869	30.47 880	31.50 876	29.39 880	30.98 876	29.11 880	29.78 876	30.39 883	29.45 876	30.76 883	30.08 876	29.02 880	29.92 876	30.32 884	29.86 876	30.17 873

DCANet-4	35.22 872	34.54 870	35.08 877	33.58 872	35.47 881	34.55 870	35.53 887	36.08 882	35.85 884	35.92 882	35.77 886	35.18 882	35.48 885	35.39 882	37.15 890	34.55 882	33.92 884	35.02 883	34.90 886	35.79 880	34.74 880

tt	500032.53 890	34.60 871	29.72 871	37.47 883	34.41 879	36.85 875	35.22 885	34.71 880	33.55 882	34.50 877	35.43 884	33.81 880	10000000.00 902	33.57 880	33.13 884	33.68 880	35.00 885	34.03 881	35.26 887	30.96 877	34.63 878

DCANet	500032.53 890	34.60 871	29.72 871	37.47 883	34.41 879	36.85 875	35.22 885	34.71 880	33.55 882	34.50 877	35.43 884	33.81 880	10000000.00 902	33.57 880	33.13 884	33.68 880	35.00 885	34.03 881	35.26 887	30.96 877	34.63 878

WCMA_ROB	31.10 871	35.43 873	27.12 870	39.51 885	23.10 869	38.78 886	25.30 879	37.49 893	25.39 879	37.29 892	27.02 879	38.52 893	26.48 879	37.80 892	26.44 879	36.28 883	22.65 875	33.90 880	22.30 876	37.10 890	24.18 872

ADStereo(finetuned)	36.13 873	36.63 874	38.07 882	36.97 873	33.25 878	35.91 874	34.45 884	36.36 883	32.99 881	38.14 893	36.71 887	36.69 883	34.13 884	38.57 893	40.79 891	37.60 893	36.58 887	35.90 884	33.36 885	35.42 879	34.04 877

PM Cens cmp D40	30.50 867	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 870	37.00 877	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 876	37.00 885	24.00 877	37.00 881	24.00 868

PM Graph cmp D40	30.50 867	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 870	37.00 877	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 876	37.00 885	24.00 877	37.00 881	24.00 868

PatchMatch Cens Cmp	30.50 867	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 870	37.00 877	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 876	37.00 885	24.00 877	37.00 881	24.00 868

PatchMatch Graph Cmp	30.50 867	37.00 875	24.00 866	37.00 874	24.00 870	37.00 877	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 884	24.00 876	37.00 885	24.00 877	37.00 881	24.00 868

PatchMatch		37.00 875		37.00 874		37.00 877		37.00 884		37.00 883		37.00 884		37.00 883		37.00 884		37.00 885		37.00 881

fast-reg	37.00 874	37.00 875	37.00 878	37.00 874	37.00 882	37.00 877	37.00 888	37.00 884	37.00 885	37.00 883	37.00 888	37.00 884	37.00 886	37.00 883	37.00 886	37.00 884	37.00 888	37.00 885	37.00 889	37.00 881	37.00 881

Reg-Stereo(zero)	37.00 874	37.00 875	37.00 878	37.00 874	37.00 882	37.00 877	37.00 888	37.00 884	37.00 885	37.00 883	37.00 888	37.00 884	37.00 886	37.00 883	37.00 886	37.00 884	37.00 888	37.00 885	37.00 889	37.00 881	37.00 881

FLISNet	37.00 874	37.00 875	37.00 878	37.00 874	37.00 882	37.00 877	37.00 888	37.00 884	37.00 885	37.00 883	37.00 888	37.00 884	37.00 886	37.00 883	37.00 886	37.00 884	37.00 888	37.00 885	37.00 889	37.00 881	37.00 881

CoSv	37.00 874	37.00 875	37.00 878	37.00 874	37.00 882	37.00 877	37.00 888	37.00 884	37.00 885	37.00 883	37.00 888	37.00 884	37.00 886	37.00 883	37.00 886	37.00 884	37.00 888	37.00 885	37.00 889	37.00 881	37.00 881

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 848	50.87 884	2.78 802	2.87 743	2.71 825	2.78 813	0.47 547	2.88 818	2.86 831	1.89 754	2.67 830	2.79 820	2.79 819	2.78 819	2.83 828	2.82 793	2.82 807	2.83 818	2.77 830	2.83 805	2.76 819
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	69.83 878	87.70 885	41.95 883	113.75 888	65.62 888	75.05 887	55.25 893	75.64 895	45.04 889	71.61 894	41.75 892	72.81 894	44.06 890	68.38 894	44.63 892	101.89 896	59.57 894	107.10 896	61.05 895	104.38 893	59.38 887

MGS-Stereo	239.45 884	123.00 886	135.00 887	266.00 892	286.00 893	277.00 893	305.00 899	271.00 900	242.00 896	274.00 900	279.00 899	255.00 900	270.00 897	268.00 900	297.00 899	221.00 900	247.00 899	216.00 900	123.00 896	217.00 897	217.00 892

AE-Stereo	201.80 883	123.00 886	115.00 885	219.00 890	218.00 892	223.00 892	244.00 898	217.00 899	236.00 895	202.00 899	203.00 897	205.00 899	208.00 895	225.00 899	204.00 897	210.00 898	198.00 897	197.00 899	184.00 899	204.00 896	201.00 890

EGLCR-Stereo	246.90 885	129.00 888	139.00 888	266.00 892	286.00 893	277.00 893	305.00 899	271.00 900	242.00 896	274.00 900	279.00 899	255.00 900	270.00 897	268.00 900	297.00 899	230.00 901	247.00 899	216.00 900	223.00 901	237.00 898	227.00 893

NOSS_ROB	102.95 879	153.00 889	121.00 886	51.00 886	44.00 886	165.00 890	127.00 894	153.00 896	119.00 891	164.00 897	125.00 894	168.00 897	120.00 892	153.00 896	117.00 894	49.00 894	44.00 892	49.00 894	44.00 893	49.00 891	44.00 885

MeshStereo	159.24 881	171.00 890	160.68 889	162.58 889	160.59 890	164.01 889	160.35 896	158.51 897	158.56 893	158.34 896	160.12 896	158.56 896	159.92 894	157.26 897	158.94 896	154.38 897	158.36 895	155.75 897	159.13 898	153.67 894	154.07 889
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	11.80 858	223.51 891	0.62 534	0.59 476	0.71 609	0.59 559	0.73 619	0.67 572	0.73 631	0.55 552	0.61 594	0.60 568	0.74 623	0.63 570	0.73 623	0.66 535	0.60 550	0.69 590	0.66 615	0.72 571	0.65 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	284.23 886	354.61 892	207.27 891	363.24 894	206.46 891	364.72 895	210.41 897	364.72 902	210.41 894	364.81 902	208.64 898	364.81 902	208.64 896	364.72 902	210.41 898	354.70 902	205.53 898	354.70 902	205.53 900	354.70 899	205.53 891

LE_ROB	396.57 887	471.28 893	329.84 892	471.48 895	308.15 895	526.83 896	322.10 901	488.15 903	323.76 898	495.46 903	317.97 901	497.17 903	320.10 899	481.62 903	326.76 901	462.71 903	298.97 901	466.16 903	285.98 902	447.62 900	289.21 894

DF_test	189.29 882	560.34 894	182.58 890	229.00 891	135.68 889	197.79 891	135.52 895	197.80 898	135.44 892	197.75 898	135.49 895	197.90 898	135.51 893	197.84 898	135.75 895	217.37 899	171.11 896	183.74 898	127.67 897	183.56 895	127.88 888

SGM-ForestM	596.69 888	677.77 895	444.52 893	699.85 896	517.25 896	732.94 897	488.29 902	770.79 904	460.11 899	750.81 904	487.98 902	792.79 904	499.41 900	730.90 904	475.81 902	720.03 904	491.16 902	663.96 904	418.60 903	674.76 901	436.05 895

CBMV_ROB	818.48 889	913.88 896	709.52 894	862.84 897	597.78 897	1073.99 898	700.52 903	1015.66 905	702.59 900	1115.65 905	760.02 903	1130.24 905	721.57 901	1037.41 905	692.65 903	814.05 905	564.29 903	843.28 905	595.31 904	915.51 902	602.92 896

CBMV	128.50 880	1422.70 897	53.10 884	79.50 887	51.30 887	77.30 888	49.70 892	74.00 894	48.20 890	77.20 895	48.80 893	73.90 895	48.00 891	73.80 895	48.80 893	70.40 895	45.10 893	68.90 895	46.10 894	68.20 892	45.00 886
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
111111	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

SGD-Stereo	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

IGEV-Stereo++	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

IGEV-Stereo+	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

SDNR	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

anonymousdsp2	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

anonymousdsp	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

test_example2	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897

DIP-Stereo	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 895	10000000.00 898	10000000.00 898	10000000.00 899	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 901	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 902	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 904	10000000.00 906	10000000.00 905	10000000.00 903	10000000.00 897
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

GS-Stereo							0.38 494	0.50 519	0.38 504	0.50 525	0.38 504	0.50 533	3.79 842	0.50 525	0.38 495	0.54 498	0.43 480	0.46 519	0.34 492	0.46 494	0.35 476

FSD					0.44 536	0.56 550	0.44 531	0.55 546	0.44 543	0.56 554	0.44 541	0.56 559	0.44 539	0.56 552	0.46 541	0.61 520	0.42 475	0.52 558	0.42 552	0.52 532

Low-res two-view benchmark